EvoMap/AutoResearch

これは何？

主な機能

• 01最近の論文やコミュニティの動向から研究の方向性を生成するほか、ユーザーが提示したアイデアを起点にできます。
• 02アイデア生成中の相互レビューに、少なくとも3つの異なるモデルを使用します。
• 03計画、コード、キュー、ログ、結論を保存し、長時間の実験を中断後に再開できます。
• 04本格的な実験に規模を拡大する前に、低コストのパイロットを実行します。
• 05批評レポートとブラインドレビューを記録し、否定的な結果も保持します。

ユースケース

• 漠然としたAI研究への関心を、レビュー済みで検証可能な実験計画に落とし込む。
• 中断後の再開が必要な、長時間の機械学習実験を実行する。
• 論文執筆の前に、追跡可能なエビデンス一式をまとめる。
• 自動化された研究プロセスがどのように結論に至ったかを監査する。

クイックスタート

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   リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/EvoMap/AutoResearch.git
2. 2

   プロジェクトディレクトリに移動し、環境の起動スクリプトを実行する

   cd AutoResearch && bash scripts/bringup.sh
3. 3

   ローカル設定ファイルを作成し、APIキーとモデル設定を追加してから、APIをテストする

4. 4

   デフォルトのエントリーポイントを使って研究アイデアを生成する

   .venv/bin/python idea_generation.py

使う前に知っておきたいこと

• !モデルサービスのAPIキーが必要で、API利用料が発生する場合があります。
• !アイデアを実行するには、公式のClaude Code CLI、Bun、Ralph Loopプラグインも必要です。
• !実験にはGPU、データ、ディスク容量が必要になる場合があり、それらはご自身で用意する必要があります。
• !READMEには、すべての結論が正しいことをシステムが保証できないと記載されています。

収録されている特集

トピック

よくある質問

AutoResearch とは？

AI/ML研究のアイデアを、実験計画から実装・実行・独立レビューまで進め、論文執筆に使えるエビデンス一式を作成するオープンソースのエージェントワークフロー。 AutoResearchは、AI・機械学習研究向けのエージェントワークフローです。ユーザーが提示した研究アイデアを起点にできるほか、最近の論文、コミュニティでの議論、オープンソースの動向から候補となる研究の方向性を生成できます。その後、実験計画、実装、レビュー、実行、結果分析、独立評価へと進みます。

AutoResearch は無料で使えますか？ライセンスは？

AutoResearch は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

AutoResearch は今もメンテナンスされていますか？

半年以内に更新あり。AutoResearch の最終コミットは 2026年9月16日 です。

AutoResearch は何に使えますか？

漠然としたAI研究への関心を、レビュー済みで検証可能な実験計画に落とし込む。 中断後の再開が必要な、長時間の機械学習実験を実行する。 論文執筆の前に、追跡可能なエビデンス一式をまとめる。 自動化された研究プロセスがどのように結論に至ったかを監査する。

AutoResearch のインストール方法は？

リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/EvoMap/AutoResearch.git プロジェクトディレクトリに移動し、環境の起動スクリプトを実行する: cd AutoResearch && bash scripts/bringup.sh ローカル設定ファイルを作成し、APIキーとモデル設定を追加してから、APIをテストする デフォルトのエントリーポイントを使って研究アイデアを生成する: .venv/bin/python idea_generation.py

AutoResearch はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/EvoMap/AutoResearch