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投稿先の選定

投稿先を誤ることは、学術出版において最も大きな損失につながるミスのひとつです。投稿先に適さない論文は、デスクリジェクトされたり、貢献を理解していない査読者によって早々に不採択になったりします。

目標は、最も権威のある投稿先を狙うことではありません。論文を読む査読者に、自分の貢献が最も伝わりやすい投稿先を見つけることです。

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ワークフロー

1. 貢献を特徴づける

投稿先と照らし合わせる前に、以下の観点から論文を分類します。

貢献の種類

• 新しい手法（アーキテクチャ、アルゴリズム、損失関数、学習手順）
• 新しい分析または理論（境界、計算量、表現力、汎化）
• 新しいデータセットまたはベンチマーク
• 実証研究またはサーベイ（何が機能し、何が機能しないか、どの規模で機能するか）
• 応用またはシステム（実運用されているシステム、実社会への影響）
• 否定的な結果または再現研究

分野

• ML 理論／最適化
• ディープラーニング（教師あり、自己教師あり、生成）
• NLP／言語モデル
• コンピュータービジョン
• 強化学習
• グラフ学習
• マルチモーダル／オーディオ／音声
• ロボティクス／身体性 AI
• データマイニング／知識発見
• AI システム／効率性／推論

評価方法

• 合成データと実データのベンチマーク、およびアブレーション
• 単一の大規模ベンチマーク（リーダーボード）
• 理論的証明と小規模な実証例
• 大規模な人間による評価
• 運用指標（レイテンシ、コスト、実際のユーザー）

論文の長さと範囲

• フルペーパー（8～12 ページ）
• ショートペーパー／Findings ペーパー（4 ページ）
• ワークショップペーパー（4～6 ページ）
• ジャーナル（ページ数制限なし）

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2. 投稿先の系統と照合する

以下は大まかな目安として活用してください。投稿先の傾向は変化するため、投稿前に必ず最新の CFP と最近の採択論文を確認してください。

トップクラスの ML カンファレンス（理論＋手法＋実証）

投稿先	特に適した内容	備考
NeurIPS	新しい手法、理論、分析、大規模な実証評価	対象範囲が非常に広く、投稿数も多い。理論面の基準は高い
ICLR	ディープラーニング手法、表現学習、LLM	コミュニティ主導の査読。OpenReview による透明性
ICML	理論的根拠または実証的な厳密さを備えた手法	最適化と理論のコミュニティが強い
AISTATS	確率モデル、統計的 ML、ベイズ手法	規模は小さめで、査読が迅速。理論に親和的
COLT	純粋な ML 理論、PAC 学習、オンライン学習	理論のみ。実証評価のみの論文は対象外
UAI	確率的グラフィカルモデル、因果推論、不確実性	規模は小さめで、確率的推論のコミュニティが強い

NLP／言語

投稿先	特に適した内容
ACL / EMNLP / NAACL	中核的な NLP タスク、言語モデル分析、データセット、応用
EACL	同じ対象範囲。欧州のコミュニティ。競争率が低い場合もある
CoNLL	構造化予測、言語学的な NLP
Findings of ACL/EMNLP	メイントラックには採択されなかったが、質の高い研究。幅広く採択される

コンピュータービジョン

投稿先	特に適した内容
CVPR	ビジョン手法、大規模な実証評価、応用
ICCV / ECCV	同様の対象範囲。隔年開催。理論を重視する場合もある
WACV	下位のカテゴリ。堅実な応用研究に適している

AI／データマイニング／応用

投稿先	特に適した内容
AAAI	幅広い AI、応用研究、プランニング、知識表現
IJCAI	AAAI と同様。より国際的な対象範囲
KDD	データマイニング、大規模システム、産業応用
WWW	ウェブ規模のシステム、グラフ学習、推薦
WSDM	情報検索、推薦、検索
ICDM	データマイニング、パターン認識

ジャーナル（投稿するタイミング）

• JMLR：理論または実証に重点を置いた、長編のML研究向けです。ページ数の上限はなく、審査は遅めですが、高く評価されています。
• TMLR：審査が迅速なMLジャーナルです。会議で不採択になった堅実な貢献も受け付けており、投稿先の名声による偏りはありません。
• TACL：NLPジャーナルです。審査は迅速で、論文集はACL／EMNLPで公開されます。
• AIJ：幅広い領域のAI研究を扱います。審査は遅めです。

次の場合はジャーナルを利用しましょう。論文が会議のページ数上限を超える場合、否定的な結果や再現研究の場合、貢献を十分に示すのにより多くのページが必要な場合、または複数回不採択になり、コミュニティ内で適切な投稿先が見つかっていない場合です。

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3. 適合性と現実的なティアを評価する

候補となる上位2～3件の投稿先について、次の点を評価します。

貢献との適合性

• この投稿先の主要論文は、今回の貢献と似た内容ですか？
• このコミュニティの査読者は、論文の中心的な主張を理解し、価値を認めてくれますか？
• 評価プロトコルは、このコミュニティが期待するものですか？

現実的なティア

• 採択率はどのくらいですか？（NeurIPS 約25％、ICLR 約30％、ICML 約27％、ACL 約25％、CVPR 約25％）
• 近年、この投稿先で採択された論文のうち、最も弱いものはどれですか？
• この投稿先の査読者が最も強く指摘しそうな懸念は何ですか？また、論文でそれに答えられますか？

締切との適合性

• 次回の投稿締切はいつですか？
• 論文を投稿可能な状態にするには、どの程度の改訂が必要ですか？
• より早くフィードバックを得るために、ワークショップという選択肢はありますか？

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4. ワークショップとメイントラック

次の場合はワークショップが適しています。

• 論文に核となるアイデアはあるものの、メイン論文としては実験が不十分な場合。
• 貢献が学際的で、単一領域の投稿先では誤解される可能性がある場合。
• 専用のワークショップがあるニッチなコミュニティを対象としている場合。
• メイン投稿に向けて仕上げる前にフィードバックが欲しい場合。

次の場合はワークショップは適していません。

• 論文がすでにメイントラックの品質に達している場合。ワークショップで採択されても、何も得られません。
• アイデアが確かなものでなければ、ワークショップでも不採択になる場合。

ワークショップの論文集は通常、非アーカイブ扱いです。その後、メインの投稿先に投稿できます。

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5. 不採択後の再投稿戦略

不採択後、再投稿する前に次の手順を踏みます。

1. 査読コメントを読む。 最も厳しい指摘ではなく、最も本質的な懸念を見つけます。
2. 修正するか、枠組みを変えるかを決める。 追加実験が必要な論文もあれば、別のコミュニティに向けて異なる枠組みで提示する必要がある論文もあります。
3. 投稿先の変更を検討する。 NeurIPSの査読者3人から「理論的な深みが足りない」と指摘された場合は、理論面を強調してICMLに投稿するか、長編の論文としてJMLRに投稿することを検討します。
4. コミュニティを変える場合は、意図的に枠組みを変える — 技術的な指摘を修正するだけでは不十分です。文章作法（枠組み、専門用語、定量的な証拠の密度、定番の引用文献、構成）はコミュニティによって異なります。部外者が書いたように読める論文は、査読者が明言しない「適合性」の理由で評価を下げられます。別のコミュニティに投稿し直す場合は、references/cross-community-writing-norms.mdに沿って作業します。まず序論を書き直します（枠組みを担う部分であり、学際的な著者がほぼ必ず書き直す箇所です）。次に、投稿先に合わせて専門用語、証拠の密度、定番の引用文献を調整します。「会場X向けに書き換えて」というLLMへの一度きりの指示に頼ってはいけません。LLMは投稿先に合わせるのではなく、コミュニティ間で文章を均質化する傾向があります。チェックリストを使って方向性を定め、人間の目で適合性を確認してください。
5. 何も変えずに再投稿してはいけません。 変更なしで投稿した論文は、同じ理由で不採択になります。

よくある再投稿の経路：

• NeurIPSで不採択 → 改訂 → ICLR（時期が合えば同じ投稿サイクル）
• ICMLで不採択 → 実験を追加 → NeurIPS
• ACLで不採択 → 枠組みを改訂 → EMNLP
• メイントラックで不採択 → 短縮 → Findings
• Findingsで不採択 → ジャーナル（NLPの場合はTMLRまたはTACL）

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出力形式

# Venue Targeting: [Paper title / one-line description]

## Contribution profile
- Type: [method / theory / dataset / empirical study / system / negative result]
- Domain: [field]
- Evaluation: [benchmark types]
- Length: [full paper / short / journal-length]

## Recommended venues (ranked)

### 1. [Venue]
- Fit: [why this community will understand and value the contribution]
- Risks: [what reviewers will push back on]
- Next deadline: [approximate]
- Tier realism: [honest assessment]

### 2. [Venue]
...

### 3. [Venue]
...

## Workshop options (if applicable)
- [Workshop] at [Venue]: [why]

## If rejected from #1
[Concrete resubmission path and what to fix]

## Open questions
[What the user needs to clarify before a final venue decision]

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品質基準

優れた投稿先の推薦は、改訂に3～6か月を費やすことになるミスマッチを防ぐものであるべきです。ティアの現実性について正直に伝え、査読者の期待を具体的に示し、第一候補で不採択になった場合の具体的な計画を提示してください。