公開されたアルゴリズム実装を改善するためのエージェント型コーディングツールの適用

概要: 公開されたアルゴリズム実装をAI支援により改善するための2段階パイプラインを提案します。第1段階では、研究能力を備えた大規模言語モデルが、明示的な実験基準を満たす、最近公開されたアルゴリズムを特定します。第2段階では、Claude Code に対して、報告されたベースラインを再現するようプロンプトを与え、その後に改善プロセスを反復させます。このパイプラインを、複数の研究分野にまたがる公開済みのアルゴリズム実装に適用しました。Claude Code は、11件すべての実験で改善が得られたと報告しました。各改善は、1つの作業日（working day）以内で達成できました。最後に、選定対象の決定、実験の妥当性の検証、新規性と影響の評価、計算資源の提供、適切なAI利用の開示を含む執筆など、依然として不可欠である人間の貢献を分析します。さらに、査読および学術出版への影響について議論します。