AIBR プレミアム
拓海先生、お疲れ様です。部下に「SDGに寄与する研究を可視化しよう」と言われまして、Web of ScienceとかScopusの分類を使えば良いと聞いたのですが、本当にそのまま信用して良いのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論だけ先に言うと、これらのデータベースは中立ではなく、分類の仕方自体が可視性に影響する「遂行性（performativity）」を持つんですよ。
遂行性、ですか。難しい言葉ですね。要するに分類のやり方で研究の見え方が変わるということですか。
その通りです！もっと噛み砕くと、分類はルールや辞書、機械学習モデルで作られており、それがどの研究をSDGに結びつけるかを定義してしまうんです。要点は三つ：分類ルール、データの入れ方、アルゴリズムの学習方法ですよ。
分類のルールっていうのは、具体的に誰が決めるんですか。外部のベンダーですか、あるいは国際機関ですか。
良い質問ですね。実務的にはデータベース運営者や研究チームが決めます。たとえばWeb of ScienceやScopus、OpenAlexといったところで、違う解釈やキーワードセットを採用するため重複も差異も生まれるんです。
それで、AIや大規模言語モデル（LLM）が関わってくると何が起きるのですか。うちの部門でも導入を検討しているので、影響を知りたいです。
LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）はテキストのパターンを学ぶ道具です。学習データにどんな分類が入っているかで、モデル自身が分類傾向を学んでしまい、その学習結果がさらに可視性を変えるという自己強化がおきますよ。
これって要するに、元の分類が偏っていると、その偏りが拡大再生産されるということですか。
まさにその通りです。ですから実務的な観点では、可視化ツールを導入する前に分類基準や学習データのバイアスを点検することが重要です。結論を端的に言えば、ツール任せにせずルールとデータを確認することが投資対効果を守る鍵ですよ。
なるほど。実務で使うときはどうチェックすればいいでしょうか。現場の人も難しいと言っていて、不安なんです。
大丈夫、手順を三つに分けて進めましょう。まず分類ルールのリスト化、次に代表的な論文やキーワードのサンプリング検査、最後にLLMなどを使う場合は微調整（fine-tuning）や出力検査を行うことです。これで現場の不安はかなり減らせますよ。
わかりました。最後に私の理解を整理してよろしいですか。要するに分類ルールが違うと可視化結果が変わり、LLMはその違いを学ぶから、導入前にルール・データ・出力の三点を確認する必要があるということですね。
素晴らしいまとめです！その理解で間違いありませんよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますから、次は具体的なチェックリストを作りましょうね。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べると、この研究は「書誌データベースに導入されたSDG（Sustainable Development Goals、国連持続可能な開発目標）分類がデータの見え方を能動的に変える（遂行性を持つ）こと」を示し、その影響を大規模言語モデル（Large Language Models、LLM）を使って可視化しようとする点で新しい。研究の主張は単純明快であり、利用者が可視化結果をそのまま信じることの危うさを明確にする点で、研究・政策・評価の実務に直接的な示唆を与える。
背景として、Web of ScienceやScopus、OpenAlexといった大規模書誌データベースは、学術成果の可視化や国家・機関のランキング指標に広く使われている。だがこれらは中立的な鏡ではなく、分類・ラベリングの選択が可視性を決めるフィルターである。従ってSDGへの寄与を測る際、どの分類が採用されるかで結論が変わりうることを最初に認識すべきである。
この論文は、五つのSDGを対象にそれぞれのデータベースが持つ分類の違いが、実際にどのように公表物のラベルに反映されるかを点検し、さらにLLMを用いて分類差がモデル出力にどう波及するかを実験的に示している。要するにデータベースの分類は単なるメタ情報でなく、研究評価の結果を作り出す「アクター」である。
経営層にとって重要なのは、この研究が示す「見える化の罠」だ。つまり、SDG貢献度を示すダッシュボードやレポートが内部ルールや用語選定に依存しており、それを正しく把握しないまま戦略判断に使うと誤判断を招く可能性がある。
結びとして、この研究は書誌データ利用の実務に対して「分類とモデルの透明性」を求める明確なメッセージを投げかける。分類ルールの開示、サンプル検査、モデルの感度分析という実務的な対策が不可欠であると宣言している。
2.先行研究との差別化ポイント
従来の先行研究は主に書誌データベース間の収録差やキーワード検索の違いが国や機関ランキングに与える影響を報告してきた。先行研究では手続き的な差異が指摘されているが、本研究は「分類そのものが行為（performativity）として働く」観点を持ち込み、その理論的含意と実験的証拠を同時に示した点が差別化される。
また過去の比較研究はキーワードベースやルールベースの違いを示すにとどまることが多かったが、本研究はLLMを利用して分類差が機械学習の学習結果にどのように取り込まれるかを示す。これにより分類の差異が人間の評価だけでなく自動化された評価システムにまで波及することが明らかになった。
さらに本研究は、異なるデータベースのSDGラベリングが国別ランキングや研究トピックの見え方に与える影響を定量的に比較して提示している点で実務的価値が高い。単に「違う」と言うだけでなく、その違いがどの程度のズレを生むかを示した点が評価される。
経営判断へのインプリケーションとしては、外部指標に基づく戦略やCSR（Corporate Social Responsibility、企業の社会的責任）報告を行う際、どのデータソースを採用するかが非自明な戦略リスクであることを示した点が重要である。この点で先行研究より一歩踏み込んだ実効的な示唆を与える。
要するに差別化ポイントは理論的視点（遂行性の導入）と実証手法（LLMによる感度分析）の二点であり、それが実務的結論につながっている点に独自性がある。
3.中核となる技術的要素
本研究の技術的核は書誌データベースに埋め込まれたSDG分類の差異を抽出し、それらを並列に用いて大規模言語モデルを並列微調整（fine-tuning）する点である。ここで用いられるLLMとは、自然言語のパターンを大量テキストから学ぶモデルであり、学習データに含まれるラベルや語彙の偏りをそのまま吸収してしまう性質がある。
研究はまずデータベースごとの分類ルールとキーワードセットを形式化し、代表的な論文群を取り出してラベルの差を確認する。次にその差を反映したデータセットでLLMを微調整し、各モデルの出力の変異性を比較する。これにより分類の違いがモデル挙動に与える影響を可視化する。
技術的には、テキストの名詞句やアブストラクト中のキーワード抽出、ラベリングアルゴリズムの差分解析、モデル出力の類似度評価といった自然言語処理（Natural Language Processing、NLP）の標準手法を組み合わせている。特にモデル感度の検査は実務的な信頼性評価として重要だ。
実装面の課題としては、データベース間でのメタデータ形式の不統一や、SDGという広義な概念をどう定量化するかという点が残る。これに対して論文は再現可能なパイプライン設計を提示し、評価指標を明確に定義している点が実務上有益である。
総じて中核技術は「分類の形式化」と「モデル感度の比較検証」にあり、これが分類の遂行性という概念と結びつくことで、単なる差異比較を超えた示唆を与えている。
4.有効性の検証方法と成果
検証方法は比較的直裁だ。まず複数のデータベースから同一トピックに関する公表物を抽出し、各々のSDGラベルの割当てを比較する。ラベル一致率や非一致ケースの特徴を定量化することで、どの程度分類差が存在するかを明示した。
次にLLMを用いた実験では、データベース固有のラベリングを反映したデータで別々に微調整を行い、その出力を比較した。結果、モデルの出力は学習に用いた分類基準に敏感に依存し、同一論文に対しても異なるSDGラベルを生成するケースが高頻度で観察された。
成果としては、分類差による出力の不一致が単なるノイズではなく構造的なバイアスとして存在することが示された。特に学際領域や応用寄りの研究では、用語選定やメタデータの有無が評価結果を大きく左右するという具体例が示されている。
検証は統計的な感度分析と定性的なケーススタディを組み合わせており、実務に即した妥当性を担保している点が強みである。これにより単なる理論的警告にとどまらない、実行可能なチェック手順の提示がなされた。
したがって成果は二つある。第一に分類の遂行性が実証的に示されたこと、第二にLLMの利用には事前の分類・データ検査が不可欠であるという実務的教訓が提示されたことである。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は強力な示唆を与える一方で、いくつか議論点と課題を残している。第一に、SDGのような広汎な概念を単一ラベルで表す限界だ。SDGは相互に重なり合う目標群であり、単純なラベル化は本質を取りこぼす危険がある。
第二に、LLMの学習に使うデータセットの偏りと、その偏りが生む帰結をどう是正するかという問題が残る。ラベルの再校正やマルチラベル化、あるいはヒューマン・イン・ザ・ループの監査体制をどう構築するかは今後の実務課題である。
第三に、政策や資金配分の場面でこれらの可視化結果が用いられた場合のガバナンス問題である。ランキングや評価指標が実際の研究資源配分を左右するならば、分類基準の透明性と監査制度が必要である。
また技術的課題としては、データベース間のインターオペラビリティの欠如やメタデータ品質の不均一性が存在する。これらは長期的なデータエコシステム改善の対象であり、短期的には運用ルールの明示とサンプルテストでリスクを下げるのが現実的だ。
総じて議論は、ツールの利便性と透明性のバランス、そして自動化システムに対する人的監査のあり方に集中している。実務家はこれらの議論を踏まえて外部指標の採用可否を判断すべきである。
6.今後の調査・学習の方向性
研究の延長線上で必要なのは三点だ。第一に分類ルールの標準化とそのメタデータ化である。どの語彙がどのSDGに紐づけられたのかを機械可読にして公開すれば、比較と監査が可能になる。
第二にLLMや自動分類システムの感度解析を実務的に組み込むことだ。具体的には異なるラベルセットでの微調整を定期的に行い、その出力差をダッシュボード化して運用の判断材料にすることが求められる。
第三に、ガバナンスと監査のフレームワーク構築である。外部指標を戦略に組み込む企業や機関は、採用基準と検査プロトコルを明文化し、定期的に第三者監査を受ける体制を検討すべきだ。
検索に使える英語キーワード（参考）：SDG classifications, performativity, bibliometric databases, OpenAlex, Web of Science, Scopus, large language models, bias in bibliometrics, fine-tuning sensitivity, text analysis
最後に、実務者は本論文を契機にデータソースの選定基準を明確化し、見える化ツールの出力を戦略判断に使う前に必ず検査する習慣を持つべきである。
会議で使えるフレーズ集
・「この可視化はどのSDG分類ルールに基づいているのかをまず確認しましょう。」
・「モデルは学習データの傾向を反映しますから、出力のバイアス検査を定例化したいです。」
・「外部指標をKPIに使う際は、採用ルールの開示とサンプル検査を義務付けましょう。」
