OpenAIが科学論文執筆ツール「Prism」を公開、GPT-5.2搭載で研究者の執筆業務を革新
OpenAIは2026年1月27日、科学研究の執筆と共同作業をサポートする革新的なAIワークスペース「Prism」を発表しました。最新モデル「GPT-5.2」を搭載したこのツールは、研究者が論文を効率的に執筆・編集・公開するための統合環境として設計されています。特筆すべきは、完全無料で提供されるという点です。
研究者の日常業務を一元化するプラットフォーム
従来、科学研究の執筆作業は複雑に細分化されていました。テキストエディタ、PDF管理ツール、LaTeXコンパイラ、文献管理ソフトなど、複数のツールを行き来しながら作業する必要があったのです。研究者はこれら異なるシステム間で情報を移行させながら、効率の低下に悩まされてきました。
Prismは、このような課題を根本的に解決するために設計されました。クラウドベースの統合ワークスペースとして、下書き作成、修正、共同作業、出版準備といった一連の執筆プロセス全体を、単一の環境で完結させることが可能になります。さらに、PrismはLaTeXネイティブで設計されており、数式や図表を含む科学論文の美しい整形・表示が標準機能として備わっています。
GPT-5.2が研究のすべての段階でサポート
Prismの核となるのは、最新のGPT-5.2モデルの統合です。単なるテキスト補完ツールではなく、プロジェクト全体の文脈を理解した高度なAI支援が実現されています。
AIは過去の下書きや修正履歴を含む原稿全体の文脈を把握し、以下のような多岐にわたるサポートを提供します。まず、論理的な明確性の向上です。単なる誤字脱字の修正にとどまらず、論理展開の欠陥を指摘し、セクション構成の改善を提案します。次に、複雑な科学的推論への対応です。研究者はGPT-5.2 Thinkingと対話し、文脈に沿ってアイデアを検討し、仮説を検証し、複雑な科学的問題について深く推論することができます。
さらに重要な機能として、文献検索と統合があります。AIはWeb上やarXivなどから関連論文を自動検索し、現在の原稿に適切に取り込むことができます。これにより、研究者は常に最新の関連研究を反映した論文を執筆できるようになります。
実務的な執筆機能が充実
Prismには、研究論文の執筆に必要な実務的な機能が豊富に搭載されています。
組み込みのLaTeXレンダリングにより、入力と同時に美しくフォーマットされた出力をリアルタイムでプレビューできます。これにより、煩雑なコンパイル・デバッグのサイクルが大幅に削減されます。また、引用管理機能も統合されており、参考文献の管理が自動化されます。
さらに、自動エラーチェック機能は、数式の構文エラーや引用の不整合を事前に検出します。これらにより、手作業での後処理や書式調整が最小化され、研究者は執筆そのものに集中できる環境が実現されます。
シームレスな共同作業環境
科学研究はしばしば複数の研究者による協力で進められます。Prismはリアルタイム編集機能を備えており、複数の研究者が同時に同じ文書を編集できます。
特に革新的なのは、共同作業者数に上限がないという仕様です。同僚や同級生との間でシームレスに協働でき、プロジェクトに参加するユーザー数に制限はありません。また、コメント機能も備わっており、内容についての議論や指摘を効率的に行うことができます。
バージョン管理も統合されており、バージョンの競合や手動でのマージの煩雑性は排除されます。チーム全体が執筆作業そのものに集中できる環境が整備されています。
無料で提供される理由と展開予定
Prismは現在、ChatGPTの個人アカウントを持つ誰もが完全無料で利用できます。ChatGPTではGPT-5.2を課金なしに自由に使えないのが通常ですが、Prismではフル機能が無料で解放されています。これは、AIと科学研究の融合を加速させたいというOpenAIの戦略的な判断を反映しています。
近日中には、ChatGPT Business、Team、Enterprise、Educationプランを利用する組織にも提供が拡大される予定です。さらに将来的には、より高度なAI機能について有料プランでの提供が段階的に開始される見込みとなっています。
科学研究の未来を変える可能性
Prismの登場は、科学研究のワークフロー全体を変える可能性を秘めています。研究者が複数のツール間で時間を浪費するのではなく、AIの強力なサポートを受けながら執筆に集中できる環境は、研究の質と生産性の向上に直結するでしょう。
OpenAIが「AI×サイエンス」を重点領域として掲げ、Prismをその第一歩として位置づけていることからも、今後この分野への投資と開発が加速することが予想されます。科学コミュニティがこのツールをどのように活用し、研究成果の加速にいかに貢献するかが、今後の注目ポイントとなります。
