AIチェッカーで90%と出た英語レポート、直すべき？短時間でできる安全策

AIチェッカーで「AIっぽい」と出た英語レポート、直すべき？

英語の課題レポートを提出する前にAIチェッカーを試したら「90% AI」など高い数値が出て、不安になった経験はありませんか。構成の相談に生成AIを使い、本文は自分で書いたとしても、判定結果だけ見ると焦ってしまう方は多いと思います。

この記事では「短時間でできる現実的な対策」と「疑われたときに説明できる準備」を中心に整理します。目的は“すり抜け”ではなく、提出先のルールに沿って、不要なトラブルを避けることです。

結論：直す価値はあります（ただし全部書き直しは不要）

AIチェッカーの数値は、提出先の運用やツールによって意味合いが変わります。とはいえ「90%」のように目立つ数値は、先生側の確認対象になりやすいのも事実です。内容が自作でも、疑いがかかった時点で説明コストが発生します。

そこでおすすめは、次の二段構えです。

1. 短時間で“自分の文章らしさ”を増やす（不自然さを減らす）
2. 万一質問されたときに、執筆プロセスを示せる状態にする

そもそもAIチェッカーは「確定判定」ではありません

AI検出は、文章の特徴（語彙の偏り、言い回しの均一さ、構文の規則性など）から“それっぽさ”を推定する仕組みです。一次情報として、OpenAI自身も「短い文章では特に不正確で、（人間の文章を）自信満々にAIと誤判定することがある」と注意点を公開しています。

また、代表的な検出ツールの一つであるTurnitinも、検出モデルの更新や「低い誤検知率を維持しつつ改善する」といった運用情報を公開しています。つまり、ツールは固定ではなく、精度や挙動は変動します。

誤検知が起きやすいパターン

• 英文が短い／定型表現が多い（課題レポートは特に起きやすい）
• 文法ミスが少なく、均一で“整いすぎ”ている
• 接続詞・結論の言い回しが教科書的で、リズムが単調
• 参考文献の引用や具体例が少なく、一般論が続く

最初に確認したい「提出ルール」

対策の優先順位は、授業・学部のルールで決まります。まずはシラバス、課題要項、LMSのお知らせで次を確認してください。

• 生成AIの利用が「禁止」か「条件付きで許可」か
• 許可の場合、どこまでOKか（構成案、校正、要約、翻訳など）
• 利用した場合の「申告方法」（注記、脚注、参考文献形式など）

海外大学の学生向けガイダンスでは、生成AIの利用を「必要に応じて引用・注記する」方針を明確にしている例があります。日本の大学でも、授業ごとにルールを示すケースが増えています。

短時間でできる安全な見直し（“検出回避”ではなく、文章品質の改善）

ここからは、数分〜30分程度でできる“自然な”改善策です。狙いは「あなたの考えが読み手に伝わる文章」に寄せること。結果として機械的な特徴が減り、疑われにくくなることがあります。

1) 具体例を1〜2個だけ足す

「一般論＋結論」だけだと、文章が均一になりがちです。授業内のトピック、配布資料、実際に読んだ記事など、固有名詞を伴う具体例を1〜2個入れてください。

• 授業で扱ったテーマ（例：renewable energy, social media, education）
• あなたの体験（アルバイト、部活、通学、留学準備など）
• 参考文献の内容（統計・定義・主張の要約）

2) 文の長さとリズムを整えすぎない

同じ長さの文が続くと、読み手には“機械的”に見えることがあります。長い文を切る、短い文をつなぐなど、読みやすい範囲でリズムを変えるのが効果的です。

3) 接続詞と結論フレーズを“自分の言葉”に寄せる

教科書的な接続詞（Moreover / Furthermore / In conclusion など）を多用している場合、言い換えや位置調整で自然になります。必ずしも口語に寄せる必要はありませんが、同じ型が続かないようにします。

4) 根拠がある部分は引用・参照を入れる

AI検出とは別に、レポートとして大事な要素です。引用の形式は授業指定に合わせてください。最低限「出典のURL」「著者・団体名」「公開年」などを揃えるだけでも、文章の信頼性が上がります。

5) 校正ツールは「直しすぎない」設定で使う

校正ツールは便利ですが、提案を全部採用すると文章が均一になります。おすすめは「スペル・文法の誤り」だけ直し、言い換え提案は“あなたの語彙”の範囲で選ぶことです。

疑われたときに困らない「証拠の残し方」

大事なのは、提出後に聞かれた場合でも落ち着いて説明できる状態にしておくことです。おすすめは次の3点です。

1) 下書き・メモ・参考文献リストを残す

箇条書きのメモ、引用したページの控え、途中段階のファイルなどがあるだけで、説明はぐっと楽になります。

2) 変更履歴（バージョン履歴）を残す

Googleドキュメントは「ファイル → 版の履歴 → 版の履歴を表示」で、誰がいつ何を直したか確認できます。Microsoft Wordも「変更履歴（Track Changes）」で修正の痕跡を残せます。提出前に「履歴が残る形」で作業しておくのが安心です。

3) 生成AIを使った範囲を言語化しておく

今回のように「構成だけ相談した」「言い回しの校正だけした」など、どこまで使ったかを自分の言葉で説明できるようにしておきます。授業が申告を求める場合は、課題末尾に短い注記として残す方法もあります。

よくある質問

AIチェッカーの数値が高い＝不正確定ですか？

確定ではありません。検出は推定であり、ツール自体も更新されます。数値だけで結論を出さず、提出先のルールと、あなたの執筆プロセスで判断してください。

直す時間がほとんどありません。最低限どこを触るべき？

時間がない場合は、(1)具体例を1つ足す、(2)文の長さを2〜3箇所だけ変える、(3)参考文献・出典を整える、の3点が現実的です。読みやすさと説明可能性が同時に上がります。

先生に聞くのは気まずいです

気まずさはありますが、提出前の相談はむしろ安全策です。「構成検討で生成AIを使ったが本文は自分で書いた。提出ルールとして問題ないか」を短く確認するだけでも、後のトラブルを避けやすくなります。

参考になる一次情報（確認用）

• OpenAI: AI文章判定ツールの限界（注意点）
• Turnitin: AI writing detection model（更新情報）
• Google Docs: Version history（履歴の確認方法）
• Microsoft: Wordの変更履歴
• University of Edinburgh: 学生向け生成AI利用ガイド（引用・申告）

まとめ：短時間の改善＋説明できる準備が最強です

AIチェッカーの結果が高いと不安になりますが、現実的に効くのは「文章をあなたの考えが伝わる形に整えること」と「プロセスを残すこと」です。数分の手直しでも、読み手の印象は変わります。

もし提出先のルールが曖昧なら、早めに確認しつつ、できる範囲で安全策を積み上げてみてください。