近年、生成AIの急速な発展によって、研究活動そのものが大きく変わり始めています。
論文の要約や翻訳、プログラム作成、文献検索など、AIは研究者にとって身近な存在になりました。
一方で、新たな議論も始まっています。
「AIは研究者を評価できるのか。」
これは決してSFの話ではありません。
国内外では、AIを研究評価や研究費審査に活用する試みが始まっています。
文部科学省が進める「AI for Science」でも、AIを研究そのものに活用するだけではなく、研究プロセス全体を高度化することが期待されています。
▼AI for Scienceに申請した記事はこちら
参考：
AI for Science（文部科学省）
https://www.mext.go.jp/
AIは何を評価できるのか
AIが得意なのは、大量のデータを短時間で分析することです。
例えば、
- 論文数
- 被引用数
- h-index
- 研究費獲得実績
- 国際共同研究
- 特許件数
などは、AIによって瞬時に集計・分析できます。
さらに近年では、論文本文を解析し、
- 研究テーマ
- 新規性
- 使用されている研究手法
- 研究分野の広がり
まで分析できるようになっています。
人間では読み切れない数万本の論文でも、AIなら短時間で処理できます。
AIにも見えないものがある
しかし、AIが万能というわけではありません。
例えば、
「この研究は将来、大きなブレークスルーになる可能性がある。」
という判断は簡単ではありません。
革新的な研究ほど、過去のデータには存在しないからです。
AIは基本的に過去のデータから学習します。
そのため、これまでにない研究を評価することは、人間以上に難しい場合があります。
また、
- 若手研究者の将来性
- 独創的なアイデア
- 社会的なインパクト
といった要素は、数値化が容易ではありません。
AIは人間より公平なのか
AIを使うメリットとして、「公平性」が挙げられることがあります。
人間には、
- 思い込み
- 専門分野による偏り
- 疲労
- 判断のばらつき
があります。
AIには疲労がなく、同じ条件で同じ評価を繰り返せます。
その点では、人間より一貫性があります。
一方で、AIが学習したデータに偏りがあれば、その偏りをそのまま引き継いでしまいます。
例えば、
過去に評価されやすかった研究テーマばかりを学習すれば、
新しい研究分野を過小評価する可能性があります。
つまり、
AIもまた、「学習したデータ」というバイアスから自由ではありません。
人間とAIは対立するものではない
現在の研究評価では、
「AIか、人間か」
という議論になりがちです。
しかし、本当に重要なのは、
AIと人間をどう組み合わせるか
ではないでしょうか。
例えば、
AIが、
- 論文情報を整理し、
- 研究実績を分析し、
- 類似研究を検索する。
その結果を基に、
専門家が、
- 独創性
- 将来性
- 社会的意義
を評価する。
このような役割分担であれば、それぞれの長所を生かすことができます。
研究評価は新しい時代へ
研究活動は急速に変化しています。
論文数だけでは測れない。
被引用数だけでも足りない。
h-indexだけでも不十分。
だからといって、AIだけで評価できるわけでもありません。
これから求められるのは、一つの評価方法ではなく、それぞれの特徴を理解し、適切に組み合わせることです。
AIは研究評価を大きく変える可能性を持っています。
しかし、AIが目指すべきなのは、人間を置き換えることではありません。
研究者一人ひとりの価値を、より適切に理解するための「新しい道具」として活用されることではないでしょうか。
研究評価の未来は、「AIによる評価」ではなく、「AIを活用した評価」へ向かって進んでいくと考えられます。
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