STORM: スタンフォード大学が開発したAIツールは、強力なWikipedia生成エンジン

STORM: スタンフォード大学開発のAI搭載ライティングアシスタント

STORMとは？

STORM（Stanford Open Research Manager）は、スタンフォード大学が開発した革新的なAIライティングツールです[1][2]。このオープンソースの研究プロジェクトは、知識タスクと人間の学習を向上させるためのAIシステムの可能性を探ることを目的としています[1]。STORMは、大規模な言語モデル（LLM）とインターネットベースのリサーチを活用し、任意のトピックについてゼロから包括的なWikipediaのような記事を生成するように設計されています[4]。

STORMの動き方

STORMの機能は主に2つの主要な段階に分けることができます：

前書き段階：

インターネットベースのリサーチ：STORMは、与えられたトピックに関する関連情報と参考文献を集めるために広範なオンライン検索を行います[4]。
質問生成：システムはリサーチプロセスを導くための適切な質問を作成し、包括的なカバレッジを確保します[4][5]。
多角的な分析：STORMはさまざまな視点からトピックを探求し、バランスの取れた理解を確保します[5]。
専門家とライターのシミュレーション：ツールは専門家とライター間の対話をシミュレートし、より正確なフォローアップ質問を生成し、分析を深化させます[5]。
アウトライン作成：収集された情報に基づいて、STORMは構造化されたコンテンツのアウトラインを生成します[5]。

執筆段階：

記事生成：アウトラインと収集された参考文献を使用して、STORMは記事を作成します[4]。
引用統合：システムはテキスト全体に関連する引用を組み込みます[4]。
コンテンツの磨き上げ：STORMは冗長な情報を削除し、文の構造を改善し、全体的な流暢さと正確さを向上させることで記事を洗練させます[5]。

STORMのユースケース

学術研究: 研究者はSTORMを使用して、論文の包括的な文献レビューや背景セクションを生成し、初期の研究にかかる時間を節約し、分析や独自の貢献に集中することができます。
コンテンツ作成: ブロガー、ジャーナリスト、コンテンツマーケティング担当者は、STORMを利用して、さまざまなトピックに関する詳細でよく調査された記事を作成し、コンテンツ制作プロセスを合理化できます。
教育リソース: 教師や教育コンテンツ作成者は、STORMを活用して、詳細な学習教材、レッスンプラン、または複雑な主題に関する教育記事を作成することができます。
技術文書: ソフトウェアエンジニアや技術ライターは、STORMを使用して、製品、API、システムの徹底したドキュメントを作成し、機能や機能の包括的なカバーを保証できます。
ナレッジベース開発: 企業はSTORMを使用して、製品、サービス、または内部プロセスに関する詳細で最新の情報を従業員や顧客に提供するために、広範なナレッジベースやウィキを構築および維持することができます。

他のAIツールとの顕著な違い

研究の自動化: 多くのAIライティングツールが主にテキスト生成に焦点を当てているのに対し、STORMは情報収集やアウトライン作成を含む研究プロセス全体を自動化します[4][5]。この機能により、コンテンツ作成においてより包括的なソリューションを提供します。
ウィキペディアのような構造: STORMは特にウィキペディアのエントリに似た構造の記事を生成するように設計されています[2][4]。これにより、百科事典のようなコンテンツや複雑なトピックの詳細な説明を作成するのに役立ちます。
多視点分析: システムはさまざまな角度からトピックを探求し、専門家ライターの対話をシミュレートする能力があり、より深くて包括的な主題の検討を可能にします[5]。この機能により、他のAIライティングツールと比較して、よりバランスの取れた包括的なコンテンツを作成できます。
オープンソースの特性: スタンフォード大学からのオープンソースプロジェクトとして、STORMは透明性があり、コミュニティ主導の改善の可能性を提供します[1][3]。このオープン性により、専有のAIライティングツールと比較して、ユーザーのニーズに迅速に適応し、開発が進む可能性があります。
学術的支援: スタンフォード大学によって開発されたSTORMは、厳密な学術的研究と専門知識の恩恵を受けています[1][2]。この学術的基盤により、一部の商業用AIライティングツールと比較して、より高い精度と信頼性を提供する可能性があります。
長文コンテンツに特化: 多くのAIライティングアシスタントが短文のコンテンツ生成や部分的なドラフトの完成に優れている一方で、STORMは特にゼロから詳細な長文の記事を作成するように設計されています[4][5]。これにより、広範な研究と詳細な説明を必要とするタスクに特に価値があります。
引用の統合: STORMは生成されたテキスト全体に関連する引用を自動的に組み込む機能があり、学術的または研究指向のライティングにおいて大きな利点となります[4]。この機能により、引用プロセスにかかる時間と労力を大幅に節約できます。
継続的な学習: STORMプロジェクトは積極的に進化し、定期的なアップデートと改善が行われています[1]。スタンフォードの研究チームによるこの継続的な開発は、AIと自然言語処理の最新の進歩に基づいてツールを洗練するコミットメントを示唆しています。

サンプルを作ってみた

このリンクは実際にSTORMで作った記事です。

💡 AIサーチからハルシネーションを取り除く方法

いくつか、他のAIベースの文章作成ツールと大きく違うところが見受けられます。

参照文献の数が絶対的に多い。この事例だと31個の文献を収集、分析し、そのバリエーションは学術論文もあり、ビジネス系のサイトも含まれているので、非常に広範囲にサーチできる能力を持っている事が伺えます。
この文章を作成するのに、作成したい文章のタイトルと、その主たる目的を記述するだけで作成を開始します。このブログの冒頭に記述したように、複数の段階を経て、最終的にこの文章をまとめています。マルチエージェント型の文章作成システムである事が明らかにわかります。
確かにWikipedia的な構成に仕上がってます。調査という目的で情報を収集し、文章としてまとめる上で理想的なフォーマットではあるが、簡易なブログ、などの様な目的には少し構成が重たいかもしれません。その辺の調整はできない様です。
ハッキリ言って、大学生がこれを使ったら恐ろしいほど簡単に論文を作っちゃう事ができると思います。

参照文献:

[1] https://storm-project.stanford.edu

[2] https://storm.genie.stanford.edu

[3] https://github.com/stanford-oval/storm/activity

[4] https://ai.gopubby.com/storm-the-best-ai-writing-tool-youve-never-heard-of-f29a6c2e4976?gi=ea55ef9ee85c

[5] https://andrewji8-9527.xlog.app/STORM-zi-dong-hua-sheng-cheng-xiang-wei-ji-bai-ke-yi-yang-de-shen-du-chang-pian-nei-rong?locale=en

[6] https://www.youtube.com/watch?v=rg4Xcul2Kh0

[7] https://www.youtube.com/watch?v=61E7KAAefas

[8] https://www.youtube.com/watch?v=gRT9Y3txXKc