コピペ

ネット上のコンテンツ等からコピペを検出する実用的なサービスは既に存在する。

そして，例えば，Google Booksのような網羅的なデータベースを用いて自動的にコピペ率を計算するシステムは容易に構築することができそうだ。例えば，東大の情報学環や慶應大学のSFCあたりで予算をとって構築すれば，あっという間にそのようなシステムを構築することができることだろう。

この場合，例えば，IBMのワトソンのようなシステムの機能を駆使すれば，かなり精度の高いコピペ検出が可能となるだけではなく，その手法の自動解析及び自動的な類型化も可能となることだろう。

従来のシステムでは，単純なマッチングによるものが多かったので，公正な引用の場合もコピペと誤認されてしまう危険性が常にあった。しかし，パターン認識により，公正な引用の場合と，不適切なコピペの場合とを自動的に識別することが可能となる。

このようなシステムは，例えば，ノーベル賞候補者の論文の正当性を自動的に調べることにも寄与することになるだろう。

数年も待たない間に，コピペ率の高い似非論文の出現頻度によって大学の世界的な格付けが決定される時代が来る。