AIが変える研究の現場

研究は「量」の問題に直面している

昨年、514万本の学術論文が出版された。この数は毎年増え続けている。狭い専門分野でも、潜在的に関連のある文献量は、一人の研究者が手動で追跡できる範囲をはるかに超えた。

これは単なる不便さではない。重要な知見が見落とされる。ブレークスルーが生まれやすい分野横断的なつながりが発見されない。文献レビューは数日で終わるべきところを数週間かかる。そして「完了」した時には、何百もの新しい論文がすでに出版されている。

AIツールはあなたの専門知識を置き換えることで解決するのではない。あなたのリーチを拡張することで解決する。

研究ワークフロー全体でのAIの役割

✅ Quick Check: パターンに注目——AIは「処理タスク」を担い、研究者は「判断タスク」を担う。この分担はAIの限界ではなく、研究におけるAIの正しい活用法だ。機械的な作業を減らし、発見を生む創造的・批判的思考により多くの時間を使うことが目標。

本コースで学ぶこと

AIが研究を変革する6つの領域をカバーする：

1. 文献レビューとディスカバリー — 2億件以上の論文を検索し、見落としがちなつながりを発見するツール
2. 仮説生成 — ギャップの特定と研究の可能性を探索するAI活用
3. データ分析 — 自然言語インターフェースによる統計処理、コード生成、可視化
4. 論文執筆 — 学術的な文体を維持しながらジャーナル基準を満たすAI支援
5. 研究倫理と再現性 — 透明性、開示、ジャーナルのAIポリシーへの対応
6. 科研費申請とコミュニケーション — 申請書、学会発表、アウトリーチのAI活用

コースの進め方

各レッスンは12〜15分。具体的なツール、実際のプロンプト、そして各場面での研究倫理上の考慮事項を学ぶ。

構成：

• 分野を問わず使えるツール（特定分野に限定しない）
• コードベース（Python/R）とノーコードの両アプローチ
• ジャーナルポリシーのガイダンスと開示テンプレート
• 最終レッスンでパーソナライズされたAI研究ワークフローを設計

目標

本コース終了時には、あなたはAIで研究を加速しながらも厳密さを犠牲にしない研究ワークフローを手に入れている——なぜなら科学において、厳密さのない速度はただのノイズだからだ。

Key Takeaways

• 年間514万件以上の論文出版により、手動の文献レビューでは網羅的なカバーが不可能に
• AI支援レビューは30%速く完了し、分野横断的な発見も改善される
• AIは処理タスク（検索、コーディング、下書き）を担い、研究者は判断タスク（評価、解釈、論証）を担う
• ドメイン専門知識は置き換え不可能——AI出力は専門家の解釈を経て初めて科学になる
• 研究におけるAI活用には再現性・開示・倫理への配慮が常に必要

Up Next: 次のレッスンではAI文献レビューツールをマスターし、2億件以上の論文からあなたの研究に重要な文献を見つける方法を学ぶ。