AI検出ツール — 3エンジン合議で文章を無料判定

各社が掲げる精度の数字は、それぞれ自社で用意したデータセットで測ったものです。測定に使う文章が違えば数字は変わるので、A社の98%とB社の95%を並べて比べても意味がありません。

代わりに見るべき点は3つあります。

1つ目は、そのツールが自社モデル1つで判定しているのか、複数を照合しているのか。単一モデルは、そのモデルが苦手とする文章に対して構造的に弱く、その弱点はユーザー側からは見えません。

2つ目は、判定の根拠を示すか。全体スコアだけを返すツールと、文単位でどこが疑われているかを示すツールでは、実務での使い勝手が大きく違います。指摘を受けた側が反論する場面では特にそうです。

3つ目は、入力した文章を保存するかどうか。提出前の原稿や未公開の記事を扱うなら、これは精度より優先される場合があります。

複数エンジンを走らせると、スコアが3つ手に入るように見えますが、実際に価値があるのは4つ目の情報です。それは「3つが一致したかどうか」という事実そのものです。

3つとも人間判定で揃った場合、これは単一エンジンの人間判定より格段に強い材料になります。3つが揃って AI 判定した場合も同様です。

問題は割れたときですが、これも実は有用な情報です。割れたということは、その文章が検出器にとって判断の難しい特徴を持っているという意味であり、「AIが書いた」という意味ではありません。指摘を受けている場面では、この区別が決定的に効きます。

私たちが合議の結論だけでなく、各エンジンの個別スコアと食い違いの事実をそのまま表示しているのはこのためです。数字を1つに丸めてしまうと、この4つ目の情報が消えてしまいます。