UC は AI 検出ツールを使っているのか ― 完全分析（2025）

【免責事項】本記事は教育目的および情報提供を目的としたものであり、学生・教育者・研究者は必ず所属機関のアカデミック・インテグリティ（学術的誠実性）ポリシーを遵守し、AI ツールは透明性を持って倫理的に使用してください。

人工知能ツールが高等教育のあり方を大きく変え続けるなか、多くの学生や教員は次の疑問を抱いています：
「UC（カリフォルニア大学）は AI 検出ツールを使っているのか？」

10 のキャンパスに 28 万人以上の学生を抱えるカリフォルニア大学システムでは、AI 検出技術に対して意外にも“慎重かつ抑制的”な姿勢を取っています。
本稿では、UC での AI 検出ポリシーに関する包括的な分析、各キャンパスがどのように AI 検出に向き合っているのか、その違いの比較、そしてこうした方針が UC の学術コミュニティにどのような影響を与えているのかを詳しく解説します。

重要:
本分析は、学生・教員・研究者が機関の方針を理解するための参考情報です。AI ツールを使用する際は、必ず所属大学の学術的誠実性ポリシーに従ってください。

UC大学でのAI検出の現状

「UCsはAI検出ツールを使用しますか？」という答えは繊細です。特定のUCキャンパスではAI検出ツールが導入されていますが、绝大多数のキャンパスではAI検出ツールを断固として拒否しているか、あるいは渋々使っておりません。各キャンパスがこのような自由を有しているのは、UCシステムがAI検出の普遍的な実践を義務付けることを意図的に避けているためです。

UC Berkeleyの包括的なパイロットプログラム

UC Berkeleyは、UCシステムの中でも最も広範なAI検出ツールの評価を行いました。研究、教育、学習（RTL）部門が、2023年秋から2025年春にかけてTurnitin AI検出機能の包括的なパイロットを行っています。このパイロットは、教育者の懸念を解決するために、学術的整合性、正確さ、公正性、プライバシー、学生アクセスに焦点を当てて設計されました。

しかし、パイロットの結果は一貫性のない性能を示し、RTLはキャンパス全体での実施を決定しませんでした。Catherine McChrystal、RTLの学習ツールチームリードは、AI検出ツールは「完全に検証されテストされた」という厳格な基準を満たした場合にのみ採用されると強調しました。

UC Irvineが明示的にAI検出を拒否

UC Irvineは「Do UCs use AI detectors？」に明確な答えを提供しています：彼らは明示的にそうではありません。キャンパスの学術egrity in Academics Advisory Committeeは、2023年12月にTurnitinのAI検出機能を利用できないと決めました（声明はこちら）。委員会は、ツールがその結果を説明できないこと、偽陽性の可能性、そして技術が急速に進化している状態について懸念を持ちました。

UC Santa Barbaraの明確なスタンス

UC Santa Barbaraによると、AI検出の使用に関する明確なガイダンスがあります。UCSBは、プラギアリズム検出ソフトウェア（例えばTurnitin、ChatGPT Zero）の使用を支持していません。なぜならそれは不正確であり、知的財産権に関する懸念があるからです。UCSBのライティングプログラムはまた、「AI検出ツールに注意を払う」ことを推奨し、教育者の専門性和判断に頼っています。

各UCキャンパスは「Do UCs use AI detectors？」という質問に独自の対応を開発しており、学術的整合性を維持しながらも革新を促進する多様な政策と実践の景観を創造しています。

UC San Diegoの包括的な対応

UC San Diegoは、教育におけるAIへの包括的な対応を開発しており、専用の学術的整合性オフィスがAY23-24で1,131件の学術的整合性の違反の公式告発を処理しました。これには、生成AIの誤用に関連するケースが含まれます。キャンパスは、教育におけるGenAIの参議院-行政作業グループを設立し、責任あるAIの使用を促進する意識喚起キャンペーンを開始しました。

UC Riversideのバランスの取れたアプローチ

UC Riversideは、包括的なガイドラインを開発しており、ユーザーのアカウンタビリティと透明性を強調しています。また、AI検出ツールの潜在的な不正確さとバイアスのため、注意を勧めています。キャンパスは、Google Cloud Platformを通じてセキュアなAIツールに投資し、教育アプローチに頼るよう教育者にアドバイスしています。

UCがAI検出ツールに慎重な理由

UCシステムは、AI検出ツールの効果性、倫理的影響、教育環境への影響に関する基本的な懸念から、AI検出ツールへの慎重な姿勢を示しています。

技術的な制限と正確さに関する懸念

UCは、AI検出ツールに大きな技術的な制限を指摘しています。AI検出ツールは、テキストが人工知能によって生成されたかどうかを判断するために、言語的特性であるperplexityやburstinessに依存していますが、このアプローチは信頼性が証明されていません。人工知能による書き込みツールの急速な進化により、検出システムは技術的な進歩と歩調を合わせることができません。さらに、特に英語を母国語としない学生は、誤ってフラグを立てられる可能性があり、異なる検出ツールは同じテキストに対しても異なる結果を頻繁に生成します。

倫理的および法的な影響

UCキャンパスは、AI検出ツールに関する倫理的な懸念を提起しています。サードパーティサービスにアップロードされる学生の作品は、FERPA保護を侵害する可能性があり、AI使用の誤った告発に関する手続き的な懸念もあり、これは重大な学術的結果をもたらす可能性があります。また、英語を母国語としない学生や特定の学習障害を持つ学生は、検出アルゴリズムによってより多くのフラグを立てられる傾向があります。

システム全体のポリシーフレームワーク

システム全体レベルでは、UCは大統領ワーキンググループが人工知能を通じて、UC Responsible AI Principlesを開発し、UCシステム全体で責任あるAI実装を統治する広範な原則を開発しました。しかし、システムはAI検出に関する特定のポリシーを義務付ける選択をせず、個々のキャンパスに文脈に適したアプローチを開発させることを選択しました。

UCキャンパスが採用する代替アプローチ

検出技術に焦点を当てることなく、UCキャンパスは、教育設定での学術的整合性と責任あるAI使用を促進する革新的なアプローチを開発する最前線に立ちました。

教育的解決策

UCキャンパスの教育者は、教育設計を通じて学術的整合性を促進する創造的な教育的アプローチを実装しています。技術的監視ではなく：

• 学生がどのように仕事を発展させたかを文書化するプロセス中心の評価

• 本物の学生の関与を確保するインクラスの書き込み任務

• オリジナルな分析と経験を要求する個人的な反射を中心とするプロジェクト

• 学習を評価よりも重視する共同作業

透明なコミュニケーションと教育

UCのインストラクターは、責任あるAI使用に関する明確なコミュニケーションと教育が、技術的解決策よりも学術的整合性を促進する効果があると発見しました。インストラクターがAI使用の期待を明確にコミュニケートし、AI生成コンテンツの適切な引用ガイドラインを提供すると、学生たちは倫理的慣行に従いがちです。この教育アプローチは、学生がAIツールの利点と制限を理解するのを助けます。

サポートされたAIサービス

検出に焦点を当てることなく、UC Mercedのようなキャンパスは、サポートされたAIサービスをキャンパスコミュニティに提供しています。これには含まれます：

• 会議支援のためのZoom AI Companion

• デザインプロジェクトのためのCanva Magic Studio

• 生産性向上のためのMicrosoft Copilot

このアプローチは、学生や教育者が機関のガイドライン内で責任あるAIツールの使用を助けます。

UC大学でのAI検出の未来

UCシステムは、AI検出への配慮的なアプローチを通じて、高等教育で学術的整合性と技術的革新、教育的效果性とのバランスを取るというより広い考慮事項を反映しています。人工知能技術が引き続き進化するにつれ、UC大学は純粋な技術的解決策ではなく、公正性、透明性、教育的影响に優先順位をつけています。

UC AI理事会は、トレーニング、ガイダンス、システム全体のリスク評価戦略を開発し続けていますが、システム全体で透明で責任あるAI使用を促進しています。このアプローチは、UCが学術的整合性に対する教育的、ポリシーベースのアプローチを重点的にし、検出技術に頼るよりも続けるだろうことを示唆しています。

【リマインダー】学生および教育関係者は、学術目的で AI ツールを利用する際、必ず所属機関が定める最新の AI ポリシーおよびアカデミック・インテグリティ（学術的誠実性）に関するガイドラインを確認してください。

Conclusion

では、UCはAI検出ツールを使用しますか？証拠によると、ほとんどのUCキャンパスがAI検出ツールを明示的に拒否しているか、またはそれらを大幅な懸念を持ちながら実装していることを示しています。そのアプローチは、技術的監視ではなく、教育、透明性、プライバシー保護、教育的イノベーションに重点を置いています。

このポリシー方向は、UCシステムが批判的思考を促進し、教育的平等を維持し、責任あるイノベーションを推進することにコミットしていることを反映しています。信頼性のある検出技術に頼る代わりに、UC大学は、学生がAIツールを倫理的かつ効果的に使用する方法を理解するのを助ける教育アプローチに投資しています。

学生、教育者、研究者にとっては、UCシステムでの学術的成功は、各キャンパスの特定のAIポリシーを理解し、インストラクターとのAIツール使用について透明に取り組むこと、そして学術的整合性の最高基準を維持することに依存します。

UCアプローチは、他の大学システムが技術的革新と教育価値とのバランスを取る方法に影響を与えるかもしれません。これにより、高等教育で責任あるAI統合の先例を設定する可能性があります。

【最終補足】本分析は教育目的で提供しているものです。AI ツールの利用や学術的誠実性に関する要件については、必ず所属機関の最新の方針とガイドラインを参照してください。

よくある質問

Q1：UC は Turnitin の AI 指標を必須としているのですか？
いいえ。利用するかどうかは各キャンパスが独自に判断します。AI 指標を使用しないと決めているキャンパスもあります。

Q2：AI 指標を使っていないと公表している UC キャンパスは？
現時点では、UC Berkeley が使用しておらず（オプトアウト）、UCLA は導入時点でオプトアウト、UCSD Extended Studies は 2025 年に機能を無効化しました。方針は変わる可能性があるため、必ず所属キャンパスの最新情報を確認してください。

Q3：所属部局で AI 指標が有効になっている場合、教員はどう使うべき？
草稿の確認、履歴のチェック（可能な場合）、学生との対話・口頭確認などと組み合わせた「総合的な評価」の一つの材料として扱うべきです。特に低いスコアや判断が難しい場合に有用です。

Q4：Turnitin に表示される % の意味は？
AI の兆候が低い（1〜19%）ことを示します。低い数値ほど誤判定が起こりやすいため、Turnitin は具体的な数字を出さず % とだけ表示します。

Q5：なぜ一部の部署はこの機能をオフにしているの？
信頼性、公平性、プライバシー、費用などを懸念する場合があります。そのため、相似性チェックだけ利用し、AI モジュールは無効にしている部署もあります。