法学のエッセイがAI判定されたとき: IRAC、引用された権威、OSCOLAの脚注

法学のエッセイは、型にはめるために書かれた散文を、通常では考えられないほど多く検出器に差し出します。IRACとCLEOは段落の順序を固定します。教えられ方によっては、その書き出しの語まで固定します。判例の扱いも決まった型でやってきます。そのうえ、残りのかなりの部分は触れてはならない引用です。法律の引用部分の語を変えるのは編集ではなく、誤引用になります。

ここから二つのことが導かれます。そしてそれは別々の場所に落ちます。

AI Writing Reportでは、パーセンテージは対象となる散文についてだけ算出され、それ以外は含みません。そのレポートを定義するTurnitinのページは、引用、脚注、文末注に一切触れていません。したがって、自分のブロッククオートがその数値の外にあると示す公開情報は存在しません。Similarity Reportでは、引用・参照された素材に文書化された扱いがあります。ここで取り上げているページの中で、あなたの引用スタイルが名前を挙げられているのはそこだけです。引用の認識は、APA、MLA、Turabian、IEEEの番号付き引用で学習させたと文書化されています。OSCOLAはその一覧に入っていません。Bluebookも入っていません。

つまり法学のエッセイの二つの半分には、二つの別々の対応が必要です。そしてそれを一つの問題として扱うことが、一字も変える必要のなかった引用を書き直してしまう原因です。

まず分母から始めましょう。法学のエッセイの分母は特殊です。FAQは採点対象となる素材を次のように定義しています。

"This qualifying text includes only prose sentences, meaning that we only analyze blocks of text that are written in standard grammatical sentences and do not include other types of writing such as lists, bullet points (short non-sentence structures), or other non-sentence structures."（この対象テキストには散文の文だけが含まれます。つまり、標準的な文法的な文で書かれたテキストのブロックだけを分析し、箇条書き（文ではない短い構造）やその他の文ではない構造といった種類の書き方は含みません。）

そして、ファイル全体に対するその数値の大きさについては、次のように書かれています。

"As noted previously, this percentage is not necessarily the percentage of the entire submission. If text within the submission is not considered long-form prose text, it will not be included."（すでに述べたとおり、このパーセンテージは提出物全体に対するパーセンテージとは限りません。提出物の中のテキストが長文の散文と見なされない場合、それは含まれません。）

OSCOLAやBluebookで書いている人には、これは当然の疑問を残します。語数のかなりの部分が脚注として線の下に置かれることになるからです。脚注は散文なのか。判決からの三ページにわたるブロッククオートは散文なのか。文書には書かれていません。私は推測せずに実際に確認しました。

何を数えたか。 2026年8月27日、AI Writing Reportを定義するTurnitinの三つのページ（Using the AI Writing Report、Turnitin's AI writing detection capabilities FAQs、AI writing detection modelのリリースノート）をブラウザで開き、表示された記事本文を読みました。6,492 + 30,987 + 9,233 = 46,712文字です。三ページすべてを横断して検索しました: `quotation` 0 · `quote` 0 · `footnote` 0 · `endnote` 0 · `citation` 0 · `verbatim` 0 · `statute` 0 · `legal` 0。文字列`cite`はリリースノートのページで三件ヒットしましたが、すべて「excited」という単語の中でした。検索が機能していたことを示すため、同じテキストで感度チェックもしました: `prose` 13 · `qualifying` 15 · `bibliograph` 4。

公開されている除外は一つだけで、それは参考文献一覧です。2023年8月のリリースノートには "Bibliographies are now excluded when processing the AI writing report"（AIライティングレポートの処理時に参考文献一覧は除外されるようになりました）とあり、その次の文には、既存の提出物は恩恵を受けるために再提出が必要だと書かれています。参考文献一覧は脚注ではありません。そしてそのリリースノートは脚注については何も述べていません。

どの分野にいるかも出てきません。語 `law` はその46,712文字の中でゼロ件です。`subject area` は三回出てきますが、すべてFAQページで、すべて学習サンプルを説明する箇所です。一度は "academic writing across geographies and subject areas"（地域と分野をまたぐ学術的な文章）として、その後は "less common subject areas such as anthropology, geology, sociology, and others"（人類学、地質学、社会学など、より一般的でない分野）という繰り返しのリストの中で二回です。ジャンルについての記述に最も近いものは対象テキストの定義の中にあり、そこでは "a longer piece of written work, such as an essay, a dissertation, or an article, etc."（エッセイ、学位論文、論文など、より分量の長い文章）と説明されています。

法学の文章に対する例外を設けている公開情報はありません。これは諸刃です。判例評釈に特別な寛容さがあるわけでも、特別に厳しい検査があるわけでもありません。

IRACは、なんとなく身についた文体上の好みではありません。Touro Law Centerの学習スキルのページには、次のように明確に書かれています: "IRAC stands for the 'Issue, Rule, Application, Conclusion' structure of legal analysis. An effective essay follows some form of the IRAC structure where it is organized around an 'issue', a 'rule', an 'application', and a 'conclusion' for each and every issue and sub-issue identified as a legal problem."（IRACはリーガル分析における「争点、ルール、当てはめ、結論」の構造を指します。効果的なエッセイは何らかの形でIRAC構造に従い、法的な問題として特定されたすべての争点と下位争点について、争点、ルール、当てはめ、結論を軸に構成されます。）同じページは、それを "a supporting scaffold (or training wheels)"（足場となる支え、いわば補助輪）とも呼んでいます。

そのページの指示を、偽陽性を生むテキストについてTurnitinが公表している内容と並べて読めば、その衝突は明らかです。

偽陽性を招きやすいテキストについての、Turnitin自身の説明です。

"Sometimes false positives (incorrectly flagging human-written text as AI-generated), can include content without a lot of structural variation, text that literally repeats itself, or text that has been paraphrased without developing new ideas."（偽陽性、つまり人間が書いたテキストをAI生成と誤って判定することが起きる場合、そこには構造的な変化に乏しい内容、文字どおり同じことを繰り返すテキスト、あるいは新しい考えを展開せずに言い換えただけのテキストが含まれることがあります。）

そのレポートを指導教員に持っていく前に、その次の文も読んでください: "If our indicator shows a higher amount of AI writing in such text, we advise you to take that into consideration when looking at the percentage indicated."（そのようなテキストでAIによる記述の割合が高いと当社の指標が示した場合、示されたパーセンテージを見る際にはその点を考慮に入れることをお勧めします。）

これは、教育された法学の答案の描写です。しかも販売元によって書かれたもので、その議論の中で法学に触れた者は誰もいません。エッセイの構造がTurnitinのAIスコアにどう影響するかは、この一般的なバージョンです。

どれも動かせないと結論づける前に、同じTouroのページをさらに下まで読んでください。"whether, when" の助言のすぐ後には、こう書かれています。

Some professors might not want to see this language – “the issue is whether.” You achieve the same result with other words – “Did” or “Can”, for example. Don’t get fixated on language. Follow your individual professor’s instruction and realize that either way, you achieve the same result: identification of the legal problem.（この言い回しを好まない教授もいるかもしれません – 「争点は～かどうか」。他の語でも同じ結果は得られます – 例えば「～したか」「～できるか」。言葉にこだわらないでください。担当教授の指示に従い、どちらにしても同じ結果、つまり法的な問題の特定に至るのだと理解してください。）

つまり、各争点の冒頭の四語は動かせます。そしてそれを教えた当のページが、そう言っているのです。代償が伴うのは残りの部分です。四つの動きの順序と、すべての争点と下位争点についてそれを実行せよという指示です。採点基準が通常チェックしているのはそこです。だからこそ「構造を少し変えればいい」という助言は、構造そのものが自分の選択だった分野では安い助言ですが、ここでは高い助言になります。

ここまではAIの数値の話です。引用された権威となると、別のレポートに別のルールが適用されます。そしてそのルールは正確に知っておく価値があります。法学は、そのルールが最も強く効く分野だからです。

OSCOLAはこの機械的な部分を規定しています。第五版には "Quotations must be faithful to the original"（引用は原文に忠実でなければならない）とあり、認められているのはシングルとダブルの間の引用符の変更だけで、誤りは `[sic]` を付けたうえでそのまま残さなければなりません。また長さによって引用を分けています。三行以内なら文中にシングルクオートで入れ、三行を超えるなら "an indented paragraph, with no further indentation of the first line"（最初の行にそれ以上の字下げをしない、インデントされた段落）となり、そこでは "do not use quotation marks"（引用符は使わない）。出典は脚注に入れます: "When citing a source, place the reference in a footnote. Indicate footnotes with a superscript number."（文献を引用するときは、出典を脚注に置く。脚注は上付きの数字で示す。）

これをTurnitinのSimilarity Reportの仕組みと突き合わせてみましょう。

シングルクオートには、それだけで一段落を割く価値があります。OSCOLAがそれを指定しており、しかもどちらが使われるかはWordが黙って決めるからです。Match Groupsのページは認識される形状を七つ挙げており、シングルクオートの項目は湾曲したペア、U+2018 と U+2019 です。除外フィルタのページは八つの形状を挙げており、シングルクオートの項目は真っすぐなアポストロフィ、U+0027 が二つです。同じヘルプサイト、同じ機能領域なのに、法学生が気にするただ一つの位置で文字が違います。私は2026年8月27日に両方のページを読み、字形を目で見比べるのではなくコードポイントを取得しました。本文の文字サイズでは二つの字形は見分けがつかないからです。

正しい字形を追いかけるのは的外れな作業です。そもそも二つのページがそれが何かで一致していないのですから。実際に確認できるのは、これからアップロードしようとしているファイルのほうです。テンプレートの差し替え、PDFへの書き出し、共著者が別のワープロで文書を開くこと。どれも、最後に確認した後に記号を変えてしまう可能性があり、それが起きたことを画面上で知らせてくれるものは何もありません。Match Groupsのページは、テキストから空白で区切られた引用符は認識されないとも明言しています。そして判例レポートからのコピペで残りやすいのは、まさにそうした余分な空白です。

もう一文、二度読む価値があります。除外フィルタは設定だということです。あなたの所属機関のだれかが、その課題で "exclude quoted text" を有効にするかどうかを決めます。そしてその決定は、送られてくるパーセンテージには表示されません。引用・参照したテキストがSimilarity Reportに残り続ける理由では、四つのMatch Groupsと認識モデルを詳しく扱っています。

法学のエッセイについての実践的なルールは短いものです。引用された法令、引用された判決理由、引用された傍論は、どんな事情があっても書き直しの対象ではありません。一致が検出された場合の答えは、言葉ではなく出典の明示と書式です。

引用、参照の仕組み、そして採点基準が要求する骨組みの部分を取り除くと、残るのは当てはめの工程です。IRACではA、CLEOではEにあたります。Touroのページはそれを "the heart of the discussion"（議論の核心）と呼んでいます。

具体的には、次の動きは実際に読み込んでいなければ成立しません。だからこそ、それらはあなた自身の文章として読めるのです。

1. カテゴリではなく具体的な事実を書く。 Touroのページは、自ら二つのバージョンを並べています。弱いほうは、警官が容疑者について "fit the description"（説明に当てはまった）と気づいた、とするだけです。強いほうは理由を述べます。"because Dan was extremely tall at 6'4", was wearing a green and tan sweater with purple patches and pointy-toed alligator cowboy boots, fitting the description provided by the eyewitness to the robbery."（ダンは6フィート4インチと極めて背が高く、紫の継ぎ当てが入った緑とタン色のセーターと、先のとがったワニ革のカウボーイブーツを身に着けており、それが強盗の目撃者が提供した説明に当てはまったからです。）同じ法、同じ事実なのに、分析をしているのはどちらか一方だけです。
2. なぜこの権威なのか、なぜ明白なほうではないのかを書く。 上訴審の扱いはここで争点になっていない点に依拠していたから、自分は第一審の判断に依拠する、と説明する一文は、両方を読んでいない者には書けません。
3. 反論を入れ、実質的に論破される形にする。 相手側の最良の論点を展開し、それを何が打ち破るのかを説明する段落は、ルールを述べるだけの段落にはない形を持ちます。
4. 権威がどこまで届くのかを書く。 留保を付けた具体的な不確かさ（この点は当該法域で第一審より上で判断されていないため、以下は類推による論証である）は、誠実な法学の文章であると同時に、エッセイの他の部分にはないものです。
5. 行き着く先のない下位争点は、それぞれ一文で切り捨てる。 試験環境での本能は、すべてに同じ長さでIRACを適用することです。重みの違う争点を均一の長さで扱うことは、まさに販売元が述べる平坦なパターンそのものであり、同じ価値を持たない争点に同じ語数を費やすことになります。

これはパーセンテージについての約束ではありません。約束をする者がいれば、それは当てずっぽうです。ここで述べているのは、法学のエッセイのどの段落を書き換える余地があなたにあり、どの段落にそれがないのかという説明です。

作業の順序です。むだな作業を避けられる順に並べています。

1. 手にしているのがどのレポートかを確認する。 AIライティングのパーセンテージと類似性のパーセンテージは、"completely independent and do not influence each other"（完全に独立しており、互いに影響しない）と文書化されています。法学のエッセイは、まったく正当な理由で類似性の数値が高くなることが珍しくありません。そしてそれはもう一方の数値については何も語りません。Turnitin AI Writing Report と Similarity Report の違いは、この点を一度で整理してくれます。
2. 数値ではなくハイライトを見る。 ハイライトが当てはめの段落についているのか、ルールの記述についているのかで、次に取るべき行動は変わります。そして数値は、どちらなのかを教えてくれません。
3. まず類似性の側の機械的な原因を除外する。 引用符の字形、開始引用符の後の空白、脚注までの距離、ファイルが .docx として提出されたかPDFとして提出されたか。これらは数分で済み、一語も変えずに一致をMatch Groupsの間で動かせることがあります。
4. 引用された権威には手を触れない。 この目的においては、決して。
5. それから、ようやく、自分で実際に書いた散文を見る。 当てはめ、評価、結論の部分です。そしてそこだけが、書き直しがそもそも正当な箇所です。

五番目のステップがどうしても必要になるなら、守るべきは引用の仕組みです。法学のエッセイには脚注の番号、"(n 27)" のような相互参照、判例名の略記、引用文献一覧、ピンポイント参照が含まれており、周囲のテキストが動くとそれらは音もなく壊れます。HumanPenというツールは、貼り付けられたテキストではなくファイルそのものを受け取ります。そのためDOCXをアップロードすれば、構造、用語、引用、レイアウト、スタイルが保たれたまま、編集可能なDOCXが戻ってきます。TurnitinやiThenticateのAIレポートを渡せば、自分で印を付ける代わりに、指摘された箇所をツール側が見つけてくれます。そしてその箇所だけを書き直します。最小の編集単位は段落一つで、範囲を広げた選択は実行前にあなたの承認を求めて提示されます。脚注の多い文書では、これは四段落を読み直すか四十段落を読み直すかの違いです。条件を満たす箇所は、無料で再実行できます。

TurnitinはAIライティングのパーセンテージから、引用された法令や判決を除外しているのか。 そのように述べている公開情報はありません。AI Writing Reportを定義する三つのページでは、quotation、quote、footnote、citation という語は一度も出てきません。そのレポートについて公開されている除外は参考文献一覧だけで、2023年8月のリリースノートで追加されたものです。引用・参照された素材を実際に扱う除外フィルタはSimilarity Report側のものであり、それが有効かどうかは所属機関のだれかが管理しています。

OSCOLAは引用書式として認識されるのか。 引用の認識について文書化された学習データは "APA, MLA, Turabian, and IEEE numbered citations and references"（APA、MLA、Turabian、IEEE の番号付きの引用と参考文献）であり、それ以外についての案内は、レポートが "may--but is less likely to--recognize those as citations"（それらを引用として認識する可能性はあるが、その可能性は低い）というものです。OSCOLAもBluebookもその一覧に入っていません。これはSimilarity ReportのMatch Groupsについての記述であり、AIのパーセンテージについての記述ではありません。

研究の一部にAIツールを使った。きちんと書く方法はあるのか。 今はどちらの体系にもそのための規則があり、どちらも回避策ではありません。OSCOLAの第五版は §3.7.13 "Generative artificial intelligence"（生成的人工知能）を追加しました。モデルを著者として引用し、与えた指示を引用符で囲み、開発した組織名を挙げ、その素材が生成された日付を示す、というものです。マニュアル自身の例が `ChatGPT, response to 'Explain how artificial intelligence works', OpenAI (16 July 2023)` です。Bluebookは2025年の第二十二版で Rule 18.3 を追加し、大規模言語モデル、検索結果、AI生成物に分けて扱い、出力をPDFとして保存するよう求めています。こちらは版を読んだのではなく、出たときの報道で知っているものです。これらの規則が何でないかに注意してください。OSCOLAのPDF全85ページを検索しましたが、`detect`、`Turnitin`、`plagiar` はゼロ件です。引用マニュアルは、道具の出典の示し方を教えるものです。その道具を使ってもよかったのかどうかは、あなたの学部の規則が決めることであり、どちらのマニュアルもそれには答えません。

ルールのセクション全体がハイライトされた。でも全部自分の言葉で書いた。なぜか。 文は一つずつ採点されるわけではありません。Turnitinの説明では、提出物は重なり合うセグメントに分割され、各セグメントに0から1の値が付き、対象となる各文が "inherits the segment's score"（そのセグメントのスコアを引き継ぐ）とされ、重なったスコアはまとめられます。均一な調子で書かれた長い区間は、切れ目のない一本の帯として返ってくることがあります。Turnitinが方法論のセクション全体を指摘したときでは、同じ形の現象を別の分野でたどっています。

問題演習を一つだけ個別に調べたら、ひどい数値になった。 短い提出物は、質的に異なる振る舞いをします。FAQには、わずか数百語の文書では "the prediction will be mostly 'all or nothing' because we're predicting on a single segment without the opportunity to overlap"（重ね合わせの機会がない単一のセグメントに対して予測しているため、予測はおおむね「all or nothing」になる）とあります。800語の答案一つは、その領域にかなり近いところにあります。下限もあります。散文テキストが300語未満の場合、AIライティングレポートは生成されません。

IRACを使うのをやめるべきか。 それは指導教員と採点基準に聞くべき質問であり、検出器に聞く質問ではありません。骨組みに触れずにできることは、当てはめの段落をルールの段落と同じ形で書くのをやめることです。そもそも点数の出どころはそこです。AI判定を避けるために書き方を変えるべきかでは、この問いを詳しく論じています。