iThenticateは、Turnitin社が提供する、学術研究分野で最も信頼されている剽窃・盗用チェックツールです。Nature、Science、Elsevierなどの主要出版社が投稿論文のスクリーニングに使用しており、世界中の学術出版における「共通言語」となっています。
iThenticate 2.0の主な特徴と進化点
2026年現在、最新の「iThenticate 2.0」では、従来のテキストマッチングに加え、高度なAI解析機能が統合されています。
- 圧倒的なデータベース： 1億件以上の学術出版物、9,300万件以上の論文（Crossref経由）、および700億枚以上のウェブページと比較。
- AI Writing検知（高精度）： ChatGPTやClaude、GeminiなどのLLMによって生成された文章を検出。
- AI Bypasser / Humanizer 回避検知： 2025年後半のアップデートにより、AIで言い換えて検知を逃れようとするツール（QuillBotやUndetectable AI等）の痕跡も検出可能に。
- 自己剽窃の防止： 自身の過去の著作物との重複をチェックし、意図しない研究不正リスクを排除。
類似性レポート（Similarity Report）の解釈と対策
レポートに表示される「パーセンテージ」は、単なるコピペの割合ではなく「既存データとの一致率」です。
1. スコアの目安と色の意味
- 青 (1-24%)： 一般的な学術論文の許容範囲。ただし、1箇所で大量に一致している場合は修正が必要。
- 黄 (25-49%)： 要注意。方法論（Methods）の定型表現が多い場合は許容されることもありますが、背景（Introduction）での重複はリライトが推奨されます。
- 橙・赤 (50%〜)： 重大なリスク。引用漏れや、パラフレーズ（言い換え）の不足が疑われます。
2. 「高スコア＝悪」ではないケース
以下の項目は、設定で「除外（Exclude）」することで、より正確なスコアを算出できます。
- 参考文献（Bibliography）： リスト全体が一致するのは当然のため、通常は除外します。
- 引用符内の文章（Quotes）： 正しく引用（"..."）されている箇所は、剽窃には当たりません。
- 定型表現： "The samples were analyzed using..." といった、分野特有の決まった言い回し。
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