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実験医学2026年5月号

著者: 尾崎　遼/神田　元紀/加藤　月
出版社: 羊土社
ISBN/JAN: 9784758126038
形式: 書籍

特集1：論文執筆，コーディング，ラボ運営…，日々の業務にAIを取り入れてみませんか？ 導入の方法から運用・応用の実例まで，はじめての人でも安心な，研究者のための生成AI超入門特集／特集2：日常業務だけじゃなく，研究そのものもAIで効率化したい！ ロボットによる大規模実験を超えた，自律した研究の完全自動化への挑戦をご紹介． 【目次】 ＜特集1＞ 研究が超絶はかどる生成AI活⽤術 概論ー生成AIとAI for Science AIを使うときの心構えー月額20ドルの東大生インターンを，あなたは使いこなせるか 生成AI入門：ChatGPTとNotebookLM あなたのAI論文執筆術 Dry解析に関するAI活用術 Wet実験DXとBioSkill-Legacyが描く未来 研究室管理に関するAI活用術 モノレポ×Claude CodeではじめるAIエージェント活用 ＜特集2＞ AI活用のその先　研究の完全自動化へ挑む 概論ー実験自動化の進化：Unit・Batch・LoopからStreamへ AIが研究者を追い越すとき 情報科学を活用したDBTLサイクルの高速化 有機化学におけるDBTLサイクルの自動化 材料科学における粉体プロセスの定量化と自律化 生命科学における実験自動化の現在と完全自動化への挑戦 ＜連載＞ News & Hot Paper Digest ストレス後の回復に高タンパク質食は重い？ 乳がんはなぜ脳をめざすのか？ 環状RNAに潜む「逆走」の遺伝暗号？ 国際頭脳循環を支える研究者コミュニティーUCLAで開催されたUJA Global Gathering 挑戦する人─サイエンスと歩む私の奮闘記 産学官をつないで，研究者にキャリアの道を拓く！ カレントトピックス 多様なタイトジャンクションを構築する27種クローディンの機能分類 骨格筋における新たなCa2＋制御因子の発見 生得的な匂いの価値の計算原理と神経回路機構の解明 5億年の進化を経ても保たれる細胞型制御 クローズアップ実験法 単一ステップで生細胞中のDNAとRNAそれぞれ同時に可視化できるプローブ 国際舞台でプレゼンスを高める！　コミュニケーション力の磨き方 自分をさらけ出し，世界と本音でつながる 最終講義のその先 「サイエンスは究極の遊びである」-脱優等生が切り拓く科学立国の未来 ラボレポート 2種類のラボ独立と出会いー臨床医からPIへ，研究人生を切り拓いた言葉ーDivision of Pulmonary Critical Care Medicine， Department of Medicine， Mayo Clinic Opinion-研究の現場から 研究と育児の両立を考えるー研究を止めない工夫と環境づくり バイオでパズる！ 試薬ビンはどこ？

本誌は、生命科学・医学研究の現場における生成AI活用の「実践的バイブル」とも言える一冊です。研究のライフサイクル全体、すなわち論文検索から、実験計画の立案、データ解析、そして論文執筆やグラント（研究費）申請に至るまで、各プロセスにおけるAIの具体的な組み込み方を詳述しています。従来の「AIで何ができるか」という概念的な議論を超え、学生が直面する英語論文の読解や執筆の苦労から、PI（研究室主宰者）が直面する研究室運営の効率化、倫理的リスクの管理まで、階層別の具体的なワークフローを提示しています。核心的なメッセージは、生成AIを単なる「検索の代替」としてではなく、研究者の思考を拡張し、創造性を最大化するための「共創的パートナー（Coライター/Co-Pilot）」として再定義することにあります。技術的なプロンプトエンジニアリングの技法に加え、ハルシネーション（もっともらしい嘘）への対処法や、機密データの取り扱いといった、科学者として避けては通れない倫理的・実務的課題についても深い洞察を与えています。

• 論文の要約・批判的吟味を加速させる高度なプロンプト術
• PythonやRを用いたバイオインフォマティクス解析のコード生成・デバッグ手法
• 学術論文の論理構成を崩さずに英語表現を洗練させるAIエディティング
• 研究計画書（グラント）の説得力を高めるための構成案作成プロセス
• 図表作成（Figure preparation）におけるAIによる補助的アプローチ
• AI利用における研究倫理、著作権、およびデータのプライバシー保護
• 最新のLLM（大規模言語モデル）を研究ワークフローに統合する具体的なステップ

• 科学的正確性を担保するための検証プロセスを含むプロンプト設計スキル
• 生成AIを用いた大規模な文献データの構造化・抽出技術
• プログラミング未経験者でも可能な、AIを活用したデータ解析自動化スキル
• 国際的な研究コミュニティで通用する、AIによる英文校閲・推論技術
• AIの限界（ハルシネーション）を特定し、研究の信頼性を守るリスク管理能力

• 英語論文の読解や執筆に膨大な時間を費やしている大学院生・ポスドク
• 実験データの解析において、プログラミングスキルを補完したいウェットな研究者
• 研究室の生産性向上と、AI導入に伴う倫理的ガイドライン策定を検討しているPI
• 最新のAI技術を、自身の専門領域（バイオ・医学）にどう適用すべきか模索している研究者

尾崎遼、神田元紀、加藤月の共著。著者は、生命科学と計算科学の境界領域において、生成AIを研究プロセスに統合する実証的な研究を行っている専門家集団です。彼らは、単なる技術解説に留まらず、実際の実験現場での試行錯誤に基づいた、極めて実践的かつ再現性の高い手法を提示することに定評があります。

一般的なビジネス向けAI活用術を扱った書籍とは一線を画し、本著は「科学的妥当性」と「実験データの整合性」に特化した、極めて専門性の高い内容です。プログラミングの教科書とも異なり、既存の生物学的知見とAI技術をいかに融合させるかという、研究者特有のワークフローにフォーカスした独自の立ち位置を確立しています。

本書は、生成AIという強力なツールを、科学研究の「脅威」ではなく「武器」へと変えるための、極めて価値の高いガイドブックです。読了後には、単にAIを使いこなす技術だけでなく、AI時代の新しい研究スタイル、すなわち「AIと対話しながら仮説を研ぎ澄ませる」という、次世代の研究者としてのマインドセットを手に入れることができるでしょう。実験医学誌という信頼ある媒体から発信される、極めて実用的な一冊です。