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自分の文章はAI?無料のローカルAI痕跡チェッカーで確かめる
下書きを貼り付けると、含まれる既知のAI文章パターンがすべてわかります。ダッシュ密度、使い古した語彙、句読点、文長の均一さ。送信は一切ありません。
更新日 2026年9月25日
検証方法
このアナライザーはこのページと同じコードで、公開リポジトリで確認できます。npm run measure:tells が固定サンプルでの判定を出力します。意図的にモデルを挟まず、数えられるものを数えて表示するだけです。
数値の最終確認:2026年9月25日
要点
- すべてブラウザ内でローカル実行。送信もアカウントも語数制限もありません。
- 件数を報告するのであって判定を下すのではない。スコアはその件数の加重合計です。
- スコアが高いのは下書きに癖があるという意味で、AIを使ったという意味ではありません。
- 機械的な部分はAI用ダッシュ削除ツールでワンクリックです。
このページはパターンの集計であって、検出器ではありません。数えられるものを数えます。ダッシュの文字、カタログの語彙、文長、構造の癖。そして数字を見せます。誰が書いたかは答えません。ブラウザ内で動くどのツールにもわからないことで、誠実なツールはそう主張しません。
検出器より優れている点は、どこを直すべきか示せることです。「自分の文章はAIか」と打ち込む人が本当は尋ねているのは、そちらの質問です。
チェックを実行
何でも貼り付けてください。メールでも章でもカバーレターでも。カウントは入力に合わせて更新され、例ボタンは全カテゴリを意図的に引っかける文章を読み込むので、重い結果の見た目がわかります。
無料のローカルAI痕跡チェッカー
下書きを貼り付けると、よく知られたAI文章のパターンがどれだけ含まれているかがわかります。処理はすべてブラウザ内で完結し、送信も文字数制限もありません。
テキストがこのページの外に出ることはありません。チェックはお使いの端末上のJavaScriptで実行されます。
テキストを貼り付けるとパターンの集計が表示されます。
AI痕跡の密度
/ 100
テキスト統計
- 語数
- 0
- 文数
- 0
- 段落数
- 0
- 平均文長
- 0
- 最短 / 最長
- 0
検出されたダッシュ
- エムダッシュ (—)
- 0
- エンダッシュ (–)
- 0
- ハイフン
- 0
- 入力された -- と ---
- 0
ダッシュは見つかりませんでした。このテキストはすでにきれいです。
カタログの単語
該当なし。
カタログの言い回し
該当なし。
句読点の痕跡
該当なし。
構造の観察
該当なし。
単語と言い回しのリストは英語のパターンです。他言語のテキストでも、ダッシュの密度・句読点・文長の均一さは測定されます。
これはパターンの集計であり、AI検出器ではありません。誰が書いたかは判断できず、誠実なツールには判断できません。直す価値のある癖を見つけるために使ってください。
測定しているもの
| 信号 | レポートにある理由 | 重み |
|---|---|---|
| ダッシュ密度 | エムダッシュ、エンダッシュ、打鍵の--を1,000語換算で。最も目につく痕跡で、直すのも最も簡単。 | 中 |
| カタログ語彙 | 管理リストの語と言い回しがいくつ、どのくらいの頻度で出るか。 | 高 |
| 文長の分散 | 低分散は存在するなかで最も強い構造的シグネチャです。 | 高 |
| 段落の均一さ | 長さがほぼ一定の段落は、型から出力された文章の形です。 | 中 |
| 句読点の組み合わせ | どんな珍しい文字が出るか。矢印、セクション記号、チェックマーク、保護ハイフン。 | 低 |
| 具体情報 | そもそも数値が現れるかどうか。生成文は検証不能なままでいがちです。 | 高 |
スコアの読み方
スコアはカウントの加重和で、100点満点です。存在するのは二つの下書きをひと目で比べるためで、人に示すためではありません。帯域は意図的に控えめです:
- 28未満 — パターンは少ない。 何もまとまっていません。普通の人間の文章はたいていここに入ります。
- 28〜54 — パターンがいくつかある。 カタログ項目が通常の頻度でいくつか。軽い推敲には値しますが、書き直しではありません。
- 55超 — パターンが多い。 複数の項目が同時にたまっています。未編集のモデル下書きの形であり、委員会が書いたスタイルガイドの形でもあります。
数字ではなく件数を読む
一桁の数字は便宜にすぎません。本当に有用なのは、エムダッシュが9個、カタログの言い回しが4つ、文長の幅が3語、と把握することです。それぞれ直し方が違うからです。
答えられないこと
- 誰が書いたか。 文字の統計には、人間か機械かを問わず、執筆者を特定する情報はありません。
- 検出器が引っかけるか。 商用検出器はモデルに対するトークン確率を採点します。句読点をいじるとスコアが動くのは、何を測り何を測らないかを示しています。AI検出器の精度を参照。
- 内容が正しいか。 事実、出典、数値はそれぞれ別に確認が要ります。文体分析は正確さについて何も言いません。
- 英語以外の文章との比較。 語彙リストは英語のものです。他言語でもダッシュ密度、句読点、文長の均一さは測定され、パネルがその旨を表示します。
結果の使い道
- まず機械的な部分を直します。下書きをAI用ダッシュ削除ツールに通せば、ダッシュ系は消え、言葉には一切触れません。
- 語彙に手をつけます。語と言い回しのリストを開き、該当を具体的な何かに置き換えるか、削ります。
- リズムは手で直します。ツールにできない部分です。4語の文を30語の文の隣に置き、一つの段落を一行まで走らせてみる。
- 詳細を足します。日付、価格、名前、引用。具体性は最良の文章助言であると同時に、痕跡に対する最強の解毒剤です。
よくある質問
これはAI検出器ですか?
いいえ。パターンの計測器で、パネルにもそう書いてあります。書き方の癖を測り、件数を報告し、執筆者の特定は決して主張しません。この抑制は意図的です。作者を推測するツールは、人の仕事を壊すほど間違えます。
テキストはどこかに送信されますか?
いいえ。分析はブラウザのタブ内のJavaScriptで実行されます。サーバー呼び出しも記録もアカウントもなく、ページを閉じればすべて消えます。
全部自分で書いたのにスコアが高いのはなぜ?
たいていは書き方の癖がカタログのパターンに一致するからです。ダッシュの癖、フォーマルな文体、そろった文長など。これは文体レポートです。変化と具体性を増す方向に直せば下がり、文章自体も良くなります。
スコアが高いと困ったことになりますか?
それ自体ではなりませんし、あなたが証拠として差し出すべきでもありません。検出器を根拠に非難されたなら、有効な対応は対抗スコアではなく執筆の記録です。AI執筆を疑われたらどうするかを参照。
英語以外の言語でも使えますか?
部分的に。ダッシュ密度、句読点パターン、文長の分散は言語に依存しないので測定されます。語と言い回しのリストは英語で、言語を切り替えるとパネルがその旨を表示します。
長い文書はどう調べますか?
セクションごとに貼ってください。文字数制限はありませんが、一つの段落のほうが、論文全体より文長の読みが解釈しやすくなります。章をまたいで平均すると、見ようとしている分散そのものが消えるからです。
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