少し前になるが、医療系の研究者であるコーヒー底つき研究室@首が回るフクロウ@prof_ai_hackさんの次のようなポストが気になった。
Gemini 3.0、研究での使い方がわかってきました？関連論文のPDFを20本くらいまとめてアップロードして、「これらの論文に共通する限界点と、著者の主張の矛盾点を洗い出して」って投げると、いままでは数日かかっていた文献レビューが数分で終わる。
単なる「要約」じゃなくて、複数の論文を横断して比較してくれるのが強すぎる。これは研究の初動が劇的に変わります。
午後8:53 · 2025年11月20日
「わかってきました？」の疑問符は間違いということなので、とって読んでほしい。
論文のレビューが、論文をAIに読み込ませるととても早くできあがるということが書いてある。
わたしが、気になったのは、データをを投げてそれを分析してもらうというAIの使い方である。
たとえば、人文系の研究者が、自分の論文も含めて多くの関連データをAIに読みこませて、きわめて実践的な研究上の質問をなげかければ、今後の研究の方向性についてヒントを見出せる回答が出てくる可能性があるということである。
AIは、素でものを尋ねるものではなく、使用者の固有のデータセットを読み込ませて、具体的な質問を投げかけるというものだということがわかる。
こんなことは常識なのかもしれないが、自分の研究蓄積に関連するデータをできるだけ大量に読みこませ、研究上の質問をすると、きっと有効な示唆があるのではないかと思ったのである。
