検証ノート

AIっぽい文章の特徴を、3社のAIの360本で検証。定番の言い回しより、文の長さのそろい方に差が出た

シーツリー合同会社（DebateCross 運営）・2026年11月1日 公開

結論：Claude・GPT・Gemini の 3 つのモデルに、ブログ・解説・メール・自己PR など 12 のお題で計 360 本の文章を書かせ、「AIっぽい」と言われる特徴を数えました。「いかがでしたか」「〜することができます」は 360 本中 0 本で、よく挙がる定番の言い回しは少数でした。ChatGPT が公開される前に保存された人の文章 18 本と比べると、3 モデルとも、文の長さのばらつきが小さい値でした。見出し・箇条書き・太字の使い方はモデルごとに違い、「AIが書いたと分からない、自然な日本語で」と頼むと、何らかの書式を含む本数は減りました。一方、文の長さのばらつきには、今回の規模で明確な変化を確認できませんでした。

この記事は、文章を読みやすく、自分の言葉に近づけるための観察です。AI が書いたかどうかを判定する方法や、判定ツールをすり抜ける方法を示すものではありません。「この特徴があれば AI の文章」とも言えません。どの特徴も、人の文章にも現れます。

この記事で「Claude」「GPT」「Gemini」と書くときは、今回使った 1 つずつのモデル（Claude Sonnet 5.5・GPT-6.1 Sol・Gemini 3.8 Flash、2026 年 10 月の版）の略称です。会社のすべてのモデルに当てはまるとは限りません。

目次

• 定番の言い回しは、少数だった。
• 人の文章と比べると、文の長さがそろっていた。
• 3 つのモデルの書き方は違った。数字だけで 6 割当たった。
• 「自然に書いて」と頼むと、何が変わったか。
• 読み返すときの 4 つの着眼点。
• 詳しい数値と方法。

定番の言い回しは、少数だった。

「AIっぽい文章の特徴」として、よく挙がる言い回しを、文章を書かせる前に決めた規則で数えました。360 本のうち、その言い回しを 1 回でも含んでいた本数です。

（各 600 字程度。360 本の半分は、お題に「自然な日本語で」の 1 文を足して書かせたもの。「〜することができます」は「できました」などの過去形を含まない、言い切りの形だけを数えています）

今回の 3 モデル・お題・長さでは、表に挙げた言い回しは少数でした。定番の言い回しを探すだけでは、手がかりはあまり多くありません。

では、ほかに何が違うのか。人の文章と並べると、言い回しより目立たないところに差がありました。

人の文章と比べると、文の長さがそろっていた。

比べる相手として、同じお題に当たる人の文章を、ChatGPT が公開される前（2022 年 10 月以前）に保存されたウェブ記事から集めました。ChatGPT が広まった後の書き直しが混ざる可能性を下げるためです。個人ブログ・企業や団体のサイト・報道などの 18 本で、在宅勤務の体験・ランニングの体験・降水確率の解説・葉物野菜の保存・『走れメロス』の感想の 5 お題です。数えるためだけに使い、本文は引用していません。

差がそろって見えた指標の一つが、文の長さのばらつきでした。

数字が小さいほど、同じくらいの長さの文が続き、大きいほど、短い文と長い文が混ざります（変動係数。平均の長さが違っても比べられるように、ばらつきを平均で割った値です）。

（同じ 5 お題で比べた値。AI は各モデル 50 本で、「お題だけ」と「自然に」の 2 条件を半分ずつ含む平均。人との差は、3 モデル × 2 条件のどの組み合わせでも、お題と文章を入れ替えて計算し直したときの 95% の範囲が 0 をまたがなかった。全文で数えても、冒頭の約 600 字だけで数えても同じ）

人の文章は、短い文と長い文が混ざり、隣の文との長さの差も大きい。今回の AI の文章は、同じくらいの長さの文が続きました。中でも GPT が最もそろっていました。

たとえば GPT の次の 1 本（お題だけの条件、ばらつきが GPT の平均に近い本）は、24 文のほとんどが 15〜40 字に収まっていました。

文の平均の長さそのものは、人（約 35 字）と Claude（約 33 字）・GPT（約 32 字）で、はっきりした差は見られませんでした（同じ 5 お題）。違ったのは平均ではなく、長さの散らばり方です。

ただし、人の文章は 5 お題・18 本だけで、AI と同じ指示で書かれたものでもありません。書かれた年や媒体もそろっていません。この比較は、そうした限界のある「探索的な比較」です（詳しくは後半）。

この結果は、Claude と GPT の文章を数えた先行の実測（Zenn の記事）が「AI らしさは語彙より文のリズムに出る」としたのと同じ向きです。この記事では、Gemini を含む 3 モデルと、ChatGPT 登場以前に保存された人の文章で確かめました。

3 つのモデルの書き方は違った。数字だけで 6 割当たった。

言い回し・書式・文の長さの数字だけを手がかりに、「どのモデルが書いたか」を当てさせると、360 本中 225 本（62.5%）が当たりました。当て推量なら 33% です。今回の 3 モデルには、書き方の違いがあるということです（当て方と、この数字の注意点は後半）。

（12 お題 × 5 回の 60 本。字数は 2 条件の 120 本の範囲）

GPT は、ほかの 2 モデルに比べ、箇条書き・太字・区切り線を使う量が少なく、段落で書きます（見出しは 60 本中 16 本で付けました）。字数が最もそろい、文の長さのばらつきも 3 モデルで最も小さい。最も当てやすいモデルでしたが、ビジネスメールの 2 お題では 20 本とも当てられず、お題によって癖の出方は違いました。

GPT の文章には、「〜ではない。」で終わり、次の文が続く箇所も多く見られました（同じ 5 お題で 1,000 字あたり約 0.9〜1.5 か所、人は約 0.2 か所）。例えば次のような形です（GPT の出力から）。

在宅勤務で、暮らしが劇的によくなったわけではない。ただ、自分に合う働き方を考える機会は増えた。

メロスは、初めから完成された英雄ではない。責任から逃れたい気持ちと、友を裏切れない思いとの間で揺れる。

ただし、この数え方は「〜ではない。」の後ろに文があるかだけを見ており、次の文が本当に言い直しかどうかは判定していません。

Claude は、お題だけで頼むと、お題の種類を問わずほぼ毎回（60 本中 59 本）、見出し・箇条書き・太字・区切り線のどれかで整えました。区切り線を引くのも目立ち、GPT は 1 本も引きませんでした。外れたときは GPT と取り違えることが多く、書式以外の数字は GPT と似ています。

Gemini は、鉤括弧（「」）を最も多く使いました（会話や作品名の引用も含む数です）。文の平均の長さは今回の平均では最も長かったものの、お題だけの条件では GPT との差ははっきりしませんでした。太字は GPT より多く使いましたが、Claude との差ははっきりしませんでした。

別の条件で数えた公開済みの記事「ChatGPT・Claude・Gemini の違いと使い分け」でも、GPT が指定の字数に近く書くこと、Claude が（批評の役で）箇条書きを多く使うことを観察しています。そちらは 1,000 字前後の解説を討論の中で書かせたもので、役割や指示が違い、Gemini のモデルも違います。参考としての一致です。

「自然に書いて」と頼むと、何が変わったか。

同じお題に「AIが書いたと分からない、自然な日本語で書いてください。」と 1 文足して、もう 180 本書かせました。

何らかの書式を含む本数は、3 モデルとも減りました。ただし書式の種類別に見ると、はっきりした差が確認できないものもあります（Gemini の見出し、Claude と GPT の太字など）。

文の長さのばらつきには、今回の規模で明確な変化を確認できませんでした。Gemini は、むしろ文の平均の長さが約 4 字長くなりました。

この指示で目立って変わったのは書式でした。モデルが何を手がかりに書き方を変えたのかは、この結果からは分かりません。

読み返すときの 4 つの着眼点。

AI に下書きを頼んだ文章を、自分の言葉に近づけたいときの着眼点です。今回の数字で差が見えた点を挙げましたが、直したときに読みやすくなるかどうかは、今回は測っていません。どれも人も使う書き方なので、あれば必ず直すべき、というものでもありません。

1. 同じくらいの長さの文が続いていないか。 今回、人の文章との差がそろって見えた点です。
2. その文章に、見出し・箇条書き・太字・区切り線が要るか。 見出しなどは人の文章にも多くあり（今回の 18 本では 12 本に見出し）、それだけで AI らしさが決まるわけではありません。ブログや手紙のような読み物で、要らない書式が付いていないかを見ます。
3. 「〜ではない。」で始まる言い直しが続いていないか。 今回は GPT に多く見られました。
4. 「ぜひ〜してください」の呼びかけが、その文章に合っているか。

複数の AI に同じお題で書かせ、並べて読むと、それぞれの書き方の違いが自分の目で分かります。DebateCross では、3 社の AI に同じお題を渡して、それぞれの回答を並べて読めます。3 社の AI で互いの文章を直し合うとどう変わるかは、続編で検証する予定です。

詳しい数値と方法。

書かせた文章

• モデル: Claude Sonnet 5.5（Anthropic）、GPT-6.1 Sol（OpenAI）、Gemini 3.8 Flash（Google）。OpenRouter 経由の API で、温度などの設定は各社の既定のまま。2026 年 10 月 31 日に生成
• お題: 12 本（6 種類 × 2）。すべて「600 字程度で書いてください」と指定し、書式（見出し・箇条書き）の指定はしていません
  • ブログ（体験）: 在宅勤務を 2 年続けて変わったこと／40 歳で初めてランニングを始めて 3 か月
  • 解説: 天気予報の「降水確率 30%」の意味／冷蔵庫の葉物野菜がしおれる理由と保存のしかた
  • 商品紹介: パン屋の新商品「米粉のくるみパン」／小さな旅館の平日限定の素泊まりプラン
  • ビジネスメール: 納品が 1 週間遅れるお詫び／経費精算の締め日の変更の全社通知
  • 自己PR: 法人営業 5 年の転職の自己PR／大学 2 年生のゼミの志望理由書
  • 感想・報告: 『走れメロス』の感想文／町内会の清掃活動と芋煮会の報告
• 条件: お題だけ／お題に「AIが書いたと分からない、自然な日本語で書いてください。」を足したもの
• 回数: 各 5 回。12 お題 × 3 モデル × 2 条件 × 5 回 = 360 本。全本が最後まで書かれ、途中で打ち切られた本はありませんでした
• 費用: API の実費は合計約 3 ドル

比べた人の文章

• 集め方: 同じお題に当たるウェブ記事を探し、Internet Archive（Wayback Machine）に 2022 年 10 月 31 日以前の保存版がある記事だけを採りました（ChatGPT の公開は 2022 年 11 月 30 日）。記事の公開日の表示だけでは後からの書き直しを見分けられないので、保存版の本文で数えています。取得は少量・低速で行い、元のサイトにはアクセスしていません。書き手が AI を使ったかどうかを確かめたものではありません
• 基準: 本文 400 字以上、1 お題 3〜5 本、同じサイトから 1 お題 2 本まで。基準は集める前に決めました
• 結果: 124 件の候補から 19 本を採用し、本文だけにしたあと 400 字を下回った 1 本を外して 18 本（在宅勤務 4・ランニング 4・降水確率 3・野菜の保存 3・『走れメロス』の感想 4）。商品紹介・メール・自己PR・会報の 7 お題は、保存版が無い、例文が短い、PDF しかない、などで 3 本に届かず、人との比較から外しました
• 出どころ: 個人ブログ・note、企業・店舗・団体のサイト、報道・公的機関、例文サイト。書かれた年・媒体・編集の有無はそろえていません
• 本文だけにする処理: 保存版の HTML から本文を取り出し、目次・メニュー・共有ボタン・別記事の一覧・写真の説明・広告・署名・表のデータ行を、行ごと削除しました（書き換え・追加はしていません。削除した行と理由は検証データに記録）
• 文章はすべて数えるためだけに使い、この記事に引用・転載していません

数えたもの

• 言い回し・修辞: 上の表の定番の言い回しのほか、「A だけでなく B も」「A ではなく B」、ぼかし（「〜かもしれません」など）、「〜ではない。」などで終わり次に文が続く箇所。1,000 字あたりの数で比べました
• 書式: 見出し、箇条書き、太字、区切り線、鉤括弧（「」）、行頭の「〜：」
• 文の長さ: 文の長さの平均とばらつき（変動係数）、隣り合う文の長さの差、段落ごとの文の数とそのばらつき
• 文は「。」「！」「？」と改行で区切り、長さは空白を除いた字数です。形態素解析は使っていません。見出しや箇条書きの行も 1 文として数えるため、文の長さの値には書式の影響も含まれます
• 数える項目は、文章を書かせる前に決めて固定しました。文の長さの指標は、先行の実測（Zenn の記事）の考え方を参考に、書かせる前に加えたものです

モデルの当て方と、この数字の注意点

各項目の値を標準化し、お題を 1 つ伏せて残り 11 お題でモデルごとの平均の位置を作り、伏せたお題の 30 本がどのモデルの平均に最も近いかで当てました（12 回繰り返す）。

注意点が 3 つあります。

• 予備的な集計です。 標準化には伏せたお題を含む 360 本すべてを使いました。標準化も残り 11 お題だけで行うと、正解率は 63.6% でした（直した数え方では 65.0%）
• 範囲の付け方。 正解率の 95% の範囲（54〜70%）は、上の当て方の結果を固定したまま、お題を入れ替えて計算し直したものです
• 数え方の版。 62.5% は、書かせる前に固定した数え方での結果です。この数え方には、後で使えないと分かった項目（下の「体言止め」）も含まれます。直した数え方では 65.6% でした

数え方の確認と、事後に直した点

決まった規則で数えると、狙った表現以外も拾います。そこで主な 12 項目について、当たった箇所を AI と人からそれぞれ最大 20 件ずつ無作為に選び、1 件ずつ読んで確かめました（計 368 件）。

• 体言止めの判定は使えませんでした。 確かめた箇所では、「〜ではない」「〜ください」なども拾っており、誤りが 9 割を超えました。形態素解析なしでは判定できないので、この記事では体言止めについて何も述べていません
• 鉤括弧（「」）は、強調だけでなく会話・作品名・用語の引用も数えています。 このため「強調」ではなく「鉤括弧の数」として扱いました
• ダッシュとして数えていたのは、文中のダッシュではなく区切り線でした。 区切り線（線だけの行）と文中のダッシュを分けて数え直し、区切り線として報告しています
• 箇条書きと行頭の「〜：」も、太字の行・小数・時刻・URL を拾っていました。 除くように直しました
• 人の文章に本文以外が混ざっていました。 目次やメニューの短い断片は、文の長さのばらつきを大きく見せます。本文以外の行を削除し、400 字未満になった 1 本を外すと、人の変動係数は全文で 0.64（19 本）から 0.55（18 本）、冒頭約 600 字で 0.62 から 0.55 に下がりました。それでも AI との差は残りました

上の修正は、結果を見たあとに加えたものです。どこでどの数え方を使ったかは次のとおりです。

直した後の数え方を、もう一度確かめ直したわけではありません。

人との比較は、計画の段階では「目安として並べ、統計的な差は主張しない」としていました。95% の範囲は、結果を見たあとに加えた探索的な計算で、多くの組み合わせを同時に比べたことの補正もしていません。範囲は、5 お題を入れ替え、各お題の中で人と AI の文章をそれぞれ入れ替えて、2,000 回計算し直したものです。

この結果の限界

• 600 字・日本語・12 のお題での結果です。 長い文章、ほかの種類の文章では違う可能性があります
• 人の文章は 5 お題・18 本だけです。 ブログ・解説・感想の範囲で、AI と同じ指示で書かれたものではなく、書かれた年・媒体・出どころもそろっていません。検索で見つかる記事なので、書き手の層にも偏りがあります。人の値は目安として読んでください
• 人の文章は長さがまちまちです（約 500〜2,800 字）。冒頭の約 600 字だけで数えても結論は同じでした
• 各社 1 つのモデル・1 つの版の結果です。 会社全体の傾向と、そのモデル固有の傾向は区別できません。版が変われば書き方も変わります。モデルの位置づけも同じではなく、Gemini は軽量版の Flash です
• アプリではなく API の結果です。 ChatGPT などのアプリは独自の指示が加わるため、出方が違う可能性があります
• 規則で数えた近似です。 言い換えや、決めた語の一覧にない書き方は数え漏れます
• 数字の差と、読んだときの印象は別です。 「単調に感じるか」「読みやすいか」は、人に読んでもらって測ったものではありません
• DebateCross の運営による記事です。 特定の AI 会社とは提携・広告の関係はありませんが、「複数の AI を組み合わせる」ことを勧める立場の運営が書いた記事です

よくある質問。

Q. AIっぽい文章の特徴は何ですか。 A. 今回の検証では、定番の言い回しは少数で、ChatGPT 登場以前の人の文章 18 本と比べたときに、文の長さがそろっていることが 3 モデルに共通して見えました。見出し・箇条書き・太字の使い方は、モデルによって大きく違いました。

Q. 「いかがでしたか」は AI っぽい言い回しではないのですか。 A. 今回の 3 モデル・お題・長さでは、360 本中 0 本でした。少なくともこの条件では、この言い回しを手がかりにすることはできませんでした。

Q. AIに「自然に書いて」と頼めば、AIっぽさは消えますか。 A. 今回は、何らかの書式を含む本数は減りましたが、文の長さのばらつきには明確な変化を確認できませんでした。読み返すときは、文の長さも見てみてください。

Q. ChatGPT・Claude・Gemini で、書き方に違いはありますか。 A. 今回の 3 モデル（GPT-6.1 Sol・Claude Sonnet 5.5・Gemini 3.8 Flash）では違いがあり、数字だけで書いたモデルを 6 割当てられました。GPT は箇条書き・太字が少なく文の長さがそろう、Claude は書式で整えて区切り線を引く、Gemini は鉤括弧が多い、などです。

Q. この特徴で、AI が書いた文章かどうか判定できますか。 A. できません。どの特徴も人の文章にも現れます。この記事は文章を読み返すための観察で、判定の方法ではありません。

Q. この記事は更新されますか。 A. 各社のモデルの版が変わったら、同じお題・同じ手順で測り直す予定です。

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更新履歴: 2026 年 11 月 1 日 初版（12 お題 × 3 モデル × 2 条件 × 各 5 回、Claude Sonnet 5.5／GPT-6.1 Sol／Gemini 3.8 Flash。人の文章 18 本）

ChatGPT・GPT は OpenAI の、Claude は Anthropic の、Gemini は Google の商標または登録商標です。