AIっぽい日本語を自然に直す ― natural-japaneseスキル
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元記事: AIっぽい日本語を自然に直す ― natural-japaneseスキル（cccskills）
スキルのページ: natural-japanese
この記事でわかること
AIに書かせた議事録や報告書を出したら、「これ、AIで書いたでしょう」と言われた。
そんな経験はないでしょうか。
natural-japaneseは、仕事の日本語文書を読みやすく書いたり直したりするためのスキルです。
禁止語や直訳調は機械で検出し、残すか直すかはエージェントが文脈で判断します。
語順や読点の位置も見直しの対象です。
この記事では、できることとインストール方法、依頼文の例、注意点を紹介します。
natural-japaneseは、仕事で使う日本語の文書を読みやすく書いたり、直したりするためのスキルです。
SKILL.mdには、議事録、調査レポート・分析レポート、社内ガイド・マニュアル、リサーチメモ、企画書、提案書、報告書、メール、スライド構成案が対象として挙がっています。
会議の文字起こしから議事録を作る作業や、noteやブログ記事、エッセイをゼロから書く作業、既存の文章のリライトにも使えます。
書き始める前に読むのは、文書の種類ごとに用意された「型」のファイルです。
議事録ならreferences/doctypes/minutes.md、調査レポートならreport.md、スライド構成ならslide.mdという具合です。
noteやブログのように型に当てはまらない文章では、この手順を飛ばします。
作業は「設計 → 執筆 → 検査 → 収束」の順に進みます。
最初に決めるのは、誰が読む文書かと、一文にまとめた主メッセージです。
次に見出しの骨組みを作り、見出しだけで話が通るかを確かめてから本文に入ります。
主メッセージを一文で書けないときは、書き方の問題ではなく素材が足りないと判断する作りです。
このスキルの軸は「検出は機械、判断はAI」という考え方です。
AIは自分の癖に気づきにくいので、怪しい箇所の検出は付属のPythonスクリプトscripts/lint.pyが機械的に行います。
検出対象は、禁止語や翻訳調、否定と肯定の対比の繰り返し、文の長さの均質さなど。
体言止めや段落頭の接続詞の割合、英語の文の組み立てをなぞった直訳調も拾います。
ただし、検出結果は「全部直せ」という指示ではありません。
エージェントが一件ずつ文脈を見て、「直した」か「残す（理由）」かを記録しながら判断します。
もう一つの軸は、書いた後に消すより、書く段階の制約で発生を防ぐという考え方です。
執筆時の制約になるのは、references/writing-constitution.mdの12箇条です。
中身は、結論から書く、見出しを結論を含むメッセージにする、箇条書きは本当に並列なものだけに使う、同じ型の文を3回続けない、といったもの。
すべての節を同じ厚みで書くこと自体が不自然だという考えから、重要な節は厚く、軽い節は軽く書く「濃淡」の設計も求めています。
読みやすさの面で扱うのは、語順、読点の位置、一文一義、主語と述語の距離などの原則です。
機械では判定しにくい部分は、カタログreadability-antipatterns.mdを参照しながら目視で確認します。
このカタログには、悪文パターン27種が読解の負担が大きい順に分類されています。
書き換えをせず、診断だけを頼むことも可能です。
scoreを指定すると、文書には手を入れず、自然度スコア（0〜100、高いほどAI臭が薄い）と理由を返します。
モードはクイックとフルの2つで、既定はクイックです。
SKILL.mdの実測目安では、会議メモ程度の短い文書なら30秒前後、1万字級でも3分程度で終わります。
フルモードが使われるのは、「しっかり」「時間をかけていい」と頼んだときです。
対外向けや経営向けのように失敗できない文書や、1万字を超える長い文書でも使われます。
フルモードでは、構造と読みやすさのレビューをサブエージェントで並行して行います。
6軸の評価基準で、すべての軸が90点以上になるまで直す仕組みです。
所要時間の目安は、短い文書で7分前後、1万字級で15〜20分。
まず向いているのは、AIで書いた文章を「AIっぽい」「機械翻訳みたい」と言われた人です。
「〜することができる」「と言えるだろう」のような言い回しや、同じリズムで並ぶ段落が気になっているなら、検出と判断の両方を任せられます。
ビジネス文書の基本を整えたい人にも合うスキルです。
「結論から書いて」「見出しを端的に」「専門用語をわかりやすく説明して」といった指示への対応も明記されています。
議事録やレポートを書く機会が多ければ、職種を問わず使えるでしょう。
自分の文体で書いてほしい人も対象です。
過去の文章を3〜5本読ませると、assets/style-profile-template.mdに沿って視点・語彙・リズムの傾向をstyle-profile.mdに書き出します。
以後の執筆では、このファイルが下敷きになります。
一方、技術文書の章立てを整えたり、Markdownを整形したりしたい場合には向きません。
一文一行化、引用ブロック、脚注記法といった整形は対象外で、別のスキルの領域だとSKILL.mdに書かれています。
配布元はGitHubのcoji/natural-japaneseです。
ターミナルで次のコマンドを実行するとインストールできます。
npx skills add https://github.com/coji/natural-japanese --skill natural-japanese
Claude Codeに頼んで入れてもらう場合は、次の文面をそのまま送ってください。
次の Agent Skill をインストールしてください。
https://github.com/coji/natural-japanese/tree/main/skills/natural-japanese
まず SKILL.md と付属ファイルの中身を確認し、不審な処理（外部への送信、認証情報の読み取りなど）がないことを確かめてから、~/.claude/skills/natural-japanese/ に配置してください。
スキルの置き場所は2通り。
すべてのプロジェクトで使うなら~/.claude/skills/に、特定のプロジェクトだけで使うならそのプロジェクトの.claude/skills/に置きます。
呼び出し方も2つあります。
/natural-japaneseのようにコマンドで呼ぶ方法と、日本語でそのまま頼む方法です。
スキルの説明文は、「もっと自然な日本語に」「AI臭さをスコアで出して」のような依頼でも使われるように書かれています。
1つ目は、会議の文字起こしから議事録を作る依頼です。
この会議の文字起こしから議事録を作ってください。
読むのは会議を欠席した部長です。
決まったことと宿題を先に書いてください。
議事録の型で下書きを作り、lintで検査してから仕上げた議事録が返ってくるでしょう。
2つ目は、書いた記事のリライトです。
このブログ記事を「AIで書いたでしょう」と言われました。
もっと自然な日本語に直してください。
返ってくるのは、検出結果を一件ずつ判断して直した文章です。
同じ種類の修正を全体に一律に当てると、かえってAI臭が増す。
SKILL.mdはそう考えて、価値を足せる箇所だけを直す方針をとっています。
3つ目は、直さずに診断だけを頼む例です。
/natural-japanese score quick draft.md
自然言語なら「この文章、どれくらいAIっぽいか判定して。
書き換えはしないで」でも同じです。
0〜100の自然度スコアと理由が返ってきます。
リライトを提案されることはありますが、頼むまで文章は変更されません。
検査に使うscripts/lint.pyなどのスクリプトは、uv runで実行する前提です。
uvが使えない環境では、references/manual-checklist.mdに沿って同じ観点を人の目でなぞる方式に切り替わります。
SKILL.mdには、そうした環境の例としてClaude.aiが挙がっています。
score expで使うscripts/semantic.pyは実験的な検出器です。
torchとsentence-transformersに依存し、初回に約1GBのモデルをダウンロードします。
通常の検査には含まれず、フル工程や環境が許すときだけ追加で使う位置づけです。
スキルにはPythonスクリプトが含まれるため、インストール前に中身を確認しておくと安心でしょう。
ライセンスはMITです。
作業中に作った中間ファイルは、完了時に削除される設計です。
判断の記録やlintのJSON、下書きのバックアップなどがこれに当たります。
残るのは完成した文書と、希望した場合のstyle-profile.mdだけです。
yomiyasuは、AIが生成した日本語の推敲に使うスキルです。
対象は技術記事や仕様書、PRの説明文、社内レポート、エッセイなど。
意味と条件を保ったまま、不自然な比喩や曖昧な主述関係を整えると説明されています。
copy-editingは、マーケティングコピーの編集とレビューに使うスキルです。
広告文やLPの文章を見直したいときの候補になります。
slide-storyは、登壇や講義のスライドでストーリーをどう組むかをまとめたスキルです。
スライド構成案を作るとき、併せて読む候補になるでしょう。
使えます。
対象にはメールも含まれており、短い文書は既定のクイックモードで処理されます。
SKILL.mdの目安では、会議メモ程度の長さなら30秒前後です。
過去の文章を3〜5本読ませると、文体の傾向がstyle-profile.mdにまとまります。
以後の執筆では、このファイルが下敷きになります。
特定の言い回しを「自分は使わない」と伝えれば、避ける表現として記録される仕組みです。
scoreを指定するか、「AI臭さを採点して」と頼めば診断だけを行います。
自然度スコアと理由が返り、頼まない限り書き換えはされません。
一文一行化、引用ブロック、脚注記法といったMarkdownの整形や、技術文書の章構成は対象外です。
このスキルが扱うのは、文章の自然さ、読みやすさ、わかりやすさに絞られています。
natural-japaneseは、仕事の日本語文書を読みやすく書き、直すことに特化したスキルです。
禁止語や直訳調の検出は機械が行い、直すかどうかはエージェントが文脈で判断します。
そのため、表面的な言い換えにとどまりにくい作りです。
議事録やレポートの作成、ブログ記事のリライト、AI臭さの採点、自分の文体の学習まで、文章の自然さに関わる作業を一通り任せられます。
まずはクイックモードで、手元の文章を一本試してみてください。
詳しくはcccskillsのページをご覧ください。
この記事は cccskills の読みもの「AIっぽい日本語を自然に直す ― natural-japaneseスキル」の転載です。
スキルの詳細とインストール方法は cccskills の natural-japanese のページ にあります。