セマンティック・アブレーションという新しい概念が注目されている

AIに文章を「磨いてもらう」経験、一度はあるのではないでしょうか。しかし最近、その「磨き」が実は文章を劣化させているのではないかという議論が海外のテックコミュニティで盛り上がっています。この現象を言語化した概念が「セマンティック・アブレーション（Semantic Ablation）」です。

2026年2月、テック系メディアThe Registerに掲載されたオピニオン記事がきっかけで、この用語が一気に広まりました。一方で、AIの「ハルシネーション」が存在しない情報を追加してしまう問題だとすると、セマンティック・アブレーションはその逆、つまり元々あった情報を静かに消し去る問題なんですよね。

セマンティック・アブレーションの技術的な仕組み

この概念を理解するには、LLM（大規模言語モデル）の内部動作を少し知る必要があります。

LLMは次のトークン（単語の断片）を予測する際、統計的に最も確率の高いものを選びがちです。これは「貪欲デコーディング（Greedy Decoding）」と呼ばれる手法に起因しています。さらに、RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）で「安全」「丁寧」「わかりやすい」方向にチューニングされた結果、モデルはガウス分布の中心、つまり平均的な表現を好むようになります。

ここがポイントで、分布の「裾野」にある珍しい表現、つまり独創的で鋭い言い回しは、統計的に出現確率が低いため自動的にカットされてしまいます。結果として、AIコーディングツールと同様に、文章系AIも「無難な出力」に収束していくわけです。

3段階で進む文章の劣化プロセス

セマンティック・アブレーションは、具体的に3つのステージを経て進行するとされています。

第1段階：比喩の漂白

独特な比喩表現や感覚的な描写が「ノイズ」として認識され、無難な決まり文句に置き換えられます。たとえば「脳がスパークする」といった生々しい表現が「非常に刺激的な体験」のような当たり障りのない表現になるイメージですね。

第2段階：語彙のフラット化

専門用語や精密な技術用語が「わかりやすさ」の名のもとに一般的な同義語に差し替えられます。1万語に1つの珍しい単語が、100語に1つの平凡な単語に置き換わることで、文章の情報密度がごっそり下がってしまいます。

第3段階：構造の崩壊

複雑で非線形な論理展開が、AIが好む予測しやすいテンプレートに矯正されます。行間や含意が削ぎ落とされ、文法的には完璧だけど知的に空っぽな文章が完成するという流れです。

エントロピー減衰で実際に計測できる

興味深いことに、セマンティック・アブレーションは定量的に測定可能です。同じテキストをAIの「推敲」ループに繰り返しかけると、語彙の多様性を示すType-Token Ratio（TTR）が確実に低下していきます。

試しに自分で実験してみると面白いかもしれません。個性的な文章をChatGPTやClaudeに3回連続で「もっと良くして」と頼んでみてください。3回目には、元の文章のどこに魅力があったのか分からなくなっていることが多いんですよね。これは最新のGPT-5搭載モデルでも同じ傾向が見られます。

「思考のJPEG圧縮」という表現が本質を突いている

The Registerの記事では、セマンティック・アブレーションの結果を「思考のJPEG」と表現しています。JPEG画像が圧縮のたびにディテールを失っていくように、AI推敲を重ねた文章もオリジナルの情報密度を失っていく。見た目は整っているけれど、中身がスカスカになるという比喩は的確だと感じました。

ハルシネーションが「存在しないものを見る」問題なら、セマンティック・アブレーションは「存在するものを消す」問題です。どちらもAIの構造的な特性から生まれている点が重要で、バグではなく仕様に近いものだという認識が必要かもしれません。

AI時代に文章の個性を守るための実践的な対策

では、セマンティック・アブレーションにどう対処すればいいのでしょうか。いくつかの実践的なアプローチがあります。

まず、AIに「推敲」を任せないこと。校正（誤字脱字チェック）は任せても、文体やトーンの調整は自分でやった方がいい場合が多いです。また、AIの出力をそのまま使うのではなく、「AIの提案を参考にしつつ自分の言葉で書き直す」というワークフローが効果的だと感じています。

さらに、Claude Codeのようなツールでプロンプトを工作して「語彙の多様性を維持して」「比喩は変えないで」と明示的に指示する方法もあります。ただし、これも完全な対策にはなりません。

結局のところ、AIは道具であって著者ではないという意識を持ち続けることが、セマンティック・アブレーションへの最大の防御策になりそうです。

まとめ：AIの文章力を正しく理解するために

セマンティック・アブレーションは、MCPプロトコルのようなAI技術の進化と並行して理解すべき重要な概念です。AIが文章を「改善」するとき、実は個性やニュアンスを体系的に削除している可能性がある。この事実を知っておくだけでも、AIとの付き合い方が変わってくるのではないでしょうか。

「磨いてもらった」文章が、実は「削られた」文章だったというのは、なかなか皮肉な話ですね。AIを使いこなすためには、その限界も正しく理解しておきたいところです。