AIコンテンツ検出
12の言語ルールでテキストを分析：AIクリシェ、文の均一性、語彙多様性（TTR）、一人称代名詞、接続表現、受動態、口語マーカー。
AIテキスト検出の仕組み
AI検出器は外部APIやニューラルネットワークなしに、言語パターンのみでテキストを分析します。12の独立したルールをチェックし、0〜100%の最終スコアを算出します。スコアが高いほど、機械生成テキストのシグナルが多く見られます。テキストは保存も共有もされません。
分析内容
AIクリシェフレーズ
ChatGPTや類似モデルが多用する75以上のテンプレート表現：「注目すべきは」「重要なことに」「まとめると」「近年では」など。
文の均一性
AIはほぼ同じ長さの文を書く。人間はそうではない。ツールは標準偏差を測定し、過度な規則性を検出する。
語彙多様性（TTR）
Type-Token Ratio — ユニーク語数を総語数で割った値。TTRが低いほど語彙が貧弱で繰り返しが多い。AIの特徴。
一人称代名詞
AIは一人称をほとんど使わない。「私は」「僕が」「自分の」の密度が低いことは機械的著者のシグナル。
接続表現
ChatGPTは「しかし」「さらに」「したがって」「一方で」を多用する。ツールは文あたりの密度をカウントする。
受動態・非人称構文
AIは能動的主語を避け、「〜とされている」「〜と考えられる」「〜が示されている」などの受動・非人称構文を多用する。
感情的句読点
感嘆符、三点リーダー、ダッシュの欠如は、機械的で平坦なトーンを示す。人間の文章はより表現豊か。
口語マーカー
50以上の口語表現、スラング、フィラーワード。AIは「ぶっちゃけ」「めっちゃ」「やばい」「っていうか」などをほとんど使わない。
語の繰り返し
内容語が過度に頻繁に出現する場合、AIの生成に典型的な限られた語彙範囲を示す。
平均文長
AIは長く複雑な文を構築する傾向がある。平均20〜28語以上は疑わしいシグナル。
構造パターン
箇条書き、番号付きリスト、見出しが多すぎるのはAI生成の典型的なスタイル。
疑問文
人間は質問する — AIは答える。テキスト中の複数の疑問符は機械的著者の可能性を下げる。
よくある質問
結果は目安です。ニューラルネットワークなしの言語分析では絶対的な精度を保証できません。ジャンル、スタイル、トピックがすべて結果に影響します。検出器は200文字以上のテキストで最もよく機能し、ChatGPT、GPT-4および類似モデルに典型的なパターンを識別します。
いいえ。テキストはサーバー上で完全に分析され、保存も、第三者への共有も、外部APIへの呼び出しもありません。分析後には何も残りません。
現在、ウクライナ語、英語、スペイン語、ポルトガル語、フランス語、日本語に対応しています。各言語には独自のクリシェ辞書、接続表現、口語マーカーがあります。さらに多くの言語が予定されています。
課題やレポートを確認する教師や学生。公開前にコンテンツを確認する編集者やジャーナリスト。コンテンツの真正性を確認するSEOスペシャリスト。テキストが人間によって書かれたことを確認する必要があるすべての人。
ツールは有料APIを使用していません。分析は言語ルールのみで構築され、サーバー上で実行されます。これにより、チェック数の制限なしに無料で維持できます。