ターンイットンはAI検出できる？ モデル・レポート・精度解説

ChatGPTのようなAIライティングツールが普及する中、多くの人々が「ターンイットンは本当にAI生成のコンテンツを見抜けるのか？」と疑問に思っています。

この記事では、ターンイットンのAI検出の仕組み、検出可能な点と不可能な点、そしてそれが今日の学術の誠実さにどのような影響を与えるのかについて詳しく解説します。

TurnitinはAIを検出できるのか？

はい。

Turnitinは公式に2023年にAIライティング検出ツールを導入しました。この機能は、既に多くの教員が剽窃チェックに使用している類似性レポートに直接組み込まれています。しかし、単にコピーされたテキストを探すのではなく、このツールはChatGPTのような大規模言語モデルやQuillbotのようなツールを用いて生成またはパラフレーズされた可能性があるかどうかを検出します。

実際にどのような内容が検出されるのか？

TurnitinのAIモデルは、ChatGPT、Claude、その他の大規模言語モデル (LLMs)によって作成されたように見える内容にフラグを立てるよう訓練されています。文章構造、語彙パターン、そして文体を分析し、これらがAI生成コンテンツであることを示唆している可能性があります。

レポートは結果を2つのカテゴリーに分類しています：

• ✅ AI生成テキスト
  AIツールによって直接作成されたように見える内容。

• 🔄 AIパラフレーズテキスト
  AIで生成された後、QuillbotやAIスピナーなどのパラフレーズツールで書き換えられた内容。

  

つまり、Turnitinはますます高度化しており、単にAIが全編執筆したエッセイだけでなく、機械による巧妙な修正も検出できるようになっています。

サポート言語（2025年7月現在）

現在、TurnitinのAI検出は英語、日本語、スペイン語に対応しています。

ただし、AIパラフレーズ検出―Quillbotなどのツールで書き換えられた内容を検出する機能―は、現時点では英語の文章にのみ対応しています。

AIライティング検出レポートは教員と管理者のみが閲覧でき、学生はデフォルトでこのフィードバックを見ることができません。

TurnitinはどのAI検出ツールを使っているのか？

Turnitinは他の多くのプラットフォームとは異なり、外部のAI検出サービスに頼りません。代わりに、自社でAIW（AIライティング検出）とAIR（AIリライト検出）というツールを開発しました。これらの高度なシステムは、特にAIによって生成された、またはAIによって書き換えられたコンテンツの痕跡を分析するために訓練されています—両者には大きな違いがあります。

AIWは、GPT-3、GPT-4、またはGeminiといった大規模言語モデルが通常作り出すパターンの検出に特化しています。これらのモデルは、インターネット上の膨大なデータから、もっとも可能性が高い次の単語を選んで文章を生成します。確かに賢く聞こえますが、その結果、文章が非常に均一になってしまう — つまり、一貫性が強すぎるのです。一方で、人間が書く文章は、独特の癖や不規則性、予測できない表現に満ちています。TurnitinのAIWモデルは、まさにその違いを検出するために訓練されています。

つまり、TurnitinはChatGPTのコンテンツを検出できるということです。

この検出システムは単なる推測ではなく、LLMによって文が生成された確率に基づいて判断を下しています。文が予測可能で機械的な構造に近いほど、その文はフラグ付けされやすくなります。ただし、Turnitinは個々の単語を評価するのではなく、だいたい5～10文程度のセグメントごとに分析し、文脈も維持しています。各セグメントには0から1までのスコアが割り当てられ、1はAI生成の可能性が非常に高いことを示します。

そして、検出はここで終わりません。もしセグメントがAIで作られたと判断された場合、そのセグメントは次にTurnitinのもう一つのツールであるAIRに渡され、QuillbotやGrammarlyのパラフレーズツールのようなAIリライターが使われたかどうかが評価されます。このプロセスは、検出を回避するために多くの学生がAIを利用して既存のAIコンテンツを書き換えている現状を踏まえると非常に重要です。AIRの役割は、そうした機械的な書き換えの層を見逃さないことにあります。

また、両ツールはAI生成テキストだけでなく、さまざまな分野、教育レベル、言語背景を持つ実際の学生のエッセイも含めた多様なデータで訓練されています。これにより、バイアスが軽減され、特に英語を第二言語とする学生や、あまり一般的でない学術的文章を書く学生に対する偽陽性が減少します。

つまり、学生が論文を提出すると、Turnitinはそれを分割し、各部分を機械的に生成された構造の兆候がないかを詳しく分析します。そして、AIパラフレーズツールが使われていないかをチェックし、最終的に教員向けに視覚的なレポートとして提示します。このレポートは、単にテキストにフラグを立てるのではなく、どの部分がAIによって作られたのか、どの部分が他の機械によってパラフレーズされたのかを明確に示しています。

TurnitinのAI検出器がチェックできるファイルの種類は？

TurnitinのAIライティング検出は、あなたが何を書くかだけでなく、どのように提出するかにも大きく影響します。もしファイルが定められた技術的要件を満たしていなければ、TurnitinはAIチェックを一切行いません。AI生成コンテンツのスキャンを希望する場合、知っておくべきポイントは以下の通りです。

まず、文書には十分なテキストが含まれている必要があります。Turnitinでは、最低300語、つまりリストやコード、アウトラインではなく、散文として300語以上が求められます。なぜ以前の150語からこの基準に上方修正されたのか？Turnitinによると、内部テストで、わずかな文章量の増加が検出精度を大きく向上させることが判明しているためです。長い文章が、AIライティングに特有のパターンを捉えやすくするのです。

また、最大30,000語までという上限も設けられています。これを超えると、TurnitinはAIスキャン自体を行いません。この語数制限は、詳細な分析とモデルの効率性を両立させるためのものです。

ファイル形式としては、Turnitinは標準的な学術フォーマットに対応しています：
✅ .docx
✅ .pdf
✅ .txt
✅ .rtf

逆に、利用できないのは、普通のテキストとして読めないもの、つまりGoogle Docsのリンク、スプレッドシート、または画像として保存されたPDFです。

📌 ファイルサイズも重要な要素です：上限は100 MB未満とされており、テキストファイルに対しては十分な余裕があります。しかし、もしファイルに多数の埋め込み画像や複雑なフォーマット、またはスキャンされたページなどの重い要素が含まれている場合、サイズ制限を超えてしまい、ファイルが拒否される可能性があります。

最後に、言語フィルターについてです。AI検出は英語、日本語、スペイン語で利用可能ですが、AIパラフレーズ検出―例えばQuillbotなどのツールで文章を言い換えた場合―は、現時点では英語のみで対応しています。

つまり、ファイルが100 MB未満で、300語から30,000語の範囲内、読みやすい文書形式で、サポートされている言語のいずれかで記述されていれば、TurnitinはそのファイルをAI検出の対象として処理します。そうでない場合は、AIスキャンがスキップされるか、全く実行されません。

TurnitinのAI検出レポートの正確性はどれほどか？

TurnitinのAI文章検出機能は、現在類似性レポートに組み込まれていますが、実際のところどれほど信頼できるのでしょうか？

文書が提出され、Turnitinの技術的基準（最低単語数、ファイル形式、言語など）をクリアすると、システムはテキストを処理し、青いバッジで示されたAIスコア（パーセンテージ表示）を表示します。この数値は、TurnitinのモデルがAIによって生成されたと判断した該当部分の文章量を示しており、論文全体の割合ではありません。

しかし、もしそのスコアが20%未満の場合、Turnitinは数値ではなくアスタリスク (*%) で表示します。なぜなら、プラットフォームは低いAIスコアは信頼性が低いと認識しており、偽陽性のリスクが高くなる可能性があるためです。これは品質管理のための正直な対策です。

もしTurnitinが文書を処理できない場合（例えば、ファイル形式が誤っている、単語数が足りない、またはAI検出機能が開始される前に提出された場合）、スコアの代わりに灰色のダッシュ (– –)が表示されます。非常に稀に、処理中に問題が発生すると、エラー (!) 記号が表示されます。

Turnitinの精度：その裏付けとなるデータ

Turnitinは、偽陽性率（FPR）が1%未満であると述べています。つまり、100件の完全に人間が執筆した論文のうち、誤ってAI生成と判断されるのは1件未満ということです。これが彼らのゴールドスタンダードであり、大規模な内部テストで裏付けられています。

実際、2023年4月にTurnitinは、従来の学生ライティングがAI出力と誤認されないように、ChatGPT以前の80万件の学術論文を用いた大規模なベンチマークテストを実施しました。このテストにより、同社は検出手法をさらに洗練し、誤警報を防ぐための分類モデルの強化を図ることができました。

しかし、ここにはトレードオフがあります。偽陽性率を低く抑えるため、Turnitinは実際のAI生成テキストの最大15%を見逃すことを容認しています。つまり、もしAI検出器が論文の50%にフラグを付けた場合、実際にAIによって執筆された部分は約65%に近い可能性があるということです。この慎重なアプローチは、積極的な検出よりも学生の公平性を重視するための意図的な措置です。

Turnitinは、学生を誤ってAI使用で告発することが重大な影響を及ぼす可能性があるため、慎重な運用を心掛けていると認めています。その結果、同社は人間が書いた作品に誤ってフラグを付けない精度を重視し、すべてのAI生成部分を検出するリコールよりもその精度を優先しています。

精度向上を実現するモデル改善策

Turnitinは、実際の利用データに基づいて検出プロトコルを積極的に改善しています。主な更新内容は以下の通りです：

• ノイズを減らし信頼性を向上させるために、AI検出の最低単語数を150語から300語に引き上げる。
  変動が大きく偽陽性のリスクがあるため、20%未満のAIスコアは表示しない。

• 序論と結論の分析手法を見直す。初期テストで、これらの部分は一般的な表現や予測可能なパターンのために偽警報を発しやすいことが分かったためです。

TurnitinのAI検出は無料ですか？

TurnitinのAI検出は、教育者が新たな課題に迅速に対応できるよう、プレビュー期間中は無料で提供されていました。しかし、2024年1月からは、継続的な研究、開発、そしてインフラの改善を支えるため、Turnitinは有料ライセンスモデルに移行しました。つまり、AI検出機能は今後、基本ライセンスに加えて追加の費用が発生する仕組みになっています。

よくある質問

Q1: TurnitinはAIチェックのためにどのような検知方法を使っていますか？

Turnitinでは、AIで作成された文章（AIW）を検知するツールと、AIによってパラフレーズされた内容（AIR）を見つけるツールという、2種類の自社開発ツールが使われています。

Q2: TurnitinはAIを検出した場合、知らせてくれますか？

はい、ただし、そのAIレポートは教師と管理者のみが確認でき、学生には自動的にフィードバックが提供されることはありません。

Q3: Turnitinではどの程度のAI利用が許容されますか？

具体的な制限は設けられておらず、各学校が許容するAI利用の度合いを決めています。

Q4: TurnitinでAI検出を回避するにはどうすればよいですか？

自分自身の言葉で書くこと、AI支援を受けた文章を十分に見直すこと、そしてエッセイ全体やパラフレーズにおいてAIに全面的に頼らないことが重要です。

最後の考察

では、TurnitinはAIを見つけられるのでしょうか？ 短い答えは「はい」です。しかし、完璧ではなく常に進化中です。AIツールはますます高度になっており、Turnitinもそれに追いつくために努力しています。結局、これは一つのツールに過ぎません。大切なのは、学生と教師がそれをどう使うかであり、正直で情報に基づいた行動が公正さを保つ最良の方法です。