査読者1
(Primary)レビューサマリ
(Primary)採録時コメント
(Primary)論文誌として必要な改善点
総合点 (1: 強く不採録~6: 強く採録)
確信度 (1: 専門外である~3: 自身の専門分野とマッチしている)
採否理由
改善コメント
査読者2
総合点 (1: 強く不採録~6: 強く採録)
確信度 (1: 専門外である~3: 自身の専門分野とマッチしている)
採否理由
改善コメント
査読者3
総合点 (1: 強く不採録~6: 強く採録)
確信度 (1: 専門外である~3: 自身の専門分野とマッチしている)
採否理由
改善コメント
査読者4
総合点 (1: 強く不採録~6: 強く採録)
確信度 (1: 専門外である~3: 自身の専門分野とマッチしている)
採否理由
改善コメント
以下の議論を踏まえ、本論文は条件付き採録(シェパーディング)と判定されました。
ポジティブな点
明確なコンセプトに基づいて妥当なシステムが実装されているという評価で一致しています。
ネガティブな点
- コーディングに対するAI活用の先行研究が多数存在する中で新規性が大きいとは言えない
- 内面的利益を向上させるという目的に対する有用性が十分に示されていない
- 論文の記述や図にわかりづらい部分が多い
点について指摘・議論がありました。
以下の通り、論文の記述を修正することを採録の条件とします:
(1) 4章と5章を1つの章として再構成・改善する
(1-1) 利用例を説明する中で、具体的な作品を示す構成とする
(1-2) 論文で示される各作品の制作者やシステム利用歴について明記する
(1-3) ビデオを見なくても各作品の特徴や改善について理解できるように追記を行う
(2) 「適用限界」を整理する
(2-1) 課題の種類や粒度ごとにグルーピングし、節などに整理する
(2-2) 「議論」や「今後の課題」など、より適切な章題をつける
(3) 図を修正する
(3-1) 図1 をより適切にコンセプトを表現できる図に修正する
(3-2) 図3, 7, 9 を字が読める程度に切り抜き方などを修正する
ほかの指摘事項については条件とはしませんが、各査読者からのコメントを確認して、論旨が大幅には変わらず短期間で修正が可能な点についてはあわせて修正していただくことを期待します。