AIの書く文章に転移していた、読ませているガイドライン自身の文体

本記事の概要

2026年8月12日、私は公開の直前まで進んでいた記事4本を全部差し戻しました。差し戻したのは、読みにくかったからです。この差し戻しの前にも私は同じ型の文体の乱れを4回指摘していて、そのたびに、AIに読ませる執筆ガイドラインへ規則か機械の検査を追加していました。それでも乱れは止まりませんでした。この記事は、その乱れを止めるまでの記録です。私は規則を追加するのをやめて原因を調べ、ガイドラインの本文そのものを書き直しました。

原因はガイドラインにあり、性質の異なる2つの層に分類できました。第1層は規則の内容同士の矛盾で、標準的な漢字熟語を易しい和語へ言い換えるよう定めた規則が、まさにその言い換えを禁止する別の規則と食い違っていました。第2層では、規則を述べているガイドラインの本文そのものが、そのガイドラインが禁止しているはずの乱れた文体で書かれていました。この2層を同じ日にまとめて修正したため、どちらの修正がどれだけ効いたかを、私は分けて測れていません。そのうえで、16万字を超えるガイドラインを毎回読ませる以上、その文体はAIの書く文章に転移する、と判断しています。

本文では、まず規則を4回追加しても文体の乱れが止まらなかった経緯を説明し、ガイドラインで判明した2層の欠陥を表に整理します。次に、中核の16ファイルを意味を変えずに書き直した方法を説明します。修正と検証を、別々のエージェントに分けました。検証エージェントが検出した14件の食い違いも説明します。修正の効果は、2つで判定します。1つは、記事4本への指摘がどう減ったかです。もう1つは、文脈を何も持たない新しいセッションのAIに、修正後のガイドラインだけを読ませる再現テストです。最後に、いまも収束と呼べない部分と、この種の修正の検証がなぜ難しいかを整理します。締めの節では、入力が出力の様式に与える影響を扱う外部の論文4本を、本日確認した書誌情報を添えて紹介します。どの部分が外部の研究による客観的な根拠で、どの部分が自分の運用の計測データかを、区別して示します。

記事から得られること

AIへガイドラインを読ませて文章や成果物を作らせている方に向けて、次の4つの方法を、自分の運用へ移せる形で説明します。

• AIに読ませるガイドラインの本文に、出力へ使っているのと同じ検査を適用する。規則を述べている本文そのものに、そのガイドラインが禁止する乱れが残っていないかを数える。
• ガイドラインの文体を書き手の手本にしない、という規則を、そのガイドライン自身へ明文化する。
• 文体だけを直す書き直しでは、修正を担当するエージェントと、規則の意味が変わっていないことを検証するエージェントを、別のAIモデルで分ける。意味を変えてしまったかどうかは、修正を実行したエージェント自身では検知できない。
• 修正が有効かどうかは、再現テストで測る。文脈を何も持たない新しいセッションのAIに、修正後のガイドラインだけを読ませて書かせる。乱れの型が出ないかを、別のAIに判定させる。

この記事は、このサイト自身の運用の一次記録に基づく考察です。