国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター（ＮＣＮＰ）病院臨床検査部の松井健太郎医長は、ＣｈａｔＧＰＴをはじめとする大規模言語モデル（ＬＬＭ）が頻用するとされる単語やフレーズが、医学論文で増加しているかを検証した。

今回の研究から、医学論文で「ｄｅｌｖｅ」「ｕｎｄｅｒｓｃｏｒｅ」「ｍｅｔｉｃｕｌｏｕｓ」などの特定語彙が２０２４年に顕著に増加していること、またこれらの語彙は２０２０年頃から増加傾向にあり、ＣｈａｔＧＰＴ公開後の２０２３〜24年に急激に加速したことが明らかになった。

この知見は、ＡＩ支援による論文執筆における語彙の偏りを認識し、医学教育や論文指導におい て適切な編集を促すための基礎資料となる。この研究成果はオランダ医学教育学会誌『Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ』に１２月２日に掲載された。

□研究の背景：大規模言語モデル（ＬＬＭ）は、２０２２年１１月のＣｈａｔＧＰＴの公開以降、学術論文の執筆 支援ツールとして急速に普及している。特に英語を母語としない研究者にとって、ＬＬＭは文章の推敲や表現の改善に有用なツールとなっており、使用を適切に開示すれば認めるという枠組みが学術出版界で確立されつつある。

一方で、ＬＬＭが生成する文章には特徴的な語彙パターンがあることが先行研究で指摘されてきた。「ｄｅｌｖｅ（深く掘り下げる）」、「ｍｅｔｉｃｕｌｏｕｓ（几帳面な）」、「ｉｎｔｒｉｃａｔｅ（複雑に）」などの単語がＬＬＭ生成文に頻出することが報告されていたが、これらの語彙が実際の医学論文でどの程度増加しているのか、また一般的な学術表現と比較してどの程度顕著な変化なのかについて、長期的な定量分析が行われていなかった。

そこでこの研究では、２０００年から２４年までのＰｕｂＭｅｄ収録論文を対象に、ＬＬＭに特徴的とされる１３５の語彙と、医学論文で一般的に使われる８４の表現を比較し、ＣｈａｔＧＰＴ登場前後での使用頻度の変化を統計的に検証した。

□研究の概要： ＣｈａｔＧＰＴをはじめとする大規模言語モデル（ＬＬＭ）は、２０２２年１１月の公開以来急速に普及し、学術論文の執筆にも広く利用されるようになっている。ＬＬＭには特定の語彙を頻繁に使用する傾向があることが報告されており、「ｄｅｌｖｅ（深く掘り下げる）」「ｍｅｔｉｃｕｌｏｕｓ（几帳面な）」「ｕｎｄｅｒｓｃｏｒｅ（強調する）」などの単語がＬＬＭ特有の表現として知られている。

しかし、これらの語彙が医学文献でどの程度増加しているか、また一般的な 学術表現、例えば「ａｎａｌｙｓｉｓ(分析)」「ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ（この研究）」「ｍｏｄｅｌｓ（モデル）」「ａｓｓｏｃｉａｔｅ ｗｉｔｈ（〜と関連する）等）」と比較してどのような傾向を示すかについては、長期的な検証が 行われていなかった。

そこで、ＬＬＭに関連するとされる語彙がＣｈａｔＧＰＴ登場後に医学文献で増加しているという仮説を検証するために研究を実施。研究では、ＬＬＭの語彙パターンを報告した１５の先行研究から１３５の潜在的にＡＩの影響を受けたと考えられた用語を抽出した。比較対照として、医学研究で一般的に使用され る８４の学術表現を設定。ＰｕｂＭｅｄに２０００年から２４年までに登録された約２７５０万件の論文レコードを対象に、これらの用語の使用頻度を追跡した。