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論文執筆(ドラフト作成)

Research paper drafting

3/52026年: 実務品質（要確認）
2030年（予測）: 4/5 専門家並み
12022
22023
32024
32025
32026
42027予
42028予
42030予

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

LLMが生成する論文・要約は文法・修辞・論理的一貫性の点でジュニア研究者水準に達しているが、「独自性(originality)と真正性(authenticity)」において依然課題があるとする2026年の研究がある。

できること

文法修正、文献要約、abstractやrelated workセクションのドラフト生成、査読コメントを反映した改稿ができる。学生の学術文章のパフォーマンス・エンゲージメント双方を有意に改善するというランダム化比較研究もある。

まだできないこと

論文の核心となる新規の学術的貢献・研究の枠組み自体の創出はできない。生成された文章はしばしば「もっともらしいが独創性を欠く」ものになり、査読者から見て新規性の主張が薄いと判断されることがある。

なぜそうなのか

訓練データの統計的パターンの再構成が本質であるため、真に新しい概念的貢献よりも既存の言い回し・構成の高品質な模倣に強みが偏る。

これからの予測の根拠

文章生成の質的向上は続くが「独創性の欠如」という指摘は構造的問題であるため、2027年以降も「実務品質+確認」から大きく抜け出さないと予測。

いま使える主な道具

GPT-5.x、Claude Fable 5.1、PaperMentor (multi-agent writing tutor)

根拠

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AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。