GrammarlyはAI検出を引き起こすか？

はい。Grammarlyで大幅に言い換えると、Turnitin に検出されることがあります。Grammarly の書き換え機能は AI によって動作しているため、受け入れた書き換えのたびに AI 生成の表現が下書きに入り、十分な数が重なると、AI として読まれるテキストの割合が増えます。Turnitin には、その結果に対する専用の分類まであり、テキストが「AI パラフレーズツールまたはワードスピナーによって生成され、修正された可能性が高い」とされます。以下のスクリーンショットは、実際の原稿でその仕組みが起きている様子を示しています。安全なのは修正層、つまり綴り、句読点、文法の修正であり、これは文の変化が小さすぎて検出されません。

証拠, Grammarly の書き換えが AI 的な表現へ向かう様子

どちらのスクリーンショットも、人間が執筆した経済学の原稿に対する Grammarly のレビュー過程から得られたものです。最初の例では、Grammarly は "which can reduce" を "thereby reducing" に置き換え、"the consumers' perspective" を "the perspective of consumers" に並べ替えています。

2つ目では、同じレビュー過程が "which highlights" の代わりに "underscoring" を提案しています。"underscoring" は、学術的な散文において AI らしさを最も認識しやすい語の1つです。

各提案は、それ自体では問題ありません。数十件を受け入れると、文書の統計的プロファイルが変化します。文のリズムはより均一になり、接続表現は形式的になり、「thereby」「moreover」「underscoring」のような語が蓄積します。このプロファイルこそがTurnitinで採点されるものです。なぜなら、GrammarlyはAIで書かれているため、その書き換えはAI的な表現に着地するからです。Grammarlyによって大幅に言い換えられた下書きは機械によるパラフレーズ文であり、機械によるパラフレーズ文こそがAIパラフレーズのカテゴリで検出されるものです。

Grammarlyの各機能をリスク別に採点する

Grammarlyの操作	本文で何が変わるか	AIライティングスコアへの影響
スペルおよび টাইポ修正	既存の語の内部にある1文字か2文字	なし。長さ、構造、語の選択は変わらない
句読点と一致の修正	句読点と屈折語尾	なし。文の形は保たれる
単語単位の提案	同じ文の同じ位置にある1語	それ自体ではごくわずかだが、AIに典型的な語の選択が多くの受諾にわたって蓄積する
文全体の書き換え	節の順序、文の長さ、複数の語の選択が同時に変わる	上昇する。1つの箇所で受け入れられる書き換えが増えるほど、リスクも高まる
段落全体にわたるトーン調整	複数の文が1つのレジスターに向けて書き換えられる	最も速く上昇する。まとまった箇所が一度に生成器から戻ってくる

大幅な言い換えが検出され、修正が検出されない理由

TurnitinはGrammarlyを名前で探しません。そのAI writing indicatorは完成したテキストだけを読み取ります。文書を数百語の重なり合うセグメントに分割し、各文を人間なら0、AIなら1として採点し、文書全体で平均を取ります。測定しているのは、全文にわたる文章の形です。カンマやスペル修正ではその入力は変わらないため、修正は安全です。言い換えは、モデルが生成した文にあなたの文を置き換えます。ある節にモデル生成文が40文あれば、その節はモデルが書いたように見えます。実際にそうだからです。仕組みの全体は、AI detectorの仕組みの解説にあります。

Grammarly自身の製品も、この境界を確認しています。そのAuthorship機能は、テキストを4つの別々のカテゴリに記録します。あなたが入力したもの、AI経由で生成されたもの、Grammarlyで編集されたもの、ウェブサイトからコピーされたものです。Grammarlyが自社の編集を別カテゴリとして追跡するのは、それらがあなたが入力したテキストと同じものではないからであり、その書き換え機能は、分類器にとって重要な意味で、その境界の生成側に位置します。語はモデルから来るからです。

Grammarly自身のAI detectorとHumanizerはどうか

Grammarlyは検出の問題の両側を販売しており、自社ページも期待値を示しています。そのAI detectorは99%の検出精度を主張しますが、その主張の下のFAQでは「No AI detector is 100% accurate」と述べています。これに通した下書きは、Turnitinの予測ではなく、1つの分類器からの予備的な結果を示します。そのAI Humanizerは、一般的な文章におけるトーンと文体のために作られており、あらかじめ設定されたスタイルとカスタムボイスを備えていますが、どのdetector通過率も示していません。目的特化型の学術用humanizerとの完全な比較は、TextPulse vs Grammarlyにあります。

もし下書きがすでにフラグ付けされていたら

何よりも先に、数値を文脈の中で捉える必要がある。Turnitin のガイダンスでは、そのモデルは「常に正確であるとは限らない」, そして「学生に対する不利益な措置の唯一の根拠として用いるべきではない」とされており, 文単位の偽陽性率は約 4% と公表されている。手続きの証拠を示すこと, 日付入りの下書き, コメント, ソース履歴, そして有効にしていた場合は Authorship report を用意すること。より詳細な手順は AI を使用しなかったことを証明する方法 にあり, 開示が実際にはどのように見えるかは AI 使用ポリシーガイド に示されている。

スコアを下げる必要があるなら, 適切なツールを使う

Grammarly による大幅な言い換えは, 下書きを誤った方向へ, すなわち AI 的な表現へと動かす。逆に, 人間の学術文体に見られる統計的パターンの方向へ動かすことは, humanizer の役割である。TextPulse の学術 AI humanizer はまさにこの文書のために作られており, 人間のパターンに向けて書き換え, APA, MLA, IEEE, Chicago, Harvard, Vancouver 全体で本文中引用と参考文献項目を保持し, freeze terms により技術用語を固定し, Turnitin AI で 92.33%, Originality.ai で 89.12%, GPTZero で 87.91% という測定済みの通過率を公表している。Grammarly は, それが安全に行えること, つまり টাইポの修正に使うか, あるいは同じ作業を生成文を一切含まずに行うために, 私たちの 無料文法チェッカー を使うとよい。退出時のもう一つの目立たないリスクとして, 編集ツールは 本文中引用が参考文献一覧と一致しなくなる ことがあり, これはどの detector も検出せず, すべての採点者が確認する。