Add To Calendar 登録する 人が執筆してChatGPTで校正した論文が、AI検出ツールに不正検出された場合、責任は誰にあるのか？ AI時代の学術出版をテーマに、AI利用の最新動向から倫理、ガイドライン遵守のポイントを事例付きで解説します。人間による確認の重要性を再確認するとともに、論文執筆時のAI利用で起こりがちな落とし穴とその回避方法を明らかにします。 ウェビナー概要 学術出版におけるAI利用の動向 AI利用と開示に関する倫理ガイドラインへの遵守－アドバイスと事例 人間による確認の重要性と方法 論文執筆時のAI利用によくある落とし穴とそれを回避する方法 登壇者 杉田 米行 (Yoneyuki…
毎年、アルフレッド・ノーベルの命日である12月10日に授賞式が行われるノーベル賞。2025年は、生理学・医学部門で大阪大学特別栄誉教授の坂口志文（さかぐち しもん）先生が、化学部門で京都大学理事・副学長の北川進（きたがわ すすむ）特別教授が受賞者となりました。 エナゴでは、北川進先生を含めてこれまで3人のノーベル賞受賞者へのインタビュー記事をサイトにて公開しています。 中村修二 (なかむらしゅうじ)博士へのインタビュー 2014年 ノーベル物理学賞受賞者 企業に籍を置きながら単独で青色発光ダイオード（LED）を開発し、その後カリフォルニア大学の教授職に就かれた中村修二先生は、LEDの研究開発の功績で2014年のノーベル物理学賞を受賞。核融合発電の実現に取り組むなど現在でも精力的に研究を続けられています。インタビューはノーベル賞受賞前の2007年にエナゴが実施。留学時代のエピソードや初めて自分が行った授業のことなど、英語とどのように向き合ってきたかを中心にお話を伺いました。 ♦トップ研究者インタビューby エナゴ 中村修二氏へのインタビュー 「英語での初講義。緊張して気絶しそうでした」 https://www.enago.jp/interviews/drnakamura 益川敏英（ますかわ としひで）博士へのインタビュー…
公共財としての図書館―場所／情報 2025年3月末、東京都清瀬市の公立図書館6館のうち4館が閉鎖され、それに伴い4月1日より図書館から市民への本の無料宅配が始まりました。 施設の閉鎖についての言及のない施策案「清瀬市図書館サービス基本方針（素案）」[1]に対するパブリックコメント（意見募集）が2024年1月4日から1月24日にかけて実施された後、2月20日および24日に説明会が開催され、図書館の統廃合を含む改正条例案が2024年3月の市議会に提出されたというのが前年の流れです。市民の意見が十分に吸い上げられず十分な説明が行われていないことを批判する議員もいた中、条例案は賛成多数で可決され、約1年後の図書館統廃合と書籍の宅配開始が決まり現在にいたります[2]。 条例改訂の理由を市の担当者は「市立図書館としての効率効果及び市民ニーズを考慮しつつ、新たな図書提供の在り方を模索する中で、現在の地域図書館を整理すること。あわせて全市立図書館に指定管理者制度を導入して、効率及び効果的な管理及び運営ができるよう、規定を整備する」としており、また「電子書籍の充実、スマートフォンやホームページを活用した予約サービスの充実、貸出し図書の宅配サービスなど、来館しなくとも本が借りられる環境整備が求められていると分析」していると述べています[3]。 一方、反対派議員のひとり（ふせ由女議員）は図書館を「知的成長のための大切な基盤」とし、「単に本を借りる場所ではなく、新たな偶然による意図しない本との楽しい出会いや、その場で実際に関連図書を手に取って参照したり、比較したりできる、実践的で効果的な学びの機会が凝縮された場所」として、宅配サービスが図書館の廃止を補うものではないと主張しています。 清瀬市の図書館のあり方に関しては、市民の間でも様々な意見もあるようですが、一連の議論は、住民以外にとっても、公共財の公共性や公共図書館などについて考えるヒントになるかもしれません。 「知る権利」を保証する図書館 日本図書館協会による「図書館の自由に関する宣言」[4] は、「図書館は、基本的人権のひとつとして知る自由をもつ国民に、資料と施設を提供することを、もっとも重要な任務とする」としています。ここでは図書館は、「知る権利」を保証するものであると定義づけされています。 （身体的なハンディや居住地、勤務時間などの理由で）開館時間内に図書館を訪れることができないことによる情報へのアクセスの阻害を解消するという意味においては、本の宅配は市民の知る権利の保証にもつながるでしょう。しかし、取り寄せができる資料のほとんどは、図書館以外の場で情報を得ることのできたものに限られるでしょう。そしておそらく、リアルな空間／場所としての図書館を重んじる人々が公共図書館に託する役割はもっと大きなものです。 「民主的教育機関」としての図書館 1949年に初版が発表されたユネスコの「公共図書館宣言」[5] は、公共図書館を「民主的教育機関 （Democratitc Agency…
基礎研究とは 基礎研究とは、人類が理解していない現象を理解するために行う研究であり、文部科学省（以下、文科省）の2014年の資料によれば「特別な応用、用途を直接に考慮することなく、仮説や理論を形成するため、又は現象や観察可能な事実に関して新しい知識を得るために行われる理論的又は実験的研究をいう。」と定義されています。 基礎研究の成果は、着実に次の研究の下支えとなっています。例えば、新型コロナウイルスが猛威を振るったとき、ウイルス学や病理学の基盤があったからこそｍRNAワクチンを短期間で開発することができました。また、ニューラルネットワークの研究の積み重ねがあったからこそ、近年の人工知能（AI）の急速な発展が実現したのです。つまり、基礎研究はその成果が発表された時点で直接的な経済効果につながらなかったとしても、巡り巡って人々の生活に役立ち、経済にもプラスの効果をもたらすものであるということです。 基礎研究の重要性 基礎研究の重要性 基礎研究の成果は、実用化につながらなかったり、具体的な利益につながるとしても時間を要したりするものです。5年、10年という短期ではなく、100年単位の長期で考えれば、基礎研究は確実に世の中の「役に立つ」ものなのですが、外から見ると何をやっているのかわからないことも少なくなく、「役に立たない」と思われてしまうこともあるでしょう。 2024年にニューラルネットワーク研究者のJohn J. Hopfield氏とGeoffrey Hinton氏がノーベル物理学賞を受賞した際、一般社団法人人工知能学会の会長栗原聡氏が、情報処理に関する研究が受賞したことに驚き、「毎年この時期になると皆が納得するものの，すぐに忘れてしまうのが，基礎研究の重要性である．」とのコメントを発表したのは印象的でした。 ノーベル賞が発表される10月には受賞者の功績に惜しみない讃辞を贈るのに、11月になるとみんな忘れてしまうと指摘しつつ、基礎研究については抜本的な対策が必要であると問題提起していました。多様な基礎研究は、いつかどこかで人類への貢献につながるのです。 基礎研究力の低下が国際競争力の低下につながる 栗原会長のコメントは「かつての日本はこの基礎研究にしっかり取り組んでいたし，なのでノーベル賞を受賞される研究者も誕生してきた．しかし，現在の日本は極端な言い回しをするなら直近しか見えなくなってしまっている．研究費を無駄にしないためにも必ず成功して事業化することが求められる傾向がどんどん強くなっている．」と続きます。実際、大隅良典氏や本庶佑氏をはじめとする歴代のノーベル賞受賞者の多くが日本で基礎研究が軽視される傾向にあることに対して危機感を示しており、基礎研究の価値を指摘しています。 基礎研究は、既存の問題や技術の限界を打破する可能性を有していますが、どの基礎研究がいつ、どのように画期的なイノベーションにつながるかは当の研究者ですら分かりません。だからこそ、多くの研究者がさまざまな研究を続けていくことが不可欠であるにも関わらず、2000年代初頭に科学技術政策に「選択と集中」の考え方が導入されてから、基礎研究は危機に瀕していると指摘されています。 基礎研究を極めた研究者が勝ち取ったノーベル賞…
人口知能（AI）の開発と利用が世界で急速に進む中、AIの利活用が十分に進んでいるとは言えない日本の状況を打破するべく、日本政府は2025年9月12日に初の「人工知能基本計画骨子（たたき台）」を公開し、AIの開発と利活用を政府として後押ししていく考えを示しました。本記事では、AI基本計画（たたき台）のポイントについて概説し、AI促進による科学研究への影響について考えてみます。 人口知能（AI）基本計画とは 人工知能基本計画（以下、AI基本計画）とは、2025年6月4日に施行された「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI法）」に基づく国家戦略として位置づけられた、AIの研究開発や利活用を促進するための基本的な計画です。2025年9月12日に内閣総理大臣を本部長とする「人口知能戦略本部（AI戦略本部）」の初会合が開かれて議論がスタートし、AI基本計画骨子（たたき台）を公開しました。この会合の開催にあたり、当時の石破茂首相は「AIは、社会課題の解決や産業競争力の強化を実現する技術であり、安全保障上も極めて重要」と述べています。AI基本計画は、AIの技術開発や活用の推進に関する国の作戦のようなもので、今後、有識者や調査会などの意見も踏まえて計画案を作成し、パブリックコメント（意見公募手続き）を経て2025年内に閣議決定することを目指しています。 AI基本計画策定の背景 政府がAI基本計画の策定を急いでいる背景には、日本がAIの開発および利活用で国際競争に出遅れている現状があります。安全保障やさまざまな産業の競争力の強化にはAIが欠かせないとして、アメリカと中国を筆頭に各国で開発が進められていますが、AI戦略本部会合の資料には、日本のAI利活用率と投資額が米中に大きく遅れを取っていることが示されています。 特に、大規模言語モデル（LLM）の急速な発展に後押しされているChatGPTなどの対話型生成AIは、すっかり日常生活に浸透しているように見えますが、生成AI利用率でも個人・法人ともに米中に大きく水をあけられており、民間投資額（世界14位、約9億円）に至っては米国（世界1位、約1,091億円）の約1/121です。 しかも、国内で利用されている生成AIは米国で開発されたものが主流であるといった開発力の問題や、フェイク画像が簡単に生成できるといった利用に関する懸念など、憂慮すべき課題も多々あります。 出典：人口知能戦略本部（第1回）資料2-1 ⼈⼯知能基本計画の⾻⼦（たたき台）の概要について 日本政府は「AIを使わない」ことが最⼤のリスクであると明言し、「反転攻勢」をコンセプトに⽇本のAI投資・利活⽤を推進しようとしています。 日本のAI戦略の基本構想とAI基本計画 日本のAIに関する基本構想として「世界で最もAIを開発・活⽤しやすい国」を⽬指すとの国家戦略のもとで策定されているAI基本計画には、「イノベーション促進とリスク対応の両立」「PDCA（計画・実⾏・評価・改善）と柔軟・迅速（アジャイル）対応」「内外一体の政策展開と国際連携」の３原則と、「AIを使う」「AIを創る」「AIの信頼性を高める」「AIと協働する」の４方針が掲げられています。 平成31年に内閣府が発表した「人間中心のＡＩ社会原則」が堅持されてはいますが、AI基本計画では人間とAIの「協働」を推進し、制度や社会の仕組みを継続的に変革していくことの重要性が強調されています。生成AIの登場から最近の急速な利用拡大により、これまでは人間が担ってきた業務をAIが支援または代行するようになったことで「人間とAIの協業」が注目されていることを踏まえたと見られます。 もはやAIの導入は単なる技術的な変化に留まらず、労働市場（雇用）、教育、産業の在り方といった人間の活動、さらには社会全体に影響を及ぼすものとなっており、産業構造や教育・雇用制度の見直しが必要であると認識されているのです。 AIの発展と科学研究 -…
人工知能（AI）の登場は、科学研究を含む広範な分野に革命をもたらしました。 データ分析から予測モデリングまで、AIは様々な形で研究分野に貢献するようになっています。しかし、AIを過度に使用したり使い方を間違えたりすれば、問題を引き起こすとリスクがあるのは否めません。AIは新たな科学的発見の機会を増やすとともに、そのスピードを速め、膨大な量のデータを分析することが可能な反面、科学的な不正行為やデータ操作における懸念につながる恐れもあります。 学術的・科学的不正行為は、知的公正性に対する脅威であり、さらなる研究の進展を妨げるものです。 問題となったデューク大学におけるがん研究不正にしても、幹細胞研究不正にしても、関与した研究者がキャリアを絶たれ、研究活動からの撤退につながりました。このような事件は、学術研究コミュニティの信頼性に疑問を投げかけるだけでなく、科学的公正性（研究インテグリティ）に対する大きな脅威と言えるでしょう。 データ操作と科学的不正行為の影響 不正なデータ操作は、研究の質と科学的信頼性に重大な影響をもたらしかねません。データ操作および科学的不正行為がもたらす影響を以下に挙げます。 科学研究におけるAIの脅威 AIを使用する際には、いくつかの隠れたリスクが伴い、科学的公正性を損なう恐れがあることを認識しておく必要があります。科学研究におけるAIの脅威を、以下に示します。 1. 剽窃・盗用 AIアルゴリズムは、研究論文、学術論文、科学報告書などの文章を生成することができるので、論文の執筆を自動化することはできますが、AIが生成したコンテンツを誤ってそのまま使用してしまうとの懸念があります。しかも、AIアルゴリズムは人間の文体を忠実に模倣した文章を作成することができるため、AIが生成したコンテンツと人間による著作物を区別することが難しくなっています。 2. 誤情報 AIが生成したコンテンツの真偽を確認しないまま使用すると、不正確な情報や誤解を招く情報を広めることに成りかねません。AIが生成するコンテンツが洗練されていると、誤解を招く情報を特定することがより困難になります。また、AIが誤った情報を参照するリスクもあり、情報の出所を追跡し、その真偽を確認することは困難です。 3.…
Add To Calendar Watch Now 人が執筆してChatGPTで校正した論文が、AI検出ツールに不正検出された場合、責任は誰にあるのか？ 今や、生成AIツールは論文執筆に欠かせなくなっていますが、AIの使用に関するルールはその進化のスピードに追い付いていません。本ウェビナーでは、責任あるAI使用とは何かを探り、現在の出版社のポリシーが著者を導くのに十分であるかを検討します。 ウェビナー概要 AIを補助的に使用した論文執筆における倫理的・手続き的課題についての専門家の提言 AIの普及と求められる透明性のギャップの検証 AI時代における研究倫理維持の実践的枠組み 質疑応答セッション 登壇者 杉田…
クラウドファンディングやサポーター制度などを通じ、開かれた学術業界の実現を目指すアカデミストが2021年より行っている若手研究者向け研究加速プログラム「academist Prize」。第5期の採択者発表＆キックオフイベントが、2025年9月2日（火）に、東京大手町のInspired.Labで開催され、エナゴのマーケティング担当とライターも参加しました。 今期のプログラム「基礎研究で、世界を変える。」では、新たな研究資金分配のスキームが導入されています。9月2日（火）から10月30日（木）の約2か月間をクラウドファンディング支援期間とし、この期間にチャレンジャーが得たクラウドファンディングの支援金と支援者数に応じ、最大1,000万円の賞金総額（マッチングプール）のうち一定額がチャレンジャーたちに分配されます。 イベント前半では、今期のチャレンジャーに選ばれた10組が、研究で何を成し遂げようとしているのかをそれぞれ3分間で発表。幅広い目的や方法についての熱心な説明が行われました。学部生から助教と、幅広い研究キャリアにいる若手研究者たちのピッチに耳を傾けました。 1. 山田 大夢さん（奈良先端科学技術大学院大学、博士後期課程1年） 目標：環境にやさしいグリーン溶媒利用拡大 プロジェクトページへ：化学者 × AIで環境や人体に優しいグリーン溶媒の利用を拡大させたい！ 2. 西本…
クラウドファンディングやサポーター制度などを通じ、開かれた学術業界の実現を目指すacademistが2021年より行っている若手研究者向け研究加速プログラム「academist Prize」。第4期のファイナルイベント『業界を超える「学際」で新たな価値をつくる - 京大・宮野公樹氏と探る、研究と社会のこれから』が2025年8月28日（木）に、東京大手町のInspired.Labで開催され、エナゴのヴァイス・プレジデントのラジブ・シルケとマーケティング担当、ライター、営業担当が会場で参加しました。 イベントはサイエンスコミュニケーターで「academist アンバサダー」の佐伯恵太さんの進行により、前半では「academist Prize」4期生7名がそれぞれの1年を総括して発表するピッチが、後半では、京都大学学際融合教育研究推進センターの宮野公樹さんと、株式会社バイオインパクトの杉原淳一さんによるトークセッションが行われました。 「academist Prize」4期生7名による発表 私にとっての「1,000 True Fans」とは？ 前半のピッチで7名の登壇者に割り当てられた時間はそれぞれ5分。この中で1年間のプログラム期間中に、何ができて何ができなかったか、目標をどの程度達成できたのかなどをそれぞれが発表しました。 「美しさ」についての研究を行っている櫃割仁平さんは、「コミュニティーマーケティング」を行うために「あいまいと」というコミュニティを約1年前にローンチ。研究の種を出し合って、プロジェクトとして成立させていくというアプローチを続けてきた中で、職業研究者ではない共同研究者とポッドキャストに関する研究論文も発表しました。コメントをくれる人、人や機会をつないでくれる人など、様々な関わりのファンを作ることができ、ビジョンを共有できたとのことでした。 高齢者福祉の分野で研究を行う金子智紀さんも、academist 内外の取り組みで、自分のやりたい思いを、一緒に広げていく仲間も獲得されました。介護先進国である日本の介護施設の事情や介護体制についての情報に対する海外からのニーズも多く、金子さんは、それを財源に、介護事業や研究を進めるという循環を模索しているとのことです。…
文章を書くときには、さまざまな句読点を使いますが、そのすべてに異なる機能と目的があります。よりよい文章を書くためには句読点の違いを理解し、使いこなす必要があります。句読点は、文意を正確に伝え、文章の明瞭さを高め、一貫性を確保する上で重要な役割を果たすものです。さらに、思考を構造化し、読者を誘導し、意図したメッセージを正確に伝えるための一連のツールとしても有用なものです。 この記事では、英文で用いられる句読点の中でも区別が付きにくいダッシュ記号に焦点を当て、エムダッシュ（emダッシュ）とエンダッシュ（enダッシュ）の違いを説明します。ダッシュ記号は、文章を強調する、明瞭さやインパクトを加えるといった際に使われますが、効果的な使い方を理解することで、文章をより洗練させることができます。 ダッシュとハイフンはいずれも横棒に似た記号ですが、それぞれ異なる機能を持っています。一貫性なく使われていることも多いようですが、ダッシュ記号は重要なポイントの強調から、範囲やつながりの提示まで、さまざまな重要な役割を果たす記号です。ダッシュを使いこなしてインパクトのある魅力的な文章を作成してください。 ダッシュとは ダッシュは、文章中の区切り、中断、または前の文章とのつながりを示すために使用される長音記号に似た（でもそれより短い）横線型の句読点です。ダッシュには、長めのエムダッシュ（emダッシュ）と短めのエンダッシュ（enダッシュ、エヌダッシュとも言います）の2種類があります。一見区別しにくいのですが、エムダッシュは大文字のMと同じ幅（長い）、エヌダッシュはNと同じ幅（短い）程度であると覚えておくと二つの長さの違いがわかりやすいと思います。 この2種類のダッシュと、もう1つの一般的な句読点であるハイフンが混同されることがよくありますが、長さではハイフンが一番短く、次にエンダッシュ、最も長いのがエムダッシュとなります。エンダッシュは、単語や数字など前後をつなげ、エムダッシュは逆に前後を切り離したり文中に間を作ったりと、文章を書く上でさまざまな役割を果たします。 ライティングにおけるダッシュの重要性は過小評価されがちですが、どちらのダッシュを使うかは文脈によって異なるので注意が必要です。ダッシュの重要性について詳しく見ていきましょう。 1. 強調と中断 ダッシュは、文中の特定のフレーズやアイデアを強調するための強力なツールです。エムダッシュは、主節から一部を切り離す場合に使われることで、流れを中断させたり、特定のテキストを目立たせて強調したりすることができます。コンマ（,）でも同様の効果を出すことができますが、エムダッシュを使うことで、切り離した部分のテキストをより強調することができます。エムダッシュを使うことで、より主節を強調する効果が生まれ、魅力的でインパクトのある文章にすることができるのです。 2. 明瞭性と情報追加 ダッシュを使って複雑な考えを伝えたり、情報を追加したりすることで、文章の明瞭性と一貫性を向上させることができます。エムダッシュを使って説明や補足事項などを挿入することで、思考の転換を示したり、関連してはいても異なる要素を紹介したりすることができます。説明や明確なフレーズを入れ込むことで、読者の理解を深め、メッセージを効果的に伝わるようにするのです。 3. 接続と範囲の提示…