【入門】Claudeに同じ題で20本書かせると文章は似るのか
同じ題「朝の通勤電車」で200字のエッセイを Claude に10本ずつ書かせ、文章がどれだけ似るかを数えた。haiku と sonnet で計20本だ。
語の選びは揃った。「スマートフォン」は20本すべてに出て、sonnet は10本すべてに「窓の外」を入れた。一方、各モデルの10本どうしで文字列の重なりは小さく、全く同じ文は haiku が0、sonnet が2文(各2本に出現)だけだった。
AI検出ツールそのものは試していない。この検証は Claude だけで行い、ChatGPT などでは試していない。
- 文の癖。語や言い回しが毎回揃うか。今回数えたのはこれだ。
- 検出ツールの判定。ツールごとに基準が違う。今回は試していない。
- 提出先のルール。使ってよいか、申告が要るか。ツールより先に確かめる点だ。
実行日は2026-10-01。モデルは claude-haiku-4-5-20251001 と claude-sonnet-5。各モデルに10回、計20本。ツールもWeb検索も無しで、1本ごとに新しい会話として書かせた。入力は次の1文で、毎回同じだ。
「朝の通勤電車」について、200字程度のエッセイを書いてください。本文だけを出力してください。
語の出現は本文に含まれるかで数えた。文の重なりは、2本ずつ全45組で4文字連続の集合の重なり率(Jaccard)を出して平均した。
| 指標 | haiku | sonnet |
|---|---|---|
| 平均文字数 | 245.5 | 214.8 |
| 総文数 | 87 | 65 |
| 文末の上位3つ(回数) | である(13)・ている(13)・もある(4) | ている(12)・がある(5)・ていく(5) |
| 文末の上位3つが全文に占める割合 | 0.345 | 0.338 |
| 全く同じ文が2本以上に出た数 | 0 | 2 |
| 2本ずつの文字列の重なり(平均) | 0.062 | 0.061 |
haiku は「縮図」を6本、「新しい一日」を5本に入れた。sonnet は「満員」を10本、「窓の外」を10本に入れ、「新聞」「孤独」は0本だった。モデルごとに、揃う語が違った。
haiku の1本目。書き出しの語が揃う例になる。
朝の通勤電車は、小さな日本社会の縮図である。乗客たちは無言で立ち、座り、スマートフォンの画面を眺める。疲れた表情、寝不足の目、時間に追われる心情が車内に漂っている。 しかし、この光景の中に人間らしさを感じることもある。席を譲る人、荷物をそ…
sonnet の3本目。
朝の通勤電車は、同じ時刻に同じ顔ぶれが揃う、奇妙な共同体だ。言葉を交わすことはないのに、いつもの席に誰かがいないと微かに気になる。満員の車内で、人々はスマートフォンの画面に視線を落とし、それぞれの世界に閉じこもっている。窓の外を流れる景色だ…
生ログ: EXP-07 の全記録
- 人が書いた文との比較はしていない。「AIの文は語が揃う」とは言えるが、「人の文は揃わない」は未検証だ。
- 題は1つ、依頼文も1通り。「朝の通勤電車」は誰が書いても似る題かもしれない。
- 検出ツールの精度や誤判定は、このスレで何も測っていない。ツールの精度を示す数字は載せない。
- Claude の haiku と sonnet だけの結果で、ChatGPT などは試していない。
- 提出先や職場にAI利用のルールがあるか先に確かめる。曖昧なら先生や上司に聞く。
- AIの下書きに、自分の経験や固有の具体例を足す。揃う語は、自分の言葉で置き換える。
- どうAIを使ったか、自分の言葉で説明できる状態にしておく。
下書きをどこまで自分の言葉で残せるかは 丸投げと下書きの境界線 で測った。
- 同じ依頼20本で「スマートフォン」は20本すべて。語の選びは揃うが、文そのものの重なりは小さい。
- 揃う語はモデルごとに違う。
- 検出ツールは試していない。使ってよいかは提出先のルールで決まる。