エンジニアリングチーム向け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が生成した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を活用し、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によるコードを検出し、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ましょう。
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、ライセンス供与できない合成の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の軽減
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
コードの保守性検出
Pangramのコード分析は、テキスト検出技術を流用したものではなく、ソフトウェア向けに特別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理由で誤って非難されることはありません。
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行以上にわたるコードの構造パターンを分析し、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 による AI コードの自動検出（
）
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評価します。
APIキーを取得 →
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把握しましょう。
