（2026年6月8日付、ユーリッヒ研究センター（FZJ）の標記発表の概要は以下のとおり）

ユーリッヒ研究センターの研究チームが国際コンテスト「メタサイエンス新規性指標チャレンジ」で優勝した。ユーリッヒ・システム分析の研究者らは、AIが科学論文の新規性を評価する方法を開発し、研究が科学知見の進展にどの程度寄与するかを評価できるようにした。この成果により、チームは手法の開発を進めるための30万ポンドの賞金を獲得した。

このチャレンジは、英国UKRIのメタサイエンス・ユニットが国際パートナーと共同して実施した。目的は、研究論文の発表時点で研究の新規性を判断できる、拡張可能な手法の開発を促すことである。

そのため主催者は、10万件の最新の科学論文からなるデータセットを用意した。それぞれの分野の専門家が、これらの論文の新規性を相互に独立して評価した。参加チームの課題は、これらの専門家評価を知らずに、専門家の判断をできるだけ正確に予測することであった。

実際に使われている多くの研究評価指標と異なり、ユーリッヒのシステムは、ある研究がその後どの程度引用されるかを評価するものではない。「発表時点で新規性を評価するためには、メタデータだけでは十分ではない。従ってこのシステムは当該研究の内容を調べ、発表時点の知識状況と関連付ける。」とプロジェクトリーダーのゲプフェルト（ Jan Göpfert）氏は語る。

そのため、まず対象研究と、それが参照する選ばれた科学研究を分析する。これを基にAIは、既知の研究上の空白を含め、発表時点の知識状況を再構築する。そして新たな研究がどのような貢献をするかを評価する。新たな方法を導入しているか。驚くべき結果を示しているか。これまで未解決だった問題を解決したか。その際に本システムは、当該研究の新規性を支持する議論と否定する議論の両方を収集し、比較する。「新規性とは単に他と異なっているということだけではない。科学研究の進歩にどう貢献するかである。」と同僚のキーリング（Samuel Kieling）氏は語る。

科学論文の数は近年、急速に増えている。同時にAIツールを使った論文も増えている。研究者、専門誌、助成機関にとって、特に意味のある成果を早期に見つけることがますます困難になってきている。

このような場面で新規性指標は将来、役に立つだろう。新規性について特別な可能性を有する研究は、数年たってからではなく、審査過程、あるいは発表過程の間に特定できるようになる。

30万ポンドの賞金を使い、チームはこれまでのプロトタイプをより信頼性のある科学的なツールへと発展させる。研究者たちは長期的にはこのシステムを科学論文だけでなく、特許や新たな有望な研究課題・仮説の特定にも活用できるとみている。

ユーリッヒの研究者らの成果が示すように、AIはデータを評価し、文章を要約するだけでなく、科学研究の成果を自ら位置付けることにより、明日の研究に新たな可能性を開き始めた。

[DW編集局]