1. これは何の話？
Cornell大学の研究チームが、大規模言語モデル（LLM）の利用が学術論文の執筆に与える影響を分析した研究結果を発表しました。LLMの活用により論文の執筆数は増加傾向にある一方、論文の品質にばらつきが生じる懸念も指摘されています。
学術研究に携わる研究者、大学の研究支援部門、学術出版に関わる編集者にとって、AIと研究活動の関係を考える上で示唆に富む内容となっています。
2. 何がわかったか
研究では、LLMの普及前後で学術論文の投稿・出版パターンを分析しました。その結果、特に英語を母語としない研究者からの論文投稿が増加していることが確認されました。LLMによる英語執筆支援が、言語的障壁を下げる効果を持っている可能性を示唆しています。
一方で、査読者や編集者からは「AIで生成されたと思われる文章が増え、独自性や深い洞察に欠ける論文が目立つ」との声も紹介されています。
3. 他とどう違うのか
これまでのLLMと学術研究に関する議論は、主に倫理的観点（著者性、剽窃など）に焦点が当たっていました。今回の研究は定量的なデータ分析に基づいて執筆パターンの変化を検証している点で、より実証的なアプローチを取っています。
また、英語非母語話者への恩恵というポジティブな側面と、品質低下リスクというネガティブな側面の両面を扱っている点も特徴です。
4. なぜこれが重要か
学術論文は科学技術の進歩を支える基盤です。論文の量が増えることには一定のメリットがありますが、品質が低下すれば科学コミュニティ全体への信頼が損なわれる可能性があります。
また、研究者個人にとっても、AIを活用した執筆がキャリア形成にどう影響するかは重要な問題です。
5. 未来の展開・戦略性
今後、学術出版社やジャーナルはAI利用に関するガイドラインをさらに明確化すると予想されます。すでに一部のジャーナルはAI利用の開示を義務付けていますが、より具体的な品質基準の設定に向かう可能性があります。
一方で、AI支援による研究効率化のメリットを活かしながら、品質を担保する仕組みの構築が求められます。
6. どう考え、どう動くか
例えば、LLMを論文執筆の補助ツールとして活用する場合、アイデアの独自性や論理構成は人間が主導し、AIは文章の推敲や表現の改善に限定するという使い分けが考えられます。
指針：
- 論文執筆にLLMを活用する場合、投稿先ジャーナルのAI利用ポリシーを確認する。
- 査読者として論文を評価する際、AI生成の可能性を考慮した評価基準を検討する。
- 研究機関としてAI利用に関するガイドラインを整備する。
次の一歩：
- 今日やること：主要学術誌のAI利用ポリシーを3つ確認する。
- 今週やること：自身の論文執筆プロセスにおけるAI活用の方針を整理する。
7. 限界と未確定
- 研究の対象分野や期間についての詳細は原論文を確認する必要がある。
- 「品質低下」の定量的な定義や測定方法は研究によって異なる可能性がある。
- 長期的な影響（AI利用が常態化した後の品質水準など）については未解明。
8. 用語ミニ解説
- 研究成果の学術的価値を専門家が評価するプロセス。（査読 / Peer Review）
9. 出典と日付
Cornell University News（公開日：2025-12-19）：https://news.cornell.edu/stories/2025/12/ai-gives-scientists-boost-cost-too-many-mediocre-papers
