論文のまとめを「生成ＡＩ」に任せて失われたもの
（本日のお話 2423文字／読了時間３分）
■こんにちは。紀藤です。
昨日は、朝から10kmのランニング。
その後は終日MBTIの認定ユーザーのトレーニング講座の受講でした。
またその後夕方から2件のアポイント。
出版に向けても、ちょっとずつ、ちょっとずつですが歩みを進めております。
がんばります・・・！
＊
さて、本日のお話です。
突然ですが、3年前に大学院に入って、「論文を読む」ということを覚えました。
そして今では「論文を読む」ということがひとつの習慣のようになりました。その論文をまとめて要約して、noteの記事にするようになりました。
・・・しかし、最近「論文をまとめる意味」について、疑問に思う自分が現れてきました。そう、「生成ＡＩの登場」によって、です。
どういうことかというと、生成AIを使うことで「誰でも論文は読めるようになったし、AIがまとめてくれるようになった」→「では自分がnoteに論文をまとめる意味はなんなのか？」というお話です。
中二病みたいな、自分の価値ってなんだみたいな話ですが、今日はこのテーマで書いてみたいと思います。よろしければお付き合いくださいませ。
それでは、どうぞ。
■「論文」は、なんとなくを確信に変える
見慣れぬ論文の世界は、「きっとそうなんじゃないかな？」となんとなく思っていることを、研究者が実際に検証しています。
たとえば「目標設定って大事」とか「振り返りって大事」、あるいは「ポジティブな人の周りは明るい雰囲気になる」みたいなお話。そうだよなあ、と思うものが、「論文」という形でまとめると、その権威性からでしょうか、急に説得力が増し増しになります。
そして、「なんとなくがやっぱそうだよね（確信）になる感覚」を覚えます。すると、それらの知見が、自らの言動の指針になります（たとえば、やっぱポジティブな姿勢大事だよねとか、フィードバック大事だよね、みたいなイメージ）。
■「論文」は誰でも読めるようになった
そんな「論文」を読んで、自分なりに解釈して、まとめてきました。
その数は、200本ほどになりました。
論文は、熟読するとけっこう骨が折れます。
忙しい日々で、論文を読む時間を捻出するのは、なかなか大変。
ただ、最近その論文の読み方が、変わってきたことに気づきます。
そう、「ChatGPTの登場」によって、です。
「論文の探し方」は、GoogleScholarを使って見つけて、英語論文ならDeePLを使うというプロセスは同じです。しかし「Paper Interpreter」というGPTsの論文を簡単に要約してくれるアプリが登場したことが、論文の読み方を変えました。
このPaper Interpreterに論文を入れたあと、「60点の詳しさです。100点でお願いします」→「60点の詳しさです。100点でお願いします」と２回ChatGPTにツッコミを入れると、かなり詳しく解説してくれるようになります。
※参考記事：はじめての方の「論文の読み方・探し方」おすそ分け勉強会
■人が「論文をまとめる」意味とは
そして、このPaper Interpreterで要約します。かつその要約文はURLとして記録可能です（下記参照）。これを貼って記録しておけば、noteに要約しなくても、覚えておくこともできます。
たとえば、「リーダーの自己認識」に関する英語の論文について、上記のアプリに要約してもらった結果をURLにしたものがこちらです（↓）。
ChatGPT - リーダー自己認識の再定義
これを見ると、たぶん多くの人が何を言わんとしているかがわかると思います。そして、要約もだいぶわかりやすい。誤字脱字もないし、ロジックも正確にまとめてくれます。
よって今では、論文をまとめて記事にするのは、以下のようなステップに変更になりました。
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＜論文まとめnoteの作り方＞
STEP1：「Paper Interpreter」 で要約し、全体像を把握する
STEP2：元論文をDeepLで翻訳し、論文全体を読む
STEP3：抜けているところがあればChatGPTにまとめを指示する
STEP4：ChatGPTがまとめた背景や概要、研究方法や結果のアウトプットを組み合わせながら記事にする
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
こうすることで、スピードはあがりました。誤字脱字の修正も少なくなり正確性も高まったと思います。
しかし、こうしたことを繰り返すと、ふと疑問が湧きます。
自分が「論文を読んで、まとめて、記事にする」ことの価値とは一体どこにあるのか？という疑問です。
■「生成ＡＩに任せること」で失われたもの
生成ＡＩを使ってまとめると、時間や労力はかからないし、正確に訳せる。記事もサクッとできる。ラクちんです。
・・・ですが、なんだかモヤっとするのです。
このモヤモヤ感の正体を探した時、そのキーワードは「自分の介在価値を感じない」。言い換えると「自分の色が出せない」。こんな気持ちが湧いてきました。
論文の文字情報を、生成AIは一定のルール、論理性・正確性に基づいて要約します。それは「正しさ」という価値においては、ある程度の安定感を持ったアウトプットを出してくれます。
じゃあ、それだけでいいじゃないかというと、どうやらそういうわけでもないようです。人間がわざわざ論文を読んで、わざわざ記事にする意味とは、一体何なのか？
それは「人は正しいことを言われただけでは響かない」からなのでしょう。むしろ「バイアスありまくりの未完成なワタシが見てどう思ったか？」必ずしもバランスよく見られない自分がみて、どこに面白さを感じて、どう活かせると思ったのか？
そんな風に、専門家ではない人間が論文を読み、まとめるプロセスには正しさは薄まったとしても代わりに「面白さ」が生まれるようにも思ったのでした。
生成ＡＩに要約させて、記事にするのは簡単。でも、温度がない。
そうではない人間が「論文を読んで、まとめて、記事にする」のは、「正しさと面白さのバランスを追求する」という、大げさにいえばアート性にこそ価値があるのかもしれない、そんなことを思うのでした。
そして、その自分の言葉に落とすプロセスが、書き手である自分自身の成長にもつながると信じて。
もうすぐ日々続けているメルマガも4000号。
ウロウロしながら続けていますが、少しでも価値を届けられるように、精進したいと思います。
最後までお読みいただき、ありがとうございました！
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