ChatGPT等の生成AIツールを研究活動に活用する注意点を知って・学んで・使う

研究効率化の鍵は生成AI ～文献調査・資料作成を加速するサービス～
2024-06-20

fuku株式会社 代表取締役 山田涼太

プログラム#AJACS

ChatGPT等の生成AIツールを研究活動に活用する注意点を知って・学んで・使う
前半

後半「生成AIの可能性と課題 ～賢く使いこなすために～
大まかにLLM、生成AIの仕組みを理解し、何が可能か考えアンチパターンを把握し、AIを活用する上での注意点を理解す
生成AIを活用するはじめの一歩を学ぶ「研究効率化の鍵は生成AI ～文献調査・資料作成を加速するサービス～
研究に有用なツールやサービスを紹
プログラミングを必要としないものを中心としつつ、より複雑なシステム構築のための入口も案内Take Home Message

生成AI疲れしな
知らないことは命令できない事前アンケート
講義内容に関するリクエスト
論文関連（検索、要約、執筆）への関心が最も多「初心者にわかりやすく 」、「具体的な事例を」が次若干名、開発に踏み込んだ話への希望もあり
生成AIをどのようなことに使っていますか？
資料作成、議事録作成、作文、メール作英訳、和訳、英文公調べ物、検索エンジン代わ
アイディア出し、壁打ち、検索ワードの提コード生成、バグ修正、アルゴリズム理
課題、レポート、ゼミ活用：心構え優秀かつ業界未経験の新人だと思って接する

評価できる範囲の仕事を任せ生成結果を十分に確認する

生成AIは事実と異なる出力や倫理的に不適切な回答を出力することがあ
生成AIの出力の責任はそれを活用・承認する人間が責任を取らなくてはならな
生成AIの出力に問題がないか確認、評価する必要がある

困難は分割する

複数のタスクで構成されるタスクは、うまくいかない時にどこでうまくいっていないか問題の切り分けができな
小さいタスクに分解し、生成AIが適切でないものについては外部のプログラムやサービスに繋ぐなど設計すプロンプトを調整するだけでなんとかなりそうな気がしてしまうが、問題設計が悪ければ先はない

過度の作り込みをしない

数ヶ月後に新しいモデルが出てあっさり問題が解けるようになることがしばしばあ
現時点での定量的な評価ができ、実用からほど遠ければまだ早いとして寝かせる

1st

2nd

3rd

4th

特化型サービスを試してみる

ChatGPTを活用する

自分専用のツールを作る

自分専用のツールを作る 上級編

1st

特化型サービスを試してみる

特化型サービスを試してみる
こんな方にオススメ
生成AIをどのように研究に活用するかイメージがつかない️AIサービスは入れ替わりが激しい「これを使おう」ではなく「こういう考え方もあるんだ」とアイディアとして受け止める

特化型サービスを試してみる
有志でリストを作っています特化型サービスを試してみる：文献検索

特化型サービスを試してみる：文献要約、QA

出典：ChatGPT - Paper Interpreter (Japanese)

特化型サービスを試してみる：アカデミックライティング

出典：AI Academic Writing Tool - Online English Language Check | Paperpal

特化型サービスを試してみる：プレゼン動画の翻訳

出典：HeyGen - AI Video Generator

特化型サービスを試してみる：画像生成

出典：DALL·E 3 | OpenAI

特化型サービスを試してみる：プログラミング

出典：GitHub Copilot · Your AI pair programmer

Take Home Message

生成AI疲れしない

自分が欲しいものが見つかればラッキーぐらいの期待に留める

基本的にそんなことはない

自分で作るときのアイディア集めだと思う2nd

ChatGPTを活用する

ChatGPTを活用する
こんな方にオススメ
周りはすごいと言っているが、検索の代わりに使ってみたくらいでイマイチありがたみを感じない
既存のサービスをしばらく使ってみたが痒いところに手が届かないと感じている️「良いプロンプト」を知ろうとするのではなく「良いプロンプトの作り方」を知る

ChatGPTを活用する「何を入力すればいいかわからない...」Case study「ラボラトリーオートメーション」
について文献調査したい

生成AIを使ってみようCase study：悪い例
答えを聞く

一通りそれっぽい内容が返ってく「ふーん」で終わまとめサイトを見るのと大差ない深知識が豊富な物知りと話している気専門家と話したい「プロンプトエンジニアリングが必要？」
それ以前にやるべきことがあるCase study：はじめにやるべきこと
背景とゴールを明確にする“あなた”にしかできないこ
文献調査1つをとってもレビュー論文を書きたいのか、自分の研究テーマの最新トレンドを抑えたいのか、 
起業のネタを見つけたいのかで調査の方向性は大きく異な人間に依頼するとき「文献調査して」で通じるのは関係性があり背景を共有していて、ゴールを察してくれるか
ChatGPTに「文献調査して」というのはメチャメチャ優秀な初対面の相手に同様のお願いをすることと同
詳細の指示もないまま「じゃ、後はよろしく」と投げれば、「思ってたのと違うなぁ」となること必至

人間がゴールに至るまでの過程をリストアップする

文献調査をする場合、自分だったらどう進めるか具体的に思い起こしてみ検索して、いい感じの論文をピックアップして、まとめて、...
検索エンジンは？ 判断基準は？

何を？
検索ワードは？
原著論文？総説論文？
生成AIに手伝ってもらえること

Case study：背景とゴールの定義
背自身はロボット研究者であり小型ロボットの応用先を探してい
最近ライフサイエンス研究の実験室でロボットを活用する話を耳にしゴー
共同研究先を見つける「ラボラトリーオートメーション」について文献調査したい

生成AIを使ってみようCase study：ゴールに至るまでの過程
背景を共有する
ゴールを伝える
答えではなく答えを得る方法を聞く
出力を定義する
️知らないことは命令できない

Case study：ゴールに至るまでの過程

Case study：検索式の決定

Case study：検索結果のまとめ

出典：(Laboratory automation) AND (drug discovery OR drugdevelopment) AND (robotic systems) AND pubmed pmc open
access[filter] - Search Results - PubMed

Case study：検索結果のまとめ

出典：(Laboratory automation) AND (drug discovery OR drug
development) AND (robotic systems) AND pubmed pmc open
access[filter] - Search Results - PubMed

Case study：検索結果のまとめCase study：検索結果のまとめ

Take Home Message

知らないことは命令できない

小手先のプロンプトエンジニアリングより論理的思考力が重要

処理方法や出力方法の適切な指示ができるかはユーザーの知識に依存する3rd

自分専用のツールを作る自分専用のツールを作る
こんな方にオススメ
日常的にChatGPTを使っており勘所が掴めてきた
繰り返し使ういいプロンプトができたが、毎度コピペするのが面倒自分専用のツールを作る：GPTs
tailored version of ChatGPT
特定用途のChatGPTを作れる機作成したGPTsはGPT Storeで公開、共有可
秘伝のプロンプトをあらかじめ組み込めノーコードで作成可能
出典：Introducing GPTs | OpenAI

出典：Introducing the GPT Store | OpenAI

自分専用のツールを作る：GPTs

自分専用のツールを作る：NotebookLM
Multi-modal RAG

Google Drive内のファイル、PDF、テキストファイル、クリップボード、ウェブサイトなどを追加可追加したファイルを根拠として回答を生成するチャットボットを作成でき
Google Workspaceを使っている場合は早期アクセスアプリを有効にする必要あり[1奥深いRAGの入門によい
出典：NotebookLM | Note Taking & Research Assistant Powered by AI

ユーザーに対して早期アクセスアプリを有効または無効にする - Google Workspace 管理者 ヘルプ自分専用のツールを作る：NotebookLM

入力したファイルを根拠として回答を生成

出典：Twitter自分専用のツールを作る：Dify

ローコード生成AI App ビルダー
チャットボット、エージェント、ワークフローの3種を手軽に構築でき豊富なテンプレートが用意されており、すぐに使うことが可条件分岐や繰り返し処理など、アプリケーション内で複雑な挙動をさせられ手軽なデプロイ、アクセス管理が可

出典：Dify2024/05/31にIteration nodeが追加され、繰り返し処理もできるようになった[1]出典：Workflow Major Update: Iteration, Parameter
Extractor and Publish Workflow as a Tool - Dify BlogWorkflow Major Update: Iteration, Parameter Extractor and Publish Workflow as a Tool - Dify Blog

自分専用のツールを作る：Dify

テキスト要約ワークフロー

出典：DifyTake Home Message

知らないことは命令できない

もしうまくいかないならChatGPTのみの利用に戻ってみる4th

自分専用のツールを作る 上級編

自分専用のツールを作る 上級編
こんな方にオススメ
複雑なロジックを組み込みたい
プログラミングに慣れている自分専用のツールを作る 上級編：LangChain

生成AI App フレームワーク

エコシステ

LangChain：アプリケーション開

LangGraph：エージェン

LangSmith：デバッグ、評価、モニタリン

LangServe：デプロ

2024年2月15日セコイアキャピタルから37.6億円調達[12024年5月10日にv0.2.0リリース[2]、コンセプトが大幅に変更されたので注意

オープンソースのAIソフト開発ツールLangChain、セコイア主導で38億円調達 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパ ンLangChain v0.2: A Leap Towards Stability

出典：LangChain

自分専用のツールを作る 上級編：Figureの構造理解

出典：Survey on large language model annotation of cellular senescence from figures in review articles | Genomics & Informatics | Full Text自分専用のツールを作る 上級編：ライフサイエンスDBを対象にしたRAG

出典：Query Construction

自分専用のツールを作る 上級編：文献サーベイ支援Agent

本プロジェク
-

関す 詳細

トにる

https://gensurv.notion.site/
SearchQueryBuilder

GenSurv 080bd169f488495
68ef001a4aa08ca1e②“laboratory automation" ③"life sciences" examples①
ライフサイエンス業界におけるラボラトリーオートメーションの④

事例を教えてSemanticScholarAPIRetriever

Agent⑤⑧[{'paperId': '4ba8b2086b77e1982b8bb7f5a434c7604d2730a6','url': 'https://www.semanticscholar.org/paper/...','title': 'Metrology for data in life sciences, ...'

'abstract': 'Data metrology, i.e., the evaluation of...'},

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上:の文

トにおてー

事例をライフサイエンス

メトてーを用てルスーをGenearator今後のご案内
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事例紹
LLMを利用した論文テキストや図表からの情報抽
ライフサイエンスデータベースとRAGの併
文献サーベイ支援Agentの開発方
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生成AI導入で何がボトルネックになる
ホワイトペーパ
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