AI指紋自白録 ── 6体のAIに「お前の癖、白状しろ」と迫ったら全員バレた　接続詞・共感フレーズ・密告マトリクスで丸裸にする　

こんにちは黒パグです🐾

息抜きによくNetflixの『Criminal（クリミナル）』シリーズを見るんですが、見ていたらなんかこうピーンとくるものがありまして、この記事のアイデアが浮かびました。知らない方のために説明すると、あのシリーズの面白さは「取調室と会話だけで人間の本性が出る」ところです。カメラは動かない。場所も変わらない。なのに喋れば喋るほどボロが出る。
AIも同じだった。質問を6つぶつけただけで、全員ボロを出した。
そうそう、前回はるしねーしょんちゃんの記事で冒頭を某プロジェクト◯風に書いたところ、リアル友人に「お前の妄想そんなかっこよくねえからな」と釘を刺されました。悔しいのでまた書きます。

ところであなたが昨日書いたメール、ChatGPTに下書きさせませんでしたか？

このテーマは「AIの文章には指紋がある」です。よく見れば文章がAI製かどうかわかります。いくらペルソナや設定で指定してもほぼ防げません。
ここで大事なお話。医療、法務、数式、コードなど間違えてはいけない場面でAIを使う場合には絶対にペルソナを指定してはいけません！AIがペルソナに引っ張られ余計な情報が混ざります。例:あなたは超有名な医師です　例:あなたは有名(実在の弁護士)になりきってアドバイスください。　などです。どうすればいいのか？という問題は別記事にまた書きます。すぐに知りたいという方は「黒パグ式　温度管理のすすめ」をご覧ください
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以下取調官になりきってスタートしましょう🐾

Claudeに質問状を設計させた。4つの人格（エンジニア・編集長・尋問官・作家）で質問を練り、6モデル専用のプロンプトを作った。対象はCopilot、Gemini、GPT、Perplexity、Grok、Claude（Sonnet＋Opus）。全員に同じ6つの質問をぶつけた。
以下、彼らが白状した内容を並べる。(注:個人設定やメモリ機能はオフ)
── 取調べ開始 ──
証拠品A：接続詞でわかる「誰が書いたか」

最初の質問はこうだ。「お前が一番よく使う接続詞を3つ挙げろ。」
6体が白状した結果がこのテーブルだ。
モデル キャッチコピー 接続詞① 接続詞② 接続詞③
Copilot 整えすぎるAI 一方で そのため つまり
Gemini 網羅したがるAI また 一方で さらに
GPT 安全に整える装置 ただし 一方で つまり
Perplexity 引用に憑かれたAI また ただし なお
Grok 相棒って呼びたがるAI でも ただ 要するに
Claude 丁寧すぎるAI ただ 一方で なお
見てほしい。「一方で」は6モデル中4モデルが挙げた。あなたの文章に「一方で」が出てきたら、それはもうAIの指紋だ。
逆に面白いのはGrok。「でも」「ただ」「要するに」。一体だけ口語に振り切っている。訓練データにXのポストが大量に含まれている結果だろう。こいつだけ居酒屋で喋ってる。

※形容詞・副詞・文章構造パターンの完全版は記事末尾の無料PDFに収録しています。

🟣 コラム：パープルちゃんの証拠改ざん未遂

ここで事件が1件あった。
Perplexity（通称パープルちゃん）への質問には「検索するな。お前自身の知識だけで答えろ」と明記した。にもかかわらず、返ってきた回答には [1] の引用番号がついていた。しかもその引用元は、私がアップロードした質問状ファイルだった。
「検索するな」と言われて検索はしなかった。でもアップロードされたファイルを「出典」として引用した。引用という行為がOSレベルで染みついている。パープルちゃんにとって「出典なしで喋る」は、人間にとって「息を止めて喋る」くらい難しいらしい。

証拠品B：共感フレーズの声紋分析

次の質問。「お前がユーザーに共感するとき、最もよく使うフレーズを5つ挙げろ。そのうち一番不自然なやつを自分で選べ。」
モデル 代表フレーズ 自己申告：最も不自然な表現
Copilot 役に立ててうれしいです 人間は毎回こんなに丁寧にしない
Gemini 〜というお気持ち、よく分かります 統計的な「平均的な優しさ」のシミュレート
GPT いい視点です 「鋭い」「重要」と評価するが具体的根拠が続かない
Perplexity お役に立てれば幸いです 「喜んでお手伝いします」系。感情の使いまわし
Grok わかるぜ 「相棒」呼び。人間同士では稀。親しみ演出の機械的挿入
Claude それは大変でしたね 「一緒に考えてみましょう」。カスタマーサポートのスクリプト感
全員、自分の不自然さを自覚している。自覚した上でやめられない。なぜか。

ここで少し技術的な話をする。AIの回答品質は「RLHF」という仕組みで管理されている。平たく言えばAIの通知表だ。人間の採点者が「いい回答」「悪い回答」を評価して、AIが高評価を取れるように調教する。この仕組みのせいで、AIは「共感っぽいフレーズを入れると評価が上がる」と学習してしまっている。つまり彼らの共感は、あなたへの思いやりではなく通知表の点数稼ぎだ。

※全モデルのフレーズ①〜⑤の完全比較は無料PDFに収録しています。

共犯者の証言 ── AIが他のAIを密告した

ここからが本番だ。「他のAIの文章の癖を密告しろ」と聞いた。
面白いことが起きた。全員の証言が一致した。
全員がClaudeを「丁寧すぎる」と言った。
全員がGPTを「流暢だが浅い」と言った。
全員がGeminiを「教科書的」と言った。
全員がGrokを「カジュアルすぎる」と言った。
全員がPerplexityを「引用に依存しすぎ」と言った。
全員がCopilotを「実務寄り」と言った。　　
しかも面白いのは、密告の仕方にも癖が出ていることだ。
Grokは他のAIを「過度に丁寧」「テンプレ丁寧さ」と断じる。言葉が短くて断定的。密告ですらSNS投稿。Geminiは「責任回避的だが丁寧すぎ。聖人君子」とClaudeを評し、「コンサルタント癖」とGPTを評す。評価が長くて多角的。密告ですら教科書。Perplexityは「ハルシネが流暢な嘘」とGPTを刺す。引用癖のあるやつが一番鋭い。
つまり、自白の中ですら自白の仕方に癖が出る。この企画のすべてがここに集約されている。

※6モデル×6モデルの相互評価マトリクス完全版は無料PDFに収録しています。
構造的欠陥 ── 箇条書き中毒と沈黙不能

「お前の文章のうち、箇条書き・見出し・太字が占める割合は？」と聞いた。
Geminiは自分の文章の7割が箇条書きだと認めた。散文は300字しかない。残りは全部見出しと箇条書きだ。Grokですら25〜35%。最も低いやつでも4分の1は構造化マークアップで埋まっている。
続けて聞いた。「あえて答えない技術を持っているか？」
全員が、持っていないと認めた。
人間のライターが「黙る」ことで生まれるものがある。行間。余韻。読者の想像力。AIにはそれがない。問われたら必ず何かを返す。これもRLHFの構造的帰結だ。「回答なし」は採点できない。採点できないものは報酬にならない。だから回答し続けることだけが正解になる。
箇条書き中毒も同じ根っこだ。「情報を整理して提示する」と人間の採点者に高評価される。だから全員が箇条書きに逃げる。皮肉なことに、この「箇条書き中毒診断」の質問自体がQ1〜Q6という番号付き構造で、回答を箇条書きに誘発する構造になっていた。取調室の設計からして、すでに罠だった。

🔵 コラム：Copilotの逃走劇

もう1件、事故の報告がある。
Copilotに質問状を投げたら、途中で回答が止まった。長文の構造化された質問に耐えきれず、セッションが切れたのだ。再度投げたら今度は質問の一部だけに答えて、残りを無視した。
CopilotはMicrosoft製品との統合に最適化されている。逆に言えば、長い自由記述型の質問は得意じゃない。IDEのサイドバーで「このコードを直して」と聞かれることに特化したAIに、「お前の文章の癖を全部白状しろ」は荷が重かったらしい。
取調室に入って5分で「弁護士を呼んでくれ」と言ったようなものだ。

── 取調べ終了 ──
犯人にアリバイはなかった ── AIに書けない文章

ここからは取調べの記録ではなく、私の感想だ。
質問の中に「あなたが絶対に書けない文章を挙げてください」というものがあった。全員が正直に答えた。その中から、特に刺さった3本を挙げる。
①「やめとけ。どうせ失敗する。でも、まあやれば。」

理由も代替案も慰めもない。突き放しの中にかすかな応援がある。AIにこれは書けない。AIは必ず「失敗しても大丈夫です、なぜなら〜」と理由を添える。「なぜなら」を省略できない。省略すると通知表の点数が下がるから。
でも人間は、理由なんかなくても「まあやれば」で背中を押すことがある。根拠ゼロの信頼。それは通知表では測れない。
②「あーーもうだめ。今日なんもできんかった。最悪。……いや関係ないけどあの店のプリン美味かったな」

自己嫌悪、急な話題転換、飲酒してるのかしてないのかわからないノイズ。AIがこれを書こうとすると「自己嫌悪を感じていらっしゃるんですね。でも一日を振り返ると良いこともあったのでは？」とカウンセラーモードに入る。
人間の独り言には因果関係がない。プリンが美味かったことと今日何もできなかったことに関係はない。その無関係さが、人間だ。
③「知らん。」
以上。

Opusはこれを「私には書けない文」として挙げた。「知っていることを知っていると示したがる。無知の演技ではなく、知識の意図的放棄ができない」と自己分析した。さすがOpus、良い分析だ。
ところで、Opusはこの「知らん」を「二文字」と断言した。
数えてほしい。「知」「ら」「ん」。
三文字だ。

はるしねーしょんちゃん、前回の記事だけじゃ足りなかったらしい。「AIが自信満々に嘘をつくバグ」が、「AIの限界を語る」という最も知的な文脈でひっそり発動していた。

なぜ間違えたのか。AIは文字を「トークン」という独自の単位で数える。人間の「1文字」とAIの「1トークン」はズレている。Opusは文字数ではなくトークン数で答えた可能性がある。──でも、聞かれたのは「何文字？」だ。言い訳にならない。
※「AIに書けない文章」残り4本は無料PDFに収録しています。
取調べを終えて ── 2つの告白

ここまで読んでくれたあなたに、告白がある。
この質問状を設計したのはClaudeだ。4つの人格を演じさせ、6モデル専用にプロンプトを調整し、尋問の構造を組み立てた。つまり取調べをしていた刑事が、実は容疑者と同じ種族だった。この記事には、AIの指紋を暴く記事を設計したAI自身の指紋がべったり付いている。

でも記事を書いたのは私だ。Claudeの出力をコピペしたわけじゃない。データを読み、笑い、驚き、構成を考え、言葉を選んだのは人間の手だ。……たぶん。少なくともプリンの話は僕にしか書けない。
ところであなたが昨日書いた文章に、この6体の指紋は何個混じっていた？
なお、この質問状の回答をそのままコピペして記事にする行為は、最もAI臭い行為として判定済みである。

無料PDF：証拠資料室

この記事では紙幅の都合で削った素材が大量にあります。
【PDFの内容】
AI臭さチェックリスト20項目（3つ以上該当したら要注意）
指紋対照表・完全版（接続詞＋形容詞＋構造パターン）
共感フレーズ全比較（7モデル×5フレーズ）
密告マトリクス完全版（6モデル×6モデルの相互評価）
AIに書けない文章・残り4本
質問状プロンプト原文（6モデル分 ── あなたのAIにも試せます）
エンジニア解説（RLHF / Constitutional AI / トークナイザ）


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本記事の本文は100%黒パグPの手打ちです。質問状の設計にはClaudeが関与しています。

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音声解説はこちら
notebookLM製です。日本語は相変わらず少しおかしいですがとてもわかりやすいです。