事業計画書の市場根拠に学術論文を使う方法

#

2026年の韓国政府の起業支援事業審査では、課題認識・市場分析・チーム構成が評価されます。信頼できる統計に出典と年を併記することが、審査での説得力を高める基準として繰り返し挙げられています。

創業者がよく使う「韓国内の市場規模は約X兆ウォンと推定される」といった文は、出典がなければ審査員が数値を直接検証できません。AI審査エージェントも同じです。エージェントが局所的にもっともらしい文章を生成しても、その数値の根拠の連鎖が文書にないと、論理検証に空白が生まれます。

問題の核心は数値そのものではなく、数値と出典のつながりです。同じ市場規模の推計でも、KCI収録学術誌の特定の論文を出典に添えれば、審査者はその論文の研究方法も判断材料にできます。

#

Stanford大学のJames Zouチームは、2026年9月にNatureで発表した研究で、論文のテキスト・コード・データをMCPサーバーに基づくAIエージェントへ自動変換するPaper2Agentフレームワークを公開しました。計算生物学の論文100本を対象とした実験では、74本が人の介入なしで変換され、593個のツールが生成されました。

この結果が起業審査の文脈で意味するのは、論文の要旨だけを参照することと、論文の方法論やデータ構造をエージェント化して活用することでは、検証の水準が異なるという点です。要旨は結論だけを伝えますが、構造化された論文エージェントは、特定の条件で特定の数値が得られた文脈全体をたどれます。

AIエージェントが文章生成と構造検証を同じ作業だと取り違えることは、事業計画書でAIを使う際の実質的なリスクです。一方、検証された学術論文を構造化された知識としてエージェントに搭載すれば、市場の主張に対して「この数値はどの研究のどの条件で得られたか」を問うための基盤ができます。

#

韓国学術誌引用索引（KCI）は、韓国の収録学術誌論文の題名・著者・要旨・発行年・研究分野・被引用数・DOI・UCI・オープンアクセスの有無をREST API（XML）で提供します。公共データポータル（data.go.kr）でAPIキーを申請した後に利用できます。

パラメータは題名・著者・キーワード・要旨・日付範囲（YYYYMM形式）に対応し、1回のリクエストで最大100件（displayCount=100）を取得できます。韓国の学術研究の年別論文数・著者数・参考文献数の統計は、韓国研究財団が別途ファイルデータでも公開しています。

#

TIPSの書類評価では、チーム能力の説明はメンバー名だけでは不十分で、専攻・経歴・中核能力とビジネスモデルとの関連を明確に示すよう繰り返し勧められています。AI審査エージェントがチーム能力を確認する際にも、同じ視点が適用されます。

AI審査が文書全体の関係を常に安定して検証するとは保証できません。ただし、学術出典が明示された計画書は、エージェントが主張と根拠の関係をたどる経路を提供し、フィードバックの具体性を高める直接的な条件となります。

#

学術論文を市場根拠として使うとき、実務で抜けがちなのは引用形式ではなく、論文の条件と自分の事業の条件が一致しているかの確認です。韓国市場を対象とした論文か、研究対象の時期が事業の時点に合っているか、標本規模が一般化に十分かが、審査者の実質的な判断基準になります。

• KCI APIで産業・技術キーワードを検索 → 被引用数の多い論文を確認 → オープンアクセスの有無を確認
• 論文の要旨で研究対象・時期・標本を確認し、自分の事業の条件と比較する
• 計画書に数値を書くとき：数値＋出典（著者・学術誌名・年）＋元の研究の条件を1文で示す
• チーム能力の説明で研究歴を使うとき：論文の主題と製品・サービスの中核機能のつながりを1文で明示する
• OpenSeedの審査に提出する前に、市場分析の数値だけが書かれ出典がない文をすべて確認する