この投稿は 当初はThe Scholarly Kitchenによって出版されました.
ChatGPTのローンチ後、研究者たちはすぐにその可能性を認識しました。 研究において生成型人工知能（GenAI）ツールを使用する、そして潜在的な 学術的誠実性に関する懸念 これは、次のような事態を引き起こす可能性があります。このような状況において、研究者が自身の研究成果ではないことを明記し、研究方法を透明性をもって説明するという長年の期待は、これまで以上に重要性を増しています。研究者は、人工知能（AI）の使用についても、学術的な成果物への他の貢献と同様に透明性を保つべきです。これは、資金源の開示、利益相反、謝辞などと同様に、研究の誠実性に関わる問題です。
AIが研究や学術出版プロセスに急速に統合されるにつれ、明確で一貫性があり、コミュニティに適した情報開示方法が緊急に求められるようになりました。研究におけるAIの責任ある利用に関するガイドラインは数多く存在し、AIの貢献を自動的に追跡するための機械可読なインフラストラクチャを開発する技術イニシアチブも進められていますが、重要なギャップが残っています。それは、研究者がAIの利用が学術成果にどのように貢献したかをどのように開示すべきかについての共通基準が存在しないことです。
これにより 著者にとっての混乱査読者、編集者、機関も同様に、研究の透明性、再現性、完全性を損なうリスクがある。さらに問題を複雑にしているのは、研究が指摘しているように、 構造的および行動的な理由 開示を避けるため。例えば、研究によると、GenAIツールの使用を開示すると、 信頼に悪影響を与える 学術的な成果において。
その 研究倫理に関する世界会議 （WCRI）は フォーカストラック AI開示における明確性と標準化のギャップに対処するため、この取り組みを進めています。これだけでは、研究におけるAI利用に対する認識を取り巻くより広範な課題を解決することはできませんが、AI開示への統一的なアプローチは、AI利用に関する真摯な考察、意識的な文書化、そして有意義な透明性へと向かう文化変革を促進する上で、必要不可欠な基礎的ステップであると確信しています。
最近の証拠は、この取り組みの緊急性を強調している。2026年の調査結果によると、AIの使用はすでに 日常的な研究活動に組み込まれている多くの研究者が、執筆や翻訳からデータ分析、査読に至るまで、さまざまな活動を支援するためにAIを利用している。しかし、同じ調査では、研究者の約3分の1が、論文発表時にAIの使用を開示したことがないと回答している。研究者が透明性と誠実さに関して最善の意図を持っていたとしても、この「開示ギャップ」を埋めるには、有意義な開示が何を意味するのかについて、共通の理解と明確さが必要となる。広く普及した基準がないため、研究者、出版社、研究機関は、学術研究におけるAIの使用の開示方法に関する一貫性のない規範や期待にどう対処すべきか、苦慮している。
AI開示に関するグローバルな報告基準の策定に向けて、WCRIフォーカストラックは、既存のAI開示フレームワークの専門家と開発者からなるコアチームを結集しました。私たちは、このフォーカストラックの「コアチーム」として、この方向性を支援する招待を受け入れました。私たちは、協議ラウンドの結果を処理し、次回の資料を作成します。国際科学会議（ISC）、出版倫理委員会（COPE）、国際科学技術医学出版社協会（STM）、グローバルヤングアカデミーの貴重な支援を受け、私たちはより広範な研究コミュニティに働きかけ、以下の点（とりわけ）に焦点を当てた3回の協議ラウンドへの参加を呼びかけています。
第1回協議への回答分析が完了しました。その結果、AIの利用と開示を取り巻く状況の複雑さと、明確化への強い要望が浮き彫りになりました。参加者から特に強調されたのは、過度な報告負担を課すことなく透明性を確保し、分野横断的な適合性を保証する必要性でした。共通のテーマとしては、粒度（どの程度の詳細さが適切か）、一貫性（分野横断的な期待と慣行をどのように整合させるか）、既存および将来のプロセスやインフラストラクチャとの相互運用性に関する問題が挙げられました。また、開示の目的、すなわち、説明責任、再現性、倫理的透明性、あるいはこれらすべてを主眼とするべきか、そして、この目的が標準規格の性質にどのように影響を与えるべきかについても、活発な議論が交わされました。
GenAIツールは研究の実施方法や報告方法に大きな変革をもたらす可能性がある一方で、研究の誠実性、透明性、説明責任といった長年確立されてきた原則や枠組みは、研究ライフサイクルにおける他の高度なソフトウェアの使用と同様に、GenAIツールの使用にも適用されるという見解でコンセンサスが得られた。この観点から、AIの使用そのものを非難すべきではない。
また、研究プロセスにおけるAIの使用の開示は、研究方法と結論の完全性と信頼性に焦点を当てるべきであるという点でも概ね合意が得られました。人間の説明責任、責任、および監督は、研究におけるAIの責任ある使用にとって依然として不可欠です。開示は、査読者または読者である同分野の同僚が、 合理的に評価する AIの貢献が報告された研究の信頼性に影響を与えた可能性があるかどうか。
しかしながら、 複雑な問題が残るこれには、AIの使用を論文本文のどこに、どのように記載すべきか、あるいは別の声明として記載すべきかといった点も含まれ、これらは今後の協議で検討される予定です。
最初の協議ラウンドとコアチーム内でのさらなる議論を経て、私たちは研究ライフサイクルにおけるAIツールの使用に関して、真の自己省察、意識的な文書化、そして有意義な情報開示を促進するAI情報開示基準の策定に向けて引き続き取り組んでいます。
コアチームは、2026年世界会議において5月4日と5日に2つの専門セッションを開催し、あらゆる分野の研究倫理専門家と直接意見交換を行った。これらのセッションでは、AIの開示が必要となる閾値、開示の枠組みとして用いるべき管理対象カテゴリーの分類案、そして研究ライフサイクル全体におけるAIの現在および将来の応用可能性といった点に焦点が当てられた。
7月上旬に、第2回グローバル協議ラウンドが開始され、回答を受け付けます。詳細は、 ISCウェブサイト また、学術コミュニケーション分野におけるあらゆる関係者の皆様からの参加とご意見を歓迎し、この取り組みの継続的な発展に貢献していただきたいと考えています。
これらの取り組みが成功するためには、私たちの活動が世界的に包括的であり、すべての研究コミュニティのニーズを真に支援することが不可欠であると認識しています。研究におけるAIの使用を開示するための基準に関する意見を募るだけでなく、コアチームは、私たちが取っているアプローチに関する質問、提案、懸念、および参加や貢献の他の方法への関心表明を歓迎します。 [メール保護].
この記事は、
研究コンサルタント募集に関する詳細はこちらをご覧ください | 締め切り：9月27日 ラテンアメリカとカリブ海地域における科学とガバナンスの架け橋についての詳細はこちらをご覧ください。 
