AIで論文作成する方法を解説！おすすめAIツール10選・プロンプトテンプレートをご紹介

AI技術が進化する今日、学術的な文書や論文の作成においてもAIは重要な役割を果たしています。AIツールは論文作成におけるリサーチ、構成、さらには文書作成までを支援してくれる強力なパートナーとなり得ます。

しかし、AIを使って論文を書くというのは一体どういうことなのか。どのような手順で行い、そしてどのような結果を招くのか。具体的には「AIで書いた論文は見分けられてしまうのでは？」という疑問や不安を持つ方も多いでしょう。

この記事では、そんな疑問や不安を解消し、論文作成に役立つAIツールとその活用のコツを紹介します。また、具体的な例として、「ChatGPT」を使用して論文を作成してみた結果も共有します。これから論文作成に挑む方、AIツールの活用を検討している方必読の内容です。

内容をまとめると…

• AIで論文を書くのは、コピペじゃなきゃ基本バレないし、問題なのはAI利用より研究倫理を守ること！

• 論文作成は、ChatGPTでアイデア出し、Consensusで文献探し、SciSpaceで論文読解みたいに、目的に合わせてツールを使い分けるべき！

• AIが作った文章はあくまで下書き！最終的には、自分の言葉で書き直して、オリジナルの視点や考察を加えるのが一番大事！

• 「テーマ決め→概要作成→文献レビュー→各章の執筆」という流れでChatGPTに手伝ってもらえば、論文作成が驚くほどスムーズに進む！

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監修者_SD以外

監修者プロフィール

森下浩志

日本最大級のAI情報プラットフォーム「romptn ai」編集長。著書に「0からはじめるStable Diffusion」「0からはじめるStable Diffusion モデル・拡張機能集編」など、AmazonベストセラーのAI関連書籍を多数執筆。AIにおける情報の非対称性を解消するための社内研修や出張講義も行う。

AIで論文作成はどこまでできるか

AIは論文作成の多くの工程を支援できますが、万能ではありません。文献調査や文章の下書き、構成の整理などは得意とする一方で、独自の研究設計や実験、学術的な価値判断は人間にしかできない領域です。AIの強みと限界を正しく理解し、適切に使い分けることが質の高い論文につながります。

AIが得意な作業と苦手な作業

AIが特に力を発揮するのは、大量の情報を素早く処理する作業です。

たとえば、テーマに関連する先行研究の要約、論文の構成案（アウトライン）の作成、文章の校正や言い換え、英語論文のドラフト作成や翻訳などは、AIを活用することで大幅に時間を短縮できます。また、論理の飛躍がないかチェックしたり、読みにくい文章をより明快な表現にリライトしたりする作業も得意です。

一方で、AIには明確な弱点もあります。

最も深刻なのが「ハルシネーション」と呼ばれる問題で、実在しない文献をもっともらしく捏造したり、事実と異なる情報を自信たっぷりに提示したりすることがあります。さらに、研究テーマの独自性を評価する、実験データを正しく解釈する、分野特有の暗黙知に基づいた議論を展開するといった作業は、現在のAIにはまだ難しい領域です。

つまりAIは「調べる・書く・整える」は得意でも、「考える・判断する・創る」は人間が主導する必要があるのです。

人が必ずやるべき工程

AIをどれほど活用しても、研究の核となる工程は人間が責任を持って行わなければなりません。まず、研究テーマの設定とリサーチクエスチョンの策定は研究者自身の問題意識から生まれるものであり、AIに丸投げすれば独自性のない凡庸な問いになりがちです。

次に、研究手法の設計とデータの収集・分析も人間が主導すべき工程です。実験や調査の妥当性を判断し、得られた結果を正しく解釈するには、分野の専門知識と研究倫理の理解が不可欠です。AIが出力した統計的な解釈をそのまま採用すると、誤った結論を導くリスクがあります。

そして最も重要なのが、最終的な内容の検証と責任の引き受けです。AIが生成した文章に含まれる事実関係の確認、引用文献が実在するかの照合、論理展開に矛盾がないかの精査は、すべて執筆者が自分の目で行う必要があります。論文に自分の名前を載せる以上、その内容に対する学術的責任はあくまで著者本人にあるという原則を忘れてはなりません。

AIで論文を書くとバレる？

AI生成の文章を検出するツールは年々精度が向上しており、完全に見抜かれないとは言い切れません。しかし、そもそも「バレるかどうか」よりも重要なのは、「AIを使って論文を書くこと自体が許されるのか」という根本的な問いです。ルールを正しく理解したうえで、適切な使い方を選ぶことが求められます。

そもそもAIで論文を書いてよいのか

結論から言えば、AI利用の可否は所属機関や投稿先のルール次第で大きく異なります。多くの大学では、レポートや学位論文においてAIの無断利用を不正行為とみなすガイドラインを整備しつつあります。

一方、学術雑誌の世界では、NatureやScienceをはじめとする主要ジャーナルが「AIを共著者として認めない」という方針を明確に打ち出しています。ただし、これはAIの利用を全面的に禁止しているわけではなく、文章の校正や英語表現のブラッシュアップといった補助的な用途については容認しているケースがほとんどです。

重要なのは、「AIが書いた論文」と「AIを活用して人間が書いた論文」はまったく別物だという点です。前者は学術的誠実性の観点から問題視されますが、後者は正しく開示すれば多くの場面で認められています。自分が執筆する論文のルールを事前に確認し、許容される範囲を把握しておくことが大前提です。

AI検出ツールの存在

AIが書いた文章を見分けるためのツールとしては、Turnitin、GPTZero、Originality.aiなどが広く知られています。これらのツールは、文章の「パープレキシティ（予測困難度）」や「バースティネス（表現の揺らぎ）」といった統計的な特徴を分析し、AI生成の確率をスコアとして表示します。人間の文章は表現にばらつきがあるのに対し、AIの文章は統計的に「整いすぎている」傾向があり、その差を検出する仕組みです。

ただし、これらのツールの精度は完璧ではありません。人間が書いた文章をAI生成と誤判定する「偽陽性」の問題も報告されており、特に非英語圏の書き手が書いた英語論文で誤検出率が高いという研究結果もあります。逆に、AIの出力を人間が大幅にリライトすれば検出を回避できる場合もあり、検出ツールだけに頼った判定には限界があるのが現状です。

「バレるか」より誠実性を大切にしよう

検出を回避するテクニックに意識を向けること自体が、すでに学術倫理から外れた発想です。論文における信頼の根幹は、研究プロセスの透明性と著者の誠実さにあります。AIを使ったならば使ったと正直に開示し、どの工程でどのように利用したかを明記することこそが、研究者として求められる姿勢です。

実際に、AIの利用を隠して発覚した場合のリスクは非常に大きく、論文の撤回、学位の取り消し、研究者としての信用の失墜といった深刻な結果を招きかねません。「バレるかどうか」を気にするのではなく、「堂々と開示できる使い方をしているか」を判断基準にすべきです。AIはあくまで道具であり、その使い方の責任は常に研究者自身にあるという意識を持つことが、長期的に見て自分の研究キャリアを守ることにつながります。

論文・卒論作成に便利なAIツール10選！

論文や卒論の作成において、時短につながるだけでなく、論文の質を高めてくれるAIツールは非常に利用価値の高いものです。ここでは論文作成時に有用なAIツールを厳選して紹介します。

ChatGPT

ChatGPTはOpenAIが開発した対話型AIで、論文作成における万能アシスタントとして幅広く活用されています。アイデア出しやアウトライン作成、草稿の生成、文章の校正・リライトまで、執筆プロセスのほぼすべての段階をサポートできます。最新モデルのGPT-5シリーズでは推論能力が大幅に向上し、より論理的で正確な文章生成が可能になりました。

カスタマイズしたチャットボットを作成できる「GPTs」機能には、論文作成に特化したものも多数公開されています。また、画像生成機能（DALL-E）を使えば、論文内の図表やイメージ画像をプロンプトから作成することもできます。

ただし、実在しない文献を生成するリスクがあるため、引用情報は必ず自分で検証する必要があります。

料金プランは以下のようになっています。

また、ChatGPTを論文で活用する具体的な方法はこちらの記事で解説しています。

【テンプレつき】ChatGPTを卒業論文でフル活用！注意点、GPTsも紹介

ChatGPTを論文作成に安全に活用する方法を解説。テーマ決め・文献検索・要約・執筆・推敲の具体プロンプトと注意点、GPTsの選び方まで網羅。卒論・修論対応。

romptn.com

2025.06.30

Claude

ClaudeはAnthropicが開発した対話型AIで、長文の読解・要約に優れた性能を発揮します。非常に長いコンテキストウィンドウを持ち、論文全体をアップロードして内容について質問したり、要約を依頼したりすることが可能です。

論文の構成案作成、文献の要約、文章の推敲において、特に論理的な一貫性を重視した出力が得意です。学術的な文章のトーンを維持しながら、明快な表現にリライトする用途にも適しています。

料金プランは以下のようになっています。

Microsoft Copilot

Microsoft CopilotはMicrosoft製品に統合されたAIアシスタントで、WordやExcel、PowerPointと連携しながら論文作成を支援します。Web検索機能を標準搭載しているため、最新の情報を参照しながら文章を生成できる点が大きな強みです。

無料版でもAIチャットやWeb検索、画像生成（Designer）が利用でき、論文のリサーチや草稿作成に十分活用できます。Word上で直接Copilotを使えば、文書の要約やリライト、トーンの調整をアプリ内で完結させることも可能です。

料金プランは以下のようになっています。

Consensus

Consensusは学術論文に特化したAI検索エンジンです。2億本以上の査読済み論文を検索対象としており、自然言語で質問を入力すると、関連する複数の論文から情報を統合した回答を生成します。すべての回答に引用元の論文が紐づいているため、一般的な検索エンジンよりも信頼性の高い情報を得られることが特徴です。

特にYes/Noの研究質問に対しては「Consensus Meter」が科学的な合意度を視覚的に表示してくれるため、特定テーマに対するエビデンスの傾向を素早く把握できます。文献レビューの効率化に非常に有用なツールです。

料金プランは以下のようになっています。

Elicit

Elicitは研究論文の検索・分析に特化したAIリサーチアシスタントです。1億3,800万本以上の学術論文を横断的に検索し、関連論文の一覧と要約を自動生成します。論文からのデータ抽出やシステマティックレビューの支援機能も備えており、リサーチ段階の効率を大幅に高めてくれます。

検索フィルターが充実しており、発行年や引用件数、関連度による絞り込みが可能です。「影響力の高い最新論文」のような条件での抽出ができるため、文献レビューの初期段階で特に力を発揮します。

料金プランは以下のようになっています。

SciSpace

SciSpaceは論文の読解と分析を強力にサポートするAIツールです。PDFをアップロードすると、その内容についてチャット形式で質問ができる「CoPilot」機能が最大の特徴で、難解な専門用語や数式、統計表をハイライトするだけでわかりやすい解説を受けられます。

2億7,000万本以上の論文データベースを持ち、文献検索から要約、引用管理、AIライティングまで、論文作成の一連のワークフローをカバーしています。

料金プランは以下のようになっています。

Gamma

Gammaは主にプレゼンテーション生成で知られるAIツールですが、論文作成の初期段階でも活躍します。テーマを入力するだけで、関連情報を収集しながら構造化されたドキュメントやスライドを自動生成してくれます。

生成されたドキュメントは論文のサマリや構成案として活用でき、リサーチの全体像を視覚的に整理する用途にも適しています。2025年に導入された「Gamma Agent」により、自然言語での対話的な編集やWebリサーチの統合が可能になりました。

料金プランは以下のようになっています。

Perplexity AI

Perplexity AIはWeb検索とAI回答を統合した「回答エンジン」で、論文のリサーチ段階で非常に有用です。質問を入力すると、Web上の複数のソースを参照しながら要約付きの回答を生成し、各主張にソースリンクが明示されます。

論文テーマの背景調査や先行研究の概観把握、最新動向のリサーチに適しており、従来の検索エンジンでは手間のかかった情報整理を大幅に効率化できます。学術論文に限定した検索モードも備えています。

料金プランは以下のようになっています。

Grammarly

Grammarlyは英語論文の校正・推敲に欠かせないAIライティングアシスタントです。文法ミスやスペルチェックにとどまらず、文章の明瞭さ、簡潔さ、トーンの一貫性までチェックしてくれます。

英語論文を執筆する研究者にとっては、ネイティブレベルの表現に近づけるための強力なツールです。ブラウザ拡張機能やWord・Google Docsとの統合により、普段の執筆環境に自然に組み込めます。剽窃チェック機能も備えており、提出前の最終確認にも役立ちます。

料金プランは以下のようになっています。

NotebookLM

NotebookLMはGoogleが提供するAIリサーチアシスタントで、アップロードした資料をもとにAIが質問に回答してくれるツールです。論文のPDF、Webページ、Google Docsなど複数のソースをまとめて「ノートブック」に追加でき、それらの内容を横断的に分析・要約できます。

最大の特徴は、回答が必ずアップロードした資料に基づいて生成される点です。ハルシネーションのリスクを抑えつつ、複数の文献を比較・統合する作業を効率化できるため、文献レビューや論点の整理に適しています。無料で利用できるのも大きな魅力です。

料金プランは以下のようになっています。

AI論文作成のツール選びのポイント

これらのツールはそれぞれ得意な領域が異なります。目的に応じて使い分けることで、論文作成の質と効率を最大化できます。

いずれのツールを使う場合も、AIの出力をそのまま提出するのではなく、必ず自分の目で内容を検証し、自分の言葉で書き直すことが大前提です。AIはあくまで論文作成を加速する「道具」であり、学術的な責任は常に執筆者自身にあることを忘れないようにしましょう。

AIで論文作成を行う具体的な手順

ここでは、ChatGPTを使って論文を作成する具体的な流れをステップごとに紹介します。

なお、この手順はあくまでAIを補助ツールとして使う流れを示したものです。テーマに対する深い洞察や独自の視点を持ち、自分なりの議論を形成するという論文の核心部分は、執筆者自身が責任を持って取り組む必要があります。

ステップ1：テーマの設定と基本情報の収集

最初のステップでは、AIに研究テーマの基本情報を尋ね、論文の方向性を固めるための土台を作ります。

このように、まずはテーマの全体像をAIに整理してもらうことで、どの切り口で論文を展開するかを検討しやすくなります。

ステップ2：論文の概要作成

基本情報が集まったら、次にAIへ論文全体のアウトラインを作成させます。

AIが提案した概要はあくまで叩き台です。自分の研究の焦点に合わせて、不要なセクションの削除や順序の入れ替えなどを行いましょう。

ステップ3：文献レビュー

論文の信頼性を支える文献レビューもAIに下調べを依頼できます。

AIが提示する文献情報には、実在しない論文やURLが含まれている可能性があります。必ず自分で文献の存在を確認し、原文に当たったうえで引用してください。この工程を省くと、捏造された参考文献を掲載するという重大な不正につながります。

ステップ4：各セクションの草稿作成

構成と文献が揃ったら、セクションごとにAIへ草稿を依頼します。

この作業をセクションごとに繰り返し、論文全体の草稿を作成していきます。一度に全文を生成するのではなく、セクション単位で進めることで、各パートの内容をコントロールしやすくなります。

ステップ5：論文の最終調整

すべての草稿が揃ったら、最も重要な仕上げの工程に入ります。AIが生成した文章をそのまま使うのではなく、以下の観点で精査・修正を行いましょう。

さらに、完成した論文をChatGPTに渡して校正を依頼すれば、誤字脱字や表現の不自然さを効率的に洗い出すこともできます。ただし、最終的な判断と修正はあくまで自分自身で行うことが鉄則です。

AIを論文作成に活用するコツ

AIを論文作成の心強いパートナーにするには、ただ漠然と使うだけでは不十分です。プロンプトの工夫、役割分担の明確化、出力の検証といったポイントを押さえることで、AIの力を最大限に引き出せます。

具体的で詳細なプロンプトを書く

AIから質の高い回答を得るための最も基本的なコツは、プロンプトをできるだけ具体的に書くことです。「論文を書いて」のような曖昧な指示では、的外れな出力になりがちです。

代わりに、研究テーマ、対象読者、求める文体、文字数、論文のどのセクションかといった情報を明確に伝えましょう。

たとえば「教育工学を専攻する大学院生として、AI技術が初等教育のパーソナライズド学習に与える影響について、先行研究の動向を800字程度で要約してください」のように書けば、出力の精度は格段に上がります。条件を具体的に指定するほど、AIは的確な回答を返してくれます。

AIの出力を鵜呑みにせず必ず検証する

AIは一見もっともらしい文章を生成しますが、内容が正確である保証はありません。特に注意すべきなのが、実在しない文献をあたかも存在するかのように提示する「ハルシネーション」です。

AIが提示した論文名、著者名、出版年は必ずGoogle ScholarやCiNiiなどで存在を確認しましょう。また、統計データや研究結果の記述についても、元の論文に当たって事実関係を照合する習慣をつけることが重要です。

AIの出力はあくまで「下書き」や「たたき台」であり、最終的な事実確認と品質保証の責任は執筆者自身にあるという意識を常に持ちましょう。

一度に全体を書かせずセクションごとに進める

論文全体を一度のプロンプトで生成しようとすると、内容が浅くなったり論理の流れが途切れたりしがちです。

効果的な方法は、序論、文献レビュー、方法論、結果、考察といったセクションごとにAIへ指示を出し、一つずつ仕上げていくことです。各セクションの出力を確認・修正してから次に進むことで、全体の一貫性を保ちやすくなります。

また、前のセクションの内容をプロンプトに含めて「この序論の流れを踏まえて文献レビューを書いてください」と指示すれば、セクション間のつながりも自然になります。急がば回れの精神で、丁寧に段階を踏むことが高品質な論文への近道です。

「improve it」で出力の精度を繰り返し高める

AIの最初の出力で満足せず、繰り返し改善を求めることも重要なコツです。回答が返ってきたら「improve it」「もっと学術的な表現にして」「具体例を追加して」といったフィードバックを重ねることで、出力の質は段階的に向上します。

この反復プロセスこそがAI活用の真価を発揮する場面です。また、異なる角度からの指示も有効で、「この段落を批判的な視点から書き直して」「反対意見も踏まえて議論を展開して」と伝えれば、論文に求められる多角的な視点を補うこともできます。

一度で完璧を求めるのではなく、AIとの対話を通じて段階的に磨き上げていく姿勢が大切です。

AI論文作成で実際に使えるプロンプトテンプレート

AIに漠然と「論文を書いて」と指示しても、期待通りの出力は得られません。論文の作成段階ごとに最適化されたプロンプトを使うことで、AIの出力精度は大きく変わります。ここでは、各段階で実際にコピーして使えるプロンプトテンプレートを紹介します。【 】内をご自身の研究内容に合わせて書き換えてください。

テーマの探索とリサーチクエスチョンの設定

論文作成の出発点となるテーマの絞り込みと、研究の核となるリサーチクエスチョンの設定に使えるテンプレートです。まだ方向性が定まっていない段階で、AIにアイデアの壁打ち相手になってもらうことで、思考を整理できます。

私は【専攻分野（例：教育工学）】を学ぶ【立場（例：大学4年生）】です。
【大まかな関心領域（例：AIと教育の関わり）】に興味がありますが、論文のテーマがまだ決まっていません。
以下の条件を踏まえて、具体的な研究テーマの候補を5つ提案してください。

論文の種類：【卒業論文／修士論文／レポート】
分量の目安：【2万字程度】
特に関心のあるキーワード：【例：個別最適化学習、生成AI、初等教育】
避けたいテーマや条件：【例：大規模な実験が必要なもの】

以下の研究テーマについて、学術論文にふさわしいリサーチクエスチョンを3つ提案してください。

研究テーマ：【例：生成AIが大学生のレポート作成能力に与える影響】
研究アプローチ：【定量的／定性的／混合研究法】
対象：【例：日本の文系大学生】

各リサーチクエスチョンについて、なぜその問いが学術的に意義があるのかも簡潔に説明してください。

先行研究の調査

文献レビューは論文の土台となる重要な工程です。AIに先行研究の傾向を整理してもらうことで、レビューの方向性をつかみやすくなります。ただし、AIが提示する文献名は必ず自分で実在を確認してください。

【研究テーマ（例：生成AIが学術ライティングに与える影響）】について、以下の観点から先行研究の動向を整理してください。

対象とする年代：【例：2020年以降】
学問分野：【例：教育学、情報科学】
整理の観点：
・この分野でこれまでに明らかになっていること
・まだ十分に研究されていない領域（リサーチギャップ）
・主要な研究者や理論的枠組み

学術的なトーンで、2000字程度にまとめてください。

論文の構成作成

全体の構成を先に固めておくことで、執筆の迷いを減らし、論理の流れに一貫性を持たせやすくなります。AIに骨組みを提案してもらい、それを土台に自分の視点で調整しましょう。

以下の情報をもとに、学術論文のアウトライン（章立てと各章の概要）を作成してください。

論文タイトル（仮）：【　】
リサーチクエスチョン：【　】
研究手法：【例：質問紙調査による定量分析】
論文の種類と分量：【例：卒業論文・2万字程度】
含めたい章や要素：【例：序論、文献レビュー、研究方法、結果、考察、結論】

各章について、以下を記載してください。

章タイトル
その章で論じる内容の概要（3〜4文）
想定される文字数の配分

各セクションの草稿作成

アウトラインが固まったら、セクションごとにAIへ草稿作成を依頼します。一度に全体を書かせるのではなく、一つずつ進めることで品質をコントロールしやすくなります。

以下の情報に基づいて、学術論文の序論を作成してください。

研究テーマ：【　】
リサーチクエスチョン：【　】
研究の背景：【このテーマが重要である社会的・学術的理由を2〜3文で記述】
研究の目的：【　】
文字数：【800〜1000字程度】
文体：学術論文にふさわしいフォーマルな日本語。「である」調で統一すること。

序論には以下の要素を含めてください。

研究テーマの社会的背景
先行研究で明らかになっていることの概要
未解決の問題点（リサーチギャップ）
本研究の目的と意義

文章の推敲・校正

草稿が完成したら、AIに推敲を依頼して文章の質を高めます。具体的な改善観点を指定することで、的確なフィードバックが得られます。

以下の文章を学術論文にふさわしい品質に推敲してください。
【推敲対象の文章をここに貼り付け】
改善してほしい観点：

 論理の飛躍や矛盾がないか
 冗長な表現を簡潔にする
 学術論文にふさわしいフォーマルな文体に統一する
 主語と述語の対応を確認する
 段落間のつながりを自然にする

修正した文章を出力したうえで、主な変更点を箇条書きで説明してください。

以下の日本語の論文要旨をもとに、英文アブストラクトを作成してください。
【日本語の要旨をここに貼り付け】

文字数：【200〜300 words程度】
文体：学術論文の標準的な英語表現を使用すること
構成：Background → Purpose → Methods → Results → Conclusion の順序で記述
時制：先行研究は現在形、自身の研究方法と結果は過去形で統一

これらのテンプレートを使う際は、以下の点を意識するとさらに効果的です。

まず、AIの回答が期待に届かなかった場合は「improve it」「もっと具体的に」「批判的な視点を加えて」といったフィードバックを重ね、繰り返し改善を求めましょう。一度の出力で完成を目指す必要はありません。

次に、テンプレートの【 】内はできるだけ詳しく記入してください。情報が具体的であるほど、AIの出力精度は高くなります。「教育について」よりも「日本の公立小学校におけるタブレット端末を活用した個別最適化学習について」と書くほうが、はるかに的確な回答が得られます。

最後に、AIが出力した文章はそのまま使うのではなく、必ず自分の言葉で書き直すことを忘れないでください。テンプレートはあくまで「思考の出発点」であり、論文のオリジナリティは執筆者自身の視点と判断から生まれます。

AIで論文作成する際の注意点

AIは論文作成を強力にサポートしてくれますが、使い方を誤れば剽窃や不正行為と見なされるリスクがあります。学術的な信頼を守るために、AI活用時に押さえておくべき注意点を解説します。

AIで論文作成する際に剽窃になりやすいパターン

AIを使った論文作成で剽窃と判断されやすいパターンはいくつかに類型化できます。

最も多いのが「AIの出力をそのまま自分の文章として提出する」ケースです。AIが生成した文章は、学習データに含まれる既存の文献やWeb上のテキストをもとにしているため、意図せず他者の表現に酷似した内容が含まれている可能性があります。本人にコピーの自覚がなくても、剽窃チェックツールで類似性が検出されれば問題になります。

次に注意すべきなのが「AIが生成した引用をそのまま使う」パターンです。AIは実在しない文献をもっともらしく作り上げることがあり、その架空の引用を検証なく論文に記載すると、捏造と見なされる深刻な不正につながります。

さらに、他者の論文をAIに要約・パラフレーズさせ、出典を明記せずに使用するケースも剽窃に該当します。AIが表現を変えていても、元のアイデアや論理構成が他者に由来するならば、適切な引用表記は不可欠です。

ハルシネーション対策

AIが自信に満ちた口調で誤った情報を生成する「ハルシネーション」は、論文作成において最も危険なリスクの一つです。

AIは統計的なパターンに基づいて文章を生成するため、事実かどうかを自ら判断しているわけではありません。存在しない論文の著者名や出版年、実際とは異なる統計データ、誤った歴史的事実などが、あたかも正確な情報であるかのように出力されることがあります。これをそのまま論文に使えば、内容の信頼性が根本から損なわれます。

対策として、AIが出力した事実関係はすべて一次情報源に当たって確認する習慣をつけましょう。特に文献情報はGoogle ScholarやCiNii、PubMedなどの学術データベースで実在を照合することが必須です。数値データについても、公的機関の統計資料や原著論文と照らし合わせてください。「AIが言っているから正しい」という前提を持たないことが、ハルシネーション被害を防ぐ最大の防御策です。

所属機関・投稿先のガイドラインを事前に確認する

AIの利用がどこまで許容されるかは、大学や学術雑誌によって大きく異なります。ガイドラインを確認しないまま使うと、意図せず規定に違反してしまうリスクがあります。

多くの大学ではレポートや卒業論文におけるAI利用に関する独自のガイドラインを策定しており、「全面禁止」から「条件付きで許可」まで対応はさまざまです。一部の大学ではAIを使用した場合にその旨を申告する書式が設けられていることもあります。学術雑誌においても、NatureやScienceをはじめとする主要ジャーナルがAIの利用に関する方針を公表しています。

重要なのは、「世間一般で許されているかどうか」ではなく、「自分が提出する先のルールがどうなっているか」を基準に判断することです。執筆を始める前の段階で、所属する大学の学則やシラバス、投稿を予定するジャーナルの投稿規定を必ず確認しましょう。ルールを知らなかったという弁明は、不正行為の免責にはなりません。

まとめ

いかがでしたでしょうか？この記事では、AIを用いた論文作成の可能性とその方法について解説しました。

今回のポイントをまとめると、以下のようになります。

これから論文作成に挑む方は、この記事を参考にしてAIツールを賢く活用してみてください。

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