大規模言語モデル（LLM）を用いた研究自動化は急速に進展しているが、その対象は主として機械学習や数学などに限られており、哲学を含む人文学分野での検討は依然として不足している。本研究では、哲学論文を自動で生成するAI哲学者を提案する。本手法は、特定の哲学論文を入力として、分析、アイデア生成、論文執筆までの一連の研究プロセスを自動的に実行し、その論文に対するコメンタリ論文を出力する。評価実験では、LLMによる自動評価を通じて、生成されたコメンタリ論文の品質を検証した。その結果、AI哲学者は一定水準以上の論証の一貫性と構成を備えた論文を生成できることが示された。

大規模言語モデル（LLM）の発展により、研究活動の複数の工程をLLMによって自動化することが現実的になりつつある[1]。特にAI研究においては、アイデア生成から実験、論文執筆までをEnd-to-Endで実行する手法が提案され、国際会議ワークショップの査読を通過する水準に達している[2]。しかし、既存研究の多くは、アイデア生成や実験、論文執筆といった個別の研究ステップに焦点を当てており、研究プロセス全体を全自動化する試みは依然として限られている[1]。また，これらの自動化研究は主に「AIforScience」の文脈で進められており、対象分野の多くは機械学習を含む経験科学に集中している。一部には他分野への展開も見られるものの、とりわけ人文学における研究自動化の検討は極めて限定的である。本研究では、こうした状況を踏まえ、哲学分野に焦点を当てた研究自動化手法としてAI哲学者を提案する。AI哲学者は、対象となる哲学論文を入力として受け取り、その論文に対するコメンタリ論文を、全工程を通じて自動生成する手法である。本手法は、これまで主として経験科学を対象としてきた研究自動化の枠組みを人文学分野へと拡張する試みである。さらに本研究では、AI哲学者によって生成された論文をLLMにより評価する実験を行い、提案手法の有効性を検証する。本研究の主な貢献は以下のとおりである。•コメンタリ論文生成に必要なほぼすべての工程をLLMによって実行する、哲学研究の全自動化手法としてAI哲学者を提案する（3節）。•提案手法によって生成された哲学論文に対する評価実験を実施し、その有効性を定量的に検証する（4,5節）。