ブルックリンに拠点を置くスタートアップであるPangram Labsは、人間か機械かが何かを書いたかをほぼ完璧な精度で判別できると主張している。同社は、その検出ツールがAI生成テキストを99.98％以上の確率で捕捉し、人間が書いたコンテンツにおける偽陽性率は1万分の1に過ぎないと主張している。
2023年に、元スタンフォード大学の研究者であるマックス・スパーローとブラッドリー・エミによって設立されたPangramは、デジタルメディアにおける最も重要な問いの一つの中心に位置づけられています：コンテンツが人間によって作られたことを信頼性を持って証明できるでしょうか？
Pangramが実際に行うこと
あなたは75語から75,000文字までの文章を入力すると、それに対して「人間が作成」「軽度のAI支援」「中程度のAI支援」「完全にAI生成」のいずれかの判定を返し、さらに詳細な分析のために数値のAI支援スコアを割り当てます。
このツールは20以上の言語をサポートし、CanvasやGoogle Classroomなどの学習管理システムと統合されています。
独立したテストは好ましい結果を示しています。シカゴ大学ブース経営大学院およびマリーランド大学による評価では、ChatGPTやClaudeを含む主要な言語モデルのコンテンツにおいて、99.8％から100％の正確性が確認されました。広く使用されている検出ツールのベンチマークであるRAIDにおいて、Pangramは99.44％の正確性を達成し、偽陽性率は0.05％でした。
その会社は2026年1月16日にPangram 3.1をリリースし、人間の文章とAI出力が混在するマルチテキストシナリオに対応する機能を追加しました。このアップデートには、複数言語対応と、個々のAIシステムに特化した検出機能も含まれています。
資金調達面では、Pangramは2025年6月にScOpが主導し、Script Capital、Cadenza、Haystackがプレシードで参加した、約400万ドルのシードラウンドを完了しました。
精度に関する議論が興味深くなるところです
2026年3月までの最近の学術的な議論では、Pangramが広告する偽陽性率と一部の第三者評価が実際に発見した値との間にギャップがあることが指摘された。同社は10,000分の1という数値を広告しているが、一部の外部研究では偽陽性率の平均が0.48%から2%の範囲で記録された。
Pangramの学術、ニュース、創造的ライティングのデータセットにおける独立したテスト結果では、偽陽性率は0％から0.17％の間でした。問題は、これらの制御されたベンチマークが、複雑で多様な現実世界にスムーズに適用できるかどうかにあります。