もやもや語 14 件は、次の 1〜2 回で何の要求に変わったか── もやもや語は最初に出してよく、2 回目の発言で測れる属性か、順序と数の構造に直せば、AI が直す所が定まる

01記録の 14 件の多くは、1〜2 回の発言で測れる要求に変わっていた

記録に残る 2026 年 2 月から 9 月までの Claude とのやり取りを数えると、もやもや語を含む依頼は 14 件あった。もやもや語とは「なんか」「もっと」「かっこよく」「冗長」「わからない」のように、感じたことは伝わるが、合格の線が引けない言葉を指す。

14 件の多くは、そのままでは終わらなかった。次の 1〜2 回の発言で、数で測れる属性か、順序や数を決めた構造の要求に置き換わっていた。すべてではない。ただ、置き換えが起きた件では、AI が何を直せばよいかが言葉の上で決まった。

この回では、その置き換えを一覧にする。結論は三つある。もやもや語は最初の発言で出してよい。次の発言で「何を何に変えれば合格か」に直す。直し先は、属性か構造のどちらかにほぼ収まる。

02もやもや語の行き先は、測れる属性と、決まった構造の二つに分かれる

記録から、もやもや語と、その次に出た要求を並べる。左がもやもや語、中央がその後の発言で言い直された中身、右が置き換え先の型である。

属性とは、一つの値で合否が決まる性質である。字の間隔、文字の大きさ、分かる人の割合、残る記号の数がこれにあたる。構造とは、部品の順序と数である。どの話を先に置くか、節をいくつにするか、要点をいくつ挙げるかがこれにあたる。

03もやもや語のまま止めると、AI は推測で埋め、直しが往復する

もやもや語は、言った人の受け止め方を表す。「かっこよく」は字の性質ではなく、字を見た人の感想である。AI が直せるのは字の性質のほうであり、感想そのものは直せない。

そのため、もやもや語だけを受け取った AI は、どの性質を変えるかを推測で選ぶ。記録の 9 月の例では、英語版の字を「かっこよく」と頼んだ時点では、書体の種類を変えるのか、太さか、間隔かが決まっていなかった。次の発言で、字と字の間が広いことだと言い直され、直す性質が一つに定まった。

推測が外れるたびに、読む、違和感を探す、言い直す、という往復が 1 回増える。往復の数は、もやもや語を測れる言葉に直すのが遅れた分だけ増える。

要求の書き方を扱う技術文書も、同じ点を戒めている。NASA の要求の書き方の手引きは、「易しい」「十分な」「適切な」のような、達成を確かめられない語を避けるよう求め、達成を測る手段があるかを確かめさせる。Anthropic の評価の手引きも、「良い性能」ではなく何をどこまで達成するかを、数か一定の尺度で書くよう勧めている。

04もやもや語とは、受け手が合否を決められない評価の語である

この回では範囲を決めておく。もやもや語とは、評価を表すが、受け手がその語だけでは合格か不合格かを決められない語である。「なんか」「もっと」「ちょっと」「センス」「冗長」「わからない」が典型である。

もやもや語は悪い言葉ではない。違和感があることを最も早く伝える合図である。問題になるのは、合図のまま次の発言まで残ることだけである。

置き換え先は、記録ではおおむね四つの形に分かれた。

この範囲に入らないものもある。AI が使った言葉の意味が分からないとき、たとえば契約や処理の方式を指す専門語が出てきたときは、もやもや語ではない。そのときに要るのは置き換えではなく、意味を聞くことである。

05資材審査の指摘でも、「強い」「わかりにくい」を測れる言葉に直すと AI に任せられる

製薬企業の資材審査でも、もやもや語はよく出る。「表現が強い」「わかりにくい」「有効性と安全性のバランスが悪い」。人どうしなら、経験を共有しているので、これで通じることがある。AI には通じない。

AI に資材の下読みや書き直しを任せるなら、同じ指摘を属性か構造に直して渡す。「強い」は、どの文のどの形容詞・副詞が、添付文書や試験成績のどの記載を超えているか、に直せる。「バランスが悪い」は、安全性の情報を有効性と同じ紙面に、同じ大きさで置く、という並びと属性に直せる。「わかりにくい」は、想定する読み手と、その何割が分かればよいかに直せる。

直した言葉は、審査の担当者どうしでも使える。指摘の根拠が測れる形で残るので、作成者に差し戻すときも、なぜ直すのかを説明しやすくなる。

06違和感は比べる物があって初めて言葉になるので、置き換えは 2 回目に起きる

記録で置き換えが「次の 1〜2 回の発言」で起きていたことは、次のように説明できる。最初の依頼の時点では、比べる物がない。違和感はまだ、何かが違うという感覚でしかない。

AI が最初の案を返すと、比べる物ができる。字が並んだ画面、仕上がった原稿、読み上げの音声である。それを見て初めて、「間が広い」「前置きが長い」のように、どこがどう違うかを言える。

このことから、最初からもやもや語を消そうとする必要はない。消そうとして依頼が遅れるより、もやもや語のまま出して最初の案を受け取り、それと比べて言い直すほうが早い。大事なのは、2 回目の発言をもやもや語で繰り返さないことである。「もっとかっこよく」を 2 回言っても、AI の推測が増えるだけである。

Anthropic の指示の書き方の手引きは、文脈を知らない同僚に依頼文を見せ、迷うようなら AI も迷う、と書いている。2 回目の発言は、その同僚が迷わない言葉で書く。

07明日からは、2 回目の発言で「何を何に変えれば合格か」を言う

手順は四つある。

1. 最初はもやもや語のまま出す。違和感を言葉にできるまで依頼を止めない。
2. 最初の案と比べ、違う所を一つ指す。画面のどこ、原稿のどの段落かを決める。
3. 属性か構造かを選ぶ。属性なら値か割合、構造なら順序か数で言う。「何を何に変えれば合格か」の形にする。
4. 置き換えの対応を書き残す。「かっこよく → 字の間隔を詰める」のように、自分のもやもや語と行き先を一覧にしておく。次からは最初の発言で使える。

自分で置き換えられないときは、AI に手伝わせてもよい。「この依頼のあいまいな語を挙げ、それぞれ測れる言い方の候補を二つずつ出して」と頼めば、属性と構造の候補が返ってくる。どれを選ぶかは自分で決める。