生成AIの普及により，その出力テキストが人間の文章に影響を及ぼす可能性が指摘されている．本研究では，Web小説187作品を対象に，ChatGPT公開前後での文体変化を分析した．漢字／ひらがな表記の選択と読点の前のひらがなの分布を指標とし，4種のLLMに同じ物語の続きを生成させて比較したところ，2つの指標が対照的な振る舞いを示した．表記選択では異なるLLMが同一の傾向に収束し，人間の作品もこの方向に変化していた．一方，読点の前のひらがなの分布では各LLMが固有のクラスタを形成した．この対比は，均質化する指標で生成AIの関与を検出し，差異が保持される指標で生成モデルを推定する枠組みの可能性を示している．

大規模言語モデル(LLM)に基づく生成AIは，ChatGPTの公開(2022年11月)[1]以降，文章作成の補助ツールとして広く利用されるようになった．LLMは大量のテキストから学習されており，その出力は学習データの平均的な文体に収束するのではないかと考えられている．Doshi&Hauser[2]は，LLMを用いた創作支援が生成されるコンテンツ全体の多様性を減少させることを示した．本稿ではこの現象を文体的均質化と呼ぶ．ここで一つの問いが生じる．もし作家がLLMの出力を参照しながら執筆するようになれば，人間の文章もまたLLMの文体に近づいていくのではないか．この仮説を検証するには，同一の書き手による文章をChatGPT公開前後で比較し，変化の有無と方向を調べる必要がある．本研究では，Web小説投稿サイトの長期連載作品187作品（総文字数約5億4千万字）を対象に，ChatGPT公開前後での文体変化を探索的に検証する．漢字／ひらがな表記の選択や読点の前のひらがなの分布といった，書き手が意識しにくい文体指標久保山哲二2