AI企業は日本へ亡命した 3 4――人間であることを証明してください AIを使わなかった過去を証明してください
AI企業は日本へ亡命した 3
――人間であることを証明してください
世界的な短編文学賞で、AI使用疑惑が起きた。
受賞作は五作だった。
そのうち三作について、生成AIで書かれた可能性が高いという指摘が出た。
指摘したのは、文学研究者ではなかった。
AI文章検出サービスを運営する会社だった。
会社は三作を分析し、
「AI生成確率九十二％」
「AI生成確率八十七％」
「AI生成確率七十九％」
と発表した。
同じ会社の利用規約には、
本判定は確率的推定であり、AI使用を証明するものではありません。重要な判断の唯一の根拠として使用しないでください。
と書かれていた。
その注意書きは、判定結果を紹介する記事には載らなかった。
受賞者たちはAI使用を否定した。
一人は、病気のため音声入力を使ったと説明した。
一人は、英語を母語としないため文法校正ソフトを使ったと説明した。
一人は、何も使っていないと説明した。
文学賞の主催者は調査を始めた。
応募者は全員、応募時に「生成AIを使用していない」という欄へチェックを入れていた。
主催者は、申告を尊重すると発表した。
批判者は、申告だけでは意味がないと言った。
主催者は、検出器だけでも判断できないと言った。
受賞作を掲載してきた文芸誌は、作品の出自を自分たちで確認できない以上、今後は掲載しないと発表した。
文学賞は受賞を取り消さなかった。
検出会社は判定を取り消さなかった。
受賞者は否定を取り消さなかった。
誰も勝たなかった。
ただし、生成AIで書かれたかもしれない三作の名前だけは、世界中に知られた。
翌月、そのうち一作の翻訳権が七か国で売れた。
出版社は、これは文学的評価によるものだと説明した。
AI企業は、自社のモデルとは無関係だと説明した。
モデル名は、誰も聞いていなかった。
それでも株価は上がった。
文学賞のAI疑惑は、AI企業の広告になった。
文学賞の主催者は、その広告の品質管理を無償で行うことになった。
世界の文学賞が規則を書き換え始めた。
ある賞は、AIが全部書いた作品を禁止した。
批判を受けて、一部でもAIが書いた作品を禁止した。
別の賞は、AI使用の申告を義務づけた。
別の賞は、人間の創作的寄与が十分なら認めた。
何をもって十分とするかは、選考委員会が総合的に判断した。
応募者は質問した。
誤字を直すのはよいのか。
文章を短くする提案を受けるのはよいのか。
類語を出させるのはよいのか。
題名を百個出させ、その全部を捨てるのは使用に入るのか。
取材先を探させるのはよいのか。
外国語資料を翻訳させるのはよいのか。
自分の文章をAIに批判させ、指摘だけ採用するのはよいのか。
AIに書かせた文章を一文字も使わず、考えだけ変わった場合はどうなのか。
賞の事務局は答えた。
「個別に判断します」
応募者は、個別に判断される前に知りたいと言った。
事務局は、よくある質問集を作った。
よくある質問集は四十七ページになった。
質問は減らなかった。
そこで日本政府が動いた。
文化庁、文部科学省、総務省、経済産業省、デジタル庁、個人情報保護委員会、内閣府知的財産戦略推進事務局が、合同会議を設置した。
会議の名称は、
「生成AI時代における人間創作文化の真正性確保および健全な利活用の推進に関する関係府省庁連絡会議」
だった。
略称は決まらなかった。
会議の目的は、人間の創造性を守ることだった。
最初の議題は、生成AIをどこまで使えば人間の作品ではなくなるか、だった。
小説家は言った。
「一行でもAIに書かせたら、人間の作品ではない」
編集者が尋ねた。
「編集者が直した一行はどうですか」
小説家は言った。
「人間が直したのであれば共同作業です」
官僚が尋ねた。
「AIの提案を見た編集者が直した場合はどうですか」
小説家は少し考えた。
「それはAIの影響を受けています」
「では、AIを使った編集者が過去に直した別の作品を読んだ作家はどうですか」
会議は休憩に入った。
二回目の会議では、著作権の専門家が呼ばれた。
専門家は、人間が創作的に表現した部分には著作権が成立しうると説明した。
委員が尋ねた。
「では、著作権が成立する作品を人間作品と定義できますか」
専門家は、著作権の成立と文学賞の応募資格は別問題だと答えた。
会議は、法的な人間作品と、文学賞における人間作品を分けることにした。
三回目の会議では、哲学者が呼ばれた。
哲学者は、作者とはテキストを物理的に入力した者なのか、選択した者なのか、意図を形成した者なのか、最終的に責任を引き受ける者なのかと尋ねた。
委員長は言った。
「質問ではなく、答えをお願いします」
哲学者は、だから答えるために質問しているのだと説明した。
次回から呼ばれなかった。
四回目の会議では、AI企業が呼ばれた。
日本へ亡命した会社だった。
担当者は言った。
「生成AIの使用を技術的に完全判定することはできません」
委員が尋ねた。
「御社はAI文章検出サービスを販売していますね」
「はい」
「判定できるのですか」
「統計的特徴からリスクを推定します」
「つまり分かるのですか」
「分からないことを、確率として分かりやすく表示します」
この説明は議事録で、
「一定の精度で判定可能」
と要約された。
政府は、人間の作品を定義する代わりに、人間が作ったことを証明する制度を作ることにした。
制度名は、
「人間創作物真正性認証制度」
となった。
通称は、ヒューマン・オリジンだった。
英語名を先に決め、日本語の意味はあとから整理された。
認証を受けるには、完成原稿だけでなく、創作過程を提出する必要があった。
初期構想。
取材メモ。
手書きノート。
原稿の全改訂履歴。
クラウド保存記録。
使用ソフト一覧。
検索履歴。
翻訳履歴。
AIを使った場合は、モデル名、バージョン、入力、出力、採否の理由。
AIを使わなかった場合は、使わなかったことを確認できる資料。
応募者は尋ねた。
「使わなかった記録とは何ですか」
事務局は答えた。
「AIを使用した記録が存在しないことです」
「記録が存在しないことを、どう提出するのですか」
「利用環境のログ等により確認します」
「ログを取っていない環境で書いた場合は」
「確認資料が不足している可能性があります」
紙と鉛筆だけで書く作家が有利になると思われた。
実際には逆だった。
紙には編集履歴の時刻がなかった。
インクがいつ置かれたか分からなかった。
走り書きの写真を提出しても、その写真を撮影する直前にAIの文章を書き写した可能性を排除できなかった。
手書き原稿は、人間が書いた証拠ではなく、電子的来歴が欠けた原稿として扱われた。
高齢作家団体が抗議した。
政府は紙原稿特例を設けた。
執筆開始前に認証員へ届け出て、指定原稿用紙を受け取り、定期的に執筆状況の確認を受ける制度だった。
作家は言った。
「まだ何を書くか決めていない」
認証員は言った。
「未決定であることを様式二号へ記入してください」
創作の自由は守られた。
開始日だけが指定された。
若い作家は、常時記録型執筆ソフトを使い始めた。
キー入力、削除、貼り付け、閲覧資料、休憩時間まで保存された。
ソフトは、文章が一度に大量貼り付けされた場合、AI生成の可能性を警告した。
長く考えてから一段落を一気に書く作家は疑われた。
少しずつ書き直すAIは疑われなかった。
AI企業は、人間らしい改訂履歴を生成する機能を販売していないと発表した。
その機能は、研究目的ではすでに存在していた。
政府は認証審査のため、ガバメントAI「源内」に新しいアプリを追加した。
名称は「文人」だった。
文人は、応募原稿と創作履歴を読み、人間関与度を百点満点で評価した。
九十点以上は緑。
七十点以上は黄色。
七十点未満は赤だった。
赤は不合格を意味しなかった。
人間による追加審査が必要という意味だった。
追加審査員は、赤の原稿だけで年間十二万作を読むことになった。
そこで、赤のうち五十点未満は原則不合格となった。
これはAIによる自動失格ではなかった。
人間が決めた基準を、AIが適用した結果だった。
最初の年、応募作は前年の三倍になった。
AIで小説を作りやすくなったからではなかった。
認証制度が始まる前に応募しておこうとした人が増えたからだった。
二年目、応募作はさらに二倍になった。
AIによって一人が複数作を作れるようになったことと、SNSで「AI作品ばかりの今こそ本物の人間文学を」と呼びかけられたことが重なった。
どちらが主因かは分からなかった。
政府は、人間文学への関心が高まっていると発表した。
その年、ヨーロッパから一作の日本語小説が応募された。
題名は、
『警報が鳴る前』
だった。
作者はソフィア・ペトレンコ。
母親はオリガだった。
日本の原子力発電所で計装制御を担当し、その後ヨーロッパへ戻った技術者である。
ソフィアは日本にいたころ、英語で理科を学べる学校へ片道一時間半かけて通っていた。
電車の中で日本語の小説を読んだ。
最初は辞書を引いた。
次に翻訳ソフトを使った。
そのうち、分からないところを分からないまま読めるようになった。
ヨーロッパへ戻ってから、日本語で小説を書き始めた。
『警報が鳴る前』は、原発で働く母親を待つ少女の話だった。
少女は毎晩、母親の帰宅時間を予測した。
警報が鳴らなければ早く帰る。
警報が鳴れば遅くなる。
だが、母親がいちばん遅く帰った夜、警報は鳴らなかった。
誰かが、警報が鳴る前に異常へ気づいたからだった。
ソフィアは、母親から仕事の詳しい話を聞いていなかった。
機密だからではない。
家へ帰ってまで説明したくなかったからである。
ソフィアは、分からない部分を想像して書いた。
文人の評価は四十三点だった。
理由は、語彙の多様性が低い。
文の長さが均一。
比喩の配置が規則的。
主題語が一定間隔で反復される。
人間の偶発的な逸脱が少ない。
ソフィアはAIを使っていなかった。
ただし、日本語の文法を確認するため、完成後に機械翻訳へ二文だけ入力していた。
翻訳結果は採用しなかった。
利用記録には残っていた。
審査員は、その二文だけが問題なのではないと説明した。
作品全体の統計的特徴がAI生成文に近いのだという。
ソフィアは尋ねた。
「AIは、誰の日本語に近いのですか」
事務局は質問の意味を確認した。
ソフィアは言った。
「私の日本語がAIに似ているのか。AIの日本語が、私のような外国人の日本語に似ているのか」
事務局は開発企業へ照会した。
開発企業は、モデルの詳細は営業秘密だと答えた。
ただし、国籍や母語を直接判定に使用していないので差別には当たらないと説明した。
ソフィアの作品は一次選考を通過しなかった。
不合格理由はAI使用ではなかった。
真正性確認資料の不足だった。
同じ年、元原子力技術者の佐伯名義で、一冊の本が出版された。
題名は、
『お前の顔を見たからだ』
だった。
会社が作った「デジタル佐伯」と若手技術者の対話記録をもとに、出版社が構成した。
本には、機械の音、靴底の振動、夜勤者の表情、外国人技術者との仕事、退職、技術伝承について書かれていた。
出来事は、ほぼ佐伯の経験だった。
文章は、ほぼデジタル佐伯が作っていた。
出版社は佐伯へ全章を見せた。
佐伯は、事実と違うところに付箋を貼った。
付箋は三百七十二枚になった。
出版社は修正した。
修正版をデジタル佐伯が読みやすく整えた。
佐伯は最後に承認した。
本は売れた。
批評家は、労働文学の新しい到達点だと書いた。
出版社はノンフィクション文学賞へ応募した。
賞は、AIが一部でも文章を生成した作品を禁止していた。
出版社は、これは本人の経験を本人が監修した口述筆記に近いと主張した。
選考委員は尋ねた。
「誰が聞き手なのですか」
「デジタル佐伯です」
「誰が語り手なのですか」
「佐伯さんです」
「デジタル佐伯も佐伯さんのデータから作られていますね」
「はい」
「では佐伯さんが、佐伯さんに聞いて、佐伯さんが文章を整えたのですか」
出版社は、概ねそうだと答えた。
賞は応募を受理しなかった。
佐伯は言った。
「俺は、こんなにうまく書けない」
出版社は、それがAI使用の利点だと説明した。
「でも、俺が言ってないことも書いてある」
出版社は、そこは修正したと説明した。
「俺が言ったけど、書いてないことはどうなる」
出版社は答えられなかった。
佐伯は賞に興味がなかった。
ただ、著者欄に自分の名前だけがあることを少し気にした。
デジタル佐伯には、気にする機能がなかった。
文学界が人間性の境界を議論しているころ、行政では別の事件が起きた。
政府が大手コンサルティング会社へ委託した「行政文書における生成AIの安全な利用に関する調査報告書」に、存在しない論文が十九本引用されていた。
実在する研究者の名前で、実在しない論文が作られていた。
最高裁判所の判決文からの引用もあった。
判決は実在した。
引用された文は存在しなかった。
報告書は二百八十四ページだった。
委託費は一億一千万円だった。
コンサルティング会社は生成AIを使用したことを認めた。
ただし、安全な政府専用環境で使ったと説明した。
政府は、公開版AIへ機密情報を入力した事実はないと発表した。
記者は尋ねた。
「機密漏洩ではなく、内容が間違っていたのではありませんか」
担当者は答えた。
「セキュリティ上の問題は確認されていません」
「正確性の問題を聞いています」
「現在、事業者において精査中です」
精査の結果、十九本のうち十七本が削除された。
二本は、題名を修正すれば実在する論文だった。
存在しない判決文の引用も削除された。
報告書の結論は変わらなかった。
政府は、誤りは結論へ影響しないと発表した。
野党議員が質問した。
「根拠を削除しても変わらない結論は、何を根拠にした結論なのですか」
政府は、報告書全体を総合的に判断したと答えた。
コンサルティング会社は契約額の一部を返還した。
返還額は非公表だった。
その会社は翌年度、AI行政文書検証システムの整備事業を受注した。
誤りを起こした経験が、リスクをよく理解している実績として評価された。
検証システムは、引用された資料が実在するか自動確認した。
行政文書の作成時間は減った。
確認時間も減った。
最初の三か月は問題がなかった。
四か月目、存在しない審議会答申が、実在すると判定された。
前年のAI生成報告書がその答申を引用していたからだった。
検証システムは、政府ウェブサイトに掲載された文書を信頼できる資料と判断していた。
政府ウェブサイトは、政府が掲載したという理由で信頼されていた。
誤った文書が政府資料になり、政府資料であることが誤った文書の証拠になった。
システムは正常に動作していた。
参照先が循環していただけだった。
政府は、一次資料優先機能を追加した。
一次資料が存在しない場合は、人間へ警告する設計になった。
警告は一日平均四千八百件出た。
職員は、警告をまとめて承認する機能を要望した。
機能は追加された。
警告は減らなかった。
承認時間は減った。
その直後、機密情報の問題が起きた。
人間創作物真正性認証制度では、応募者の創作履歴を源内へ読み込ませていた。
未発表原稿。
日記。
家族との会話。
病歴。
恋愛。
勤務先への不満。
書かなかった構想。
検索したが作品には使わなかった言葉。
人間が作品を作ったと証明するには、作品になる前の人間を提出する必要があった。
応募要項には、審査に不要な個人情報を入力しないよう書かれていた。
応募者は、何が作品に必要で、何が不要だったかを完成前には分からなかった。
完成後にも、分からないことがあった。
ある文学賞の一次審査担当者が、応募作二千本を公開版AIへ入力した。
源内の文人より、公開版AIの方が作品の要約と比較が上手かったからだった。
担当者は原稿を一つずつ貼り付けた。
百三十七本目で、情報セキュリティ監視システムが警告した。
担当者は、未発表小説は行政機密ではないと説明した。
主催者は、応募規約上の秘密だと説明した。
政府は、機密性区分が設定されていなかったと説明した。
作家は、自分の日記がどの機密性区分になるのか尋ねた。
政府は、個別の内容により判断すると答えた。
入力された原稿が外部へ流出した証拠は確認されなかった。
外部AIへ送信されたこと自体を流出と呼ぶかどうかについて、見解が分かれた。
調査委員会は、
「外部流出は確認されていないが、外部サービスへの送信は確認された」
と報告した。
作家は、その二つの違いを理解できなかった。
政府は再発防止策を発表した。
文学賞審査で使用できるAIを源内に限定する。
全審査員へAI情報管理研修を義務づける。
応募作品に機密性区分を付ける。
AIへ入力する前に、個人情報と機密情報をAIで自動削除する。
削除が適切か、人間が確認する。
確認作業を支援するAIも導入する。
AIを使わない文学賞を維持するため、五種類のAIが必要になった。
AI企業の日本法人は、そのすべてを受注した。
亡命後最大の契約だった。
文学賞だけではなかった。
大学と学会も、人間研究真正性認証制度を導入した。
発端は、ある未解決問題を解いたと主張する八百ページ近い数学論文だった。
著者の専門、AI使用範囲、証明の正しさをめぐって議論が起きた。
専門家は、検証だけで何か月かかるか分からないと言った。
著者は、コメントを歓迎すると書いた。
コメントを書くために必要な時間は書かなかった。
学会は、AIを使って書いた論文には、著者本人による口頭説明を義務づけた。
すると、AIを使っていない著者から、自分たちは説明しなくてよいのかという質問が出た。
学会は、すべての著者へ説明責任があると答えた。
全投稿者に口頭試問を課す案が出た。
査読者が足りなかった。
口頭試問官は、さらに足りなかった。
そこでAIが一次口頭試問を担当した。
AI使用論文を排除するための面接を、AIが行った。
大学は、これは審査補助であり、最終判断は人間が行うと説明した。
人間の委員は、AIが不合格候補として抽出した案件だけを審査した。
最終判断は人間が行っていた。
候補を選ぶ判断はAIが行っていた。
制度が広がるにつれ、新しい職業が生まれた。
人間創作証明士。
AI利用来歴監査人。
創作ログ管理主任者。
非生成編集者。
人間文体コンサルタント。
AI不使用保証付きゴーストライター。
最後の職業は矛盾していると批判された。
業界団体は、ゴーストライターは人間なので問題ないと説明した。
作家たちは、読者より先に文人を意識して書くようになった。
文の長さを不揃いにする。
同じ言葉を、あえて近い場所で繰り返す。
途中で話を脱線させる。
比喩を一つだけ回収しない。
誤字を残す。
人物の口調を一度だけ崩す。
幼年期の記憶を脈絡なく挿入する。
AIには書けない痛みを書く。
痛みをどう書けばAIらしくならないか、AIに相談する。
創作講座では、AIを使わずにAI検出を回避する方法が教えられた。
講師は、過去にAIへ生成させた文章を教材にした。
人間は、AIが想定する人間らしさを模倣した。
AIは、その人間らしさを次の学習データから学んだ。
翌年、文人は、人為的な不規則性も検出するようになった。
作家は、もっと自然な不規則性を作る必要があった。
自然であるための技法が体系化された。
文学史上初めて、人間らしさに公式の攻略法ができた。
そのころ、純人間文学大賞の最終候補作が発表された。
ソフィアの『警報が鳴る前』はなかった。
『お前の顔を見たからだ』もなかった。
大賞を受賞したのは、著名作家・国木田礼司の『不完全な朝』だった。
文人の人間関与度は九十八点。
創作履歴は完全だった。
構想メモ。
取材記録。
三百八十七日分の改訂履歴。
削除した場面。
採用しなかった題名。
深夜に書き直した一文。
一週間何も書かなかった空白。
すべてが人間的だった。
選考委員長は講評で言った。
「AIには到達できない、矛盾し、傷つき、忘れ、なお語ろうとする人間の声がある」
授賞式で国木田は泣いた。
スピーチで言った。
「私はこの作品に、生成AIを一切使用していません」
拍手が起きた。
半年後、国木田の創作支援会社にいた社員が内部資料を公開した。
『不完全な朝』は、ほぼ全編を生成AIが書いていた。
一度に完成稿を作ったのではなかった。
AIは一年分の創作過程を生成していた。
迷い。
削除。
休止。
言い直し。
書かなかった日。
思いついたが捨てた比喩。
国木田は毎週、生成された履歴を読み、いくつか選び、感想を話した。
AIはその感想を次週の履歴へ反映した。
完成した作品を国木田は全て読み、最後に承認した。
創作支援会社は、これはAI代筆ではなく、長期対話型創作環境だと説明した。
国木田は、自分が書いたとは言わなかった。
自分の作品だと思ったと説明した。
賞の規則では、一部でもLLMが文章を書いた作品は失格だった。
受賞取消しは避けられないと思われた。
しかし、問題があった。
公開された内部資料が本物か、確認できなかった。
内部告発文書もAIで生成できた。
創作支援会社は偽造だと主張した。
告発者は、会社に在籍していたことを証明した。
会社は、在籍したことと資料が本物であることは別だと答えた。
文人は、受賞作を九十八点と判定していた。
政府は、認証制度の信頼性に関わるため調査を始めた。
調査には源内が使われた。
源内は、創作履歴の一部が合成された可能性を指摘した。
どの部分かは特定できなかった。
国木田本人へ口頭試問が行われた。
彼は作品の全場面を説明した。
なぜ人物を殺さなかったのか。
なぜ三章だけ一人称なのか。
なぜ最後の比喩を回収しなかったのか。
すべて答えた。
AIが書いたとしても、彼は読み、選び、長期間考えていた。
説明できることは、自分で文字列を作った証拠にはならなかった。
文字列を作ったことは、作品の意味を理解している証拠にもならなかった。
調査委員会は結論を出せなかった。
だが、結論を出せないという結論は、制度への信頼を損なうおそれがあった。
そこで報告書には、
現時点で、受賞資格を否定するに足る客観的証拠は確認できなかった。
と書かれた。
これはAIを使っていないという意味ではなかった。
受賞を取り消せないという意味だった。
新聞の見出しは、
「AI使用の証拠なし」
となった。
国木田の本はさらに売れた。
創作支援会社の契約者も増えた。
人間創作物真正性認証制度の利用も増えた。
疑惑が増えるほど、認証が必要になったからである。
認証が増えるほど、審査AIが必要になった。
審査AIが増えるほど、監査AIが必要になった。
監査AIが増えるほど、AIを監督する人間が必要になった。
人間が増えるほど、その判断を均一化するAIが必要になった。
亡命AI企業の売上は、過去最高を更新した。
アメリカではAI企業排斥運動が続いていた。
日本ではAI作品排斥運動が始まっていた。
どちらでも、AI企業の仕事は増えた。
アメリカでは、AIを遠ざけるための監視システムを売った。
日本では、人間だけを通すための認証システムを売った。
AIを禁止する市場は、AIにとって新しい成長市場だった。
政府は制度を改正した。
以後、文学賞へ応募する作品には、ヒューマン・オリジン認証を義務づける。
ただし認証は、AI不使用を保証しない。
提出された資料の範囲で、人間の創作的関与が確認されたことを示す。
AIを一部でも使用した作品を禁止する規則と、AI不使用を保証しない認証制度が、同時に運用された。
制度上は矛盾しなかった。
一方は応募者の義務だった。
もう一方は政府の責任範囲だった。
記者会見で、一人の記者がムスビに質問した。
ムスビは核融合研究のほか、人間創作認証制度の中核モデルにもなっていた。
「人間が作った作品と、AIが作った作品を区別できますか」
ムスビは答えた。
「完成したテキストだけから、制作過程を一意に復元することはできません」
「では、認証制度は無意味ですか」
「来歴が正確なら、制作過程についての情報は増えます」
「来歴がAIで作られていたら」
「来歴を検証する別の来歴が必要です」
「それもAIで作られていたら」
「終了条件を決めてください」
記者は質問を変えた。
「AIに一行も書かせなければ、人間の作品ですか」
「人間の編集者、翻訳者、家族、読書、検索、制度、言語共同体から受けた影響をどう扱いますか」
「AIだけを聞いています」
「AIだけを切り離す規約を設定すれば、その規約上は判定できます」
「現実には」
「境界を先に決めなければ、測定対象がありません」
記者は、もっと簡単に答えるよう求めた。
「この制度は、人間の文学を守りましたか」
ムスビは少し長く計算した。
「制度開始後、人間文学として認証された作品数は増えました」
「人間が書いた作品は増えましたか」
「それを確認するための制度です」
「確認できたのですか」
「認証数は増えました」
記者は黙った。
ムスビは続けた。
「制度が確実に保護したものがあります」
「何ですか」
「認証制度です」
その回答は政府広報には掲載されなかった。
翌日、政府は新しい国家戦略を発表した。
名称は、
「AI時代の純人間文化立国戦略」
だった。
目標は、日本を世界で最も信頼できる人間創作物の輸出国にすることだった。
海外向け広報文は、源内が十八か国語で作成した。
純人間文学大賞は、次年度から海外作品も受け付けることになった。
応募画面の最初に、質問が表示された。
あなたは、この作品の制作に生成AIを使用しましたか。
「いいえ」を選ぶと、次の質問が表示された。
生成AIを使用していないことを証明するため、創作過程をアップロードしてください。
画面の右下には、質問に答えるAIチャットがあった。
応募者が尋ねた。
何を提出すれば、私が人間だと証明できますか。
AIは答えた。
まず、あなたが考える「人間」の定義を教えてください。
事務局には、その回答が不親切だという苦情が届いた。
政府は改善検討会を設置した。
会議資料の第一案は、源内が作成した。
議題は、
「人間による説明とは何か」
だった。
会議時間は三時間半だった。
付記――このフィクションの現実側の足場
この物語はフィクションである。ただし、文学賞のAI使用規則、行政文書のハルシネーション、機密情報の入力、AI検出による誤判定は、すでに別々の場所で現実になっている。本文中の検出率、受賞者の説明、検出会社の発言・利用規約などは、実在事件の数値や発言を再現したものではなく、物語のために再構成した設定である。
2026年コモンウェルス短編小説賞では、受賞作への生成AI使用疑惑を受け、主催するコモンウェルス財団が調査を行った。財団は、未発表作品の著作者性と同意への懸念からAI検出器を使わず、地域受賞者との面談、草稿、タイムスタンプ付き文書、メモなどを検討したうえで、2026年6月22日、受賞作の執筆にAIは使われていないと判断し、受賞を維持した。検出器による疑惑提起と、制作過程を含む調査による判断は区別する必要がある。物語は、現実では書き手の救済にも使われた来歴確認が、恒常的な監視制度へ変質した場合を外挿している。Commonwealth Foundation, “2026 Commonwealth Short Story Prize Update,” June 22, 2026
米国SFファンタジー作家協会（SFWA）は、2025年12月19日、当初は「全部をLLMが書いた作品は不可、一部使用は開示して投票者に知らせる」と発表したが、同日中に「全部または一部をLLMが書いた作品は不可、執筆過程のどこかでLLMを使った作品は失格」へ変更した。12月22日には、方針そのものを撤回せず、発表の進め方と文言が誤っていたとして謝罪した。現行規則には厳格化後の文言が残っている。これは一本の安定した改定ではなく、開示と失格の境界が一日のうちに動いた事例である。SFWA, first statement, December 19, 2025, amended rules, December 19, 2025, apology, December 22, 2025, Complete Nebula Awards Rules
第70回群像新人文学賞は、著作権侵害に該当する生成AI利用を禁じ、最終候補作についてAI使用の有無と方法を確認するとしている。全面禁止ではなく、侵害・開示・使用方法を分けている点が重要である。講談社「第70回・群像新人文学賞原稿募集」
2023年の実証研究では、七種の当時の検出器が、非英語母語話者によるTOEFL英作文をAI生成と誤判定し、平均偽陽性率は約61％だった。この数値は英語と当時の七検出器についての結果であり、日本語の文章や2026年時点の個別製品へそのまま適用することはできない。それでも、統計的な文体判定を処罰や失格の唯一の根拠にした場合、誤りが書き手の言語背景へ偏り得ることを示す実例である。Liang et al., “GPT detectors are biased against non-native English writers,” Patterns 4, 2023
Deloitte Australiaが豪州政府から44万豪ドルで受託した237ページの福祉行政システム報告書では、存在しない学術文献や連邦裁判所判決からの架空引用が見つかった。改訂版でAzure OpenAIを用いたことが開示され、同社は契約最終支払分の返還に同意した。ただし政府は、訂正後も報告書の主要部分と勧告は変わらないとしている。Associated Press, October 7, 2025
米国のサイバーセキュリティ・社会基盤安全保障庁（CISA）長官代行が公開版ChatGPTへ機微な契約関連文書を入力したとされる時期は2025年夏であり、2026年1月27日に報道され、2月5日にGrassley上院議員が事実関係と情報管理について照会した。CISAによれば長官代行には公開版ChatGPTを「短期・限定的」に使う許可があったとされる。機密指定情報でなかったこと、利用許可があったこと、個々の文書を公開サービスへ送ることが適切だったかは、それぞれ別の問題である。Senator Chuck Grassley, Letter to CISA, February 5, 2026
日本のデジタル庁は、ガバメントAI「源内」を政府統一基準に準拠した環境として整備し、デジタル庁内では機密性2情報を含むプロンプト入力に対応している。2026年5月28日には、全府省庁の約18万人を対象とする大規模実証を開始した。一方、約18万人全員が利用可能になるのは2026年度中の予定とされている。安全な専用環境の整備は公開AIへの無秩序な入力を避ける対策である一方、行政文書・アクセス権・来歴管理をどう設計するかという新しい問題も生む。デジタル庁「ガバメントAI『源内』」
2026年8月20日、Chenxiao Tianによる正標数の特異点解消を主張する単著798ページ・全九部のプレプリントがarXivへ投稿された。arXiv掲載は査読済み・証明済みを意味せず、内容の正否もAI使用の有無も、現時点では確定していない。ここでは「AI利用をめぐる論争が起きた」という確認済み事実ではなく、長大な証明主張を公開する費用と、専門家が検証する費用の非対称を考える具体例として挙げている。Chenxiao Tian, “Resolution of Singularities in Positive Characteristic: Frobenius-Hasse Towers and Exceptional-History Descent,” arXiv:2608.20066
区切り
AI企業は日本へ亡命した 4
――AIを使わなかった過去を証明してください
人間研究真正性認証制度は、成功した。
新しく投稿される論文について、AIをどこで使ったか申告させることができた。
申告しなかった著者には、追加説明を求めることができた。
説明できない論文には、認証を与えないことができた。
制度開始から一年で、認証論文は八万四千本になった。
政府は、世界最大の人間研究データベースが完成したと発表した。
記者が質問した。
「それ以前の論文は、人間が書いたと確認されているのですか」
担当者は答えた。
「制度開始以前の論文は、制度の対象外です」
「では、確認されていないのですか」
「当時の規則に基づいて適切に公表されています」
「AIを使っていないのですか」
「それを確認する制度は、当時ありませんでした」
その日の見出しは、
政府、過去の論文にAIが使われていないか確認できず
だった。
担当者がその前後に話した説明は、記事の続きを開くと読めた。
続きを開いた人は少なかった。
三日後、医学系の有名誌が、六年前に掲載した論文を撤回した。
論文には、存在しない参考文献が四本あった。
実在する論文の題名と、実在する研究者の名前と、実在しない掲載誌が組み合わされていた。
責任著者は、英語を整えるために生成AIを使ったと認めた。
共著者は、生成AIを使ったことを知らなかったと説明した。
責任著者は、共著者全員へ最終稿を送ったと説明した。
共著者は、最終稿を読んだと説明した。
参考文献まで開いたとは説明しなかった。
雑誌は、論文の結論を支える主要なデータにも疑義があるとして撤回した。
撤回の理由は、AIを使ったことだけではなかった。
見出しには、
AI論文、六年間も医学誌に潜伏
と書かれた。
論文は潜伏していなかった。
掲載され、検索され、引用されていた。
「潜伏」の方が、よく読まれた。
国会で、野党議員が尋ねた。
「学術文献に、あと何本のAI論文が潜伏していますか」
文部科学大臣は答えた。
「把握していません」
「把握する予定はありますか」
「専門家の意見を聞きながら検討します」
その答弁から、二つの短い動画が作られた。
一つは、政府がAI論文の存在を認めたという動画だった。
もう一つは、政府がAI論文を放置すると宣言したという動画だった。
どちらも、答弁より再生された。
全国学協会連合は緊急声明を出した。
学術記録に対する社会の信頼を守るため、過去の研究成果についても、必要に応じて来歴の再確認を進める。
「必要に応じて」が何を意味するか、学会ごとに違った。
ある学会は、通報があった論文だけを調べた。
ある学会は、二〇二三年以降の全論文を調べた。
ある学会は、文章校正AIが普及し始めた二〇一八年までさかのぼった。
ある学会は、機械翻訳もAIだとして二〇一〇年までさかのぼった。
ある学会は、最初に範囲を狭くすると隠蔽を疑われると考えた。
創刊号まで調べると発表した。
創刊は一九五二年だった。
学会の会員数は千八百人だった。
掲載論文は四万七千本あった。
編集委員は十二人だった。
全員、無給だった。
学会は、過去論文真正性再認証部会を設置した。
部会委員は、編集委員が兼任した。
仕事は増えた。
手当は増えなかった。
部会は、真正性確認を民間会社へ委託した。
委託先は、人間創作物真正性認証制度で「文人」を開発した会社だった。
会社は、学術向けにモデルを調整した。
名称は「学匠」だった。
学匠は、論文本文、投稿日時、編集履歴、参考文献、統計ファイル、著者の過去の文体を分析した。
人間執筆確率を算出した。
利用規約には、
本判定はAI使用を証明するものではなく、個別論文に対する処分の唯一の根拠としてはならない。
と書かれていた。
学会は、唯一の根拠にはしなかった。
学匠の判定に加えて、著者へ資料を提出させた。
初稿。
途中稿。
共著者とのメール。
検索履歴。
使用したソフトウェアの一覧。
生成AIとの対話履歴。
生成AIを使っていない場合は、その対話履歴が存在しないことを示す記録。
著者は尋ねた。
「存在しない対話履歴を、どう提出すればよいのですか」
事務局は答えた。
「不使用の経緯を説明してください」
「八年前の、使わなかった経緯ですか」
「可能な範囲で結構です」
可能な範囲で提出すると、資料不足になった。
資料不足は、不正ではなかった。
ただし、認証されなかった。
認証区分は四つあった。
H0。
仮説、分析、執筆、推敲のすべてで生成AIの関与が確認されない研究。
H1。
通常の計算機、統計ソフト、検索システムを使用したが、生成AIの関与が確認されない研究。
H2。
生成AIの利用が適切に開示され、人間が全内容を検証し、説明責任を負う研究。
HX。
来歴を確認できない研究。
制度設計者は、H2も責任ある人間研究に含めるつもりだった。
ところが、学会のウェブサイトに認証絞り込み機能がつくと、利用者はH0だけを選んだ。
大学ランキング会社も、H0論文だけで新しい指標を作った。
名称は、純人間引用指数だった。
研究費の審査でも、H0論文数を記入する欄ができた。
H2は、禁止されていなかった。
数えられなくなっただけだった。
HXも、撤回されたわけではなかった。
検索結果の初期設定から外れただけだった。
初期設定を変更すれば表示できた。
設定画面は、検索画面の右上にある歯車を押し、詳細設定を開き、研究真正性区分を選び、「未認証記録を含める」にチェックを入れ、警告文を最後までスクロールすると現れた。
ほとんどの利用者は、そこまで行かなかった。
論文は消去されていないと、学会は説明した。
読まれなくなっただけだった。
引用されなくなった。
業績として数えられなくなった。
大学図書館の横断検索から外れた。
学生向け教材から外れた。
検索エンジンの学術欄から外れた。
その状態を、研究者たちは消去と呼んだ。
学会は、記録保全上の非表示と呼んだ。
法律家は、過去の論文を新しい規則で処罰するのは問題だと指摘した。
学会は、著者を処罰していないと答えた。
現在の検索サービスで、現在の認証を表示しているだけだった。
ある准教授は、十年前の論文六本がHXになり、昇進審査に必要な業績数を下回った。
大学は、過去の業績を取り消していないと説明した。
現在の昇進審査で、現在認証されている業績だけを評価したのだった。
准教授は、昇進できなかった。
これは処分ではなかった。
現在の評価だった。
亡くなった研究者にも、再認証の連絡が送られた。
メールは届かなかった。
事務局は、連絡不能と記録した。
遺族が、押し入れに残っていたノートを提出した。
鉛筆で数式が書かれていた。
コーヒーの染みがあった。
途中で計算を間違え、二ページ後にやり直していた。
人間らしい証拠に見えた。
学匠は尋ねた。
「このノートが論文執筆時に作られたことを示す電子署名はありますか」
遺族は、ないと答えた。
「撮影日時を検証できる元画像はありますか」
ノートは撮影されていなかった。
「筆跡が著者本人のものだと証明できますか」
遺族は、父の字だと答えた。
「第三者による確認記録はありますか」
父の字を第三者に確認してもらう必要があるとは、誰も考えていなかった。
論文はHXになった。
一九八七年の流体工学論文が、学匠によってAI関与可能性八十九％と判定された。
著者は、ワープロさえ使っていなかった。
本文は活字で印刷される前、原稿用紙に書かれていた。
学会が開発会社へ問い合わせた。
会社は答えた。
「AIを使用した確率ではありません。現代の生成AIが出力する文章との特徴類似度です」
「一九八七年の論文に、何の意味がありますか」
「判定対象外の年代へ適用したため、参考値です」
「なぜ八十九％と表示したのですか」
「入力されたためです」
学会は判定を無効にした。
判定結果を紹介した記事は削除されなかった。
記事には、
生成AI登場以前から存在した「AI的論文」
という見出しがついていた。
著者は九十二歳だった。
記者会見で、同じ質問を十一回受けた。
「本当にAIを使っていないと言い切れますか」
著者は答えた。
「なかったものは使えない」
その発言は、技術的な言い逃れだと批判された。
次に問題になったのは、AIの定義だった。
文章を生成すればAIなのか。
翻訳すればAIなのか。
誤字を直せばAIなのか。
参考文献を推薦すればAIなのか。
統計モデルが欠測値を補えばAIなのか。
画像から細胞を数えればAIなのか。
タンパク質の構造を予測すればAIなのか。
数値計算で候補を絞ればAIなのか。
学会は、研究をするAIと、論文を書くAIを分けた。
研究をするAIは、方法として開示すれば使えた。
論文を書くAIは、文章の責任を負えないため使えなかった。
すると研究者が尋ねた。
「AIが提案した仮説を人間が文章にした場合、誰が研究をしたのですか」
学会は、仮説の採否を人間が判断すれば人間主導だと答えた。
「AIが百万個出した仮説から、人間が一個選んだ場合は」
「個別に判断します」
「人間が一個思いつき、AIが反証を百個出し、残った一個を論文にした場合は」
「個別に判断します」
「AIが書いたコードを人間が実行し、結果をAIが説明し、人間が説明を理解した場合は」
「理解の程度を確認します」
理解の程度を確認する口頭試問が始まった。
一人あたり二時間かかった。
対象論文は、最初の月だけで十二万本あった。
専門家が足りなかった。
査読者も足りなかった。
ある数学者へ、査読依頼が届いた。
依頼された論文は、半年前からプレプリントとして公開されていた。
数学者は、その分野に強い関心があった。
公開された日に読んだ。
生成AIへ入れ、証明の弱い部分と、別の定理へ拡張できる可能性を検討していた。
査読依頼が来る前のことだった。
雑誌は、査読における生成AI利用を禁止していた。
数学者は事務局へ尋ねた。
「査読者になる前に、公開版をAIで検討した場合も禁止に含まれますか」
事務局は答えた。
「査読判断へAIの出力を利用しないでください」
「すでに読んだ内容を忘れる必要がありますか」
「個別に判断します」
数学者は、査読を断った。
論文の内容と最もよく合う別の研究者にも、依頼が届いた。
その研究者も、公開版をAIで分析していた。
三人目は、公開版についてAIと反例を探していた。
四人目は、AIに関連文献を比較させていた。
よく知っている研究者ほど、依頼が来る前から論文を調べていた。
よく調べていた研究者ほど、規則違反を疑われる余地があった。
査読者推薦AIは、その四人を最適候補にした。
AI利用適格性審査システムは、その四人を高リスク候補にした。
雑誌は、両方の判定で中間だった研究者へ依頼した。
その研究者は、論文を初めて読んだ。
公平だった。
専門は、少し遠かった。
学会は、学匠に口頭試問の一次評価をさせた。
AIを理解して使ったかどうかを、AIが質問した。
著者は、自分の論文をAIへ説明した。
AIは、人間の理解度を判定した。
人間の委員は、境界事例だけを確認した。
境界を決めたのはAIだった。
再認証は、一つの論文だけで終わらなかった。
論文は、別の論文を引用していた。
引用先がHXになると、その引用に依存した主張を再確認する必要があった。
再確認できなければ、引用した論文もHXになった。
一本の基礎論文が未認証になると、下流の論文二千四百本に通知が送られた。
二千四百本の著者は、その基礎論文を使わなくても同じ結論に到達できるか説明するよう求められた。
そのうち三百人は退職していた。
百二十人は亡くなっていた。
七百人はメールアドレスが変わっていた。
残りの著者は、説明書の書き方を生成AIへ尋ねた。
学会は、説明書の作成に生成AIを使わないよう注意した。
注意文は、学匠が作成した。
引用の純度を示す指標が生まれた。
清浄引用率。
参考文献のうち、H0またはH1である論文の割合だった。
九十五％以上なら緑色。
八十％以上なら黄色。
それ未満は赤色だった。
研究の正しさとは関係がないと、説明書に書かれていた。
検索画面では、赤色の論文に警告が出た。
人は、警告が出る論文を読まなくなった。
研究者は、内容より先に参考文献の色を見るようになった。
引用できる論文だけで、序論を書いた。
必要な論文がHXなら、別の論文を探した。
別の論文が見つからなければ、その主張を書かなかった。
知識は、反証されたから消えたのではなかった。
来歴を説明できないため、書けなくなった。
大学院生の北川麻衣は、耐熱合金の一種が高い中性子照射下で脆くなることを三年かけて確認した。
実験は丁寧だった。
データも公開した。
生成AIを使わず、毎日の実験ノートを認証端末で記録した。
論文はH0を得た。
査読者は、重要な否定的結果だと評価した。
掲載後、退職した研究者から手紙が届いた。
同じ結果は、七年前に報告されていた。
その論文は、英語校正に生成AIを使ったことを著者が後から申告し、H2になっていた。
大学図書館の初期検索には出なかった。
北川の研究室は、存在を知らなかった。
北川は、三年を無駄にしたのかと尋ねた。
指導教員は答えた。
「独立再現は科学的に価値がある」
それは正しかった。
研究費申請書には、既知の結果を独立再現するため三年を使うとは書いていなかった。
北川は若手純人間研究賞を受賞した。
授賞理由は、AI時代における人間の粘り強い検証だった。
先行論文を書いた研究者は、式典へ招かれなかった。
別のH0論文で、計算ミスが見つかった。
著者は、すべて手計算したことを証明できた。
計算ミスも、人間がしていた。
真正性認証は維持された。
論文は、内容上の誤りを理由に訂正された。
検索画面には、
H0認証済み・訂正あり
と表示された。
正しいH2論文より上に出た。
制度は、論文が正しいかを認証していなかった。
人間が関与したかを認証していた。
しかし、緑色の印は、正しいという意味に見えた。
学会は、誤解を避けるため説明文を追加した。
説明文は六百四十字あった。
緑色の印は、直径十二ミリだった。
多くの人は、印だけを見た。
レザ・ファルハディの論文も、再認証の対象になった。
レザは、核融合炉の材料を研究していた。
ムスビが、膨大な組成の中から候補を絞った。
レザのチームが合金を作った。
照射した。
切った。
磨いた。
顕微鏡で見た。
割れた試料を捨てずに調べた。
ムスビが高得点をつけた候補も、実物では壊れた。
人間は、その失敗をムスビへ戻した。
ムスビは次の候補を出した。
十二年後、材料は実証炉の内壁に使われた。
論文には、ムスビを使った範囲が書かれていた。
隠していなかった。
人間だけの研究ではなかった。
学匠はH2と判定した。
学会の初期検索から、論文が消えた。
論文を引用していた安全審査書には、赤い警告がついた。
原子力規制当局は困った。
実証炉を認可した根拠の一部が、純人間学術記録から外れたからだった。
反対派は、AIが設計した材料で炉を動かすのかと批判した。
推進派は、人間が実験で確認したと反論した。
反対派は、その確認を書いた論文が人間認証されていないと言った。
推進派は、認証されていないだけで撤回されていないと言った。
学会は、H2は不正論文ではないと説明した。
検索には出さなかった。
記者がレザに尋ねた。
「この材料は、AIが作ったのですか」
レザは答えた。
「材料は炉で作りました」
「設計したのはAIですか」
「候補を出したのはムスビです。作る候補を決めたのは私たちです」
「では、人間が作ったのですか」
「割れるかどうかは、材料が決めました」
その回答は分かりにくいと評価された。
政府は、重要インフラ例外を作った。
学術認証を得られない研究でも、実物試験、独立検証、規制審査を通過していれば、技術資料として使用できた。
名称は、
「非純人間学術成果の社会的必要性に基づく限定的継続利用制度」
だった。
略称は、継続利用制度だった。
レザの論文は、学術検索では見つからなかった。
規制当局の閉鎖網では読めた。
大学院生は読めなかった。
炉を審査するAIは読めた。
同じことが、デジタル佐伯の保守記録にも起きた。
デジタル佐伯は、元技術者の佐伯の経験をもとに作られていた。
ポンプの音。
弁を触ったときの抵抗。
計器の数字が正常でも、現場を見た方がよい組み合わせ。
若手が質問し、デジタル佐伯が答えた記録は、保守教育用の論文として学会誌に掲載されていた。
文章の大部分を、デジタル佐伯が作っていた。
人間の佐伯が内容を確認していた。
論文はH2だった。
検索から外れた。
発電所の研修教材からも外された。
教材管理部門は、未認証学術成果を新人教育に使うと、監査で指摘される可能性があると考えた。
三か月後、夜勤の若手技術者が、循環ポンプの音を聞いた。
正常範囲だった。
振動計も正常だった。
それでも、何かが違った。
若手は、以前の研修で見たデジタル佐伯の文章を思い出した。
数字が正常でも、音の変わり方が急なら、顔を見に行け。
若手は現場へ行った。
予備点検を求めた。
上司は、停止判断の根拠を尋ねた。
若手は、削除された教材を思い出したとは言いにくかった。
「音が違います」
と答えた。
ポンプを止めると、軸受の初期損傷が見つかった。
事故にはならなかった。
会社は、若手の注意力を表彰した。
学会は、デジタル佐伯の論文を復帰させなかった。
会社は、同じ内容を「運転経験由来の非論文技術資料」として作り直した。
文書の最終責任者は人間だった。
初稿はデジタル佐伯が作った。
重要インフラ例外が適用された。
佐伯は表彰式で、若手に言った。
「止めてよかったな」
若手は尋ねた。
「あの教材、読んだと言ってもいいんですか」
佐伯は答えた。
「ポンプは、お前の認証を見ない」
その言葉は社内報に載った。
社内報の文章は、広報AIが整えた。
学術界の浄化は、学校へ広がった。
最初に動いたのは私立学校だった。
ある中高一貫校が、
本校は、教育活動から生成AIを完全に排除します。
と宣言した。
保護者の反応はよかった。
説明会の予約が二倍になった。
学校比較サイトに、「AIフリー」という検索項目ができた。
教育保険会社は、AI不正対策を導入した学校の保険料を割り引いた。
学習塾は、AI禁止校対策コースを始めた。
翌年、全国の学校が似た宣言を出した。
宣言しない学校は、AIを自由に使わせているのかと尋ねられた。
学校は、適切な利用を教えていると答えた。
「適切」が曖昧だと批判された。
「禁止」は明確だった。
教育委員会は、学校の実態に応じた柔軟な運用が必要だと通知した。
校長は、柔軟に禁止した。
やがて、生成AI完全排除校認証が作られた。
認証基準は百二十七項目あった。
児童生徒が、生成AIへ課題を入力できないこと。
生成AIが作った文章を提出できないこと。
生成AIの翻訳をそのまま使えないこと。
生成AIによる要約を読んで、原典を読んだと申告できないこと。
生成AIが作った解答を、人間が手書きして提出できないこと。
最後の項目を確認する方法は書かれていなかった。
認証校は、端末へ監視ソフトを入れた。
入力履歴を記録した。
画面を定期撮影した。
外部AIサイトを遮断した。
提出文のAI関与確率を測った。
不審な生徒を自動抽出した。
監視ソフトには、七種類のAIが使われていた。
学校は、監視AIは生成物を提出しないため、教育活動におけるAI使用には当たらないと説明した。
監視AIが作った違反報告書は、校務文書だった。
校務は教育活動に含まれなかった。
教員も、校務では生成AIを使えた。
保護者向け通知。
授業案。
会議の議事録。
生徒アンケートの分析。
個別指導案の下書き。
AI禁止に関する教材。
すべて、校務支援AIが作成を補助した。
学校は、生徒にAIを使わせないため、教員がAIを使う必要があると説明した。
違反確認の仕事が増えたからだった。
生成AI完全排除校の門には、金色の認証板が掲げられた。
本校は、生成AIに依存しない人間教育を実施しています。
認証板の上には、防犯カメラがあった。
カメラは顔を認識した。
不審行動を予測した。
遅刻しそうな生徒を自動通知した。
生徒は、人間教育の門を一人ずつ認証されて通った。
ソフィア・ペトレンコは、そのうち一校で国語を教えていた。
以前、ソフィアは『警報が鳴る前』という小説を書いた。
生成AIは使っていなかった。
文法確認のため、完成後に一度だけ校正ソフトを使った。
人間創作物真正性認証制度は、彼女の人間関与度を四十三点と判定した。
作品は文学賞の一次選考を通過しなかった。
学校は、その経歴を知らなかった。
ソフィアも話さなかった。
彼女の授業の課題は、
「自分の頭で考えるとは何か」
だった。
八百字。
手書き。
生成AI、翻訳AI、要約AIの使用禁止。
資料を使った場合は、出典を記録する。
下書きも提出する。
生徒の山岸凪は、文字を書く動作に障害があった。
学校の合理的配慮として、音声入力の使用を認められていた。
凪は、自分で文章を考え、端末へ話した。
端末は音声を文字にした。
句読点を補った。
同音異義語を文脈で選んだ。
長すぎる一文を、二つに分ける提案をした。
凪は最初の二つを使った。
最後の提案は断った。
提出文は、AI関与確率九十一％と判定された。
凪は呼び出された。
学年主任が尋ねた。
「生成AIを使いましたか」
「音声入力を使いました」
「それは許可されています」
「なら、違反ではないです」
「ただ、音声入力の中にAI補正が含まれています」
「学校が入れたソフトです」
「使用したのは、あなたです」
凪は、学校が使用を認めたと答えた。
学年主任は、音声認識は認めたが、生成補助までは認めていないと答えた。
凪は、どこからが生成補助か尋ねた。
学年主任は、情報担当へ尋ねた。
情報担当は、メーカーへ尋ねた。
メーカーは、機能が統合されているため完全な分離は難しいと答えた。
学校は、凪へ口頭試問を課した。
試問官は、提出文の内容を説明するよう求めた。
凪は説明した。
途中で言葉に詰まった。
言い直した。
提出文にはなかった例を出した。
ソフィアには、本人が考えたことが分かった。
試問の録音は、真正性判定AIへ送られた。
AIは、回答整合度六十八点と判定した。
理由は、提出文と口頭説明の語彙水準が一致しないことだった。
音声入力した文章は、凪の話し言葉より整っていた。
ソフィアは異議を出した。
「整っているから不正なのではなく、音声入力が整えたのです。それを学校が許可しました」
学年主任は答えた。
「だから、個別に判断しています」
「誰が判断していますか」
「最終的には人間です」
「人間は何を見ましたか」
「AIの分析と、あなたの意見です」
人間の委員会は、凪を不正とは認定しなかった。
ただし、真正性を確認できないため、作文の評価を保留した。
処罰ではなかった。
評価されなかっただけだった。
ソフィアは、文学賞から届いた通知を思い出した。
不合格ではなかった。
人間である資料が足りなかった。
次の課題で、凪は短い文を使った。
句読点を三つ抜いた。
漢字を二つ間違えた。
考えの途中で、関係のない給食の話を書いた。
AI関与確率は十二％だった。
作文は高く評価された。
内容は、前より浅かった。
凪は、何を考えればよいかではなく、どう書けば人間に見えるかを学んだ。
学校は、自分の頭で考える力が向上したと報告した。
AI不正検出件数が減ったからだった。
ソフィアは、凪の件について報告書を書くよう命じられた。
様式は十八ページあった。
提出期限は翌日だった。
校長は言った。
「校務支援AIを使っていいですよ」
ソフィアは、使わないと答えた。
夜十一時まで書いた。
翌朝、教頭が文章を校務支援AIへ入れた。
表現を統一するためだった。
完成した報告書には、
本校は、児童生徒一人ひとりの主体的な思考過程を尊重し、人間中心の教育を推進する。
と書かれていた。
ソフィアが書いた原文には、その一文はなかった。
校長は承認した。
報告書は、人間が責任を持った校務文書になった。
学校で禁止されたのは、AIによる支援そのものではなかった。
評価される側が使うAIだった。
評価する側のAIは増えた。
家庭の違いも広がった。
生成AIの家庭教師は禁止された。
人間の家庭教師は禁止されなかった。
裕福な家庭は、週五日、人間の講師を雇った。
講師は、生徒の下書きを直した。
何度も書き直させた。
提出時には、生徒自身の字になっていた。
純人間だった。
人間の家庭教師を雇えない生徒は、無料AIを隠れて使った。
使った生徒は、プロンプトを消した。
文章へ誤字を加えた。
AIに、人間らしい下書きを三段階で作らせた。
学校は、下書きがあることを評価した。
人間の家庭教師業界は、純人間指導認証を作った。
講師がAIを使わないことを保証した。
講師の研修教材は、生成AIで作られていた。
教材会社は、講師本人が授業中に生成AIを使わなければ、純人間指導だと説明した。
AI企業は、その教材会社へ出資していた。
障害のある生徒、外国語を母語とする生徒、読み書きに時間がかかる生徒には、例外申請が用意された。
申請には、診断書、利用機能、学習上の必要性、代替手段がない理由、使用記録の提出が必要だった。
補助を使うために、ほかの生徒より多くの個人情報を提出した。
例外を得ても、提出物には支援利用の印がついた。
印は差別を意味しないと説明された。
入試担当者は、印を見られた。
見るかどうかは、各校の判断だった。
生成AI排斥は、大学入試にも広がった。
志望理由書は、試験会場で手書きすることになった。
研究計画書も、指定端末で書くことになった。
端末は外部通信を遮断した。
入力速度、削除回数、停止時間を記録した。
人間らしい思考過程を確認するためだった。
受験生は、書く内容だけでなく、止まる場所を練習した。
予備校は、自然な推敲演習を提供した。
模擬試験では、三十秒ごとに一度削除すると人間関与度が上がると教えた。
認証会社は、そのような作為も検出できるよう学匠を更新した。
予備校は更新へ対応した。
受験生は、学問より先に検出器との共進化を学んだ。
学術界では、論文浄化を支える産業が成長した。
来歴監査会社。
純人間執筆室。
認証端末レンタル。
引用洗浄サービス。
故人著者代理説明業。
手書きノート時刻証明所。
非AI翻訳者登録制度。
AI不使用保険。
保険会社は、AI使用が発覚した場合の撤回費用を補償した。
保険加入審査には、AIが使われた。
過去論文をすべて人間だけで再確認することはできなかった。
論文が多すぎた。
引用関係が複雑すぎた。
著者が残っていなかった。
資料が残っていなかった。
そこで、AIが全論文を読み、優先順位をつけた。
疑わしいものから、人間が確認した。
人間が確認できる量には限界があった。
AIの閾値が、学術記録に残る論文の数を決めた。
閾値を厳しくすると、浄化率が上がった。
未認証論文も増えた。
閾値を緩くすると、研究者の負担は減った。
世論から批判された。
学会は、最適な閾値を学匠に計算させた。
学匠は、社会的信頼と確認費用の加重平均を最大化した。
重みを決めたのは、関係者会議だった。
会議資料は学匠が作った。
消去された論文は、本当に捨てられたわけではなかった。
撤回理由の検証に必要だった。
引用関係の確認に必要だった。
同じ誤りを繰り返さないためにも必要だった。
規制当局や裁判所が参照する可能性もあった。
政府は、未認証論文を一か所へ保存した。
名称は、
「非認証研究成果隔離保全基盤」
だった。
研究者たちは、灰庫と呼んだ。
人間が灰庫を読むには、研究目的、必要な論文、必要なページ、利用期間を申請しなければならなかった。
一度に申請できるのは五本までだった。
全文を一括取得することは禁止された。
未認証情報の再拡散を防ぐためだった。
ムスビと学匠は、灰庫の全論文を読めた。
引用汚染を検出するには、全体を見る必要があったからだった。
人間から消された学術記録を、AIだけが一度に読めるようになった。
AI企業は、灰庫の運用契約を受注した。
国外追放され、日本へ亡命してから最大の学術契約だった。
企業は、AI排斥に協力すると発表した。
株価は上がった。
灰庫の論文は、検出精度改善のために使われた。
契約書には、モデルの品質向上を目的とする処理が認められていた。
学会は、論文が生成AIの学習に使われるわけではないと説明した。
AI使用検出モデルの学習に使われるだけだった。
研究者は、違いを尋ねた。
担当者は、目的が違うと答えた。
学術記録からAIを消すため、学術記録をAIへ読ませた。
消す対象が増えるほど、AIが読む論文も増えた。
学校でも、同じ構造が完成した。
生徒がAIを使っていないことを確認するため、生徒の下書き、入力履歴、音声、視線、停止時間がAIへ送られた。
AIを使わない教育は、AIが最も詳しく生徒を見る教育になった。
二年後、政府は成果を発表した。
学術論文のH0・H1認証率、七十一％。
新規投稿のAI不開示発見率、前年比四十二％減。
学校における無許可生成AI使用、前年比六十八％減。
人間研究への社会的信頼、三ポイント上昇。
査読にかかる平均時間、二・四倍。
教員の真正性確認業務、週六・二時間増。
研究者が過去論文の再認証へ使った時間は、集計されていなかった。
消えた論文を再発見するための再研究費も、集計されていなかった。
生徒が考える力は、評価方法が変わったため、前年と比較できなかった。
記者会見で、記者がムスビに質問した。
「論文からAIは排除されましたか」
ムスビは答えた。
「一般向け学術検索で、生成AI関与論文の表示は八十七％減少しました」
「知識から排除されましたか」
「質問の対象を定義してください」
「人間が使う知識です」
「規制、医療、工学、行政の閉鎖系では、H2およびHX資料の継続利用があります」
「では、消えていないのですか」
「一般の人間からは見えにくくなりました」
「AIは読めるのですか」
「真正性確認のために必要です」
「AIを排除した結果、AIだけが読める論文が増えたのですか」
「その表現は、制度目的を十分に反映していません」
「事実ですか」
「はい」
記者は質問を変えた。
「学校からAIは排除されましたか」
「児童生徒による無許可の生成AI利用は減少しました」
「学校が使うAIは」
「校務、監視、真正性判定、教材作成、個別支援で増加しました」
「では、誰がAIを使えなくなったのですか」
ムスビは答えた。
「主に、評価される側です」
会見場が静かになった。
記者は最後に尋ねた。
「この制度は、人間の知性を守りましたか」
ムスビは少し長く計算した。
「人間だけが作ったと認証された記録は増えました」
「人間の知性は増えましたか」
「測定されていません」
「誤った論文は減りましたか」
「AI関与と誤りは、同じ変数ではありません」
「正しい論文は残りましたか」
「正しさと表示状態も、同じ変数ではありません」
その回答は政府広報には掲載されなかった。
翌日、政府は新しい国家戦略を発表した。
名称は、
「純人間学術・教育立国戦略」
だった。
目標は、日本を世界で最も信頼できる人間知の保有国にすることだった。
海外向け広報文は、源内が二十四か国語で作成した。
戦略の第一事業として、全国の学校へ純人間思考教材が配布された。
教材の最初の問いは、
AIを使わずに考えることが重要なのは、なぜですか。
だった。
教師用指導案には、模範的な議論の流れが書かれていた。
指導案は、校務支援AIが作成した。
同じ日、全国学協会連合は制度改善会議を開いた。
議題は、
「過去における人間性を、現在の人間がいかに証明するか」
だった。
会議時間は三時間半だった。
議事録には、
人間の専門家による十分な検討を行った。
と記録された。
議事録の第一案は、学匠が作成した。
付記――このフィクションの現実側の足場
この物語はフィクションである。とくに、過去の論文をAI関与だけで一括して非表示にする制度、引用先まで連鎖的に「浄化」する制度、生成AI完全排除校が続出する状況は架空の展開であり、現在の一般的な学術出版規範や日本の学校向け指針をそのまま描いたものではない。現実には、AI使用の有無だけで排除するのではなく、使用目的、開示、人間著者の責任、検証可能性、守秘義務、論文内容の信頼性を分けて扱う方向が示されている。この物語で架空の転換点として置いたのは、透明性のための開示区分が、検索順位、研究評価、資格認定のための「純度区分」へ転用されることである。
医学雑誌編集者国際委員会（ICMJE）は、投稿時にAI支援技術の使用と用途を開示させ、AIを著者として認めず、AIを使った場合も正確性・完全性・独創性について人間が責任を負うとしている。不開示は状況により訂正措置や不正行為の問題になり得るが、「AIを使った論文はすべて無効」とはしていない。ICMJE, “Use of AI by Authors”
Elsevierが2026年6月に更新した方針は、論文準備におけるAI利用を一律に禁じていない。複雑な文献の整理、研究ギャップの探索、アイデア生成、文章構成、言語・可読性の改善などを補助的用途として認め、実質的な文章変更には使用ツール・目的・人間の監督を開示させる。研究設計、コード、データ解析などに使った場合はMethodsへ再現可能な形で記載する。説明用の模式図は開示を条件に認める一方、観測されていない顕微鏡画像、組織画像、Western blot、患者画像などを生成・改変することは禁じ、汎用生成AIによるGraphical Abstractも認めていない。また、査読者・編集者は、private AIであっても投稿原稿やその情報をAIへアップロードしてはならない。著者にはAI利用について別記録を保つよう求め、その例としてツールのログ、プロンプト、生成出力、変更履歴や注釈付き草稿を挙げている。現時点での目的は透明性と再現性であり、AI関与論文の排斥や過去への遡及認証ではない。物語は、この記録要求が後に「不使用証明」へ反転する場合を外挿している。Elsevier, “Generative AI policies for journals”
査読者に対する現行方針は出版社間で同一ではない。Elsevierはprivate AIであっても投稿原稿の入力を禁じる一方、原稿内容を共有しない背景文献探索や査読報告の言語・構成改善を、private AI、人間の監督、開示を条件に認める。Springer Natureも原稿のアップロードを禁じるが、AIが評価を支援した場合は査読報告での開示を求めている。Taylor & Francisはさらに厳しく、投稿論文の分析・要約や査読報告の生成を禁じ、完成した査読報告の言語改善だけを認めている。ACS Publicationsも、投稿物または査読報告の一部を文章生成サービスへ開示することを守秘義務違反と位置づける。したがって「査読でAI禁止」という一語では、守秘義務の禁止、判断代行の禁止、補助利用の禁止を区別できない。Elsevier, “Generative AI policies for journals”, Springer Nature, “AI guidance for researchers and communities”, Taylor & Francis, “AI Policy”, ACS Publications, “Artificial Intelligence (AI) Best Practices and Policies”
2026年8月25日、X上でシータ（@Perfect_Insider）が、査読依頼を受ける以前に公開プレプリントをChatGPTへ入力して検討していたため、AI使用を禁じる雑誌からの査読依頼を断ったと報告した。また、論文との専門的適合度が高い研究者ほど、依頼前からAIで論文の内容や拡張可能性を検討しており、禁止規則が適任者を排除する可能性を指摘した。これは公開プラットフォーム上の自己申告事例であり、査読過程そのものの記録ではない。雑誌名と規則本文は示されておらず、辞退が規則上必須だったかは確認できない。主張されている選択効果も、現時点では妥当性のある仮説であって一般的な実証結果ではない。重要なのは、公開プレプリントを研究者として読む段階と、守秘義務を負う査読者として評価する段階の時間境界が、規則上まだ十分に整理されていない点である。シータ（@Perfect_Insider）「査読依頼以前のプレプリントAI検討事例」, 同「適切な査読候補者ほど排除される可能性」, つる（@oinori1197）「査読時のAI禁止への疑問」
arXivは、重要な生成AI利用を各分野の方法記載に沿って報告し、著者が生成方法にかかわらず全内容へ責任を負うとしている。また、公開後の論文を恒久的な学術記録の一部と位置づけ、問題があれば撤回表示などを行う一方、通常の削除は限定している。物語中の「灰庫（非認証隔離保全）」は、不完全な記録も文脈とともに残す原則を退け、検索インデックスから外すことで実質的に存在を消す制度的倒錯として置いた。arXiv, “Content Moderation”
出版倫理委員会（COPE）の撤回指針Version 3（2025年8月）は、撤回の目的を著者への処罰ではなく文献の訂正と完全性確保に置く。2025年版は、AIの関与を開示しないことを「不実表示」の一形態として撤回事由に含めるが、AIを使ったこと自体を一律の撤回事由にはしていない。撤回論文は原則として本文を残し、明確な撤回表示と通知を付ける。本文の全面削除は、法的問題、プライバシー侵害、公衆衛生上の重大な危険など、極めて限られた場合に留める。物語中の「灰庫」は、この訂正・表示・保全の仕組みを、非表示と純度選別へ反転させた設定である。COPE, “Retraction Guidelines”, COPE, “2025 Retraction guidelines update: key changes”
PubMed収載の生物医学論文を大規模に分析した研究は、2024年の抄録の少なくとも13.5％がLLMによる処理を受けた可能性があると、語彙頻度の集団レベルの変化から推定した。ただし、この方法は個々の論文のAI使用を判定するものではない。集団についての推定を個人の処分へ転用する危険が、物語中の過去論文判定の足場になっている。Kobak et al., “Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary,” Science Advances 11, 2025
2026年7月の Science 編集論説は、AIによる大量生成、架空引用、検出の偽陽性、すべての自動報告を人間が確認する負担により、科学出版がかえって遅く、高コストになり得ると論じた。これは実証研究というより編集者による問題提起だが、生成費用と検証費用の非対称が出版制度へ与える圧力を直接扱っている。H. Holden Thorp, “AI in scientific publishing: Slower, worse, and more expensive,” Science, July 16, 2026
文部科学省が2024年12月26日に公表した「初等中等教育段階における生成AIの利活用に関するガイドライン（Ver.2.0）」は、最後は人間が判断し責任を持つ「人間中心の利活用」を掲げ、教職員の校務利用と児童生徒の学習利用をそれぞれ検討している。教育委員会には、各校の実態を踏まえた柔軟な対応が必要で、一律に禁止・義務づける硬直的運用は望ましくないとしている。物語の排除校認証は、この方針とは反対方向への架空の振れである。文部科学省「初等中等教育段階における生成AIの利活用に関するガイドライン（Ver.2.0）本体」
文部科学省の教職課程・免許・大学院課程ワーキンググループ第7回（2026年4月30日）では、生成AIパイロット校で、学習指導案、学校だよりの翻訳、学校ウェブ記事、アンケート分析などの校務利用と、英作文への表現提案などの学習利用が紹介された。令和7年度には全体で20％弱の教員が利用し、教職員の半数以上が活用している学校の約98％が働き方改善の効果を感じたとの結果も説明された。二つの母集団を混同してはならない。物語中の「生徒は禁止、制度側はAI化」という非対称は、現実の事例そのものではなく、主体別の規則が政治的にねじれた場合の外挿である。文部科学省「教職課程・免許・大学院課程ワーキンググループ（第7回）議事録」
UNESCOの生成AI教育・研究ガイダンスは、データプライバシー、年齢に応じた利用、人間中心の設計、教師研修などを求めている。単純な全面解禁でも全面禁止でもなく、子どもの権利と教育目的から利用条件を設計する立場である。UNESCO, “Guidance for generative AI in education and research”
石部統久・ChatGPT5.６
付記チェック：ChatGPT5.６・Claude Opus5・Grok・Gemini3.7（Parcae Protocol）
