Turnitin では AI の割合は何%までが許容されるのか

Turnitin が公表した「許容される割合」は存在しない。合格点も、許容と不容許を分ける数字も、同社のドキュメントのどこにも書かれていない。Turnitin が公表しているのは表示規則であり、1% から 19% の結果はパーセンテージもハイライトもないアスタリスクで表示され、数字が表示され始めるのは 20% からである。この境界が記述しているのは画面に何が出るかということにすぎない。それが合格点であるかのように引用されるが、そうではない。あなたの提出物を実際に律する数字はあなたの所属機関が書くものであり、Turnitin は不正の最終判断を採点者に委ねている。だからこそ、二人の採点者がこの問いに異なる答えを返しうる。もしあなたに示された数字が二十未満なら、その数字を満たしたかどうかは、報告書では誰にも分からない。

したがって、答えられる形の問いは「どの数字が安全か」ではない。「which document defines mine, and what happens when it is crossed」（自分の数字を定めているのはどの文書か、そしてそれを超えたときに何が起きるか）。以下では、ベンダーの数字をどこを探したのか、あなたの数字がどこに書かれていそうなのか、そしてフラグが立ってからではなく期限前に何を尋ねるべきかを扱う。

何かが存在しないという主張の価値は、その背後にある探索の価値とちょうど等しい。そこで、私たちが行った探索を示す。

Turnitin のヘルプセンターには AI writing というセクションがある。そこには九つの記事が含まれており、2026年8月18日に私たちはその九つすべてを開き、それぞれの表示テキストを検索した。

九つの記事は合計でおよそ 58,000 文字になる。この中のパーセンテージはすべて二つの話題のいずれかに属する。表示規則（0、19、20）と、ベンダー自身の誤り報告（1% 未満という偽陽性の目標値と、その代わりに見逃してもよい AI 記述の量を示す 50/65 の例示）である。九ページのうち二ページには画面のスクリーンショットもあり、そこには別の数字が載っているが、それらはサンプルの報告書にすぎない。その一つには、類似度スコア 23% と並んで 56% の提出物が示されている。本文にもスクリーンショットにも、学生のレポートに対する上限として示されているものはない。

私たちはヘルプセンター自身の検索機能も使った。「許容される割合」や「what percentage of AI is acceptable」（AI の割合はどれくらいなら許容されるのか）のような検索語は何十件もの結果を返す。検索が語句単位ではなく単語単位で一致させるからである。二つ目の検索語で最上位に来る記事のタイトルは「What should I do if the AI writing percentage is high?」（AI 記述の割合が高い場合、どうすればよいか）で、その最初の指示は次の通りである。「First, refer to your institution's policy on plagiarism and the use of generative AI in the classroom.」（まず、盗作および教室における生成 AI の利用に関する所属機関の方針を参照すること。）

高い割合に最も正面から向き合っているページは、よそを指し示すことで答えている。ドキュメントが無いということではなく、これこそが今回の発見である。

そのページは短く、あなたよりも採点者に向けて書かれている。教育者向けの二つのページは行ごとに検討した。AI の割合が高いときに指導教員がどうするよう言われているかで扱っている。

身近な誰かである。それがどこになるかは、どこで学んでいるかによって変わる。したがって以下は、大学の組織構造の説明ではなく、探す順序として読んでほしい。

ここから二つのことが導かれる。Turnitin 自身の文言は、判断をツールではなくレビュー担当者や教員に委ねている。したがって科目レベルに規則があることは奇異ではなく、同じ学科の採点者二人が異なる答えを返しても、どちらも一貫性を欠くことにはならない。そして「there is no number, we look at flagged work case by case」（数字は存在しない。フラグが立った課題は個別に検討する）は、言い逃れではなく完全な答えである。それは、引き金となるのがフラグそのものだと教えてくれる。それが、準備すべきものを変える。

機関が公表した数字は、その主体・報告書・帰結が揃って初めて役に立つ。私たちはその基準を満たす、現在有効な一次資料の例を一つ見つけた。

この行は名前が特定された一つのオンラインプログラムについてのものである。Geneva College の別の科目、別の大学、あるいは Turnitin 自体が何を許容するかを定めるものではない。この適用範囲を外した閾値表は、ローカルな調査の引き金を、他人の提出物についての予測に変えてしまう。

別の二つの機関は、正反対の種類の答え、すなわち「使えるローカルな数字はない」を公表している。数値の例の隣に置くべきなのは、閾値だけの表ではこの指標を拒否する機関が消えてしまうからである。

二度目の一次資料の確認で、中国の大学の現行の通知が四件見つかった。各行は機関、正確な適用範囲、公式文言、帰結、日付を揃えて載せている。これらはローカルな規則であって、一般的なリスク尺度ではない。

これらの行を緑・黄・赤の帯にまとめることはできない。対象となる機関、学年、制度、帰結がそれぞれ異なり、四つのうち一つは数値基準を明示的に拒否している。持ち運べる唯一の事実は、規則の主体が数字と一緒に移動しなければならないということである。

数字は出所が示されないまま学生同士で流通する。十五。二十。三十。そのどれかを自分の AI の上限として扱う前に、その数字が出てきた文を読んで、そこがどの報告書を指しているかを確かめてほしい。Turnitin は二つの別々の解析を実行しており、そのことをはっきり述べている。「The Similarity score and the AI writing detection percentage are completely independent and do not influence each other.」（類似度スコアと AI 記述検出の割合は完全に独立しており、互いに影響を及ぼさない。）

また別の箇所では、AI 記述のハイライトは Similarity Report には一切表示されないと付け加えている。報告書は二つ、ハイライトも二組、その二つを結びつける計算は存在しない。

手がかりは数字の周りの言葉遣いにある。類似性、一致テキスト、資料、独創性といった語はもう一つの報告書に属するものであり、それらについて書かれた上限は AI インジケーターについては何も語らない。ハンドブックに明記されていないなら、それは推測で埋めるべき空白ではなく、尋ねる価値のある問いである。二つの報告書と、そこから生じうる四通りのスコアの組み合わせについては、Turnitin の AI 報告書と類似性報告書の違いで整理している。

ここで、あなたの科目が数字を示しており、それが二十未満だとしよう。たとえば十である。

「To avoid potential incidence of false positives, no score or highlights are attributed for AI detection scores in the 1% to 19% range. When AI is detected below the 20% threshold in the report, it is now indicated with an asterisk (*%) and no percentage is attributed.」（偽陽性が発生する可能性を避けるため、AI 検出スコアが 1% から 19% の範囲にある場合は、スコアもハイライトも付与されない。報告書上で 20% の閾値を下回って AI が検出された場合、現在はアスタリスク（*%）で示され、パーセンテージは付与されない。）

これを十パーセントという規則に照らして読んでほしい。8 の提出物も 18 の提出物も、画面上では同じものになる。アスタリスク、数字なし、ハイライトなしである。両者を区別する表示状態は存在しない。したがって、採点者を含め、手続きに関わる誰も、報告書からその論文が十のどちら側に着地したかを知ることはできない。

ここに二つ目の制約を加えると、堂々巡りが完成する。Turnitin は「only instructors and administrators are able to see the indicator」（インジケーターを閲覧できるのは教員と管理者だけである）と述べ、インジケーターと報告書は「are not visible to students」（学生には表示されない）としている。その一方で、教員が報告書を PDF でダウンロードして共有することはできるとも述べている。自分で数字を確認することはできず、しかもその帯域には確認すべき数字がない。

だからこそ、科目責任者に投げるべき生産的な問いは「どの割合なら大丈夫か」ではない。インジケーターがアスタリスクで返ってきたら何が起きるのか、そして数字付きで返ってきたら何が起きるのか。報告書が実際に取りうる状態はこの二つだけなので、答えもこの二つをカバーしていなければならない。

20% 以上では、二つの文書で同じ数字でも同じものを指さない。分母が動くからである。Turnitin は算定対象テキストと呼ぶものを採点し、それを狭く定義している。「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.」（この算定対象テキストには散文の文だけが含まれる。すなわち、標準的な文法的文で書かれたテキストブロックのみを解析対象とし、箇条書き、ビュレットポイント（文になっていない短い構造）、その他の非文構造は含めない。）すぐ後に続く文こそ覚えておくべきものである。「This percentage is not necessarily the percentage of the entire submission.」（この割合は、提出物全体に対する割合と必ずしも一致しない。）

半分が表でできた実験レポートに学科の数字を当てはめる場合と、最初の行から最後の行まで散文の課題エッセイに当てはめる場合では、二つの大きく異なる文書の、二つの異なる割合を測っていることになる。それぞれの割合が実際に何を対象としているのか、そしてハイライトの数がなぜそれとめったに一致しないのかについては、Turnitin の AI 記述報告書の読み方で扱っている。

ローカルの閾値が低いことが奇妙な対象である理由はもう一つある。Turnitin 自身の精度に関する主張には適用範囲がある。同社は、偽陽性率を「under 1% for documents with over 20% of AI writing」（AI による記述が 20% を超える文書については 1% 未満）に保つよう努めていると述べている。この文言はちょうど 20% を除外している。報告書が 20% から割合の表示を始めるにもかかわらず、である。20% 未満の規則は、この精度の主張が明示する範囲の外にあり、かつ報告書が数字を出さなくなる帯域の中にある。

期限前に科目責任者か指導教員に短いメッセージを一本送ることは、後からどれだけ推測を重ねるより価値がある。書面で手に入れておくべきなのは次の五点である。

• この課題を規定する文書はどれか、そのリンクを送ってもらえるか？ 二つの文書が矛盾する場合、どちらが優先されるのか。この問い一つで、他人のスコアから推測しようとする試みの大半は不要になる。
• そこにある数字は、類似度スコアについてのものか、それとも AI 記述インジケーターについてのものか？ これらは別々の解析であり、ハンドブックがその数字の帰属を明示しているとは限らない。
• その数字に達したときに何が起きるのか。面談か、付託か、減点か、それとも自動的には何も起きないのか？ どれほど深刻に扱うべきかについては、数字そのものよりも帰結のほうがはるかに多くを語る。
• 報告書が数字ではなくアスタリスクで返ってきた場合、何が起きるのか？ 20% 未満では、誰もが目にするのはそれだけである。自分の科目でそれが何かを引き起こすのかどうかを知っておく価値はある。
• 許可された利用を申告する必要はあるか、あるとすればどのような形か？ 申告が求められる場面では、検出器が何を報告したかに関わらず、申告していない利用そのものが問題になる。

フラグが立つ前ではなく後に尋ねる場合、文言よりも最初の一時間のほうが重要である。その時間をどう使うかについては、誤った AI 検出フラグへの異議申し立てにまとめている。

20% 以上になると、報告書は記号ではなく文書になる。数字に加えて、開いて読めるハイライトされた箇所が付く。具体的に手を付けられるものが得られるのはこの状態だけで、HumanPen というツールが入力として受け取るのもこの状態である。DOCX を Turnitin または iThenticate の AI 報告書と一緒にアップロードすると、ハイライトされた箇所が変更対象を決める。その外側には一切手を入れないため、誰も印を付けていない段落はあなたが書いた表現のまま残り、支払いの対象となるのは実際に書き換えられた語数であって、提出した文書の長さではない。HumanPen の書き換えは英語文書にのみ対応している。したがって、目の前の論文が中国語であれば、上で引用した各機関の方針はあなたに適用されるが、このツールは適用されない。

HumanPen の公開ページも、固定されたスコアを約束することは避けている。検出器は変化し続けると述べ、残留する箇所がまだフラグされている場合は、書き換えた文書とともに新しい報告書を取り込んで二度目のピンポイントの処理を行うよう案内している。次の対象範囲を決めるのは、予測されたスコアではなく、その新しい報告書である。

だからといって 20% が基準になるわけではない。それはあくまで Turnitin の表示上の境界であり、あなたの学科が何を許容するかについては何も語らない。私たちも、将来の報告書がどう出るかは言わない。公開されている製品ページが事前に明言しているのは、どの箇所に手が入るのか、そして課金が実際に書き換えられた語数を数えるということである。

Turnitin は許容される AI の割合を公表しているか？ いいえ。2026年8月18日にヘルプセンターの AI writing セクションの九記事すべてを読みましたが、「acceptable」（許容される）という語はどこにも出てきません。ドキュメントが公表しているのは、表示の挙動やモデルの性能に関する数字であり、そこには 20% という表示境界も含まれるが、許容上限として示されているものはない。高い割合を対象としたページは、教員に所属機関の方針を参照するよう指示している。

では、20% が合格点なのか？ それは報告書が数字の表示を始める点である。1% から 19% の結果は、パーセンテージもハイライトもないアスタリスクで示される。20% があなたの科目で何かを意味するかどうかを決めるのは、その科目であって、この表示規則ではない。

私のハンドブックには 15% とある。それが私の AI の上限か？ その文がどの報告書についてのものかを確認してほしい。Turnitin は、類似度スコアと AI 記述の割合は完全に独立しており互いに影響しないと述べている。したがって、一方について書かれた上限は、他方については何も語らない。ハンドブックに明記されていなければ、尋ねてほしい。

自分の AI の割合を自分で確認できるか？ インジケーターではできない。Turnitin によると、閲覧できるのは教員と管理者だけで、学生には表示されない。ただし教員が報告書を PDF でダウンロードして共有することはできる。

自分の科目が AI の利用を認めている場合、高い割合は依然として問題になるのか？ それは、その科目が何の申告を求めたかによる。許可された利用の申告が義務付けられている場合、規則が依拠するのはその申告であり、Turnitin は自社のインジケーターはいかなる場合も不正を断定するものではないと述べている。

最終的に誰が決めるのか？ Turnitin のガイダンスは、採点する人に委ねている。不正が発生したかどうかの最終判断はレビュー担当者または教員にあり、ツールが提供するのは判断ではなくデータである。