エンジニアリングチーム向けのAIコード検出
開発者向けAIコード検出ツール
Python、Java、C++ などの言語において、ChatGPT、Claude、GitHub Copilot によって生成されたコードを検出します。誤検出率を抑えるよう調整された、保守的な検出アルゴリズムを採用しています。
from pangram import Pangram
# Initialize the client
client = Pangram(api_key="your-api-key")
# Analyze a code snippet
result = client.predict(code_snippet)
print(f"AI fraction: {result['fraction_ai']}")のグローバルブランドから信頼されています
ユースケース
ソフトウェアのサプライチェーンを保護する
組織全体でAI生成コードを可視化します。最高精度を誇るAIコード検出エンジンにより、採用の適正化、知的財産の保護、セキュリティリスクの軽減を実現します。
技術職の採用審査
バックエンドのポジションには、即戦力として採用しないでください。持ち帰り課題でAIによるコード生成を検知し、候補者が提出したロジックを正しく理解しているかを確認してください。
知的財産を保護する
多くの法域では、AIによって生成されたコードは著作権の対象となりません。リポジトリを監査し、独自のソフトウェアが、合成されたライセンス付与不可能な基盤の上に構築されていないことを確認してください。
セキュリティリスクを軽減する
AIによって生成されたコードスニペットには、しばしば微妙な論理的なバグやセキュリティ上の誤りが含まれていることがあります。AIを多用したコミットにはフラグを立て、マージする前に人間による詳細なコードレビューを行うようにしてください。
技術的アプローチ
コードの保守的検出
Pangramのコード解析は、テキスト検出技術を流用したものではなく、ソフトウェア専用に設計されています。当社のモデルは、構文上の制約や構造的なパターンを理解し、定型コードと独自のロジックの違いを判別することができます。
偽陽性が少ない
Pangramは保守的な設定になっており、人間が書いたロジックをAIとしてフラグ付けすることはほとんどないため、開発者が標準的な定型コードを使用しているというだけで誤って非難されることがありません。
構文を意識した解析
テキストとは異なり、コードには厳格な構文上の制約があります。当社のモデルは、40行以上のコードにわたる構造的なパターンを分析し、人間の論理とLLMによる予測可能性を区別します。
多言語対応
PythonやJavaといった高水準言語から、C++やCといった低水準言語に至るまで、正確な検出が可能です。モデルの対応範囲が拡大するにつれて、対応言語も追加されていきます。
統合
APIを介した
の自動AIコード検出
03
一括監査
リポジトリ全体またはプルリクエストをスキャンし、プロジェクトの履歴全体におけるAIコード検出の頻度を把握します。
APIキーを取得 →
はい。Pangramは、CIパイプラインでの自動分析、マージ前のチェック、内部監査、および研究ワークフロー向けに設計された、高スループットのAPIを提供しています。多くのチームでは、コミットを即座にブロックするのではなく、プルリクエストや夜間スキャンで検出処理を実行しています。
精度は言語、コードの長さ、および複雑さに依存します。Pangramは、長くて論理的な要素の多いコードにおいて最も信頼性が高く、信号の弱い入力に対しては過信を招くような判定を意図的に避けています。結果は、人間のレビューを支援するために信頼度スコアと共に返されます。このトピックについてさらに詳しく知りたい方は、AI生成コードを検出できるかどうかに関する当社の記事をご覧ください。
今すぐAIコードの検出を始めましょう
コードベースのセキュリティを確保し、採用候補者の適性を確認し、エンジニアリング組織全体におけるAIの利用状況を完全に可視化しましょう。
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