研究論文を短い動画へ変換するAI「PaperTok」を開発(UW researchers created PaperTok, an AI system that helps users turn research papers into short, engaging videos)

2026-06-25 ワシントン大学(UW)

米国ワシントン大学の研究チームは、学術論文の内容を短時間で理解しやすい動画へ自動変換するAIシステム「PaperToK」を開発した。PaperToKは、大規模言語モデル(LLM)を用いて論文の主要な内容を抽出し、ストーリー構成やナレーション原稿、字幕、映像演出を自動生成することで、SNS向けの短尺動画を作成する。研究者は生成結果を確認・編集できるため、科学的正確性を維持しながら一般向けに分かりやすく情報発信できる。ユーザー評価では、従来より短時間で動画を制作できるだけでなく、完成した動画は理解しやすく、視聴者の関心を引き付ける効果が高いことが示された。本システムは、研究成果の社会発信や科学コミュニケーションを支援するほか、教育コンテンツや研究広報の効率化にも活用できる。今後は、より多様な学術分野への対応や、生成内容の正確性・表現品質のさらなる向上が期待されている。

<関連情報>

PaperTok:研究コミュニケーションのための短編動画制作における生成型AIの活用を探る PaperTok: Exploring the Use of Generative AI for Creating Short-form Videos for Research Communication

Meziah Ruby Cristobal, Hyeonjeong Byeon, Tze-Yu Chen, Ruoxi Shang, Donghoon Shin, Ruican Zhong, Tony Zhou, Gary Hsieh
CHI ’26: Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems  Published: 13 April 2026
DOI:https://doi.org/10.1145/3772318.3790553

研究論文を短い動画へ変換するAI「PaperTok」を開発(UW researchers created PaperTok, an AI system that helps users turn research papers into short, engaging videos)

Abstract

The dissemination of scholarly research is critical, yet researchers often lack the time and skills to create engaging content for popular media such as short-form videos. To address this gap, we explore the use of generative AI to help researchers transform their academic papers into accessible video content. Informed by a formative study with science communicators and content creators (N = 8), we designed PaperTok, an end-to-end system that automates the initial creative labor by generating script options and corresponding audiovisual content from a source paper. Researchers can then refine based on their preferences with further prompting. A mixed-methods user study (N = 18) and crowdsourced evaluation (N = 100) demonstrate that PaperTok’s workflow can help researchers create engaging and informative short-form videos. We also identified the need for more fine-grained controls in the creation process. To this end, we offer implications for future generative tools that support science outreach.

1602ソフトウェア工学
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