「論文もアンケートも、AIでよりスマートに事前にチェックしてください！」ライナー、新規リサーチAIエージェント2種公開

 – ライナー、「論文ピアレビュー」と「アンケートシミュレータ」新規リサーチAIエージェント2種公開

– 論文事前検証から仮想アンケートテストまで…研究失敗確率を下げて効率を上げる

– リサーチAIエージェントで研究ボトルネック区間を解決する「バイブリサーチ」時代開かれること

グローバルAIエージェントスタートアップライナー(代表キム・ジヌ)が学術研究の品質と効率性を高めるための新規リサーチAIエージェント2種を公開すると11日明らかにした。

新規リサーチAIエージェントは、論文投稿前の同僚審査過程をAIでシミュレートできる「ピアレビュー（Peer Review）」とAIペルソナを活用して仮想アンケートを進行できる「アンケートシミュレータ（Survey Simulator）」だ。ライナーは今回の2つの新規エージェントにより、研究者が実験設計と論文の仕上げ段階で経験する主な困難を解消し、研究の完成度と品質を高めることを支援する。

「論文ピアレビューエージェント」は、研究者が実際の学術誌に投稿する前に数ヶ月にわたって進行しなければならない同僚の審査をわずか10分で経験できるように助ける。 ▲研究の独創性と革新性の検討 ▲方法論の妥当性と再現可能性の評価 ▲論理的明確性と一貫性のチェック ▲研究の意味と潜在的影響力分析 ▲研究の限界と後続の研究方向を提案する5つのエージェントがレビュー結果を総合して具体的な改善点を提示する。研究者は論文全般に対する総合フィードバックはもちろん、特定の段落や引用など詳細要素に対するコメントまで受け取ることができる。

ライナーの検証結果、人工知能・統計・データ科学分野の最先端研究を発表する国際学術カンファレンス「ICLR（International Conference on Learning Representations）」の実際の論文レビューと比較したところ、ピアレビューエージェントの評価内容が70％以上一致した。特に実際のレビューより平均2倍以上具体的なフィードバックを提供し、研究者があらかじめ弱点を補完して論文掲載の可能性を高めるのに役立つ。

「アンケートシミュレータ」は、社会科学、経営学、マーケティングなどアンケートベースの研究者が本格的な実験に先立って活用できるリサーチエージェントだ。研究者はアンケートをPDFでアップロードした後、年齢・性別・地域など多様な人口統計学的特性を持つAIペルソナを30人から100人まで選択して仮想アンケートを進めることができる。

100人規模のアンケートを募集するには数日かかり、平均的に150ドル以上が必要だが、アンケートシミュレータを活用すれば同じデータを約1ドルで迅速に確保でき、経済的効果も大きい。平均3分以内に完了するシミュレーションをもとに、研究者はアンケート質問の曖昧さ、予期しない応答パターン、仮説の弱点をあらかじめ確認し、多様な設計案を低コストで繰り返し検証して実験失敗の可能性を大幅に減らすことができる。

キム・ジンウライナー代表は「ライナーは研究前の過程で発生する主要ボトルネックをリサーチAIエージェントで解決し、研究者がより迅速かつ正確に成果を出すことができる環境を構築している」とし、「正確なAI検索サービスとバイブリサーチ実現のためのリサーチエージェントの2つのカテゴリーを共に高度化していき、人類知識の知識提供する」と話した。