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最新研究動向の把握・トレンド追跡

Tracking Latest Research Trends

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

arXiv等の大量新着論文を横断的に走査し、キーワード・引用ネットワークからトレンドを要約する速度・網羅性は既に専門家個人の手作業を上回るが、『本当に重要な萌芽的研究』を見抜く目利きは専門家に劣る。

できること

日次・週次で分野別の新着論文をスキャンし、要約・分類・話題クラスタリングを自動生成できる。AstaBench等の科学研究エージェント評価基盤も整備され、継続的なウォッチング用途では既に広く実務利用されている。

まだできないこと

『引用数がまだ少ないが将来ブレイクする研究』を予見する眼力（専門家の暗黙知・コミュニティ内の口コミ的情報）は再現できず、話題化していない地味だが重要な研究を見逃しやすい。またAI生成サーベイ論文の急増自体が『研究コミュニティへのDDoS』と批判される副作用も生じている。

なぜそうなのか

トレンド把握は表層的な引用・言及頻度に強く依存するアルゴリズムで代替しやすい一方、真に重要な研究の初期評価には専門家コミュニティの査読前情報流通（学会での口頭発表の反応等)という非テキスト情報が必要で、LLMの学習データに反映されにくい。

これからの予測の根拠

検索・要約の速度と網羅性は既に人間を超えており、2028年までに引用ネットワーク分析等の定量指標に基づくトレンド検出は専門家超えに達する見込みだが、『まだ話題になっていない重要研究』の目利きは質的に別種の課題として残る。

いま使える主な道具

AstaBench、Elicit、Consensus、Claude Fable 5.1 Research、Semantic Scholar API

根拠

• AstaBench: Rigorous Benchmarking of AI Agents with a Scientific Research Suite 2025-10
  科学研究支援エージェントの体系的評価基盤の整備
• Stop DDoS Attacking the Research Community with AI-Generated Survey Papers 2025-10
  AI生成サーベイ論文の急増が研究コミュニティへの負荷になっていると批判

同じ分野のほかの仕事（文献調査・サーベイ）

• Deep Researchの網羅的調査・精度
• 幻覚引用・存在しない論文の捏造問題
• 複数論文の統合・比較(データ抽出含む)
• システマティックレビュー相当の再現性・PRISMA準拠
• Deep Researchの自律タスク遂行時間(task horizon)

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。