生成AI時代のオープンサイエンスと
知的創造活動のゲームチェンジ

林和弘

文部科学省 科学技術・学術政策研究所
データ解析政策研究室長
AMED科学技術調査員
日本医学雑誌編集者会議（JAMJE）組織委員
日本学術会議連携会員

2024年7月23日(火)JEPAオンラインセミナー
1

概要
1. はじめに
2. 変わらないオープンサイエンスの意義と本格的に変わり始めた科学と社会
3. AIと学術論文、生成AIと学術論文
4. （生成）AIで変わる研究活動
5. 知的創造活動のゲームチェンジ

2

概要
1. はじめに
2. 変わらないオープンサイエンスの意義と本格的に変わり始めた科学と社会
3. AIと学術論文、生成AIと学術論文
4. （生成）AIで変わる研究活動
5. 知的創造活動のゲームチェンジ

3

自己紹介
1990年代よりICTを活用した”科学の社会問題“解決を志向&試行
し，多様なステークホルダーに自ら飛び込んでオープンサイエンスパラ
ダイムへの変容（DX）を促す触媒型研究者
現場
セクターを超え，実践に基づく対話の繰り返しと啓発
●
●
●
●
●

有機合成化学専攻（東大：DC1を取ったが途中で方針変更）
黎明期の電子ジャーナル開発と学会運営（日本化学会，J-STAGE）
大学図書館との未来洞察（SPARC Japan）
学術情報流流通の啓発（OA, altmetrics, プレプリント，ORCID, PID→
定量的研究評価の理想と現実）
研究データ利活用の実践と啓発（RDA, 研究データ利活用協議会）

政策
専門委員他としてガイドライン・ポリシー
作成等に関わる●●●●●

UNESCOG7科技大臣会合OECD
内閣府・文科省
JST, NII,
AIST,AMED

アカデミア
分野を超えた対話の繰り返しと啓発
●

●
●
●

知見を転用して
PTAの電子化も無理なくサクッと

日本学術会議連携会員（オープンサ
イエンス他）
千葉大学非常勤講師（学術情報論）京都大学アカデミックデータ・イノ
ベーションユニットメンバー
複数の学会・学術雑誌の編集委員， シチズンサイエンスの啓発にも 4取り組んでいます（NHK）
アドバイザー等

学術情報流通の変遷とオープンサイエンスへの流れ
トレンドと貢献
1990•

MosaicAmazon
W3C

YoutubeTwitter

1995

•

2000

•
•
•

2005

2010

LINE

AlphaGo2015

2020
ChatGPT

Advocacy for
Science Council ofJapan（論文誌校正）GoogleFacebook（有機合成化学）

年間1000投稿のレター誌と500投稿の本論文誌の査読システムと電子ジャーナルを開発・運用

査読システムの電子化

電子出版
XML Publishing
DOI and CrossRef（論文の識別子）• 電子ジャーナルビ
ジネスモデル構築• Open Access
2005• 政策関係者への啓発• ORCID （研究者の識別子）
• altmetrics• RDA Tokyo 2016
• G7 OSWG• OECD• Citizen Science• Blockchain• バーチャル学会• DeSci

論文誌を電子化したら面白い！

論文、論文誌のDXをしたい！

SGM, XML scholarly publishing

オープン化の潮流、論文からデータへの拡張

研究成果の共有・公開のDXをしたい！

Japan OpenScience Summit
International
Contribution
For Open Science
PolicyBlockchain
taskforce for
Chemistry

DX for PTA

Citizen Science (NHK)

研究活動、コミュニティのDXをしたい！

DX for Learned
Society

科学の再オープン化（シチズンサイエンス）
DeSciやバーチャル学会の立ち上げをサポート

Decentralized Science
blockchain

Scholarly communication on
Metaverse

科学と社会はどう変わるか知りたい！

5

印刷、出版との関わりある雑誌では• オフセット 著者原稿を切り貼りしてカメラレディ• 著者原稿をイメージスキャンしてPageMakerに貼り込み（1998年頃）
別の雑誌では• SGMLを利用したデータベース出版の安定運用化– SGMLを作ってTeXで組版(-2001頃)– TeXのコマンドをメタタグに見立てて3B2 （現Arbotext Advanced Print
Publisher)で組版（-2008頃)– XMLを作成してAPPで組版（2009ー）

6

学術XML推進協議会立ち上げ他
日本医学雑誌編集者会議
組織委員会委員

http://xspa.jp/

Cell Press, Patterns(Science of Data)

https://www.cell.com/patterns/home

http://jams.med.or.jp/jamje/iinkai.html

7

2016年JEPA講演

https://kokucheese.com/event/index/439383/

82020年JEPA講演

92022年JEPA講演

10

From Bottom-up to Top-down
Chemical Society of Japan (1995-2012)

National Institute of Science and Technology Policy(2012-)
Open Science policy development

Journal Manager
EJ development (with my IT Skill)
OA implementation
ALPSP Board Member (2011)https://onlinelibrary.wiley.com/journal/24750328

https://www.cell.com/patterns/

GAP analysis
Translation
Consultation

http://progearthplanetsci.org/
Advisory Board Member
Consultation

Expert Member, Advisory Committee

https://iupac.org/

実際に電子ジャーナル開発と運営ならびにOA化を経験した研究者が、オープン
サイエンス、研究データ共有の政策づくりに携わり、変容を駆動する•••

SPARC Japan、J-STAGE
XSPA(学術XML推進協議会）
科研費成果公開促進費改定

未来洞察

•
•
•

Japan Open Science Summit
RDUF(研究データ利活用推進協議会）
AMED情報分析課

概要
1. はじめに
2. 変わらないオープンサイエンスの意義と本格的に変わり始めた科学と社会
3. AIと学術論文、生成AIと学術論文
4. （生成）AIで変わる研究活動
5. 知的創造活動のゲームチェンジ

12歴史から紐解く科学や社会のオープン化• グーテンベルグによるオープン革命
手紙、写本
手書きベース

口伝

印刷本、ジャーナル
大量印刷ベース
より
Openな
基盤
情報爆発
による知の開放・著作権、知財等現在の法、社会制度の基盤
・学術ジャーナルの発明と科学の発展も原題『THE BOOK IN THE
RENAISSANCE』「印刷という革命」 白水社
ヨーロッパで、15世紀半ばに印刷本が生まれた後、200年ほどかけて社会はどう変わっていったのか。
ルネサンス期から科学革命に至る初期近代について，活版印刷のビジネ
スと技術，科学・宗教・文化・教育等への影響について総合的に論じるメ
ディア文化史である。
https://doi.org/10.1241/johokanri.58.643

13新たなオープン化（知の開放）に基づく社会制度と、方針と運用の再デザイン（新しい秩序）
大量印刷と物流が支えてきた科学と社会

Web・インターネットが支える
科学と社会

?

Human Readable

Past Design
Open
Close
SecretChubin(1985 過去から引き続く社会制度に応じた)対応方針、運用

情報爆発
による知の開放Future Design

触媒としての政策
http://commons.wikimedia.org/wiki/F
ile:Activation_energy_ja.svg

ICTは進展したが、著作権や知財を含む法律、社会制度の骨格は旧来のまま

Machine Readable

Open
Close
Secret
これからの社会制度に応じた対応方針、運用

EC, OECDの狙い

新オープン・クローズ戦略• 科学・知財を取り巻く（人の行動原理を中心とした）本質は同じ
14だが、情報基盤の変革に応じた再デザインと新しい秩序形成

ネットワーク化と双方向性

SciVal, SciVerse
WOS, InCites

Source by Mark Miller, Brandeis University; Virgo Consortium for CosmologicalSupercomputer Simulations; www.visualcomplexity.com.

1517世紀に起きた変革と現在• 学術ジャーナルの誕生（1665）– Philosophical Transaction– Journal des Savants• 学会の誕生（1660）– イギリス王立学会• ジャーナルと査読の歪みの顕在化– 研究データの可能性– プレプリントによる迅速公開• 学術ソーシャルメディアの台頭– 旧来の学会の硬直化• 数学と物理の融合 ロンドンで• 新たな融合の可能性– 微積分の発明– ニュートン (1643-1727)
ライプニッツ(1646-1716)– AI×〇〇 (AI Ready)– 文理融合– セクター融合

腺ペスト
1665-66• 中世－近代の大学の死– 『大学とは何か』 吉見俊哉
– 18－19世紀に再生• 大学の再硬直化
成果公開メディア、研究者コミュニティ、 16
研究機関の非連続な変容を示唆

COVID-19が加速した例

データからの気づきによる分野横断研究の進展• システム創成学（チャンス発見学、データ市場創成）の研究者によるCOVID-19分析
科学
インパクト

プレプリントの活用
オープンデータの活用（自発的な）COVID-19に関するモデル駆動（シミュレー
ションベース）の解析：自分の専門的学理を転用＋
SNSの活用医学、経営系情報学者等と国際コラボ*

社会
インパクト

普段の研究の投稿先とは違う
arXiv（プレプリントサーバー）に論文を投稿して即時公開し、SNSも活用して幅広い意見やパートナーを募る

市民の啓蒙、生活への導入**

データの再利用が進むことで興味関心を持った研究者が分野を超えて自由に研究を進めて様々な価値を発見する。←オープンサイエンスの予察が現実に*
1) UTokyo joins COVID-19この事例では、出版者、図書館、学会が、ほぼ関与していない
data exchangeA new platform for data collaboration aims to help those tackling COVID-19 https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/en/press/z0508_00118.html
2) An Urgent International Interdisciplinary Project "Conquer Pandemics on Constrained Social Network Models“ http://www.panda.sys.t.u-tokyo.ac.jp/covid19challengers.html**
1)ハマトーク緊急特番： https://otagaihama.localgood.yokohama/topics/1756/
2) 横浜市共創ラボ「Stay Home からStay with your communityへ」 https://www.facebook.com/LOCALGOODYOKOHAMA/videos/212777736728528

大澤幸生先生提供
17

確立
実装
検討

“紙と郵送”を前提とした“出版”という行為からの脱却

データ作成/共有
プラットフォーム

リポジト
リ

貢
献
者

デ
ー
タ
作
成
者

出版/公開
プラットフォーム

DB

デ
ー
タ
管
理
者

情報管理2016を一部改変
http://doi.org/10.1241/johokanri.58.737

ソ
フ
ト
ウ
ェ
ア
作
成
者

デ
ー
タ
可
視
化

Peer
Review
System

EJ/
データ
ジャーナル

査
読
者

著
者

編
集
者
貢
献
者

草
案
作
成
18

より上流、多様な貢献者の捕捉

識別子による管理（DOI, ORCID等）
SNSの拡張確立

学術システム実装
新しい出版、情報共有の仕組み

新しい資金獲得の仕組み

新しいインパクト
アセスメントと評
価への応用研究が加速、効率化し、研究者に限らない貢献者が見える
仕組みとサービス

研究プラットフォーム（研究活動マネジメント、トラフィック管理、ログ、メトリクス）

Blockchainの活用

着想、研究費調達、人材獲得、執行、管理プラットフォーム

ツール/
サービス

データ作成/共有
プラットフォーム

リポジト
リ

検討

出版/公開
プラットフォーム

DB

Peer
Review
System

EJ/
データ
ジャーナル

査
読
者

著
者

著者（Author）から貢献者（Contributor）へ
貢
献
者
資
金
調
達
者

貢
献
者

手
法
開
発

貢
献
者

コ
ン
セ
プ
ト
化

調
査

プ
ロ
ジ
ェ
ク
ト
管
理

初
期
分
析

テ
ス
ト

デ
デ
ー
ー
貢
タ
タ
献
作
管
者
成
理
者
者
“紙と郵送”を前提とした“出版”という行為からの脱却
情報管理2016をアップデート
http://doi.org/10.1241/johokanri.58.737

ソ
フ
ト
ウ
ェ
ア
作
成
者

デ
ー
タ
可
視
化

編
集
者
貢
献
者

草
案
作
成
19

より上流プロセスへ、多様な貢献者の捕捉

よ
り
包
括
的
、
ト
レ
ー
サ
ブ
ル
に
把
握

論文のオープンアクセスからオープンサイエンスに至る俯瞰
図
データベース, リポジトリ
データ共有

研究データのオープン化

データジャーナル
Self Archiving（学術的な活動）

機関リポジトリ

Full OA (mega) journal

Science Commons

Science 2.0+

Open Science

Open Access（公、民間の活動）

論文への アクセスから

オープンソース

研究成果の 再利用へ

オープンイノベーション

Creative Commons2000’sCitizen Science

オープンデータ(Open gov.)
漸次的な変化
改善・機能強化

研究活動のオープン化

2010’sCode for X
非連続な変化
20
再設計

概要
1. はじめに
2. 変わらないオープンサイエンスの意義と本格的に変わり始めた科学と社会
3. AIと学術論文、生成AIと学術論文
4. （生成）AIで変わる研究活動
5. 知的創造活動のゲームチェンジ

21

査読付き論文を中心とした研究の生態系•••

査読付き論文の蓄積は、知を積み上げ科学を発展させてきた(on the shoulders of giants)
査読付き論文は研究者コミュニティにおける“通貨”の役割を果たしている
良い論文（通貨）をどれだけ持っているかが、評判、昇進、研究費獲得と密接につながっている
主に研究者の活動

主に出版者の活動

研究

研究者

草稿

投稿論文

(プレプリント)

査読済み
論文

編集・出版

新しい知見

引用

先行研究

図書館

先行研究

第3者による査読（ピアレビュー）

近しい研究者による事前ピアレビュー

着想

先行研究
先行研究

先行研究

研究者

研究者

（査読者）

先行研究
できるだけハイインパクトのジャーナルに載せたい

先行研究
先行研究

ハイインパクトのジャーナルを作りたい

購読

ある知の体系

業績報告書等ある知の体系

論文

論文

論文

論文

論文

私の貢献！

論文
22

生成AIと編集・出版◼ 「執筆」◆ ライティングの質や可読性の向上◆ 抄訳とタイトルの生成◆ 関連ジャーナルの推薦◆ トピックの推薦◼ 「提出とチェック」◆ メタデータの抽出◆ 新規性・関連性・正確性のスクリーニング◆ 引用文献の質のチェック◆ 査読者の推薦◆ 個人情報（Personal Identifiable Information：PII）の検出
Generative AI, ChatGPT, and Google Bard: Evaluating the Impact and Opportunities
for Scholarly Publishing（The Scholarly Kitchen, 2023/8/17）
https://scholarlykitchen.sspnet.org/2023/08/17/generative-ai-chatgpt-and-googlebard-evaluating-the-impact-and-opportunities-for-scholarly-publishing/23

生成AIと編集・出版◼ 「出版」◆ コンテンツのタグ付け◆ コンテンツの要約作成◆ 資金提供者や助成に関する情報の抽出◆ 自動翻訳◼ 「ディスカバリーと公開」◆ 論文検索・紹介

これらは大手出版社を中心に部分的にはすでに実現しているものも多く、さらに進化している
Generative AI, ChatGPT, and Google Bard: Evaluating the Impact and Opportunities
for Scholarly Publishing（The Scholarly Kitchen, 2023/8/17）
https://scholarlykitchen.sspnet.org/2023/08/17/generative-ai-chatgpt-and-googlebard-evaluating-the-impact-and-opportunities-for-scholarly-publishing/24

ChatGPT4によると（出版）◼ 自動化された初期スクリーニング:◆ AIを使用して論文が出版の基準やガイドラインに適合しているかを初期段階で判断します。これにより、不適切な投稿を早期に特定し、編集プロセスを効率化できます。

◼ 盗用チェック:◆ AIベースのツールを用いて論文の盗用や重複した内容を検出します。これにより、学術的な整合性を保ち、著作権違反のリスクを低減します。

◼ データ解析と統計検証:◆ AIは論文に含まれるデータや統計分析の正確性をチェックするのに役立ちます。

これにより、研究の信頼性と透明性が向上します。

◼ 査読者マッチング:◆ AIを使用して、論文の内容に基づき最も適切な査読者を特定します。これにより、査読プロセスが迅速かつ効果的になります。

◼ 言語校正と編集支援:◆ AIツールは、論文の言語的な品質を改善するために用いられます。これには、

文法、構文、専門用語の使用などが含まれます。

プロンプト：学術出版社が、学術論文誌の出版において、AIをどのように役立てることができるかについて教えてください。

25

ChatGPT4によると（出版）◼ トレンド分析とトピック識別:◆ AIを使用して、出版されている論文から新しい研究トレンドや人気のあるトピッ

クを特定し、将来の出版計画に活用します。

◼ レイアウトとフォーマット自動化:◆ AIを利用して、論文のフォーマットやレイアウトを自動化し、一貫性とプロフェッショナリズムを保ちます。

◼ インタラクティブなコンテンツの作成:◆ AIを活用して、論文内のインタラクティブな図表やデータセットを作成し、読者の理解を深めます。

◼ 読者の関心と行動分析:◆ AIは、読者の興味や行動を分析し、ターゲットとなる読者に最も関連性の高い内容を提供します。

◼ アクセスと可視性の向上:◆ AIを用いて、検索エンジン最適化（SEO）を強化し、研究のオンラインでの可視性を向上させます。

プロンプト：学術出版社が、学術論文誌の出版において、AIをどのように役立てることができるかについて教えてください。
26

概要◼ 医学論文執筆、雑誌編集・出版にAIはすでにさまざまに活用されている

2. そのAIの関与の仕方がレベルアップしている◼ 研究の変革にAIがすでに様々に関与しているこを踏まえて雑誌編

集のあり方も問い直されている医学の雑誌編集においても例外ではない

27

査読の代替がある程度可能に
GPT-4を使って科学論文の全文PDFにコメントを提供する自動化パイプラインを作成
1. GPT-4が生成したフィードバックを、Natureファミリージャーナル15誌（合計3,096論文）とICLR
機械学習会議（1,709論文）における人間の査
読者のフィードバックと定量的に比較◆ GPT-4と人間の査読者による指摘の重なり（ネイチャー

誌の平均重なり30.85%、ICLRの平均重なり39.23%）は、2人の人間の査読者の重なり（ネイチャー誌の平均重なり28.58%、ICLRの平均重なり35.25%）に匹敵する。

2.

AIと計算生物学の分野で活躍する米国110機関の研究者308名を対象に、GPT-4システムによって生成されたフィードバックを研究者が自分の論文についてどのように受け止めているかを理解するための
前向きユーザー調査を実施した。
◆ その結果、半数以上（57.4%）の研究者が、GPT-4が生成したフィードバックが役に立つ/非常に役に立つと回答◆ 82.4%の研究者が、GPT-4が生成したフィードバックが、少なくとも何人かの人間の査読者からのフィードバックよりも有益であると回答
https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.01783

最先端はまだ判断できないようだが、中途半端な査
読よりはまし。
28

GPT4によると（査読）◼ 初期スクリーニングのサポート:◆ 生成AIは、論文の初期スクリーニングを支援し、基本的なフォーマットのチェック、研究のス
コープと一貫性の評価、重複や盗用の検出などを行うことができます。
◼ 査読者のフィードバック生成:◆ AIは、論文の内容を分析し、特定のセクションや主張に対する詳細なフィードバックや提案を生成することができます。これにより、査読者はより具体的かつ建設的なコメントを提供することが容易になります。
◼ 文献レビューの助け:◆ 生成AIは、査読対象の論文が引用する文献を迅速にレビューし、その適切性や関連性を評価するのに役立ちます。
◼ 言語的改善の提案:◆ AIは、論文の文法、構文、表現の誤りを指摘し、言語の品質を改善するための提案を行うことができます。
◼ データの解析と可視化のサポート:◆ 論文に含まれるデータや統計を分析し、より効果的なデータの表示方法や解釈の提案を行います。
◼ 合意形成と査読プロセスの支援:◆ AIは、複数の査読者の意見を集約し、主要な懸念点や一致した意見をまとめるのに役立ちます。
◼ 研究の新規性と重要性の評価:◆ 生成AIは、論文の主張が学術界においてどの程度新規かつ重要であるかを評価するのに使用されることがあります。
プロンプト：生成AIを学術論文の査読にどのように活用できますか？

29プレプリント、研究データ共有の進展と生成AIの可能性

プレプリント＋AI査読
コード＋AI品質チェック
研究データ＋AIキュレーション
30出版を軸とした研究活動の分析の光と影（と倫理）◼ ネットワーク分析の進展:◆ 良い/あやしい論文、著者、研究機関、研究費の関係性が浮き彫りに◆ Mass Retraction問題◆ 研究倫理問題を（結果的に）さらに浮き彫りにさせることに

https://www.dimensions.ai/products/research-integrity/31査読付き論文を中心とした研究の生態系•••

査読付き論文の蓄積は、知を積み上げ科学を発展させてきた(on the shoulders of giants)
査読付き論文は研究者コミュニティにおける“通貨”の役割を果たしている
良い論文（通貨）をどれだけ持っているかが、評判、昇進、研究費獲得と密接につながっている
主に研究者の活動

主に出版者の活動

研究

研究者

草稿

投稿論文

(プレプリント)

査読済み
論文

編集・出版

新しい知見

引用

先行研究

図書館

先行研究

第3者による査読（ピアレビュー）

近しい研究者による事前ピアレビュー

着想

先行研究
先行研究

先行研究

研究者

研究者

（査読者）

先行研究
できるだけハイインパクトのジャーナルに載せたい

先行研究
先行研究

ハイインパクトのジャーナルを作りたい

購読

ある知の体系

業績報告書等ある知の体系

論文

論文

論文

論文

論文

私の貢献！

論文

• ほぼあらゆるプロセスにAIは適用されつつある• 編集・出版の周縁にも活用されている32

概要
1. はじめに
2. 変わらないオープンサイエンスの意義と本格的に変わり始めた科学と社会
3. AIと学術論文、生成AIと学術論文
4. （生成）AIで変わる研究活動
5. 知的創造活動のゲームチェンジ

33

AIロボット駆動科学にみる成果公開メディアの変容

高橋恒一氏◼ 科学研究の姿を変え、研究成果共有メディアの在り方を変える可能性も研究者は論文を書く代わりにロボットへのコードを書くことが主活動に。以降はロボットとAIが、研究の執行、分析、論文執筆を行う。研究データとコードを蓄積する新たなプラットフォームへ。

34

VR(バーチャル学会)✓ バーチャル空間にて新たな学術コミュニケーションと研究活動を✓ 研究者としての別人格の可能性

https://vconf.org/2022

35

ブロックチェーンの活用（DeSci）✓ 分散型台帳に科学の活動を記録し、オープン
でセキュアな学術情報
流通と研究活動を目指す。
✓ 信用（trust）の情報も付随する格好に✓ 既存の（商業）学術出
版社が取り込みを画策✓ 一部の限定的利用（認証等）にとどまる36

概要
1. はじめに
2. 変わらないオープンサイエンスの意義と本格的に変わり始めた科学と社会
3. AIと学術論文、生成AIと学術論文
4. （生成）AIで変わる研究活動
5. 知的創造活動のゲームチェンジ

37

遷移状態をどう切り抜けるか（楽しめるか）

Digital native

いまここ
Print-based

これまでの研究のエコシステムは依然重要

Research data,
network analysis

Paper, citation

Base chart: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Activation_energy.svg

Artifacts?
Blockchain?

新しいパラダイム（次世代）にどう繋ぐかも意識科学研究の変容は多次元で多発• MI(マテリアルインフォマティクス)，COI健康・医療データ連携推進機
構：ビッグデータと仮説探索型研究• 脳科学，社会課題解決型研究：文
理融合を前提とした研究• COVID-19分子地図：課題発生からの迅速な国際協働• ロボットクラウドサイエンス：ロボットによる実験の再現性確保と科学の“コード化”の可能性
http://coi.hirosaki-u.ac.jp/web/outline_d.html
http://www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/pdf/kohyo-23-t249-6.pdf
https://www.oist.jp/ja/covid-19/community-projects/involvementcovid-19-disease-map-project
https://www.nature.com/articles/nbt.3758

39

人間vsAI（Foldit・生化学）と後日談
AIが飛躍的に進歩（Deep Learning)• GoogleのDeepMindによって開発された人工知能プログラム
AlphaFold（アルファフォールド）• タンパク質の構造予測コンテスト（CASP18）において、2018年に驚異的な記録を出し、2020年にも一位を獲得•

2008年開始•

オンラインゲームの形式を通じて一般の人々がタンパク質の折り畳みに関連する問題に特に専門の知識がなくても取り組むことができる
タンパク質の構造予測コンテスト「CASP9」で、他のスーパーコンピュータによる計算結果
を押しのけて1位を獲得
10年以上にわたって未知だったAIDS関連のタンパク質M-PMV PRの構造を3週間のプレ
イ期間で解いてしまう••「人力主体のFoldIt はもはや不要？」• 2021年にFoldIt はAlphaFoldの機能をFoldIt の中に取り込む• AIの力を借りて、FoldItによる解析をより効率的にあるいは高度に行えるように• 人とAIとの共存のような話がシチ
ズンサイエンスの中に
次：生成AIはどのように影響を与えるか？
https://fold.it/

40多面性、多次元性を持つ解析ができる時代
計量書誌学から研究活動計量学へ

このネットワークから
自身のコンテンツが見えるかどうかが鍵

出版の現実的な将来：AI,機械が理解できるアイテムを持続性高くインターネットに出し続ける
計量書誌学から研究活動計量学へ(<特集>計量書誌学を超えて)情報の科学と技術 2014
https://doi.org/10.18919/jkg.64.12_496

https://www.nhk.or.jp/citizenlab/

42

↑研究者を推し活←大学も市民からの資金を活用

https://academist-cf.com/

43

知識創造活動の労働集約作業からの開放◼ 一見すると、研究の自動化（ARW)で実験の効率をセレンディピティ
素敵な偶然に出会ったり、予想外のものを発見すること。また、何かを探している
ときに、探しているものとは別の価値があるものを偶然見つけること。平たく言うと、ふとした偶然をきっかけに、幸運をつかみ取ることである。（Wikipedia）

1,000倍以上にして「知識生産という労働集約的な作業」を改善することに焦点が当てられがちだが、その先を見据える必要がある。
◼ 多くの実験を通じて人間が経験的に決定した初期作業仮説を、大量のデータから生成し、その結果から新たな仮説を生成することで、人手を介さずに実験を最適化する。
◼ あるいは、人間の知覚を超えた圧倒的な量の情報を検索することで、より効率的に新たな洞察を得ることができる。
◼ これはすなわち、“セレンディピティ”という表現などで多少神秘的にすら表現される人の創造性をDXすることにもなり、
いわば、“知識創造の労働集約作業”から研究者が解放されることになる。

林、創造的活動の労働集約作業からも解放されつつある科学と社会，日本と世界の課題2024【テーマ別】転換点を迎える日本と世界
https://www.nira.or.jp/paper/my-vision/2024/issues-theme24.html#sec09744科学者の思考プロセスと問いの立て方
1. 観察✓

科学者はまず現象を観察し、興味を引く事実やパターンに注目します。この段階では、現象をできるだけ詳細に記録し、他の既存の知識と比較します。

1. 明確かつ具体的✓

2. 問題の定義✓

観察に基づいて、解明すべき問題を明確に定義します。
問題は具体的かつ明確である必要があります。

3. 仮説の立案✓

観察と既存の知識に基づいて、問題に対する仮説を立てます。仮説は、現象の原因やメカニズムを説明するものであり、検証可能でなければなりません。

4. 実験とデータ収集✓

仮説を検証するために、実験や調査を計画し実施します。この過程で得られたデータは、仮説の検証に使用されます。データは客観的で再現可能であることが求められます。

5. データの分析✓収集したデータを統計的または論理的に分析し、仮説の妥当性を評価します。データが仮説を支持する場合もあれば、否定する場合もあります。

6. 結論の導出✓

データ分析の結果に基づいて結論を導き出します。この
結論は仮説を支持するか否かを示し、さらなる研究の方向性を示唆します。

7. 結果の発表と再検討✓

科学的な問いは、明確で具体的な形で定義される必要があります。例えば、「植物の成長に影響を与える要因は何か？」という漠然とした問いではなく、「光の強度が植物の成長速度にどのような影響を与えるか？」のよ
うに具体的にします。

2. 検証可能✓科学的な問いは検証可能でなければなりません。つまり、実験や観察によって答えを得ることができる問いである必
要があります。

3. 再現可能✓問いに対する答えは、他の科学者が同じ方法を用いて再現できるものでなければなりません。これにより、結果の信頼性が担保されます。

4. 理論に基づく✓

問いは既存の理論や知識に基づいて立てられます。これにより、新たな知見が既存の知識体系にどのように位置づけられるかが明確になります。

5. 創造的かつ革新的✓

科学者は新しい視点やアプローチを考えることが求められます。既存の枠組みにとらわれず、革新的な問いを立てることで新たな発見が生まれます。

結果を学術論文や学会で発表し、他の科学者による批判的な検討を受けます。これにより、結果の妥当性がさらに確認されます。
45

AIロボット駆動科学にみる成果公開メディアの変容

高橋恒一氏◼ 科学研究の姿を変え、研究成果共有メディアの在り方を変える可能性

も研究者は論文を書く代わりにロボットへのコードを書くことが主活動に。以降はロボットとAIが、研究の執行、分析、論文執筆を行う。研究データとコードを蓄積する新たなプラットフォームへ。

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新たなオープン化（知の開放）に基づく社会制度と、方針と運用の再デザイン（新しい秩序）
大量印刷と物流が支えてきた科学と社会

Web・インターネットが支える
科学と社会

?

Human Readable

Past Design
Open
Close
SecretChubin(1985 過去から引き続く社会制度に応じた)対応方針、運用

情報爆発
による知の開放Future Design

触媒としての政策
http://commons.wikimedia.org/wiki/F
ile:Activation_energy_ja.svg

ICTは進展したが、著作権や知財を含む法律、社会制度の骨格は旧来のまま

Machine Readable

Open
Close
Secret
これからの社会制度に応じた対応方針、運用

EC, OECDの狙い

新オープン・クローズ戦略• 科学・知財を取り巻く（人の行動原理を中心とした）本質は同じ
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だが、情報基盤の変革に応じた再デザインと新しい秩序形成

まとめ
1. オープンサイエンスの潮流は、その予察通り、データとしての開かれた知識を活用して科学と社会を変容している。
2. AIは学術論文を中心とした知識形成に多面的に活用されており、生成AIによって査読の代替などより高度な活用が模索されていると3. （生成）AI、データ駆動型科学、ロボットは、もはや、研究活動
そのものを変容させようとしている。
4. 知的創造活動のゲームチェンジがさまざまな形ですでに進行しており、原理的には誰もがそれに参加できる余地がある。
✓ 2000年代電子出版のときに議論された“出版の再考”とはまた違った文脈・次元での“出版の再考”が求められる。
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学術情報流通のDXに向けた俯瞰の例
よりデータに依拠
WDS

研究データに関する政策と実践（日本学術会議が取り組んできたところ）
データ
ジャーナル

Blockchain
ベースのインフラ

GitHub

啓発・実践
RDA他

CODATA

オープンサイエンスパラダイム

データリポジトリ
ZenodoFigshare他
NBDC

研究（データ）プラットフォーム
EOSC NII RDC

理想的だが現場が追いついていない

オープンサイエンス政策の狙い
Altmetricsによるより広い成果物の多様なインパクト計量

データ引用
DataCite
OCTOPUS

より現実的

研究助成団体プ
ラットフォーム
ORC

EJ
電子付録

DX:デジタルトランスフォーメーション

機関リポジトリ
（現状）

出版後査読

学術ジャーナルに関する政策

ブランド
被引用数
IFの効用と限界

NatureOAプラットフォーム
J-STAGE

Registered
Report
プレプリン
トサーバー

BigDealElsevier

既存のパラダイム（既存の出版社がカバーできる範囲）
手堅いが伸びしろが少ない

よりDX志向

ギャップ

Open Peer
Review

Micro
Reportクラウド
共同執筆
Overleaf

Altmetricsによる論文に対する様々なインパクト計量より論文に依拠49
日本地球惑星科学連合（JpGU）年次大会2019を和訳して編集

オープンサイエンスに係る分野別相対マッピング例
研究に関わる関係者が多様

相対的にオープン化しやすい

社会インパクトも志向
市民科学例） 防災・環境科学
生化学、疫学デジタル
人文社会学例) 天文・地球科学
先行領域であり、研究の発展、社会への波及の両面からさらに推し進められる

オープンサイエンスのメリットを最も享受しやすい

保護と産業育成の観点

産業界、知財との関連が強い

開放と見える化の観点
通常、知財で保護されているが、戦略的にオープンにすることでイノベーションのツールになりうる領域「基盤」としての情報学

産業界、知財との関連が弱い例) 高エネルギー科学
例) 医薬、材料科学
一見難しく見られるが、先進的な取り組み（例・創薬のオープンプラット
フォーム、マテリアルゲノム等）が生じつつある

相対的にオープン化しにくい

科学インパクトを志向

研究に関わる関係者が均一

研究者コミュニティ
間でデータ共有するメリットが大きい例) 数学

http://doi.org/10.15108/stih.00145

Reliable and practical Phase Transfer◼ Phase Transfer• Additive Transformation(in the early stage)
To ambiguous but promising phase
Future Phase
for Open Science

Reframing,
Clarifying

Changes with trust

Trials, intermediate
Trials,intermediatetransformation
Trials,intermediatetransformationtransformation

Past and Current Phase
From established and reliable Phase

https://doi.org/10.1016/j.patter.2020.100191

Steady dialogue among stakeholders
for behavior changes(with exploiting AI and other technologies on the other hand )51©NISTEP 2022. All Rights Reserved