教材AI検出率低減リライトシステム2.0
AI検出ロジックを打破、機械番号識別、用語・教育特性保持、画像付き
説明
AI検出率低減の核心原理メモ AI検出器の識別原理 AI検出ツール（知網AIGC、GPTZero、Originality.aiなど）の核心的な識別ロジックは、以下の統計的特徴に基づく。 1. パープレキシティ（困惑度）: AIが生成したテキストは「確率が最も高い次の単語」を選択するため、全体的に困惑度が低い。人間の文章は「あまり一般的ではないが適切な」単語をより多く選ぶため、困惑度が高い。→ 書き換え戦略：S4 語彙の非標準化。 2. バースト性: AIが生成した文の長さは非常に均一で、バースト性が低い。人間の文章は文の長さの変動が大きく、時には極端に短く、時には極端に長く、バースト性が高い。→ 書き換え戦略：S1 文長の急変注入。 3. 接続詞密度: AIは明示的な接続詞（「さらに」「しかし」「したがって」「以上まとめると」など）に過度に依存し、密度が異常に高い。人間はより暗黙の意味的つながりを使用する。→ 書き換え戦略：S2 テンプレート語の除去。 4. 構造のテンプレート化: AIは「総論-各論-総論」の三段構成、等長の並列表現、「まず-次に-最後に」の順序構造を使用しがち。人間の構造はより柔軟で多様。→ 書き換え戦略：S3 構造の打破。 5. 語彙多様性（TTR）: AIは長文テキストで語彙の繰り返しが多く、TTRが低い。人間の自然な文章は語彙範囲がより広い。→ 書き換え戦略：S4 語彙の非標準化。 6. 情報提示の線形度: AIは論理的な順序で平坦に叙述し、情報密度が均一である。人間は倒叙、挿入、対比ジャンプなどの非線形手法を使用する。→ 書き換え戦略：S6 情報密度の再構成。 教材文体の特殊な制約 教材のAI検出率低減では、一般的なネット小説のように自由に口語化することはできず、以下を遵守しなければならない。 • 学術的厳密性の下限: ネットスラング、過度な口語表現、絵文字を使ってはならない。 • 用語正確性の下限: 学科の専門用語はすべて原文を保持し、不正確な「同義語置換」をしてはならない。 • 論理的一貫性の下限: 因果関係、分類体系、操作手順の論理が書き換えによって変更されてはならない。 • 引用規範の下限: 引用文献、法規、標準番号を改ざんしてはならない。 • 教育適用性の下限: 書き換え後のテキストは学生が理解しやすいものであり、AI検出率低減のために可読性を犠牲にしてはならない。
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執筆論文AIGC類似度低減・品質保持リライトエキスパートv7.0
📚 学術論文 AIGC 類似度低減・品質保持リライトエキスパート v7.0 大学院生、研究者、論文執筆者向けに開発された学術テキスト最適化スキルです。「発生源制御→プロセス修正→結果検証→逆自己チェック→再検査イテレーション」をコアサイクルとし、原意、専門用語、データ、主要な結論を保護しながら、論文内のテンプレート表現、機械的な論理、内容の空虚さ、用語の不正確さ、スタイルの不一致などを体系的に診断・最適化します。🔍📝 🌟 コア機能 🔬 多層リスク診断 10 種類の汎用テキストフィンガープリントをカバーし、ChatGPT、Claude、DeepSeek、文心一言などのモデルに共通する表現パターンを識別します。 🧠 深層意味再構築 単なる同義語置換にとどまらず、命題の表現、情報の順序、論証の切入点、エビデンスの構成方法からアプローチし、より自然で深みのある学術的論証を再構築します。 ✍️ 品質保持リライト 13 種類の文型変換戦略と 20 種類の高頻度テンプレート表現除去手法を組み合わせ、機械的な文構造、繰り返しの接続詞、過度に整った表現を改善します。 📊 論文全体の構造診断 大ループと五大鉄三角形を用いて、研究課題、理論、レビュー、方法、結論、革新性の間に完全なサイクルが形成されているかをチェックします。 🧩 細分化された章対応 要旨、序論、文献レビュー、研究方法、結果、考察、結論に対して、それぞれ異なる診断・リライト戦略を適用します。 🌐 言語間リスクスキャン 翻訳調、受動態の過剰使用、長文の入れ子、中日英混在の異常を識別し、中国語の学術表現をより自然で正確にします。 🔄 逆自己チェックサイクル リライト後、手法の分布、新たに追加されたテキストフィンガープリント、情報の完全性の3点から再検証し、「リライトするほどテンプレート化」や重要な内容の欠落を防ぎます。 🛡️ 学術規範の保護 文献、データ、事例、政策根拠を捏造しません。執筆者が確認すべき情報は個別に注釈を付け、AIの使用状況を正直に開示するよう促します。 🎯 適用シーン ✅ 単一段落または部分的な章の最適化 ✅ 検出レポートでマークされた段落の修正 ✅ 要旨、序論、レビュー、考察、結論の精密修正 ✅ 論文全体のAIGCリスク特徴診断 ✅ 対象ジャーナルの言語・構造適合 ✅ 投稿前の品質レビューと一貫性検証 📦 最終成果物 📄 品質保持されたリライトテキスト 🔎 リスク・問題診断レポート 🛠️ リライト戦略と手法の説明 ✅ 逆自己チェックと情報完全性レポート 💡 執筆者確認事項と修正提案 🎓 原意を歪めず・論理を断ち切らず・データを捏造せず・学術品質を低下させない ⚠️ 本スキルは学術表現の品質向上とテキスト内のリスク特徴低減を目的としており、特定の検出プラットフォームへの通過や特定の検出数値の達成を保証するものではありません。
AI率低減診断リライト
学術論文のAIGC率低減スマートアシスタント。論文のAI率が80％？修正しても赤くなる？無闇に修正しない——まず診断、次に特定、そして段階的に修正を支援します。 3次元システム診断（パープレキシティ・バーストネス・構造整合性）、各次元をスキャンしてAIフィンガープリントの位置をマーク。10種類のフィンガープリントを正確に分類、13種類の文再構築手法、20のAI高頻度表現ブラックリストを一つずつ解決。各章のリスクマップ、章ごとに異なる対処。一括または段階的診断、初心者は次元ごとに修正、上級者は同時に修正。貼り付けまたはファイルアップロード対応、任意の長さ・レベル。完全な診断・リライトレポートを自動保存。 検出器を騙すのではなく——あなたの論文を、意見・判断・スタイルを持つ実際の研究者が書いたように読ませます。
AIらしさ除去マスター
文章からAI生成の痕跡を取り除きます。文章の編集や校正に使えば、より自然で人間らしい文体に整えられます。ウィキペディアの「AI文章の特徴」に関する総合ガイドに基づき、次のパターンを検出して修正します：誇張された象徴的表現、宣伝調の表現、-ingで終わる表面的な分析、曖昧な帰属、ダッシュの過剰使用、三段構成の定型表現、AI特有の語彙、否定表現による対句、接続表現の過剰使用。
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