なぜ今、レガシー文献なのか？
現代のデジタルコミュニケーションは、効率性を重視するあまり語彙の多様性を失いつつあります。LLM（大規模言語モデル）もまた、平均的なWebテキストを学習するため、放っておけば「無難で平坦な」出力に収束します。しかし、明治期の小説や仏教典籍には、現代語が失った「リズム」「断定の強さ」「意味の圧縮率」が保存されています。これらを再評価し、自身の語彙およびAIプロンプトに組み込むことで、圧倒的な表現力を獲得できます。
1. 語彙密度の比較分析
同一文字数（1万字）あたりのユニーク単語数（異なり語数）の比較。明治文学や仏典由来のテキストは、現代の実用文に比べて圧倒的に情報の「圧縮率」が高いことがわかります。
2. 文体の構成要素
「雅な日本語」を構成する5つのパラメータ。単に古い言葉を使うのではなく、リズムや余韻といった非言語的な要素を言語化し、プロンプトに落とし込む必要があります。
3. 循環的習得プロセス
読むだけでは定着しません。古典を「データセット」として捉え、構造化し、AIを通じてアウトプットすることで、自身の血肉と変えるエンジニアリング手法です。
収集と分解 (Input)
夏目漱石、森鴎外、あるいは法華経などのテキストを精読。感銘を受けたフレーズを「意味」と「構造」に分解する。
- 接続詞のパターン抽出
- 「てにをは」のリズム分析
- 漢語と和語の比率確認
抽象化と定義 (Prompting)
抽出したスタイルをLLMへの指示（プロンプト）として定義する。具体的な作家名や文献名をFew-shotとして与える。
Tone: 格調高く、余韻を残す
Constraint: 漢語率40%以上
再構築と発話 (Output)
AIの生成物を添削し、自らの言葉として現代の文脈（メール、記事）に合わせてリライトする。
- 現代語彙とのハイブリッド化
- 「話し言葉」への軟着陸
- 身体感覚への定着
4. AI文体模倣の精度推移
プロンプトに含める「古典の例文（Shot数）」を増やすほど、出力される日本語の「深み」と「独自性」が指数関数的に向上します。単純な指示だけでは限界があります。
5. 意味空間の拡張
現代語（青）と明治・仏典語彙（金）の意味分布イメージ。現代語がカバーしきれない「感情の機微」や「概念の階層性」を、古典語彙がいかに補完しているかを視覚化しました。
結論：言葉の「地層」を掘り起こす
語彙力を伸ばすとは、単に難しい熟語を暗記することではありません。
過去の日本人が積み上げてきた思考の型（フレームワーク）を、現代の技術でインストールすることです。
「精緻な論理」を明治文学から、「揺るぎない世界観」を仏典から学ぶ。
それをAIという鏡に映し出すことで、私たちは初めて「難なく使える」生きた教養を手に入れることができるのです。