過去の課題を文体の基準として使う：何を出すか、そしてそれが証明できないこと

証明にはなりません。しかも、まさにこの比較のために作られたツールが、同じことを文書で述べています。文体の基準とは、以前に自分が出して採点済みの課題を並べ、指摘された文章が日ごろ提出していた文章に似ていると示すものです。これ自体は確かに一つの証拠類型です。University of York の不正行為ポリシーは、審査委員会が "the previous assignments submitted by the student for a comparison"（比較のために学生が以前提出した課題）を検討するよう定めています。しかし、これを業務として行う製品を Turnitin が販売しており、Turnitin 自身の FAQ はその製品について "will not be able to indicate if it was AI written"（AI によって書かれたかどうかを示すことはできない）と述べています。類似性の主張が答えるのは「これはあなたらしく見えるか」という問いです。それに対して申し立てが問うのは、ある一つの文書がどうやって生まれたかであり、これは別の問いです。

つまり率直に言えば、文体の基準は裏付けであって、答えではありません。プロセス証拠の前に置くものではなく、その下に敷くものです。

このページの残りでは、誰がすでにこの比較を行っているのか、何を材料にしているのか、自分の過去の課題のどれを出す価値があるのか、そしてそれが自分に不利に働く三つの場面を扱います。比較は本人が見ていないところで既に行われているかもしれない、手渡したものは何でももう一度判定にかけられる、そして文章力が上がっていれば基準の方が自分に不利に働く、という三つです。ここから何か一つだけ持ち帰るとしたら、"What this evidence can and cannot carry"（この証拠が背負えるものと背負えないもの）の項にある表にしてください。

公開されている文書を三件、2026年8月28日に読みました。うち二件は、新しい課題と過去の課題を並べて見るよう職員に指示しています。三件目は別のことをしており、その違いは知っておく価値があります（Western Washington と South Carolina のページでは、以下に引用する記述が折りたたみパネルの中に入っています。確認しに行くときは開いてください）。

比較が実際に行われ、しかも誤った結果になった事例が記録に残っています。Office of the Independent Adjudicator は、イングランドとウェールズの高等教育機関に対する未解決の学生からの申し立てを審査し、判断内容の匿名要約を公表しています。2025年7月、「AI と学術不正」という見出しで六件が一度に公開されました。その一件目では、自閉症のある学生が AI の使用を否定し、自分の計画メモとノートを提出しました。要約には、"a disciplinary panel considered the student's written evidence and also compared the essay to some other examples of the student's work"（懲戒委員会は学生の提出した書面証拠を検討し、さらにその課題を学生の他の課題例と比較した）と記載され、不正が認定されました。

オンブズマンはこの学生の申し立てを支持しました。その理由の一つが、次の一文です：

"The student had not been given a fair opportunity to comment on how this essay compared to their other essays because some of the evidence the panel relied on had not been shared with them."（その学生には、この課題が自分の他の課題と比べてどうなのかについて意見を述べる公平な機会が与えられていなかった。委員会が依拠した証拠の一部が本人に示されていなかったからである。）

学生は後になってオンブズマンに、教育機関がこの件を再審査した結果、不正は一切なかったと結論づけたと伝えました。

これは、自発的に何かを出す前に確認すべき問いを一つ与えてくれます。自分の他の課題との比較はもう行われているのか、そしてそれを見せてもらえるのか、という問いです。York のポリシーは同じ原則を反対側から述べています。委員会は "will not use any material to make its judgement unless the student has had sight of it in advance and the opportunity to respond"（学生が事前にその資料を確認し、反論する機会を得ていない限り、判断の材料として使用しない）ということです。

このページの冒頭で触れた製品は Authorship といい、AI 判定との違いは Turnitin の Authorship と AI 判定は別の仕組み：二つのシステムを解説 に書かれています。ここで重要なのは、それが何と比較するかです。調査担当者向けのガイドには、比較対象はあなたの過去の提出物だとはっきり書かれています：

"Authorship for Investigators also provides new evidence about a student's writing over time that can be used to confirm suspicions of a possible misconduct violation. This evidence is provided in an Authorship Report that is generated by either manually uploading files to compare against each other, or by entering a Turnitin paper ID and selecting from a list of the students' past work which files you would like to compare against."（Authorship for Investigators は、学生の文章が時間とともにどう変化したかという新たな証拠も提供し、それは不正行為の疑いを裏付けるために使える。この証拠は Authorship Report として提供される。レポートの生成方法は二通りあり、ファイルを手動でアップロードして互いに比較する方法と、Turnitin の paper ID を入力し、学生の過去の課題の一覧から比較したいファイルを選ぶ方法である。）

同じページは、自らの言葉で限界も書き添えています。"It is important to note that Authorship for Investigators does not identify contract cheating. It takes human judgment to determine whether contract cheating has occurred based on the balance of probabilities."（Authorship for Investigators が課題の代行請負を特定するものではないことに注意が必要である。それが起きたかどうかは、蓋然性の衡量に基づいて人間が判断する必要がある。）

そのレポートに関する Turnitin の公開ガイドページには、読者に対する注記が一つだけ載っています。そのガイダンスは "is only visible when accessed from within the report itself"（レポート自体の中から開いた場合にのみ表示される）というものです。つまり、自分が以前提出した課題について比較が実行されていた場合、それが何を示しているかを最もよく説明できるのは、そのレポートを開いた人だということです。だからこそ、見せてもらうよう求めるべきなのです。

AI 判定の FAQ は、2026年8月28日時点の記述において、baseline、style、portfolio、voice という語を一度も使っていません。つまり判定ツールの文書は、書き手の文体についてどちらの方向の主張もしていないということです。あなたの文体を疑う根拠として引用することはできないし、あなたが自分の文体の裏付けとして引用することもできません。

York のポリシーにも Western Washington のページにも、具体的な数は書かれていません。York は複数の「以前の課題」と書き、個数には触れていません。Western Washington は単数の「基準となる文章サンプル」と書いています。だから数合わせではなく、質で選んでください。

• 採点されて返却され、添削者のコメントがファイルに残っているもの。 返却された課題には、日付、添削者、そして他人がつけた成績が伴います。打ち直したきれいなコピーには、そのどれもありません。
• 科目より先に、文章の種類を合わせる。 実験レポートと省察的エッセイは別の道具であり、書き方も変わります。どちらか一方しか選べないなら、種類が合う方を取ってください。
• 監督下で書いたものなら何でも。 時間制限のある試験の答案、学科が原本を出してくれればの話ですが、それに授業内で書いたもの、監督付きの小テストなどです。これらには著者性の疑いが入り込まないため、平常の課題サンプルでは何本出しても得られない効力があります。
• 自分の癖がはっきり出ているもの。 最高の出来ではなく、最も普段通りのものです。問われているのは一貫性であり、二年次の受賞エッセイは、平凡な火曜日にあなたがどう書くかを何も証明してくれません。
• 正式な手続きの中で一度審査されたもの。 以前自分に出た指摘が調査され、取り下げられたのであれば、その結果は記録に残る事実であり、類似性の主張より強い材料になります。理由は後述の、文章の実力が上がってしまった問題の項で述べます。

手を伸ばしてはいけないのは三つです。採点済みの原本が見つからないもの、グループ作業だった科目のもの、そして他人に丁寧に読み直されたくないものです。ところで、特に何もしなくても日付入りの文章が勝手にたまっていく場所の一つが、毎週のオンライン掲示板です。この形式がなぜ結果的にその山を作るのかは、掲示板の投稿が AI と判定されたケース に書いています。

Western Washington のページは四つを挙げています。文体、質、量、そしてメカニクスで、メカニクスはスペリング、句読点、構造に分けられています。他人が作ったリストだからこそ、そのまま使ってください。この項目に沿って比較を組み立てれば、審査側がすでに使っている言葉で話すことになります。

この四つのうち三つは判断の問題です。数量的に扱えるのはメカニクスが最も近く、Word は二つの数値を出してくれます。ただし後述の式が示すとおり、どちらもスペリングや句読点は見ていません。

Word for Microsoft 365 では、Home > Editor > Document stats に Flesch Reading Ease スコアと Flesch-Kincaid Grade Level が表示されます。Microsoft のサポートページには両方の式が記載されています。Reading Ease の式は次のとおりです：

"206.835 – (1.015 x ASL) – (84.6 x ASW)"（読みやすさ指標 Flesch Reading Ease を求める式）

ここで ASL は語数で測った文の平均の長さ、ASW は一語あたりの平均音節数です。Flesch-Kincaid の式も同じ二つを入力に使います。

この数値をメールに書く前に、次の点を押さえてください。二つのスコアは、どちらもたった二つの変数の関数にすぎません。文の長さと、語に含まれる音節の数です。語彙の選び方、論の組み立て、引用の習慣、段落の形については何も分かりません。四つの文書で Flesch-Kincaid の学年レベルが一致しても、それは弱い裏付けにしかなりません。逆に一致しなくても何の証拠にもなりません。文献を多く扱う章は、省察的な文章より文が長く語も大きくなりがちで、その差は文章の種類によるものであって、著者が誰かによるものではないからです。

文書が単一言語でない場合に知っておきたい Word の挙動が二つあります。どちらも Microsoft の同じページからの引用です。複数の言語のテキストを含むファイルでは、Word は "displays readability statistics for text in the last language that was checked"（最後にチェックされた言語のテキストについて、読みやすさの統計を表示する）と説明されています。また、英語文書の中の一部のヨーロッパ言語については、Word は "displays only information about counts and averages, not readability"（読みやすさではなく、カウントと平均の情報のみを表示する）と説明されています。

文体の基準は、指摘された課題が以前の自分の文章に似ていると主張するものです。そこで、その主張に日付をつけて声に出してみてください。学位課程の二年目で、学期ごとにフィードバックを受け、自分の分野の論文を何百本も読んできたあなたが、自分の文章は変わっていないと主張しているわけです。

多くの人にとって、この主張はそもそも成り立ちません。読む側は成績の推移を見ています。さらに厄介なのは、これが勝ちたくない争いになり得ることです。何年もの教育が自分の文章に何の痕跡も残していないと、学科に対して文書で主張するのは奇妙な話です（ここから先、意図的に文体を固定するかどうかは別の問題で、AI 判定を避けるために書き方を変えるべきか で扱っています）。

過去の課題にはもう一つ、これらすべてを避けられる使い方があり、オンブズマンの記録には実際にそうした学生が出てきます。その一件目の要約で、学生の主張は「this looks like my other essays」（これは自分の他の課題と似ている）ではありませんでした。検出ソフトが "had previously flagged another essay they had written for suspected use of AI but in that case it had been agreed that the student had not used AI"（その学生が書いた別の課題を AI 使用の疑いで以前指摘したことがあるが、その件では学生は AI を使っていないと合意されていた）という点であり、学生はこれが "suggested that the detection software was biased against their writing style"（その検出ソフトが自分の文体に対して偏っていることを示唆している）と述べました。

これは同じ材料から作られた別の主張です。前者は、自分の文章は自分の文章に似ていると言います。後者は、この測定器が以前にも自分の文章について判定を下し、その判定は後に退けられたと言います。後者なら、成長が止まったと主張する必要はありません。しかも矢印は自分ではなく測定器に向きます。一方で射程は狭く、一つのツール、一つの文書、一回の機会についての話であり、精度の高さを一般化する主張にはなりません。仕組みについては 同じ文章が検出器ごとに異なるスコアになる理由、なぜどの数字も基準にならないのかについては AI 率 20% は高いのか をご覧ください。

二つのうちどちらかを選ぶなら、通常は後者の方が強い主張になります。ただしそれは、実際にあなたに起きたことであってこそ使えます。

自分から差し出す基準文書は、誰かにじっくり読んでもらうよう差し出す文書です。そしてそれをもう一度判定にかけられることは、Turnitin が文書に書いている機能であって、仮定の話ではありません。だからといって出さないべきだという話ではありません。送る前に決めておくべきだという話であり、送った後では遅いのです。

York のポリシーには関連する落とし穴があり、これは何も残していない人には逆向きに効いてきます。比較を認めるのと同じ条項が、"Lack of preparatory work may be considered evidence of false authorship."（準備作業が欠けていることは、虚偽の著者性の証拠とみなされる場合がある）とも述べています。準備作業とはメモや下書きのことです。書き上がった昔の課題をいくら重ねても、この穴は埋まりません。埋める材料については、Word、Google Docs、Overleaf でバージョン履歴を残す方法 をご覧ください。

1. まず、比較がすでに行われているかを尋ねる, そしてその結果を見せてもらうよう求めてください。これは対決を挑む要求ではありません。上で引用した York のポリシーは、委員会は本人が見ていない資料に依拠しないと述べており、それは先の申し立てが支持された理由の一つでもありました。
2. 打ち直したコピーではなく、返却されたファイルを送る。 添削者のコメント、提出日、成績こそが、自分以外から来た部分です。同じ言葉が入ったきれいな Word 文書は、証拠を失い、文章だけを残しています。
3. 比較の観点は自分で指定する。 「これらを比較してください」だけでは足りません。例えばこうです。文の長さ、小見出しの使い方、引用文の導入の仕方、そして引用を文末に置く習慣。誰でも二分で確認できる項目を三つか四つ挙げてください。
4. その後に変わったことを自分から言う。 文章が変わっているなら、他人に指摘される前に自分で言ってください。"The structure is tighter now than in first year, and here is the feedback that changed it"（構成は一年次より引き締まっています。それを変えたフィードバックがこれです）と書けば、正確な人だと読まれます。この点について黙っていると、見つかったときに別の意味に読まれます。
5. 一番目ではなく二番目に置く。 その場で問われているのは、この文書がどう作られたかです。それに答えるのはプロセス証拠であり、基準文書はそれを裏付けるものです。プロセス証拠の層については 自分の成果がオリジナルだと証明する方法、大学が実際に受け入れてきた材料については AI 判定の誤判定に対する異議申し立て をご覧ください。
6. 何をいつ送ったか、控えを残す。 手続きが次の段階に進んだ場合、最初の読み手の前に何があったかの記録が効いてきます。

ここまで書いてきたことは、書き直しツールが代わりにやれることではありません。基準文書を揃えるのはあなた自身の仕事です。ただ、書き直しツールがこの記事の主張に逆らう働きをする点が一つあります。指摘された論文の変更箇所が増えるほど、手渡そうとしているサンプルと並べにくくなります。だから手を入れるなら、問題になった箇所だけにとどめてください。

HumanPenというツール は、英語文書の書き直しをその箇所だけに留めることができます。自分で段落を指定するか、判定レポートを取り込んで強調表示に範囲を決めさせます（レポートを使う手順は Turnitin のレポートが指摘した段落だけを書き直す に載っています）。実行前に対象段落を自分で確認し、戻ってくるのは用語・引用・表・レイアウトを保った編集可能なファイルです。

条件を満たす箇所は、無料で再実行できます。その後のスコアがどうなるかについて、私たちは一切の主張をしません。

過去の課題は何本持っていくべきか。 上で引用した二つのポリシー文書には、どちらも数が書かれていません。York は個数を示さずに複数の「以前の課題」と言い、Western Washington は単数の「基準となる文章サンプル」と言っています。質で選んでください。採点済み、返却済み、同じ種類の文章、そして最高の出来ではなく普段の自分らしいもの、という基準です。

大学が自分の昔の課題を AI 判定にかけることはあり得るか。 Turnitin の FAQ によれば、以前提出した課題も、再提出され、アカウントで AI 執筆判定が有効になっていれば判定対象になります。つまり昔の課題が自動的に範囲外ということはありません。フォルダごと差し出す前に、知っておいて損はない事実です。

自分の文章と自分の文章を比較するツールはあるのか。 Turnitin に Authorship という製品があります。AI 執筆判定とは別に販売されているもので、ファイル同士、または学生の過去の提出物とを比較します。Turnitin の FAQ はこれについて "will not be able to indicate if it was AI written"（AI によって書かれたかどうかを示すことはできない）と述べています。また、そのレポートの読み方に関するガイダンスはレポート自体の中からのみ表示される、と Turnitin は説明しています。

昔の課題も高い AI スコアになる。どうすればいいか。 その場合、類似性の主張を先頭に立てるべきではありません。古い課題に対する指摘は、それぞれの文書についての事実というより、あなたの文章に対するこの測定器の振る舞いについての事実かもしれません。これは「文章の実力が上がってしまった」の項の二つ目の主張に近く、ツールについての議論になります。誤判定が認められている層について文書が述べている内容は、非母語話者の文章が AI と判定されるケース にまとめています。

そもそも文体の基準を作る価値はあるのか。 裏付けの一層としてならあります。しかも手間はかかりません。回答の中心に据えるべきではありません。この手法が答えるのは「文章があなたらしく見えるか」であり、問われているのは「この文書がどう作られたか」だからです。