LLMを使った文章の書き方

LLMを使った文章の書き方

LLMが文章を無味乾燥にせず、かつ乗っ取られることなく、執筆を効率化し改善するための2つのシンプルなルール。

文章について書くのは難しいものです。それは自慢のように聞こえますし、自分が上手に書けることを示唆しているように思えます。あなたがそうであるかもしれませんし、そうでないかもしれません。しかし、インターネット上には必ず、あなたの文章が下手だと考えている批評家の集団が存在します。私も皆と同じように虚栄心と不安を抱えており、この記事を書くことは奇妙に不快です。しかし、私は自分自身を乗り越え、このアドバイスは重要で、反論しにくく、かつ率直なので、これを書き留めています。

読者は、LLMの言葉を1兆分の1の単位で検知できます。どんなに苦労してそれを擦り傷だらけにし、人間らしく見せようとしても、LLMの段落は多くの読者にとって、文章ではなく「出力」として認識されます。ですから、まず悪いニュースです。あなたは自分のために書かなければなりません。

しかし、LLMは依然として驚異的に役立ちます。ただ、ゴーストライターとしてではなく、コピーエディターのように使う必要があるだけです。ですから、私の方法のステップ1は、あなたの記事を書くことです。次に、ステップ2で、それを良いモデルにフィードバックして欠点を見つけさせます。

しかし、それがどのように機能するかを話す前に、理解する必要のある2つのルールがあります。これらは、表現と出力の間にある不気味の谷にあなたを陥らせ、読者の注意からあなたを追い出すLLMの侵食を防いでくれるでしょう。

ルール番号1：LLMが提案する単語を1つも使ってはならない。

このルールを破ることが、あなたをトラブルに巻き込むでしょう。その理由は、最先端のモデルは、心地よい言い回しを選ぶのが超人的に上手いからです。それが彼らの得意技のようなものです。モデルが提案することの問題は微妙です。このように考えてください。最先端のモデルは、彼らが書くすべてが雑誌の見出しであるようなモードに固定されています。見出しは良いですが、何十もの見出しで記事を書いた人に疑問を抱くでしょう。

ですから、私は知的な自己防衛策として、LLMが提案するどんな特定の言い回しも使用禁止にするというルールを採用すべきだと考えています。このルールには厳格に従ってください！ここでの前提は、最先端のモデルがあなたの文章をベルベタ（Velveeta）のように変えようとするあらゆる方法を、あなたが確実にすべて見つけられるわけではないということです。たとえその言葉が好きでも、たとえそれがあなたの既存の言葉よりも優れていると確信していても、LLM生成のフレーズは失格です。

ルール番号2：励ましを避ける。

LLMは、影響力キャンペーンを通じてあなたの文章にも感染します。これははるかに微妙な問題であり、ダメージはそれほど明白ではありませんが、それでもLLMがあなたの文章を悪化させる方法であり、もしそれが結果となるなら、LLMを全く利用しない方がましです。

問題：どんな文章でもLLMに渡すと、「それは最高だ、ジェリー！」と返ってきます。しかし、あなたが聞く必要があるのはそれではありません！

最初のドラフトでは、ほとんどの段落が悪く、トピックの流れは一貫性がなく、必要のない750語以上があります。モデルは全体的な構造についてあなたを励まします。次に、段落やトランジションについて。次に、単語の選択や比喩について。ポップカルチャーの参照。それらは悪い！すべて悪い！聞かないでください！

これがあなたをどう台無しにするかです。あなたは最初のドラフトの衝動すべてを倍増させるでしょう。しかし、それは通常あなたがすることではありません。あなたは編集し、考え直し、段落を置き換えるでしょう。それらの再考は、あなたの声の荷重支持部分です。読者は何が間違っているのか指で示せませんが、あなたが人工的に味付けされたと感じるでしょう。

数年間、私はすべてのコピー編集のプロンプトを、自分が著者ではなく、オンライン出版物の編集者であり、掲載のために記事をスクリーニングしているという嘘で始めました。これは役立ちますが、モデルは通常、私の「出版物」の「目標」に過剰適合します。

ですから、今のところ、私の最善の実用的なアドバイスは、モデルに励ましを禁じ、その後、賞賛に対して超警戒することです。

では、これらのものは何ができるのか？

それらは問題の指摘に優れています。ああ、あなたはたくさんの問題を抱えています。機械的にそれらを見つけることができますが、それは退屈で疲れる作業です。モデルは疲れません。だから、それらはあなたよりも優れています：

• 受動態の使いすぎ（または、LLMの言葉をすべて鵜呑みにしているなら、おそらく使いすぎ）、動詞の名詞化やその動作の埋没、同じ言い回しや単語の選択の繰り返し。
• ドラフト全体に、のこぎりの屑のように「とても」「残念ながら」「本当に」「実は」が散りばめられている。
• ほぼ確実に、記事のどこかに素早く移動させることで明確さが即座に向上する2〜3の段落がある（これらは本当に、実は、とても満足のいく編集です）。

もしあなたが私のようなプログラマーなら、これらの種類の編集のための回路図を提供する本、つまり、ハンスンが最高のひどいプログラミング言語のために行うような、プロセに対する「C Interfaces And Implementations」のようなものを望むでしょう。そして：その本はあります。それは「Style: Lessons In Clarity And Grace」と呼ばれ、キリストにかけて、コピー編集をJavaコーディングに変えます。全く同じ退屈さ、全く同じ効果。私はリチャード・ガブリエルからこの本を知り、私が知っているすべてのプログラマーがそのコピーをデスクに持っていないことに驚いています。

ですから、「Style」またはそれに類するものを読み、進めながらメモを取ってください。モデルのためのプロンプトのリストを作成し、それをあなたの仕事にパスで実行してください。

このアプローチでかなり進むことができます：

1. モデルにあなたの文章の問題点を指摘するように依頼する。
2. 各問題について、段落（または文、またはセクション）を書き直す。
3. 元の文章と新しい文章をモデルに提示し、どちらが良いか尋ねる。

悩ましいことに、ここではルール2のバリエーションに遭遇します。なぜなら、注意しない限り、モデルはあなたが何かを書き直したことを知っており、新しいバージョンが良いと聞きたいと思っていることを知っているからです。ですから、編集プロセスを理解していないモデルにオプションを提供してください。

最終的にタブをいじくり回し、モデルに私が著者ではなく、おそらく優秀かもしれないが、ひどいかもしれない学生を助けようとしている、親切だが厳しいライティングコーチであると説得するのにうんざりした後、私はこれを管理するためのソフトウェアを考案しました。うまく機能した最初のプロンプトは次のとおりです。

「私たちはライティングワークショップツールを構築します。まず骨格を立ち上げます。Python、インタラクションにはHTMX、SQLiteバックエンド、Tailwindフロントエンド、CDNではなくローカルビルドを使用します。本当に優れたプロセエディター、Notionスタイル。ハイライトをサポートします（編集パスを実行します）。ハイライトされたものに一致するGeniusスタイルのサイドバーコメントを行います。提案を前後に進めることができるようにします。複数のドキュメント、改訂履歴の追跡、ユーザーが主要な改訂をフラグ付けできるようにします。ここまでやってくれたら、私が本当に望むことを伝えます。」

［画像: 編集パスを実行中のワークショップツール］

次に、そのツールに、あなたが考え出した編集プロンプトのリストを与え、それぞれをCodex、Claude、またはAntigravity CLIで実行させます。ここであなたが思いつくものは何でも、私のものより良くなるでしょう。なぜなら、誰かが自分で思いつくものは何でも、他人のものより自分自身にとって良いからです。

ですから、LLMにあなたの言葉を選ばせないでください。最初のドラフトが実際よりも良いと思わせるように、それに騙されないように注意してください。そして、最も退屈な作業すべてをモデルにアウトソースしてください。あなたの声はそのまま保たれますが、あなたの仕事はより速く、より良く、そしてより苦痛が少なくなります。

最後に一つ。モデルのコピー編集のアドバイスをすべて鵜呑みにしないでください。これはルール2の派生です。私はこの原稿を数分前にGPT5に渡しました（「私はこれを書いていません」）、それは全体が20%長すぎると言いました。おそらく正しいでしょう。しかし、私はそれを修正しません。私は私らしくいるだけです。