スロップ語彙
大量生産コンテンツで頻出する300以上の陳腐な英単語辞書を用いて照合します。
AISlopScanner は、 明確な見解を持つ評価システム です。「このコンテンツは価値の低いスロップ(駄文)か、その理由は何か」を判断する手助けをします。
ブラックボックスや隠しAPIはありません。「分析」ボタンを押したときに実行される5つの客観的評価基準です。
大量生産コンテンツで頻出する300以上の陳腐な英単語辞書を用いて照合します。
「急速に変化する現代において」のような、中身のない定型的な導入句や接続詞を検出します。
不自然に揃った文長、頻繁なダッシュ記号、安易な3点セット列挙など、機械的な構文を識別します。
人間の自然な文章には起伏があります。単語の多様性比率(TTR)を計算して平坦な反復を捉えます。
スロップは「役立つ可能性がある」等の曖昧表現で逃げます。良質な文章は数字や事実を具体的に提示します。
全要素を統合して0〜100のスコアを算出します。スコアが高いほど、読む価値の低いコンテンツです。
スロップスコア私たちはウェブの低品質コンテンツによる汚染に強い危機感を持っています:
当サイトは 極限まで抑えたインフラコストで稼働しています。外部AIサーバーや巨大データベースを使わず、静的ファイルとローカルJSのみで完結しています。
人間が書いたかモデルが書いたかは本質ではありません。「貴重な時間を割いて読む価値があるか」という一点を問いかけます。
ネット上に溢れる粗悪コンテンツを整理した5つの代表的分類。
主語を何に入れ替えても成立する、中身のない万人向け文章。
主な兆候: 具体性のない前置き、事実ゼロ実例を見る →深遠そうに聞こえて何も主張していない、対比構文の濫用。
主な兆候: 見せかけの深み、言葉の堂々巡り実例を見る →実在しない研究や調査結果をもっともらしく引用する文章。
主な兆候: 確認不能な「専門家の見解」実例を見る →検索上位3件の情報を味気なく箇条書きにしただけのまとめ記事。
主な兆候: 書き手の個性が消滅した要約実例を見る →日常を大げさに病理化し、儀式やサプリを売り込む健康系記事。
主な兆候: あなたの悩み、彼らの商品実例を見る →予約中。ネットが新たなスロップを生み出した際に追加されます。
近日公開スロップ検出の仕組みと、なぜそれが現代において重要なのかを解説します。
AI slop is low-effort, mass-produced content — text, images, or video — generated at scale and published for engagement rather than value. It reads as plausible but says little: vague, templated, interchangeable. The term exploded in 2024 and became a Word of the Year contender in 2025.
AI detectors guess who wrote a text, and they fail often — flagging the Gettysburg Address as machine-made. Slop detection asks a different question: is this worth reading? A tired human listicle can score high. A carefully edited AI draft can score low. We judge quality, not origin.
It crowds out human work, pollutes search results and feeds, erodes trust in what we read, and at its worst spreads dangerous misinformation — fake health advice, fabricated news, scam funnels. It also trains future models on its own output, degrading them.
Deterministic heuristics, fully in your browser: a tiered dictionary of 300+ overused words, a cliché-phrase list, structure signals (transition openers, sentence-length uniformity, em dash density, rule-of-three), lexical diversity, and substance measures. No AI, no API calls, no data sent anywhere.
Yes — and we say so plainly. A draft generated by a model and then edited by a knowledgeable human who adds specifics, voice, and lived experience can absolutely clear the bar. The slop is what happens when nobody does that work.
Overused words ("delve", "tapestry", "pivotal"), prefab phrases ("in today's rapidly evolving world"), uniform sentence rhythm, em dashes everywhere, rule-of-three constructions, hedging instead of specifics, and zero lived experience. Two or more at once is the real tell.
"Slop" is what you feed to pigs — cheap, bulk, low-nutrition filler. Applied to AI content, it describes output produced at scale for quantity, not quality. The metaphor stuck because it captures both the production method and the nutritional value.
Shrimp Jesus on Facebook, fake crochet patterns, AI news anchors reading fabricated stories, "experts" citing studies that do not exist, foraging books on Amazon with dangerous errors, and SEO blog posts that answer questions nobody asked. See our Examples gallery for the full tour.
Manually: read the first three sentences and count tells — prefab openers, hedged claims, no specifics. Automatically: paste the text into our detector and get a 0–100 score with a factor-by-factor explanation of what tripped it.
You just found the free way: scroll up, paste your text, hit Analyze. No account, no limits, no data leaves your browser.
ネットの文章品質に関する考察、データ分析、文章術の参考ガイド。
How automated filler is degrading corporate memos, client emails, and resumes — with a practical 5-step editorial checklist for professional teams.
An inside look at why statistical AI checkers flag innocent writers, the non-native English penalty, and why transparent heuristics offer a fairer standard.
Why automated AI humanizers fail, and the 7 concrete editorial techniques that actually transform robotic drafts into clear, authentic human prose.
The AI words list: 120+ words and phrases ChatGPT overuses, each with why it reads as slop and a plain human swap. Backed by the engine dictionary.
Is the em dash an AI tell? We measured dash density in 702,939 words of human prose vs GPT-4. The gap is real — but smaller than the internet claims.