生成AIの活用法
やまラボ Podcast へようこそ。さて今回は、あなたが共有してくれた資料、特にこれから皆さんが取り組むであろう卒業論文とか修士論文に役立きそうな
生成 AI Google Gemini とノートブック LM についてですね、これ一緒に深く見ていきたいなと思います。
はい、よろしくお願いします。 いただいた資料を元にして、単に作業が楽になるってだけじゃなくて、
これらのツールで、研究の本質にどう迫れるか、学びをどう深められるか、そのあたりの可能性を探っていきましょう。
生成 AI って本当にいろいろありますよね。チャット GPT とかも有名ですけど、でも今回の資料だと特に Gemini が挙げられてますね。
これ何か理由があるんですか? あ、いいところに気づきましたね。資料によるとですね、
Gemini は無料で使える範囲が結構広いのと、特に科学、科学分野での性能が高いっていうデータがあるみたいなんですよ。
例えば GPQA っていう大学院レベルの科学的な問題を解く能力を測るテストがあるんですけど、
それで Gemini が専門家のレベルを超えるスコアを出した、なんていう報告もあるようです。 資料にあった例だと、なんか複雑な有機化合物の生成エンタルピーを計算するとか、
そういう高度な物理科学の問題でも、ちゃんと答えを出してたみたいですね。 へー、それはすごいですね。
それともう一つ重要なのが、後で詳しく見ますけど、 Notebook LM っていうツールとの連携がスムーズな点ですね。
あと、大学のアカウント Google Workspace for Education を使えば、入力したデータが AI の学習に使われないっていうプライバシー保護の面でもメリットがあると、資料では強調されていました。
これは研究で使う例では結構大きいですよね。 なるほど、その Notebook LM これはちょっと初めて聞く人もいるかもしれないですね。
資料には AI リサーチアシスタントってありましたけど、具体的にはどういうツールなんですか? はい、Notebook LM はですね、最大の特徴は、あなたがアップロードした資料、
例えば PDF の論文とか、講義ノート、研究データとか、そういうものだけを情報源にしてくれるんですよ。
それで、その資料の内容を要約したり、質問に答えたり、分析したりしてくれるツールなんです。
これは、ラグ、検索拡張生成という技術に基づいていると、資料には説明がありますね。
ということは、つまりネット上の魂の根拠というか、深かな情報じゃなくて、自分がちゃんと選んで読み込ませた信頼できる文献だけをベースに AI が考えてくれる、そういうことですね。
まさにその通りです。研究においては、そこすごく重要ですよね。
それで、資料でも指摘されてるんですけど、AI の回答には、ちゃんと参照した資料の箇所が示されるんですよ。
だから、出典の確認がしやすい。これによって、AI が最もらしい嘘をついちゃう、ハルシネーションのリスクも情報源を限定することで、かなり低減できるとされています。
なるほど。じゃあ、卒論とか修論に向けては、具体的にどういうふうに役立つんでしょうか。資料にもいくつか例がありましたけど。
ええ、そうですね。例えば、たくさん集めた先行研究の論文 PDF をノートブック LM に読み込ませて、これらの論文で、例えば特定の反応メカニズムについて共通して言われていることは何、みたいな横断的な質問ができるんですね。
ああ、それは便利そう。
研究の質を高める
はい。あとは、資料にもあったように、重要なポイントをまとめた学習ガイドを作らせたりとか、FA 級リストを自動で作ってもらったりとか、資料によってはさらに進んだ使い方として、内容をマインドマップみたいに整理したり、なんぽ、AI が音声で内容を解説してくれる音声概要、ポッドキャスト風ですかね、そういうのを作成する機能もあるみたいです。
え、音声概要?
だから、もしかしたら通学中とかに自分の研究資料の解説を聞くなんてこともできるかもしれませんね。
それはすごい、未来感ありますね。資料では、オープンスタックスみたいな無料の教科書とか、Jステージの論文を読み込ませて、基礎知識の確認とか、分野全体の動きをつかむのに使う例も挙がってましたね。
そうですね、基礎固めにも使えそうです。
ただ、これだけ便利そうなと、やっぱり注意点もありそうですよね。資料でもその辺触れられてましたけど。
おっしゃる通りです。最も重要な注意点として、資料でも繰り返し言われてますけど、AI はあくまでアシスタントなんだということですね。
AI が作ってくれた文章をそのまま鵜呑みにしちゃダメで、必ず自分で内容が正しいかちゃんと検証して、そしてここが大事なんですけど、自分の言葉で書き直す必要があるんです。
ああ、なるほど。コピペは絶対ダメだと。
そうです。そのまま使ったらそれはもう標説行為になってしまいますからね。そこは本当に注意が必要です。
あと、ハルシネーションのリスクは低減されるとは言ってもゼロではない。
特に資料にもちょっと書いてありましたが、PDF の中の複雑な表とかグラフとか、そういうのを正確に読み取るのはまだ苦手な場合があるみたいです。
だから常にちょっと疑いの目を持つというか、批判的な視点は大事ですね。
なるほど。つまりAIで効率化して生まれた時間をどう使うか、そこが鍵になってくるということですね。
まさにそこなんです。資料では時間の再投資という考え方が紹介されていました。
AIに任せられる作業で時間を節約して、その浮いた時間を、例えば論文をもっと深く読み込んだり、批判的に考えたり、論理の構成を練り上げたり、
そういう人間じゃないとできない、AIが代替できない深い学びにつける。これこそが研究の質を本質的に高める方法なんだと資料は示唆しているわけです。
なるほどな。先生AIって単に作業を早くするツールっていうだけじゃなくて、使い方次第では研究をもっと深めるための強力なパートナーになり得るということですね。
今日の話でその可能性がすごく見えてきた気がします。
そう思います。AIに考えさせるんじゃなくて、AIをうまく使いこなしてあなた自身の思考を広げたり深めたりしていく、そういう意識がこれからますます重要になってくるんじゃないでしょうか。
最後に今日の話を元にしてリスナーのあなたへの問いかけです。
もし、ノートブックLMにあなたの研究テーマに関係する論文、特にあなたが重要だと考えている文献をいくつか読み込ませて、それらを横断的に分析させたらどうでしょう。
これまで自分では気づかなかった論文と論文の間の意外なつながりとか、あるいは何か新しい研究の切り口みたいなものがもしかしたら見えてくるかもしれません。
その可能性についてちょっと考えてみていかがでしょうか。
