わざと誤字を入れるとAI検出スコアは下がるのか？

効果は検出器によって異なり、研究結果も一様ではありません。ある大規模ベンチマークでは、よくあるスペルミスを加えても、4つの商用検出器の検知結果はほとんど変わりませんでした。別の研究では、短いテキストに少数のランダムなタイポを加えただけで、検証された研究用検出器の大半が当てずっぽう以下の水準まで落ち込みました。どちらの研究もTurnitinを対象にしておらず、Turnitinがこの問題について公開した資料も見つかっていません。検出器によらず確実なのは、その代償です。混入させた誤りはレポートに残り続け、採点者はそのすべてを目にすることになります。

効果があったと語る学生もいます。下で紹介するある学生は、スコアが下がったと述べたすぐ次の文で、その代償として何を失ったかを語っています。本記事で取り上げるのは、まさにこの引き換えについてです。

どちらの研究も、計算言語学会の年次総会であるACL 2024で発表されたものです。

RAIDは、著者らが同種の研究として最大規模と位置づけるベンチマークです。11種類の言語モデルを用いて8つのジャンルにわたる509,014件のAI生成テキストを作成し、11種類の意図的な加工を施す前後のテキストを12種類の検出器でテストしました。この研究におけるスペルミス攻撃は、実際の書き間違いに見えるよう設計されています。研究チームはWikipediaのリストからよくあるスペルミスの辞書を作成し、"to minimize suspicion from human readers"（人間の読者からの疑いを最小限に抑えるため）に辞書に載っている単語のみを変更対象とし、対象となる単語の20%に変更を適用しました。

研究チームは各検出器のしきい値を、人間が書いた文章の5%を誤って検知する水準に設定しました。これは必ずしも市販製品のデフォルト設定と同じではありません。このしきい値において、4つの商用検出器が依然として検知できたAI生成テキストの割合は次のとおりです。

12種類すべての検出器で検知率の低下が見られました。低下幅が最も大きかった2つ（15.3ポイントと17.2ポイント低下）は、2019年に公開された言語モデル「GPT-2」の出力で学習されたオープンソースモデルでした。完全なデータは論文の付録にある表16（Table 16）に掲載されています。

同じ学会で発表されたもう1つの研究Stumbling Blocksでは、よくあるスペルミスの辞書ではなく、キーストローク風のタイポ（文字の挿入、削除、置換、隣接文字の入れ替え）を用い、平均約110トークンのテキストに対してオープンソースおよび研究用の検出器をテストしました。著者らは、テキスト1件につきわずか数文字の編集を加えるだけで、"degrade the performance of most detectors to be worse than random"（大半の検出器の性能を当てずっぽう以下に低下させる）のに十分だったと報告しています。一部の検出器は持ちこたえましたが、商用検出器は検証されていません。

2つの研究で結果が異なるのは、使用された検出器、タイポの種類、テキストの長さがすべて異なるためです。どちらの研究も、自分の学校が使っている検出器で何が起きるかを教えてくれるものではありません。さらに、両方の研究には共通する2つの空白があります：

• どちらの研究でもTurnitinは検証されていない。 どちらの論文にもTurnitinについての言及はありません。
• 人間が書いた文章に誤字を加えるとどうなるかは、どちらも報告していない。 RAIDの公開データには同様のスペルミスを加えた人間執筆のテキストも含まれていますが、論文が報告している検出結果はAI生成テキストに対するもののみです。もし判定を受けているのが自力で書いたレポートであるなら、これらの数字はあなたの置かれた状況を反映していません。

RAIDにおいて、12の検出器の平均でスコアを最も大きく動かした加工は、誤字などではまったくありませんでした。他の言語のアルファベットから見た目がまったく同じ文字を持ってきて置き換える手法でした。

TurnitinのSimilarity Reportには、まさにこの手口に対応するための専用の「Flags」タブが用意されています。テキストを照合する前に文字の置き換えを元に戻し、"replaced characters"（置き換えられた文字）としてレビュー担当者にフラグを表示します。この仕様については、Similarity Reportのインテグリティフラグで詳しく解説しました。この方法で検出器を回避できると謳うツールを使うと、教員が開くレポート上にそのフラグが残る可能性が高いのです。

2026年3月のr/Professorsのスレッドでは、700件近い賛成票（Upvote）と200件以上のコメントが寄せられ、双方の言い分が1つのページに集まりました。

そのスレッドで、ある学生はレポートを提出するたびに判定され続けた結果、何をどう変えたかを告白しています。"like i'm sending an email to a friend"（友人にメールを送るような調子で）書き、文の长さに変化をつけ、"to leave a typo here and there and suddenly my ai score drops."（あちこちに誤字を残すようにしたら、急にAIスコアが下がった）という選択をしたと述べています。そして、"i absolutely hate the papers i'm producing now."（今自分が書いている文章が本当に嫌でたまらない）と続けています。2026年8月のアテネオ・デ・マニラ大学（Ateneo de Manila University）のサブレディットのスレッドでも、別の学生がこう書き込んでいました。"i sometimes have to make my work sound stupid (sometimes i add 1 grammatical error) just so that i wont get flagged"（判定されないようにするために、わざと内容を頭の悪そうな文章にしなければならないことがある［文法エラーを1つ混ぜることもある］）。これらのスコアを私たちが検証することは不可能です。これらは測定値ではなく、あくまで主観的な報告にすぎません。

同じr/Professorsのスレッドにいた教員たちは、この引き換えのもう一方の側面について述べています。ある教員は、"Inserting mistakes would just result in a lower mark obviously."（意図的に間違いを挿入しても、明らかに成績評価が下がるだけだ）と書き込みました。また別の教員は、ある学生のスペルミスが "were not normal mistakes a native or fluent speaker would ever make"（ネイティブスピーカーや流暢な話者が決して犯さないような不自然な間違いだった）と説明し、"cynicism" の代わりに "sinacism" と書かれていた例を挙げました。

つまり、検出スコアが動く可能性はあるものの、レポート自体の質は確実に悪化します。スペルや文法が採点基準に含まれている場合、意図的に作られた誤りは減点対象となり、実際の筆誤に見えない不自然なエラーは採点者に不信感を抱かせます。自分が提出する課題のルーブリック（評価基準）を確認してみてください。もしスペル、文法、あるいは体裁・書式の項目があれば、わざと追加したエラーはすべてそこで確実に減点としてカウントされます。

もっとも、すべての教員がスペルを採点することに賛成しているわけではありません。同じスレッド内で、ディスレクシア（読字障害）のある学生や非ネイティブの書き手などに最も重い負担がかかるという理由から、スペルや文法での減点に異議を唱えた教員もいました。しかしこれは採点の公平性に関する議論であり、誤りを意図的に増やすことを推奨するものではありません。

同じ発想のより穏健な形が、自分の本来の実力より低めの文章を書くことです。お気に入りの語彙をあきらめ、ダッシュ記号を避け、すべての文を短く保つといった工夫です。アテネオ・デ・マニラ大学のスレッドで、ある学生はこう記しています。"Not 'dumbed' down per se but I stopped using words na I typically use (ex: delve) para lang di ma-flag"（厳密に「レベルを下げた」わけではないが、普段よく使う単語［例：delve］を使うのをやめた。判定を回避するためだけに）。なお最後の部分は「判定されないようにするためだけに」という意味です。また別の学生は、"no more em dashes for me"（自分はもうエムダッシュは使わない）と書きました。さらにr/Professorsのスレッドで、ある教員は、"Many students in the past year have told me they've dumbed-down their writing to avoid AI-accusations."（この1年、AI使用の疑いを避けるためにわざと文章のレベルを落としたと、多くの学生から聞いた）と述べています。

その代償は誤字を混ぜる場合とまったく同じです。確実に目減りする評価点と引き換えに、誰にも保証できないスコアへの影響を狙うことになります。また、学生たちが耳にする文体に関するアドバイス自体も矛盾をはらんでおり、この点についてはAI判定を避けるために文体を変えるべきなのかで詳しく解説しています。

1. 下書きやバージョン履歴を保存しておく。 万が一スコアに疑問を持たれた場合、ドキュメントがどのように書き進められたかの履歴こそが、最終稿をいくら修正しても得られない強力な証明になります。
2. パーセンテージだけでなく、どの箇所が判定されたかを確認する。 検出器のレポートは具体的な文章をハイライト表示します。確認すべきなのはまさにその部分です。
3. ハイライトされた箇所は、ノイズを増やすためではなく意味を深めるために修正する。 指摘された文がありきたりで一般的な表現になっているなら、あなたの論文でしか語り得ない内容（具体的な結果、特定の引用元、あなた自身の論理的推論など）を語らせるようにします。検出器がどう判定しようと、それは文章としてより優れたものになります。
4. 早めに教員へ相談する。 締め切り前に下書きを持参して相談するほうが、提出後に判定されてから異議申し立てをするよりもはるかに建設的に進みます。

TurnitinやiThenticateのレポートがあり、指摘された箇所の書き換えが必要な場合、それを行うのがHumanPenのHumanize機能です。Turnitin または iThenticate のレポートを読み込み、指摘された箇所だけを書き換えます。同じ形式の編集可能なファイルを受け取れます。検出結果を変える手段としてスペルや文法のエラーを追加することは一切ありません。これは当サイトのAIヒューマナイザーの比較でも解説しているとおりです。提出する前には、仕上がった文章を必ず読み直してください。リライトされた箇所であっても、そこに記されるのはあなた自身の名前です。

Turnitinは意図的な誤字を検知できますか？ これに関してTurnitinを対象とした公開テストは見当たらず、私たちが確認したTurnitinの公式AI検出ガイドやブログ記事にも記載はありませんでした。公式ドキュメントで確認されているのは、Similarity Reportが置き換えられた文字（別の手口）にフラグを立てるという仕様のみです。

文法チェッカーでスペルを修正するとAIスコアは上がりますか？ これは誤字を意図的に追加することとは別の問題です。Turnitinによると、同社の検出器はGrammarlyによるスペル、文法、句読点の修正を "not tuned to target"（対象として調整されたものではない）としており、社内テストではそれらの修正は "in most cases"（ほとんどの場合）フラグが立てられなかったと述べています。TurnitinはGrammarlyを検知するのかでは、個別に扱われる生成AI機能を含め、Turnitinの公式見解を詳しく解説しています。

人間が書いた文章に誤字を混ぜるテストは行われましたか？ 公表された研究結果の中では行われていません。RAIDの公開データにはスペルミスを加えた人間執筆テキストも含まれていますが、論文が報告しているスコアはAI生成テキストに対するもののみであり、Stumbling BlocksもAI生成テキストのみを対象としています。自力で執筆したレポートについて言えば、確実に言えるのは評価点の減点という代償だけです。

• Liam Dugan et al., RAID: A Shared Benchmark for Robust Evaluation of Machine-Generated Text Detectors, Proceedings of ACL 2024、2026年9月27日閲覧（表16；付録E.4）。
• Yichen Wang et al., Stumbling Blocks: Stress Testing the Robustness of Machine-Generated Text Detectors Under Attacks, Proceedings of ACL 2024、2026年9月27日閲覧。
• r/Professors, Students are deliberately writing worse to avoid AI detection flags、2026年3月3日投稿、2026年9月27日閲覧。
• r/ADMU, have you ever "dumbed down" your assignment to avoid getting flagged by an AI detector?（AI検出器の判定を避けるために課題のレベルを下げたことはありますか？）、2026年8月28日投稿、2026年9月27日閲覧。