第86回 AIに委ねる判断の限界― 巨人監督報道に見る「もっともらしさ」と科研費申請の危うさ ―
先日、プロ野球・巨人の監督に関する報道の中で、ChatGPTを用いた情報取得・判断のあり方が問題視されました。個別事案の評価は措くとしても、生成AIの出力が意思決定に影響し得るという点は、研究者にとっても示唆的です。
重要なのは、「それらしく整った情報」が十分な検証を経ないまま受け入れられてしまうことです（勿論暴力はいけません）。この問題は、科研費申請の場面にも通じるものがあります。
1．「もっともらしさ」がもたらす判断停止
ChatGPTは、論理的に見える文章を迅速に生成できます。しかし、その「もっともらしさ」は内容の精査を弱める方向に働くことがあります。
科研費申請で問われるのは、
研究課題の学術的意義
研究の新規性と位置づけ
方法論の妥当性と実現可能性
といった文脈依存的（読み手や前提によって解釈が揺れる）な論点です。AIは一般論として整った記述は可能でも、「この審査で通る設計」を構築することはできません。その結果、整っているが通らない申請書が生まれやすくなります。
2．責任の所在が曖昧になる
AIを用いることで、判断の責任が曖昧になる点も重要です。
科研費申請においては、
なぜこの仮説なのか
なぜこの方法なのか
なぜこの研究体制なのか
といった問いに対して、自ら説明できる必要があります。しかしAIに依拠した文章は、どこまでが自分の思考かが不明瞭になりやすく、論理の弱点に気づきにくくなります。
3．審査者は人間であるという前提
科研費の審査は最終的に人間が行います。申請書は制度に対して書くと同時に、第三者である審査者に読まれる文書です。
どのように理解されるか
どこで疑問を持たれるか
どの点に納得されるか
といった視点が不可欠です。
一方でAIは、利用者の意図に沿って文章を生成するため、第三者としての客観性は限定的です。読み手としての違和感や批判的視点を持ち込む機能は弱く、「よくできているが他者には刺さらない」文章を生みやすい構造があります。
4．添削とAIの役割の違い
科研費添削の本質は、文章修正ではなく設計調整にあります。
どの審査区分でどう見られるか
競合者と比べて何が優位か
評価項目ごとの弱点をどう補うか
といった点は個別具体的な条件に依存します。
AIは平均的な解には近づけますが、このような最適化には限界があり、
無難だが差別化が弱い
破綻はないが印象に残らない
申請書に収束するリスクがあります。
5．AI時代における「人間側」の要件
AIが普及するほど、人間側の役割はむしろ重要になります。
人間的な思考力（問いを立てる力）
人間的な観点（研究の位置づけ）
人間的な創造性（新しい発想）
人間的な関わり（他者との関係設計）
といった要素はAIでは代替できません。何を問うか、どこに賭けるかという判断は人間に委ねられています。
6．AIは道具であり、主体ではない
AIの活用自体を否定する必要はありません。利用可能な道具を使うことは自然であり、全く使わないことも合理的とは言えないでしょう。
重要なのは、AIを道具として位置づけることです。
意思決定の主体は人間であること
出力の妥当性を検証する責任は人間にあること
知識がなければAIに使われる側になってしまうこと
適切な前提を欠いたAI利用は、判断の明確化ではなく、むしろその曖昧化を招きます。
おわりに
科研費申請においても、最終的に評価するのは人間です。AIは有用な道具ですが、その先にいる第三者を意識しなければ、申請書の質は高まりません。
AIを使う時代だからこそ、どこまでをAIに任せ、どこからを人間が書くのか。その線引きが、これまで以上に重要になっています。
外部資金ジャパン
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