AI依存度だけ見ても、Similarityだけ見ても十分ではない─投稿前に考えたい「2つのチェック」

はじめに：生成AI時代に高まる「投稿前の不安」

ChatGPTをはじめとする生成AIは、いまや論文執筆の現場において欠かせないサポートツールとなりつつあります。英語表現のブラッシュアップ、論理構成の整理、専門用語の言い換え、要約や翻訳の下書き作成など、その用途は多岐にわたり、多くの研究者が日常的に活用しているのが実情です。特に非英語圏の研究者にとって、英語論文執筆時の言語的な負担を軽減してくれる存在として、生成AIの恩恵は計り知れないものがあります。

その一方で、こうしたツールの普及に伴い、新たな悩みも生まれています。「AIを使って書いた文章をそのまま投稿しても大丈夫だろうか」「査読者や編集者に不自然に思われないだろうか」「大学や出版社のガイドラインに抵触しないだろうか」──そんな不安を抱えながら、最終的な投稿ボタンを押すのをためらってしまう研究者は決して少なくありません。実際、投稿後にAI利用を疑われて差し戻しになったり、掲載後に問題視されたりする事例も報告されるようになっており、「安全に投稿するためには何を確認すればよいのか」という問いは、いま多くの研究者にとって切実なテーマとなっています。

こうした背景の中で、近年多くの出版社や大学では、投稿原稿や提出レポートに対してSimilarity（類似性）チェックを行うだけでなく、AI生成文章の検出ツールを併用するケースが急速に増えてきました。しかし、この「Similarityチェック」と「AI検出」という2つの仕組みは、名前や見た目こそ似ているように感じられるものの、実際にはまったく異なる目的と原理に基づいた指標であることは、意外と知られていません。

Similarityチェックと AI検出は「別物」である

Similarity（類似性）チェックは、投稿された原稿の文章が、既存の論文、書籍、Webページ、学位論文といった膨大なデータベースに含まれる文章とどの程度一致しているかを数値化するものです。いわゆる「剽窃（ひょうせつ）」のリスクを可視化するために発展してきた技術であり、Turnitinをはじめとする各種ツールが世界中の大学や出版社で長年活用されてきました。Similarity Indexが高い場合は、意図的か否かを問わず「他者の文章と重なりが多い」ことを意味し、引用の適切性や独自性が改めて問われることになります。

一方、AI検出は、文章そのものの構造・語彙選択・文体・統計的パターンなどを分析し、「この文章はAIによって生成された可能性が高いかどうか」を推定する技術です。既存の文献との一致とはまったく別のロジックで動いており、たとえ完全にオリジナルの内容であっても、AIが好んで使う表現パターンや構文的な特徴が多く含まれていれば、AIスコアは高く出る可能性があります。

つまり、「他の文献との一致度」と「AIらしさ」は、それぞれ別の観点から原稿を評価しているのです。この違いを理解しないまま、片方の数値だけを見て「大丈夫」と判断してしまうと、思わぬ落とし穴にはまってしまう可能性があります。

Similarityが低くても安心できない、AIスコアが低くても安心できない

同じことは、Similarityチェックについても言えます。Similarity Indexが低いという結果が出たからといって、AI利用に関する懸念が自動的に払拭されるわけではありません。AIが生成した文章は、多くの場合、既存の文献をそのままコピーしたものではなく、統計的に自然な言い回しを新しく組み立てたものなので、Similarityチェックには引っかかりにくいという性質を持っています。つまり、Similarityがゼロに近くても、AI依存度が高い文章になっている可能性は十分にあり得るのです。

その逆もまた然りで、AIスコアが低く抑えられているからといって、既存文献との類似性の問題が解消されているとは限りません。人間が丁寧に執筆した文章であっても、先行研究の記述と表現が近くなってしまい、Similarityが高く出てしまうことは珍しくありません。特に、専門分野の定型的な言い回しや、方法論に関する記述などは、どうしても既存の論文と似通ってしまう傾向があります。

つまり、AI検出とSimilarityチェックは、それぞれ異なる種類のリスクを評価するために設計された、別々の指標なのです。片方のスコアだけを頼りに「投稿しても大丈夫」と判断するのは危険であり、両方の観点から独立して確認しておくことが、投稿前のリスク管理として望ましいと言えます。

投稿前に「2つのチェック」を行う意義

現代の学術出版において、査読者や編集者は、単に研究内容の妥当性を評価するだけでなく、その原稿がどのようなプロセスで書かれたのか、倫理的に問題のないものであるかについても、これまで以上に注意を払うようになっています。剽窃の疑いや過度なAI依存が発覚した場合、たとえ研究内容そのものが優れていても、掲載を見送られたり、修正を強く求められたりするリスクがあります。

だからこそ、投稿前の最終確認として、Similarityの観点とAI依存度の観点、この2つを切り分けて丁寧にチェックしておくことが、これからの時代の研究者にとって重要な習慣になっていくと考えられます。「両方を見る」ことは手間のように思えるかもしれませんが、投稿後のトラブルや差し戻しによって失う時間と労力を考えれば、事前の確認に投じる時間は決して大きな負担ではありません。

NAIが提供する「2つの校閲サービス」

NAIでは、この2つの異なる課題に対応するため、それぞれ目的の異なる校閲サービスをご用意しています。

AI依存度低減校閲では、研究内容や主張、論理展開はそのまま維持しつつ、AIによって生成されたと判定されやすい特徴的な文章表現を、より自然で人間らしい学術英語へと丁寧に調整していきます。AI特有の冗長な言い回し、過度に整いすぎた構文、テンプレート的なフレーズなどを見直し、研究者自身の声が感じられる文章に整えることで、AI依存度の低減を目指します。研究内容の独自性や意図を損なうことなく、表現の質を高めていくアプローチです。

一方、類似性削減校閲では、論文の内容や主張には一切手を加えず、既存文献との一致率が高くなっている箇所を特定し、意味を保ちながら適切に言い換えることで、Similarity Indexの低減をサポートします。専門用語や定型表現を扱う際にも、原文の学術的な正確性を維持しながら、独自性のある表現へと再構築していきます。

これら2つのサービスは、それぞれ独立して利用することもできますが、投稿前の最終チェックとして組み合わせて活用することで、AI依存度と類似性という2種類のリスクに同時に対応することが可能になります。

おわりに：安心して投稿するために

生成AIを研究活動に活用すること自体は、これからの時代においてごく自然な選択肢となっていくでしょう。AIの力を借りて執筆スピードを高めたり、英語表現を磨いたりすること自体を否定する必要はまったくありません。むしろ、そうしたツールを賢く使いこなすことは、研究者としての生産性を高める重要なスキルの一つになっていくと考えられます。

しかし、安心して論文を投稿するためには、「AIらしさ」と「既存文献との類似性」という2つの観点をきちんと切り分けて考え、それぞれに対して適切な対策を講じることが不可欠です。どちらか一方の数値だけを見て安心してしまうのではなく、両方の視点から原稿を見直すことで、投稿後のリスクを大きく減らすことができます。

投稿前の最終チェックとして、AI依存度低減校閲と類似性削減校閲を組み合わせることで、それぞれ異なる性質のリスクに対応した、より安心度の高い投稿準備を行うことができます。生成AIとの上手な付き合い方を模索しながら、研究成果をより確実に世に届けていくための一助として、ぜひご活用いただければ幸いです。

参考文献

Atamhenwan, L.E. How are combinations of human-written words and LLM-generated words by ChatGPT, Copilot, Gemini and Grammarly detected by Turnitin?. Educ Inf Technol (2026). https://doi.org/10.1007/s10639-026-14049-2