Pangram 3.2のご紹介

Pangram 3.2 のリリースのお知らせ

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おり、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を保証します。

モデルカード

LLMリリースのベストプラクティスに倣い、検出器のアップデートに合わせて「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「栄養成分表示」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。

ご期待ください

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精度の向上、Claude 4.6 の検出機能の強化、短い AI 生成テキストの検出感度向上、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。

改善された点

ヒューマナイザーの検出と敵対的プロンプティング

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「人間らしく」したものを検出できる機能です。 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、言語モデルに意図的に誤りを加え、AIによる検出を回避するようなスタイルで記述するよう指示し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生成の短いソーシャルメディア投稿の検出

AI生成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生成投稿を識別する精度に自信が持てるようになったため、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では短いソーシャルメディア投稿における偽陰性率を17%改善しました。

Claude 4.6 の改善点

特にClaude Opus 4.6に関して、多くのユーザーから誤検知（false negative）の報告が寄せられていました。この問題に対処するため、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は他の最先端LLMと同様にClaude Opus 4.6も確実に検出できると確信しています。

次は？

AIが生成した数学、コード、および科学

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。

ヒューマナイザーの継続的な改良

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。

未来

Pangramは、AI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の能力が向上し続ける中、私たちも絶えず進化を続けています。

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