「パングラム 3.3」のご紹介！

Bugfix: On May 18, 2026, we shipped a bugfix as Pangram 3.3.2. Users may notice changes in a small (<3%) percentage of predictions, but the overall performance of the model is improved.

注：2026年5月15日、Pangram 3.3のマイナーアップデートをリリースしました。このバージョン（Pangram 3.3.1）は、当社の全製品においてPangram 3.3に取って代わります。Pangram 3.3と3.3.1の基盤となるモデルは同一です。唯一の違いは、長文のセグメンテーションに使用するアルゴリズムにあります。 この変更の影響を受けるのは、450語を超える文書のみです。

本日、Pangram 3.3をリリースいたします。Pangram 3シリーズのこれまでのモデルと同様、Pangram 3.3も、ICLR 2026の論文で発表したEditLensアーキテクチャに基づいています。

パングラム3.3のモデルカードはこちらでご覧いただけます

ご期待ください

ここ数週間、OpenAIやAnthropicが最近公開したモデルによるテキストの一部が、誤って「人間によるもの」と判定されていることに気づかれた方もいらっしゃるかもしれません。今回のアップデートでは、これらの新モデルによって生成されたコンテンツについて、AI生成テキストを誤って「人間によるもの」と判定してしまう割合、すなわち「誤検知率」の低減に重点を置いて改善を行いました。

これまでと同様、当社は業界トップクラスの誤検知率を維持することに尽力しています。人間が書いたテキストをより多くAI生成テキストと誤分類してしまう代償を払い、全体的な見逃し率を低下させるようなモデルをリリースすることは決してありません。Pangram 3.3 においても、誤検知率の増加は見られないはずです。

Pangram 3.3は、Claude 4.7やGPT 5.4+といったモデルの偽陰性率を改善するだけでなく、人間らしい文章、長文文書、およびESLライティングのベンチマークにおいても優れた性能を発揮します。

改善点

最新の大規模言語モデル（LLM）の検出

Pangram 3.3は、Claude 4.7やGPT 5.4+を含む最新世代のLLMによる純粋な出力を検出する点において、前バージョンよりも大幅に性能が向上しています。社内評価では、Pangram 3.2と比較して、GPT-5.5 Proが生成したテキストの検出精度が3倍、Claude Opus 4.7の検出精度が4倍以上向上していることが確認されています。

ヒューマナイザー検出のさらなる改善

Pangram 3.3は、ヒューマナイザー評価において著しい改善を示しており、前バージョンに比べて商用ヒューマナイズされたテキストを2倍多く検出しています。また、Pangram 3.3は、ユーザーがLLMに対して検出を回避するよう指示する「敵対的プロンプト」によるLLMの出力を検出する能力も向上しています。当社の内部敵対的データセットにおいて、以前のPangramモデルと比較して3倍の改善が見られました。

長文の検索結果の表示

以前のモデルでは、AIが生成した長文（2000語以上）を「混合」と誤分類することがあり、特にテキストの終盤のセグメントを「完全な人間によるもの」と誤ってラベル付けしてしまうことがありました。Pangram 3.3では、このような長文の合成テキストに対する分類誤りが大幅に減少しています。

次は？

AI翻訳の検出

詩のような難易度の高い分野での改善により、全体的な誤検知率は低下しましたが、Google 翻訳を通した人間が書いたテキストの誤検知率にはわずかな上昇が見られました。翻訳はLLMの代表的な活用事例であることを踏まえ、今後のモデルにおいて、AI翻訳テキストのモデリングと結果報告の両方について、さまざまな手法を検証しています。

AI支援の識別精度の向上

この半年間で、エージェントの利用が爆発的に増加しました。人間とAIによる執筆プロセスは、文書内で人間が書いたテキストとAIが生成したテキストが幾重にも織り交ぜられる、反復的な共同作業モデルへと進化しつつあります。 私たちの主な焦点は、こうした共同執筆された文書のモデリングを改善することにあります。EditLensを基盤として、複数の執筆者が関与したテキストに対して最も正確な結果を提供するとともに、テキストが「軽度」または「中程度」にAIの支援を受けていることが何を意味するのかをユーザーが理解できるようにすることを目指しています。

モデルカード

これまでの2つのモデルと同様、現在のモデルのさまざまなドメインやデータセットにおける性能については、モデルカードでご確認いただけます。