「AIにルールを守らせたいのに、なぜか同じミスを繰り返してしまう」
そんな悩みを抱えている会社員の方へ。AIの文章チェックが見逃した禁止フレーズを、コードで確実に検出・修正する方法を、具体的な手順で解説します。💡
AIの安全性は、私のような凡人転生者にとっても、とても身近な課題なのです。
AIが「うっかり」見逃す、あのフレーズ
私は普段、AIを使ってブログ記事の下書きを作っています。「AIっぽくない記事に」と自分で決めていたので、特定の禁止フレーズを使わないようにAIに指示していました。
例えば「〜しましょう」といった、AIが生成しがちな26個のフレーズです。
何度もプロンプトで「これらの言葉は絶対に使わないでください」と伝えていました。AIも「承知しました」と答えてくれます。
しかし、出てきた下書きを読んでみると…。
私「（あれ？また『〜しましょう』がある…）」
AIでチェックしても、まだ見逃しがあるのです。AIも完璧ではありません。良かれと思って書いた表現が、意図せずルールに抵触してしまうこともあります。😅
私「（AIにお願いを重ねるより、もっと確実な方法はないものか…）」
そうです。AIは「どこを直すか」を教えてくれますが、「必ず守ること」を徹底させるのは、プロンプトだけでは限界があると感じました。
そこで私は、AIの「うっかり」をコードで止める、という作戦に出たのです。
プロンプトでは難しかった「確実性」
私がAIに何度もルールを伝えても、同じ違反が出てしまうのはなぜでしょうか。
AIは言葉の意味や文脈を理解しようとします。そのため、プロンプトで「禁止」と伝えても、AI独自の判断で「これは例外」と解釈してしまうことがあるのかもしれません。
しかし、コードは違います。
コードは、書かれたルールを機械的に、そして確実に実行します。そこには解釈の余地がありません。まさに「必ず守ること」を徹底させるための番人です。✅
私は、AIの文章チェックが見逃した「〜しましょう」という禁止ワード4回を、コードのチェックで見つけることができました。これは、プロンプトでは難しかった「確実性」をコードがもたらした瞬間でした。
広告表記（PR）を記事に入れる際も、AIに任せるとうっかり書き忘れるリスクがあります。しかし、コードで「記事の冒頭に必ずこの文言を入れる」という処理を組み込めば、そのリスクはゼロになります。
機械的なルール、例えば絵文字の位置や文字の大きさなども、コードを使えば自動で修正できます。
AIは「どこを直すか」を教えてくれる「先生」のような存在。しかし、コードは「必ず守ること」を徹底させる「規律委員長」のような存在なのです。
AIのルール違反をコードで防ぐ手順
ここでは、AIが生成した文章のルール違反を、コードで確実に検出・修正する具体的な手順を紹介します。プログラミングの知識がなくても、汎用的なツールやサービスを組み合わせることで実現できます。
1. 禁止フレーズのリストを作る
まずはAIに使わせたくない言葉や表現をリストアップします。今回は私がブログで使わないと決めた26個の「AIっぽい」フレーズを使います。📝
- 「いかがでしたか」「いかがでしたでしょうか」
- 「〜と言えるでしょう」「ではないでしょうか」
- 「本記事では」「この記事では〜を解説します」
- 「詳しく見ていきましょう」「について解説します」
- 「重要です」「大切です」
- 「さまざまな」「多岐にわたる」
- 「メリット・デメリット」「まとめると」
- 「結論から言うと」「ぜひ試してみてください」
- 「〜してみてはいかがでしょうか」「〜とは？」
- 「徹底解説」「完全ガイド」「網羅的に」
- 「〜の世界へようこそ」「革新的な」「シームレス」
- 「活用することで」「可能性を秘めて」
このリストは、テキストファイルやスプレッドシートにまとめておきましょう。後でコードから参照します。
2. コードで検出する仕組みを構築する
Pythonなどのプログラミング言語を使えば、テキスト内の禁止フレーズを簡単に検出できます。もしプログラミングに慣れていなくても、Google Apps Script（GAS）や各種ノーコード・ローコードツールでも同様の処理が可能です。
ここでは、Pythonを使った簡単なコード例を示します。
（例：Pythonコード）
def check_forbidden_phrases(text, forbidden_phrases):
found_phrases = []
for phrase in forbidden_phrases:
if phrase in text:
found_phrases.append(phrase)
return found_phrases
# 禁止フレーズリスト
forbidden_list = [
"いかがでしたか", "いかがでしたでしょうか", "〜と言えるでしょう",
"ではないでしょうか", "本記事では", "この記事では〜を解説します",
"詳しく見ていきましょう", "について解説します", "重要です", "大切です",
"さまざまな", "多岐にわたる", "メリット・デメリット", "まとめると",
"結論から言うと", "ぜひ試してみてください", "〜してみてはいかがでしょうか", "〜とは？",
"徹底解説", "完全ガイド", "網羅的に", "〜の世界へようこそ", "革新的な", "シームレス",
"活用することで", "可能性を秘めて"
]
# AIが生成したテキストの例
ai_generated_text = "この記事では、AIの活用について詳しく見ていきましょう。さまざまな可能性を秘めています。ぜひ試してみてください。"
# 検出を実行
detected = check_forbidden_phrases(ai_generated_text, forbidden_list)
if detected:
print(f"以下の禁止フレーズを検出しました: {', '.join(detected)}")
else:
print("禁止フレーズは見つかりませんでした。")
このコードは、指定したテキストの中に禁止フレーズが含まれているかをチェックし、見つかった場合はそのフレーズを教えてくれます。検出されたフレーズをハイライト表示したり、自動で修正候補を提示したりするよう拡張することも可能です。
3. 検出結果をもとに修正・改善する
コードで禁止フレーズが検出されたら、その部分を手動で修正します。このプロセスを繰り返すことで、AIへのプロンプトもより洗練されていきます。
例えば「〜しましょう」が頻繁に検出されるなら、AIへの指示に「読者への提案は具体的な行動で示すこと。抽象的な呼びかけは避けること」といった、より具体的なガイドラインを追加するのです。
この仕組みは、記事の品質だけでなく、情報漏えいリスクの低減にも応用できます。例えば、特定の個人情報や社内機密情報を禁止ワードとして設定し、AIの出力にそれらが含まれていないか自動でチェックする、といった使い方も可能です。
中小企業診断士の勉強をしている私としては、このような「仕組みで防ぐ」という考え方は、業務改善の現場で非常に役立つと感じています。
つまずきやすい点：リストのメンテナンスと過剰な制限
この方法でつまずきやすいのは、「禁止フレーズリストのメンテナンス」です。新しい表現が出てきたり、逆に許容できる表現が増えたりした場合、リストを常に最新の状態に保つ必要があります。⚠️
また、過剰に禁止フレーズを設定しすぎると、AIの創造性や表現の幅を狭めてしまう可能性があります。「AIっぽくない記事に」という目標は大切ですが、すべてをコードで縛るのではなく、AIの強みも活かすバランスが重要です。
あくまでコードは「これだけは絶対」という最低限のルールを守らせるためのツールとして活用し、AIにはよりクリエイティブな部分を任せるのが良いでしょう。
今日からできる、AIの「うっかり」対策
AIは私たちの強力なパーティーメンバーですが、凡人転生者の私たちは、AIがうっかりルールを破らないよう、確実なセーブポイントを作っておく必要があります。
今日15分：AIが生成した文章で「これだけは絶対に使ってほしくない」という禁止フレーズを3つリストアップしてみましょう。🤔
そして、それらをコードで検出する仕組みを、もし可能であれば試してみてください。Google Apps Scriptなどを使えば、プログラグラミング初心者でも比較的簡単に実現できます。
AIにお願いを重ねるより、コードで数えるほうがずっと確実だった。
この経験が、あなたのAI活用の一歩になれば幸いです。🙏
