拓海先生、最近部下から「AIで文献レビューを自動化できます」と言われて困っているのですが、今回の論文は何をしているものなのか、ざっくり教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この論文は「Systematic Literature Review（SLR）＝体系的文献レビュー」の中で最も手間がかかる「論文の選定作業」を、GPT-4のAssistant APIを使って効率化する仕組みを示しているんです。要点は三つで、スピード向上、選定基準の均質化、そして結果をExcelなどで追跡可能にする点ですよ。
これって要するに、人が見て判断している部分をAIに置き換えて時間と工数を減らすという話ですか。それで本当に投資対効果は出るのでしょうか。
いい質問です、田中専務。投資対効果で注目すべき点は三つあります。第一に、同じ作業を人が何度も繰り返す時間を大幅に削減できること。第二に、基準を統一することでレビュー間のばらつきを減らし、意思決定の信頼性を上げられること。第三に、Excel形式で結果を出力するため、現場の業務フローに容易に組み込めることです。これらが揃えば、初期投資は短期間で回収できる可能性が高いんです。
具体的にはどんな手順で動くのですか。現場にあまり負担をかけたくないのですが。
大丈夫、やり方はシンプルに設計できますよ。まずデータ整備フェーズで論文のメタデータや要旨を収集し、次にAssistant APIに既定の選定基準を与えて評価させ、最後に結果を構造化してExcelで出力する。現場の入力は最小限で済み、普段の検索ツールやファイル管理の延長線上で運用できますよ。
AIが判断した理由が分からないと現場は納得しません。判断の根拠は見せられますか。
もちろんです。論文ではAssistant APIが各候補論文について「採択／非採択」の判断に加え、判定理由の要約を出力するようにしています。これにより、人が後から検証しやすく、なぜその結論に至ったのかを追跡できるのです。そして重要なのは、最終判断は常に研究者（人間）に戻せることですよ。
AIの判断に偏りは出ませんか。特定の研究分野や言語に偏ると困ります。
良い疑問ですね。論文の主張では、標準化されたGPTモデルを用いることで個々の査読者間の判断のばらつきを減らせるとしています。しかし完全な無偏は現実的ではないため、設計段階で言語や分野の代表サンプルを使った検証を行うこと、及び人間による二次チェックをルール化することを勧めていますよ。
導入に技術者はどれくらい必要ですか。うちのようにIT部門が小規模でも扱えますか。
心配いりません。APIを使う仕組みなので、基本はデータ整備とAPIの呼び出し、出力の整形ができる人が一人いれば試作は可能です。運用を安定させる段階で細かいチューニングや監査が必要になりますが、まずは小さく始めて効果を確かめる「早期検証」が勧められますよ。
これって要するに、われわれのような現場でも「早く・揃って・後から検証できる」形で論文選定ができるようになるということですか。
そのとおりですよ。まとめると、第一に時間とコストの削減、第二に選定基準の均質化、第三に決定プロセスの可視化という三つの効果が得られる。だから現場導入の価値は高いんです。
分かりました。ではまず小さく試して、効果が出れば拡張するという流れで進めます。要するに「AIが下ごしらえをして、人が最終確認をする仕組みを作る」という理解で合っていますか。ありがとうございました、拓海先生。
