Claude Codeに書かせた文章が 誰の文でもなくなる人へ
Claude Codeに文章を書かせると それなりのものは出てくるんですよね。
でもなんか自分じゃない。
読点がやたら多い。「ここが整うと」「そこから成果が」って指示語でぼかす。全部の行が「。」で終わって 最後に「いかがでしたか」って聞いてくる。
「もっと自分っぽく」って何回直させても 別のAIっぽさが返ってくるだけ。僕もずっとそうでした。
文章力の問題じゃないです。
渡してる情報の問題なんですよね。
このページは 文体の渡し方の手順書です。
上から順にやれば 今日中に自分専用の文体ルールブックが1枚できます。
読点の癖 語尾 NG語を貯めていく 自分の文体データベースです。
同じAIに 同じ告知を書かせた2枚です。
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違うのはAIの性能じゃなくて 渡した情報の量です。
「親しみやすく」「熱く」みたいな形容詞で頼むと AIは世界中の文章の平均を返してきます。
読点で刻んで 「ここが整うと」でぼかして 全行「。」で締める。
誰が頼んでも出てくる平均文がAIっぽさの正体です。
でも「読点は1000字に6個まで」「抽象を受ける指示語は1本2回まで」「「。」で終わる行は16行に1回ぐらい」まで規則に落とすと 話が変わります。
雰囲気は検品できないですけど 規則は検品できるので。
だから最初に1回だけ 自分の過去の文章から癖を数値で測ります。測った癖の数値が いわば文体の指紋です。
指紋と実例とNG語を1枚に貯めれば 自分専用の文体データベースになる。手順の中ではルールブックと呼びます。
あとは書かせるたびにルールブックを渡して 上がってきたら数値で検品する。工程は測る→渡す→検品で全部です。
Claude Codeだけです。
前回のデザイン編で使ったCodex（OpenAIのAI）も今回は要りません。
材料集めが9割です。
材料3つが無いまま書かせると 何回直させてもAIっぽい文が返ってきます。
先に置き場のフォルダを1つ作っておいてください（例: bunshotai）。
材料もルールブックも全部bunshotaiに入れます。
AIを通さずに自分の手で書いた文章を集めます。
ストーリーズ インスタのキャプション LINE メルマガ 誰かに送った長文のDM。
目安は合計1万字。多いほど精度が上がります。僕はストーリーズ5,452件 52.2万字で測りました。
材料1の中から特に自分らしいものを選びます。
書かせるとき毎回横に置く見本になるので 長さより「らしさ」で選んでください。
1本1ファイルで保存しておきます。書かせるたびにパスで渡すので。
「なんか違う」と思って捨てた原稿があれば1本残しておきます。
自分の文との差分が 丸ごと自分専用のNGリストになるので。
無ければ無いで大丈夫です。
下のテンプレをコピーして 〔 〕を埋めて Claude Codeに貼るだけです。
測る項目は 僕が自分の52万字を測ったときと同じです。
出てくるのは bunshotai_rulebook.md という1枚のファイル。以後ずっと使い回します。
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「柔らかい文体です」みたいな感想は要らないです。数えられるものを全部数えさせる。
読点の数 行末の「。」率 指示語の頻度 語尾トップ10。全部実測値で出させます。
僕の場合 読点を打つのは名詞の列挙と口語の合いの手 あとは余韻の「、、」だけでした。
文法の切れ目に打つ読点は全部AIの癖です。読点を打つ場面が割れると AIっぽさの大半が消えます。
材料3を渡すと「AIが混ぜてくる自分らしくない癖」がNG→OKの変換表で出てきます。
NG→OK変換表がルールブックでいちばん効くページになります。僕のルールブックも変換表が一番分厚いです。
没原稿が無い人は テンプレの「AIとの差分」の節を消して投げてください。
ルールブックができたら あとは毎回 下の発注書の型で頼みます。
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「親しみやすく」「熱量高めで」は書きません。全部ルールブックと実例が説明してくれます。
実例2〜3本を渡して 構成とリズムだけ参照と書きます。フレーズの転写は禁止と書き添える。
転写禁止を書かないと 過去の自分の文の切り貼りが返ってきます。
経緯 実数 裏話 迷い。自分しか書けない材料を渡します。
別の人が出しても成立する文は 数値が合ってても自分の文じゃないので。
上がってきたら 書いた本人には聞きません。「できてます」って返ってくるだけなので。
新しいセッションを開いて 検品だけさせます。
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デザインの検品と違って数える検査が中心なので 機械の得意分野です。
1〜2分で終わります。
直しは2種類に分けます。機械の直しと自分の赤入れを混ぜると時間が溶けます。
数値で引っかかったもの。読点過多 NG語 語尾の連続。
検品の報告を 書かせたほうのセッションに貼って直させるだけです。
数値は合ってるのに「なんか違う」やつ。
「なんか違う」だけは自分で赤を入れます。直した差分を1行 ルールブックに追記する。
追記が積もるほど 1発目の精度が上がっていきます。
ルールブックは書くほど育つ 自分専用の文体データベースです。
赤入れが減っていくのが 効いてるサインです。
「〜を、」という読点をAIは僕の354倍打ちます（10万字あたり141.6回 対 0.4回）。
「自分じゃない」の原因は ほぼ読点なんですよね。
実際 僕のLINE配信も読点を全部抜いた版に作り直した回があって 読点なし版を採用しました。
行末が「。」で終わる割合。AIはほぼ2行に1回 僕は16行に1回ぐらいでした。
文の上手さじゃなくて 行末のリズムの差で「自分じゃない」と感じてたわけです。
「そこ」という指示語をAIは僕の10倍使います（僕風に書かせた初稿の実測。「その」も3.4倍）。
AIは同じ名詞を繰り返したがらないんですよ。だから「そこ」で受ける。
僕は名詞をもう一回そのまま言うか 何も置かずに省略してました。
素の自分の文章が残ってない人は 手順1で止まります。
全部AIに書かせてきた人 書き溜めがゼロの人は 指紋の採取元がありません。
まず自分の手で書いたDMやストーリーズを掘り起こすところからです。
あと 癖を消したい人には逆効果です。
ルールブック方式は自分の癖に寄せる話なので 誰にでも通じる端正な文が欲しいなら普通に書かせたほうがいい。
数値で拾えるのは読点と語尾までです。
「刺さらない」は機械には出せません。最後は自分の目が要ります。
ここまでの型で ある程度は作れるようになります。
ただ もっと個別最適化するには 自分の文体データベースの構築が必要不可欠です。
どの文章を掘り起こすか 何を測るか ルールブックをどう育てるか。
発信の軸と媒体で 組み方は1人ずつ変わるんですよね。
公式LINEで個別面談を受け付けてます。
過去の文章を一緒に見ながら 自分がどんな構築をすべきかの設計から 文体データベースの初版まで組み立てる回です。
「Claude Codeの教科書」も同じLINEで無料配布してるので あわせて受け取ってください。