科学者の約半数がAIを毎日利用｜Google・MIT調査が示す研究現場の変化

Googleは2026年9月15日、Google DeepMindやMIT FutureTechと協力したAI利用研究の結果を紹介しました。600人を超える米英の科学者への調査と、2,600の専門AIモデルの分析などを通じて、研究現場でのAI活用を調べています。

調査では、科学者の約半数が何らかのAIを毎日利用していると回答しました。利用者は週あたり7時間弱の時間を節約できたと報告しています。ただし、これは自己申告に基づく時間短縮であり、研究成果が同じ割合で増えたという意味ではありません。

【調査が示すAI利用の広がり】Googleが紹介した調査では、米国と英国の600人を超える科学者の約半数が、何らかのAIを毎日利用していると回答しました。AIが一部の専門家だけの道具ではなく、日常的な研究作業へ入り始めていることを示す結果です。ただし、対象は調査に参加した科学者であり、世界中の研究者全体をそのまま代表する数字ではありません。

【時間短縮と成果は異なる】回答者は週あたり7時間弱の時間を節約できたと報告しています。文献の整理や文章作成などで時間を短縮できれば、研究者が別の仕事へ時間を使える可能性があります。しかし、これは自己申告の数値であり、実験結果や論文の質が同じ割合で改善したことを意味しません。

【汎用AIと専門AIの違い】大規模言語モデルは文章の作成、要約、プログラミングなど幅広い仕事で使われます。一方、特定分野に特化したAIモデルは、生命科学などで予測やシミュレーションに利用される場合があります。研究の目的によって必要なデータや検証方法が異なるため、一つのモデルであらゆる課題を解決できるわけではありません。

【2,600モデルの分析】調査では2,600の専門AIモデルも分析対象になっています。専門モデルの広がりを調べることは、研究現場でどの領域にAIが浸透しているかを理解する手掛かりになります。ただし、公開されたモデルの数と、実際に多くの研究者が使っているモデルの数は同じではありません。

【文献調査での活用】研究の初期段階では、関連する論文を探し、内容を比較し、既存研究との違いを整理する作業が必要です。AIは大量の文章を整理する補助になり得ますが、存在しない文献や誤った引用を提示する可能性があります。重要な主張は元の論文を確認し、引用情報を照合する必要があります。

【仮説生成が速くなる影響】AIによって新しい仮説の候補を多数作れるようになると、研究の出発点は増えます。しかし、実験や観測で確かめられる数には限りがあります。仮説を作る工程だけが速くなれば、検証待ちの案件が積み上がる可能性があります。研究全体の効率は、最も時間のかかる工程に左右されます。

【実験設備が新たな制約になる】生命科学や材料科学などでは、実験装置、試料、研究者の作業時間が必要です。AIによる候補の選別が進んでも、現実の測定や再現実験を省略できるわけではありません。AIの導入効果を高めるには、実験の計画や設備の利用方法も合わせて見直す必要があります。

【検証にかかる時間】AIが作った分析やコードを利用する際には、計算条件、データの前処理、結果の再現性を確認する必要があります。出力を検証する時間が長ければ、生成に要する時間が短くても全体の効率は改善しません。研究者の負担を評価するには、生成と確認の両方を測ることが重要です。

【研究データの取り扱い】未公開の研究成果や共同研究先から提供されたデータをAIへ入力する場合、機密保持や利用条件の確認が必要です。便利なツールであっても、外部サービスへ送信できる情報には制約がある場合があります。研究機関ごとのルールに沿って、入力データの範囲を決めることが重要です。

【分野による利用の差】研究分野ごとにデータの形式や評価基準は異なります。文章中心の作業が多い分野と、大規模な実験や特殊な測定が中心の分野では、AIによる時間短縮の効果も異なる可能性があります。全体の平均だけでなく、分野別の違いを見る必要があります。

【研究組織が測るべき指標】導入効果を判断するなら、研究者の自己申告に加えて、再現可能な分析の数、実験の成功率、検証にかかる時間、論文の修正回数などを確認する方法が考えられます。単にAIを使う頻度が高いことと、研究の質が高いことは同じではありません。

【今後の展望】AIが研究の初期作業を速くするほど、実験、査読、再現性の確認など人と設備を必要とする工程が重要になります。今後は利用率や時間短縮の数字だけでなく、科学的な発見の質や検証の速さにどのような変化が生じるかが注目されます。

大規模言語モデルは幅広い研究分野や業務で使われる一方、専門AIモデルは生命科学などの特定領域での予測、生成、シミュレーションに利用される傾向が示されました。

興味深いのは、AIで仮説を作りやすくなるほど、実験や臨床的な検証が追いつかない可能性がある点です。調査では、AIの出力確認に時間がかかることや、検証待ちの仮説が増えることも指摘されています。

AIの導入を研究の成果につなげるには、文章作成や分析の高速化だけでなく、実験設備、評価工程、共同研究の進め方まで含めた見直しが必要です。