はじめに

研究者や開発者にとって、常に最新の研究動向を把握することは非常に重要です。しかし、日々膨大な数の論文が発表される中で、そのすべてに目を通し、内容を理解することは容易ではありません。特に、言語の壁は大きな障壁となりえます。

Yukihikoは、そんな悩みを解決するために生まれた、AIを搭載した研究アシスタントです。最新の機械学習論文を自動で収集し、日本語に翻訳、要約した上で、GitHubのIssueとして報告します。サーバーレスで動作し、複雑な設定なしで利用できるため、誰でも簡単に導入できます。

Yukihikoの機能詳細

Yukihikoは、以下の機能を提供することで、最新の研究動向を効率的に把握することを支援します。

Yukihikoは、これらのサイトから定期的に新規論文/モデルの情報を取得します。取得する論文/モデルの範囲は、キーワードやカテゴリなどを指定することでカスタマイズ可能です。

収集した論文/モデル情報は、Googleが開発した高度な大規模言語モデル Google Gemini API を利用して日本語に翻訳されます。Gemini APIは、文脈理解と自然言語生成能力に優れており、専門用語が多い論文でも高精度な翻訳を実現します。

論文/モデルの内容を短時間で把握できるように、Google Gemini APIを用いて要約を自動生成します。要約は、論文/モデルの主要な貢献、新規性、結論などを簡潔にまとめたものになります。

翻訳・要約された論文/モデル情報は、GitHubのIssueとして報告されます。Issueには以下の情報が含まれます。

報告されるIssueには、内容に応じて自動的にラベルが付与されます。ラベルは、例えば以下のように設定できます。

ラベルはユーザーが自由に定義できるため、自身の研究テーマに合わせた情報管理が可能です。

Yukihikoは、GitHub Actionsを用いて動作するため、導入は非常に簡単です。

GitHubリポジトリへのYukihikoの追加: Yukihikoのリポジトリを自身のGitHubアカウントにフォークします。
Secretsの設定: GitHub Actionsが外部サービスと連携するために必要なAPIキー等を設定します。
- YOUR_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: GitHub APIを利用するためのトークン
- GEMINI_API_KEY: Google Gemini APIを利用するためのAPIキー
ワークフローのカスタマイズ: ./github/workflows ディレクトリにあるワークフローファイルを編集し、論文収集のスケジュールや条件などをカスタマイズします。
実行: 以上で設定は完了です。設定したスケジュールに従ってYukihikoが自動的に起動し、論文情報を収集・処理してIssueとして報告します。

Yukihikoは、以下の図で示すように、複数のステップを経て論文情報を処理します。

スケジュール実行: GitHub Actionsのスケジュール機能に基づき、Yukihikoが起動します。
論文の収集: arXivとHugging Faceから、設定された条件に合致する最新の論文情報を収集します。
収集情報のプルリクエストとマージ: 収集した論文情報は、まずプルリクエストとして作成されます。その後、GitHub Actionsによって自動的にメインブランチにマージされます。
日本語への翻訳: Google Gemini APIを使って、収集した論文情報を日本語に翻訳します。
要約の作成: 翻訳された論文を元に、Google Gemini APIを用いて、重要なポイントをまとめた簡潔な要約を自動生成します。
Issueの作成とタグ付け: 翻訳、要約された論文情報はGitHubのIssueとして報告されます。この際、内容に応じたラベルが自動的に付与されるため、後から効率的に情報を探すことができます。

Yukihikoは、AIの力を活用することで、研究者や開発者の論文調査を強力にサポートします。ぜひYukihikoを導入し、日々の研究活動にお役立てください。