無料AI文章検出ツール

判断上の警告

テキストのスコアは、誰が書いたかを証明できません

結果だけを使って、学生を非難し、候補者を不採用にし、書き手に不利益を与え、契約を執行しないでください。下書き、出典、改訂履歴、著者の説明を確認してください。

AI らしい下書き

「今日の急速に変化する状況において、組織はバランスの取れたアプローチを維持しながら、イノベーションを受け入れなければなりません。」

一般的な枠組みと、均一な文の構造は、弱い文体上の信号を上げることがあります。それでも、AI が書いた証明にはなりません。

人間に特有に見える下書き

「火曜の 6:40、パン屋のシャッターはまだ下りたままだったので、バスの中で書き出しの段落を書き直した。」

具体的な個人の細部は人間らしく見えますが、AI モデルはそれをまねできます。文脈と改訂履歴は、それでも重要です。

混在、または編集されたテキスト

生成されたアウトラインは一文ずつ書き直されることがあり、人間の下書きはアシスタントによって磨かれることがあります。

著者の混在は最も難しいケースであり、二値のラベルへ無理に入れず、通常は不確実として扱うべきです。

これらは説明のためのパターンであり、ベンチマーク用のサンプルや、保証された分類ではありません。

AI テキスト検出 — これは AI が書いたものですか？

DeepFakeCheck の AI テキスト検出は、最大 2,000 文字について、AI の補助と結びつく書き方のパターンを確認します。返すのはリスク評価であり、検証された著者の確率ではありません。登録は不要です。送信したテキストは最大7日間保持され、その後自動的に削除されます。

AI テキスト検出の仕組み

現在のサービスは、文体上の証拠を確認するよう指示した言語モデルを使います。これとは別のパープレキシティ計は動かさず、著者であることの数学的証明も主張しません。これは文章のパープレキシティを測る計器ではありません。確認するのは次です。

• 構造：不自然に硬いつなぎ、繰り返される型、一貫して均一な文のパターン。
• 具体性：具体的な経験、出典の細部、検証できる文脈のない、一般的な主張。
• 内部の整合：引用、例、事実のパターンが、周囲の文章と矛盾すること。

結果が確立できないこと

磨かれた人間の文章はモデルの出力に似ることがあり、編集されたモデルの下書きは人間の文章に似ることがあります。翻訳、アクセシビリティのためのツール、文法修正、母語ではない書き手の文章も、文体を変えます。結果は、どのモデルが文章を書いたかを信頼して特定できず、人が不正をしたことも証明できません。

テキスト検出が使われる場面

• 教師と学術公正の担当が、学生の提出物をふるい分ける。学生との会話と組み合わせ、単独の判断にはしない。
• 編集者とコンテンツ管理者が、フリーランスの提出物に、開示されていない AI 利用がないか確認する。
• 採用担当が、カバーレターと文章サンプルを評価する。
• 出版社と広報チームが、AI 生成のプレスリリースや、やらせのレビューを見つける。
• マーケットプレイスの信頼チームが、AI 生成の商品説明や偽レビューを識別する。

AI テキスト検出の正直な限界

率直に言う必要があります。テキスト検出は、画像・動画・音声・テキストの4つのうちで、最も信頼性が低いものです。登録は不要で、無料枠には限りがあります。注意深く編集された AI 出力、AI と人間が混ざった文章、翻訳されたテキスト、英語を母語としない人の文章は、いずれも偽陽性を生むことがあります。検出器は、複数の材料の一つとして使ってください。学術上の不正や契約違反を誰かに問う、唯一の根拠にしてはいけません。