literature-review

文献レビュー

定められたトピックに関する学術研究を体系的に発見、抽出、統合します。

このスキルと他のスキルの使い分け

必要なこと	スキル
研究分野を調査し、複数の論文を統合する	literature-review (this skill)
単一の論文の手法と主張を批判的に検討する	research-critique
原稿の書式、構成、引用を監査する	manuscript-review
原稿の数値がコードに基づいていることを検証する	manuscript-provenance
クエリに合致する論文を arXiv で検索する	arxiv-search (utility)

ワークフロー

フェーズ 1：スコープの定義

検索を始める前に、レビューの範囲を定めます。

1. 研究課題 — レビューではどのような具体的な問いに答えますか？曖昧なトピックからは曖昧なレビューが生まれます。「X の手法にはどのようなものがあるか」よりも、「ドメイン Z 全体で、X の手法を指標 Y に基づいて比較するとどうなるか」のほうが明確です。
2. 採用基準 — 対象とする条件を定めます。
   • 対象期間（例：2020 年～現在）
   • 出版物の種類（査読済み、プレプリント、またはその両方）
   • ドメイン／カテゴリ（例：cs.CL、cs.AI）
   • 関連性の最低基準
3. 除外基準 — 対象外とする条件を定めます。
   • 関連性が間接的な研究
   • 明示的に含める場合を除き、一次情報源ではないもの（ブログ記事、チュートリアルなど）
   • 重複版、または更新版によって置き換えられたもの
4. 期待する成果物 — レビューをどのような形式にしますか？叙述的な統合、表形式の比較、ギャップ分析、注釈付き文献目録、または関連研究のセクションなどが考えられます。

次に進む前に、スコープをユーザーに提示して確認を得ます。

フェーズ 2：検索と発見

利用可能な情報源を横断して検索します。単一クエリでは見落としが生じるため、具体性を変えた複数のクエリを使います。

一次情報源：arXiv（arxiv-search ユーティリティ経由）

uv run --with arxiv python scripts/arxiv_search.py "QUERY" --max-results 30 --sort-by relevance

クエリを体系的に変えて検索します。

• 幅広いトピックのクエリ："retrieval augmented generation"
• 分野を絞ったクエリ：ti:retrieval AND abs:generation AND cat:cs.CL
• 著者を軸にしたクエリ：au:lewis AND abs:retrieval（主要な著者が分かっている場合）
• 新しさを軸にしたクエリ：同じ語句に --sort-by submitted を指定

二次情報源（ウェブ検索／取得経由）：

• Semantic Scholar API：https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search?query=QUERY&limit=20&fields=title,authors,abstract,year,citationCount,externalIds
• Google Scholar（ウェブ検索経由）：site:scholar.google.com QUERY
• Connected Papers（引用ネットワークの調査）：https://www.connectedpapers.com/search?q=QUERY

スノーボール戦略：

• 前方スノーボール：主要論文を引用している論文を探します（Semantic Scholar の citations エンドポイントを使用）。
• 後方スノーボール：主要論文の参考文献をたどります。
• 被引用数は影響力を示す指標として使い、品質の指標とはみなしません。

フェーズ 3：スクリーニングと絞り込み

発見した各論文に対して、フェーズ 1 の採用基準と除外基準を適用します。

スクリーニング表を作成します。

#	ID	タイトル	著者	年	関連性あり？	理由
1	2301.07041	Paper Title	Author et al.	2023	はい	研究課題に直接取り組んでいる
2	2302.12345	Other Paper	Author B	2023	いいえ	関連性が間接的 — Y ではなく X に焦点を当てている

ルール：

• まずタイトルと要旨でスクリーニングします。判断が難しい場合に限り、論文全文を読みます。
• 判断に迷った場合は採用します。後から論文を除外するほうが、見落とすよりもコストが低いためです。
• 除外理由を記録します。レビューの限界に関するセクションで役立ちます。
• 複数の検索クエリで見つかった論文には、関連性が高い可能性があることを示すフラグを付けます。

フェーズ 4：データ抽出

採用した論文ごとに、構造化された記録を抽出します。

- id: "2301.07041"
  title: "Paper Title"
  authors: ["Author One", "Author Two"]
  year: 2023
  venue: "NeurIPS 2023"
  research_question: "How does X affect Y?"
  methodology: "Controlled experiment with N=1000"
  key_findings:
    - "Finding 1 with quantitative result"
    - "Finding 2 with effect size"
  limitations: "Single-domain evaluation"
  relevance_to_rq: "Directly compares methods A and B on metric Y"
  citation_count: 142

抽出時の方針：

• 論文が実際に示している内容を記録し、示していると主張する内容は記録しません。
• 実証的な知見（データに裏付けられたもの）と解釈上の主張（著者による位置づけ）を区別します。
• 論文間の比較を可能にする方法論の詳細（データセット、指標、ベースライン）を記録します。
• 採用した論文が pdf_url から入手できる場合は、抽出のために本文を読みます。採用した論文について、要旨だけから抽出してはいけません。

フェーズ 5：統合

抽出した記録を構造化された分析にまとめます。統合方法は、フェーズ 1 で指定された出力形式によって異なります。

テーマ別統合 — テーマ、アプローチ、または知見ごとに論文をグループ化します。

• 論文間で繰り返し見られるテーマを特定します
• 論文が一致している点、意見が分かれている点、異なる側面を扱っている点を記します
• 方法論の傾向（どのアプローチが普及しつつあるか、または勢いを失いつつあるか）を明らかにします

比較統合 — 比較表を作成します。

手法	論文	データセット	指標	結果	限界
Method A	[1], [3]	D1	F1	0.85	特定のドメインに限定
Method B	[2], [4]	D1, D2	F1	0.82	X が必要

時系列統合 — 分野の発展を整理します。

• 時点 T における知見の状況はどのようなものだったか
• 何が、なぜ変化したのか
• 分野はどこに向かっているのか

ギャップ分析 — 未解決の課題を特定します。

• 既存研究で提起されているものの、回答されていない問い
• 方法論上のギャップ（問題 Y に対してアプローチ X を試した研究がないなど）
• ドメイン上のギャップ（ドメイン A では研究されているが、B では研究されていないなど）
• 未解決のまま残されている研究間の矛盾

フェーズ 6：出力

フェーズ 1 で指定された形式でレビュー文書を作成します。

叙述型レビューの標準構成：

1. はじめに — 研究課題、対象範囲、レビューの動機
2. 検索方法 — 検索したデータベース、使用したクエリ、採用・除外基準、スクリーニング結果（N 件発見 → N 件をスクリーニング → N 件採用）
3. 知見 — 採用した論文のテーマ別または時系列の統合
4. 考察 — 分野横断的な分析、傾向、矛盾、ギャップ
5. 本レビューの限界 — 検索範囲の制約、潜在的なバイアス、入手できなかった論文
6. 参考文献 — 採用したすべての論文の完全な引用情報

表形式レビューの標準構成：

1. 要約表（採用したすべての論文と主要なメタデータ）
2. 比較マトリクス（手法 × 指標 × 結果）
3. ギャップ分析表（問い × 網羅状況）
4. 参考文献一覧

引用形式： 本文中では Author et al. (Year) を標準とし、末尾に完全な参考文献を記載します。指定がある場合は、ユーザーが指定した形式（APA、Chicago、IEEE）に合わせます。

品質チェック

レビューを提出する前に、以下を確認します。

• 採用したすべての論文に、構造化された抽出記録がある
• 統合に含まれるすべての主張を、少なくとも 1 つの抽出した知見までたどれる
• ギャップ分析で、具体的な研究機会を少なくとも 1 つ特定している
• レビュー自体の限界（検索範囲、アクセス、バイアス）を認めている
• 引用形式が全体を通して統一されている
• スクリーニングで除外した論文を引用していない
• 論文間の矛盾を記載し、一方を選んで暗黙のうちに解消していない

エッジケース

状況	対応
論文がほとんど見つからない（5件未満）	この分野はまだ新しい可能性があります。その旨を明記してください。検索語を広げるか、そのトピックが別の用語で呼ばれていないか確認してください。隣接分野も検討してください。
論文が多すぎる（100件超）	選定基準を厳しくしてください。主要な発表先、最近の年、または引用数の多い論文に絞ることを検討してください。網羅的なレビューではなく、スコーピングレビューを作成してください。
ユーザーがトピックではなく論文リストを提示する	フェーズ2（検索）を省略してください。提示されたリストを使って、フェーズ3（スクリーニング）から始めてください。
ユーザーが自身の論文向けに関連研究のセクションを求める	ユーザーの貢献が明確になるように統合してください。ユーザーの研究が基盤とするアプローチ、競合する代替案、解消するギャップごとに整理してください。
主要な論文の全文にアクセスできない	要旨から情報を抽出し、その制約を明記してください。方法論の詳細を捏造しないでください。抽出記録では、要旨のみを参照した論文を明示してください。
学際的なトピック	複数のカテゴリ接頭辞を使って検索してください。同じ概念に対し、分野によって異なる用語が使われる場合は明記してください。
ユーザーが「簡単な」文献レビューを求める	フェーズ2では検索クエリを1つに絞り、フェーズ3ではタイトルのみでスクリーニングし、フェーズ4では要旨のみから情報を抽出してください。出力はシステマティックレビューではなく、予備的な調査として明示してください。