論文が出版されるスピードは年々加速しています。2022年に出版された自然科学系論文は221万件に登り、10年前と比較して約2倍に増加しています（科学技術指標2024）。
一方で人間が論文を読む本数は頭打ちになっており、USの科学者が1年間に読む論文の数は平均264件と言われています。
自分が関心を持つ全ての論文を読むことはますます困難になっています。
そんな中でレビュー論文の存在はありがたいものです。当該テーマの発端や現在に至るまでの経緯、未解決の課題を一目で確認することができます。
自分の知りたいことと合致する粒度のレビュー論文を見つけた時の安心感と言ったらありません。
しかし実際には、見つけたレビュー論文が古かったり、知りたい内容とスコープがずれていたりして追加の調査が必要になることがほとんどです。
GenSurv (Generative Survey) プロジェクトは生成AIを活用し、文献調査を効率化するための手法の調査、ツールの開発およびデータセットの構築を行う有志活動です。
現在は主要な取り組みとして、レビュー論文自動生成のためのオープンソースソフトウェア「GenSurv」を開発しています。
私たちは、レビュー論文のあり方を変革しようとしています。従来の、専門家が過去の文献をまとめて執筆する形式から、最新のデータに基づいてリアルタイムに生成される動的な形式へと移行することを目指しています。
本プロジェクトの成果物（プログラムやデータセットなど）、各自の取り組み、ディスカッションの経緯は極力オープンにしています。詳しくは議事録、成果物の取り扱い をご覧ください。
エンジニアや専門領域（医学、生命科学、化学）の研究者を中心に構成され、実装班と調査班に分かれて活動しています。