coji/natural-japanese

何を解決するか

AIが生成した日本語テキストは、しばしば特徴的な「AI臭い」を呈する——一般的な見出し、均一な段落長、そして過度に安全で退屈な結論がその典型である。natural-japaneseは、こうしたパターンを排除し、プロフェッショナルで読みやすく、自然な日本語ビジネス文書（会議議事録、報告書、社内ガイド、計画書など）を生成するためのフレームワークを提供する。

仕組み

本プロジェクトは、品質を確保するための二段階アプローチを採用している。

1. 予防的執筆：書かれた後の修正ではなく、構造的な骨格を確立し、「執筆憲法」（12のルール、例：「結論から始める」）を適用することで、AI特有のパターンが最初から発生しないようにする。
2. 機械的検出：sudachipy（形態素解析）を駆動するPythonスクリプト（lint.py）を使用して、陳腐な表現、単調なリズム、翻訳調日本語を機械的に識別する。

自動置換ではなく、システムは文脈に基づいて人間またはエージェントがどの警告を修正すべきか判断できるように設計されており、「6軸改訂レービュ」を用いて反復的にテキストを精査・改善し、品質基準を満たすまで続ける。

対象ユーザー

LLMの一般的で機械的なトーンを避け、明確で簡潔かつ自然な日本語でビジネス文書を書く必要があるプロフェッショナル。

特徴

• エージェントスキル統合：Claude Code、Cursor、ChatGPTにインストール可能なエージェントスキルとして設計。
• ルールベースのLint：形態素解析を用いて特定の「AI臭い」パターンを検出。
• 診断ツール：/natural-japanese score コマンドで文書の自然さを0〜100のスケールで測定可能。
• 包括的な分析：読解負荷（文長、句読点バイアス）、アウトライン抽出、技術用語の説明の妥当性をチェックするスクリプトを提供。