AIっぽい語を活用形ごと指摘するtextlintプリセットが登場

Claude CodeやCodexに技術文書を手伝わせていると、「地味に効いてくる」「〜した瞬間に」のような、どこか見覚えのある言い回しが出てくることがある。これを自動で拾ってくれるtextlintのプリセットが、2026-09-14時点ではてなブックマークのテクノロジーで1位に入っている。形態素解析で語を活用形ごと拾い、Claude Codeのフックに組み込めばエージェント自身に書き直させることもできる。辞書は作者が普段AIの出力を読んで気になった語から始まり、Qiita7万記事の実測分析を参考に語を足して育ってきた。現行版の50語のうち32語は、その分析記事の本文に登場する。

辞書の語を活用形ごと指摘する

textlint-rule-preset-ai-words-jaは、エンジニアのp1ass氏が作ったtextlintのプリセットだ。形態素解析で文章を単語に分け、内蔵の辞書に登録された語と一致したら指摘する。「効く」を登録しておけば、「効きます」「効かない」のような活用形もまとめて拾えるのが特徴になる。

作者本人が公開したブログには、実演例が載っている。Claude CodeとCodexを比較する技術記事を、作者自身がAIに書かせた。この例文にプリセットをかけると、「入口」「道具」「照合」「実測」「切り分ける」など30件の指摘が出た。「依存関係を照合する」「テストを実測する」のような言い回しを、決定論的に拾えていることになる。Claude CodeのPostToolUseフックに組み込む設定例も公開されている。ファイルを保存するたびにエージェント自身へ指摘を返し、書き直させる使い方だ。

辞書は作者の経験と実測から育った

このプリセットのREADMEには、参考文献として2026-09-11に公開された逆瀬川ちゃんの記事が挙がっている。Qiitaに投稿された約7万件の記事を2019年から2026年まで8年分数え、生成AI以後に増えた語彙を実測した分析で、本サイトでも前回取り上げている。READMEはこの記事について「この記事で増加が報告された語を辞書に取り込んでいます」と書いている。

辞書の作り方は、作者p1ass氏が別に書いた紹介記事の「辞書の作り方」という節に詳しい。

辞書の最初のバージョンは、私が普段AIの出力を読んでいて気になった単語を集めて作りました。9月のはじめにルールを作成し、次のツイートのように「効く」「走る」「見張る」「焼き込む」などを検出させていました

本人はこの最初のリストを「私の独断と偏見による辞書」と呼んでいる。ブログの記述を時系列で並べると、辞書は次の順で育っている。

1. 9月上旬、作者が普段AIの出力を読んで気になった語を集め、最初のリストを作る(例: 効く・走る・見張る・焼き込む)
2. その後も気になった語を自分の判断で足す(例: 部品・検査)
3. 9月11日、逆瀬川ちゃんの記事が公開される
4. その記事を参考に、一部の語を追加する(例: 実測・照合・入口・土台)

作者が普段の経験から選んだ語と、実測分析で増加が報告された語が、1つの辞書にまとまっていることになる。

50語中32語が記事本文にあった

実測分析に登場する語がどれくらいあるのかを、次の手順で確かめてみた。

1. npm registryで現行版(v1.2.0、2026-09-13公開)を確認し、辞書に載っている50語を取り出す
2. 逆瀬川ちゃんの記事のHTMLからテキストを抜き出す
3. 50語をひとつずつ、抜き出したテキストに文字列として登場するか機械的に照合する

結果は、50語のうち32語が記事本文に見つかった。

帯の左側(64%)が、逆瀬川ちゃんの記事本文で確認できた32語にあたる。右側(36%)が、記事のどこを探しても見当たらなかった18語だ。「走る」「見張る」「焼く」「部品」「検査」は、まさに作者本人がブログで「最初のツイートの例」「その後足した語」として名指ししていた語と重なる。辞書は、作者の経験から入った語と、実測分析を参考に足した語の両方で育ってきたことになる。

見つかった32語のうち29語は、「実測」「入口」「事故」のように、逆瀬川ちゃんの記事が具体的な増加率(%)まで示している語だ。「経路」のように、対数オッズ比で比べた「2026年に多い語」という一覧に出てくる語もある。

辞書のうち記事本文に出てこないのは、次の18語だ。走る・焼く・〜に落ちる・崩す・値を動かす・〜から引く・死活・漏れ・帰結・原初・無差別・正典・部品・検査・〜に配線する・太る・見張る・原料。作者がブログで名指しした「走る」「見張る」「部品」「検査」などが、ここに入っている。

分野に合わせてallowsで調整する

指摘される語には2つの性質がある。実測分析に登場する語は、多くの技術記事で実際に増えていた語だ。作者の経験から入った語は、AIの出力を日々読んでいるエンジニアが気になった語になる。どちらも、文章を見直すきっかけとして使える。

自分の書く分野で普通に使う語があれば、設定ファイルのallowsオプションで個別に指摘から外せる。README自体も「検査」「部品」を例に挙げ、製造業や機械設計の文章ではこの2語が普通に使われることを認めている。

まとめ

• textlint-rule-preset-ai-words-jaは、形態素解析で「効く」「入口」などAIの文章に出やすい語を活用形ごと指摘するツールで、2026-09-14時点ではてなブックマークで話題になっている
• Claude CodeのPostToolUseフックに組み込めば、保存のたびにエージェント自身へ指摘を返して書き直させられる
• 辞書は作者がAIの出力を読んで気になった語から始まり、Qiita7万記事の実測分析を参考に語が足された。現行版の50語のうち32語は、その分析記事の本文に登場する
• 自分の分野で普通に使う語は、allowsで指摘から外せる