1. 文書の文脈を分類する
AI執筆リスクを解釈する前に、そのテキストがエッセイ、研究論文、記事、ビジネスレポート、応募書類、内部文書のいずれであるかを見極めます。
方法論
WriteGoは執筆インテグリティのワークフローを中心に構築されています。文書をスコアリングし、根拠を提示し、誤検知を減らし、重大な判断では人間が主導権を保ちます。
ベンチマーク
WriteGo は以下の評価プロトコルを公開していますが、正確な見出し精度率を裏づける監査可能な性能レポートはまだ公開していません。データセット定義、バージョン管理されたテスト手順、サブグループ別結果、再現可能な資料が公開されるまで、検出スコアは確率的なレビュー信号として扱ってください。
手法コンテンツ バージョン 2026-07-15 · WriteGo プロダクトおよびエンジニアリングによるレビュー · 公開プロトコル草案、監査可能な性能結果は公開予定。
いかなるベンチマークの平均値も、個々の文書がどのように書かれたかを証明することはできません。文章の長さ、言語、編集、翻訳、ジャンル、モデルの変更、混在した執筆はいずれも信号を変化させるため、重大な判断には独立した文脈と人によるレビューが必要です。
更新メモ: 本改訂では、公開評価プロトコルと未公開の性能主張を明確に分離します。数値結果は、データセット定義、バージョン管理されたテスト手順、サブグループ別結果、および再現可能な資料がそろって初めて追加されます。
検出結果はレビューの根拠であり、最終判断ではありません。レポートは文単位のシグナル、信頼区間、レビュー担当者のメモを示し、チームが説明可能な判断を下せるようにします。
公開プロトコルは、バージョン管理されたモデルファミリー、著者が混在するサンプル、編集済みの草稿、人間による執筆、多言語テキスト、分野固有の文章を求めます。性能結果は、裏付け資料が監査可能になるまで保留のままです。
本製品は絶対的な断定よりも透明なリスク帯を優先します。堅牢なワークフローは、AI可能性シグナルを出典の文脈、執筆履歴、草稿、ポリシーと組み合わせます。
提出物の取り扱い、アクセス、保持は、公開されたプライバシーポリシー、アカウント設定、構成されたワークフローに従う必要があります。レビュー担当者は、該当する制御を確認せずに機微なテキストを提出することを避けるべきです。
レビューワークフロー
この方法論はトリアージと判断を切り分けます。レビュー担当者は、何がスキャンされたか、なぜある一節がフラグ付けされたか、どの誤検知パターンが当てはまるか、そしてどのポリシーに基づく対応が適切かを理解すべきです。
AI執筆リスクを解釈する前に、そのテキストがエッセイ、研究論文、記事、ビジネスレポート、応募書類、内部文書のいずれであるかを見極めます。
トリアージには文書レベルのスコアを使い、その後、リスク帯を生じさせた文または段落の根拠を精査します。
結果をエスカレーションする前に、テキストが短いか、翻訳されているか、テンプレート的か、非母語話者によるものか、大幅に編集されているか、引用が多いかを確認します。
最終判断を形づくったプロンプト、課題、出典資料、草稿、レビュー担当者のメモ、ポリシーのしきい値を記録します。
テキストを受け入れる、修正を求める、開示を求める、レビューへエスカレーションする、または裏付けとなる根拠が弱い場合はそのシグナルを却下します。
限界
信頼できるAI検出は不確実性について透明です。WriteGoは単一のスコアを最終的な判定として提示することを避けます。
まだです。WriteGo は評価手法を公開していますが、データセット定義、サブグループ別結果、再現可能な資料を備えたバージョン管理済みのベンチマークレポートは公開予定です。そのため、正確な精度率を検証済みの公開主張として提示することはありません。検出出力は確率的なレビュー証拠であり、個々の文書の作者を証明するものではありません。
いいえ。WriteGoはAI検出の出力を証明ではなくレビューの根拠として扱います。重大な判断には、草稿、出典、ポリシー、人間の判断を含めるべきです。
方法論は、スコアがどのように較正されるか、レビュー担当者がどの根拠を見るか、誤検知がどのように扱われるか、そしていつ結果をエスカレーションすべきかを説明します。
チームはフラグ付けされた一節を精査し、裏付けとなる文脈を比較し、誤検知パターンを確認し、レビュー担当者のメモを記録し、ポリシーに基づく次のアクションを選ぶべきです。