
拓海先生、最近部署で「生成AIって論文でどう扱うべきか」と話が出まして。何を開示すればよいのか、正直よく分からないのです。要点を手短に教えていただけますか。

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、簡潔にいきますよ。結論から言うと、この論文は研究での生成AI(Generative AI、GenAI、生成的AI)の使用を開示する必要性を、デジタル人文学のコミュニティ調査で示しているんですよ。

なるほど。要するに、使ったらきちんと書いておけ、ということですか?それとも状況次第で省略してもいいのでしょうか。

良い質問ですね。今回の調査は研究者の意見を聞いたもので、多くは「開示は重要」と考える一方で、実際に開示している人は少ないと示しています。ポイントを3つでまとめると、1) 開示の必要性の認識、2) 開示の形式と範囲の差異、3) ポリシー整備の要請、です。

これって要するに、生成AIの使用を開示しなければならないということ?本当に必須になる流れなんですか。

ケースバイケースですが、流れは確実に「開示を標準化する」方向に向かっています。出版社や機関が個別判断に任せるのではなく、明確なガイドラインを求める声が強いのです。経営視点ならリスク管理、透明性、説明責任の観点で準備しておくのが賢明ですよ。

具体的には、我々の現場でどう運用すれば投資対効果が出るのでしょうか。開示の手間だけ増えて現場が疲弊するのは避けたいのです。

ごもっともです。まずは簡潔なルールを社内で決めることです。推奨される順序は、1) どの活動で開示が必要かを絞る、2) 最小限のテンプレート(例えばツール名とバージョン、生成箇所)を用意する、3) 継続的に見直す。これだけで運用負荷は抑えられますよ。

拓海先生、それで運用例が一つ欲しいです。実務で簡単に真似できる形で教えてくださいませんか。

もちろんです。まずはテンプレートを一つ作りましょう。要点は三つ、ツール名とバージョン、どの部分に使ったか、簡単な検証(例えば生成物の人による確認)です。これで透明性を確保しながら作業負荷を最小化できますよ。

分かりました。要は、我々はまず社内ルールを作って、テンプレを回し、重要なところだけ人がチェックすれば良い。これなら現場も納得しやすいですね。ありがとうございます、拓海先生。

素晴らしいまとめです!その通りですよ。大丈夫、一緒にルール作りを手伝いますから、必ずできますよ。


