新しい研究成果の公表作業の効率化を図るため，論文投稿先の候補となる学会誌の論文タイトルから内容を推測し，各学会が注力する研究分野を特定するとともに，最適な投稿先の予測モデルを作成した．まず，ChatGPT を活用してアーカイブズに関連するA~D の4 つの学会誌に掲載された各論文のタイトルから内容を推測し，推測結果を集計して解析用データを作成した．このデータを次元削減して各論文の主成分軸上の分布を可視化し，クラスター分析によって4 つの群を抽出した．学会誌別に各群の論文の収録編数を集計すると，A,B,Dの各誌はそれぞれ一つの群の論文が突出して掲載されていたのに対し，C 学会誌は各群の論文を比較的偏りなく掲載する傾向がみられた．さらに，各論文の内容を説明変数，掲載先を目的変数とする学習データを複数の機械学習の手法で学習させ，最適な投稿先の予測モデルを作成したところ，予測精度はAUC（Area Under the Curve）にして0.88 前後の高い値が得られた．