人工知能（AI）モデル「OpenScholar」が、科学論文の情報統合において人間の専門家と同等の正確性を発揮し、出典を適切に引用することが実証された。毎年数百万本の論文が出版される中、研究者が最新の知見を追うことは極めて困難な課題である。こうした状況に応えるべく、AIによる情報統合の可能性が注目されているが、従来のモデルは事実を捏造（ハルシネーション）する傾向にあり、信頼性に課題があった。 しかし、OpenScholarはその問題を克服した。米国カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究チームが開発したこのモデルは、科学的文献を深く理解し、複数の論文を統合して要約を生成する際、出典を正確に明記。実際の評価では、専門家による審査において、OpenScholarの出典引用精度が人間の研究者と差がないことが確認された。特に、複雑な学術的主張を正確に再構成し、誤った情報の混入を極力抑える能力が評価された。 研究チームは、OpenScholarが「出典追跡」と「論理的整合性」の両方を重視した設計を採用していると説明。これにより、単なる情報の集約にとどまらず、学術的根拠に基づいた信頼性の高い要約が可能になった。この成果は、AIが科学の進展を加速するための実用的ツールとしての可能性を示している。 今後、OpenScholarは研究者や学術機関の文献レビュー支援に活用される見通し。AIが「信頼できる知識の仲介者」としての役割を果たすための実証例として、学術界におけるAIの信頼性向上に大きく貢献すると期待されている。