この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
arXiv No Longer Accepts Computer Science Position or Review Papers Due to LLMs
研究者必読：arXivが下した異例の決断とは？
arXiv（アーカイブ）はプレプリント（未査読の研究論文）発信の場として20年以上にわたって研究者から絶大な信頼を集めてきました。
とりわけコンピュータサイエンス分野は、速報性やオープンな議論を重視するため、arXivの利用が極めて活発でした。
そんなarXivが2025年11月、コンピュータサイエンス分野の「レビュー論文」や「ポジションペーパー」について、原則として受け付けを停止するという厳しい対応方針を発表しました。
（ただし、査読付きのジャーナルやカンファレンスで正式に採択されたものは例外的に許可）
この対応の背景には、近年大きな存在感を示す生成AI（大規模言語モデル：LLM）の影響が横たわっています。
本記事では、公式発表内容を紐解き、その本質を解説したうえで、生成AI時代の論文公開の新たな課題や可能性について考察していきます。
まさかの大量流入!? 「質の空洞化」を防ぐための方針転換
arXiv運営は、「コンピュータサイエンス（CS）分野では、査読付きの雑誌やカンファレンスで受理・査読を受けた証拠書類がなければ、レビュー論文やポジションペーパーをarXivに投稿できなくなります」と公式に述べています。
“Before being considered for submission to arXiv’s CS category, review articles and position papers must now be accepted at a journal or a conference and complete successful peer review. … Review/survey articles or position papers submitted to arXiv without this documentation will be likely to be rejected and not appear on arXiv.”
（引用元: arXiv No Longer Accepts Computer Science Position or Review Papers Due to LLMs）
なぜこのような判断に至ったのでしょうか。
主たる理由は、生成AI技術の発達による、レビュー論文やポジションペーパーの「質の空洞化」と「数の爆発的増加」です。
“Generative AI / large language models have added to this flood by making papers – especially papers not introducing new research results – fast and easy to write.”
（引用元: 同上）
つまり、「本質的な新規性・独自性のない、参考文献の寄せ集めのような雑なレビュー論文が大量流入してしまい、本来の科学的議論に支障をきたし始めた」という現状認識に立った施策だといえます。
AI時代の論文発表：arXiv運営が抱えるジレンマと、その“本音”
そもそもarXivは査読済論文だけを扱う場ではなく、速報性・先取性・透明性を志向する“オープンサイエンス”の象徴的存在です。
しかし生成AIの登場以降、とりわけレビューやポジションペーパーにおいて「本当に読む価値があるのか？」という質の担保が難しくなりました。
運営側も次のように認めています。
“The majority of the review articles we receive are little more than annotated bibliographies, with no substantial discussion of open research issues.”
（引用元: 同上）
ここ数年で月間数百件規模にまで膨れ上がるレビュー論文投稿。
しかも、多くがAI生成に頼った「参考文献リストの延長」で、開かれた科学の場を荒らすリスクも無視できません。
限られたボランティア・モデレーターでこれを十分に査読・精査するのは非現実的、という危機的現場感覚が滲み出ています。
新ルールの実務的意味――本当に大丈夫？ arXivの学術的価値は何処へ
今回の措置は、「arXivに価値あるレビュー論文・ポジションペーパーが出てこなくなるのでは」などの声も聞こえてきます。
確かに、arXivで特に評価されるのは“新規研究発表”ですが、長年にわたり「第一級のレビュー論文・ポジションペーパーも条件付きで受け入れてきた」歴史があります。
“In the past, arXiv CS received a relatively small amount of review or survey articles, and those we did receive were of extremely high quality, written by senior researchers at the request of publications like Annual Reviews, Proceedings of the IEEE, and Computing Surveys.”
（引用元: 同上）
arXivの本音としては、本来このような“学術的に重要なレビュー/ポジションペーパー”が今後も失われず、きちんと選別されたものだけがarXiv経由で研究者に共有されることを望んでいるのでしょう。
しかし、今回のルールで「査読付き会議やジャーナル」経由でしか公開できなくなったことにより、
– 優れたレビューや提言を速報的に全世界と共有する
– トレンドや社会的な課題を多角的に議論する
といった“スピード感”や“多様性”が損なわれる可能性もあります。
また、そもそも査読プロセスそのものに時間的・経済的コストがあり、限られた有識者チームですべてをカバーするのは困難です。
こうした背景には、いわば「AI時代のサイエンス・コミュニケーションの質」そのものが揺らいでいる現実が横たわっています。
批評的検証：AI時代のオープンサイエンスが直面する新しい壁
この方針転換が意味するところは何でしょうか。
「AIが書いた低品質な論文を排除して真に有益な科学だけを残す」と聞こえは良いですが、それは裏を返せば
– “AIが参入しやすい分野や論文タイプ”を一律に制限
– “人間の専門家による伝統的な査読経路のみ”を許容認定
という、時代の先端を行くようでいて同時にとても“保守的”なルールでもあります。
現実には、徹底した査読によって担保される「質」も確かに重要ですが、AIがもたらす
– 分野横断的な情報整理の高速化
– 社会・産業との橋渡しとなる迅速な提言活動
– 多様なステークホルダーによる草の根的な知識共有
といった新たな知のダイナミズムを“正当に評価・議論する場”が失われてしまう危うさも否定できません。
また今回の取り締まりで救われるべき点と、見過ごされがちな問題点をあえて指摘します。
◇ ポジティブな面
- ゴミのようなAI生成論文によるノイズの除去
- arXivの目利き機能（モデレーション負担）の合理化
- 「査読に裏打ちされた信頼性」の明示
◇ ネガティブな面
- 若手研究者や新興分野の論者がarXivで声を上げにくくなる
- トレンド変化への即応性が失われやすい
- “査読付き”という一元的価値観への過剰依存と画一化
最大のジレンマは、“人間の査読による質保証”が圧倒的に貴重になった反面、科学知識の爆発的拡大と「知の高速流通」に社会がまだ適応しきれていない現状です。
結論：「信頼性」と「即時性」は両立できるか──AI時代の科学コミュニケーションの行方
arXivの今回のルール変更は、生成AI時代における学術情報流通のあり方を問い直すきっかけとなりました。
オープンサイエンスのシンボルとして走り続けるarXiv自身が、いま、「量」と「質」のせめぎあい、「信頼性」と「即時性」の板挟みに苦しんでいます。
技術的イノベーションに伴い、
– 「AIと人間の知的協業」
– 「質の高い論文を見分ける新たな指標」
– 「オープンレビューやポストパブリケーション評価」
など、新しい学術基盤の模索が現実のものとなっています。
arXivの意思決定は、その先駆的な試みの一端ともいえるでしょう。
今後我々が注目すべきは、他分野・他サービスでも同様の動きが広がるのかどうか。
そして本当の意味で「AI時代の情報爆発」に立ち向かうには、どのような知識共有の形がふさわしいのか──。
科学の未来に関わるすべての立場にとって、これは決して人ごとではありません。
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