自社アドベントカレンダーの記事をAI校正ツール「ちゅらいと」で片っ端から検証してみた

はじめに

おはようございます、こんにちは、こんばんは！
AI文章校正ツール 「ちゅらいと」 PMのなちょすです。

「ちゅらいとってなんぞや？」という方は、ぜひこちらをご覧ください！

サービスサイト

紹介記事

弊社には、社外公開する文章には必ず「ちゅらいと」をかけて誤りを訂正するという文化（というか義務？）があります。

そこで今回は、 「今年のアドベントカレンダーに登録された記事を片っ端から『ちゅらいと』にかけて、みんなちゃんと使っているのか検証してやろうではないか」 という企画をお届けします。

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今回のレギュレーション

公平を期すため、以下の設定・ルールで検証しました。

• 校正設定: 基本的な校正指摘機能はすべて有効
• 例外ルール:
  • セリフや箇条書きの中は、文末表現の揺れや不一致を許容する（※目視で判断）
• 固有名詞: スペルが合っていても、正式名称（大文字小文字など）で正しく記載されているかをチェック
• 尊重事項: 元の文章のニュアンスや文体を最大限尊重する

上記を踏まえたうえで、指摘の有無を検証していきます。

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検証結果

全 25 記事を検証した結果がこちらです。

🏆 無指摘だった素晴らしい記事（6本）

以下の6記事は、なんと「指摘ゼロ」！完璧な仕上がりでした。

公開日	著者	記事タイトル	リンク
12/01	@hoto17296	ITエンジニアでもエフェクターが使いたい！	Link
12/15	@kura103	ボツになった話	Link
12/18	@kawa-nobu	バーコードバ⚪︎ラーをつくってみた	Link
12/22	@kawa-nobu	Rails製のバーコードバ⚪︎ラーをKamalでデプロイ	Link
12/22	@shiho_chan	Tableauのユーザー会JTUGにスポンサー出展！	Link
12/25	@kon03	gpt-ossの推論でハマった話	Link

📊 全体の統計データ

残りの記事については、いくつかの指摘事項が見受けられました。

• 1記事あたりの指摘件数: 0〜9件
• 指摘密度: 約 2,247文字につき1指摘

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結論

結果を見て一言。

「おまえら、ちゅらいと使ってねぇだろ！！！！💢💢💢」

PMとしては、もっと普段から自社プロダクトを使い倒して、そのフィードバックを通じてプロダクトの成長を応援してほしい……！という切実なお気持ちです。

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「ちゅらいと」に興味を持ってくださった方へ

「ちゅらいと」はこれまでBtoBサービスとして展開してきたため、一般の皆様の目に触れる機会が少なかったかもしれません。

しかし、今後はもっと表舞台に立っていきたいと考えています！
その際は、ぜひ応援よろしくお願いいたします。

便利なツールもあります

記事を書くときにめちゃくちゃ重宝する Chrome Extension もあります。
ブラウザ上でサクッと校正できるので、効率化したい方はぜひチェックしてみてください！

※この記事は、AI文章校正ツール「ちゅらいと」で校正されています。

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以下、個別記事の指摘内容

シリーズ1

【12/01】 FastAPI + SQLAlchemy(同期)で非同期(async)エンドポイントを定義して爆死した話

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
2. その他のアプローチ	AIによる指摘	むしろasyncで実行する方がスレッドの切り替えのオーバ ーヘッドがない分いいかもしれない

【12/03】 分割キーボードをはじめよう

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
記事本文	ひらがなが適切	たとえば CIO やつだと ストレート と L字 が選べて良いよい

【12/04】 本当は難しいモデリング

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
[冒頭]	AIによる指摘	システムが大きくなると乗り切れなくいこともあります。
シンプルなモデリング	AIによる指摘	ここでは、受注した注文を出荷した かどうかを管理することにだけ注目して、モデリングを行ってみます。
解決案	冗長な表現	他にも、受注残に対してとにかくできる範囲で出庫を行いし、それに対して出荷業務を行い出荷レコードを作成するというモデリングも存在します。
在庫金額の計算	AIによる指摘	「そうだね。例えば、このチョロ太郎……ちゅら太郎だったかな。そのキーホルダーが保存管されている倉庫の状況を保存想像してみて」
在庫金額における単価	重複表現	一番最後最後に入庫した商品の仕入れ値を、そのまま使う。計算がとても楽だがあまり正確ではない
財務会計	ひらがなが適切	正確な内容を知りたい方は、これをキーワードに検索して見みてください。

【12/05】 自作冷蔵庫について書きました！！

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
もっと詳しいやり方について	AIによる指摘	自分も作る時、いつくかいくつかの動画を参考に 、見様見真似で作ってみました。

【12/06】 異業種から転職して「ちゅらさよ！」

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
まさに「ちゅらさよ！」（比喩）	AIによる指摘	それが意識変換革の大きな理由だと思います。
有給は自分で決められるもの	AIによる指摘	情弱もあい相まって、新卒で就職したところの影響が如何に大きいか、ということを思い知らされました。
	重複表現の検出	ちゅらに入って一番最初最初に驚いたことです
社内制度に自由にアクセスし自分で情報を探せる	冗長な表現の抑止	それに比べてちゅらは、自由に社内制度を検索することができるのです！

【12/07】 BigQueryくんとGeminiちゃん

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
Gemini on BigQuery の注意点：Gl...	AIによる指摘	Gemini を BigQuery から呼び出す際には、アプリケーション開発と少し異なる 制約とコストのクセ癖 があります。
	い抜き言葉	→ なんかしれっと2.5-flashは日本リージョンからも使えるようになってましなっていました。
まとめ：BigQueryくんとGeminiちゃん	AIによる指摘	この文章はちゅらいとで構成校正されています。

※ 本当にちゅらいと使いましたか？w

【12/08】 Z80で自作PCするための調査

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
[冒頭]	冗長な表現の抑止	最近は趣味・業務共に Claude Code や Codex CLI などのコーディングエージェントを使って開発を行うすることが多くなってきました。
アドレスバス（A0–A15）	AIによる指摘	Z80 は 16 ビットのアドレスバスを持ち、A0〜A15 の 16 本の信号線で最大 64 KiB のアドレス空間を指定します。
既存の Z80 コンピューターを調査	ひらがなの方が適切な語	調べてみると、CPUはZ80では無くなく8080互換なのですがTK-80というのがあり、これがかなり作りたいものの形として理想でした。
	記号の混在(半角/全角)	アドレス・データの表示と16進＋コマンドキーという必要最低限といったコンピューターの構成ですがコンパクトに実現できそうです。
	い抜き言葉	これにアドレスバス表示や制御可能なLEDや、ストックしてあるけど使えてない使えていないニキシー管などが使えると見てて見ていて楽しいものになりそうです。

※ い抜き言葉の「見てて」はQiitaも『"て" が連続して2回使われています』と指摘していますが、不自然ですね。

【12/09】 AI エージェントを業務に導入するための Terraform × Claude Code デモ実践

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
はじめに	冗長な表現の抑止	限られた時間の中でも機能を網羅的に紹介することができました。
IaC	AIによる指摘	ご存知の方 も多いと思いますが、本題に入る前に軽く IaC の概念の説明をします。
	AIによる指摘	IaC（Infrastructure as Code）は、インフラ構成をコードとして定義・管理する手法であり、tTerraform はその代表的な実装手段の一つです。
Snowflake	AIによる指摘	加えて sSnowflake 独自の拡張で undrop 等の機能を利用可能。
	冗長な表現の抑止	必要に応じて計算リソースを水平・垂直拡張することができ、計算効率を最適化できる。
デモ概要	AIによる指摘	Claude Code は sSnow CLI を探索ツールとして利用して、show や desc コマンドからアカウント内のオブジェクトの情報を知る。
ディレクトリ構造	AIによる指摘	今回のデモプロジェクトのレリポジトリの構造はこんな感じです。
	同じ助詞の連続を検出	今回のデモプロジェクトのレポジトリの構造はこんな感じです。
失敗部分を意図的に見せる	AIによる指摘	単に「リソースを探してインポートしろ」と」いう指示だけでは目標達成が難しいことをあえて再現し、

※ 同一の誤りが複数箇所に多数存在しましたが、割愛しました💢

【12/10】 それでもなぜ僕は語学を学ぶのか ~コードレビューと懇親会で差をつけろ~

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
余談: 中国語の場合	ひらがなの方が適切な語	言語を知っておくことで不要な誤解を避けることができる訳わけです。
お勧め書籍	AIによる指摘	出版社が変わったことによってタイトルが変わっていますが、体系的に英文法が纏まとまっています。

【12/11】 Google Cloud の試験で、本人なのに身分証明をパスできなかった話

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
はじめに	AIによる指摘	そして、意気揚々と Google Cloud の資格である、Associated Cloud Engineer（ACE）を受けることにしました。
	同じ助詞の連続を検出	この記事では、今回の出来事の一連のまとめと、注意喚起を行いたいと思います。
原因	い抜き言葉	試して試してない試していないのでわかりませんが。

【12/12】 Claude Codeにast-grepを使ってSQLの構造見ながら検索してもらう

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
tree-sitter製のSQLパーサをビルドする	AIによる指摘	なぜか私の環境だとうまく行いかなかったので、とりあえずgccでビルドしてみます。
最後に	AIによる指摘	ガッツリPythonを組ませる必要があって、人間の目視レビューが怠か億劫だったりします。

【12/13】 Terraform × Terragrunt の構成を失敗した話と学び(AWS, Snowflake)

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
依存関係が複雑化したことによる問題（起きたこと）	AIによる指摘	apply 前に outputs を参照してエラーになりがちで、mock_outputs で誤魔化ごまかす場面が増えた
before / after（イメージ）	項目	before（jsonlJSONL：1 行で済むが、長くなる＆コメント不可）

【12/14】 第二弾：Databricks - Delta Lake のトランザクションログ

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
Delta Lake で作成したテーブルを操作して...	AIによる指摘	今回は、第一弾の記事で作成した「フルーツ」テーブルに対して更新操作を行い、その操作がどのようにアトランザクションログに記録されたかを観察してみます。
commitInfoを観察	正しく閉じていないカッコの検出	削除ベクトルの概念）物理的にファイルを削除せず、論理的に削除をマークした場合に増える値。
	常体敬体の統一	Deletion Vectors 方式で削除されたマークを消した場合にカウントされるれます。

【12/17】 GitHub が公開した仕様駆動開発ツール「Spec Kit」を分解してみた ~どのように仕様を生成するのか~

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
コマンドの分析	項目	コマンドの実態体である specify.md は以下のセクションに分割されていたのでセクションごとに確認していきたいと思います。
4. 仕様の整理	冗長な表現の抑止	基本は、文脈や業界の慣習から推測を行うします。
	常体敬体の統一	テスト可能な形で記述するします。
	AIによる指摘(常体敬体の統一)	定量的な値を設定しづらいので、あえて数を指定する必要はないと思いました思った

【12/19】 AMD Open Robotics Hackathon: Tokyo ゆるふわ参戦記

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
Mission 1	冗長な表現の抑止	という設定で学習を行いし、学習時間は 約8時間 でした。

【12/20】 毎月登壇チャレンジを振り返る

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
5/22 CloudNative Days Summer 2025	AIによる指摘	AWSで17万円と溶かした話

シリーズ2

【12/02】 歌わせてみた

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
[冒頭]	AIによる指摘	自分が所属するデータエンジニアギルドの定例では、不精肖私がギルマスとしてテーマソングを作って歌っています。

※ これはさすがのAI指摘ですね。どちらを使うか誤りやすいところです。

【12/15】 [続]ボツになった話

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
まとめ	項目	これでiPadから使えるます。

【12/21】 ペールエールとIPAの違いを可視化してみた

該当箇所	指摘内容	校正内容（差分）
対象データ	AIによる指摘	以下、本記事ではアメリカンペールエールとアメリカンIPAのことを単に、それぞれ単に「ペールエール」「IPA」と呼称します。
欠損値の確認	AIによる指摘	試行錯誤の詳細は補足章に記載します 。