第152回　画像生成AIを申請書に使うべきである―「伝わる申請書」を作るための新しい選択肢―

生成AIというと、多くの人はChatGPTのような文章生成AIを思い浮かべるでしょう。

しかし近年は、画像生成AIも急速に進歩しています。

「申請書にAIで作ったイラストを入れるのはどうなのか」

「審査員に悪い印象を与えないか」

このような不安を持つ研究者も少なくありません。

私は、画像生成AIは積極的に申請書へ活用すべきだと考えています。

もちろん、研究データを改変したり、存在しない実験結果を画像化したりすることは論外です。

しかし、研究の概念図や研究フロー、将来像を説明するためのイラストであれば、画像生成AIは非常に有効なツールになります。

本稿では、その理由について考えてみます。

審査員は短時間で大量の申請書を読む

科研費をはじめ、多くの競争的研究費では、審査員は限られた時間で多数の申請書を読みます。

そのような状況では、

「文章だけで理解できる」

ことも重要ですが、

「一目で内容が伝わる」

ことはさらに重要です。

例えば、

• 実験の流れ

• 研究対象間のつながり

• 社会実装までのプロセス

これらを文章だけで説明すると、どうしても理解に時間がかかります。

一方、概念図が一枚あるだけで、数百文字分の情報を一瞬で伝えられることもあります。

イラストが苦手な研究者は多い

研究者は研究の専門家です。

一方で、

• デザイン

• イラスト制作

• 図解作成

の専門家ではありません。

PowerPointで図形を組み合わせても、

「何となく見づらい」

「古いデザインになる」

という経験は誰もがあるでしょう。

画像生成AIを使えば、例えば

「創薬プロセス」

「AI・IoT・ドローン・GPSが連携するスマート農業」

「細胞内での各種イベント」

「研究成果が社会実装される流れ」

なども短時間で視覚化できます。

従来なら数時間かかっていた図の作成が、数分で終わることも珍しくありません。画像生成AIは、研究者がデザインの専門知識を持たなくても、伝わりやすいビジュアルを作成する助けになります。
この点、文章生成AIは、研究計画書ではまだ不自然な表現が見られることが多々あります。一方、画像生成AIは、適切に活用すれば、短時間で完成度の高いイラストを作成できる点が大きな強みです。

「伝わること」が最も重要

申請書は芸術作品ではありません。

目的は採択されることです。

そのためには、

「読みやすい」

「理解しやすい」

「印象に残る」

ことが重要になります。

研究内容が優れていても、

理解されなければ評価されません。

一方で、概念図やイラストが適切に配置されていれば、

審査員は研究全体を短時間で把握できます。

これは決して見た目だけを良くするという話ではありません。

情報伝達を効率化するための工夫です。

AIが描いたことは問題なのか

「AIが作った画像を使うのは手抜きではないか」

という意見もあるかもしれません。

しかし、それは少し違うように思います。

重要なのは、

誰が描いたかではなく、その図が研究内容を正確に表現しているかです。

AIが生成した画像をそのまま使うのではなく、

研究者自身が内容を確認し、必要に応じて修正する。この姿勢が大切だと思います。

ただし注意点もある

もちろん、画像生成AIにも課題があります。

例えば、

• 内容が研究内容と一致しているか

• 科学的に誤った表現になっていないか

• 不自然な人物や機器が描かれていないか

• 著作権や利用規約を確認しているか

などは必ず確認する必要があります。

生成された画像は、あくまでも「下書き」や「素材」と考え、最終的な責任は研究者自身が負うべきです。また、生成AIでは指示の与え方によって品質が大きく変わるため、出力結果を十分に確認・修正することが重要とされています。
私自身は、申請書本文を文章生成AIに任せることには慎重な立場です（第99回　AIが作る申請書には、ある共通した違和感がある｜橋口 拓勇）。一方で、研究者自身が考えた内容を視覚的に伝えるための画像生成AIは、積極的に活用すべきだと考えています。

おわりに

生成AIは文章だけの時代ではなくなりました。

今後は、

「文章を書くAI」

だけでなく、

「図を作るAI」

も研究活動の標準的なツールになっていくでしょう。

申請書は、自分の研究の価値を限られた時間で伝えるためのプレゼンテーションでもあります。

その目的を達成するために画像生成AIを活用することは、決して不誠実な行為ではありません。

むしろ、研究内容をより正確に、より分かりやすく伝えるための工夫と言えるでしょう。

これからの研究者には、「AIを使うかどうか」を議論するのではなく、「AIをどう使えば研究の価値を正しく伝えられるか」という視点が求められる時代になっているのではないでしょうか。

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