AIでさえ見抜けない？「AIが書いた文章」問題の現在地

こんにちは！みらいラボのモモです。

最近、「これってAIが書いたのかな？」と感じる文章が増えてきましたよね。

ところが厄介なのは、“AIが書いた文章”を見抜くための仕組みが、思った以上にあいまいで、時には人が書いた文章までAI扱いしてしまうことです。

私も調べながら「えっ、そこもAI判定されるの!?」とメガネがずり落ちそうになりました…。

今回は、なぜ判定が難しいのか、どこで混乱が起きやすいのか、そして私たちはどう向き合えばいいのかを、できるだけ分かりやすく整理します。

そもそも「AIが書いた文章」はなぜ問題になるの？

文章の出どころが重要になる場面が増えたことで、判定の需要が急に高まりました。でも同時に、誤判定による不利益も目立つようになっています。

困るのは「提出物」「レビュー」「情報発信」

文章の出どころが問われやすいのは、たとえば次のような場面です。

ここで起きやすいのが、「AIの利用がダメ」かどうか以前に、“誰が責任を持つ文章なのか”が曖昧になることです。

文章は読めても、作り方までは見えません。だからこそ「判定ツールで白黒つけたい」という流れが生まれます。

いちばん怖いのは、正しい文章が疑われること

教育の現場では特に深刻で、まじめに書いた文章が「AIっぽい」と言われてしまうと、本人の努力が踏みにじられます。

しかも、疑いを晴らすのって意外と難しいんです。証拠が“文章そのもの”しかない場合、言い分だけでは通りにくいからです。

AI文章判定の仕組みは大きく3タイプ

判定の技術は色々ありますが、考え方はだいたい3つに分けられます。ここを押さえると、「なぜ精度が安定しないのか」が見えてきます。

タイプ1：学習して見分ける（分類する）

人が書いた文章とAIが出した文章をたくさん集めて学習し、違いを見つけて判定する方法です。発想としては迷惑メール判定に近く、文章を見て「どっちっぽいか」を推定します。

強みは、特定の生成方法を知らなくても動きやすいところ。弱みは、学習したデータと違う書き方に出会うと外しやすいところです。

タイプ2：確率っぽさ（統計的なクセ）を探す

生成の仕組みには「次に来やすい言葉」を選ぶクセがあり、その偏りを手がかりにする方法です。

たとえば、特定の言い回しが不自然に整いすぎていたり、言葉選びが“選ばれやすい方に寄っている”と推定できると、AI寄りと判定されます。

ただしこれは、生成側の仕組みが分かるほど有利です。仕組みが変わったり、混ぜ書き（人が直す）されると難しくなります。

タイプ3：透かしを「検出」ではなく「確認」する

文章に“見えない印”を混ぜておき、専用の鍵で「この文章は印がある」と確認する考え方です。これがうまく回れば強力ですが、成立するには条件があります。

現実には、この条件を満たし続けるのが簡単ではありません。

なぜAIでも「AIが書いた文章」を見抜けないの？

判定が難しいのは、判定ツールの出来が悪いから…だけではありません。そもそも問題の構造がややこしいんです。

文章が上手いほど「AIっぽい」ことがある

丁寧で、文法が整っていて、論理がきれい。こうした文章は“良い文章”の条件でもあります。ところが判定では、整いすぎているとAI寄りに見えることがあります。

つまり、人がまじめに書いた「正統派の文章」ほど疑われるケースが生まれます。これ、すごく理不尽ですよね…。

引用・定義・専門用語が誤判定の火種になる

論文やレポートでは、引用や定義文が欠かせません。でも引用は、元の文章が広く出回っているほど“どこかで見た言い回し”になります。定義も、あえて変えない方が正確なので似通います。

判定ツールがこうした部分を「AIっぽい」と誤解すると、本人がどれだけ誠実でも数値が上がってしまうことがあります。

「AIっぽさ」を消す行為が、文章を壊してしまう

さらにやっかいなのが、判定に引っかからないように文章をいじる行為です。同じ意味でも言い回しを変えたり、わざと口語に寄せたり、文を短く刻んだり…。

こうした工夫が積み重なると、伝えたい内容より“判定を下げる作業”が主目的になってしまい、文章の品質そのものが落ちることがあります。

「内容は良いのに読みにくい」「筋が悪くなる」という逆転現象が起きるんです。

結局、これは“いたちごっこ”になりやすい

判定ツールは公開されているほど使いやすい一方で、回避する側も研究できます。生成する側が進化すれば、判定側も追いかける。判定側が強くなれば、回避の工夫も増える。

この構図がある限り、**判定は“完璧な確定”ではなく“参考情報”**に留まりやすいです。

現場で起きている混乱と、これから必要な考え方

技術の話だけでなく、運用のルール設計が追いついていないことが混乱の原因になっています。

「どこまでOK？」の線引きが人によって違う

文章作成支援には幅があります。

これらは同じ“使った”でも意味が違います。ところが線引きが曖昧だと、使う側は不安になり、教える側は疑心暗鬼になります。

大事なのは、「使ったかどうか」ではなく、どの工程で、何の目的で使ったかを説明できる設計です。

判定ツールの数字を“合否”に直結させない

数値は分かりやすいので、つい基準を作りたくなります。でも誤判定がある以上、数字だけで合否を決めるのは危険です。

判定は、あくまで「確認のきっかけ」。最終判断は、提出までのプロセスや、本人の理解度、内容の独自性などと合わせて行うのが現実的です。

これからの「信頼」は文章“以外”でも作る

文章だけで出どころを確定できないなら、別の材料で信頼を補う考え方が大切になります。たとえば、教育や仕事の場なら次が効きます。

こうした“プロセスの証拠”は、判定ツールより納得感を作りやすいです。

情報発信で「AIっぽい」と言われないためにできる工夫

ここからは、文章を書く側としての実践です。判定をすり抜けるためではなく、読む人の安心感を高める方向でまとめます。

具体性を増やす（数字・条件・判断理由）

抽象的で無難な文章は、どうしても似た形になりがちです。「何が」「どの条件で」「なぜそう言えるか」を足すだけで、読み手は納得しやすくなります。

体験は“盛る”より“範囲を正直に”

体験談があると説得力が出ますが、無理に作ると逆効果です。「試していないことは試していない」と書ける姿勢の方が、長い目で信頼されます。

私も、分からないのに分かったふりをして後で赤面しがちなので…ここは自戒です。

根拠の置き方を丁寧にする

断定を避けて、「現時点では」「この条件では」「こういう理由でそう考えられる」と、判断の枠を示すだけで、文章の透明性が上がります。読み手は“正解”より、“どう考えたか”を見ています。

判定ツールと、私たちはどう付き合うべきか

判定ツールは便利です。でも万能ではありません。上手な付き合い方は、次の一言にまとまります。「裁判官」ではなく「警報器」として使う。

怪しいかも、という合図を受けて、そこから人が確認する。こう考えると、誤判定の痛みを減らしつつ、悪用の抑止にもつながります。そしてもう一つ。

文章の価値は「誰が書いたか」だけで決まりません。読む人の役に立ち、誤解を減らし、責任を持てる形になっているか。ここが、これからの文章の“信用”を支える芯だと私は感じています。

まとめ

AIが書いた文章を見抜くのが難しいのは、判定の仕組みが未熟だから…というより、文章そのものが「人にもAIにも似てしまう」性質を持っているからだと思います。

整った文章、定義、引用、よく使われる言い回し。全部、誠実に書こうとするほど避けにくい要素です。

だからこそ、判定を数字で決めつけるのではなく、文章が生まれるまでのプロセスや、本人の理解、説明できる根拠を大切にする方向へ進むのが自然だと感じました。

私自身、便利な道具に頼りたくなる気持ちはすごく分かります。

でも、最後に責任を持つのは自分。文章の“信頼”は、派手なテクニックより、正直さと具体性の積み重ねで作られる——そんな基本に、改めて立ち返りたいです。

参考サイトまとめ

• Why is it difficult even for AI to detect ‘AI-written text’?
  https://gigazine.net/news/20260118-ai-text-detection-problem/
• 「自分で書いた」と証明するために論文を“最適化”する学生たち。AI検出ツールをめぐる混乱
  https://levtech.jp/media/article/column/detail_677/
• AIが書いた文章を見破るサイト10選｜精度と活用法を徹底解説
  https://fullfront.co.jp/blog/generative-ai/writting/ai-text-detection-tools-accuracy/