yomiyasuとは
yomiyasu（よみやす）は、AIコーディング環境向けの日本語推敲スキルです。AIが生成した日本語の不自然な表現を修正し、原稿を読みやすく、情報密度の高い文章へ書き換えます。
このプロジェクトはCodex、Claude Code、Cursorなどの環境に読み込めます。AIらしく見えやすい単語を少数置き換えるだけでなく、文の主述関係、動作主体、修辞表現、情報構造を調整します。
このプロジェクトは個人の研究と制作によるもので、MIT Licenseで公開されています。設計背景とコーパスの検証過程については、プロジェクト解説記事を参照してください。
どのような日本語の問題を解決するのか
一般的な文体プロンプトは、「解像度」「手触り」「泥臭い」などの語を禁止するだけになりがちです。モデルが別の曖昧な語に置き換えても、元の構文上の問題は残ります。編集ルールを増やしすぎると、造語や誇張表現を生むこともあります。
yomiyasuは主に次の問題を扱います。
- 誰が何を実行したのかが明確に示されていない。
- 「これ」「両者」「片方」など、意味の不明確な指示語を使う。
- 概念やツールを擬人化して主語にする。
- 「壊れる」「倒す」「効く」「溶かす」「潰す」など、意味の曖昧な比喩動詞を使う。
- 太字、リスト、定型的な書き出しを重ねる一方で、具体的な手順や仕組みを省略する。
- 原文にない主体、仕様、免責事項、一般論を加える。
7つの基本変換原則
- 完全なSVOCM構造を復元する：開発者、利用者、システムなどの動作主体を明確にし、曖昧な指示語を具体的な名詞に戻します。
- 主体と表現の目的を区別する：読者への要求は明確な依頼として書き、機能説明ではシステムが何を実行できるのかを明示します。
- 無生物主語を分解する：擬人化された記述を、人またはシステムが実行する客観的な操作に書き換えます。
- 比喩動詞を技術的な操作に置き換える：処理、スキップ、終了、削減、不整合の発生などの状態を直接説明します。
- 余分な前置きを削除する：「重要なのは」などの定型句を省き、二重否定や修辞的な対比を簡潔な肯定文に変えます。
- 元の意味を維持する：数値と技術的な制約を残し、原稿にない事実を勝手に補いません。
- 文の長さと装飾を抑える：1文あたり平均30〜45文字を目安にし、読点を0〜2個に抑えます。絵文字、文末のコロン、太字、不要な半角スペースも減らします。
yomiyasuをインストールする
方法1：skills addを使う
READMEで推奨されている方法です。次のコマンドを実行すると、Claude Codeなどのエージェント設定ディレクトリにスキルがインストールされます。
npx skills add nanaism/yomiyasu方法2：CursorまたはCodexで使う
OpenSkillsを使ってスキルをインストールし、同期できます。
npx openskills install nanaism/yomiyasu
npx openskills sync同期が完了すると、各エージェントからAGENTS.mdを通じてこのスキルを利用できます。
方法3：Claude Codeプラグインをインストールする
Claude Codeで次のコマンドを順に実行します。
/plugin marketplace add nanaism/yomiyasu
/plugin install yomiyasu@yomiyasu方法4：手動で配置する
GitHub Releasesからyomiyasu.skillをダウンロードし、解凍して使用するエージェントのスキルディレクトリに配置します。
同じ環境で別の日本語校正スキルや文体調整スキルも有効にしている場合、指示が互いに干渉することがあります。yomiyasuを使う際は、似た機能のスキルを一時的に無効にすることをおすすめします。
基本的な使い方
インストール後、AIチャット画面またはコーディングエージェントに日本語の下書きを貼り付け、簡単な推敲依頼を入力します。
この文章を読みやすくして。
（ここに修正したい文章を貼り付け）用途を指定しない場合、yomiyasuは入力内容から適した分野を自動的に判断します。原稿の事実、数値、技術的な制約をできるだけ維持しながら、主述関係、抽象的な表現、過剰な装飾を修正します。
簡単な例
原文に次の表現が使われているとします。
DBの負荷を逃がし、失敗したメッセージを潰していきます。yomiyasuに比喩を具体的な操作へ書き換えるよう依頼できます。プロジェクトの編集原則に従うと、システムがどのように負荷を下げ、失敗したメッセージをどのように処理するのかを明確にします。たとえば、リトライ間隔を延長し、規定回数を超えてリトライしたデータをデッドレターキューへ移します。実際の出力は完全な文脈に基づいて決まり、1文だけを見て原文にない仕様を補うことはできません。
用途に応じて文体を指定する
より安定した結果が必要な場合は、プロンプトで分野を指定できます。プロジェクトにはtech、business、essayの3種類の指針があります。
技術記事：tech
技術ブログやコード解説に適したモードです。操作手順と実装の仕組みを優先して復元し、不要なリストを抑えます。
この文章を技術記事向けに読みやすくして。
（ここに修正したい文章を貼り付け）分野を明示することもできます。
ドメイン tech
この文章を読みやすくして。
（ここに修正したい文章を貼り付け）業務文書：business
仕様書、プレスリリース、提案書に適したモードです。比喩の削除を重視し、境界条件と責任主体を明確にします。
ドメイン business
この文章を業務仕様向けに読みやすくして。
（ここに修正したい文章を貼り付け）エッセイ：essay
個人ブログやnote記事に適したモードです。ありふれた経験を教訓へ誇張せず、自然な感情や個人的な体験を残します。
ドメイン essay
この文章をエッセイ向けに読みやすくして。
（ここに修正したい文章を貼り付け）付属チェッカーでAIらしさを定量化する
リポジトリにはscripts/yomiyasu_lint.pyが付属しています。このスクリプトは、不自然な比喩、太字やリストの多用、絵文字、文末のコロン、同じ文末表現の連続などをチェックできます。
チェッカーはPython標準ライブラリだけに依存しており、追加のサードパーティパッケージは必要ありません。Markdownファイルをチェックするには、次のコマンドを実行します。
python3 scripts/yomiyasu_lint.py README.mdレポートには、合計スコア、文字数、行数、1,000文字あたりの太字数、リストの割合などが表示されます。ルールに該当しなければ、結果はPASSと表示されます。
CIまたはGit Hookで厳格モードを有効にする
--strictを追加すると、警告が1つでもある場合にスクリプトが終了コード1を返します。
python3 scripts/yomiyasu_lint.py article.md --strictこのコマンドを継続的インテグレーションの処理やコミット前のGit Hookに組み込めば、明らかな文体上の問題がある文章を後続の処理へ進ませないようにできます。
応用的な使い方
先に内容を確定し、その後で推敲する
yomiyasuの目的は表現の調整であり、事実確認の代替ではありません。入力前に、原稿のパラメーター、制約条件、技術的な結論を確認してください。そうすることで意味を維持する原則を活かし、推敲中の事実のずれを減らせます。
プロンプトで読者と用途を明確にする
分野名のほか、原稿の対象が開発者なのか業務担当者なのかなど、必要な文脈を残すこともできます。プロジェクトが明示的に対応しているのは3種類の分野モードです。READMEに記載されていない専用モードが組み込まれていると想定しないでください。
人による確認とlintを組み合わせる
チェッカーは、あらかじめ定義されたルールが対象とする形式上の問題を見つけるためのものです。人による判断の代わりにはなりません。エージェントに書き換えさせた後、yomiyasu_lint.pyを実行し、最後に技術的な事実、語調、原作者のスタイルを人が確認することをおすすめします。
リポジトリ内のルールの出典を理解する
コアスキルの入口はSKILL.mdです。構文変換の原則、不自然な語彙と構造の一覧、分野別のルールはreferencesディレクトリにあります。比較検証データはevals/comparison_benchmark.mdにあります。スキルの動作を調べたり調整したりする場合は、これらのファイルから読み始めてください。
まとめ
yomiyasuは、日本語の推敲の重点を個別の流行語の禁止から、構文構造、主体の関係、技術的な操作、情報密度へ移します。適切な分野別プロンプト、人による確認、付属のlintツールを組み合わせることで、技術記事、業務文書、エッセイに対応したAI日本語編集の流れを構築できます。