AIコード判定ツールとは？
AIコード判定ツールは、ソースコードが人間によって書かれたものか、AIコーディングアシスタントによって生成されたものかを推定するツールです。ChatGPT、Claude、Gemini、GitHub Copilot、Cursor といったツールが日常的なプログラミングに浸透し、新しく書かれるコードの多くがAIの提案から始まるようになりました。それ自体は多くの場合問題なく、むしろとても便利です。しかし、コードの出どころを知る必要がある場面もあります。学生本人の理解度を確かめるためのプログラミング課題、持ち帰り形式の採用試験、そしてレビュー中のコントリビューターからのプルリクエストなどです。
この無料のAIコード判定ツールは、すばやく読みやすい結果を返します。判定（AI生成の可能性が高い／人間が書いた可能性が高い／混在）、0〜100%のAI確率、そして分析で気づいた点を短くまとめた理由です。
AIコード判定の仕組み
「判定する」をクリックすると、コードは外部プロバイダーの大規模言語モデル（Groq、予備として Google Gemini）に送られ、慎重なレビュアーとして振る舞うよう指示されます。多くのAIツールはコードに透かしを埋め込まないため、隠れた透かしを探すのではなく、経験豊富なエンジニアが気づくのと同じスタイル上の手がかりを確認します。
- コメントのスタイル： AIが書いたコードには、「# リストを初期化」のように自明なことを説明する、整って均等に配置されたコメントがよく見られます。人間のコメントはまばらで不揃いだったり、変わった箇所に集中していたりします。
- 命名の均一さ： AIアシスタントはどこでも一貫した、説明的で教科書的な名前を好みます。人間はスタイルが混ざったり、省略したり、tmp2 のような名前を残したりします。
- 定型的なパターン： すべての入力に対する防御的なチェック、汎用的なエラーメッセージ、完全な if __name__ == "__main__" のデモブロックは、生成されたコードによく見られます。
- フォーマットと構造： 完璧に統一されたフォーマットで、デッドコードも TODO もデバッグの痕跡もない場合、AIの可能性を示すことがあります。
- 個人のくせ： タイプミス、珍しい書き方、プロジェクト固有の工夫、個人的な習慣は、たいてい人間が書いたことを示します。
モデルはこれらの手がかりを総合的に評価し、確率と最も有力な理由を返します。過信しないよう指示しているため、短いコードやありふれたコードには、断定的な推測ではなく控えめなスコアが付きます。
精度はどのくらい？正直にお答えします
100%正確なAIコード判定ツールは存在しません。そう謳うツールがあれば疑ってかかるべきです。コードは文章よりはるかに制約が強く、文字列を反転したりAPIを呼び出したりする妥当な書き方は限られているため、きれいに書かれた人間のコードとAIのコードがほとんど同じに見えることがあります。精度が高いのは、コメントがあり書き手の個性が出ている、長めの完結した関数やファイルです。一方、非常に短いコード、強く標準化されたコード（リンターで整形され、厳格なスタイルガイドに沿って書かれたコードなど）、人間が手を加えたAI出力では精度が下がります。
誤検知も起こります。きれいでコメントの充実したコードを書く経験豊富な開発者は、「完璧すぎる」ように見えることがあります。そのため、結果は他の証拠と合わせて判断材料のひとつとして使ってください。たとえば作成者との対話、コミット履歴、コードの仕組みについての簡単な追加質問などです。
どのAIツールを検出できますか？
この判定ツールは特定の製品ではなく一般的なパターンを探すため、ChatGPT、Claude、Gemini、GitHub Copilot、Cursor をはじめ、同様のモデルを使った他のツールまで、主要なアシスタントに典型的なコードを検出できます。判定するのはコードがAIによって書かれたように見えるかどうかで、どのツールが生成したかまでは確実には分かりません。これらのアシスタントは似た書き方をするようになってきているためです。
AIコード判定ツールを使う人
- 教員・ティーチングアシスタント： 学生が自分の力で問題を解けるかを確かめるプログラミング課題の確認に。
- 面接官・採用担当者： 持ち帰り課題やコーディングテストの評価に。自動的に不合格にするためではなく、追加の質問をするきっかけとして。
- コードレビュアー・メンテナー： 微妙なバグ、ライセンス上の問題、作成者が十分に理解していないかもしれないコードなど、プルリクエストを特に注意して見るべきかを知りたいときに。
- 開発者： 自分のコードがどれだけ「AIっぽい」か、単純に気になるときに。
より正確に判定するコツ
関数全体やファイルの意味のあるまとまり（8,000文字まで）を貼り付け、元のコメントは残し、事前にフォーマッターにかけないでください。大きなプロジェクトを調べる場合は、独立した複数の部分を判定し、1つのスコアではなく全体の傾向を見てください。
よくある質問
このAIコード判定ツールは無料ですか？
はい。登録不要で、1日10回まで無料で判定できます。1日の上限は、誰もが使い続けられるようサービスの運用コストを抑えるためのものです。
AIコード判定ツールの精度はどのくらいですか？
このツールを含め、100%正確なAIコード判定ツールはありません。長く完結したコードで最もよく機能し、短いコードやありふれたコードでは信頼性が下がります。結果は証拠ではなく、確率であり話し合いのきっかけとして扱ってください。
ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、Cursor のコードを判定できますか？
ChatGPT、Claude、Gemini、GitHub Copilot、Cursor など、最新のAIコーディングアシスタントに共通するパターンを探します。コードが全般的にAIによって書かれたように見えるかを推定するもので、どのツールが生成したかまでは確実には分かりません。
貼り付けたコードは保存されますか？
いいえ。コードは分析のために外部のAIモデルプロバイダー（Groq、予備として Google Gemini）に送られ、結果があなたに返されます。コードを保存したり、ログに書き込んだりすることはありません。
対応しているプログラミング言語は？
Python、JavaScript、TypeScript、Java、C、C++、C#、Go、Rust、PHP、Ruby、Swift、Kotlin、SQL など、主要な言語はすべて使えます。言語は自動で判別されますが、ドロップダウンから選ぶこともできます。
AIが生成したコードは、判定を逃れるように書き換えられますか？
はい。AIの出力を大きく書き直し、変数名を変え、コメントを削除すれば、判定はずっと難しくなります。成績評価や採用の判断で、判定ツールのスコアを唯一の証拠にすべきではない理由のひとつです。