ChatGPT、GPT-5風の出力、Claude、Gemini、人間とAIが混在した草稿に含まれるAI生成箇所を確認します。
編集者、教師、チームリードが、文書のどの部分にフォローアップが必要かを確認できるよう、段落ごとのシグナルを表示します。
信頼度、文脈、記録されたレビュー手順を使い、単一の検出スコアへの過度な依存を減らします。
整合性システムを回避する手段としてではなく、明確さ、根拠、構成、声を改善します。
高リスクまたは低信頼の文書を人によるレビューへ回し、整合性判断の監査記録を残します。
学校、出版社、企業向けに、アクセス制御、保持期間、機密性の高い文章を考慮したレビュー手順を支援します。
学術的整合性、コンテンツ検証、コンプライアンス、出版運用のための再現可能なレビュー手順を作成します。
検出器が何を示せるか、何を断定できないか、mixed や不確実な結果をどう解釈すべきかを説明します。
ワークフロー
DeepDetector は検出、根拠、ポリシー、修正をつなぎます。これにより、教室、出版社、企業、チームがブラックボックスのラベルではなく、一貫した判断を行いやすくなります。
中核機能は、説明可能な根拠を備えたAIコンテンツ検出です。DeepDetector は、AI執筆リスクを確認し、不確実性を理解し、適切なフォローアップを決める助けになります。
はい。責任ある humanizing、書き換え、要約、引用支援、レビュー手順など、著者性を隠すのではなく文章を改善するためのツールを含みます。
はい。API ページでは、文書レビュー、リスクルーティング、監査記録、プライバシー制御を含む開発者向け検出ワークフローを説明しています。