学術出版において「査読にAIを取り入れるべきか」という議論のフェーズはすでに過ぎ去り、現在は「AIの役割をどこまで認めるべきか」という具体的な運用のあり方が問われています。投稿論文の急増やリソース不足に対応するため、AIによる業務の効率化が期待される一方で、処理の迅速さばかりを優先することで査読本来の評価の質が損なわれるリスクも懸念されています。
この記事では、アジア科学編集者評議会（ACSE）のエグゼクティブディレクターであり、「Peer Review Week」実行委員会の共同委員長も務めるMaryam Sayab氏に、一見型破りな研究の潜在的価値を見極める人間の眼力、AIの提案に対しても求められる批判的思考、そして査読者が絶対に手放してはならない「好奇心」の重要性について詳しくお聞きしました。
Maryam Sayab氏
Executive Director, Communications & Global Engagement
Asian Council of Science Editors | Dubai | UAE
Co-Chair | Peer Review Week Committee
Q1. AIは、投稿論文のスクリーニングや英文のチェック、査読者候補の選定など、査読プロセスでも活用されるようになっています。今後AIがさらに進化しても、「ここは人が判断すべき」と思うのは、どのような部分でしょうか？
Maryam ）アジア科学編集者評議会（Asian Council of Science Editors）の能力開発プログラムを通じて編集部を訪問したり、編集者と話をしたりすると、ある懸念が繰り返し浮かんできます。興味深いことに、それは「AIを使うべきか」ではなく、「どこまでAIに頼るべきか」というものです。これは「査読にAIを取り入れるべきかどうか」という議論の段階はすでに過ぎ去っていることを示しています。今、真に問われているのは、「AIの役割をどこまで認めるべきか」ということです。
AIは編集業務の負担を軽減する点で非常に優れていると思います。報告事項の欠落を特定したり、矛盾点を指摘したり、原稿を要約したり、編集者が投稿論文に優先順位を付けるのを支援したりすることができます。特に、ジャーナルが投稿数の増加と限られた編集リソースに直面している状況においては、これらは貴重な貢献となります。
危険なのは、査読の成功を、原稿をどれだけ適切に評価したかではなく、どれだけ迅速に処理したかで測り始めてしまうことです。
編集者が、文章としては不完全な論文を読んでも、その分野に真に影響を与える可能性のあるアイデアを見出すことがあります。また、査読者の意見が完全に分かれ、編集者がどの懸念事項が最も重要かを判断しなければならない場合もあります。こうした場面こそが、テクノロジーの限界が露呈する瞬間です。そこには、科学的判断、その分野での経験、そして最終的にはその決定を責任を持って支持する人物の存在が不可欠なのです。
AIは、編集者がルーチン業務に費やす時間を減らし、査読の真の価値を生み出す「判断を下すこと」により多くの時間を割けるように支援すべきものだと私は思います。
Q2. 質の高い査読では、研究内容が正しいかどうかだけでなく、研究の新規性、重要性、およびその分野に与える潜在的な影響を評価することが求められます。こうした研究の価値を判断するうえで、AIはどこまで役立つと思いますか？ また、人にしかできない判断はあると思いますか？
Maryam ）「AIは最終的に『新規性』を判断できるようになるのか」という質問をよく耳にします。しかし、それが正しい問い方だとは思いません。まずは、「新規性」とは実際にはどのようなものなのかを問うべきではないでしょうか。
もし「新規性」が単に既存の文献とは異なるものを見つけることを意味するのであれば、AIはとても優れているかもしれません。しかし、本当に重要な研究は、往々にしてそれほど明確にその存在をアピールするものではありません。それは、定説に異議を唱えたり、異なる分野のアイデアを組み合わせたり、あるいはこれまで誰も問いかけてこなかった疑問を提起したりするものかもしれません。最も影響力のある論文の中には、一見すると型破りに見えたため、すぐには評価されなかったものもあります。優れた編集者は、重要な論文が必ずしも最初から重要そうに見えるわけではないことを知っています。こうした資質を見極めるのは難しいものです。なぜなら、それには単なる比較ではなく、広い視野が必要だからです。
ある編集者から聞いた話では、ある査読者はある論文を「段階的なものに過ぎない」と一蹴した一方で、別の査読者は「この分野を変える可能性を秘めている」と評したそうです。彼らは同じ論文を読んだにもかかわらず、その貢献度について全く異なる解釈を下したのです。それは、一方の査読者がより多くの情報を持っていたからではありません。その理由は、重要性が経験や学問的な背景、そして時には型破りなアイデアを受け入れる意欲によって形作られるからです。
AIは、関連するエビデンスを提示することで、こうした議論を確実に豊かにすることができます。しかし、議論すること自体は依然として人間に属するものだと私は信じています。
Q3. AIによって査読のばらつきやバイアスを減らせる可能性がある一方で、新たなバイアスが生じたり、判断の責任が曖昧になることも懸念されています。査読プロセスへの信頼を保つためには、AIと人がどのように役割を分担するのが望ましいとお考えですか？
Maryam ）「AIが査読からバイアスを排除する」という話を聞くたびに、私はたいてい少し笑ってしまいます。なぜなら編集者であれば現実はそう単純ではないことを知っているからです。
バイアスは消えるわけではありません。形を変えるだけなのです。出版界は、人間のバイアスを認識する方法を学ぶために何十年も費やしてきました。今、私たちは自動化に伴うバイアスについても、同様の認識を養う必要があります。人間の査読者は、個人的な経験、学問分野ごとの好み、そして無意識の前提を持ち込みます。一方でAIは、学習に使用されたデータに埋め込まれたパターンを持ち込みます。どちらも自動的に中立になるわけではありません。
私がより懸念しているのは、AIがバイアスを生むかどうかではありません。単に機械からの提案であるという理由だけで、人々がAIからの推奨事項に疑問を抱く可能性が低くなってしまうのではないか、ということです。編集者は常に、査読報告書に異議を唱えたり、追加の意見を求めたり、必要に応じて推奨事項を覆したりしてきました。私たちは、AIが生成した出力に対しても、まったく同じ批判的思考を適用すべきです。
信頼は、人間とAIのどちらを選ぶかという点から生まれるものではありません。重要な決定のすべてが、透明性を保ち、説明可能であり、最終的にはその決定に責任を持って立ち向かう意思のある人物によって担われていることを保証することから生まれるのです。
Q4. これまでに受けた（あるいは提供した）査読のフィードバックの中で、最も価値のあるものは何でしたか？ AIがそのような貢献を現実的に再現できると思いますか？
Maryam ）私が最も記憶に残っている査読は、修正の提案が最も多かったものではありません。著者が自身の研究に対する考え方を変えるきっかけとなったものこそが、最も印象に残っているものです。
ある査読者は、かつて驚くほどシンプルな一言を記していました。「あなたは間違った問いを立てていると思います」。それは単なる批判のためだけの批判ではありませんでした。それは、別の視点から研究を再考するよう促す誘いだったのです。改訂された論文が格段に良くなったのは、より多くの誤りが発見されたからではなく、議論の方向性が変わったからでした。
これこそが、優れた査読と技術的な編集との違いです。優れた査読者は単に弱点を指摘するだけでなく、著者がこれまで考えもしなかった可能性を発見できるよう手助けするのです。
AIはすでに、有益な提案をしたり、議論を要約したり、さらには方法論上の懸念を指摘したりすることさえ可能です。しかし、知的な成長を促すには、好奇心、共感、そして研究者がなぜその問いを立てるのかという理解が必要です。それを自動化するのは、はるかに難しいのです。
Q5. 10年後、AIがさらに普及したとき、査読はどのようになっていてほしいですか？ AIに任せたいことと、査読者や編集者が引き続き担うべきことを、それぞれ教えてください。
Maryam ）もし2015年から誰かが今日の編集部に足を踏み入れたとしたら、私たちが今や当たり前のように使っている技術の多さにきっと驚くでしょう。剽窃の検出、報告用チェックリスト、査読者データベース、画像スクリーニング、研究の誠実さを確保するためのツールなどは、いつの間にか日常的な編集業務の一部となっています。きっとAIも同様の道をたどるでしょう。
10年後には、編集者がAIそのものについて議論する時間はほとんどなくなっているのではないでしょうか。彼らは、査読者のマッチング、査読報告書の要約、研究倫理上の懸念事項の指摘、あるいは査読が始まる前の不整合の特定といった業務を、AIが当然のように支援してくれることを期待するはずです。
皮肉なことに、AIの能力が高まれば高まるほど、経験豊富な編集者の価値は高まると私は考えています。それは、彼らが事務作業を多くこなすようになるからではなく、テクノロジーがまだ苦手とする分野、つまり相反する意見の取捨選択、有望だが型破りな研究の見極め、査読者の指導、そして難しい編集上の判断などに、より多くの時間を割けるようになるからです。
テクノロジーはおそらく目立たなくなるでしょう。しかし、編集上の判断はそうあってはなりません。
Q6. AIを活用した査読が一般的になっても、査読者が失ってはいけないものを一つ挙げるとしたら、何でしょうか？ その理由も教えてください。
Maryam ）もし、たった一つの資質だけを残せるとしたら、それは「好奇心」です。
強く印象に残る査読者は、必ずしも最も厳格な人や最も迅速な人とは限りません。研究を評価する前に、心からその内容を理解しようとする人たちのほうが印象に残ります。彼らは、論文を評価する前に理解しようと意図して読み込み、新しいアイデアを否定することなく、既成概念に疑問を投げかけます。
そのような好奇心は、論文の質を高め、著者を支援し、時には研究の方向性さえも変えることがあります。AIは膨大な量の情報を処理できますが、情報を洞察へと、批判を指導へと、そして査読を有意義な学術的対話へと変えるのは、まさに好奇心なのです。その好奇心を決して失わないことを私は願っています。
まとめ
AIは原稿の要約や矛盾点の指摘、査読者のマッチングといったルーチン業務の負担を軽減し、編集者や査読者が本質的な判断に集中できるよう支援する強力な存在です。しかし、過去のデータとの単純な比較を超えて研究の潜在的な影響力を見抜くことや、相反する査読意見を総合して著者の知的な成長を促すようなフィードバックを与えることは、人間にしかできません。また、AIが出力した推奨事項を鵜呑みにせず批判的思考を持ち続けること、そして最終的な決定に対して人間が説明責任を果たすことが、査読プロセスへの信頼を保つ上で不可欠です。AIの活用が進むからこそ、論文を深く理解しようとする「好奇心」を持ち続け、単なる技術的チェックを超えた有意義な学術的対話を生み出すことが求められています。
