エージェント型AI時代に台頭する孤独な科学者

私はここ数年、単著の科学論文は信頼性の面で不利だと考えてきた。根拠のない偏見ではない。興味を引く仮説を掲げた単著論文を開いてみると、自己満足的で、明らかに十分な批判的検討を経ていない推測が延々と続くことがあまりにも多いのだ。

単著論文が最悪の形で現れると、フランケンシュタインを思わせる。ある考えに取りつかれた強迫的な中心人物が、その考えの不合理さや傍流性ゆえに共同研究者を見つけられず、それでも一人で研究を進めて発表する。自分の周縁的な見解に、読者の中から賛同する声が見つかるかもしれないと期待して。

ただし、コンピューターサイエンス以外にも、単著が一般的、あるいは標準的な分野はいくつかあることを指摘しておきたい。人文学のさまざまな分野がその例であり、そこでは各分野を代表する重要な著作の中に、個人の思索から生まれたものが少なくない。

一人が皆を担う

ところが最近、プレプリントサーバーのArxivに投稿される単著論文の数が増えていることに気づいた。もはや私の苦手意識を貫けないほどだ。さらに意外なことに、そうした論文の質は、以前より明らかに高くなっているように見える。

この断続的な観察は今日、新たな研究によって直接取り上げられた。この研究は、Claude Opus 5.5を多用する単独著者によるもので、arxiv.orgの投稿統計を分析し、単独著者が執筆した科学論文の割合が2025年後半以降、急増していることを明らかにした。とりわけ数学、物性物理学、定量生物学で顕著だった。

最初の9カ月間にあたる2026年、新しい論文*によると、単著論文は数学で70％、物性物理学で71％、定量生物学で44％増加した。また数学では、単著論文の割合が長年の平均である28.8％から、2026年9月までに37.7％へと上昇していた。

2022年から2026年にかけての、単著科学論文の割合の変化。各分野の2022～2025年の平均を基準値（1.0）とし、1.5は単著論文の割合が50％増加したことを示す。3カ月ごとの平均を見ると、2025年後半のエージェント型AIの公開（破線）後、数学、物性物理学、定量生物学で急激な上昇が見られる一方、実験粒子物理学では見られない。コンピューターサイエンスの論文は対象外。 出典

注目すべきは、大規模な研究チームが今なお不可欠な実験粒子物理学では、この変化が見られないことだ。論文の著者は、結論で自身の貢献は「[Claude]との約60回のやり取りにすぎなかった」と告白している。その著者は、エージェント型AIによって、これまで共同研究者が必要だった研究に個々の科学者が取り組めるようになっている可能性を示唆する。

この研究はまた、科学論文の急増が、Arxiv自身の主張のように、少数の非常に生産性の高い個人が大量の論文をarXivに投稿した結果ではなく、論文を発表する科学者の数が大幅に増えていること、そして、そうした発表を一人で行うケースが増えていることによると明らかにした^†。

「投稿者ごとの上限を設けたことを伝えるarXivの発表では、急増の一因として、ごく一部の著者が非常に多くの論文を投稿していることが挙げられている。増加幅が最も大きい数学については、メタデータから、その説明が主な要因であるとは言えない。」

すべてが積み重なる

単著の増加は数学で最も顕著で、投稿数は1年以内に倍増した。増加が特に目立つのは、計算よりも抽象的な推論に依拠する数学の分野だ。これについて論文は、AIが、これまで自動化は難しいと考えられていた知的作業を担いつつある可能性を示している。

インペリアル・カレッジ・ロンドン物理学科に所属する著者はまた、このような「暗黙の」あるいは認識上の自動化が、新たな研究の特許取得可能性や、研究者が公開時のライセンスの制限の度合いを決める能力に、どこまで影響を及ぼし得るかも検討している^†。

「帰属には法的な側面もある。米国法では、人間による創作上の十分な管理を伴わずにAIシステムが生成したコンテンツは、著作権保護の対象にならない[19, 20]。論文における人間の貢献が、実作業から指揮へと移るにつれて、著作物と生成物の境界は、ひいては個人の知的貢献を評価する根拠も、より曖昧になっていくだろう。」

「その結果、個人単位の著者性のあり方が再交渉されるか、共有ツールを用いて生み出された成果に対する評価が集団的なものへと移行する可能性がある。いずれの場合も、学術界でのキャリアのあり方は変わるだろう。

「こうした問いは、学術研究の仕組みだけでなく、その目的にも関わる。投稿記録に表れた変化の速さからすれば、答えが求められるのは数十年後ではなく、数年以内となりそうだ。」

知られざる革命

当然ながら、おそらくは前述した未知の法的影響も大きな理由となって、今回の研究で調べられたarXivの投稿メタデータからは、制作過程でエージェント型AIの利用が増えたことを直接的に確認することはできない。

その代わりに著者は、arXivの過去の成長率が急上昇したことから、そうした変化を推測している。成長率は30年間、年平均約9%で推移していたが、2026年初頭に顕著に加速した。これは、ほとんど監督を受けずに長時間の調査タスクを実行できるAIモデルが発表された直後のことだった。

arXivにおける科学論文の投稿数の増加。左図は、月ごとの投稿数（黒）と過去の成長傾向に基づく予測（青）を比較したもので、2026年には予測を大きく上回る急増が見られる。右図は年間成長率を示し、顕著な加速が確認できる。網掛け部分は過去に通常見られた変動幅を示す。縦の破線は、2022年のChatGPT登場と、2025年後半のエージェント型AIモデルの登場を示している。今回の論文のデータは、Arxivドメインを通じて公開されている投稿統計のみに基づいていた。

論文によると、2022年から2025年にかけてのarXivの成長の加速は、主にAI研究の急増によるものだった。しかし2025年12月以降、コンピューターサイエンス以外の分野からの投稿数は予想水準を17%上回っており、AI研究そのものには同様の加速は見られない。

これは、コンピューターサイエンス分野だけが急拡大し、隣接分野には影響が及んでいないという、現在広く支持されている見方に反する。

2023年から2026年9月までのarXiv投稿数の月次前年比成長率。数学（青）、コンピューターサイエンス以外の分野（緑）、コンピューターサイエンス（オレンジ）を比較している。数学分野の投稿数は2026年に急増し、コンピューターサイエンス分野を上回った。縦の破線は、2025年後半のエージェント型AIモデルの登場を示している。

論文はさらに、この変化が起きた時期は、2022年後半のChatGPT登場とは異なると指摘している。ChatGPTの登場後、コンピューターサイエンス以外の分野では、投稿数の増加は検出されなかった。

「2022年以降に見られた全体的な加速は、[attributable]コンピューターサイエンスおよびAI研究の規模拡大によるものにすぎない。会話型LLMが広く利用された時期も、他分野の投稿数には検出可能な痕跡を残さなかった」

したがって、初期世代のAIアシスタントが科学全体の成果に与えた影響は小さかったとみられる一方、エージェント型システムの登場は、出版活動に大きな変化が生じた時期と重なっているようだ。

証拠は間接的なものではあるが、変化の時期とコンピューターサイエンス以外の分野に成長が集中していることは、著者の解釈を裏付けているように見える。

「機械生成テキストの検出を試みることなく分析したarXivの投稿記録には、2026年初頭に明確な変化点が見られる。それはAI研究の成長とは別個のもので、エージェント型モデルの登場後に生じ、研究をすべて机上で行える分野に集中しており、単著論文への移行を伴っている。」

著者は、arXivが新たに設けた「1アカウントにつき月2件」という投稿上限では、増加を抑えられない可能性があると示唆している。追加分の多くは、新たな方針によって投稿頻度を制限できるような、突出して多くの論文を発表する少数の寄稿者ではなく、論文を1、2本だけ投稿する科学者の数が増えていることによるためだ。

著者はさらに、数学分野の投稿急増によって、出版数が科学的成果を測る公正な指標であり続けるのかという疑問が生じると指摘している。とりわけ、投稿数が倍増しても、確立された知見がそれに応じて増えたとは限らない。

「特に数学では、1年以内に投稿数が倍増したことは、証明と査読の慣行が科学の中でも最も厳格な分野の産出量における前例のない変化である。追加論文が確立された成果の相応の増加を示しているかどうかは、投稿記録だけでは答えられない問いであり、検討するのに最も適しているのは数学界である。」

結論

AIの導入は、まさに人知れず進む革命だ。とりわけ公的・民間の研究分野ではそうであり、山積する係争中のAI訴訟のうち一件でさえ、予想外に反企業的な公的判断が下されれば、過去のデータを活用してきた現在の研究の位置づけに影響を及ぼしかねない（実際、ほぼすべての研究がそうだ）。

したがって皮肉なことに、エージェント型AIが研究全般、とりわけ変数がより明確に定義され、自動化の影響を受けやすい科学研究に及ぼしている影響を推定する手段は、推論しかない。

そのため、この新しい論文を「憶測にすぎない」と片づけるのは簡単だ。しかし、ほかの「秘史」と同じく、憶測しか手がかりがないとなれば、それは「分析」へと格上げされる。

「一匹狼」の科学者について言えば、悪意ある単独の創作者が実際に害を及ぼしうる科学分野の大半は、そもそも必然的にチームで取り組むものだ。いずれにせよ、この固定観念は明らかに薄れつつある。エージェント型AIをはじめとするAI全般によって、十分な支援を受けられない、あるいはリソースが不足している人々の声が、学術文献の中で取り上げられる機会が明らかに生まれているからだ。

* 「arXivの黙示録は訪れたのか？ エージェント型AIの登場と時を同じくしたプレプリント増加の停滞」と題された論文。

^† 著者の本文中の引用をハイパーリンクに置き換えたのは筆者である。

初出：2026年10月28日（水）