ハーバード大学の研究者らが「現時点で、AIは研究にどう役立つのか」をまとめた論文を公開しています。
仮説を立てる、文献を発見する、文献を理解するなどの使い方において有用であるとしています。
“AI and Generative AI for Research Discovery and Summarization”より
以下に各項目を簡単に整理します。
■研究手法を仮定する
– 説明から（既存の）手法名を推論する
– 複雑なクエリをもとに、関連手法を提案する
– 質問意図を理解して、適切な情報源から回答を生成
– 技術的トピック同士の関連性を見出す
■文献を発見する
– SemanticScholarなどのAI搭載の文献検索エンジンが従来ツールより高性能になりつつある
– 論文間の関係性を視覚化するツールもある
（Litmaps、ResearchRabbit）
■文献を理解する
– 論文全体を分析し、簡潔な要約を生成する
– 数式の多い専門的な論文の要約は苦手であり、要約の正確さには注意が必要
– 複数の文献をもとに比較して評価する
