AIテキストを人間らしくする、
一拍ずつ。

意味の忠実性を重視して設計された、学術第一のAI人間化ツールです。AIテキストを自然で人間らしい文体に変換します。意味、重要語、引用、整った文法、正式な学術的文体を保持します。Turnitinのような大学水準の検出器で低いAIスコアを維持します。

Academic researcher using TextPulse.aiAcademic researcher using TextPulse.aiAcademic researcher using TextPulse.aiAcademic researcher using TextPulse.aiAcademic researcher using TextPulse.aiAcademic researcher using TextPulse.ai

84,000+

International Researchers

4.9

Average Rating

以下で発表する研究者に信頼されています

Elsevier logoSpringer Nature logoWiley logoIEEE logoTaylor & Francis logoSAGE Publishing logoCambridge University Press logoOxford University Press logoMDPI logo

動作を見る

人間化処理の実例です。挿入された語はすべて強調表示され、引用は保持され、下に完全な指標レポートが表示されます。

TextPulse AI humanizer workspace humanizing AI-generated academic text: the AI input beside the humanized output in Insertions view with every added word highlighted green, citations preserved, and the edit metrics bar showing rewrite, readability, perplexity, burstiness, and an 82% human score

研究水準のAI人間化を、設計段階から。

品質、精度、速度を必要とする学術執筆者のために設計された、すべての機能。

NLP + LLM + KB ハイブリッドエンジン

人間が書いた査読済み研究論文の全分野にわたるデータセットで調整された微調整済み言語モデル、高度な構文認識NLPアルゴリズム、語彙知識ベースを組み合わせ、AIから人間への文体変換を行います。

文法的に整った出力

二層の文法保護です。統計層では、言語モデルを文法的に整った研究文に合わせて調整し、規則ベースのNLP層では、各言い換えを構文木に照らして検証します。

意味の忠実性

意図した意味、重要語、本文中引用、適切な文法、正式な学術的文体を全体で維持します。

多様なLLMへの対応

OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Perplexity、Meta Llama、DeepSeek、Qwen、Mistralなど、先端AIモデル群の異なる文体的特性を認識し、処理します。

AI指紋の分析と除去

burstiness(文レベルの変動)、perplexity(語レベルの予測可能性)、token distribution(統計的パターン)などの本文中の言語指標を分析し、AI指紋を検出して除去します。

多言語対応

60+言語のテキストを人間らしくしつつ、各言語に固有の文化的ニュアンス、慣用表現、学術的慣例を保持します。

0+

国際研究者

0+

大学

0+

言語

0%

平均AIスコア低下率

どのAIモデルでも入力。人間の文章として出力。

TextPulseはChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Grok、Llama、その他すべての主要モデル群のテキストを人間らしくし、AI検出器が指摘する統計的特性を除去します。

検出器へ直接

ChatGPT、Claude、Gemini、その他のモデルからの下書きを、そのまま提出。

AIとして判定

まずTextPulseを通す

同じ下書きを、検出器に触れる前に人間らしくしたものです。

人間らしく読まれる

主要なAI検出器をすべて回避

TextPulseは、大学水準および企業向けのすべての検出器でAIスコアを下げ、誤りを導入しません。

  • Turnitin ロゴTurnitin
  • GPTZero ロゴGPTZero
  • Copyleaks ロゴCopyleaks
  • Originality.ai ロゴOriginality.ai
  • ZeroGPT ロゴZeroGPT
  • Scribbr ロゴScribbr
  • QuillBot ロゴQuillBot
  • Winston AI ロゴWinston AI
  • Sapling ロゴSapling
  • Crossplag ロゴCrossplag
  • Writer ロゴWriter
  • BrandWell ロゴBrandWell
  • Turnitin0% detected as AI
  • GPTZeroHuman 100%
  • CopyleaksAI Content 0%
  • ZeroGPT0% AI GPT
  • Originality.aiAI use 15% or less

TextPulseでヒューマナイズしたテキストに対する独立系AI検出器の実際の結果。最終確認: 2026年8月。

設計された、研究に基づくAIヒューマナイザー

このヒューマナイザーエンジンは、1本の理論研究論文を起点としており、その後、NLPエンジニアと研究者による多数回の実証的かつデータ駆動型の微調整を経ています。ベンチマーク結果を詳しく見ると、そのことが分かります。

自然さのために人間化する

テキストの言語的特性を操作することで、機械的なAI支援下書きを人間らしい文体に書き換えます。

人間化された出力

In the realm field of natural language processing, this study work delves into investigates transformer architectures through the lens of using semantic understanding — underscoring. This highlights a pivotal major shift in how machines interpret human language. the manner in which human language is interpreted by machines.

人間化強度スライダー

5段階で人間化の強度を微調整します。Mildに寄せると意味の忠実性を最大化でき、Aggressiveに寄せるとAI検出器の通過率を最大化できます。意味の忠実性と回避率の最適なバランスを得るには、Balancedのままにしてください。

Humanization intensity
0.25.50.751
Mild: The least amount of rewrite. The highest faithfulness at the expense of a lower chance of detection bypass. Safest if you prioritize semantic faithfulness.
Intensity vs. Bypass Rate, Faithfulness & Rewrite %
65%75%85%95%Mild0.25Balanced0.75Aggressive95.68%69.6%84.4%
Detection bypass (avg)Semantic faithfulnessRewrite % (word-bigram divergence)

大学水準のAI検出を明確に

人間化をテキストのスタイル変換タスクとして扱い、人間化機能は人間の文章に似た言語パターンを注入し、AIの文章に似たパターンを除去します。その副産物として、テキストは検出器が一般に認識しにくい安全域のトークン分布へ移行し、その結果としてAIスコアが低下します。

2,000文書のコーパスにおける最近のベンチマークでは、出力はTurnitin AIで92.33%の通過率、Originality.aiで89.12%、GPTZeroで87.91%を達成し、意味の忠実性は94%超を維持しました。

Turnitin logoTurnitin
GPTZero logoGPTZero
Copyleaks logoCopyleaks
Originality.ai logoOriginality.ai
ZeroGPT logoZeroGPT
Winston AI logoWinston AI
Intensity vs. Bypass Rate & Faithfulness
80%85%90%95%Mild0.25Balanced0.75Aggressive92.33%89.12%87.91%
Turnitin AIOriginality.aiGPTZeroSemantic faithfulness

意味的エンティティを保持

AI入力

Recent advances in catalytic CO₂ reduction demonstrate that copper-based nanostructures significantly enhance selectivity toward C₂+ products such as ethylene (C₂H₄) and ethanol (C₂H₅OH), rather than simple methane (CH₄) formation (Nitopi et al., 2019). This shift in product distribution—driven by tunable surface morphology and local pH gradients—represents a promising pathway for sustainable fuel synthesis. Density functional theory (DFT) calculations further reveal that *OCCO intermediates stabilize preferentially on Cu(100) facets, lowering the energy barrier for C–C coupling (Calle-Vallejo & Koper, 2013). Notably, incorporating trace nitrogen dopants into the catalyst lattice appears to modulate charge distribution, improving Faradaic efficiency by upwards of 15%.

人間化後

In recent years, catalytic CO₂ reduction has been shown to improve selectivity towards C₂+ products, including ethylene (C₂H₄) and ethanol (C₂H₅OH) compared to simple methane (CH₄) production through the use of Cu based nanostructures (Nitopi et al., 2019). Tunable surface morphology and local pH gradients play a role in this improvement, which suggests that the development of new catalysts for sustainable fuel production may be possible. Density functional theory (DFT) calculations have also revealed that OCCO intermediates tend to be more stable on Cu(100) aspects with a lower barrier for C-C coupling (Calle-Vallejo & Koper, 2013). Doping the catalyst with traces of nitrogen could potentially improve Faradaic efficiency by upwards of 15% by influencing the distribution of charge.

本文中の引用を固定

このエンジンは学術的な出典形式を極めて慎重に扱います。APAの括弧形式と叙述形式、IEEEの数値括弧、MLAなど、主要な引用スタイルをすべて自動的に検出して保持するため、参考文献は全体を通して損なわれず、正しく構造化されたままです。

人間化された出力APA 引用を保持済み

Self-efficacy beliefs shape both persistence and performance in academic settings, as Bandura (1997) argued in his foundational work. Later meta-analyses confirmed moderate to strong effects across disciplines (Richardson et al., 2012; Honicke & Broadbent, 2016).

学術的なトーンと大学水準の可読性を維持

多くの人間化ツールは、くだけた会話調とくだけた表現を既定にしています。当社のエンジンは査読付き研究論文のみで学習されており、Flesch-Kincaidの学年レベルを14-16+の範囲に保つよう最適化されているため、すべての言い換えで正式な語彙を提供します。

強度と可読性 (FK学年)
人間の学術範囲 (FK 13-18)121416182022Mild0.25Balanced0.75AggressiveAIベースライン (FK 20.9)
人間化後の出力 (FK学年)AIベースライン (FK 20.9)

整った文法を維持

一部の人間化ツールは、AI検出を回避するために、意図的に綴り、文法、句読点の誤りを挿入します。AIスコアは下がりますが、出来の悪い文書にもなります。当社のエンジンは正確性をスコアと引き換えにすることはありません。LanguageTool APIを用いて188,000文書のデータセット全体でベンチマークを行った結果、文法および書式の正確性は94.22%でした。

強度と文法スコア
90%92%94%96%Mild0.25Balanced0.75Aggressive
文法スコア (LanguageTool)

冗長さを削減

長く回りくどいAIの埋め草や機械的なつなぎ表現を、意図した意味を保ちながら、簡潔で要点を押さえた文に圧縮します。この例は、同じ意味を約60%少ない語数で表しています。

人間化された出力

It is important to take into consideration the fact that artificial intelligence detection systems utilize various mathematical methodologies in order to analyze text, which means that writers need to be aware of how they structure their sentences. Because AI detectors analyze text using mathematical formulas, writers must actively vary their sentence structures.

Human Scoreと完全な指標を取得

Human Score: 文書ごとのヒューリスティックで、強度、書き換えの深さ、語の変化、文長の変化、トークン分布に基づき、AI検出器がそのテキストを人間が書いたものとみなす可能性を推定します。

書き換え率: 元の文に対して変更された語数の割合。

可読性: 元の式に基づくFlesch-Kincaidの学年レベル。

Perplexity: 語の変化と驚きの分布 (type-token ratio)。

Burstiness: 文レベルの変動 (標準偏差)。

78%

書き換え

16.9

可読性

101

Perplexity

89%

Human Score

人間が書いた可能性が非常に高い

Burstiness

60以上の言語での多言語人間化

私たちは国際的な研究コミュニティを支援します。学術誌、グローバルチーム、多言語の課題, 人間化機能は、実際に執筆した言語で動作します。

English中文EspañolPortuguêsالعربيةFrançaisDeutsch日本語한국어РусскийTürkçeहिन्दीTiếng ViệtBahasa IndonesiaไทยPolskiItalianoУкраїнська+ 40件以上
TextPulseの多言語AIヒューマナイザーによるスペイン語の学術文の人間化, 自動検出された言語, 変更履歴の差分出力, そしてメトリクスバー上の86%の人間スコア
TextPulseMicrosoft Word

変更履歴をMicrosoft Wordにエクスポート

指導教員, 編集者, 共同執筆者にそのまま提出できる人間化です。ヒューマナイザーの単語単位の差分は, ネイティブの変更履歴付きの.docxとしてエクスポートされます。ファイルをWordで開き, 共同執筆者の修正を確認するのと同じように, 各編集を承認または却下してください。

Microsoft Wordで開いた変更履歴付きの人間化テキスト

すべての執筆者のために構築されたAIヒューマナイザー

博士課程の研究者からコンテンツマーケターまで, TextPulseは執筆の文脈と読者に応じて適応します。

84,000人以上の研究者に信頼されています

200以上の大学の学術関係者が, 出版可能な人間化のためにTextPulseを利用しています。

4.96,200件以上のレビューより

英語を母語としない話者として, 私は論文の下書きを作成するためにAIに頼っています。このアプリは, すべての専門用語を保持しつつ, 同じ内容を自然に読める文章にしてくれます。

PS

Dr. Priya S.

Indian Institute of Science

TextPulseの前に他のヒューマナイザーを3つ試しました。どれも方法論のセクションを壊し, 用語を無意味なものにしてしまいました。これはすべてを整然と保ってくれました。おすすめです。

MD

Marcus D.

NYU

ご要望に応じてレビューします。freeze terms機能が私にとって最も優れた点でした。化学命名法をすべて固定し, このツールはそれらに一切触れずに処理してくれました。それだけで5つ星です。

SM

Sophie M.

LMU Munich

私は複数の論文でtext pulseを使っています。素晴らしく, おすすめします。

WC

Dr. Wei C.

Tsinghua University

私の論文指導教員は, 受理前にTurnitin detectorで下書きを確認します。このヒューマナイザーに切り替えてから, スコアは大幅に下がり, 正直なところ大きな助けになりました。しかも, 文章は実際に良く, 重大な誤りもありません。TP Teamに感謝します!

AO

Aisha O.

University of Toronto

他のツールは機能せず, ひどい結果でしたが, TextPulse Aiは今のところ順調です!!

JH

James H.

Durham University

良い仕事です。ヒューマナイザーツールは有用です。何が変わったかを確認でき, 必要な箇所を調整できます。

PJ

Park J.

Seoul National University

投稿用のIEEE journal paperで使用し, すべての結果に満足しています

ER

Elena R.

Sapienza University of Rome

TP humaniserを私の大学院生全員に勧めましたし, 継続中の出版物に取り組む研究者にも勧めます。

DO

David O.

University of Edinburgh

いくつかの記事でArabic humanizerを使いましたが, 結果はprofessonalなので, 皆さんに感謝します

FA

Fatima A.

King Saud University

excellent and top demais!!! <3

TS

Tomás S.

University of São Paulo

ここ数週間、頻繁に使っていますが、TextPulse の結果には非常に満足しています。

NM

Nguyen M.

Vietnam National University

このオンラインプラットフォームで論文を人間化した後、他の学生にも勧められると確信を持って言えます。

LM

Lukas M.

ETH Zurich

スペイン語の humanizer は私にはうまく機能しました。

MG

María L.

University of Barcelona

課題のためにこの humanisation tool を使って大量の作業を行い、完了しました。支援は非常に手厚く、感謝しています。

TY

Tanaka Y.

University of Tokyo

AI スコアの低減のための解決策が必要だったので、このアプリを使いました。研究者には強く推奨します。

NA

Nurul A.

University of Malaya

素晴らしい仕事です。記事を書き直す手間を大幅に省けましたので、これは非常に優れたソフトウェアで、5つ星だと言わざるを得ません。

RP

Rizky P.

Universitas Gadjah Mada

私は一度に章全体、8,000+語を処理しますが、TextPulse は参考文献や統計を1つも削除せずに対応してくれました。個人的な経験から強く推奨します。

LW

Lim T.

National University of Singapore

私にとって最も重要なのは引用です。私は番号形式を使っており、他の2つの ai tools を試したときは、いつもそれらが削除されてしまいました。私は、その IEEE 形式の引用を保持してくれる1つの tool だけが必要でしたが、ついにここで見つけました。改めてありがとうございます。今後の論文でも必ずまた使います。

ZH

Zainab H.

Quaid-i-Azam University

私には良かったのですが、支払いに問題がありました。すると技術チームが非常に迅速に返信して対応し、同じ日に問題を解決してくれました。

EY

Emre Y.

Boğaziçi University

優れており、高度な humanising platform として強く推奨します。

DV

Dmitry V.

RTU MIREA

主要大学の研究者に信頼されています

Massachusetts Institute of Technology - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーMassachusetts Institute of Technology
University of Oxford - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーUniversity of Oxford
LMU Munich - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーLMU Munich
Sorbonne University - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーSorbonne University
ETH Zurich - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーETH Zurich
Utrecht University - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーUtrecht University
Karolinska Institutet - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーKarolinska Institutet
University of Barcelona - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーUniversity of Barcelona
Sapienza University of Rome - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーSapienza University of Rome
Lomonosov Moscow State University - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーLomonosov Moscow State University
Koç University - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーKoç University
University of Tehran - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーUniversity of Tehran
King Abdulaziz University - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーKing Abdulaziz University
Cairo University - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーCairo University
University of Ibadan - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーUniversity of Ibadan
Quaid-i-Azam University - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーQuaid-i-Azam University
Indian Institute of Science - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーIndian Institute of Science
Tsinghua University - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーTsinghua University
Seoul National University - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーSeoul National University
University of Tokyo - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーUniversity of Tokyo
Chulalongkorn University - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーChulalongkorn University
Vietnam National University - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーVietnam National University
Universitas Indonesia - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーUniversitas Indonesia
National University of Singapore - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーNational University of Singapore
University of São Paulo - TextPulse.ai 学術 AI Humanizer パートナーUniversity of São Paulo

TextPulse AI Humanizer の比較

多くの AI humanizer は detector scores のみに注目しています。TextPulse は学術的な文章のために作られた唯一のもので、引用、用語、文体を保持します。

TextPulseその他
学術的な文体の保持
引用の保持
用語を固定1/4
強度レベル1/4
執筆モード
文章指標
人間化後ツールキット

AI Humanizer の料金

無料で始め、必要に応じてアップグレードしてください。契約の縛りなく、いつでもキャンセルできます。

月額年額26%節約

Free

無料の humanization デモ

無料
無料で始める
  • 無料の Humanizer デモ
  • 学術執筆モード
  • 引用の保持
  • 変更履歴表示

Pro

25,000語/月

$14/month

年額請求 ($169/年)

Pro を開始
  • 月25,000語
  • 1回あたり500語
  • 高度な humanizer エンジン
  • AI スコアを低減し、AI detector を回避
  • 学術執筆モード
  • バランスの取れた humanization 強度
  • 引用の保持
  • 変更履歴表示
  • 直近3件の humanization を保存
最も人気

Plus

50,000語/月

$22/month

年額請求 ($259/年)

Plus を開始
  • 月50,000語
  • 1回あたり1,000語
  • 高度な humanizer エンジン
  • AI スコアを低減し、AI detector を回避Turnitin logoOriginality.ai logoGPTZero logo
  • すべての執筆モード(General, Academic, Corporate, Creative, Blog/SEO)
  • 5段階の humanization 強度
  • 多言語 humanizer(60+ languages)
  • 用語と SEO キーワードを固定
  • US/UK 英語の制御
  • 人間化後ツールキット, 文法チェック, em dash 除去, AI 単語クリーナー
  • 変更履歴, 表示とエクスポート
  • 直近20件の humanization を保存

契約の縛りなく、アカウントの請求ページからいつでもキャンセルできます。

買い切りクレジットパック

Pro および Plus の加入者向けです。一度購入すればいつでも使用でき、クレジットの有効期限はありません。パックは月間利用枠に上乗せされます。

Starter Pack

$9買い切り

10,000語

$0.90/1K words

単一のエッセイまたは課題

Research Pack

$19買い切り

25,000語

$0.76/1K words

研究論文とレポート

Thesis Pack

$29買い切り

45,000語

$0.64/1K words

博士論文と修士論文

クレジットパックはサブスクリプションと併用できます。必要なときに追加の語数を購入してください。

よくある質問

要点のみを示します。完全な FAQ では、humanizer、料金、セキュリティを詳しく扱っています。

TextPulseとは

TextPulseは学術向けAI人間化ツールです。AI支援の原稿、論文、課題を人間が書いたように読みやすい文章へ書き換えます。一方で、6つの引用形式による引用、統計、固定された用語は逐語的に通過します。2,000文書の学術コーパスでは、人間化された出力がTurnitin AIを92.33%の確率で、Originality.aiを89.12%、GPTZeroを87.91%の確率で通過し、各通過結果にはテキスト自体から算出された推定Human Scoreが報告されます。