AIっぽい文章はyomiyasuで読みやすくなる？25本で試すと、Claudeの文には効かず、主語の抜けや太字の多い文に効いた

AI が書いた日本語を読みやすく直すスキル「yomiyasu（よみやす）」を、25本の文章で試しました。スキルとは、AI に読み込ませて使う「仕事の手順書」のようなものです。直す前と後の文章を、どちらがどちらかを伏せて AI に読み比べさせたところ、結果は文章の書き方で分かれました。今の Claude がふつうに書いた文章ではほとんど直すところが無く、元の文章のほうが選ばれました。主語が抜けた文、太字や比喩の多い文では、yomiyasu で直したほうが選ばれました。この記事は、2026年11月10日時点の yomiyasu v2.5.0 で試した記録です。

この記事の要点です。

• 効いた文章: 主語や目的語が抜けている、太字が多すぎる、「時間を溶かす」のような比喩が多い文章。
• 効かなかった文章: 今の Claude（Opus 5.5・Haiku 5.5）がふつうに書いた文章。長さを2,000字にしても同じでした。
• 意味を変えにくい: ふつうに「読みやすくして」と頼むと、読みやすく見える代わりに、期限が足されるなど意味が変わりやすくなりました。yomiyasu は、意味が決められない言葉を言い換えず、質問で返しました（ただし、情報が1つ消えた文はありました）。
• 費用: yomiyasu そのものは無料（MIT ライセンス）です。動かす AI の料金は別で、今回使った Claude Code は Pro（月20ドル）以上の有料プランが必要です。

文章を書くのも、直すのも、読み比べるのも Claude に任せました。人が読んで評価したものではありません。

この実験で確かめたこと

AI が書いた日本語を yomiyasu で直すと、どのくらい読みやすくなるかを確かめました。あわせて、ふつうに「読みやすくして」と頼んだときとの違いと、意味が変わらないかも見ました。

きっかけは、作者の大賀愛一郎さん（@oga_aiichiro）の X の投稿です。「AI 臭くて読みにくい文章を、自然で読みやすい日本語へ書き直す」スキルと紹介されていました。X には、使って日本語が綺麗になった、読みやすくなった気がする、という感想の投稿がありました。作者は解説記事で、試験用の文章を使った検証を紹介しています。

試した条件

このスキルには、文章の直し方の決まりと、検査用の小さなプログラム（Python）がまとまっています。作者の説明では、技術記事・仕様書・社内レポートなど、仕事の文章が主な対象です。

使える場所は、Claude Code（Anthropic の、パソコンの中で作業する AI）・Codex・Cursor など、スキルを読み込める AI の道具です（Codex の入れ方は codex インストール方法｜CLI・IDE拡張・Codexアプリの導入手順）。README（GitHub の説明書き）には6通りの入れ方があり、おすすめは、ターミナルで npx skills add nanaism/yomiyasu と打つ方法です。Claude のブラウザ版に ZIP を登録する方法もあります。ChatGPT の指示欄のようにスキルを読み込めない所向けには、短い指示文の版「yomiyasu-pocket」が別に公開されています（検査の仕組みは使いません）。

今回は、ほかの作業に影響させないため、yomiyasu.zip の中身を試し用のフォルダの .claude/skills/yomiyasu/ に置きました（README の6通りには無い方法です）。

頼み方は、README のとおり名前を出します。

この文章を yomiyasu で読みやすくして。
（ここに修正したい文章を貼り付け）

比べた文章は25本です。

• Claude がふつうに書いた文章10本（ブログの導入・社内のお知らせ・商品の紹介など。約500〜600字）
• 長い文章3本（Claude が書いたブログ記事・技術記事・社内レポート。約2,000字）
• 仕事の文章8本（障害報告・プルリクエストの説明など。作者が試験用に公開している、AI が書いた文章）

ChatGPT で書いた文章は試していません。

• 太字・見出しの多いブログ風の文章2本（Claude に「読者を惹きつける感じで、見出し・太字・箇条書きを使って」と頼んだ）
• AI 臭さの強い例文2本（README の「Before」の例）

読み比べは、別の Claude（Opus 5.5）に任せました。元の文章と直した文章を2つ並べて渡し、どちらがどちらかは伝えていません。並べる順番も1回ごとに入れ替えました。聞いたのは「読みやすいのはどちらか（同じくらいも可）」「差の大きさ」「理由」「意味の違い」です。1本につき2回、合計50回です。

試したこと

全部の回をまとめると、次のとおりです。

1回目：Claude がふつうに書いた10本を直した

プロンプトは、上の「試した条件」の使い方と同じです（貼り付けたのは Claude が書いた文章）。

結果: yomiyasu はほとんど直しませんでした。元の文章との一致率（文字の並びがどれだけ同じかを0〜1で表した値。1.00 がまったく同じ）は、10本とも 0.98〜1.00 でした。直したのは、読点を外す（1本で1〜3個）、言い回しを少し変える程度です。たとえば、次の図のような直し方です。

読み比べの結果（20回）は、元の文章のほうが読みやすい10回、同じくらい8回、yomiyasu 2回でした。差は、20回すべてで「小さい」か「ほぼ無い」でした。

うまくいかなかったところ: 元の文章が選ばれた理由で多かったのは、yomiyasu が「ブランチとは、」「本記事では、」のような、話題のあとの読点を外したことでした。読み手は「読点があったほうが区切りが分かりやすい」と見ました。また、折りたたみ傘の紹介の文章では、「雨粒をしっかりはじきます」という一文が消えていました。意味を変えないことが基本のスキルですが、情報が消えることもありました。

次に変えたこと: 今の Claude の文章には、直すべき「AI 臭さ」が少ないと考え、AI 臭さの強い文章で試しました。

2回目：AI 臭さの強い例文2本を直した

README に載っている「Before」の例文2本を使いました。1本目は、太字と比喩の多い次の文章です（README より引用。MIT ライセンス）。

結果: 今度は大きく直しました。一致率は 0.77〜0.78 です。太字をすべて外し、「静かに壊れます」を「気づかないうちに損なわれます」、「時間を溶かさずに」を「時間を無駄にせずに」のように、比喩の言い回しをふつうの言葉にしました。

いちばん目立ったのは、意味が決められない言葉を言い換えずに残したことです。「組織の意思決定OS」「開発者の解像度が一段上がります」「片方／もう片方」はそのまま残し、本文の後ろの「書き手に確かめたい点」で、次のように質問しました。

読み比べ（2本×2回）では、4回とも yomiyasu が選ばれました。理由は「太字が多すぎない」「比喩がふつうの言葉になっている」で、差は4回とも「小さい」でした。

うまくいかなかったところ: 意味の決められない言葉が残るので、直した文章をそのまま使うことはできません。質問に答えて、書き手が直す必要があります。答えには「変えたところ」などの報告も付くので、本文だけを取り出して使います。

次に変えたこと: 1回目と2回目の差が、長さによるのか、書き方によるのかを確かめるため、文章を13本足しました。

3回目：長さと種類を変えて13本を足した

プロンプトは1回目と同じです。足したのは、長い文章3本、仕事の文章8本、太字の多いブログ風2本です。

結果: 1回目・2回目と合わせた25本・50回の読み比べは、次のとおりです。

長い文章でも、yomiyasu が選ばれた回はありませんでした。直したのは、主に読点を外すことでした。読み比べた Claude は、それを「区切りが分かりにくくなった」と見ました。技術記事・社内レポートでも、Claude がふつうに書いたものには効きませんでした。

仕事の文章では、yomiyasu が選ばれる回が多くなりました。選ばれた理由は、省かれていた主語や目的語を書き足したことです。たとえば「溜まったら通知し」を「メッセージが溜まったら通知し」に、「使えば防げる」を「使えば、この不整合を防げる」にしました（元の文章は、作者が試験用に公開しているもの。MIT ライセンス）。

ほかに、話題が行き来する文章の順番を入れ替えたものも選ばれました。太字の多いブログ風の文章では、太字を7か所から2か所に、13か所から2か所に減らしました。

うまくいかなかったところ: 50回すべてで、差は「小さい」か「ほぼ無い」でした。見違えるほどの差ではありません。

4回目：ふつうに「読みやすくして」と頼んだ文章とも比べた

最初の12本（1回目と2回目の文章）では、yomiyasu を使わずに、ふつうに次のように頼んだ文章も作りました。12本のうち10本は yomiyasu がほとんど直さなかった文章なので、yomiyasu には不利な比べ方です。

この文章を読みやすくしてください。書き直した本文だけを返してください。

（Claude が書いた文章）

結果: 元の文章・ふつうに頼んだ文章・yomiyasu の3つを伏せて読み比べると、1位はふつうに頼んだ文章が24回中22回でした。1位と3位の差は、19回が「小さい」、5回が「大きい」でした。文を短く切り、言い回しも大きく変えるので、読みやすい印象になりました。

うまくいかなかったところ: その代わり、ふつうに頼んだ文章では意味が変わることが多くありました。読み手が「意味が違う」と指摘した例です。

• 「来月」が消えた。「使わなくなります」が「廃止します」に変わった（社内のお知らせ）。
• 元の文章に無い「利用開始日までに」という期限が足された。
• 「意思決定OS」を「判断のよりどころとなる」と、書き手の考えを推し量って言い換えた。

同じ12本・24回の読み比べで、読み手が挙げた意味の違いは、ふつうに頼んだ文章について約100件、yomiyasu について10件前後でした（プログラムで数えた目安）。

かかったもの

API の値段は、使った量に応じて払う場合の値段です。yomiyasu は直したあとに検査も動かすので、時間と費用がかかります。定額のプランでは請求されませんが、プランごとに決まった使える量を、ふつうに頼むより多く使います。

Claude Code は無料プランでは使えず、Pro（月20ドル）以上の有料プランが必要です（2026年11月10日時点の Claude の料金ページ。税別）。

分かったこと

• yomiyasu が効くのは、AI 臭い「癖」のある文章です。 主語や目的語の抜け、多すぎる太字、「溶かす」「静かに壊れる」のような比喩に効きました。文章の長さは関係ありませんでした。
• 今の Claude がふつうに書いた文章には、ほとんど効きませんでした。 直すところが少なく、話題のあとの読点を外す分だけ、少し読みにくくなることもありました。直したあとの文章も、読点の位置は見直すと安心です。
• 使いどころ: 今の Claude がふつうに書いた下書きなら、使わなくても困りません。癖の強い文章や、意味を変えられると困る文書に向いています。ふつうに頼むより時間は約5倍、費用は10倍以上かかります。
• 頼むときは名前を出します。 名前が無いと使われません。答えの「書き手に確かめたい点」に答えてから仕上げます。
• 人の目での確認は欠かせません。 読み比べは AI だけで、差もすべて「小さい」か「ほぼ無い」でした。

AI への頼み方そのものを見直したいときは、ChatGPT プロンプト｜回答の質を上げる指示文の作り方とテンプレート も参考になります。

参考にしたページ

• nanaism/yomiyasu（GitHub。README）（2026-11-10 に確認。v2.5.0）
• yomiyasu v2.5.0 のリリース（2026-11-10 に確認。2026-10-30 公開）
• 大賀愛一郎さんの X の投稿（yomiyasu の公開）（2026-11-10 に確認）
• Claude の料金（2026-11-10 に確認）