T3-85-JA · Tier 3 · Job Skills
AI+ 実験室研究と実験計画
AIを活用して厳密な実験を設計し、より速く結果を得る
よりよい実験を設計する。持続可能な成果にたどり着く。
実験科学の多くは、検出力が不足し、記録が不十分で、設計が甘いままです。研究者が不注意だからではなく、実験計画がほとんど教えられていないからです。『AI+ Laboratory Research & Experimental Design』は、ベンチで研究する方々にDESIGN Protocolを提供します。Define、Establish、Size、Implement、Generate、Narrateの6つのステージから成るこの枠組みは、仮説から論文まで、実験のライフサイクルのあらゆる段階にAIを組み込みます。科学を支える実験を担い、受け継がれた慣習以上のものを手にすべき研究者のために、AIエンジニアリング企業がつくった一冊です。
ティア
Tier 3 · Job Skills
カテゴリ
Research & Media
形式
Guide
更新
Q4 2026
他のエディション
GlobalGlobal — Japanese
デジタル版
US$58
本書の中身
- 実験開始前の品質チェックリストとAI設計監査用リクエストを含む、完全版DESIGN Protocol
- 平易な言葉での検出力分析——1つも観測データを収集する前に、研究に本当に必要なサンプルサイズをどう計算するか
- 実験計画書作成、標準作業手順書（SOP）生成、データ品質管理（QC）、統計検定の選択、方法セクションの執筆、考察の構成などに即使える14種類のコピーレディ・リクエスト・テンプレート
- FAIRデータ原則と「Documentation Debt」の実践ガイド——実験室の知識を記憶に頼らず、再現可能な記録へと変える方法
- 実験研究者が必ず知っておくべき5つのAI特有の信頼性リスクと、それぞれに対する具体的な対策
- DESIGN自己評価と週単位の行動計画を含む90日間の段階的導入プラン
対象読者
生命科学、化学、物理学、生化学、材料科学、工学など、実験台（ベンチ）を中心とする分野で、実験の設計・実施・報告を担う博士課程の学生やポスドク研究員の方々。初めて研究室を立ち上げる若手の研究室主宰者（PI）の方々も含みます。
その他の対象：製薬・バイオテクノロジー・アグリテック・材料企業で、商業的な制約のもと実験を設計・実行するR&D研究者の方々。また、研究室で実験プロトコルやデータ品質を管理する研究技術者の方々。
身につくこと
- DESIGN Protocolを適用し、最初の好奇心から成功基準を明確にした仮説の文書化まで、あらゆる実験を構造化できます。
- データ収集の前に適切なサンプルサイズと統計的検出力を算出し、研究課題に合った検定デザインを選択できます。
- FAIRデータ原則を満たす、再現可能な実験プロトコルとAIを活用した実験室文書を作成できます。
- 科学的な厳密さと研究者による監督を保ちながら、データの品質管理、パターン検出、統計分析にAIツールを活用できます。
- AIを草稿作成の補助として使い、明快で論文掲載に耐える結果・方法セクションを執筆し、研究プロセスのどこでAIを使ったかを明示できます。
本書の内容
- スキルチェック
- AIスキルレベル診断
- 第1章
- 実験室におけるAIの現状
- 第2章
- 好奇心から検証可能な仮説へ
- 第3章
- 実験計画とDESIGN Protocol
- 第4章
- 統計的検出力、サンプルサイズ、および研究設計
- 第5章
- プロトコル開発と実験室文書化
- 第6章
- データ収集、実験ノート、品質管理
- 第7章
- AIを活用した分析と解釈
- 第8章
- 結果から論文へ：書き上げのプロセス
- 第9章
- 再現性、研究の誠実性、オープンサイエンス
- 第10章
- 90日間のAI研究ラボ計画
- 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
本書は、科学が依拠する実験を実際に担う研究者のために、AIエンジニアリング企業が開発しました。研究者は、受け継がれてきた慣習に頼るのではなく、もっと良い方法に値します。