LLMを用いた研究アイデア発想におけるネットワーク構造に基づく研究代表者選定

大規模言語モデル（LLM）の飛躍的な性能向上に伴い，文献調査から仮説立案，実験計画に至る科学的発見のプロセスを自動化するAIforScienceが注目されている[2,3]．中でも，専門知識を持つ複数のLLMエージェントが議論を通じて新たな研究アイデアについて発想する「研究アイデア生成」の研究が活発である[4,5,6]．既存のアイデア発想手法では，LLMにペルソナを与え実在の研究者を再現する手法[6,4]，研究者エージェントの数や議論ターン数の最適化[5]といった，プロンプトや議論デザインの改善など「どのようにアイデアを発想するか」に主眼が置かれている．一方，現実の科学コミュニティにおいては，研究テーマの新規性や影響力は「だれがアイデアを発想するのか」にも影響を受ける．例えば，研究成果は研究者のネットワーク上の位置（誰と繋がり，どのような情報の結節点にいるか）に強く依存するというBurtらの報告[7]や「弱い紐帯」と呼ばれる他分野の人々と関係の重要性[8]が指摘されている．我々は研究アイデア発想システムにおいても，人間同士の関係性を導入することでより高品質な研究アイデア生成が可能になると考える[4]．そこで，本研究では「他分野の研究者との広範なつながりを持つ研究者を研究代表者(PI)とすることで，多様な知見が結合し，新規性の高い研究アイデアが創出される」という仮説に基づき，新たなアイデア生成手法を提案する．この仮説に基づき，学術ネットワーク上のトポロジー情報をエージェント選定に導入する．具体的には，グラフ理論の概念である「中心性」に着目する．これは，共著ネットワークにおいて多くの研究者を結びつける位置にいる研究者を定量化する手法である．中心性を定量化する手法の中でも特に代表的なPageRank[1]を用い，ネットワークのハブとなる研究者をPIとして選択する．実験より，共著ネットワークの中心的な位置にいる研究者がPIを務め議論を主導する仮想的なチーム編成を行うと，自動生成アイデアの新規性と影響力を評価するスコア[4]において24.9%高まることを確認した．本稿は，言語処理技術による研究アイデア発想タスクにおいて，LLMの持つ言語的な知識だけでなく，科学コミュニティのネットワーク構造を考慮することの重要性を示唆するものである．