最近の記事の中では何度か書いていますが、「AIを使って、どうすれば効率よく文章が書けるか」ということを、日々、試しながら文章を作っています。
ここにきて、Geminiの日本語が綺麗だなぁと思うことが増えたので、最近はGoogle系のツール、特にGeminiやNotebookLMを、いろいろ触ってみたいなと思っているところです。
今回は、その流れの中で、自分の文体そのものをAIに分析させてみたら、どういう結果が出るのかを試してみました。
……とはいえ、なかなかうまくいかず、試行錯誤の連続です。
文章を書くときの、今の私のルーティン
まず前提として、今、私が記事を書くときのやり方は、ほとんどの場合、下記の流れです。
- クルマでの移動時間に
- 思ったことを録音して
- それを文字起こしして
- 最後に整えて記事にする
このやり方自体は、もうルーティンになっています。なにせ移動時間を有効に使えますし、話すことで色々と想いが出てくるので、自分の頭の整理にもなっているからです。
ただ、このやり方がベストとも思っていません。
やり方としては定着しているけれど、まだまだ改善の余地はある。そんな感覚を、いつも持っています。
NotebookLMに過去の記事を分析させてみる
そこで今回まず行ったのが、NotebookLMを使うことでした。
ストーリーテラーズブログを中心に、これまで自分が書いてきた記事を、だいたい30本ほどソースとして入れてみることに。
ただ、とりあえず手当たり次第にソースに追加しているうちに、気づけばソースが36個になっていたので、いったんこれで分析することにしました。
おそらくこのソース（情報量）が多くなればなるほど、分析の精度は上がるのでしょうが、時間もないのでこの辺で切り上げることに。
ここでやりたかったのは、自分の文章をまとめてAIに渡し、文体の特徴やポイントを言語化してもらうこと。
そこでNotebookLMには、「ソースの記事の文体のテイストや特徴を分析してください」という質問を投げてみました。
文体分析をもとに、Geminiでプロンプトを作る
NotebookLMから出てきた分析を見てみると、「なるほどな」と思う部分がいくつもありました。
私の文体には、こんな特徴があるのかぁ……と感じたポイントがこちらです。
高野美菜子の文体の特徴とポイント（テイスト）
1. 親しみやすい「です・ます」調と、断定を避ける柔らかさ
断定しすぎず、「〜だと思います」「〜ではないかなと感じています」といった表現を多用することで、読者に考える余地を残す文章になっているとのこと。ただし、ここぞという場面では言い切る。そのバランスを大切にしている、と。
2. 臨場感と「温度感」を重視した表現
「上手い文章」よりも「読みやすい文章」。
AIが出力しがちな過剰な感情表現や、逆に軽くなりすぎる部分を調整し、文章全体の温度感を整えている点が特徴だそうです。
3. 明瞭なリズムと冗長性の排除
一文を短くし、体言止めを使い、接続詞を減らす。
AIが「書きすぎ」「言いすぎ」になりがちな部分を削る意識が強い、という分析でした。
4. 会話的で親しみやすい補足表現
「（笑）」や、
ちょっとしたツッコミ、編集後記での率直な感情。
人柄がにじむ余白を意識している点も、文体の特徴として挙げられていました。
今まで何度も自分の文体分析はしてきましたが、自分では意識していなかった癖や傾向が、言葉として整理されるのは、なかなか面白い体験です。
そこで次に、この分析結果をGeminiに読み込ませて、プロンプトを作ってもらうことにしました。
お願いした条件は、以下の通りです。
- 文字起こしから
- 高野美菜子の文体で
- 文章を仕上げるための
- 汎用的なプロンプトを作ること
あわせて、
- 「AIが理解しやすいプロンプトにすること」
- 「文字起こしの内容を省略しないこと」
を指示しました。
入力が浅いと、出力も浅くなる
いろいろ試す中で、ひとつはっきり気づいたことがあります。
「そもそもの文字起こしの内容が充実していなければ、良い出力は望めない」
いや、ごくごく当たり前のことやん……と思いつつ。
普段、私たちが行っている1時間程度のインタビューであれば、AIでもかなり良い記事を出してくれます。
ブログ記事でも、せめて20分ほど話した文字起こしがあれば、構成としては十分成立することが多いです。
一方で、今回は7分程度の短い内容。
言いたいことは凝縮したつもりでも、入力情報が少なければ、出力が浅くなるのは当然でした。
次回からは、もう少ししっかり話したうえで試してみよう。
そう思えただけでも、今回の検証には意味があったなと感じています。
まだまだ「これが正解」と言える段階ではありませんが、自分の文章のつくり方を、少し引いた視点で見直すきっかけにはなりました。
またいろいろ試しながら、AIでどこまで精度を上げられるか。
どこまで自分の文章に近づけられるか。
それによって、どれだけ効率よく記事が書けるようになるのか。
引き続き、検証していく予定です。