AIの出力から学ぶ、箇条書きをわかりづらくする100の方法

なんだかんだでClaudeを使い続けている今日この頃だが、Claudeで辟易とするのは箇条書きの過剰な多用だ。文章全体の9割が箇条書き、なんていうのも珍しくない。そしてこれは、非常にわかりづらい。

これについて不満に思っているのは僕だけではないようで、いつぞやClaudeに箇条書きをやめさせる方法みたいなツイートが流れてきた。この時のコメント欄を見ると、「箇条書きがわかりづらいなんて、何言ってるの」みたいなのもあったが、これは奇妙な話だ。そのリプを箇条書きで書かなかったことが、その答えではないか、と思った。

別に箇条書きは特別難しい手法ではなく、箇条書きにしないのは、単にそうする意味がないからだ。つまり箇条書きには適切な時と不適切な時があるという、極めて当たり前の話である。だがその当たり前が、見落とされているものかもしれない。

箇条書きが相応しいときと、そうでないときの違いはどこにあるだろうか？これは、論理的な繋がりを読者が即座に補完できるか、という点にある。これが簡単ならば箇条書きで問題ないし、難しい場合は適切ではない。場合によっては論理の補完が不可能なことすらあり、その場合は論理を放棄してそれらしい単語を並べただけの、文章とも言えない文字列といえる。AIはそういうの出力しがち。

箇条書きのアンチパターン

Claudeの実際の出力から、箇条書きがなぜわかりづらいのかを分析していこう。

性質の異なるものを列挙する→ごまかしている

箇条書きがもっとも力を発揮するのは、同質のものを、同じ粒度で、意味の重複なく、階層化して並べるときだ。たとえば以下のような、あるソフトウェアのパッケージの要件がそうだ。

• ソフトウェア要件
  • Windows 7/10/11
  • macOS 10.11以降
• ハードウェア要件
  • CPU: 第3世代Coire i5以上
  • RAM: 4GB以上
  • ストレージ: 16GB以上

逆に言うと、「階層化できていない」「性質が異なる」「粒度が異なる」「意味が重複している」と、意味が不明瞭になる。

ここで、Claudeの実際の出力を見てみよう。これは「なぜ車検・税制の改革が進まないのか」の回答だ。

政治的障壁：

• 整備業界の既得権益
• 税収減への財務省の抵抗
• 「安全性が下がる」という反対論（実際は誇張）
• 族議員の存在

整備業界、財務省、族議員の中に「反対論」が混ざっている。これは適切ではない。

しかし政治的障壁の列挙ではあるので、まだマシである。次に続く箇条書きはもはや何が言いたいのか意味不明であった。

財政依存：

• 自動車関連税収は年間約8兆円
• 簡単には手放せない
• でも「道路財源」という建前は崩壊している

何が言いたいのかわからない。まずそれぞれ性質が異なることが意味不明だが、特に最後の「建前の崩壊」は、問題の指摘であって、財務依存の要素ではない。

この後「やったふり政策」「構造は全部同じ」と続き、すべての箇条書きで問題があった。ちなみにこの大題の流れも見出しというよりは隠れた箇条書きと言うべきものになっており、不適切と思う。

これらは、散文で論理立てて書くべきことである。まぁつまり、誤魔化しているんだよ。

因果関係を表現し、読者に接続詞を補完させる→散文で書け

前節にも似たようなところがあったが、因果関係を箇条書きにするものもよくない。たとえば、以下は実際にClaudeが「高齢者にとっての地方の交通」についての出力である。

でも、高齢になったら：

• 自転車も厳しくなる
• バス路線も不便
• 結局、車が欲しくなる
• でも運転は危険

結局詰む

これは読めないわけではないが、読みづらい。因果関係が中心のうえ、列挙まで混在している。最初の2つは「自転車は厳しいし、バス路線も不便だ」という列挙である。その次からは因果関係で、「だから、車がほしくなる」「でも、運転は危険だ」「結局詰む」と、「だから」や「でも」といった順接・逆接の接続詞を読者が補完しなくてはならない。起承転結の承転は箇条書きなのに起結は箇条書きではないこともまた意味不明である。

これは箇条書きで読者の認知負荷をむしろ上げている実例だ。普通に散文で書いた方が良い。

比較を表現する→表でやれ

比較のように、テーブルで表現すべきものを箇条書きにするパターンもある。以下は「車検制度の問題」について、実際にClaudeが出力したものだ。

車検制度の問題

日本の車検は世界で最も厳しく、最もコストがかかる：

日本：

• 新車3年、以降2年ごと
• 費用：10〜15万円（2年に1回）
• 細かい検査項目

ドイツ：

• 新車3年、以降2年ごと
• 費用：約1万円程度
• 安全に直結する項目のみ

アメリカ：

• 州による（年1回〜検査なし）
• 費用：数千円程度
• 排ガス中心

イギリス：

• 新車3年、以降年1回
• 費用：約5千円
• シンプルな検査

日本の車検は明らかに過剰です。

これはテーブルで表現するとこうなる。

どちらが良いかは一目瞭然である。比較はテーブルでやれ。

関係するが不要な情報の羅列→いらねぇ

ここまでのまとめに近いが、「その箇条書き、そもそもいる？」というものが多い。たとえば前節において、比較は表でやれと書いたのだが、そもそも聞いてもないのに各国の詳細な維持費を書く必要あるか？という根本的な疑問がある。まぁいらない。っていうか総額を書けよ。

具体的な情報をひたすら列挙しても、決して理解は深まらない。むしろぼやけさせる。家計簿から支出の総額を把握したいときに、その月のすべての買い物履歴は不要である。総額いくらかかったのか、せいぜい科目ごとの割合があればよく、3日前ににんじんを買ったという情報は、事実であってもノイズである。

この情報の水増しとでも言うべき悪癖は、Claudeの一番の問題だと思う。

所感

箇条書きの多用はLLM全体の悪癖だが、Claudeは特に酷い。よくもまぁここまで箇条書きをわかりづらくできるなと逆に感心する。全体的に、本を読んでレポートしないといけない学生が文字数稼ぎつつ適当に著書の内容を肯定している感じ。事実かも知れないが無意味な情報の水増しを、論理的な破綻も無視して並べている。

これ、なんで起きるんだろうね。適切な時に箇条書きを使えと指示すると、今度は一切箇条書きをしない（というか装飾をしない）。使うなと言ってねぇ、適切にやれと言っている。適切な時とは何かについて説明・定義しても無駄。ゼロとイチしかない。

特にClaudeが明確に酷い傾向があるので、学習の問題だけではないように思える。なんか情報詰め込めって出力設計されてんのかなぁ。

いずれにせよ、LLM全体的に酷いのはそう。AIの出力はそれらしいだけの統計だということを肝に銘じて使っていこう。LLMの出力は文字列。

なお、今回の素材となったクソ回答の全文は以下。よくこんな中身のない回答を長々と出来るよな。