AIの文章の違和感を解消するために、背景や意図をモデルに理解させるアプローチ

AIが書いた文章は、効く、置く、引くといった特徴的な語が不自然に出てきて読みづらい。筆者は当初、良い日本語の定義をAIが持っていないのが原因だと考え、語彙を一つずつ直す「モグラ叩き」と、論文を参照して良い日本語を説明するスキルを作った。その結果、文は綺麗になったが、読んでいて目が滑る文章は残った。長すぎたり短すぎたりするのは単語の問題ではなく、文章全体の設計の問題だったからだ。そこで筆者は、良い文章を「誰が、どんな意図と背景で求めているか」を節々から導ける文章として定義し直した。

AIの鬼が注目するのは、この文章論が語彙論から意図論へ移った点だ。禁止語リストを増やしても文章は良くならない。モグラ叩きは症状を消す作業であり、病巣は「何のために書くのか」が読み手に届いていないことにある。筆者はこれを、依頼や既存の構造をそのまま答えにせず、背景から目的とスコープを定め直す手順として整理し、毎回注入する指示に組み込んでいる。上位モデルのほうが読みやすい文章を作るのは当然だという見立ても示している。文章の良し悪しは言葉の選び方より前に、読み手の状態を想像できているかで決まる。これは人間の書き手にもそのまま当てはまる、古くて新しい話だ。

中小企業の実務では、AIに文書を頼むときの一言にできる。「誰が読み、何を判断するために、読んだ後どうなっていればよいか」を最初に伝えるだけで、出来上がりは大きく変わるはずだ。提案書でも社内連絡でも、語彙を直す前に目的と読み手を先に示すことが、いちばん効く調整になる。