原稿分析

決定論的な文章チェックと、AIによる原稿レビュー

原稿分析はPlotiarの原稿レビューツールで、2種類のチェックを組み合わせて実行します。1つは、技法面のパターン（つなぎ語の多い文、語の繰り返し、フィルター語、感覚のバランス）を探す決定論的な文章アナライザー。もう1つは、AIが原稿を読んで講評を書くレビューセクション（サマリー、冒頭のつかみ、キャラクター分析、読解レベル、改善のヒント、ロアの整合性）です。あわせて10のカテゴリーのフィードバックが、推敲の指針になります。

ヒント

4つの決定論的な文章アナライザーはPlusプランの機能です。6つのAIレビューセクションにはProプランが必要です。「設定」＞「サブスクリプション」からアップグレードすると利用できます。

原稿分析を始める

分析はわずか数ステップで実行できます。1つのドキュメントを分析することも、複数のドキュメントを選んで原稿をより広く見渡すこともできます。

1
原稿分析を開く
プロジェクトのワークスペースで、プロジェクトメニューから「分析」を開きます。プロジェクトのドキュメントが一覧になった分析パネルが表示されます。
2
ドキュメントを選択
分析に含めたいドキュメントにチェックを入れます。焦点を絞ったフィードバックには1つのドキュメントを、原稿全体を見渡すには複数のドキュメントを選びます。一覧は、名前、作成日、コンテンツツリー内の位置で並べ替えられます。
3
章を設定（任意）
内容を章に分けて分析したい場合は、次のステップで章の検出を設定します。設定しない場合、各ドキュメントが1つの単位として扱われます。
4
分析を実行
実行するカテゴリーを選び、「分析」をクリックします。決定論的な文章チェックは数秒で結果が出ます。AIセクションはバックグラウンドのジョブとして実行され（分析履歴に表示されます）、モデルの生成が終わりしだい完了します。

編集後はいつでも分析を再実行できます。実行のたびにドキュメントの現在の状態が反映されるので、推敲が結果にどう影響したかを追えます。

章の設定

章の設定では、原稿分析がテキストをどう区切るかを指定します。章ごとの結果を見たい長編小説で特に役立ちます。

•見出しで分割：原稿にある最も上位の見出しレベル（通常はH1）が自動で選ばれ、そのレベルで区切ります
•改ページで分割：ドキュメント内の改ページが章の境目になります
•独自のパターンで分割：「〜で始まる」「〜を含む」の一致条件でテキストのパターンを指定し、章の区切りを検出します
•章に分割しない：選択した各ドキュメントを1つの単位として扱います。各ドキュメントがすでに1章になっている場合に便利です

ヒント

プロジェクトですでに1章1ドキュメントで管理している場合は、章の設定は不要です。原稿分析が各ドキュメントを自動的に1つの章として扱います。

キャラクター追跡

キャラクター追跡では、物語の登場人物を登録できます。登録したキャラクターはAIのキャラクター分析セクションにコンテキストとして渡されるので、原稿で実際に使っている名前で、各キャラクターの口調、存在感、アークについてコメントを受けられます。

1
キャラクターを追加
分析を実行する前に、キャラクター設定のダイアログを開き、キャラクターを1人ずつ名前で追加します。必要な人数だけ追加できます。
2
別名を追加（任意）
キャラクターが複数の名前（名、姓、ニックネーム、肩書きなど）で呼ばれる場合は、それらを別名として追加します。別名はすべて大文字・小文字を区別せずに照合されます。
3
分析を実行
キャラクターを設定した状態で分析を実行すると、AIのキャラクター分析セクションは本文から推測せず、登録したキャラクターの一覧を正しい情報として使います。

•キャラクター名と別名は、本文全体で大文字・小文字を区別せずに照合されます
•キャラクター追跡のデータは次回以降の分析にも引き継がれるので、毎回キャラクターを入力し直す必要はありません

分析セクション

原稿分析には10のカテゴリーがあります。4つの決定論的な文章アナライザー（Plus）と、6つのAIレビューセクション（Pro）です。実行のたびに、どれを使うかを選べます。

つなぎ語の多い文（Plus）

つなぎ語（and、the、of、to、that、in、for、with、on、asなど）の割合が高い長い文を指摘します。つなぎ語の多い文は、語の大半が情報を運ばないため、読んでいて重く感じられます。章ごとに件数と該当する文の例を返します。

近接反復（Plus）

本文中で近い位置に繰り返し出てくる内容語を検出します。初稿では、同じ名詞や動詞を1つの段落で気づかないうちに2回使ってしまうことがよくあります。繰り返しの間隔も表示されるので、どちらを言い換えるか判断できます。

フィルター語（Plus）

意味を足さずに文をぼやけさせる弱い修飾語や予防線の言い回し（just、really、very、quite、actually、seemed、started to、kind ofなど）を数えます。該当箇所はすべて一覧になるので、残す価値のあるものは自分で選べます。残りを削れば文章が引き締まります。英語の文章にのみ対応しています。

感覚のバランス（Plus）

視覚・聴覚・嗅覚・味覚・触覚の五感が、それぞれ文章にどれだけ登場するかをスコア化します。多くの原稿は視覚に大きく偏っています。章ごとの偏りが表示されるので、効果のある箇所にほかの感覚を重ねられます。

サマリー（Pro、AI）

選択した原稿のあらすじ（主な出来事、重要な転換点、結末）を、実際の本文をもとにAIが作成します。原稿が自分の意図したとおりの内容になっているかを確かめるのに役立ちます。

改善のヒント（Pro、AI）

この原稿に合わせた、効果の大きい推敲案の短いリストです。構成についての助言、シーン単位の提案、文章レベルの修正のうち、AIが最も効果が大きいと判断したものを示します。

キャラクター分析（Pro、AI）

キャラクターごとに、口調の一貫性、アーク、章をまたいだ存在感、人間関係についてコメントします。登録済みのキャラクター一覧があればそれを使い、なければ本文からキャラクターを推定します。

冒頭のつかみ（Pro、AI）

冒頭の数ページがどれだけ読者を引き込むかを、文体の個性、ステークス、対立、文の勢いの観点から評価し、最初のシーンを磨くための具体的な提案を示します。

読解レベル（Pro、AI）

AIが原稿の読解レベルを判定し、語彙、文の構造、密度が、そのジャンルの想定読者に合っているかどうかを示します。

ロアの整合性（Pro、AI）

原稿をプロジェクトのロアのエントリー（キャラクター、場所、勢力、独自のカテゴリー）と照らし合わせ、本文が確定した設定と矛盾している箇所を指摘します。瞳の色の違い、勢力名の変更、都市の場所のずれなどです。

結果の活用

原稿分析はデータとAIの講評を返しますが、価値が生まれるのは解釈の段階です。結果を最大限に活かす方法を紹介します。

•4つの決定論的アナライザー（つなぎ語の多い文、近接反復、フィルター語、感覚のバランス）は推敲の早い段階で実行しましょう。自分の文章では気づきにくい技法面の問題を拾えます
•ロアの整合性は、ベータリーダーや編集者に原稿を渡す直前に実行すると、内部の矛盾を見つけられます
•冒頭のつかみは、第1章を大きく書き直した直後に使うのが最も効果的です。人間の読み手がいなくても、新鮮な目で講評してもらえます
•キャラクター分析と登録済みのキャラクター一覧を組み合わせると、脇役が何章も登場していないことを最も早く確かめられます
•推敲後にもう一度分析を実行し、編集が狙いどおりの効果を上げているかを確認しましょう

決定論的な指摘は目安であって、ルールではありません。ゆったりと思索にふける段落なら、つなぎ語の多い文こそ狙いどおりかもしれません。信頼できない語り手なら、フィルター語がふさわしい場合もあります。指摘ゼロの章を目指すのではなく、根拠を持って推敲を判断するために結果を使いましょう。

ヒント

決定論的アナライザーはチェックリストとして、AIセクションは講評してくれる相棒として使いましょう。どちらも、下書きの途中ではなく、推敲をひととおり終えたときに最も役立ちます。

AI原稿分析（Pro）

AI原稿分析は、Proプランの6つのセクション（サマリー、改善のヒント、キャラクター分析、冒頭のつかみ、読解レベル、ロアの整合性）の総称です。各セクションは個別のバックグラウンドジョブとして実行されるので、6つすべてを待たずに必要なものだけを実行できます。

•AIの各セクションは独立したジョブとして実行され、分析履歴に記録されます
•実行前にコストのプレビューが表示され、確定したときにだけクレジットが消費されます
•AIセクションは、登録済みのキャラクターやプロジェクトのロアをコンテキストとして反映します
•セクションを再実行すると、同じドキュメント選択の前回の結果は上書きされます。以前の結果は履歴に残ります

ヒント

AI原稿分析はProプランのAIクレジットを使います。原稿が長いほど、1回の分析で使うクレジットが増えます。必要に応じて、「設定」＞「サブスクリプション」から追加のクレジットパックを購入できます。