citation-auditor について
Citation Auditorは、学術文書の参考文献と引用の使い方を確認するスキルです。書誌情報を照合し、出典が引用された主張を裏付けているかを調べ、欠落や不整合を指摘します。
主な機能
- 01論文の題名、著者、年、掲載先の確認
- 02引用と裏付ける主張の照合
- 03重要な知見の原典の追跡
- 04引用のない事実記述の特定
- 05重複や不整合のある文献の検出
活用シーン
- 01提出前の参考文献リストの確認
- 02特定の主張を支える引用の検証
- 03論文草稿で不足している出典の発見
- 04参考文献情報と形式の統一
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/citation-auditorを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
引用監査
引用の誤りは書式の問題ではなく、事実の誤りです。存在しない論文を引用したり、論文が実際には述べていないことを主張したりすると、研究全体の信頼性が損なわれます。
最も危険な引用の誤りは、次の2つです。
- 捏造された引用：もっともらしく聞こえるものの存在しない論文、または著者名・タイトル・年・掲載先が異なる論文です。
- 主張と引用の不一致：引用された論文が、提示されている具体的な主張を実際には裏付けていません。
どちらもよく見られ、ざっと目を通しただけでは見過ごされますが、注意深い査読者や編集者には見つかります。
ワークフロー
1. 確認が必要なものを洗い出す
ユーザーから次の情報を集めます。
- 参考文献リスト（BibTeX、参考文献一覧、または本文中の引用）。
- 論文本文、または少なくとも各引用を含む文。
- ユーザーが誤りを疑っている特定の引用。
全文を入手できない場合は、存在確認のために参考文献項目そのものを確認し、主張との整合性確認のために該当する主張の文を提示するよう依頼します。
2. 存在確認（各論文が実在することを確かめる）
参考文献の各項目について、次を確認します。
| 項目 | 確認内容 |
|---|---|
| タイトル | 実在する論文の正確なタイトルと一致しているか。もっともらしい言い換えではないか |
| 著者 | 著者の一覧と順序が一致しているか。特に筆頭著者を確認します |
| 年 | 出版年が正しいか |
| 掲載先 | 会議名・ジャーナル名と略称が正しいか |
| 巻・ページ | ジャーナルの場合、実際の出版物と一致しているか |
| arXiv ID | arXiv として引用されている場合、IDが存在し、論文と一致しているか |
| URL/DOI | 記載されている場合、正しい論文にアクセスできるか |
各論文を調べるには、利用可能な検索ツール（Alphaxiv MCP、ウェブ検索）を使用します。記憶だけに頼らないでください。LLM の学習データには、権威があるように聞こえる捏造された引用のパターンが含まれています。
直接検索して確認できない論文は、未検証として指摘します。タイトルが妥当に聞こえるという理由だけで、論文が実在すると判断しないでください。
注意すべきよくある捏造のパターン：
- 実在する研究者の名前と、その研究者が執筆していないタイトルの組み合わせ。
- 実在する掲載先ともっともらしいタイトルに、誤った年が組み合わされている。
- 実在する論文タイトルに、誤った筆頭著者が記載されている。
- 掲載先の名称がわずかに異なる（例：「Proceedings of NeurIPS 2020」と記載されているが、実際は ICML）。
3. 主張と引用の整合性を確認する
本文中の引用ごとに、それが裏付けるはずの具体的な主張を取り出し、引用された論文が実際にその主張をしているか確認します。
主張と引用の組み合わせを一つずつ確認します。
Claim: "Transformer models scale predictably with compute [Smith et al., 2020]."
→ Does Smith et al. (2020) actually report scaling laws for transformers?
→ Is this the original source of the scaling law claim, or a secondary citation?
よくある不一致のパターン：
引用の伝言ゲーム：論文Aがある結果を提案します。論文BはAを少し言い換えて引用します。論文Cは、その言い換えをAの元の主張であるかのように引用します。論文Dの段階では、主張はAが実際に証明した内容から大きくずれています。必ず元の出典までたどって確認します。
過度に広い帰属：Xについて通りすがりに言及している論文を、Xを結果として確立した論文であるかのように引用します。
適用範囲の不一致：引用された論文ではデータセットYでXが示されているのに、主張では「Xは一般に成り立つ」としています。
否定的な結果を肯定的な根拠として引用：主張に反論している論文、または結果が一様ではないことを示した論文を引用します。
よく知られた結果に対する誤った論文の引用：特定の原著論文に属する結果について、サーベイ論文やチュートリアルを引用します。
不一致が見つかった場合は、それぞれについて次を記載します。
- 主張の内容。
- 引用された論文が実際に述べている内容。
- 使用すべき正しい引用（判明している場合）、または引用を見つける必要があること。
4. 引用の正確性チェック
基礎的な成果や広く知られている成果について、引用が原典を指していることを確認します。
- 手法：その手法を導入した論文を引用します。広く知られるきっかけとなった後続論文ではありません。
- データセット：データセットの論文を引用します。そのデータセットをたまたま使用した論文ではありません。
- アルゴリズム：元となるアルゴリズムを発表した論文を引用します。ライブラリや実装ではありません。
- 結果／実証的知見：その知見を最初に報告した論文を引用します。追試した論文ではありません。
手法の説明として後続の論文のほうが読みやすく、理解しやすい場合は、その論文を引用してもかまいません。ただし、功績の明示が重要な場合は、原典も併せて引用します。
5. 引用漏れチェック
論文の本文を確認し、以下の箇所を探します。
- 引用のない先行研究に関する事実の主張（「言語モデリングでは、Transformer が RNN を上回ります」など）。
- 出典のない数値的な主張（「ImageNet で精度が 90％を超える」など）。
- 引用のない手法、データセット、ベンチマークの名称（BERT、ImageNet、BLEU などの初出箇所）。
- 「知られているように」や「広く認められているように」といった表現。これらには引用が必要です。引用を付けない場合は、こうした表現を削除する必要があります。
引用が必要な箇所ごとに、不足している引用を記し、見つけるための検索語を提案します。
6. 形式と一貫性のチェック
以下を確認します。
- 重複した項目：同じ論文が異なるキーで引用されていないか。
- 会議名の不一致：「NeurIPS」、「Advances in Neural Information Processing Systems」、「NIPS」などが混在していないか。一つの表記に統一します。
- arXiv 版と出版版：出版版がある場合は、プレプリントよりも出版版を優先します。arXiv 版のみが引用されているものの、出版版が存在するケースを記録します。
- 著者名の不一致：同じ著者が、ある項目では「J. Smith」、別の項目では「John Smith」と表記されていないか。
- 必須項目の不足：ジャーナル論文で巻号やページが欠けていないか。会議論文で booktitle が欠けていないか。
出力形式
# Citation Audit Report
## Summary
- Total citations checked: [n]
- Verified: [n]
- Unverified / potentially hallucinated: [n]
- Claim-citation mismatches: [n]
- Missing citations: [n]
- Format issues: [n]
---
## Unverified or hallucinated citations
### [Key: AuthorYear]
- Claimed: [title, authors, venue, year]
- Finding: [could not verify / found different title / found different authors / etc.]
- Action: [search for correct paper / remove / replace with verified alternative]
---
## Claim-citation mismatches
### Claim: "[exact quote from paper]" [Key]
- What the cited paper actually says: [description]
- Problem: [telephone distortion / scope mismatch / wrong paper / etc.]
- Suggested fix: [correct citation / revised claim / both]
---
## Missing citations
### "[quote from paper]"
- Problem: factual claim with no citation
- Suggested search: [query terms to find the right paper]
---
## Attribution issues
### [Claim]
- Currently citing: [Key] ([secondary source / follow-up / survey])
- Should cite: [original paper — if known]
---
## Format issues
- [Key]: [specific problem and fix]
---
## Verified (no issues)
[List of keys confirmed correct — or "all remaining entries"]
検索ツールの使用
引用を検証する場合は、以下の順に検索します。
- Alphaxiv / arXiv 検索：ML、NLP、CV、統計学の論文を検索します。まずタイトルで検索し、次に著者と発表年を照合します。
- ウェブ検索：arXiv 以外の論文を探す場合や、arXiv のプレプリントが出版された会議・ジャーナルを確認する場合に使用します。
- Semantic Scholar / Google Scholar：被引用数やリンクされたメタデータを確認します。
異なる検索方法で 2 回独立して試しても論文が見つからない場合は、未検証としてフラグを付け、ユーザー自身で原典を探すよう提案します。
学習データに基づく知識だけで、引用の存在を確認したと判断してはいけません。引用を確信を持って記憶していても、それは検証にはなりません。
品質基準
適切な引用監査とは、参考文献のすべてが実在し、所在を確認できる論文に対応していること、本文中の主張が引用先の論文で実際に示されている内容に裏付けられていること、そして事実に関する主張に引用漏れがないことを意味します。読者がすべての引用をたどり、論文が主張する内容を正確に確認できる必要があります。