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AIテキストが「読みにくい」6つのパターンを研究が指摘:Claudeも対象に

2026年10月29日5分で読める
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AIテキストが「読みにくい」6つのパターンを研究が指摘:Claudeも対象に

AIテキストの「読みにくさ」の正体

ニューヨーク大学とテキサス大学オースティン校の研究により、ChatGPTやClaudeなどのフロンティア言語モデルが、人間にとって読みにくい言語パターンを過剰に使用していることが明らかになりました。AIの回答は事実として正しいことが多いものの、入れ子になった文章、奇妙な単語の組み合わせ、人間が使わないような比喩表現が多用され、読むのが「仕事」のように感じられることがあります。

研究内容と対象モデル

研究チームは、Claude、GPT-5.6、GLM-5、Kimi K2.5、Llama、Olmoなどの14の言語モデルを使用し、カジュアルな会話、コーディングセッション、議論的なエッセイのテキストを生成させました。合計120の会話、45のコーディングセッション、980のエッセイが分析され、映画の字幕、StackExchange、学生のエッセイといった人間が書いたテキストと比較されました。

AIテキストが読みにくい6つのパターン

研究で特定された、AIモデルが過剰に使用する6つの言語パターンは以下の通りです。

  • 珍しい単語の組み合わせ:「reader-patience budget」のように、人間が書く文章ではめったに登場しない単語の組み合わせを多用します。
  • 関連部分の分離:文中の関連する部分を遠く離して配置し、ワーキングメモリに負担をかけます。例として、Claude Opus 5が生成した「A cat who can always get up and away is a much calmer cat」では、主語と主要な述語が長い節によって分離されています。
  • 接続詞の省略:「the book that the professor wrote」ではなく「the book the professor wrote」のように、接続詞を省略することで、一見すると1語節約できますが、部分間の関係に一時的な混乱を生じさせます。
  • 名詞の積み重ね:「horror movie soundtrack generator」のように名詞を積み重ねることで、どの単語がどの単語を修飾しているのかを読者が自分で判断する必要があります。
  • 名詞の動詞化:人間なら動詞として使わない名詞を動詞として使用します。Claude Fable 5は「calendar it」と書きましたが、人間なら「put it in the calendar」と言うでしょう。
  • 無生物への擬人化:無生物の主語に生物の動詞を適用します。Claude Opus 5は「The whole conversation is eating its own tail」と生成しましたが、会話には尻尾がなく、食べることもできません。意味は理解できますが、一瞬の思考を要します。

モデルによる違いと改善の兆し

LlamaやOlmoのベースモデルは、人間が書いたテキストに最も近いとされています。Olmoファミリー内では、ベースモデルからinstructバリアント、そして推論モデルのOlmo Thinkへとスコアが着実に上昇しており、後処理トレーニングが原因である可能性が指摘されています。Claude Opus 5.5は、前身のOpus 5を21の比較のうち19で上回っており、ターゲットを絞ったファインチューニングが可読性を向上させることが示唆されています。

情報密度と明瞭性のバランス

研究者たちは、現代の言語モデルが、数学、コード、論理的推論といったタスクでトレーニングされることが増え、正しさが報酬として与えられ、明瞭さはそうではないと指摘しています。RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)からRLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)への移行は、フィードバックループから人間を完全に排除し、モデルが情報を圧縮し、複雑な問題を解決するのに適した「方言」を発達させていると研究者たちは主張しています。

Anthropicの従業員であるJackson Kernion氏は、Claudeのファインチューニングに携わっており、Opus 4.6がAnthropicの最後の優れた「ライティングモデル」であった理由を説明しています。新しいモデルを数学、コード、他のAIモデル向けの技術的な説明に最適化することで、ClaudeはAIには適しているものの、人間には密度が高く不自然に読めるスタイルへと変化しました。Kernion氏はこれを「LLM心理学」への適応と呼んでいます。Opus 5.5では、Anthropicは初めて文章の明瞭さと情報過多なブロックに対処し、研究が示すように成功を収めています。

最終更新: 2026年10月29日
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目次
  • AIテキストの「読みにくさ」の正体
  • 研究内容と対象モデル
  • AIテキストが読みにくい6つのパターン
  • モデルによる違いと改善の兆し
  • 情報密度と明瞭性のバランス