必要な論文を調査するアルゴリズムの開発
2026.02.26
導入背景・課題
ある研究機関では、研究用の試料を集めていた。その試料を探すために、大量に論文を読み、そこから必要な試料を持っていると考えられる研究室を特定するという業務を行っていた。論文を読む業務量を削減したいという要望があった。
解決策
読むべき論文かどうか、つまりその研究機関に関連した試料を取り扱っている論文かどうかを判定する仕組みを開発した。過去その研究機関にとってどのような論文が読むべき論文だったかをインプットに判定する仕組みとした。候補となる論文のリストを入れると、判定結果だけでなく、その判定結果の根拠になる箇所を明示する仕組みにすることで、人による最終確認を容易とした。
効果
一定の精度で読むべき論文を自動抽出することが可能になり、調査にかかっていた時間を大幅に短縮することができた。
読むべき論文全体からAIが正しく抽出できた割合（再現率〈Recall〉）が95%以上であった上に、それら論文のうち、実際に読むべき論文だったもの（適合率〈Precision〉）が65%以上を占めているという高い精度で抽出することが出来た。
読むべき論文全体からAIが正しく抽出できた割合（再現率〈Recall〉）が95%以上であった上に、それら論文のうち、実際に読むべき論文だったもの（適合率〈Precision〉）が65%以上を占めているという高い精度で抽出することが出来た。