Claude Codeと91本のPDFで知識グラフを作って卒論を書いた（そして何が壊れたか）

最近、私たちの身の回りでもAIの活用がどんどん広がっていますが、今回はAIを使って膨大な資料から新しい知識を生み出すという、まさに未来を感じさせる取り組みをご紹介します。

ある学生さんが、卒業論文を書くために、なんと91本ものPDF文献、文字数にして約460万字という途方もない量の情報と向き合いました。これを人間が全て読み込み、関連する情報を整理するのは、時間も労力も膨大で、まさに気の遠くなるような作業です。そこで登場するのが、AIの力です。

この学生さんは、AIの一種である「Claude Code」というツールを活用し、これらのPDFから重要な「概念」を自動的に抽出し、それらの概念がどのように関連し合っているかを示す「知識グラフ」を作り上げました。知識グラフというのは、例えるなら、たくさんの情報が点（ノード）として存在し、その点と点が線（エッジ）で結ばれて、それぞれの情報のつながりや関係性が一目でわかるように可視化されたものです。まるで、巨大な情報の地図を作るようなイメージですね。

具体的には、622個の概念（ノード）と846本の関係性（エッジ）を持つグラフが完成しました。これによって、個々の文献に散らばっていた情報が、まるでパズルのピースのように組み合わされ、全体像が見えてくるわけです。この手法は、単に情報をまとめるだけでなく、情報と情報の間に隠された新しい発見や、これまで気づかなかったつながりを見つけ出す可能性を秘めています。

もちろん、AIを使ったからといって全てが完璧に進むわけではありません。記事の中では、AIが情報をうまく読み取れなかったり、誤った解釈をしてしまったりといった「バグ」も発生したと語られています。これは、AIがまだ完璧ではなく、人間のチェックや調整が不可欠であることを示しています。しかし、このような試行錯誤を通じて、AIはより賢く、より正確になっていくのです。

このようなAIによる知識整理は、学生の論文作成だけでなく、企業での市場調査、研究機関での論文分析、あるいは法律事務所での判例分析など、多岐にわたる分野で応用できる可能性を秘めています。膨大な情報の中から、本当に必要な情報や新しい洞察を素早く見つけ出す能力は、これからの情報社会においてますます重要になるでしょう。今回の事例は、AIが私たちの知的活動をどのようにサポートし、新たな価値を生み出せるかを示す、非常に興味深い一歩と言えます。