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ai-content-quality-checker

🎯Skill

from ntaksh42/agents

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What it does

Evaluates AI-generated content comprehensively across readability, accuracy, relevance, originality, SEO, accessibility, engagement, and grammar to provide detailed quality improvement recommendati...

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Part of

ntaksh42/agents(78 items)

ai-content-quality-checker

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AddedFeb 4, 2026

Skill Details

SKILL.md

AI生成コンテンツの総合品質チェックスキル。読みやすさ、正確性、関連性、独自性、SEO、アクセシビリティ、エンゲージメント、文法・スタイルを多角的に評価。

Overview

# AI Content Quality Checker Skill

AI生成コンテンツを多角的に評価し、総合的な品質をチェックするスキルです。

概要

このスキルは、AIが生成したあらゆるコンテンツ(記事、ドキュメント、ブログ、マーケティング文書等)を包括的に評価します。読みやすさ、正確性、SEO、アクセシビリティ、エンゲージメント、独自性など、多角的な観点から品質をチェックし、改善提案を行います。

主な機能

  • 読みやすさ評価: Flesch Reading Ease、文章の複雑さ、段落構造
  • 正確性チェック: 事実、統計、引用の正確性
  • 関連性評価: トピックとの関連性、対象読者への適合性
  • 独自性チェック: オリジナリティ、盗用の可能性
  • SEO評価: キーワード、メタデータ、構造化データ
  • アクセシビリティ: 読みやすさ、代替テキスト、構造
  • エンゲージメント: 魅力度、行動喚起、ストーリー性
  • 文法・スタイル: 文法、スペル、表記の一貫性
  • 技術的品質: コード例、図表、リンクの品質
  • 総合スコア: 0-100点の品質評価

評価項目

1. 読みやすさ (Readability)

#### Flesch Reading Ease スコア

```

計算式:

206.835 - 1.015 × (総単語数 / 総文数) - 84.6 × (総音節数 / 総単語数)

スコア:

90-100: 非常に読みやすい(小学5年生レベル)

60-70: 普通(中学生レベル)

30-50: やや難しい(大学生レベル)

0-30: 非常に難しい(大学院レベル)

```

#### 評価例

```

テキスト分析:

総単語数: 450

総文数: 25

平均文長: 18語

総音節数: 680

Flesch Reading Ease: 62

レベル: 普通(中学生レベル)

評価: ✓ 一般読者に適切

推奨: このレベルを維持

```

#### 文章の複雑さ

```

チェック項目:

  • 平均文長: 15-25語が理想
  • 長文の割合: 30語以上の文が20%以下
  • 受動態の使用: 全体の10%以下
  • 難解な語彙: 専門用語の適切な説明

```

評価例:

```

問題検出:

❌ 長文が多い(平均35語)

→ 推奨: 文を分割して平均20語以下に

⚠️ 受動態が多い(25%)

→ 推奨: 能動態に変更して明確に

✓ 専門用語に説明あり

```

#### 段落構造

```

チェック項目:

  • 段落の長さ: 3-5文が理想
  • 見出しの頻度: 3-4段落ごとに見出し
  • 箇条書きの活用: 複数項目の列挙に使用

```

2. 正確性 (Accuracy)

#### 事実確認

```

検証項目:

✓ 日付・年号: 正確か

✓ 人名・組織名: スペルが正確か

✓ 統計データ: 出典が明記されているか

✓ 技術情報: 最新の情報か

✓ 引用: 正確な引用か

```

評価例:

```

事実チェック結果:

✓ 「React は 2013年に公開」→ 正確

✓ 「Facebook(現Meta)が開発」→ 正確

❌ 「市場シェア85%」→ 出典不明(要修正)

⚠️ 「最も人気のあるフレームワーク」→ 基準不明(曖昧)

正確性スコア: 75/100

推奨: 統計データに出典を追加

```

#### 技術的正確性

```

コード例のチェック:

✓ 構文エラーなし

✓ ベストプラクティスに準拠

✓ 最新のAPI使用

✓ セキュリティ上の問題なし

✓ 動作する完全なコード

```

3. 関連性 (Relevance)

#### トピックとの関連性

```

評価基準:

  • タイトルと内容の一致度
  • キーワードの適切な使用
  • 話題のブレなし
  • 深さと広さのバランス

```

評価例:

```

タイトル: 「TypeScriptの型システム入門」

内容分析:

✓ 型システムの説明: 60%(関連性高)

⚠️ JavaScriptの歴史: 15%(やや逸脱)

❌ Webpackの設定: 10%(無関係)

✓ 実践例: 15%(関連性高)

関連性スコア: 70/100

問題: Webpackの説明は別記事に分離すべき

```

#### 対象読者への適合性

```

対象読者: 初心者エンジニア(経験1年未満)

チェック項目:

✓ 前提知識が明記されている

❌ 高度な概念が説明なしに使用

✓ 用語集あり

⚠️ ステップバイステップの説明が不足

適合性スコア: 65/100

推奨: 各ステップをより詳しく説明

```

4. 独自性 (Originality)

#### オリジナリティ評価

```

チェック項目:

  • 独自の視点・分析
  • 独自の例・コード
  • 独自の図表
  • 他記事にない情報

```

評価例:

```

独自性分析:

✓ 独自の実装例あり

✓ 独自のユースケース提示

⚠️ 一般的な説明が多い(60%)

❌ 他のチュートリアルと類似したコード例

独自性スコア: 55/100

推奨: より具体的な実プロジェクトの例を追加

```

#### 盗用チェック

```

類似度分析:

  • 外部ソースとの類似度チェック
  • 公式ドキュメントからのコピペ検出
  • 適切な引用の有無

警告レベル:

緑: 類似度 < 15%(問題なし)

黄: 類似度 15-30%(要確認)

赤: 類似度 > 30%(盗用の疑い)

```

5. SEO評価

#### タイトル最適化

```

チェック項目:

✓ 長さ: 50-60文字(理想)

✓ キーワード含む

✓ 魅力的な表現

✓ クリック誘導

評価例:

タイトル: 「React Hooks完全ガイド - useState, useEffect の使い方」

長さ: 32文字 ✓

キーワード: React, Hooks, useState, useEffect ✓

魅力度: 「完全ガイド」で価値を明示 ✓

SEOスコア: 85/100

```

#### メタディスクリプション

```

チェック項目:

✓ 長さ: 120-160文字

✓ キーワード含む

✓ 行動喚起

✓ 価値提案

評価例:

「React Hooksの基本から応用までを網羅。useState, useEffectの

実践的な使い方をコード例付きで解説します。」

長さ: 68文字 ⚠️ 短い(もっと詳しく)

キーワード: ✓

価値提案: ✓

推奨: 150文字程度に拡充

```

#### キーワード最適化

```

主要キーワード: 「React Hooks」

分析:

  • 出現頻度: 15回(適切)
  • キーワード密度: 1.8%(理想は1-2%)
  • 見出しでの使用: 3/5(60%)✓
  • 最初の100語以内: ✓

関連キーワード:

  • useState: 12回 ✓
  • useEffect: 10回 ✓
  • カスタムフック: 3回 ⚠️ 増やす推奨

キーワードスコア: 82/100

```

#### 構造化データ

```

推奨される構造化データ:

Article Schema:

{

"@type": "Article",

"headline": "...",

"author": "...",

"datePublished": "2024-11-22",

"image": "..."

}

BreadcrumbList:

ホーム > 技術記事 > React > Hooks

HowTo Schema(該当する場合):

ステップバイステップの手順を構造化

```

6. アクセシビリティ

#### コンテンツアクセシビリティ

```

チェック項目:

✓ 見出し階層が正しい(H1 → H2 → H3)

✓ 画像に代替テキスト

✓ リンクテキストが説明的

✓ コントラスト比(テキスト推奨)

✓ 言語指定(lang属性)

評価例:

❌ 見出しがH1 → H3に飛んでいる

✓ 画像の代替テキストあり

⚠️ 「ここをクリック」などの曖昧なリンク

アクセシビリティスコア: 70/100

```

#### スクリーンリーダー対応

```

チェック項目:

  • セマンティックHTML使用
  • ARIAラベルの適切な使用
  • 表の見出しセル明記
  • フォーム要素のラベル

```

7. エンゲージメント

#### 魅力度

```

評価基準:

  • 導入部の引きつけ
  • ストーリー性
  • 具体例の質
  • ビジュアル要素
  • 行動喚起

```

評価例:

```

導入部:

「Reactを学び始めたあなた、Hooksに戸惑っていませんか?

この記事を読めば、Hooksの本質を理解できます。」

評価: ✓ 読者の課題を明示、価値を提示

ストーリー性:

⚠️ 事実の羅列が多い

推奨: 具体的なシナリオを追加

具体例:

✓ 実践的なコード例が豊富

魅力度スコア: 75/100

```

#### 行動喚起 (CTA)

```

チェック項目:

  • CTAの明確性
  • 配置(記事の終わり、中間)
  • 魅力的な文言
  • 次のステップの明示

評価例:

CTA: 「今すぐ試してみよう!」

明確性: ⚠️ やや曖昧(何を試す?)

推奨: 「このコードをあなたのプロジェクトで試してみよう」

```

8. 文法・スタイル

#### 文法チェック

```

チェック項目:

✓ スペルミスなし

✓ 文法エラーなし

✓ 句読点の適切な使用

✓ 敬体/常体の統一

```

検出例:

```

問題点:

❌ 「あります」「ある」が混在 → 統一すべき

❌ 「、」の使いすぎ → 文を分割

⚠️ 専門用語の表記揺れ(TypeScript/type script)

文法スコア: 70/100

```

#### スタイルの一貫性

```

チェック項目:

  • トーン(フォーマル/カジュアル)の統一
  • 視点(一人称/二人称)の統一
  • 用語の表記統一
  • 数字の表記(全角/半角)統一

```

9. 技術的品質

#### コード例の品質

```

チェック項目:

✓ シンタックスハイライト

✓ 言語指定

✓ コメント付き

✓ 実行可能

✓ ベストプラクティス準拠

評価例:

```javascript

// ✓ 良い例

function fetchUser(id) {

return fetch(/api/users/${id})

.then(response => response.json())

.catch(error => {

console.error('Error:', error);

throw error;

});

}

```

// ❌ 悪い例(エラーハンドリングなし)

function fetchUser(id) {

return fetch(/api/users/${id})

.then(response => response.json());

}

```

```

#### リンクの品質

```

チェック項目:

✓ リンク切れなし

✓ HTTPSリンク

✓ 信頼できるソース

✓ リンクテキストが説明的

✓ 外部リンクに target="_blank"

評価例:

問題検出:

❌ リンク切れ: 2件

⚠️ HTTPリンク: 1件(HTTPSに変更推奨)

✓ 説明的なリンクテキスト

```

総合評価レポート

レポート形式

```markdown

# コンテンツ品質評価レポート

サマリー

  • 総合スコア: 78/100
  • 評価日: 2024-11-22
  • コンテンツタイプ: 技術記事
  • 対象読者: 初心者〜中級者

スコア内訳

| 項目 | スコア | 評価 |

|------|--------|------|

| 読みやすさ | 85/100 | 良好 |

| 正確性 | 75/100 | 改善推奨 |

| 関連性 | 80/100 | 良好 |

| 独自性 | 65/100 | 改善必要 |

| SEO | 82/100 | 良好 |

| アクセシビリティ | 70/100 | 改善推奨 |

| エンゲージメント | 75/100 | 改善推奨 |

| 文法・スタイル | 88/100 | 優秀 |

| 技術的品質 | 80/100 | 良好 |

詳細分析

✓ 優れている点

  1. 文章が読みやすく、適切な長さ
  2. 文法・スタイルが統一されている
  3. SEO対策が適切

⚠️ 改善推奨

  1. 統計データに出典を追加(正確性向上)
  2. 独自の視点・例を増やす(独自性向上)
  3. 見出し階層を修正(アクセシビリティ向上)

❌ 重大な問題

なし

改善提案

優先度: 高

  1. 統計データに出典を追加

- 該当箇所: 3か所

- 修正例: 「85%の開発者が使用(Stack Overflow Survey 2024)」

優先度: 中

  1. 独自の実装例を追加

- 現状: 一般的なチュートリアル例が中心

- 推奨: 実プロジェクトでの応用例を1-2個追加

  1. 見出し階層を修正

- 問題: H1 → H3への飛び

- 修正: H2を挿入

優先度: 低

  1. メタディスクリプションを拡充

- 現状: 68文字

- 推奨: 150文字程度に

ベンチマーク比較

同カテゴリの平均スコア: 72/100

あなたのスコア: 78/100

評価: 平均を上回る良好なコンテンツ

```

使用例

基本的な品質チェック

```

以下の記事を品質チェックしてください:

[記事全文]

評価項目: すべて

出力: 総合スコアと主な改善点

```

詳細レポート生成

```

以下の技術ブログ記事を詳細に評価してください:

[記事全文]

評価項目:

  • 読みやすさ
  • 正確性
  • SEO
  • エンゲージメント
  • 技術的品質

対象読者: 初心者エンジニア

コンテンツタイプ: チュートリアル記事

出力形式: 詳細レポート(改善提案含む)

```

SEO特化チェック

```

以下の記事のSEOを評価してください:

タイトル: [タイトル]

メタディスクリプション: [説明]

本文: [本文]

主要キーワード: React Hooks

関連キーワード: useState, useEffect, カスタムフック

SEO改善提案を詳細に提示してください。

```

アクセシビリティチェック

```

以下のHTMLコンテンツのアクセシビリティを評価してください:

[HTML]

WCAG 2.1 レベルAA準拠を目標に、

問題点と修正案を提示してください。

```

複数記事の比較評価

```

以下の3つの記事を比較評価してください:

記事A: [テキスト]

記事B: [テキスト]

記事C: [テキスト]

評価基準:

  • 総合品質
  • SEO
  • エンゲージメント

最も優れた記事を選択し、理由を説明してください。

```

ベストプラクティス

  1. コンテキストの考慮: 対象読者とコンテンツタイプに応じた評価
  2. バランス: すべての項目をバランスよくチェック
  3. 実用的な提案: 実装可能な改善提案
  4. 優先順位付け: 重要度に応じた改善の順序
  5. ベンチマーク: 同カテゴリの平均と比較
  6. 継続的改善: 定期的な品質チェック

バージョン情報

  • スキルバージョン: 1.0.0
  • 最終更新: 2025-11-22

---

使用例まとめ

シンプルなチェック

```

この記事の品質をチェックしてください:

[記事]

```

詳細な評価

```

以下の記事を詳細に評価してください:

[記事]

対象読者: [読者層]

コンテンツタイプ: [タイプ]

重視項目: [項目]

詳細レポートを生成してください。

```

このスキルで、AI生成コンテンツの品質を確保し、読者満足度を向上させましょう!

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