AI研究カンファレンスへの論文提出数が急増：NeurIPS 2025は27,000件以上を受理
人工知能研究コミュニティにおいて画期的な出来事として、Neural Information Processing Systems（ニューラル情報処理システム）2025カンファレンスが、前例のない27,000件以上の論文提出を受け付けました。これは、学術的なAI出版の過去の記録を全て塗り替える驚異的な数字です。この途方もない件数は、機械学習研究における転換点を示しており、世界中の学術機関、企業の研究機関、独立した研究者から論文が提出されています。
過去のデータを見ると、この急激な増加は明らかです。2017年のNeurIPSへの提出数はわずか3,297件でした。これは、年間約26.3%という驚くべき成長率を示しています。ある学者がユーモラスに指摘したように、このペースでいくと、理論的には約59年後には「地球上の全人口から一人ずつ論文が提出される」可能性があるとのことです。
業界の観察者は、この爆発的な増加の主な原因を、大規模言語モデル（LLM）研究の普及に見ています。これにより、研究分野の範囲とアクセス性が劇的に拡大しました。ある研究者は現在の状況を「LLMの5乗」と的確に表現しました。これは、大規模言語モデルが同時にデータの生成、コードの記述、論文の執筆、提出された論文のレビューを行い、さらに研究対象そのものにもなっている状況を指しています。
提出数の劇的な増加は、査読（ピアレビュー）の持続可能性、研究の質、そしてAIにおける学術出版の将来について激しい議論を巻き起こしています。NeurIPSの運営者がこの前例のない量に対応しようと苦労する中、より広範なAIコミュニティは、従来のカンファレンス構造がこの膨大な研究成果の洪水に効果的に対応できるのか疑問を投げかけています。
主なポイント
- 記録的な件数: 27,000件以上の提出があったNeurIPS 2025は、2017年以降、年間約26.3%成長しており、これは世界的なAI研究の爆発的な拡大を反映しています。
- 査読の危機: 主にボランティアの労力に依存している従来の学術査読システムは、この件数によって深刻な負荷に直面しており、査読の質や公平性に関する懸念が高まっています。
- 質の懸念が出現: 研究者たちは、急ごしらえの文献レビュー、LLMで表面的に強化されただけの使い回されたアイデア、疑わしいベンチマーク比較、複数の会議への二重提出など、問題のある傾向を確認しています。
- パラダイムシフトが必要: 現在の出版モデルは持続不可能に見えており、多くの専門家が、新しい検証方法や出版の仕組みへの困難だが必要な移行期を予測しています。
- 産業界の影響力が増加: 企業の研究機関からの提出が大幅に増加しており、研究の優先順位やカンファレンスの文化が、純粋な学術的なものからより製品志向のアプローチへと変化する可能性があります。
詳細な分析
NeurIPSへの前例のない提出数の急増は、学術的なAI研究が直面している深刻な構造的な課題を浮き彫りにしています。提出数が垂直に上昇するにつれて、ボランティアの学術労力によって構築された査読システムは、品質管理と徹底性を維持するのに苦労しています。
この成長は、複数の要因が同時に作用していることを反映しています。第一に、機械学習はほぼ全ての産業において重要な技術となっており、生物学、物理学、経済学、法学を含む多様な分野から研究者を引きつけています。第二に、オンライン学習プラットフォームやオープンソースのリソースを通じた教育の民主化が、参入障壁を大幅に下げました。第三に、学術界の「論文を書かなければ失業する」という文化と、産業界のイノベーションを示すための競争圧力が、出版量増加への強い動機付けを生み出しています。
おそらく最も重要なことは、提出数の爆発がAI研究における評価の一極集中を浮き彫りにしていることです。NeurIPSは、ICMLやICLRとともに、この分野の評価経済を支配しており、研究者が限られた採択枠を競わなければならないボトルネックを生み出しています。伝統的なジャーナルは、遅くて評価が低いと認識されており、実行可能な代替手段を提供できていません。
コミュニティは根本的な「シグナル対ノイズ」の課題に直面しています。何千もの論文が提出される中で、真に画期的な研究は、些末な研究の雪崩に埋もれるリスクがあります。これは特に、確立された評判やコネクションを持たない新人やリソースの少ない機関からの研究者にとって不利です。
多くの専門家は、差し迫った大きな構造変化を予測しています。NeurIPSは最終的に専門分野ごとの分科会に分割されるか、より厳格な事前選考メカニズムを導入する可能性があります。AIを活用したレビューツールは、論文の振り分けやレビュアーのマッチングに不可欠になるでしょう。より根本的には、「Docker付き論文」のようなアプローチへのシフトが見られるかもしれません。これは、著者らが論文と同時に完全なソフトウェア環境を提出し、結果の簡単な検証を可能にするものです。
ある研究者が面白い表現で指摘したように、「LLMは科学的な執筆にとってまさにバベルの塔である」とのことです。これは、従来のような紙ベースの成果伝達から進化しない限り、この分野が実用的な応用から乖離するリスクがあることを示唆しています。
知ってましたか？
- 現在の成長率（年間26.3%）が止まらない場合、NeurIPSは理論的に2045年までに100万件以上の提出を受け付け、59年以内には地球上の全人口から一人ずつ提出を受ける可能性があります。
- 現在の提出量では、レビュアーが論文1件あたりわずか30分（徹底的なレビュー基準をはるかに下回る時間）しかかけなかったとしても、全ての提出論文をレビューするには約13,500人時が必要です。これは、一人の人がフルタイムで6年以上働くのに相当します。
- 一部の研究者は、機械学習の提出論文を検証するために特化した仮想クラスターを作成するために、プールされたコンピューティングリソースを実験し始めています。これは、この分野を悩ませている再現性の懸念に対応するものです。
- 「NeurIPS」という名称自体は、2018年まで「NIPS」として知られていた会議の名称変更を表しています。運営者は不適切な連想を避けるために名前を変更しました。
- overwhelmingな提出件数にもかかわらず、トップのAI会議での採択率は比較的安定しています（20-25%）。これは、NeurIPS 2025に提出された20,000件以上の論文が不採択になる可能性が高いことを意味します。これらの多くには、広く知られることのないままの貴重なアイデアが含まれているかもしれません。
- AIのレビュープロセス自体のカーボンフットプリントも懸念事項となっています。大規模な機械学習実験に必要な膨大な計算リソースと、世界中の研究者の移動によるエネルギー消費が、コミュニティ内での気候変動への影響に関する議論に貢献しています。