AI検出ツールの仕組みとは？　その手法と精度を徹底解説

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人工知能（AI）検出ツールは、AIライティング検出ツールやAIコンテンツ検出ツールとも呼ばれ、ChatGPT などの生成AIによって作成されたテキストを識別するためのソフトウェアです。こうしたツールは、出版や教育をはじめとするさまざまな分野で活用されています。たとえば学術出版の現場では、研究論文が著者自身の言葉で書かれているか、既存の出版物からのコピーではないかを判断するために、ジャーナルの編集者がAI検出ツールを利用することがあります。また大学では、学位論文やレポートの独創性を確認する目的で導入されるケースも増えています。では、これらのAI検出ツールはどのように機能しているのでしょうか？¹

AI検出ツールは、機械学習（ML）と自然言語処理（NLP）を用いて、文章に含まれる言語パターンや文構造を分析します。提出されたテキストを既存のデータセットと比較することで、その文章が人間によって書かれたものか、AIによって生成されたものかを推定します。ただし、AIコンテンツ検出ツールは必ずしも完全に正確で信頼できるわけではありません。それでも、ある調査では、100件の記事サンプルにおいて約7割の確率で正しく判定できたと報告されており¹、コンテンツが概ねオリジナルであるかを確認する手段としては有用だと考えられています。

AIの急速な発展と、ChatGPTおよびその後継モデルの普及に伴い、精度や特性の異なるAI検出ツールが数多く登場しています。高い精度を確保するためには、各ツールの仕組みや限界を理解した上で、目的に合ったものを選択することが不可欠です。本記事では、コンテンツの信頼性と品質を維持するために、AI検出ツールの特徴や主な機能、そして倫理的に利用する際の注意点について詳しく解説していきます。

AI検出ツールとは？

AI検出ツール²は、テキストや画像がAIによって生成されたものかどうかを判別するためのソフトウェアです。これらのツールは主に教育現場で活用されており、レポートや論文の提出において学術的誠実さを確保する目的で使用されています。ここ数年、生成AIの登場によりAIの利用は急速に拡大しています。生成AIとは、与えられたプロンプトに応じてテキストや画像などのコンテンツを自動的に生成するAI技術を指します。では、生成AIはどのように機能しているのでしょうか？

従来のシステムは、あらかじめ定義されたコードやルールに基づいて問い合わせに応答していました。一方、生成AIは大量の公開情報から学習し、その知識をもとに文脈に沿った自然な応答を生成します。この点が、従来型のシステムとの大きな違いです。

AI研究企業であるOpenAIは、この生成AIの中核となる技術として生成事前学習トランスフォーマー（GPT）を開発しました。GPT-1、GPT-2といった初期モデルに続き、2020年には1,750億のパラメータを持つGPT-3が登場しました。さらに2022年にはOpenAIはAIチャットボット「ChatGPT」を公開しました。ChatGPTは、会話的で創造性の高い、より人間らしい応答を生成できる点で注目を集め、AI業界に大きな変革をもたらしました。

そのリアルな応答は世界的な関心を呼ぶ一方で、生成AIが学術分野にもたらす影響について懸念の声も上がるようになりました。ChatGPT以降に登場した改良モデルによって、さまざまな種類のコンテンツを容易に生成できるようになり、応答の質も格段に向上しています。その結果、研究者が論文執筆にこうした技術を過度に利用してしまうリスクが指摘されるようになったのです。学術論文の作成において、生成AIモデルに過度に依存することは剽窃とみなされる可能性があります。なぜなら、これらのモデルは公開されている情報をもとにテキストを生成するため、結果として論文の独創性や正確性を損なう恐れがあるからです。こうした背景から、AIによって生成されたコンテンツの過度な使用を検出する手段として、AIライティング検出ツールが注目されています。AI検出ツールは、AI特有の言語パターンを識別するアルゴリズムを用いて文章を分析し、大学や学術ジャーナルを中心にその導入が進んでいます。

AI検出ツールはどのように機能するのか？

AI検出ツールは、機械学習（ML）と自然言語処理（NLP）の原理を用いて入力されたテキストを分析し、人間が生成したコンテンツとAIが生成したコンテンツを区別します。一般的に、AI検出ツールでは以下の4つの標準的な手法が用いられています。¹

Classifier

Classifierは、提供されたデータをあらかじめ定義されたカテゴリに分類する機械学習モデルです。このモデルは、人間が生成したテキストとAIが生成したテキストとしてラベル付けされたトレーニングデータを用いて学習します。Classifierは、テキスト内の言語パターンを自動的に分析・発見できるため、人間とAIの出力を区別するために比較的少ないリソースで運用できるという利点があります。判定結果として、テキストがAIによって生成された可能性を示す信頼度スコアが付与されます。一方で、人間が書いた文章がAI生成テキストの特徴と一致した場合には、誤検知（false positive）が発生する可能性があります。

Embedding

Embeddingとは、機械学習やAIシステムが、人間のように複雑な知識や概念間の関係性を理解するために用いる、現実世界のオブジェクトを数値として表現したものです。これらの数値表現は「ベクトル」と呼ばれ、単語の構造や文脈、意味的な関係性を捉えるのに役立ちます。Embeddingには、単語Embedding、文脈Embedding、トランスフォーマーベースのEmbedding、文書Embedding、画像Embedding、グラフEmbedding、ナレッジグラフEmbeddingなど、さまざまな種類があります。AI検出ツールでは、こうしたEmbeddingを活用して文章の意味構造や一貫性を分析します。

Perplexity

Perplexity ^3,4は、モデルが文章中の「次の単語」をどれだけ正確に予測できるかを示す指標です。これは、新しい単語に遭遇した際の「驚き」の度合いを数値化したものとも言えます。一般的に、Perplexityのスコアが低いほど予測精度が高く、テキストがAIによって生成された可能性が高いと判断されます。人間の文章は、文の長さや構造、複雑さにばらつきがあるため、Perplexityが高くなる傾向があります。ただし、文章が非常に構造化されている場合、人間が書いたテキストであってもAI生成テキストと似た特徴を示し、誤検知につながる可能性があります。

Burstiness

Burstiness ⁴はPerplexityと似た概念ですが、単語ではなく文に焦点を当てて分析する点が異なります。文の長さ、構造、複雑さの変化を測定することで、文章全体のリズムや多様性を評価します。Burstinessが高い場合、文構造や語彙の使い方に変化があり、これは人間が生成したコンテンツに見られる特徴です。一方、AI生成ツールは学習データに基づいて比較的単調な文章を生成し、特定の表現を繰り返し使用する傾向があるため、Burstinessが低くなることが多いとされています。

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AI検出ツールの信頼性は？

教育機関や学術ジャーナルでは、論文・エッセイ・投稿記事などに含まれるAI生成コンテンツを検出する目的でAI検出ツールの利用が急速に広がっています。しかし、その判定結果は100％正確ではありません。⁵ AI検出ツールには、人間が書いた文章をAI生成と誤って判定してしまうケースや、実際にAIによって生成されたコンテンツを見逃してしまうケースがあります。前者は「偽陽性（false positive）」、後者は「偽陰性（false negative）」と呼ばれます。スタンフォード大学の研究⁶でも、英語を母国語としない著者が執筆した文章はAI生成と判定されやすい傾向があることが示されています。これは、非ネイティブの文章がAI検出ツールのトレーニングデータに含まれる文体や文構造と一致しない場合があるためです。

さらに、多くのAIコンテンツ検出ツールはオープンソースモデルを基盤としており、誤検知率が高いという課題も指摘されています。加えて、AI検出ツールを回避する方法も徐々に知られるようになっています。たとえば、テキスト内に不要な空白を挿入する、意図的にスペルミスを加える、冠詞を省略する、あるいは通常の文字や数字と見分けがつきにくいホモグリフを使用するといった手法です。

こうした点を踏まえると、AI検出ツールはあくまで補助的な手段として慎重に使用すべきであり、AI生成コンテンツの有無をツールの結果だけに完全に依存することは避けるべきだと言えるでしょう。

AI生成テキストを手動で検出する

AI検出ツールを使ってAI生成テキストを特定することも可能ですが、練習とコツさえあれば人の目で見分けることも可能です。⁷ これらの特徴は、AIモデルが学習データに基づいて「次に来る単語」を予測しながら文章を生成する仕組みに由来しています。その結果、文章全体の多様性が乏しくなり、意外性や揺らぎに欠ける表現が生まれやすくなります。AIが生成する文章は総じて整ってはいるものの、「驚き」が少なく反復的になりがちです。

以下は、AI生成テキストを手動で見極める際の代表的なチェックポイントです。

・トーン
AI生成テキストは文法的に整っており、全体的にフォーマルです。一方で、人間の文章に見られる感情の揺れや主観的なニュアンス、多少の不均一さが欠けていることがあります。

・文の構造と語彙選択
文の長さや構造、使用される語彙が似通っており、同じ表現や言い回しが繰り返される傾向があります。

・誤字脱字がない
人間が下書き段階で書いた文章には、多少の誤字脱字が含まれることが一般的です。誤字脱字がまったく見られない場合、AI生成テキストの可能性も考えられます。ただし、これは絶対的な判断基準ではありません。

・議論が浅く、深みに欠ける
AIは統計的なパターンに基づいて文章を生成するため、議論を深く掘り下げたり複雑な論理構造を一貫して展開したりすることが苦手です。そのため、主張が表層的で説得力に欠ける場合があります。

・不自然な展開とストーリーの矛盾
文脈の理解が不完全なため、話題の切り替わりが唐突だったり前後の内容に矛盾が生じたりすることがあります。結果として文章の流れが不自然に感じられることがあります。

・事実誤認と根拠のない主張
AIは必ずしも最新の情報を参照しているとは限らず、不正確な事実や十分な根拠に裏付けられていない主張を含むことがあります。そのため、AIが生成した可能性のある文章については必ずファクトチェックを行う必要があります。

・参考文献の欠如、または信頼性の低い引用
信頼できる情報源からの引用が示されていなかったり、実在しない、もしくは確認が困難な参考文献が挙げられていたりする場合もあります。

AI検出ツールと剽窃チェッカーの比較

AI検出ツールと剽窃チェッカーは混同されがちですが、目的や仕組み、課題には明確な違いがあります。以下の表は、両者の主な違いを整理したものです。⁸

	AI検出ツール	剽窃チェッカー
目的	コンテンツの出所を特定する（AIライティングツールで生成されたものか、人間が生成したものかを判別）	適切な出典明示なしに、既存のテキストが複製・流用されているかを特定
方法	一貫性のある文体、反復表現、特定フレーズなど、AI生成コンテンツに共通するパターンをテキスト分析で検出 AI生成テキストと人間生成テキストの両方で学習した機械学習（ML）モデルを用いて判別	完全一致および言い換えられたコンテンツを検出文字の置換、同義語の使用、テキストから画像への変換など、検出を回避するための微妙な改変も特定
課題	AI技術の急速な進歩により、より創造的で人間らしいコンテンツが生成され、検出が難しくなっている検出ツール側もAIツールの進化に合わせて継続的に更新する必要がある	誤検知（オリジナルな文章を剽窃と判定する可能性）適切な出典明示がない、巧妙に言い換えられたテキストを見逃すリスク

AI画像・動画検出ツール

Dall-E、Ideogram、Midjourneyなど、画像や動画を生成するAI技術の急速な進歩に伴い、こうしたコンテンツを対象としたAI検出ツールにもより高度な精度と機能が求められるようになっています。これは誤った情報の拡散を防ぐ上で極めて重要な課題です。

AIベースの画像・動画生成ツールが誰でも簡単に利用できるようになったことで、生成されたビジュアルコンテンツの量は急激に増加しています。残念ながらこうした技術は、人や出来事に関する誤情報や偽情報を拡散する目的で悪用されるケースもあり、AIによって生成された画像や動画を正確に検出する必要性が高まっています。場合によっては、専門的な知識を持たない人の目でも「何かおかしい」と気づけることがあります。たとえば、色や影の不自然さ、文字や数字の矛盾、人物の身体的特徴の違和感などです。しかし、こうした目視による判断だけでは限界があり、より体系的で信頼性の高い検出にはAI検出ツールの活用が不可欠です。

現在、画像や動画の真偽判定に利用されている代表的なAI検出ツールには、AI or Not、Hugging Face、V7 Deepfake Detector、Illuminartyなどがあります。これらのツールは、生成AI特有のパターンや痕跡を分析することで、AI生成コンテンツの検出を支援しています。

6つの重要ポイント

①　人工知能（AI）検出ツール（AIライティング検出ツール、AIコンテンツ検出ツール）は、AIによって生成されたテキストを識別するためのソフトウェアです。

②　AI検出ツールは、機械学習（ML）と自然言語処理（NLP）を用いて、言語パターンや文構造を分析し、トレーニング済みデータと比較することで判定を行います。

③　AI検出ツールで一般的に用いられる代表的な指標には、Classifier、Embedding、Perplexity、Burstinessの4つがあります。

④　AI生成テキストは、人間が書いた文章と比べて、PerplexityやBurstinessが低くなる傾向があります。

⑤　AI検出ツールは、誤検知（偽陽性）や見逃し（偽陰性）が発生する可能性があるため、結果を100％信頼することはできません。

⑥　AI検出ツールがテキストの出所（人間生成かAI生成か）を識別するのに対し、剽窃チェッカーは、他の情報源からコピーされたオリジナルでないテキストを特定することを目的としています。

AI検出ツールは、コンテンツが人間によって書かれたものか、AIによって生成されたものかを判断するための有用な手段であり、学術分野での活用も今後さらに広がっていくと考えられます。一方で、「AI検出」とフラグが立てられたコンテンツが必ずしもAI生成であるとは限らないことを理解し、人間が書いたオリジナルの文章が誤って評価されないよう、慎重に運用することが不可欠です。

本記事が、AI検出ツールの用途や仕組み、そしてそれらを最終的な判断材料ではなく、学生や研究者との対話や論文改善のきっかけとして活用する方法を理解する一助となれば幸いです。

よくある質問

Q1. AI検出ツールは100％正確で信頼できるものですか？

A1. いいえ、AI検出ツールは100％正確で信頼できるものではありません。AI検出ツールは学習データに基づいて判定を行うため、テキストが学習時のパラメータ範囲内に収まっている場合、誤検知（偽陽性）が発生することがあります。また、文章が非常に創造的で人間が書いたコンテンツに近い場合には、見逃し（偽陰性）が生じる可能性もあります。近年は、より自然で人間らしい文章を生成できる高度なAIライティングツールが普及しており、偽陰性は今後さらに増えると考えられています。
このような理由から、AI検出ツールは万能ではなく、AI生成コンテンツを判断する唯一の手段として用いるべきではありません。

Q2. 自分で書いた原稿が「AI生成」と判定された場合、どう対処すればよいですか？

A2. 手作業で執筆したにもかかわらずAI生成と判定されると、戸惑いや落胆を感じるかもしれません。しかし、前述の通りAI検出ツールは誤検知を起こすことがあります。これは、あなたの文章が検出ツールの学習データ（特にAIが重視する文構造や表現パターン）と偶然よく一致している場合に起こりやすい現象です。

以下は、文章をより「人間らしい印象」に整えるための実践的なポイントです。原稿を見直す際に、これらの点を意識して調整できる箇所がないか確認してみてください。

文の長さや構造に変化を持たせ、ストーリー性を高めましょう。
極端に長い文や短い文は避け、意味を損なわない範囲で適切に分割・調整します
専門用語を必要以上に多用せず、より自然で平易な表現を取り入れ、トーンに幅を持たせましょう。
過度に形式的で説明過多な表現は避け、簡潔で分かりやすい言い回しを心がけましょう。

以下は、人間が書いたテキストでありながらAI生成と判定された例２つです。

例①：

例②：

Q3. AI検出ツールは剽窃を識別できますか？ また、その逆は可能ですか？

A3. 完全にはできません。ChatGPTやその後継モデルなどのAIライティングツールは、学習データに含まれる単語や文の統計的なパターンをもとに、新しい文章を生成します。特定の文章をそのままコピーするのではなく、構造や言語パターンを利用して新たな表現を生み出すため、従来の剽窃チェッカーでは検出できないケースがあります。従来の剽窃チェッカーは、既存の文献や公開データと照合するテキストマッチングアルゴリズムを用いて、逐語的なコピーや言い換えられた表現を検出します。そのため、AIによって生成された文章が既存文献と一致しない場合、剽窃として検出されない可能性があります。同様に、AI検出ツールも、すべての剽窃テキストを正確に識別できるわけではありません。つまり、AI検出ツールと剽窃チェッカーは目的と仕組みが異なり、どちらか一方だけで完全な判定を行うことはできないのです。

Q4. 学術論文においてAI検出ツールを使用することは、倫理的に問題ありませんか？

A4. 一般的に、AI検出ツールの使用自体は倫理的に問題ありません。現在では、多くのジャーナルや教育機関が、提出された課題や論文の独創性を評価する補助的な手段として、AI検出ツールを利用しています。ただし、AI検出ツールは完全な信頼性や正確性を保証できるものではありません。誤検知（偽陽性）や見逃し（偽陰性）が発生する可能性があるため、独創性を判断する唯一の基準として用いるべきではないという点を理解する必要があります。そのため、AI検出ツールは慎重に使用し、可能であれば他の評価方法や人による判断と組み合わせて結果を相互に検証することが重要です。また、特定の書き手や言語背景に対するバイアスがないかにも注意を払う必要があります。AI検出ツールはコンテンツが人間によるものかAI生成かを判別するのに役立ち、学術界での使用も増えていますが、「AI検出」とフラグが立てられた事例が本当にAI生成であるかを確認し、人間が書いたオリジナルコンテンツが誤ってフラグを立てられないよう、慎重に使用すべきです。

参考文献

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