AIっぽい日本語を自然に直す ― natural-japaneseスキル
cccskills
2026年10月11日・11分で読める
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
この記事の結論
natural-japaneseを入れると、AIで書いた議事録やレポート、ブログ記事を、事実を変えずに読みやすい日本語へ直せます。
いちばん大事な規則は、元の文書にない事実や数値を足さないことです。
AIっぽさの見つけ方と直し方から、クイックとフルの使い分け、インストール手順、診断だけを頼む方法まで順に紹介します。
この文字起こしから、決定事項を取り違えずに議事録を作って
この依頼で返ってくるのは、文字起こしにある発言と決定だけで組み立てた議事録です。
エージェントは議事録向けの手引きを読み、必須の要素とAIがやりがちな失敗を確かめてから書き始めます。
書き終えたら付属のチェック用スクリプトを実行し、禁止語や翻訳調が残っていないか調べる流れです。
違いが出るのは、まだ決まっていないことの書き方です。
「最終的にどう決まったかは次回また相談することになった」という発言を、「方針で合意した。
具体案は田中が7/18までに作る」とは書きません。
「決定は次回に持ち越した」のように、確信の度合いを元のまま残します。
**元の文書にない事実・数値・人名・日付・条件を足さないことが、このスキルのいちばん大事な規則です。
** 素材が足りないときは推測で埋めず、何が足りないかを利用者に伝えます。
応答には、スクリプトの指摘ごとに「直した」か「残す」かと、その理由も並びます。
natural-japaneseは、仕事で使う日本語の文書を、自然で読みやすく書いたり直したりするためのスキルです。
対象は議事録・調査レポート・社内ガイド・技術記事・PRの説明文・リサーチメモ・企画書・メール・スライド構成などです。
noteやブログ、エッセイの執筆にも使えます。
新しく書くときは、本文の前に主メッセージを一文で決めます。
見出しも「背景」「まとめ」のようなラベルにせず、その節の結論を書く決まりです。
結論を先に置き、事実と意見を分けるといった原則に沿うので、ビジネス文書の基本が自然に整います。
疑わしい箇所の検出は、付属のスクリプトが機械的に行います。
拾うのは禁止語・翻訳調・「〜ではなく」の多用・文の長さの単調さ・語彙の使い回し・英語の構文の直訳などです。
AIは自分の書き癖に気づきにくいので、検出を機械に任せる設計になっています。
スクリプトの指摘は、あくまで疑いという扱いです。
エージェントは文脈に照らして直すか残すかを決め、残すなら「固有名詞の一部」「技術用語」のように理由を記録します。
ジャンルをエッセイ・技術・ビジネスから指定すると、判定の基準もそれに合わせて変わり、誤検出が減ります。
スクリプトでは拾いにくい言い回しは、段落ごとに目で確かめます。
対象になるのは次のような言い方です。
演出の言葉は削るだけにして、別の言葉で補うことはしません。
「圧倒的に多くの利用者」は「多くの利用者」に直し、「非常に多くの利用者」とはしません。
語順や読点、一文一義、主語と述語の距離も点検の対象です。
一文の長さは50〜60字が目安で、長い修飾語は先に置く決まりです。
漢字が7字以上続く箇所はひらがなを交えて開き、「〜することができる」は「〜できる」に縮めます。
同じ工程を、手間のかけ方が違う2つのモードで進めます。
違いは次の表のとおりです。
| クイック（既定） | フル | |
|---|---|---|
| 向く文書 | 日常の文書 | 対外・経営向けなど誤りの影響が大きい文書、1万字を超える文書 |
| 点検の範囲 | チェックを1回実行し、構造は見出しと段落の先頭文で確認 | 構成と用語の一覧も出し、構造と読みやすさをすべて点検 |
| 所要時間の目安 | 会議メモで30秒前後、1万字級で3分程度 | 短い文書で7分前後、1万字級で15〜20分 |
依頼に「しっかり」「時間をかけていい」と添えるとフルになります。
迷う場面ではクイックで仕上げ、フルでも見直せると添えて返す流れです。
文章を書き換えずに、診断だけを頼むこともできます。
AIらしさを判定・採点し、リライトは頼まれるまでしません。
文体の学習では、過去の文章を3〜5本渡すと、視点・語彙・リズムの癖を抜き出した文体プロファイルを作ります。
以後の執筆には、このプロファイルが生かされます。
ターミナルで次のコマンドを実行してください。
npx skills add https://github.com/coji/natural-japanese --skill natural-japanese
Claude Codeに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。
中身を確かめてから配置するよう頼む文面になっています。
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。
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。
配布元はcoji/natural-japaneseです。
呼び出すときは、ふだんの言葉で頼めば足ります。
「〇〇について書いて」は新規の執筆、「この文章AIっぽい?」は診断として扱われます。
コマンドで呼ぶ場合の形は次のとおりです。
/natural-japanese [quick|full] <対象>
/natural-japanese write [quick|full] <お題や素材>
/natural-japanese score [quick|full|exp] <ファイル>
1行目は書く・直す（既定）、2行目は新しく書く、3行目は書き換えずに診断する呼び方です。
このレポートを、事実や条件を変えずに読みやすくして
言い回しだけを直したレポートと、指摘ごとの対応の記録が返ってきます。
見出しや冒頭の要約を縮めるときも、本文の条件は落としません。
「年間契約で、月の利用が100回を超えるユーザーは割引の対象」を、「よく使うユーザーは割引」とは要約しない扱いです。
仕上げに、直した文書にだけある数値や固有名詞を一覧にして、足した事実がないかを確かめます。
元の数字が食い違っていても書き換えず、利用者に知らせます。
この文章のAIらしさを診断して。
書き換えは不要です
この依頼では診断のモードで動き、文書には手を入れません。
採点と診断の結果が返り、リライトの提案が添えられることもあります。
実際に直すのは、続けて頼んだときだけです。
過去に書いたブログ記事を5本渡すので、自分の文体を学ばせて
作られるのは、視点・語彙・リズムの癖を「傾向として」まとめた文体プロファイルです。
「この言い回しは自分は使わない」と伝えると、その組み合わせが避ける表現として記録されます。
単語全体を禁止にはしません。
機械的な検出では、Pythonの付属スクリプトをuvで実行します。
uvが使えない環境（Claude.aiなど）では、手作業の点検手順に沿って同じ観点を目で確かめる形になります。
話題の平板さを測る実験的な検出器は任意で、初回に約1GBのモデルのダウンロードが必要です。
フルのモードで環境が許すときだけ使う位置づけです。
effortを選べる環境では、フルの工程が省かれにくいhighが勧められています。
作業中の中間ファイルは一時ディレクトリに置かれ、完了後に消されます。
プロジェクトに残るのは、完成した文書と、頼んだ場合の文体プロファイルだけです。
ライセンスはMITです。
入れる前に、SKILL.mdと付属スクリプトに目を通してください。
writing-shapeは、メモや文字起こしなどの素材を、読者が理解しやすい順序の記事に組み立てるスキルです。
構成を先に固め、言い回しの仕上げをnatural-japaneseに任せる順番で使えます。
brand-voiceは、実際の投稿や記事、メールから文章の調子や表現の特徴を整理するスキルです。
SNSや営業メールで同じ文体を使い回したいときの選択肢になります。
使えます。
書き手が人かAIかで、直し方は変えません。
文章だけで見分けるのは難しく、新しいモデルが書いた文書ではチェックの指摘も少ないためです。
直した文書にだけある数値・固有名詞・英字の語を一覧にする仕組みがあります。
ただし、普通の名詞で足した細部や、確信の度合いの変化、発言者の入れ替えは拾えません。
最後は元の文書と並べて、自分の目で確かめてください。
エッセイでは、言い切らずに余韻を残す書き方や、結論を後に置く書き方を書き手の意図として認めます。
語り口を意図していると伝えれば、演出の言葉も削りません。
話し言葉の引用や絵文字なども、読解を妨げない限り残ります。
uvが使えない環境向けに、手作業の点検手順が用意されています。
スクリプトで検出する代わりに、同じ観点を目で確かめる進め方です。
natural-japaneseは、仕事で使う日本語文書の自然さと読みやすさに絞ったスキルです。
疑わしい箇所は機械で拾い、直すかどうかは文脈で決め、元にない内容は足しません。
議事録の作成やレポートのリライト、書き換えない診断、文体の学習など、用途に合わせて頼み方を選べます。
インストールと詳細はcccskillsのページから確認できます。
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。