出版社は、AIによる画像の信頼性チェックツールを、編集上の判断に代わるものとしてではなく、疑いのある問題を提示して人によるレビューにつなげるスクリーニングの層として使うことで、COPEに沿った形で編集ワークフローに組み込むことができます。鍵となるのは、明確な社内ポリシー、文書化されたプロセス、そして悪意を前提としない著者とのコミュニケーションです。
体系的な画像スクリーニングが、もはや欠かせない理由
学術出版における画像の信頼性の問題は、手作業のレビューで対応できる規模をすでに超えています。その負担がとりわけ顕著に表れるのは投稿段階です。出版前の原稿をスクリーニングする、画像の信頼性を専門とするアナリストとしての経験にもとづき、Jana Christopher氏は、投稿原稿のおよそ20〜35%が編集上のスクリーニングで画像に関する問題を指摘されていると報告しています。こうした指摘の多くは不正行為ではなく誠実なミスによるものであり、だからこそ自動的な判定ではなく、人によるレビューが必要なのです。
これは決して小さな数字ではありません。あらゆる分野で投稿数が増えるなか、すべての原稿のすべての図を目視で確認できる編集チームはありません。University of Splitの研究では、研究者と医学生が目視で図を確認した場合、正しく特定できた画像の重複は半数に満たないことがわかりました。訓練を受けた目であっても、人の目だけでは十分ではありません。
出版社には、構造化された、原則にもとづく画像スクリーニングのアプローチが必要です。そのアプローチは、大半の学術誌がすでに従っている倫理的な枠組み、つまりCommittee on Publication Ethics（COPE）が定めるガイドラインに沿ったものでなければなりません。
COPEのガイドラインが出版社に求めること
COPEのCore Practicesは、研究公正に関して編集者と出版社に具体的な義務を課しています。編集者には、出版済みまたは投稿された研究の信頼性に関する懸念を調査し、その懸念に適時に対応すること、そして何より、調査が完了する前に不正があったと決めつけないことが求められています。
COPEの画像の改変が疑われる場合の対応フローチャートは、問題のある図に直面した編集者に段階的な指針を示しています。このプロセスは懸念の特定から始まり、著者とのやり取りや、必要に応じた所属機関への通知を経て、収集した根拠にもとづく編集上の決定で終わります。どの段階でも重視されるのは調査と判断であり、自動的な判定ではありません。
この枠組みは、出版社がAIツールをどう捉えるべきかに直接関わります。編集ワークフローに組み込むテクノロジーはすべて、調査プロセスを支援するものでなければならず、それに取って代わるものであってはなりません。疑いのある問題を提示して編集上のレビューにつなげるAIツールは、COPEのモデルに合致します。不正行為について最終的な判定を下すものと位置づけられたツールは、合致しません。
編集ワークフローにおけるAIスクリーニングの位置づけ
AIによる画像の信頼性スクリーニングは、編集プロセスの特定の段階で価値を発揮します。次の表は、それぞれの段階を、スクリーニングで行うことと、対応するCOPEの義務に対応づけたものです。
| ワークフローの段階 | AIスクリーニングで行うこと | COPEの義務 |
|---|---|---|
| 投稿（査読前） | すべての図を自動でスキャンし、重複、改変、AI生成コンテンツ、画像盗用を確認 | 編集者は、査読者のリソースを投入する前に、信頼性に関する懸念を特定するプロセスを備えておくべきです |
| 査読 | 指摘された結果を、査読報告書とあわせて編集者に提示 | 編集者は、査読中に提起された懸念を調査しなければならず、潜在的な問題を見過ごしてはなりません |
| 採択（出版前） | 指摘された問題が解決済み、または説明済みであることを最終確認 | 編集者は、出版される研究が信頼性の基準を満たしていることを確認すべきです |
| 出版後 | 出版後に懸念が提起された場合に、さかのぼってスクリーニング | 編集者は、出版後の懸念を調査し、必要に応じて訂正や撤回を行わなければなりません |
連携による価値がとりわけ大きいのは、投稿の段階です。査読が始まる前に原稿をスクリーニングすれば、査読者が時間を費やす前、そして原稿が採択に向かう前に、編集者は対応に役立つ情報を早い段階で得られます。図に重複の疑いがある場合や、改変の可能性が指摘された領域がある場合、編集者は著者に問い合わせたり、元のファイルを求めたり、さらなるレビューのために原稿を保留にしたりできます。
これはまさに、有力な出版社が採用しているアプローチです。2024年、Science誌とその姉妹誌は全6誌でProofig AIを導入し、出版前に加工された画像をスクリーニングしています。これは、数か月にわたる試験運用で、出版前に問題を提示するうえでのツールの有効性が示されたことを受けたものです。MDPIも同様にProofigをワークフローに組み込んでおり、MDPIの技術イノベーション責任者であるMilos Cuculovic氏は次のように述べています。「専門家の意見から、Proofig AIは群を抜いて最良の選択肢だと思われました。そして今、私たちはMDPIが出版する研究成果について、研究公正をさらに確かなものにし、その高い品質を保証しています」
COPEに沿ったスクリーニングプロセスの構築：実践的なステップ
AIスクリーニングツールを組み込むことは、単なる技術的な判断ではありません。社内ポリシー、明確なコミュニケーションの手順、そして文書化が必要です。以下のステップで、実践的なモデルを紹介します。
1. 指摘された結果を受けて何を行うかを定める。すべての指摘に同じ対応が必要なわけではありません。補足図の2つのパネル間にある軽微な重複であれば、著者への簡単な問い合わせで済む場合もあります。切り貼りやコンテンツに応じた編集の疑いがある領域が指摘された図であれば、編集上の保留と、処理前の元画像ファイルの提出依頼が必要になる場合もあります。リスクの低い指摘（誠実なミスや、図の作成過程で生じたアーティファクトである可能性が高いもの）と、リスクの高い指摘（意図的な加工の可能性と整合するパターン）を区別する、段階的な対応手順を確立してください。
2. 著者とは中立的にやり取りする。COPEの指針は明確です。意図を決めつけてはいけません。指摘された画像について著者に連絡する際は、中立的で事実にもとづく表現を使います。たとえば「図3のパネルAとパネルCの間で重なり合う領域が確認されました」のように、スクリーニングツールが検出した内容を説明します。そのうえで、元のファイルまたは説明の提出を著者に依頼します。多くの問題は、図の作成中に、共同研究者によって、あるいはワークフロー上のミスを通じて持ち込まれます。高い水準を守っている研究者であっても、データの取り扱いに関わるほかの人が持ち込んだ問題を含む図を、知らないうちに投稿してしまう可能性があります。
3. スクリーニングと対応を記録する。監査証跡を残してください。どの原稿をスクリーニングしたか、何が指摘されたか、編集チームがどう対応したか、結果がどうなったかを記録します。この記録は、出版後に懸念が生じた場合、所属機関による調査が始まった場合、あるいはCOPE自身が学術誌の事案への対応を検証する場合に欠かせません。
4. 結果の読み取り方について編集スタッフを教育する。AIスクリーニングツールは疑いのある問題を提示するものであり、診断を下すものではありません。編集スタッフは、指摘の種類ごとの意味、図の作成時のミスと考えられるものと、より詳しい調査が必要なパターンとの違い、そして研究公正担当者にエスカレーションすべきタイミングを理解しておく必要があります。Proofigのレポートは、こうした十分な情報にもとづく人によるレビューを支援するよう設計されています。
事後対応型のアプローチがもたらすコスト
PubPeerのようなプラットフォームによるものであれ、読者や研究公正の調査担当者によるものであれ、出版後の精査に頼っている出版社は、事後対応で運営していることになります。出版後に画像の問題が見つかると、出版前に検出する場合と比べて損害が大きく、解決にかかるコストも高くなります。撤回は学術誌に大きな金銭的・評判上の影響をもたらし、撤回率は上昇しています。2022年に出版された論文の約0.2%がすでに撤回されており、これは10年前のおよそ3倍の割合です。
先手のスクリーニングは、負担を事後の対処から予防へと移します。査読者の時間、編集の信頼性、そして著者自身を守ることにつながります。多くの著者は、出版後に訂正や撤回に直面するよりも、出版前に誠実なミスを見つけて修正することを望むはずです。
COPEの法人会員であることが出版社にとって意味すること
Proofig AIはCOPEの法人会員（Corporate Member）です。実際には、COPEが出版コミュニティに向けて定める倫理的・手続き的な枠組みの中で事業を行うことを、Proofigが組織として約束していることを意味します。これはProofigの出力を認証するものではなく、特定の検出結果を推奨するものでもありません。出版のエコシステムに貢献するツールは、COPEのガイドラインが求める人の判断を回避するのではなく、支援すべきであるという原則に沿っていることを示すものです。
画像の信頼性スクリーニングのパートナーを評価する出版社にとって、COPEの法人会員であることは、ベンダーが責任ある出版実務の規範の中で事業を行っていることを示す、複数あるシグナルのうちの1つです。
出版社にとっての実践的なポイント
AIによる画像の信頼性スクリーニングを組み込む目的は、編集上の決定を自動化することではありません。より質の高い情報をより早く編集チームに届け、本当に重要な場面で人の判断を生かせるようにすることです。明確な社内ポリシー、COPEに沿った著者とのコミュニケーション、文書化された監査証跡を備え、体系的なスクリーニングをワークフローに組み込んでいる出版社は、自社の学術誌、著者、そして科学的記録の信頼性を守るうえで、より有利な立場にあります。
自動スクリーニングを自社のワークフローにどう組み込めるかを検討したい出版社は、Proofigの画像信頼性プラットフォームについて詳しく知ることも、画像の信頼性スクリーニングをテキストの類似性チェックや参考文献のチェックなどと1つのダッシュボードにまとめた原稿品質保証ハブ、PubShieldを検討することもできます。
