文体を項目で指定すると、揃うのは表面で、書き手らしさは指定の外に残る

AIに文体を指定すると、出力は揃います。揃ったことに満足する前に、何が揃い、何が揃っていないのかを確かめる価値があります。です・ます調、一文40字、比喩なし、と書けば自社らしい文章になる、という期待は、制服を揃えれば社風が揃うと考えるのに似ています。揃うのは外から見える部分だけで、書き手らしさの多くは、指定の項目に書けない場所に宿っているからです。この記事では、文体を形づくる要素と働きを整理したうえで、指定できる層とできない層の違い、揃えたいときと残したいときのAIへの渡し方を示します。

文体は、言葉づかいの特徴を総合したものです

文体（スタイル）は、書き手が文章を作るときに選ぶ、言葉づかいの特徴をまとめて捉えた概念です。どんな語彙を選ぶか、文をどう組み立てるか、どんなリズムで書くか、どの程度かしこまるか、どんな体裁で見せるか。そのすべてが文体に含まれます。メール、論文、SNSの投稿、報道記事、広告の文句など、あらゆる文章に文体があります。

文体を体系的に研究する学問は、文体論（Stylistics）と呼ばれます。言語学と文学研究が交わる領域で、文法や語彙から分析する言語学的な視点、美的な効果を考える文学理論の視点、時代や社会の中での受け止められ方を見る視点があります。関連の深い言葉に、言語学の「レジスター」があります。話し手の役割、目的、場面、相手によって使い分ける言葉づかいのことです。

文体には、指定できる層と、指定できない層があります

文体は、いくつかの要素に分けると捉えやすくなります。語彙（一般語か専門語か、くだけた表現か）、文の組み立て（文の長さ、能動か受動か、読点の位置）、修辞（比喩、反復、対句、倒置）、リズムと音、体裁（段落、強調、箇条書きや図表）です。

このうち、AIへの指定として書きやすいのは表層の部分です。語尾、一文の長さ、比喩を使うかどうか、箇条書きの数。こうした項目は、守られたかどうかを目で確かめられます。

書きにくいのは、本人も意識していない部分です。どの接続詞を好むか、助詞をどう選ぶか、読点をどこに打つ癖があるか、どこで段落を切るか、何をあえて書かずに済ませるか。近年広がった計量文体論は、大量の文章から単語の頻度や文の長さを統計的に調べる方法で、書き手の判別にも使われます。その手がかりとして、内容を表す語よりも、助詞や接続詞のような機能語の頻度が役に立つことが多いとされます。書き手らしさは、本人が意識して選んだ言葉より、意識せずに繰り返している言葉の側に出やすい、ということです。

AIで文体を揃えたら、どの記事も誰が書いたか分からなくなりました、という結果は失敗ではなく、指定どおりの成功です。揃えるとは、違いを消すことだからです。

揃えたいのか、残したいのかで、渡し方が変わります

文体には主に四つの働きがあります。情報を正確に伝えること、感情や雰囲気を呼び起こすこと、読み手との距離を決めること、書き手や企業らしさを示すことです。前の三つは、項目の指定でかなりの部分を揃えられます。四つ目は、項目の指定では届きにくい働きです。

揃えたい文書なら、要素ごとの指定を書き、保存して毎回同じものを使います。

次の条件の文体で書いてください。
語尾はです、ます調。一文は40字前後で短く切る。
専門用語は最初に一度だけ言い換えを添える。比喩は使わない。箇条書きは3項目までにする。
読み手は、AIを使い始めたばかりの会社員です。

書き手らしさを残したい文章では、事情が違います。気に入った過去の文章を見本として渡し、この文章と同じ文体で、と頼む方法がありますが、AIが拾いやすいのは目立つ特徴で、目立つ特徴だけが強調された似顔絵のような文章になることもあります。下書きをAIに任せ、最後に自分の手で言い回しを戻すほうが、癖は残りやすいでしょう。

文体は時代とともにも変わります。日本語の文章は古典の文語から近代の口語文へ移り、現代ではメールやSNSの普及で、略語や絵文字を交えたくだけた文体も生まれました。

この見方には範囲があります。マニュアルや規程のように、書き手らしさがむしろ邪魔になる文書では、揃えることがそのまま正解です。指定の外に残るものが問題になるのは、コラム、手紙、書籍のように、誰が書いたかが価値の一部になる文章です。また、AIが個人の文体をどこまで再現でき、読み手がそれをどこまで見分けられるかは、モデル、見本の量、読み手によって変わり、一般的な答えはまだありません。自分らしい文章をAIに書かせたい、という相談の多くは、自分らしさを言葉にしたことがないまま始まります。言葉にできないものは、指定のしようがありません。

あなたの文章を、名前を伏せて同僚が読んだら、あなたが書いたと分かるでしょうか。分かるとしたら、その手がかりは、AIへの指定に書ける種類のものでしょうか。

この記事の背景にある考え方は、拙著『ChatGPT はじめてのプロンプトエンジニアリング』の2章「プロンプトエンジニアリングの基本」のうち、形式要素として文体を扱う項に書きました。本書は文体を、形式や書き方のスタイルと、感情や態度のトーンに分けて指定する方法を示し、「このように形式要素はプロンプトを組織的に使用していく上でもポイントです。」と書いています。この項を読むと、組織で揃えるべき指定と、書き手ごとに残すべき部分の線を、自分の文書のどこに引くかを考えられるようになります。