更新:Pangram 3.3が最新リリースとなりました。Pangram 3.3の新機能についてはこちらをご覧ください。
Pangramは、新しいAI検出モデル「Pangram 3.2」をリリースできることを大変嬉しく思います。前バージョンのPangram 3.1およびPangram 3.0と同様、本モデルもICLR 2026の論文で述べたEditLensアーキテクチャに基づいています。 ユーザーの皆様には、検出器が捕捉できる真陽性(リコール)の数が、段階的ではありますが顕著に向上することを期待していただけます。一方で、業界でも極めて低い誤検知率を維持しているため、AI使用に関する誤った指摘が依然として極めて稀であることは変わりません。
LLMリリースのベストプラクティスに倣い、検出器の更新に合わせて「モデルカード」の公開を開始することにしました。これは、いわばAIモデルの「栄養表示ラベル」のようなものです。このモデルカードには、トレーニングのアーキテクチャやフレームワーク、トレーニングデータセットの詳細、関連する評価結果、および検出器の動作に影響を与える可能性のある変更点が記載されています。 また、モデルの入力と出力の正確な仕様、対応言語、Pangramが良好なパフォーマンスを発揮すると予想される条件や、その限界についても説明しています。
おそらく、Pangram 3.2 は Pangram 3.1 よりも検出感度が高いことに気づくでしょう。つまり、より多くの AI 生成テキストが検出されるようになります。これは、ヒューマナイザーの検出機能の改善、Claude 4.6 の検出機能の向上、短い AI 生成テキストの検出感度の向上、トレーニングデータセットへのデータの追加、および EditLens アーキテクチャにおけるハイパーパラメータの最適化によるものです。
Pangram 3.2における最大の改善点は、AIが生成したテキストを人間が書いたもののように見せる「ヒューマナイズ」されたテキストを検出できるようになったことです。 当社の内部ヒューマナイザー評価セットにおいて、Pangram 3.1と比較してヒューマナイザーの検出率を4倍向上させました。また、AIによる検出を回避するよう意図的に誤りを加え、そのスタイルで記述するよう指示された言語モデルによって生成されたテキストである「敵対的プロンプト」に対する内部評価においても、約3倍の改善が見られました。
これは教育の分野において特に重要であり、学生たちは「AI生成すぎ」という印象を与えないよう、ヒューマナイザーツールを活用したり、言語モデルへのプロンプトの仕方を工夫したりすることが増えています。
AI生成のテキストを含むツイートを確認するために多くの方にご利用いただいている当社のXボットが大きな反響を呼んでいることを受け、当社は最近、ツイート程度の短いオンラインコンテンツの検出精度向上に注力してきました。また、50~75語の範囲にあるAI生成の投稿を識別する精度が向上したと判断したため、最低文字数を75語から50語に引き下げました。
Pangram 3.1と同等の偽陽性率を維持しつつ、Pangram 3.2ではソーシャルメディアの短い投稿における偽陰性率を17%改善しました。
多くのユーザーから、特にClaude Opus 4.6に関して誤検知(false negative)が発生しているとの報告が寄せられました。これに対処するため、Claude Opus 4.6のデータを含めた形でデータセットを再構築しました。社内のチャレンジ用データセット(特に難易度の高い例)を用いた評価およびレッドチームテストを経て、PangramがClaude Opus 4.6をはじめとする最先端のLLMを確実に検出できると確信しています。
現在、AIが生成したコードや数式については、高い検出率で特定できていません。しかし、お客様からの要望が高いため、現在これらのユースケースに注力しています。数式やコードは定型的な傾向が強く、AIが生成した文章に比べて検出が難しいものの、初期の実験では有望な結果が得られています。
ヒューマナイザー市場は絶えず進化しており、ここ数ヶ月でより多様なヒューマナイザーが市場に登場しています。私たちはヒューマナイザーを検出するためのより高度な技術を開発しており、近いうちにその成果を公開したいと考えています。
Pangramは、AIによる検出技術の可能性の最前線に常に立ち続けることをお約束します。LLMの性能が向上し続ける中、私たちも絶えず進化を続けています。
現在、スタッフを募集しています!世界最高のAI検出ツールの開発にご協力いただける方は、ぜひ採用情報ページをご覧ください。

キャサリン・タイは、AI検出スタートアップ企業であるパングラム・ラボの創設AI研究科学者です。彼女は2025年12月、マサチューセッツ大学アマースト校にてモヒット・アイヤー氏の指導の下、コンピュータサイエンスの博士号を取得しました。同大学での研究では、文学分析に関連する課題におけるLLMの評価に焦点を当てていました。





