はじめに

科学論文の信頼性を支える査読制度が、AI技術の急速な普及により危機に瀕しています。2025年7月に科学誌『Science Advances』で発表された大規模調査により、2024年に発表された医学論文の少なくとも13.5%に大規模言語モデル（LLM）の関与が検出されたことが明らかになりました。この割合は保守的な推定値であり、一部の分野では40%に達する可能性も指摘されています。さらに、大手学術出版社Wileyが2024年に11,300本以上の論文を撤回し、19の学術誌を廃刊にするという前例のない事態も発生しました。本記事では、AI生成コンテンツが学術界に及ぼす影響と、科学的信頼性を守るための取り組みについて詳しく解説します。

AI生成論文の実態：1,500万本の大規模分析が明かす真実

特徴的な「指紋」が示すLLMの関与

スタンフォード大学とノースウェスタン大学の研究チームは、医学・生物学分野の論文データベースであるPubMedに収録された約1,500万本の抄録（2010年〜2024年）を分析しました。その結果、ChatGPTなどの大規模言語モデルが一般に利用可能になった2023年以降、特定の単語の使用頻度が急激に増加していることが判明しました。

特に顕著だったのは「pivotal（極めて重要な）」「meticulous（綿密な）」「intricate（複雑な）」「commendable（称賛に値する）」といった形容詞です。これらの単語は、LLMが好んで使用する表現として知られており、研究チームはこれを「AI指紋」と呼んでいます。例えば「meticulous」という単語の使用頻度は、2022年から2024年にかけて約9倍に増加しました。

13.5%は氷山の一角：分野によっては40%超も

研究チームは、検出された13.5%という数値について「極めて保守的な下限値」であると強調しています。この数値は、統計的に明確なシグナルを示すケースのみをカウントしたものであり、実際にはより多くの論文にLLMが関与している可能性があります。

さらに注目すべきは、分野による偏りです。特定の医学分野や新興国からの投稿論文では、LLM関与の割合が40%に達すると推定されています。これは、英語を母国語としない研究者がAIツールを英文校正として使用している実態を反映していると考えられます。

COVID-19を上回る言語的影響力

研究チームは、LLMが学術論文の文体に与えた影響を「パンデミックをも上回る」と表現しています。COVID-19の流行時には「pandemic」「lockdown」などの特定用語が急増しましたが、その影響は関連分野に限定されていました。一方、LLMによる言語変化は、医学・生物学のほぼすべての分野に横断的に広がっており、その影響力の大きさは前例がありません。

学術出版界の危機：大量撤回と信頼性の崩壊

Wileyの歴史的決断：11,300本の論文撤回

2024年、世界的な学術出版社Wileyは、傘下のHindawiが発行していた論文11,300本以上を撤回し、19の学術誌を廃刊にするという前例のない措置を取りました。これは単一の出版社による撤回としては史上最大規模です。

撤回の主な理由は、査読プロセスの不正とペーパーミル（論文製造工場）の関与です。AI技術の発展により、科学的根拠が乏しい論文を大量生産し、不正な査読を経て出版する手法が横行するようになりました。Wileyの決断は、出版社が自社の信頼性を守るために厳格な基準を適用せざるを得ない状況を象徴しています。

ストックホルム宣言：学術出版の抜本的改革へ

2025年6月、スウェーデン王立科学アカデミーで開催された国際会議において「ストックホルム宣言」が発表されました。この宣言は、現在の営利主導型の学術出版モデルから、研究者コミュニティが主導する非営利型モデルへの移行を求めるものです。

宣言の背景には、営利出版社が質よりも論文数を重視するビジネスモデルを採用し、結果として査読の質が低下しているという批判があります。多くの研究者や学術機関が、オープンアクセスの推進と査読プロセスの透明性向上を訴えており、学術出版の構造改革が喫緊の課題となっています。

査読制度への深刻な負担

プレプリントサーバーへの投稿殺到

arXivをはじめとするプレプリント（査読前論文）投稿プラットフォームでは、投稿数が急増しています。AI技術により論文執筆が効率化された結果、研究者一人当たりの論文生産数が増加し、査読を担当する研究者の負担が限界に達しつつあります。

プレプリントは迅速な研究成果の共有を可能にする一方で、査読を経ていないため誤情報を含む可能性があります。COVID-19パンデミック時には、未査読のプレプリントがメディアで取り上げられ、誤った情報が拡散する事例も見られました。

質の高い研究が埋もれるリスク

論文の大量生産により、本当に価値のある研究成果が大量の低品質論文に埋もれてしまうリスクが高まっています。研究者は限られた時間の中で膨大な論文をスクリーニングする必要があり、重要な発見を見逃す可能性が増大しています。

また、AI生成論文の中には、一見して科学的に見えながら実際には誤った情報や矛盾を含むものもあります。こうした論文が査読をすり抜けて出版されると、誤情報が学術界全体に拡散し、それを基にした新たな研究が行われるという悪循環が生じる恐れがあります。

注意点・展望

AIツールの適切な利用ガイドライン

多くの学術誌は、AI技術の使用に関するガイドラインを策定し始めています。一般的には、AIツールを英文校正や文献整理などの補助的な用途で使用することは許可されていますが、研究の中核的な部分（データ分析、解釈、執筆）をAIに委ねることは禁止されています。また、AIツールを使用した場合は、その旨を論文中に明記することが求められています。

AI検出ツールの開発と限界

学術誌や出版社は、AI生成コンテンツを検出するツールの導入を進めています。しかし、これらのツールは完璧ではなく、誤検出や検出漏れが発生する可能性があります。また、AI技術の進化により、検出を回避する手法も高度化しており、いたちごっこの様相を呈しています。

研究者コミュニティの役割

最終的には、研究者コミュニティ全体が科学的誠実性を重視する文化を維持することが最も重要です。若手研究者への倫理教育の強化、不正行為に対する厳格な処分、そして質を重視する評価制度の確立が求められています。

まとめ

AI技術の発展は、学術研究の効率化という恩恵をもたらす一方で、科学的信頼性の根幹を揺るがす深刻なリスクももたらしています。2024年の医学論文の少なくとも13.5%にLLMの関与が検出されたという事実は、問題の規模を示す警鐘です。大量の論文撤回、査読負担の増大、誤情報拡散のリスクは、学術界全体で取り組むべき喫緊の課題となっています。

技術の進歩を受け入れながらも、科学的誠実性を守るためには、適切なガイドラインの策定、査読制度の改革、そして研究者一人ひとりの倫理意識の向上が不可欠です。営利主導型から研究者主導型への出版モデルの転換も、長期的な解決策として検討される必要があるでしょう。科学が社会の信頼を維持するためには、透明性と質の高い研究を重視する文化を再構築することが求められています。

参考資料

• Massive study finds ‘AI fingerprints’ on millions of scientific papers
• AI in Scientific Research: Transforming Medical Literature or Undermining Integrity?
• Generative artificial intelligence in biomedical research and academic publishing
• Frontiers | Assessing text-generative artificial intelligence usage in biomedical research