発表資料が「指示するだけ」で出てくるようになった話
研究報告の資料作成、毎回ゼロから構成を考えて図を貼り付け直していないだろうか。
- 「〇〇の実験について報告したい」と伝えるだけで、なぜ構成案からドラフトまで進むのか
- ほぼ手直しが要らない状態まで到達できる理由
- 今日から始めるための最小構成
「報告したい」とだけ伝えると、動き出す
これまで2回にわたって、Wiki化によって研究の解析・保存・検索がどう変わったかを見てきた。この連載でいちばん驚きが大きかったのは、研究報告の資料作成が、ほとんど手を動かさずに終わるようになったことだ。
実際の流れはこうだ。
- 「〇〇の実験に関して研究報告をしたい」とだけ伝える
- 生成AIが情報を整理し、各ページで何を示すかの構成案を考える
- 提示された構成案を見て、内容の追加・修正を適宜行う
- 構成が確定したら、必要な図を選別する（不足があれば作成可能かを検討し、それでも足りない場合はこちらに作成を依頼される）
- 情報が揃った時点で、そのままドラフトが生成される
この時点で、ほぼ手直しが不要な状態まで到達している。語尾などの細かい部分は後から生成AIに直させることもできるし、人間が直接手を入れることも自由にできる。細部の調整は後からいくらでも効くので、これで十分だといえる。
なぜ、ここまで手直しが要らないのか
種明かしをすると、これは魔法ではない。連載を通して書いてきた「Wikiへの蓄積」が、ここで効いてきているだけだ。
発表資料に必要な情報、つまり結論、根拠となる図、実験条件は、日々の研究の中でWikiにすでに整理されて溜まっている。生成AIがゼロから情報をかき集めて解釈し直す必要がなく、すでに構造化された情報を抽出するだけで済む。第1回で紹介した「AIが使える形で残す」という発想が、発表資料作成という出力工程で具体的な効果として現れている。
あたま取り込む時点で情報を整理しておけば、後で使うときの負荷が下がる。この連載を通して一貫しているのは、結局その一点です。
情報を取り出しやすい形で溜めておくことは、解析フェーズだけでなく、アウトプットフェーズの生成コストまで直接下げる。
今日から始めるための最小構成
ここまで読んで自分もやってみたいと思った方向けに、再現のための最小限の型を示す。
| 要件 | 内容 |
|---|---|
| 文脈の記録 | 何のためのメモか、何の実験の一部かを書いておく |
| 見出しの明確化 | 長文を溜め込むだけでなく見出しで区切る。見出しがないとAIに渡しづらく、抽出精度も落ちる |
| 意味づけ | 単なる数値の記録ではなく「なぜその判断をしたか」まで残す |
登録時の確認ルールは、前回「解析・保存・検索をAIと回す、実際のワークフロー」で紹介した線引きと同じでよい。判断が絡む結論は内容を確認してから反映し、単純な数値や表のような機械的な情報は確認せずそのまま自動追記する。
いきなり全部を整理しようとしなくていい。まずは実験のたびに、結論と根拠の図だけをWikiに残すことから始める。慣れてきたら、確認ルールの線引きや発表資料作成への活用を少しずつ広げていけばいい。
もう一段深く知りたい方へ
ここで紹介した仕組みの土台になっているのが、Obsidianを使った4層アーキテクチャ（Raw→Knowledge→Thinking→Writing）による個人Wikiの設計だ。実験結果を対話的に実験ノートへ落とし込み、さらに対話を重ねて抽象化していくという2段階のプロセスや、1ヶ月で1000記事を超えるナレッジベースを構築した具体的な運用の詳細は、有料noteの記事「研究者が1ヶ月で1000記事のナレッジDBを作った話」にまとめている。今回紹介した発表資料の自動生成は、この土台があって初めて成立する応用の一つにすぎない。気になる方はあわせて読んでみてほしい。
まとめ
研究データが「あるのに使えない」状態から抜け出す鍵は、高度なツールを揃えることではなく、情報をAIが後で使える形で残すという記録の習慣にあった。可視化の手間が減り、成果物の散逸がなくなり、最後には発表資料の作成コストまで下がる。これらはすべて、同じ一つの記録の仕組みからの副産物だ。
記録のための特別な作業を増やすのではなく、今の作業を楽にした結果として、知識が自然に蓄積されていく。それが、この連載を通じて伝えたかったことだ。
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