AI for Science の歩き方 #8 ― 分野別の事例と失敗から学ぶ教訓
Zenn / 2026/4/16
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要点
- 「AI for Science」の進め方を、分野別の具体例を交えて整理しつつ、どこでつまずきやすいか（失敗パターン）を教訓としてまとめています。
- 生成AI/機械学習を研究プロセスに組み込む際は、データ・タスク定義・評価設計が成否を分けるという観点が中心です。
- 分野ごとの事情（データの性質、実験/シミュレーションの位置づけ、説明可能性の要求など）に合わせて、適切なAI適用範囲を選ぶ重要性が示されます。
- 失敗から学ぶことで、PoCで終わらせないための進め方（検証、再現性、運用への落とし込み）を意識する必要があると論じています。
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本記事は「AI for Science の歩き方」シリーズの第 8 回です。初めての方は 第 1 回 からどうぞ。
この記事のゴール: 自分の分野での AI 活用事例を知り、よくある失敗を避けられるようになる。
この記事では、どの分野でも共通して使える AI の活用パターン、各研究分野での具体的な事例、そしてよくある失敗とその回避法を紹介します。
どんな分野でも使える 6 つの共通パターン
「自分の分野は特殊だから AI は使えないのでは？」と思われるかもしれませんが、HKUST の調査では、科学的方法の 6 段階に対応する形で、分野を問わず共通して使える AI の活用パターン...
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