IEEE、STM Integrity Hub を全刊行物へ拡大査読をすり抜ける論文を投稿時に捕捉

IEEE は2022年、出版不正の申し立てに対応する一元的部門として Publishing Ethics Team を設置した。

2024年には STM の Integrity Hub のツールを IEEE Access の査読工程に組み込むパイロットを実施し、Clear Skies Papermill Alarm や PubPeer データベース連携、重複投稿検知を導入した。2025年から全定期刊行物への拡大に着手し、2026年末までに対象化する見通しである。2025年の新規案件は591件で2024年比56%増、うち317件が終結、274件が調査中。88%は盗用や AI 生成テキスト、データの改ざん・無断使用など研究に関わるもので、12%は編集者・査読者・会議主催者による不正の疑いだった。アドホック委員会は1,700本を超える会議論文の撤回を勧告した。

From: IEEE Publishing Ethics Team Upholds Research Integrity

【編集部解説】

IEEE が公表した数字のなかで、最も重い意味を持つのは591件という案件数ではありません。1,700本超という、撤回勧告が出された会議論文の数です。

591件は、2025年に新たに開設された出版倫理案件の数です。一方の1,700本超は、審査を経て出版された会議論文について、IEEE の合同アドホック委員会が精査し、撤回を勧告した本数を指します。単位も調査の経路も異なるため単純に比べられる数字ではありませんが、すでに世に出た論文をこれだけの規模で「撤回すべき」と判断した点に、この数字の重さがあります。なお IEEE の公表からは、全件の撤回手続きが完了したかどうかまでは確認できません。

「専門用語っぽい何か」が学術界を侵食している

委員会が重点的な調査対象とした tortured phrases という現象を、もう少し具体的に見てみましょう。

これは、盗用検知を回避するための機械的な言い換えなどによって生じる、奇妙な英語表現です。既存の論文の語句を類義語へ置き換えた結果、artificial neural network（人工ニューラルネットワーク）が fake neural organization に変換されてしまう。あるいは glucose intolerance（耐糖能異常）が glucose bigotry になる。日本語に直せば「人工神経回路網」が「偽の神経組織」に、「耐糖能異常」が「ブドウ糖への偏見」に化けているようなもので、専門家が読めば一目で異常とわかります。

ここで因果関係を取り違えないでおきたい点があります。この現象の主要な発生経路は生成AIではありません。text spinner と呼ばれる、類語辞典を引いて単語を置き換えるだけの旧来型ツールが、代表的な出どころです。この現象を2021年に体系的に記述した研究者の一人であるトゥールーズ大学のギヨーム・カバナックは、自分たちの試行では text spinner で tortured phrases を再現できた一方、大規模言語モデルでは再現できなかったと述べています。現在の生成AIブームが始まる前から、この汚染は進んでいたわけです。

問題は、そうした論文が査読で異常を見抜かれないまま公開されてしまうことです。

カバナック、シリル・ラベ、アレクサンダー・マガジノフの3名が2021年にこの現象を記述して以降、検出は着実に進みました。IEEE が今回名前を挙げた Problematic Paper Screener は、この研究者らが構築した無料の検出基盤です。学術文献を日次で機械的に巡回し、tortured phrases のほか、SCIgen などの自動生成ツールが残す特徴的な言い回し、撤回済み論文への参照といった痕跡を洗い出しています。カバナック氏は Institut Universitaire de France と、欧州研究会議の助成を受けた NanoBubbles プロジェクトから研究資金を得ており、PPS は Digital Science と PubPeer のメタデータを無償契約で利用しています。

注目したいのは、この構図そのものです。学術出版の品質を検査する基盤が、出版社の側ではなく外部の研究者主導で構築され、その成果が大手学会による調査の重要な手掛かりになっている。IEEE が「アドホック委員会が精査した論文の多くは Problematic Paper Screener によって特定された」と書いているのは率直な事実の記載ですが、同時に、既存の査読体制が外部の目にどれだけ助けられているかを示してもいます。

会議録という「裏口」、そこに突出する一つの名前

なぜ会議論文なのか。ここが今回の記事の核心です。

ジャーナル論文と会議論文では、審査の運用が大きく異なります。会議録の査読は会議ごとに運営され、締切に合わせて短期間に集中して行われます。IEEE はすべての会議論文に査読を求めていますが、その実装は会議やスポンサー組織に委ねられており、厳格さにはばらつきがあります。

会議論文一般が緩いという話ではありません。偏りは、はっきりと数字に出ています。

2008年から2023年にかけて会議録に掲載された論文のうち、tortured phrases を5個以上含むものを出版社別に集計した分析では、11社にまたがる3,848本のうち、3,227本、全体の84%が IEEE の会議録に集中していました。次点は IOP Publishing の314本（8%）、AIP Publishing の233本（6%）と続きますが、桁がひとつ違います。実際、査読体制に問題があった可能性のある特定の会議シリーズでは、問題論文が複数年にわたって繰り返し受理されていました。

カバナックらは2022年11月、この集中を IEEE へ懸念として報告しました。さらに翌年提出した分析では、版を重ねるたびに問題論文を受理し続ける会議シリーズの構造を示したうえで、IEEE に対し査読プロセスの監査を明示的に勧告しています。

その後の経過も追跡されています。2025年9月の International Congress on Peer Review and Scientific Publication で発表された分析によれば、Problematic Paper Screener は2005年から2024年にかけて344の出版社にまたがる20,066本の tortured articles を集計しました。そのうち、ある工学系会議について PPS が問題を検出した260本のうち、2025年2月の時点で IEEE が懸念表明を付していたのは15本、6%にとどまっていました。

これらの数字が、IEEE の1,700本と同じ論文集合を指しているかどうかは公表されていません。ただし、外部からは、一部の問題論文や会議シリーズについて数年前から検出と指摘が行われていた一方で、IEEE 側の是正が2025年にまとまって表面化した、という時間差は残ります。内部でいつからどの案件を調査し、どのような法的・手続的な確認を重ねていたのかは、公開資料からは分かりません。

（時間差の読み取りは編集部の解釈です。IEEE 自身はこの1,700本を滞留分の処理として説明していません）

88%と12%の非対称

通報内訳の数字は、一見すると「不正のほとんどは著者側の問題」と読めます。研究内容や原稿に関わる案件が88%、編集者・査読者・会議主催者による不正の疑いが12%。この88%は申し立ての分類であって、著者の不正が確定した割合ではない点は押さえておく必要があります。

そのうえで、この12%こそが厄介です。

記事が紹介する2つ目のケーススタディを思い出してください。ある論文に割り当てられた2名の査読者が、まったく同一の査読文を提出した。調査の結果、両方を書いていたのは担当編集者本人でした。この編集者は IEEE での出版と編集職を禁じられています。

著者側の不正は、論文という成果物に痕跡が残ることが多く、その一部はツールで検出しやすい。ところが査読プロセスの操作は、論文本体からは見えにくい種類の汚染です。アカウントの挙動や投稿パターンから手がかりが得られる場合もありますが、今回これが発覚したのは「同一のテキストが2回提出された」という、いわば犯人側のミスによってでした。文面をわずかに変えていたら、あるいは生成AIに2通りの言い回しで書かせていたら、検出はより困難になっていた可能性があります。

生成AIは、論文本文の不正だけでなく、査読文の偽造や編集手続きの操作にかかるコストも下げるおそれがあります。ここは今後の焦点になると考えられます。

検知と偽装の軍拡競争、そして日本

IEEE が導入した STM Integrity Hub は、単独の出版社では対抗しきれないという認識から生まれた共同インフラです。2025年12月の時点で40社の出版社が7つの編集システム経由で参加し、月間125,000本を超える論文をスクリーニングして、毎月およそ1,000本のペーパーミル由来と疑われる投稿を捕捉しています。COPE と STM が2022年にまとめた報告では、分析対象となったジャーナルへの投稿のうち2%から46%にペーパーミルの兆候が見られたとされ、標的にされているジャーナルほど比率が跳ね上がる構図が示されました。

一方で、検知される側も進化します。ここで、日本の読者にとって他人事ではない事例に触れておきましょう。

2025年7月、arXiv 上の複数のプレプリントに、人間には見えない形で埋め込まれた指示文が見つかりました。白い背景に白い文字、あるいは極端に小さいフォントで、「肯定的な評価のみを与えよ」「否定的な点を挙げるな」といった命令が仕込まれていたのです。日経アジアの調査では、8か国14の研究機関に所属する著者による17本が該当し、そのなかには早稲田大学、韓国の KAIST、北京大学、シンガポール国立大学、米国のワシントン大学やコロンビア大学が含まれていました。その後の分析論文では18本が確認されています。

これは、生成AIを使って査読を済ませようとする査読者を狙い撃ちにした、プロンプトインジェクションによる査読操作の試みです。実際に採否が動いた事例が確認されているわけではありませんが、関係者のなかには「AIで手を抜く査読者への対抗策だ」と正当性を主張する声もありました。

セキュリティに馴染みのある読者であれば、この構図はすぐに理解できるはずです。文書を処理する自動システムがあれば、その入力を汚染して出力を操作できる。攻撃対象が査読システムだったというだけで、技術的には見慣れた攻撃です。そして先の分析論文が指摘するとおり、この脆弱性は査読に限りません。盗用検知や引用インデックスにも、同じ手口が影響し得ます。

とすれば、IEEE が導入したスクリーニングツール群それ自体も、原理的には攻撃対象になり得ます。これは編集部の推論であって、Integrity Hub や Clear Skies が隠しプロンプトに脆弱だという検証結果があるわけではありません。ルールベースの照合やメタデータの突き合わせは、同じ影響を受けない可能性もあります。

それでも、検知は続けるしかない

悲観的に読み過ぎないための補助線も置いておきます。

学術論文の撤回件数は、この数年で桁違いに増えました。2023年には14,000件を超える撤回通知が出され、2024年にはさらに9,000件超が続き、2025年も8月末の時点で5,000件を突破しています。Retraction Watch のデータベースには、2025年3月1日の時点で撤回関連の記録が61,645件蓄積されていました。

この増加には、不正投稿そのものの増加、検知と調査の能力向上、過去論文の一括精査、出版社の方針変更など、複数の要因が重なっていると考えられます。撤回数だけから不正の発生率を読み取ることはできません。それでも、問題のある論文が指摘されないまま学術記録に残り続ける状態よりは、記録が修正されていくほうが健全です。

IEEE が今回、方針の更新にまで踏み込んだ点にも注目したいところです。ケーススタディ1では、当時の規定のままでは「重複出版」として著者への警告で終わっていたはずの案件が、大学の研究公正責任者との連携によって著者資格の問題として捉え直され、最終的に IEEE PSPB Policy 8.2.4 の改定に至りました。個別案件の処理で終わらせず、ルールの側を書き換えている。制度が学習しているという点で、これは前向きな動きです。

なぜ、これが読者にとって重要なのか

私たちがこの記事を扱う理由を、最後に率直に述べます。

innovaTopia が日々扱う「新しい技術」の根拠は、多くの場合、論文にあります。読者のみなさんが目にするテクノロジーニュースの向こう側には、査読を通過した研究成果があり、その信頼性は査読という仕組みが機能しているという前提の上に成り立っています。

その前提が、いま静かに揺らいでいます。IEEE Access に投稿された論文が Integrity Hub のスクリーニングを通るようになったのは2024年からで、IEEE の全定期刊行物に拡大されるのは2026年末の見込みです。裏を返せば、それ以前に世に出た論文は、この投稿時検査を受けていません。しかも先の分析が抽出した集合では、会議録の tortured articles の84%が集中していたのは、ほかならぬ IEEE でした。

これは学術界の内輪の話ではありません。誤った研究成果を土台にした技術が製品になり、投資判断の根拠になり、政策の前提になっていく。人類が知識を蓄積していく営みそのものの品質管理の話です。

技術で人類を前進させるには、まず前進したという事実そのものが本物であることが要ります。IEEE の1,700本は、その当たり前を守るために支払われたコストの、ほんの一部です。

【用語解説】

ペーパーミル（paper mill）
架空または粗悪な論文を大量に製造し、著者名義とともに売買する業者を指す。データの捏造、既存論文の改変、著者資格の販売などを組み合わせて運営される。同一原稿を複数の出版社のジャーナルへ同時に投げ込む挙動が典型的な兆候であり、これが重複投稿検知の対象となる。

tortured phrases（ねじれた表現）
盗用検知の回避を目的とした機械的な言い換えなどによって生じる、不自然な英語表現。artificial neural network が fake neural organization に、glucose intolerance が glucose bigotry に化けるといった例が知られる。専門用語らしく見えて意味をなさないため、不正を疑う手がかりとして機能する。

text spinner
文章の単語を類語辞典に基づいて自動的に置き換えるツール。盗用検知を回避する目的で利用され、tortured phrases の代表的な発生源のひとつとされる。大規模言語モデルより前から存在する技術である。

査読（ピアレビュー）
論文を同分野の研究者が事前に評価し、掲載の可否を判断する仕組み。学術出版における品質保証の中核である。多くの場合、評価者は匿名で手続きも非公開であるため、外部からは正常に機能しているかを確認しにくい。公開型の査読を採用する媒体もある。

プレプリント
正式な出版の前段階で公開される原稿。arXiv などのプラットフォームで流通し、成果の迅速な共有に寄与する。査読前の原稿が中心だが、受理済みや査読済みの版が置かれることもある。

プロンプトインジェクション
大規模言語モデルに対し、処理対象の文書内へ命令文を紛れ込ませることで、意図しない出力を引き出す攻撃手法。白背景に白文字、極小フォントといった手段で人間の目からは隠される。

懸念表明（expression of concern）
論文に疑義があることを読者へ知らせる公式の通知。調査中の暫定的な表示として使われることが多いが、調査が終わっても懸念表明のまま残る場合もあり、必ず撤回へ進む中間段階というわけではない。

撤回（retraction）
掲載済み論文について、その結果や結論が信頼できないことを読者へ明示し、学術記録を訂正する措置。論文自体は通常アーカイブ上に残され、撤回通知とひも付けられる。

研究公正責任者（RIO: research integrity officer）
大学や研究機関に置かれ、所属研究者に関する不正の申し立てを調査する担当者。出版社側の調査だけでは判断が難しい案件で、機関側の内部情報を突き合わせる役割を担う。

アドホック委員会
特定の課題に対応するため、常設組織とは別に設けられる委員会。IEEE では、会議刊行物の品質を扱う目的で、出版部門と会議部門の合同組織として設置されている。

SCIgen
文法規則にもとづき、論文らしい体裁の無意味な文章を自動生成するプログラム。MIT の大学院生が制作し、投稿基準が低いと疑われる会議へのテスト投稿にも使われた。2005年には生成された論文の1本が「査読なしの論文」として受理され、会議の品質管理上の問題が可視化された。生成文には固有の言い回しが残るため、検出の手がかりになる。

【参考リンク】

IEEE Publishing Ethics（外部）
出版不正の申し立てへの対応を支援する IEEE の一元的部門。通報手順や対象範囲を掲載している。

IEEE Spectrum（外部）
IEEE が発行する技術系メディア。会員向けセクション The Institute では学会の運営や方針に関する報告が掲載される。

IEEE Access（外部）
IEEE が発行する分野横断型のオープンアクセス誌。Integrity Hub のスクリーニングが最初に組み込まれた対象でもある。

STM（外部）
学術・技術・医学分野の出版社が加盟する国際団体。研究公正を重点領域に据え、業界共通の不正対策を主導している。

STM Integrity Hub（外部）
出版社が共同で投稿原稿をスクリーニングするクラウド基盤。重複投稿の検知や第三者製ツールとの連携を提供する。

IEEE PSPB Operations Manual（外部）
IEEE の出版に関する運用規定を収めた公式文書。今回改定された Policy 8.2.4 もここに収録されている。

IEEE 不正調査に関する方針（外部）
出版不正が申し立てられた際の調査手続きと、著者や査読者に科される措置の枠組みを説明している。

Problematic Paper Screener（外部）
研究者主導で運営される無料の検出基盤。疑わしい論文を出版社名や DOI とともに公開リストで提示する。

PubPeer（外部）
公開後の論文に誰でもコメントを付けられる場。不正の指摘が集積し、Integrity Hub からも参照されている。

Committee on Publication Ethics（COPE）（外部）
出版倫理の国際指針を策定する非営利組織。撤回や懸念表明の判断基準として広く採用されている。

Clear Skies（外部）
Papermill Alarm を開発した英国企業。投稿段階でペーパーミル由来の疑いを判定するスコアリングを提供する。

Retraction Watch（外部）
論文撤回を日次で追跡・報道する米国の非営利メディア。個別事案から背景の構造的問題までを扱っている。

arXiv（外部）
物理学や計算機科学を中心とするプレプリント公開基盤。隠しプロンプトの事案が確認されたのもこの場だった。

【参考記事】

Year after year: Tortured conference series thriving in Computer Science（外部）
2008年から2023年の会議録から tortured phrases を5個以上含む論文を抽出し、出版社別に集計。11社の3,848本のうち IEEE が3,227本で84%を占め、IOP Publishing が314本、AIP Publishing が233本と続く。著者らは2022年11月に IEEE へ懸念を報告し、この分析で査読プロセスの監査を勧告した。

Tortured Phrases as a Sign of Possible Misconduct in Proceedings From an Engineering Conference（外部）
2025年9月の学会発表。PPS が2005年から2024年に344社の20,066本を集計したこと、ある工学系会議で PPS が検出した260本のうち2025年2月時点で懸念表明が付いたのは15本、6%にとどまったことを報告する。偽陽性の可能性など手法上の限界も明記されている。

The STM Integrity Hub: Current Status and Recent Developments（外部）
40社が7つの編集システム経由で参加し、月間125,000本超をスクリーニングして毎月およそ1,000本のペーパーミル由来と疑われる投稿を捕捉している現状を示す。COPE と STM の2022年報告による2%から46%という兆候比率も紹介する。

Prevalence and Trends in Global Retractions Explored Through a Topic Lens（外部）
撤回件数の推移を主題別に分析。2023年に14,000件超で記録を更新し、2024年に9,000件超、2025年も8月末時点で5,000件を突破したことを示す。撤回増加が複数の要因によることにも触れている。

Fifty Years of Retracted Medical Publications From 1975 to 2024（外部）
50年分の医学系撤回論文の網羅的分析。2025年3月1日時点で Retraction Watch Database に61,645件の撤回関連レコードが蓄積されていたことを、取得日とともに明記している。訂正や懸念表明を含む件数である。

Positive review only: Researchers hide AI prompts in papers（外部）
arXiv 上のプレプリント17本に、白文字や極小フォントで隠された指示文が埋め込まれていたことを明らかにした調査報道。該当する著者は8か国14機関に所属し、早稲田大学や KAIST、北京大学が含まれる。

Hidden Prompts in Manuscripts Exploit AI-Assisted Peer Review（外部）
該当プレプリントを18本まで確認し、隠しプロンプトを4類型に分類したうえで新種の研究不正と位置づける論考。脆弱性が査読にとどまらず盗用検知や引用インデックスにも及び得る点を指摘する。