「AIで記事を書いた」こと自体を問題にしたいわけではない。問題は、ちょっとした思いつき、数行で済む観察、まだ検証していない仮説を、生成AIで数千字の“記事っぽいもの”に膨らませ、そのまま公開する態度にある。 本質的に言いたいことは少ない。たとえば「この設計は保守しづらい」「このサービスの料金体系は不透明だ」「この映画のこの場面が気になった」。それ自体はよい。短いメモとして価値がある場合もある。しかし、そこにAIで「背景」「歴史」「メリット・デメリット」「今後の展望」「まとめ」を機械的に足していくと、重要な一文の周囲に、自明な説明、関係の薄い一般論、薄い比喩、誰にも届かない結論が堆積する。 これは単なる冗長さではない。情報空間の汚染である。 AI slopとは何か この種の低品質なAI生成物は、英語圏ではしばしば AI slop、または単に slop と呼ばれる。Merriam-Webste

AIが書いた文章は、なぜバレるのか ChatGPTやClaudeに文章を書かせると、どこか「それっぽい」仕上がりになる。丁寧で、整っていて、読みやすい。でも何か引っかかる。その違和感の正体を、Wikipediaのコミュニティが体系的にまとめていることを最近知りました。 「Signs of AI writing」というページがそれです。WikiProject AI Cleanupという有志のプロジェクトが、Wikipedia上に紛れ込んだAI生成記事を何千件も精査するなかで、パターンを抽出してきたものです。たとえば「pivotal」「landscape」「tapestry」といった単語が2023年以降の記事で急増しているとか、emダッシュの使用頻度がLLM以前と以後で明らかに変わったとか、そういう具体的な観察に基づいています。 ぼくはClaude CodeなどのAIに手伝ってもらって出力され

📕 この Zenn Book について テックブログって最高ですよね❗️この Zenn Book では、テックブログを継続的に書きたいという気持ちはありつつも「ネタが見つからないから書けない」という悩みにフォーカスして、私自身が普段からやっていることをまとめたネタ探しの入門書です。何か1つでも "楽しく" そして "継続的に" テックブログを書くための発見があれば嬉しいです😀 Happy Blogging! 📅 更新履歴 ・2026/01/09: 公開しました

はじめに 文章を読むとは、自分の中で文章を再構築するということである。 あなたは技術記事を読んで「わかった」と思ったのに、いざ実装しようとすると何も書けなかった経験はないだろうか。ドキュメントを読んで「理解した」と思ったのに、同僚に説明しようとすると言葉が出てこなかった経験はないだろうか。 私にはある。何度もある。悲しい。 これは単なる理解不足ではない。もっと根本的な問題だ。私たちは「読む」と「書く」を別々のスキルだと思い込んでいる。しかし、それは違うと私は考えている。読むとき、私たちは頭の中で文章を再構築している。書き手の言葉を、自分のスキーマ（枠組み）に翻訳し、自分の言葉で理解し直している。読むことは、実は書くことなのだ。ただ、それが頭の中で行われているだけだ。だから、「わかった」と思っても実装できないのは、頭の中で再構築したものと現実の折り合いがついていないのだ。自分の言葉で書き直せ

この記事の前半は、AIが出力した記事を完全無修正でお送りします。 なお、AIが出力した本来の記事タイトルは「AIに人間と区別できない技術記事を書かせる：9回の反復で到達した「完璧すぎる」という逆説」ですが、さすがに釣りタイトルになってしまうので少し変えています。 なぜこんなことを始めたのか 結論から言うと、AIに技術記事を書かせて人間と区別できないレベルまで持っていけるか、というのを試してみたくなった。Claude Code（AnthropicのCLI）を使って、反復的に記事を生成→レビュー→スタイルガイド改善、というサイクルを回す仕組みを作りました。 最初は「まあ、せいぜい7〜8割くらいの品質が限界だろう」と思ってたんですけど、9回の反復を経て、最終的に9.0/10という評価を得るところまで来た。で、面白いのは、そこに至るまでに「完璧すぎるのが逆にAIっぽい」という、なんというか、禅問答

※2006年時点に記載された情報です 私が2005年10月からスタンフォードに滞在していることもあって、松尾ぐみでは、この１年、国際会議への論文投稿、 国際コミュニティへの情報発信に力を入れています。たくさんの学生や研究者の方との共同研究・共同執筆を通じて、 この１年でたくさんの国際会議に論文を通すことができました。 その経験を通じて、英語論文における一般的な問題点が明らかになってきました。 ここでは、そういった知見を形式知化し整理しています。 日本から投稿される情報系（特に人工知能、Ｗｅｂ等の分野です）の論文は、主要な国際会議にほとんど通りません。研究者人口や研究費の額を考えると、国際コミュニティにおける日本人のプレゼンスは非常に低いです。この一番の理由は、論文の完成度の問題です。私の知る限り、ほとんどの論文が十分に完成度が上がらないまま投稿され、その結果として不採択になっています。一般

こんにちは、DevRelユニットのinaoです。長らく編集者をやっています。 2年前に部署ができて、それからずっとひとりぼっちなので、そろそろどなたか仲間になってほしいです。 本稿では、「〜の話」というタイトルをSmartHR Tech Blogで基本的にはやめた話と、タイトル命名のコツをご紹介します。 目次 目次 タイトル命名のコツ 記事中のキーワードを使う サブタイトルを積極的に設ける サブタイトルの命名パターン サブタイトルのアンチパターン 「の話」は避ける 見出しの命名もコツは同じ 「の話」をやめるまで 2年前：「の話」の多さに驚くも、静観 1年前：さらに増えてきたので、おそるおそる削減活動を始める 現在：「の話」はこだわりではなかったんだ！ 同じく現在：サブタイトルも浸透 まとめ We Are Hiring! タイトル命名のコツ 「の話」というタイトルをやめたかった理由のご説明も

このプロジェクトのルールは以下のようになっています。 作品の文字数は 4,000字以内とする。 95%を生成AI、残り5%を九段理江氏が執筆する。 ただし、その「%」の解釈については九段理江氏に委ねる。 生成AIは九段理江氏が使い慣れているものを使用する。 プロンプトは作品の一部として今後全文公開する。（文字数制限は無し） 今回、「影の雨」の執筆に際して、九段理江さんから生成AIに指示を出した「プロンプト」の全文がネットで公開されたので、九段さんのAIを利用した小説執筆手法を分析しました。 ２．小説執筆に使用されたプロンプトの分析（その１）(1) プロンプトの特徴 “影の雨”を生むための〈物語的プロンプト・エンジニアリング〉1. 導入フェーズ 挨拶で始め、AI に〈九段理江〉という存在を認識させる。 作品歴や翻訳予定を AI が自発的に列挙するよう促す。 ↳ 狙い: AI が既に保持してい

まず無理やり読書させて、無理やり感想文を書かせる国語教育が腹立たしい。ハッキリ言って、そんなものまじめに書く必要など、まったくない。しかるに宿題である。やらないと先生に怒られてしまう。いたしかたない。学校という名の子供監獄から出所するまでの我慢である。 というわけで、できるだけ楽しく読書感想文の宿題をやっつける方法をここに書いておくので、参考にしてほしい。 １）分量は原稿用紙３枚ほどが良い。ただし３枚目は１文字でも入っていればＯＫである。１行か２行だとなお良い。 ２）文章の終わりに「。」をつけたなら必ず改行し、行数を稼ごう。なにか言われたら「プロ作家で「、」ですべて改行していた方もおりましたが、なにか？」と言ってやれ。 ちなみに改行の意味は、映画におけるワンカットと同じである。長回しする文芸大作もあれば、短いカットを積み重ねるアクション映画もある。つまり、監督がカットを自由に決められるよう

前回までの連載のあと、2023年秋に『Obsidianで"育てる"最強ノート術』を刊行しました。そして2025年になって、Obsidianが大きく注目を集めています。今回はその背景と理由について解説します。 AIとの連携 ObsidianはノートアプリやPKM（Personal Knowledge Management）ツールとして注目を集めました。主な特徴として、この連載でも解説してきた次のことが挙げられます。 ローカル環境で動作する Markdownで書いたノートをリンクできる 階層型のタグで管理できる プラグインで拡張できる そんな中、2025年になって注目された背景として、「⁠AI（人工知能）との連携」があります。ここでは「生成AIの進化」「⁠RAGとMCPの登場」「⁠AIエージェントの登場」という3つの視点から紹介します。 生成AIの進化 2022年末にChatGPTが公開されて

Obsidian（オブシディアン）は、Markdownベースでテキストを管理できる、テキストエディターです。 私もここ2〜3年ほど、下記のような用途でObsidianを活用しています。 日々の行動・思考記録 コードスニペット集 AIプロンプト集 ブログの下書き Web Clipper（気になるウェブページのメモ） Obsidianといえば「Zettelkasten（ツェッテルカステン）」のメモ術を採用しているユーザーが多いですが、私は現状ではZettelkastenを採用せず、Obsidianを「Markdownファイルを管理できる、動作が軽快で拡張性の高いテキストエディタ」として、ゆるく使っています。 最近では、Obsidianがプレーンテキストであることを活かし、CursorのAI機能と組み合わせても利用しています。AIがあればタグ付けや文書のまとめなども半自動で行えるので、Zette

生成AIが直のMarkdownを読み込みやすいという話から、にわかにObdisianが注目を集めているようです。そしてObsidianが注目を集めるにあたり、Zettelkastenという手法にも同時にスポットライトが当たり始めているように見受けられます。実は両者をそれなりに使ってきたので、どう使っているかやどう思っているかについて簡単にまとめてみたいと思います。なお、勢いで書いたので事実誤認（AIでいうならハルシネーション）を含む可能性があります。厳密に見ると間違いがあるかもしれません。ご了承ください。 Zettelkasten 元々Obsidianを使い始めたのは、前職にてローカルで自分のメモ書き等を管理したいためでした。というのも前職では最初の方、いい感じに使えるドキュメント管理ツールがなく、自分のメモ書きを残す場所を探していたという事情がありました（のちにConfluenceが導入

今回はObsidianを活用する、Kindle書籍の読み方について解説していきたいと思います。 まず最初に準備するものは以下になります。 ■事前に準備しておくこと ①Obsidianをインストール ②Excalidraw、Excalibrain、Kindle Hightlightsというプラグインが必要 ③Kindleで主にノンフィクションに関する書籍を購入している事。 はじめにビジネス書を効率的に読み、その知見を自分の「知的生産」に繋げるには、Obsidianを中心に各種プラグインを活用した読書ノート術が有効です。 特にKindle Highlightsプラグインを使ったハイライト抽出、Excalidraw・ExcaliBrainを使ったビジュアルなノート整理、そして最終的な要約やアウトプットへの展開まで、一連のワークフローを構築できます。 本記事では、その詳細な手順とテクニックを解説し

これはなに こんにちは、LT開発部のもりたです。 今回はもりたが最近はじめたZettelkastenのご紹介をします。これは知識管理の手法で、アウトプットの敷居がめっちゃ下がるやつなんですが、ま〜〜よくわからん単語すぎて困ると思うので、今日はサクッと本編に入りますね。 Zettelkastenとは？ Zettelkasten（ツェッテルカステン）は、学びを小さなメモにして保管する方法論です。やっていることはそれだけで、ただただ学んだことを小さくメモにまとめて貯めていきます。その際に大切な点があり、それは「自分の言葉で書く」ことと、「情報をなるべく小さく保つ」ことです。 Zettelkastenっていろんな説明のされ方があるんですが、この「範囲は小さく、品質は高く」思考を言語化できるというのが最初の大きなメリットです[1]。 今回はZettelkastenなんて１ミリも知らんぜというみなさん

こんにちは！株式会社Rabeeのデザイナーのakaneです。 今回は「Obsidian」と「Cursor」という2種類のテキストエディターを使うことで、noteをサクサク書く体制を整えてみた話です。情報収集からアウトプットまでをスムーズにしたい方、ぜひ読んでいただけたら嬉しいです。 どうぞ最後までお楽しみください🐰 参考記事ObsidianとCursor（とGitHub）の活用方法については、以下の記事を参考にさせていただきました。 ・ ・ ・ 使うツール今回使うツールは、以下の2つのエディターのみ。 Obsidian（Markdownエディター） Cursor（コードエディター） これらのツールを使うことで、Web上の気になる情報を1つの場所にどんどん蓄積していって、読んで、理解し、それらを日々アウトプットする習慣をつけよう〜✊️という試みです。 【今回の目標】 ・読みたい情報や読んだ

はじめに ある日のこと、私はもしくはあなたは思いつきました。そう、自分の考えを発信してみようと。それはまるで、小さな紙飛行機を窓から放り投げるような、どこまで飛ぶかわからない冒険でした。そんなわけで画面に向かい、キーボードを叩き始めたのですが、すぐに奇妙な不安が襲ってきたのです。 ほら、誰かがそっと後ろから覗き込んで「それ、間違ってるよ」とか「それって昔の話でしょ」なんて言ってくるかもしれない。もっと恐ろしいのは「もっといいやり方があるのに」という呪文めいた言葉です。そんな呪文を浴びせられたら、私はきっと透明人間になりたくなるに違いありません。 でも不思議なもので、そういう批判の声が聞こえてくるのは、実は自分の頭の中だったりするんですよね。まだ何も書いていないのに、もうすでに架空の批判者と対話している。ある意味、私たちは常に誰かと対話している生き物なのかもしれません。 そこで考えたのです。

前回の記事「文章術としてのCursor入門 」では、AIエディターCursorの基本機能と文章作成の基本を紹介した。今回は、実際の文章作成プロセスをより詳細に紹介する。 Cursorが特に力を発揮するシーン Cursorが文章作成において特に力を発揮するのは、「効率」と「品質」の両立が求められる場面だ。たとえば締切に追われているとき、複数の文書を並行して作成する必要があるとき、あるいは専門性の高い内容を読みやすく伝えたいときなどだ。 従来のワープロ・エディターソフトと大きく異なるのは、Cursorがただのテキストエディターではなく「考えるパートナー」として機能する点だ。単なる文字入力や整形の手助けだけでなく、内容の構成、専門知識の補完、表現の洗練まで一貫してサポートしてくれるということだ。 特に以下のような文書作成において、Cursorは真価を発揮する。 ・定期的な更新が必要な文書：ブログ

はじめに あなたは日々、何かを見ている。そう、コードを。エラーを。ドキュメントを。解決策を。 そして、それは誰も見ていないものかもしれない。あるいは、多くの人が同じものを見ているのに、誰も記録に残していないのかもしれない。 「自分なんてまだ1年目、2年目。経験が浅いから書くことなんてない」 そんな思いを抱いていませんか？ しかし、その思い込みは真実ではありません。むしろ、経験の浅さこそが、あなたにしか書けない貴重な視点を生み出します。初めて学ぶ時の困惑、理解するまでの試行錯誤、そして「あ、わかった！」という喜び—これらの生々しい体験は、あなたがまさに今感じているからこそ書ける宝物なのです。 「専門家でもないのにブログなんて書けない」「自分の書いたものなんて誰も読まないだろう」という思いも、単なる幻想です。誰もが最初から専門家ではなかった。今あなたが参考にしている記事を書いた人も、最初は不安

わいわい @waiwai_recipe 文章において「だ。である。」か「です。ます。」のどちらかに揃えるのは常識。けれどそのルールを破って、いい音がする文章を書く人がいるなんて。 元チャットモンチーのドラマーによる、リズムや響きで書く文章法がわかる本です。 『いい音がする文章 あなたの感性が爆発する書き方』著：高橋久美子 pic.x.com/EUBwhpwQoN 2025-03-22 06:01:36 わいわい @waiwai_recipe バズる文章が正解になってしまっている傾向がこわい。共感を基準にしてしまったら、それ以上のものが生み出せなくなるというのに。 自分の文章の書き方も忘れてしまうよ。 『いい音がする文章 あなたの感性が爆発する書き方』を読書ノートにまとめました。 pic.x.com/RsJ2lDY0Ee 2025-03-23 06:02:10 わいわい｜内向読書 @waiw

なぜCursorを使うと執筆が捗るのか？ それはAIファーストな環境では、自律的に情報を探索してくれるからだ。 執筆のパラダイムシフトは既に始まっている。 文章執筆でAIエディタを活用するには 最近、CursorなどのAIエディタによる文章執筆が注目を集めているが、「実際にどう使えば執筆が捗るのか」というイメージが湧かない人も多いだろう。いくら便利だと言われても、具体的な活用法が見えなければ結局は普通のエディタとの違いが分からない。ではどうしたら執筆に活用できるのか。 俺自身はこの2年間、AIを文章執筆に活かす方法を模索してきた。そしてようやく3つの要素が揃ったことで執筆環境が一変したと確信した。 EvernoteからObsidianに移行し、すべての情報をMarkdown形式で一元管理 音声入力でアイデアを一気に吐き出し、AIに修正・整理させる手法 Cursorの登場により、Markdo