論文の概要: Idea2Plan: Exploring AI-Powered Research Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24891v1
- Date: Tue, 28 Oct 2025 18:54:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-30 15:50:44.696739
- Title: Idea2Plan: Exploring AI-Powered Research Planning
- Title（参考訳）: Idea2Plan: AIによる研究計画
- Authors: Jin Huang, Silviu Cucerzan, Sujay Kumar Jauhar, Ryen W. White,
- Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、科学的発見を加速する大きな可能性を証明している。
本研究では,LLMが概念研究のアイデアから十分に構造化された研究計画への移行にどう対応できるかを検討する。
本研究は, LLMsの今後の研究計画能力に関する新たな知見を提供し, 今後の発展に向けての基礎を固めるものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.792815240248476
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated significant potential to accelerate scientific discovery as valuable tools for analyzing data, generating hypotheses, and supporting innovative approaches in various scientific fields. In this work, we investigate how LLMs can handle the transition from conceptual research ideas to well-structured research plans. Effective research planning not only supports scientists in advancing their research but also represents a crucial capability for the development of autonomous research agents. Despite its importance, the field lacks a systematic understanding of LLMs' research planning capability. To rigorously measure this capability, we introduce the Idea2Plan task and Idea2Plan Bench, a benchmark built from 200 ICML 2025 Spotlight and Oral papers released after major LLM training cutoffs. Each benchmark instance includes a research idea and a grading rubric capturing the key components of valid plans. We further propose Idea2Plan JudgeEval, a complementary benchmark to assess the reliability of LLM-based judges against expert annotations. Experimental results show that GPT-5 and GPT-5-mini achieve the strongest performance on the benchmark, though substantial headroom remains for future improvement. Our study provides new insights into LLMs' capability for research planning and lay the groundwork for future progress.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、データを分析し、仮説を生成し、様々な科学分野における革新的なアプローチを支援する貴重なツールとして、科学的発見を加速する大きな可能性を証明している。
本研究では,LLMが概念研究のアイデアから十分に構造化された研究計画への移行をどのように扱えるかを検討する。
効果的な研究計画は、科学者が研究を進めるのを支援するだけでなく、自律的な研究エージェントを開発する上で重要な能力でもある。
その重要性にもかかわらず、この分野はLLMの研究計画能力の体系的な理解を欠いている。
ICML 2025 SpotlightとOralの200の論文から作られたベンチマークであるIdean2Plan TaskとIdean2Plan Benchを紹介する。
各ベンチマークインスタンスには、リサーチアイデアと、有効な計画の重要なコンポーネントをキャプチャするグレーディングルーブリックが含まれている。
さらに、専門家のアノテーションに対するLCMに基づく判断の信頼性を評価するための補完的なベンチマークであるIdean2Plan JudgeEvalを提案する。
実験の結果,GPT-5とGPT-5-miniはベンチマークにおいて最も高い性能を示した。
本研究は, LLMsの今後の研究計画能力に関する新たな知見を提供し, 今後の発展に向けての基礎を固めるものである。
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