大規模言語モデルや基盤モデルの出現に伴い、医療AI領域においても言語処理技術の重要性がますます高まっている。その結果、外部の研究者や企業関係者による言語処理学会に対する網羅的調査のニーズという新しい課題が生まれている。我々はこの問題を「知識が少ないドメイン外研究者による、学会の網羅的調査」という新しいタスクとして提案する。また、その解決手法として全論文の共著関係を利用した共著ネットワーク地図の有用性を検討したので報告する。

深層学習の出現により様々な医療AIアプリケーションの研究開発が可能となった。初期の医療AIアプリケーションは、画像AI技術が中心であったため、CVPR（ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition）などの画像AI学会の論文を網羅的に学習し、知識を共有してきた。しかしChatGPTに代表される大規模言語モデルや基盤モデルの出現に伴い画像AI技術に閉じた学習では足りなくなり、言語処理学会などで扱われている言語AIの知識が必要となった。我々は言語処理学会に入会し、学会に現地参加し、公開された予稿を元に勉強会を開催した。画像AI研究と同様の手法で調査が可能かと思われたが、言語処理知識の不足に起因する様々な問題に遭遇した。本質的には我々の知識不足に起因する問題であるが、「知識が少ないドメイン外研究者による、学会の網羅的調査」という新しいタスクの定式化研究とみなせるのではないかと考え、自らの知識不足を前向きにとらえることにした。ブレイクスルーとなったのは、発表論文すべての共著関係のネットワーク地図を創ったことである。これによって以下の3種類の問題がある程度解決された（図１）。(A)直接共著関係を利用した研究グループ検出(B)共著距離の近さを利用した研究グループ検出(C)研究グループ周囲の検索漏れ論文検出まだまだ課題が山積しているが、本報告では共著ネットワークの作成過程や有用性などの研究結果を報告する。.