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\Volume{32}
\Number{4}
\Month{December}
\Year{2025}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}

\setcounter{page}{1348}

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%%%%   タイトル部分                                      %%%
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\jsubject{学会記事}
\jtitle{ACL Rolling Review Editor-in-Chief で得た経験の共有}
\jauthor{鈴木　　潤\affiref{Author_1}}
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% 英語タイトル・英語著者名
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\etitle{Reflections on Serving as Editor-in-Chief of the ACL Rolling Review}
\eauthor{Jun Suzuki\affiref{Author_1}} 
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\headauthor{鈴木}
\headtitle{ARR EiCで得た経験の共有}

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%%%% 所属
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\affilabel{Author_1}{東北大学}{Tohoku University}




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\begin{document}
\maketitle

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\section{はじめに}
ACL Rolling Review（通称ARR）は，計算言語学あるいは自然言語処理に関する国際的な学会であるAssociation for Computational Linguistics (ACL) に属する国際会議，例えば，ACL，EMNLP，NAACL，EACL，AACLなど，いわゆるACL系と総称される国際会議の統合的査読システムとして誕生した．
2024年の国際会議から，各会議への直接投稿との併用を廃止し，ARR単独での運用が本格化した\footnote{ARRが開始された直後に一時期ARR単独の投稿受付を実施した時期があったが，制度移行に対する学会員からの不満が大きく，一度直接投稿との併用に戻し，ARRの浸透を経て改めて2024年よりARR単独運用が再開され，今のところこの方針が続く見通しである．}．
また，ACL系に属さない自然言語処理関連の国際会議のARRへの参入を一部受け入れており，柔軟な運用となっている．

著者はARRのEditor-in-Chief (EiC) として2023年4月頃から活動を開始し，これまでに3回のARRサイクル（うち2回はACL-2024とACL-2025の最終投稿サイクル）において主担当としてARRの運用を担った．
ARRの基本的な制度やワークフローなどに関しては，本学会の学会記事として既に寄稿されていることもあり\cite{Raj_Dabre2022}，本稿では，ARRの基本的な理念や仕組みなどを改めて語ることはしない．
ここでは，自身がEiCとして2年半ほど活動したなかで得た知見・経験や，起こった様々な事象から，有益と思われる事例や出来事を共有する．

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%%% fig 1
\begin{figure}[t]
  \begin{center}
  \includegraphics{32-4ia39f01.eps}
  \end{center}
  \caption{ARR Dashboardに掲載されている投稿数の推移を示す図のスクリーンショット}
  \label{fig:arr-stats}
\end{figure}
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\section{投稿数の増大}
ARR Dashboard（または ARR Statistics）\footnote{\url{https://stats.aclrollingreview.org/}}では，これまでのARRへの投稿数や，再投稿によるスコア変化，査読スコア変動の統計などをまとめて一般公開しており，論文改稿の影響や査読者の審査傾向を観察・分析できる．
当該ページにある投稿数の推移を表す図のスクリーンショットを図\ref{fig:arr-stats}に示す．
2024年から，各国際会議への直接投稿がなくなりARRに一本化されたことによる影響もあり，投稿数が大幅に増加傾向にある．
特にACLとEMNLPへの最終提出期限となるサイクルである2月と5，6月では投稿数が顕著に増えたことが見て取れる．
これは，直接投稿がなくなったことだけに起因するのではなく，分野全体としての投稿数が年々増加傾向にあることを示している．

特に特徴的な変化として，従来投稿数が多かったMachine Translation やParsing といった自然言語処理分野ならではの研究エリアではなく，Applicationエリアへの投稿数が他のエリアと比べて大幅に増加している点が挙げられる．
その結果，投稿数が最も多い分野となっている．
これは，ChatGPTなどの生成AIや大規模言語モデル (Large Language Model; LLM) の出現が大きく影響を与えており，生成AIやLLMを用いた応用に関する論文が急速にACL系の国際会議に流入していることを意味する．


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\section{制度の大幅変更（2025年）}
ARR は導入以来，制度改善が続けられているが，特に今年（2025年）に大きな変更をいくつか実施した．
以前から ARR に投稿しており，これまで通りと考えていると，うっかり新しいルールに沿わないことをしてしまう可能性もあるため，これらの変更点に簡単に触れ，また変更に至った背景を可能な範囲で述べる．


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\subsection{サイクル期間の変更}
それまでは 8 週間サイクル（偶数月の隔月投稿）だったが，2025 年から 10 週間サイクルに変更された．
これにより年間 6 回の査読から年間 5 回程度の査読サイクルへ変更された．
この変更の理由は，ARR への投稿数が激増しているなかで，査読全体を 2 ヶ月で実施するという期間の短さにより，前のサイクルの査読が終わったらすぐに次のサイクルの査読依頼がくるという状況で，一年中休みなく査読依頼を受けることになり，多くの査読者から不評であった．
以前のように投稿数が少なければ問題はなかったが，毎サイクルごとに膨大な査読者が必要となることから，査読者が休みをとれない，あるいは，多くの査読者が各サイクルで休みをとると，一人に割り当てる論文数が多くなる，という不評の悪循環に陥っていた．
それを緩和する措置として 2 週間の余裕を持たせることにしたという経緯がある．


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\subsection{著者の査読義務・登録義務}
2025 年 5 月以降，すべての著者（すなわち論文の共著者全員）に対して査読登録が義務となった．
著者はフォームに記入して，自分が査読を引き受ける可能性があることを確認する必要がある．
査読義務の免除 (``exemption'') を申請できる制度も導入され，正当な理由を持つ場合のみ認められる．

査読品質や査読の投稿期限内の投稿が重視され，重大な問題を起こした査読者（例えば無断で放置，極めて短い内容，不適切な内容を含む査読など）は将来的に論文投稿の資格制限を受け得るという制度も検討・導入されている．
実際に EMNLP-2025 では，著者である査読者が査読をしなかったことを理由に当該著者の投稿論文が不採録になっている．
今後はさらにそのような傾向が強まると考えられ，査読をきっちり仕上げることが重要となってくる．

ARR の場合，ACL の最終提出期限となるサイクルなど，投稿数の多いサイクルでは，期限内に査読が終わるのは半分未満であることもある．
期限後の 24 時間や 48 時間に投稿される査読が結構ある．
また，査読に関する催促メールを何度出しても無反応な（無視する）ケースも多々ある．
EiC を経験して学んだこととして，最も困るのがこの無反応なケースである．
査読にはある程度日程のバッファがあるため，数日程度であれば査読が遅れても（推奨はされないが）それほど大きな問題ではない．
ただし，無反応な場合，その査読者が査読をする意思があるのかどうかわからないため，リマインダメールを書きつつ代理の査読者を探すことになる．
実は，この作業が査読システムを運用する上で最も辛く苦しいパートになる．
もし，すべての査読者が遅れるなら事前に連絡し，また，締め切り後 2，3 日以内に確実に投稿するという保証があるなら，EiC やエリアチェアの仕事は 7，8 割減らすことができる可能性があるといっても過言ではない．
このため，査読者全員に強くお願いしたいことは，査読が遅れるなら遅れる旨の連絡を（いつまでに投稿できそうかの予定も含めて）エリアチェアに事前に簡単でいいので連絡してもらいたい，
これだけのことを（ある意味で当たり前のことを）すべての査読者がやってくれるだけで，エリアチェアやEiCの多大なる仕事を大幅に削減できる．

このような理由があり，査読者の人数確保と，自身の投稿論文を査読してもらう代わりに，著者は査読者として他の論文を査読することを義務付ける仕組みが出来上がった．
これは，著者が査読をしなかったら，その後自分たちに不利益が生じるという制約を課すことで，自発的に査読を促し，期限通りに査読を投稿してもらうために考え出した苦肉の策とも言える．
実際に ARR にて著者による査読の義務づけが始まったことを受けて，他の AI 関連の国際会議でも同様の方式が採用されるに至っている．


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\subsection{報奨制度}
2025 年 5 月以降，優れた査読者を表彰する制度が採用された．
賞の公示，ACL 会議での認知，無料バーチャル参加権などの授与が検討されている．
著者からの査読に関する問題報告（例えば無礼な査読，実質的根拠のない批判など）を受け付け，それをSenior Area Chairの判断に反映する機能が導入された．

これらの制度は，前述した通り，査読者が査読をすることにメリットを感じないという問題を克服するために導入が検討された施策である．
本格運用はこれからになるが，このように査読をすることによるメリットを示すことによって，少しでも査読者が自主的に査読を期限通り完遂するようになることが望まれる．


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\subsection{匿名性・プレプリントへの投稿}
従来，投稿前や査読中の一定期間，通称 Anonymity Period と呼ばれていた期間中は，著者が preprint（arXiv 等）で非匿名な公開を禁止する条項が ARR にはあった．
しかし，この条項は 2024 年 12 月のサイクルから廃止となり，査読中でも著者は非匿名な preprint を投稿・議論できるように改訂されました．
ただし，ソーシャルメディアなどで preprint に投稿した査読中の論文を積極的に宣伝する行為は非推奨とされている．
この点に関する考え方は，機械学習系の会議と同じになり，著者の運用は楽になった．


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\section{生成AI利用}
昨今の著しい進展が見られる生成AIサービスなどを活用した論文執筆あるいは査読が大きな問題となっている（以下，LLMおよび生成AIを総称して 「生成AI」 と表記する）．


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\subsection{査読時}
まず，査読時の生成AI利用について述べる．
ARRでは，査読を書く際の初稿として生成AIに書かせることを禁止している．ただし，人間が初稿を書き上げた後に，表現の修正などを行う目的で生成AIを利用することは認めている．
つまり，査読で指摘すべき点を生成AIに決めさせてはならない，という意図が込められていると解釈できる．
特に，現在では生成AIが扱える系列長が飛躍的に長くなったことにより，論文PDFを丸ごと投入して，生成AIに「PDFの論文を査読せよ」といったプロンプトを与えることで実際に査読させることも可能になっている（ただし査読の品質は保証されない）．しかし，このように査読を生成AIに丸投げする行為は固く禁じられており，研究者の倫理的観点からも絶対にしてはならない．

関連して，2025年8月に投稿締め切りがあったAAAI-2026の査読では，公式に生成AIによる自動査読結果が査読の一部として利用されるに至っている．
ただし，AAAI-2026の査読においては，人間の査読者が査読時に生成AIの自動査読結果を閲覧することはできない仕様となっており，生成AIの出力に左右されない査読が行われるようになっている．また，自動査読結果は採否のスコアには含まれておらず，あくまでも参考意見という位置付けである．


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\subsection{論文執筆時}
次に，論文執筆時の生成AI利用に関してであるが，実は利用すること自体は禁じられていない．
その代わり，Responsible NLP Checklist に事実を正しく記載することが求められている\footnote{ちなみに，ARRにおいて，Responsible NLP Checklist は厳密運用されている．生成AI利用の項目のみならず，適当にチェックしたことが発覚するとDesk Rejectとなる．よって，きっちり事実を埋めることをお勧めする．}．

例えば，論文の主要なアイディアの着想を得るために利用した場合などは，どの部分に使ったかをチェックリストにて開示する必要がある．
ただし，言語校正・言い換えなどの言語面のみの支援，短文の入力支援（予測変換など），あるいは文献探索支援の利用（ただし人間が引用の正しさを確認することが条件）などに関しては，利用しても問題ないと明文化されている．

また，AIを著者として認めないという規定もある\footnote{\url{https://www.aclweb.org/adminwiki/index.php/ACL_Policy_on_Publication_Ethics}に``Generative AI tools and technologies may not be listed as authors of a submission...''と記載}．
もし生成AIで作成したコンテンツを論文内で利用する場合は，謝辞 (Acknowledgements) で完全に開示すべきと明記されている.
さらに，生成AIで作成したコンテンツであっても，最終的には，著者が提出内容の全責任を負うという規定になっている．
生成AIの論文執筆に関しては，一時期，生成AIによって論文全体を執筆した論文がACL-2025に採択されたという内容がBlogやXなどに投稿された．
これ自体は事実であり，ARR February 2025サイクルで査読を受けた後，ACL-2025に投稿され，ACL-2025 のSenior Area ChairとProgram Chair (PC) の決定による採択判定を得ている．
ただし，当該論文はその後，ACL-2025 PCによって不採択に変更され，最終的には採択論文には含まれていない．
この判断の根拠は，生成AIが論文を書いたからではなく，前述した通り，Responsible NLP Checklistに記載すべき重要事項の意図的な隠蔽に相当すると判断され，本来Desk Rejectに該当する案件とみなされたためである．
このように，厳密な意味では，論文全文を生成AIが書いたこと自体を問題視したわけではない，という点は，今後に影響を与える可能性があるため，ここに明記しておく．
また，参考情報として，当該論文の査読結果は基本的によい評価ではなかったが，たまたま，担当エリアチェアが採録すべきという判断をだしたため，最終的に採録になったという経緯があり，誰から見ても真に難関国際会議に採録すべきクオリティであったかという点は議論の余地がある．


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\section{まとめ}
ARR の導入および運用にあたって，これまでも多くの批判的視点が議論されていることは多くの人が知るところである．
例えば，査読負荷を下げることも目論みの一つとして導入されたが，査読の偏りにより一部の査読者には従来よりもむしろ査読コストが上がっているといった問題は，まだ適切な解決策が見つけられていない．
前述の通り，昨今は Application エリアに投稿される論文の多くが他分野から初めて投稿する著者によるものであり，そういった論文の著者は査読ができないため，投稿数に対する査読者数を揃えるのは，要件を満たす全著者を査読者としても，それなりに厳しい状況にある．
さらに，投稿数が多くなり査読者が増えることで，査読の質の管理も難しくなっている．

しかし，全体を統合した査読システムを作ることで，査読者の一元管理，国際会議の一発勝負感の低減，会議ごとの査読基準の揺れの吸収といったメリットも存在する．
ACL 系では ARR の運用を今後も続ける方針であり，変える予定は今の所ない．
したがって，批判ではなく，ARR を誰にとってもより良い査読システムにするために，意見を出して改善に取り組む方が建設的と考える．

国際会議の査読は伝統的にボランティア（無料）で行われており，その学会で研究をする人がその学会を支えるためにお互いに協力し合うという共通理念により成り立っていたことは否めない．
AI 関連の研究分野の研究者人口が爆発的に増え，機械学習系の国際会議では一つの会議に 3 万に迫る論文投稿があるという時代に，あまりにもコミュニティが大きくなり，かつ新規参入者も多いという状況では，自分を育ててくれた学会を支えるという気持ちを醸成するのも難しいのかもしれない．
正解があるのかわからないが，少しでも持続可能性の高い査読システムを求めて，これからも考えていく必要がある．
特にARRでは比較的新しい要素を積極的に導入していく姿勢を示しており，今後も様々な規定が変わる可能性がある．
事実，前述したように2025年は特に大きな変更を伴う規定の改正を行った．
これらの変更に対して多少の混乱があったことは否めないが，急速に変化する学会の様相を受けて，より良いシステムを模索する一環だと受け止めてもらえると幸いである．


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%%% Bibliography %%%
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% 参考文献を j_yourrefs.bib に記述し，jbibtex で処理します．
% bibファイル中の日本語の文献には必ずyomiフィールドを記載して下さい
\bibliographystyle{jnlpbbl_1.8}
\bibliography{39refs}


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%%% Biography %%%
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\begin{biography}
\bioauthor{鈴木　　潤}{%
2001年から2018年まで日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所研究員（主任研究員／特別研究員）．2005年に奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了．現在，東北大学言語AI研究センター長・教授，理化学研究所AIPセンター客員研究員．国立情報学研究所客員教授／大規模言語モデル研究開発センター科学主幹．
}

\end{biography}


\end{document}


