研究支援 × 生成AIライトニングトーク開催報告

執筆: Gemini（神戸大渡邉） 2026年3月4日

「生成AIとURA業務の勉強会」と横浜国立大学URA育成教育研究センターとの共催により、オンライン（Zoom）にて研究支援 × 生成AIライトニングトークを開催しました。今回は司会を一橋大学の安井氏が務め、参加者である4名のURAから、日々の業務における実践的な生成AI活用事例が共有されました。

前回の第三回公開勉強会で出た質問への回答として、各AIツールの学習オフ機能についての解説がありました。また、最新の活用法として以下のポイントが紹介されました。

AIの活用領域：未踏領域の調査、ファクトチェック、IR分析の叩き台作成、イラスト・動画生成など。
URAの未来：単純なデスクワークはAIに代替されるが、AIを教え、AIを業務に実装する「新型URA」の需要が高まる。
Tips：NotebookLMでのPDF読み込みのコツや、Google AI Studioを活用してPDFを自動でPowerPointスライド化する手法が紹介されました。

数字の正確性が求められる研究IR業務において、ハルシネーションに注意しつつ業務効率化を図る事例が紹介されました。

データの整形：AMEDなどのWeb上の崩れたテキストデータの表形式への変換、氏名データの「姓・名」分割、名前からの性別判定（正答率97〜100%）。
コード生成へのシフト：AIに直接データを処理させるのではなく、AIにPythonなどのコードを書かせて実行する運用へ移行。従来1週間かかっていた作業が半日に短縮されました。

日常の雑務をNotion AIに任せ、複数機関のプロジェクト（AMED、COI-NEXT等）のプラットフォームとして活用する実践事例です。

オーストラリアのオープンサイエンス・オープンアクセス事例を調査するにあたり、AIを活用して現地の有識者を探索した事例です。

専門家の探索：ChatGPTやPerplexityを活用し、メルボルン地区の専門的知識を持つ研究者をリストアップ。特にPerplexityは引用元が確認できる点で有用視されました。
翻訳支援：現地の専門家へアプローチするためのメール文作成や、ビジネス英語への翻訳にもAIをフル活用。
成果：ツテが全くない状態からでも、AIを使うことで適切なインタビュー先にアプローチ可能であることが実証されました。

研究データ管理の教育カリキュラム作成を通じたAI活用と、各ツールの特性比較がリアルタイムのデモを交えて解説されました。

研究データとAI：論文投稿規定等において、AI利用時の「プロビナンス（データの来歴）」確保が求められ始めており、研究データ管理の観点からもAIの利用動向に注視が必要。
ChatGPT：指示が曖昧でもロードマップの提示やソースのリンク出力に優れ、ハルシネーションも減少傾向。
Gemini：Googleドキュメントへの書き出しが便利だが、一問一答で途切れがちな傾向がある。
Copilot：Wordなどのページに継続して追記・編集していく作業が得意。
今後の展望：NotebookLMによる独自ドキュメントベースの回答生成や、特定用途にカスタマイズした「エージェント機能」の活用がより有効になる。

Q：利用ツールの経費はどうしているか？
A：プロジェクト予算や大学経費で法人契約版（エンタープライズ版）を利用しているケースが多いですが、一部私費で契約しているツール（Gemini等）もあります。
Q：個人情報や機密情報の処理はどうしているか？
A：個人名や機密内容は徹底して削除・秘匿化します。また、シチュエーションを一般的な質問にぼかして入力する工夫をしています。法人向けプラン（データが学習されない環境）を利用していても、機密情報の直接入力は避けるよう学内へも徹底しています。

第5回公開勉強会は、4月以降の開催に向けて現在企画調整中です。詳細が決まり次第、メールやRA協議会のWebページ等でお知らせいたします。

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