学べること
- AI文献レビューツールで研究分野を30%高速にサーベイし、分野横断的なつながりを発見する
- 既存文献のギャップに基づき、AIで研究仮説を生成・精緻化する
- 自然言語インターフェースを使ったAI支援データ分析ワークフローを構築する
- AIライティングツールで学術的な文体を維持しながら投稿レベルの原稿セクションを作成する
- 研究倫理・再現性・ジャーナルのAI使用開示要件に沿ったAI活用を評価する
- 問い設定から投稿まで、完全なAI強化型研究ワークフローを設計する
カリキュラム
毎年500万本以上の学術論文が出版される。手動ですべてを追いかけるのは不可能だ。
AIツールは研究のあり方を根本から変えつつある。かつて数週間かかった文献レビューは30%短縮され、何時間もコードを書いていたデータ分析も自然言語で指示できるようになった。AIを効果的に使う研究者は、厳密さを犠牲にしているわけではない。より多くの成果を、より速く生み出しながら、発見を生む創造的思考により多くの時間を使えるようになっている。
本コースでは文献ディスカバリー、仮説生成、データ分析、論文執筆、投稿まで、研究ワークフロー全体にAIを統合する方法を学ぶ。どのツールを信頼すべきか、再現性をどう担保するか、そして学術出版におけるAI倫理の最新動向をどうナビゲートするかを体系的に習得する。
すべてのテクニックには研究倫理のフレームワークが伴う——研究においては、AIを「使うかどうか」と同じくらい「どう使うか」が重要だからだ。
関連スキル
よくある質問
どの研究分野に対応していますか？
分野を問わず使える内容です。自然科学、社会科学、人文科学、工学、医学・生命科学の幅広い事例を取り上げ、AIツールとワークフローは分野横断的に応用できます。
プログラミング経験は必要ですか？
不要です。自然言語インターフェースのAIツールとコードベース（Python・R）の両方をカバーしています。コードを書く方はAIによるコード生成を、書かない方は会話型のノーコードツールを学べます。
ジャーナルのAI使用開示ポリシーにどう対応しますか？
レッスン6でジャーナルのポリシーを詳しく解説します。多くのジャーナルはAI使用の開示を義務化し、AIを著者にすることを禁じ、すべての内容に対する著者責任を求めています。本コースではこれらのルール内でのAI活用法を学びます。
AIを使うと研究の質が下がりませんか？
適切に使えば下がりません。本コースでは透明性のある再現可能なAI活用法を教えます。AIの出力を検証し、ワークフローを記録し、質の高い研究を支える科学的厳密さを維持する方法を学びます。