拓海先生、最近部下から「論文レビューにAIを入れよう」と言われましてね。正直、文献が山のようにあることは分かるんですが、どこがどう改善するのかが見えなくて困っています。要するに、現場の時間と費用をどれだけ減らせるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に分解して考えましょう。結論を先に言うと、この手法は「大量の候補論文を人手で精査する時間を数週間から数分単位に短縮できる」可能性が示されていますよ。
数分って、それは大げさではありませんか。うちの現場ならExcelでのふるい分けでも数日かかります。具体的にどのプロセスが短縮できるのですか。
いい質問です。ここを三つに分けて考えましょう。1) 大量データの事前整理、2) 意味を理解した上での自動フィルタ、3) 最終確認のための合意（コンセンサス）仕組みです。特にLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）は単なるキーワード照合を越えて意味を判断できる点で有利です。
なるほど、キーワードだけでなく「意味」で振り分けができるのですね。しかし、誤判定が多かったら結局人が全部見直すことになりませんか。信頼性はどの程度ですか。
良い視点ですね。研究では複数モデルを「委員会」のように使うコンセンサス方式を導入し、再現率（recall）を98.8%以上に保てることが示されています。つまり見逃しをほとんど起こさず、誤って除外する件数を抑えられる設計です。
これって要するに、複数のAIに聞いて多数決を取ることで安心できるってことですか。それなら現場でも使えそうに思えますが、初期設定や運用は難しくないですか。
その通りです。初期導入はツールとプロンプト（指示文）の設計が要ですが、オープンソースの支援ツールがあり、段階的に試せます。まずは小さなコーパスで検証し、プロンプトを改善する
