AI論文年鑑 2025
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紙版＋電子版の電子版は「おまけファイル」からダウンロードできます 紙の本はこれから入庫し、6月上旬～中旬に入庫完了する見込みです。
🔍 人工知能の進化を、LLMで手軽にキャッチアップ
本書は、最先端のAI・機械学習分野の動向を効率的に把握したいエンジニア、研究者、そしてこの分野に関心を持つすべての方々に向けて、大規模言語モデル(LLM)技術を駆使して編纂された、他に類を見ない情報集約型ガイドブックです。
🚀 なぜこの書籍が必要なのか？
日々、驚異的なスピードで進化を続けるAI・機械学習分野。NeurIPS、CVPR、ICLRなどの著名な国際学会では、毎年数千もの革新的な研究論文が発表されます。しかし、この膨大な情報の中から、本当に重要な論文を見つけ出し、その内容を理解することは、まさに大海原で羅針盤を探すような困難な作業です。 本書は、そんな課題を解決するために誕生しました。LLMを中心とした自動化パイプラインを構築し、各学会で発表された論文を多角的な視点から選抜、分析、要約し、エッセンスを凝縮してお届けします。
🗂️ 本書の構成と特徴
本書では、AI・機械学習分野の著名な国際学会で発表された論文の中から、特に注目すべき200本を厳選。各論文について、以下の情報を提供します。 ・基本情報: カンファレンス名、発表年、論文タイトル、arXivリンク、著者名、ジャンルタグ ・重要指標: 論文の被引用数、GitHubリポジトリのスター数、GitHubライセンス情報 ・内容要約: LLMによる詳細な要約（論文の概要、既存研究の課題、独自性や貢献、手法の詳細、結果） ・最重要画像: LLMが論文のPDFを解析し、内容を最も的確に表す「最重要画像」を厳選 ・クラスタリング: LLMによるアブストラクト解析に基づき、論文をクラスタリング。各ページには、論文が属するクラスタリングIDに対応したテーマカラーを使用 ・QRコード: GitHubリポジトリへのアクセスを容易にするQRコード ※紙の本仕様：A5 218P フルカラー
📑 目次
目次高解像（拡大推奨）： https://shikoan.com/books/ai_paper_yearbook/2025/index.jpg ・01 画像生成と3D再構成 ・02 時系列と基盤モデル ・03 3D認識と自動運転など ・04 動画生成と画像アニメーション ・05 画像認識と物体検出 ・06 大規模言語モデル ・07 大規模マルチモーダルモデル ・08 音声処理と言語モデル ・09 画像超解像と特徴マッチング ・10 ロボットと強化学習
🔄 従来のサーベイ手法との違い
LLMの能力を最大限に活用し、以下の要素を自動化することで、体系的かつ効率的な情報収集と分析を実現しました。 1. 各学会の論文リストからメタデータを収集し、arXivや公式GitHubリポジトリを特定。LLMを用いて各論文のコード、モデル、データセットに対するライセンスを判定し、実用的な観点から論文をフィルタリング 2. 論文の学術的なインパクト（被引用数）と実社会での注目度（GitHubスター数）を組み合わせた独自のスコアを算出。論文発表からの経過時間も考慮し、鮮度を維持。アブストラクトから生成したタグに基づき論文をクラスタリングし、多様な研究分野から公平に論文を選定 3. LLMが選ばれた論文のPDFを深く読み込み、内容を的確に捉えた要約を生成。テキスト情報だけでなく、PDF内のレイアウトを解析して抽出した図表もLLMに提示し、論文の核心を突く「最重要画像」を選び出し、視覚的にも理解をサポート
🎯 実務家視点の重視
本書は、単に論文をリストアップするだけでなく、実務家のニーズに応えるための工夫を凝らしています。 ・ライセンス情報の明示: モデルが公開されているか、商用利用可能か、寛容型ライセンスであるかを自動判定し、実務的な観点から論文を選別 ・独自のスコアリングモデル: 被引用数とGitHubスター数を組み合わせた独自のスコアリングモデルを作成し、本当に読むべき論文を厳選
👥 対象読者
・AI・機械学習分野の研究者 ・AI・機械学習技術を活用するエンジニア ・AI・機械学習分野の最新動向に関心のある業界の関係者 ・AI・機械学習分野を学習中の学生
✨ 本書を読むことで得られるメリット
・最新の研究動向を効率的に把握できる ・実用的な観点から論文を選別できる ・LLMを活用した論文サーベイの最前線を体験できる ・AI・機械学習分野の知識を体系的に整理できる ・研究開発や学習活動を加速させることができる
🧭 さあ、AIの羅針盤を手に入れよう！
本書は、AI・機械学習分野の広大な知識の海を航海するための信頼できる羅針盤となることを目指しています。最新の研究動向を素早く、かつ深く理解し、皆様の研究開発や学習活動を加速させる一翼を担えれば幸いです。
⚠️ 免責事項
本書に記載されているライセンス情報は、原則として各GitHubリポジトリに表示されているライセンスに基づきます。しかしながら、ライセンスは変更される可能性があり、またLLMによるライセンス判定には誤りが含まれる可能性も否定できません。最終的なOSSのライセンスに関する判断は、利用者自身の責任において行うものとします。本書の情報に基づいて利用者が何らかの損害や不都合を被った場合でも、著者は一切の責任を負いません。 また、本書は「はじめに」と「手法の紹介」以外の全てのコンテンツを、生成AI（LLM）により自動生成しています。