拓海さん、最近部下から「査読にAIを使えば楽になります」と聞いたんですが、本当に信用していいんでしょうか。投資対効果が心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。まずAIは大量の初期レビューを高速化できること、次に偏り（バイアス）が残ること、最後にAI判定だけで全てを任せられないことです。
なるほど。具体的にはどの程度の精度で判別できるものなのですか。うちの業務に当てはめて考えたいのです。
この研究では、27,090件の評価を通じて、LLM（large language model、大規模言語モデル）が論文の質をかなり正確に区別できると示しました。ただし「完全」ではない、という点が重要です。AIはまずスクリーニングで威力を発揮しますよ。
でも偏りというのが気になります。どんな偏りですか。もし社内の評価が歪められたら困ります。
素晴らしい視点ですね！この研究はAIが著者の所属や性別、著名度に影響されるバイアスを示しました。言い換えれば、AIも“評判”に引きずられる傾向があるのです。だから人間のチェックは不可欠です。
これって要するに査読の一部をAIが代替して作業量を減らせるが、最終判断や公正性の担保は人間側が残るということ？
その通りです！要点三つで言うと、1) 初期フィルタリングで編集部の負担が下がる、2) AIは質の差を見抜けるが完全ではない、3) バイアスを補正する仕組みが必要です。大丈夫、一緒に設計できますよ。
現場に入れるにはどんな手順が現実的ですか。ITに弱い我々でも扱えるでしょうか。
大丈夫です。段階的導入がお勧めです。まずは小さな領域でAIを試し、出力に人間がラベルを付けて学習させる。次に運用ルールを決め、最後に編集判断を支援する運用へ広げます。ツールは現場に合わせて簡素化できますよ。
となると、初期投資と現場教育でどれくらいの効果が期待できますか。投資対効果に自信を持ちたいのです。
期待効果は明確です。編集者の一次判断時間を減らせば、外部査読者の招待回数や編集コストが減り、スピードが上がる。数値化は運用次第ですが、実務では数ヶ月で工数削減が確認されるケースもありますよ。
分かりました。では社内での説明用に、私の言葉でまとめます。AIは査読のふるい分けを任せて時間を節約できるが、バイアス対策と最終判断は人が担保する、ということでよろしいですね。
