AI+ 科学者
AIを活用して、仮説から洞察へとより速く進む
仮説から論文掲載まで、より速く——幻覚（ハルシネーション）なしで。
皆様は何年も、助成金申請書や論文を苦労して書いてきました。白紙から書き始め、最終的に2段落にまとめる文献に何週間も費やし、実在しないかもしれない引用を確認する。AIはその負担を大きく減らせますが、科学におけるリスクは現実のものです。ハルシネーションによる架空の文献、データの完全性への圧力、刊行前の情報漏洩。本書は科学者のために、Science Prompt Toolkit（すぐに使える28のテンプレート）、研究水準のAIセーフティを実現するSCIENCE Protocol、そして30日間の導入プランを提供します。AIエンジニアリング企業が制作し、科学的記録を大切にする科学者のために検証した一冊です。
- 28個の実用済み・市場検証済みのプロンプト：文献の統合、実験手順書の作成、論文の各セクション、助成金申請書、データの伝達、科学的な文書作成など
- SCIENCE Protocol——科学的データの信頼性、機密性および知的財産（IP）保護、著者権の明確化、倫理・規制遵守、数値の検証、引用の正確性、リスク曝露評価——の7つの構成要素からなるフレームワーク
- 助成金申請のためのワークフロー：これまで数日かかっていたセクション作成を数時間に短縮——かつ、検証の習慣を組み込んだ設計
- Citation Verification Protocol：捏造された引用が論文に記載される前にそれを検出し、防止する仕組み
- 30日間の実践プラン：生物学、化学、物理学、生化学、材料科学、製薬、バイオ医療研究など、さまざまな分野の実験系研究者向け
生物学、化学、物理学、生化学、材料科学、環境科学、薬学、神経科学、遺伝学などの自然科学分野で働く、実験科学者、研究科学者、研究開発（R&D）に携わる科学者の方々。大学の研究室、製薬・バイオテクノロジー企業、政府系研究機関、臨床研究の現場、企業の研究開発部門などに所属しています。主な職名は、研究科学者、上級科学者、ポスドク研究員、実験科学者、研究責任者（PI）、R&D科学者、分析科学者、研究化学者、生物医学科学者、臨床研究科学者などです。研究歴は2〜20年。日々の業務には、実験の計画、プロトコルの作成と遵守、実験作業、実験データの収集と解析、科学文献のレビュー、助成金申請書や論文の執筆、実験ノートや記録の管理、同僚や助成機関との協働、学会やセミナーでの成果発表が含まれます。
その他の対象：研究職への移行を控えた大学院生（博士課程最終年次、ポスドク着任時）、科学チームや研究戦略を率いるチームリーダーやR&D部門の責任者、研究支援の専門職（研究事務担当者、助成金マネージャー）、科学政策の専門家、臨床研究アソシエイト、製薬・バイオテクノロジー企業の薬事担当科学者の方々。
- 文献レビュー、実験計画、科学論文執筆、データ解釈、助成金申請準備の各領域で、AIが時間を大幅に短縮し品質を高める実験室・研究科学のタスクを12件以上特定できる
- 要旨の起草、プロトコル作成、助成金申請書の各セクション、文献統合などの科学的執筆タスクにPRISM Prompting Frameworkを適用できる
- 科学論文に求められる追加の検証基準を含め、TRUSTを用いてAI生成の科学的内容を評価できる
- 研究データ、刊行前の研究成果、引用、実験結果、規制対象の研究を扱うあらゆるAIとのやり取りにSCIENCE Protocolを適用できる
- 仮説から出版までの科学的ワークフロー全体でScience Prompt Toolkitを構築し、活用できる
- スキルチェック
- 科学研究におけるAI活用度はどの程度ですか？
- 第1章
- 今、科学分野で使われているAI
- 第2章
- 科学者にとってAIができることとできないこと
- 第3章
- 科学的作業におけるAIへのプロンプトの与え方
- 第4章
- 文献レビューと研究の統合におけるAIの活用
- 第5章
- 実験計画とプロトコル作成におけるAIの活用
- 第6章
- 科学論文の執筆と出版におけるAIの活用
- 第7章
- データ分析・解釈のためのAI
- 第8章
- 研究助成金申請と研究資金調達のためのAI活用
- 第9章
- 科学研究におけるAIセーフティ——SCIENCE Protocol
- 第10章
- 科学者向け30日間AI導入プラン
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
AIエンジニアリング企業が、データの信頼性そのものが仕事であり、論文の撤回リスクが現実にある研究者たちのために開発しました。