人工知能、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、従来は複雑で時間のかかる体系的文献レビュー（SLR）のための変革的な支援として浮上しています。本研究では、Cochraneガイドラインに従って実行された従来のSLRプロセスと、研究質問の策定から報告書の執筆まで様々な段階におけるChatGPTを用いたAI支援アプローチを比較しました。効果は各フェーズでの時間節約の定量的測定を通じて評価されました。結果は、ガントチャートの作成、検索用語の生成、選択基準の提案を含むいくつかの業務タスクにおける大幅な時間短縮を示しました。しかし、結果の分析、バイアスのリスク評価、最終草案の作成など、解釈的判断を要求する段階では重要な問題が表れました。AIは研究者の役割を置き換えることはできませんが、SLRのワークフローを最適化するための貴重なツールです。人間の専門知識とLLMの能力の組み合わせは、AIシステムの信頼性、透明性、相互運用性を改善するための継続的な開発を伴えば、有望な解決策を提供します。
Tomassiniら（Thu）がこの問題を研究しました。