論文執筆に革命！？OpenAI Prismとはなにか

はじめに

OpenAIの「Prism」は、論文づくりの流れを1つの場所に集めることを狙った、研究者向けの作業空間です（参照*1）。文章の推敲、先行研究の探索、共同作業までをまとめて扱えるため、道具の切り替えが減る設計です（参照*1）。

企業のDX推進でも、研究開発の技術調査レポート、社内向けホワイトペーパー、学会投稿など「根拠をそろえて文章にする」仕事が増えています。Prismは論文向けの製品ですが、文献と原稿を行き来しながら整える作業は、企業のR&Dや企画部門にも近い課題です。

この記事では、「OpenAI」「Prism」「論文」を軸に、Prismの概要、主要機能、使うときの注意点、研究チームでの運用までを、できるだけ平易な言葉で整理します。

OpenAI「Prism」とは：論文執筆に特化した新ワークスペースの概要

リリース概要

TechCrunchによると、OpenAIは2026年1月に、科学者向けの新しい作業空間としてPrismを発表しました（参照*1）。Prismは、AIの機能を使って論文作成や研究作業を支える道具として設計され、GPT-5.2と深く統合されています（参照*1）。

同じくTechCrunchは、Prismの主な機能として、主張の評価、文章の改訂、先行研究の検索を挙げています（参照*1）。ここでいう主張の評価は、言い切りが強すぎないか、根拠とつながっているかを点検する支援だと捉えると理解しやすいです。論文は「言いたいこと」だけでなく「根拠の出し方」も問われるため、早い段階から見直しを回しやすくなります。

またTechCrunchは、ChatGPTのような消費者向け製品に科学分野の問い合わせが増える中でPrismが公開されたと説明しています。記事内では、ChatGPTが高難度分野の先端トピックについて週あたり平均840万件のメッセージを受け取る、とも触れられています（参照*1）。研究者が求める「原稿と根拠を結びつけた支援」を、専用の画面で提供したい意図が読み取れます。

対象ユーザーと提供形態

TestingCatalogによると、Prismは研究執筆と協働を目的とした、無料のクラウド型でLaTeXネイティブの作業空間として発表されました（参照*2）。クラウド型は、パソコンに環境を入れなくても、インターネット経由で使える形です。

同じくTestingCatalogは、現時点ではChatGPTの個人アカウントを持つ利用者が誰でも利用でき、プロジェクト数は無制限で、共同著者の招待も無制限だと整理しました（参照*2）。さらに、近くChatGPT Business、Enterprise、Educationの組織にもアクセスを広げる予定だと述べています（参照*2）。研究室や企業の研究チームでは、個人利用から始めて、組織利用へ移す流れを取りやすい設計です。

企業側の視点では、導入判断の前に「誰が何を扱うか」を切り分けると検討が進みます。たとえば、公開済み論文の要約や比較表の作成は早く試しやすい一方、未公開データや顧客情報を含む原稿は扱い方のルールが先に必要です。

研究用ワークスペースという位置づけ

noteの解説によると、PrismはOpenAIアカウントでログインし、プロジェクト単位で管理します（参照*3）。初期の画面では、左側にLaTeXの原稿、右側に対応するPDFが表示され、PDF上で選んだ箇所がLaTeX側に同期して強調表示されます（参照*3）。

この作りは、論文の見た目と中身を行き来する手間を減らすためのものです。たとえば、PDFで「この式の直後の説明が読みにくい」と気づいたとき、同じ場所のLaTeXへすぐ戻れます。論文は、文章だけでなく、数式、図表、引用などが絡み合うため、プロジェクト単位でまとめて扱える価値が出ます。

TechCrunchは、Prismは自ら研究を行うことを目的とせず、人間の指導のもとで使う前提だとも説明しています（参照*1）。つまり、結論の正しさを決めるのは人で、Prismは点検や整理の速度を上げる道具という位置づけです。

主要機能の整理：論文執筆・共同研究をどう変えるのか

LaTeXネイティブ編集

TechCrunchによると、PrismはLaTeXと統合されています（参照*1）。LaTeXは、論文の体裁を整えるためによく使われる仕組みで、数式や参考文献の扱いに強い一方、慣れるまで書き方が難しく感じやすいです。PrismはLaTeXを前提にした編集環境として作られています（参照*1）。

同じくTechCrunchは、GPT-5.2の視覚機能を使ってオンラインのホワイトボード図から図を組み立てることも可能だと述べました（参照*1）。たとえば、研究室の打ち合わせで描いた図を元に、論文用の図として整える作業は時間がかかりがちです。図のたたき台が早くできると、図の意味や説明文の精度を上げる時間を確保しやすくなります。

LaTeXネイティブであることの実務的な利点は、論文の形式に合わせた調整を、文章の推敲と同じ場所で進められる点です。形式の崩れを直すために別の道具へ移動し、戻ってきて文章を直す、といった往復が減ると、共同研究でも作業の分担がしやすくなります。

文献探索と引用支援

TestingCatalogによると、PrismはGPT-5.2 Thinkingを論文の作業手順に直接組み込み、論文の構成、式、参照、周辺の文脈と相互作用できるようにします（参照*2）。ここでいう「文脈」は、プロジェクト内の原稿全体や関連資料をまとめて指し、部分的な質問でも全体の流れを踏まえた支援につなげる考え方です。

同じくTestingCatalogは、モデルが全体の文脈を把握して下書きや改稿を行い、式や引用を推論・参照し、関連文献としてarXivを含む文献を取り込めると説明しました（参照*2）。arXivは、論文のプレプリント（公開前原稿）が多く集まるサイトで、最新の研究動向を追うときに使われます。

文献探索と引用は、論文を集めるだけでは終わりません。どの主張をどの文献で支えるか、引用の位置が適切か、引用漏れがないかを点検する必要があります。Prismが原稿の構成や引用と結びついた形で支援するなら、「この段落の主張に対して根拠が弱い」「この比較には先行研究の引用が必要」といった見直しを、原稿の流れの中で行いやすくなります。

企業のDX推進でも、提案書や調査レポートで「出典の確認」がネックになることがあります。Prismの考え方は、文章と根拠を1つの作業空間に置き、見直しの手戻りを減らす点にあります。

図表・数式と全文脈管理

TechCrunchによると、Prismは通常のAIモデルの機能と、より厳密な文脈管理を組み合わせています（参照*1）。さらに、ChatGPTの画面をPrism経由で開くと、研究プロジェクトの全文脈にアクセスでき、回答がより適切で高度になると説明しました（参照*1）。

論文では、図表や数式が「本文のどこで説明され、どんな結論につながるか」が問われます。全文脈管理が効くと、「図2の説明が結論とずれていないか」「式(3)の記号の定義が本文の別の場所と一致しているか」といった整合性の点検を、原稿全体を見渡しながら進めやすくなります。

noteの解説によると、Prismではファイルをアップロードし、コンパイルボタンでPDF化できます（参照*3）。さらに左下のチャット画面から修正指示を出せます（参照*3）。Proposed Changes機能で修正案が表示され、選ぶと差分を確認できる仕組みです（参照*3）。一方で、アウトラインからTeX画面へ移動できるものの、TeXからPDFへの連動は保証されないとも整理されています（参照*3）。

図表・数式・本文を同じ場所で扱い、修正案を差分で確認できる点は、共同研究のレビューに向きます。誰かが直した箇所を、別の人が追いやすいからです。ただし、画面間の連動に癖がある部分は、手順で補うほうが安定します。たとえば、式番号や図番号を動かした後はPDF側で見た目と参照番号を確認する、と決めておくと混乱が減ります。

安全性・研究倫理・著作権：Prismで論文を書く際の注意点

開示と透明性

Elsevierは、投稿論文でAIツールを使うこと自体は可能だが、人間の批判的思考や専門知識、評価の代わりにはならないと整理しています。また、AIツールは常に人の監督と統制のもとで使うべきで、最終的に内容へ責任を持つのは著者だと示しました（参照*4）。

同じくElsevierは、AIツールの使用を、提出時の原稿に別個のAI開示声明として提示し、公開後の論文にも同様の記述が現れる形にすると述べています（参照*4）。Prismで文章を整えた場合でも、どこで何をさせたのかを後から説明できるように、作業記録を残す運用が必要になります。

開示は、読者に対して誠実であることに加えて、投稿先の規程に合わせるためにも欠かせません。執筆の早い段階から「AIを使った作業」をチームで共有しておくと、提出直前の確認が短時間で済みます。

著者資格と説明責任

Rush University Medical Centerの図書館ガイドは、AIツールは提出物に対して責任を負えないため、著者資格の要件を満たせないと明記しています。さらに、法的主体ではないため、利益相反の有無を主張したり、著作権や利用許諾の契約を扱ったりできないとも述べています（参照*5）。

同じガイドは、原稿執筆、画像や図の作成、データの収集や分析でAIツールを使った著者は、どの道具をどう使ったかを透明に開示すべきだと示しました。開示先としてMaterials and Methodsなどの節を挙げています（参照*5）。

Prismは執筆を助ける道具ですが、著者になれるわけではありません。共同研究では、誰がどの判断をしたのかが問われます。文章の言い回しを整える作業と、結論の妥当性を判断する作業は別です。Prismを使うほど、判断の責任が人に残る点を、チーム内で明確にしておくと運用がぶれにくくなります。

図表生成と著作権・機密性

Elsevierは、AIツールは人の監督と統制のもとで使うべきで、最終的に著者が内容へ責任を持つと示しています（参照*4）。図表や画像は、文章以上に「どこから来たのか」が問われやすく、誤りがあると影響が大きくなります。

Elsevierは別の方針で、図・画像・アートワークを生成AIで作成・改変することは原則認められないとも示しています（参照*6）。投稿先によって扱いが変わるため、Prismで図を作る場合でも、提出先の規程を先に確認する必要があります。

IEEE Intelligent Transportation Systems SocietyのTransactions on Intelligent Transportation Systemsは、既発表論文との重なりについて、重なりが40%を超えると自動で却下し、30%未満なら自動で許可すると示しています（参照*7）。このような基準があると、Prismで文章を整えたとしても、既存文献の表現をそのまま残していないかの点検が必要になります。

図表生成や文章の改訂を行うときは、元データや元図の扱いにも注意が必要です。研究には未公開データや共同研究先の機密情報が含まれることがあります。Prismへ入れる前に、共有してよい範囲を決め、必要なら匿名化するなど、チームのルールを先に作っておくと判断が速くなります。

導入・運用の実務：研究チームでの使い方と他ツール比較

チーム導入手順と共同作業設計

TestingCatalogによると、Prismは研究ツールが分断される問題を解消することを目指し、ローカルのLaTeX環境の設定を不要にし、リアルタイムの共同作業で版の衝突を最小化します。また、Prismは、後にOpenAIが取得しPrismへ進化させたクラウドLaTeXプラットフォーム「Crixet」を基盤に開発されたと説明しています（参照*2）。

チーム導入では、まずプロジェクトの単位を決めます。論文1本を1プロジェクトにするのか、実験ごとに分けるのかで、文脈管理の効き方が変わります。次に、共同著者の招待範囲を決め、誰が本文、誰が図表、誰が参考文献を主に見るかを割り当てます。

運用ルールは、最小限でも文章が荒れにくくなります。たとえば次のように決めると、共同作業が回りやすいです。

修正はProposed Changesで差分確認してから反映する
図表や式を直したら、PDF側で見た目と参照番号を確認する
AIに依頼した作業は、開示用にメモを残す

Prismの狙いが「分断の解消」なら、逆に言うと、何でも入れすぎると混乱します。プロジェクトに入れる資料の種類、版の扱い、締切前の凍結期間など、研究室や企業のやり方に合わせて線引きを作るほうが運用しやすくなります。

投稿規程対応と他ツール比較

IEEE Intelligent Transportation Systems SocietyのTransactions on Intelligent Transportation Systemsは、論文種別ごとの目安ページ数としてRegular Papersは10ページ、Short Papersは6ページ、Practitioner Papersは6ページ、Survey Papersは18ページを示しています。さらに、目安を超える場合でも追加は最大6ページまでで、最終採択後は超過1ページごとに$175.00の超過料金がかかると説明しています（参照*7）。

このようにページ数が費用に直結する投稿先では、PrismのようなLaTeXネイティブ環境で、図表の大きさや余白、文章量を調整しながら仕上げる価値が出ます。たとえば、本文を少し削るのか、図をまとめるのかで、ページ数が変わるからです。

他ツール比較の観点では、Prismは「論文の作業手順にAIを深く組み込む」方向が特徴です。TechCrunchは、Prismが人間の指導のもとで使われることを前提にし、CursorやWindsurfのようなコーディング用の作業画面に例えられると伝えています。さらにKevin Weilは、ソフトウェア工学が加速したのは優れたモデルだけでなく深いワークフロー統合のおかげだと語ったとしています（参照*1）。

比較の軸は、LaTeXが書けるかどうかだけではありません。原稿、引用、図表、やり取りを1つの流れとして扱えるかがポイントです。投稿規程の確認、AI使用の開示文の準備、重なりの点検など、提出までの作業をどこまで同じ場所で回せるかを基準にすると、チームに合う運用を決めやすくなります。

企業の導入検討では、機能面に加えて、情報の持ち出しをどう防ぐか、監査に備えて作業履歴をどう残すかも判断材料になります。論文の世界で求められる「開示」と「責任の所在」を前提に設計すると、DXの現場でも説明が通りやすくなります。

おわりに

OpenAIのPrismは、LaTeXを中心に、文章の改訂、先行研究の探索、図表づくり、共同作業をまとめて進める研究用の作業空間として整理できます（参照*1）。論文は部品が多いぶん、作業の行き来が増えやすいため、全文脈を踏まえた支援がどこまで効くかが運用の鍵になります（参照*1）。

一方で、AIの使用は開示が求められ、責任は著者に残ります（参照*4）。投稿先の規程、重なりの基準、図表やデータの扱いを確認しながら、チームのルールを先に作ってPrismへ載せると、論文執筆の流れを崩さずに活用しやすくなります。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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