生成AI技術の急速な進展に伴い、AI生成テキストと人間が執筆したテキストの区別がますます困難になっている。特に詩の領域では、この問題がより深刻であることが指摘されている。グローバルなAIチャットボットの標準化により学術的不正行為が増加し、既存の研究ではAI生成詩が最も識別しにくいことが明らかになっている。実際、AIが生成した詩は修正がなくても人間による詩として現代の検出器に認識される傾向にあるという。 しかし、このような主張の客観性は最新の検出ツールに対して検証される必要がある。一方で、詩の本質的な主観性とLLM（大規模言語モデル）の黒箱的性質により、こうした検証作業は極めて複雑化している。本研究の主な目的は、人間とAI双方の詩の分類および誤分類に寄与する英語詩の属性を明らかにし、詩の区別可能性という主張に対する支持的または反対的な証拠を提供することである。 研究チームはゼロショット検出パイプラインを提案し、人間とAI生成の詩から成るデータセットを用いて、両者の区別可能性を検証し、正確な分類に必要な重要な属性を抽出した。このアプローチにより、誤分類の原因となる属性を特定することで、必要なトレーニング期間を大幅に削減し、ファインチューニング対象を絞り込むことが可能になる。さらに、この属性抽出は現代のGenAI検出パイプラインを強化するための重要な知見をもたらし、検出の精度向上に貢献する。