生成AIを使う学生が増える今、指導教員に求められること
大学や研究機関で学生の研究指導に携わる先生方にとって、論文執筆のサポートは重要な業務の一つです。
研究テーマの設定、先行研究の調査、実験・分析、論文の構成、英文執筆、投稿準備まで、学生が一本の論文を完成させるには多くの段階があります。
その過程で、研究内容に関する専門的な助言だけでなく、Introductionの組み立て方、Methodsの記載事項、ResultsとDiscussionの整合性、Abstractのまとめ方など、論文執筆の基本についても繰り返し指導されているのではないでしょうか。
近年は、こうした論文執筆の過程にも生成AIが浸透しています。
学生がChatGPTなどを使って英文を校正したり、先行研究を要約したり、論文の構成を検討したりすることは、もはや珍しいことではありません。
一方で、AIが生成した文章の正確性、参考文献の信頼性、研究内容への理解不足、本人の考察とAIの生成内容との境界など、新たな課題も生じています。
これからの研究指導では、学生にAIを使わせるかどうかだけでなく、AIをどのように活用させ、学生自身の研究能力をどう育てるかが重要になってくるでしょう。
今回は、生成AI時代の研究指導を考えるうえで、指導教員の負担軽減と学生の自立的な論文執筆を支援する方法をご紹介します。
学生の80％が卒論・修論の執筆に生成AIを利用
学生の生成AI利用は、実際にどの程度広がっているのでしょうか。
参考になるのが、広島大学情報メディア教育研究センターが公表した「卒論・修論作成における生成AI活用状況に関する調査結果報告（2025）」です。
この調査は、2026年3月に卒業・修了した学生を対象に実施され、233名から回答を得ています（回答率7.8％）。
主な結果は次のとおりです。
- 80％：卒論・修論の執筆に生成AIを利用
- 66.5％：文章校正に利用
- 54.0％：先行研究論文の要約など、理解の支援に利用
- 50.6％：アイデア出しや壁打ちなど、研究構想の高度化に利用
- 42.1％：指導教員から生成AIについて特に話がなかったと回答
特に注目したいのは、生成AIの利用目的です。
文章校正だけでなく、先行研究の理解や研究構想の整理にも利用されていることから、学生は論文執筆のさまざまな段階でAIを活用していることが分かります。
また、生成AIについて指導教員から特に話がなかったという回答も一定数あります。
もちろん、これは一大学の調査であり、回答率も高くないため、大学院生全体の状況を示すものではありません。しかし、学生がAIを利用する一方で、その利用方法について十分な指導を受けていないケースもあることを考えるきっかけになります。
先生方の研究室では、学生が生成AIをどのように利用しているか把握できているでしょうか。
AIに任せることと、学生自身が考えることを区別する
生成AIは、論文執筆の効率を高める便利なツールです。
例えば、英文の文法チェック、文章の簡潔化、先行研究の要約、研究アイデアの整理など、適切に利用すれば学生の作業を支援できます。
しかし、AIの回答をそのまま採用することには注意が必要です。
生成AIは、実在しない参考文献を提示したり、研究内容を誤って解釈したりすることがあります。また、文章としては自然でも、実際の研究結果から導けない結論を生成する可能性もあります。
さらに、論文の構成や考察までAIに任せてしまうと、学生自身が研究内容を十分に理解しないまま文章だけが完成してしまうおそれがあります。
UNESCOの「Guidance for generative AI in education and research」でも、教育・研究における生成AIの利用について、人間を中心とした考え方や、倫理性・安全性・プライバシーへの配慮が重要とされています。
重要なのは、AIを学生の代わりに考えるツールとして使うのではなく、学生自身が考え、判断するための補助ツールとして活用することです。
そのためには、学生が自分の論文の問題点を把握し、修正すべき内容を整理できる仕組みも必要ではないでしょうか。
指導教員の時間を、より専門的な指導に使うために
論文指導で時間がかかる作業の一つが、学生の原稿に対して改善点を具体的に説明することです。
「Discussionの論理展開を見直してください」
「ResultsとConclusionの整合性を確認してください」
「Introductionで研究の必要性をもっと明確にしてください」
こうした指示を出しても、学生によっては具体的にどこを、どのように修正すればよいのか理解できず、再び同じような原稿を提出してしまうことがあります。
そこで、学生が先生に原稿を提出する前に、論文全体の問題点や改善の優先順位を把握できる仕組みがあれば、指導の進め方も変わるかもしれません。
例えば、学生自身に論文の現状を確認させ、修正できる箇所を事前に整理してもらいます。
そのうえで先生が原稿を確認すれば、基本的な文章表現や構成の問題だけでなく、研究の新規性、実験・分析の妥当性、考察の深さといった、専門家でなければ判断できない内容に、より多くの時間を充てられる可能性があります。
このように、学生自身が取り組める部分と、指導教員が専門的に判断すべき部分を整理することは、研究室全体の論文執筆プロセスを改善する一つの方法です。
学生の論文の改善点を可視化する「AIアシスト論文投稿ロードマップ」
こうした課題に対するサポートツールとして、エヌ・エイ・アイ株式会社（NAI）では「AIアシスト論文投稿ロードマップ」を提供しています。
本サービスは、提出された論文原稿をもとに、投稿準備に向けた改善点と優先順位を整理するものです。
単に論文の良し悪しを判定するのではなく、次に何を修正すべきかを可視化することを目的としています。
主な確認項目は次のとおりです。
文章・表現
- 文法・語法
- 学術論文としての表現の自然さ
- 専門用語の統一
- 読みやすさ
- 論文全体の一貫性
科学的内容・論理性
- Abstractの完成度
- Research Questionの明確さ
- 論旨の一貫性
- データや先行研究による論拠の十分性
- ResultsとConclusionの整合性
- 研究方法や統計解析などの記載情報
投稿準備
- 投稿先ジャーナルとの適合性
- 投稿規程に沿ったフォーマット
- 論文全体の構成
納品されるロードマップには、各項目の現在の状態、問題点、修正優先度（High・Medium・Low）、推奨される次の作業などが一覧化されます。
また、完成度の目安も示されるため、学生自身が現在の原稿の状態を把握し、修正計画を立てる際の参考になります。
ロードマップはExcel形式で納品されるため、学生が指摘事項を確認しながら修正作業を進めることもできます。
研究室での活用方法
指導教員の先生方には、例えば次のような使い方をおすすめします。
1. 指導教員に原稿を提出する前のセルフチェック
学生にロードマップを作成してもらい、指摘された内容を確認・修正したうえで原稿を提出してもらいます。
学生が自分で改善できる部分を事前に整理することで、面談時には研究内容に関する議論に重点を置きやすくなります。
2. 論文執筆が停滞している学生への活用
「何から手をつければよいか分からない」という理由で執筆が進まない学生にも有効です。
修正項目と優先順位が可視化されることで、漠然とした不安を具体的な作業に置き換えられます。
3. 英文校閲を依頼する前の確認
英文の修正以前に、論文の構成や論理展開に課題が残っている場合もあります。
先にロードマップで改善点を整理しておけば、英文校閲など次のステップに進む前に、必要な作業を見極めることができます。
研究の本質的な指導は、先生方の専門知識で
なお、本サービスはAIによる一次評価を活用したものであり、研究の新規性、データの真偽、統計解析の妥当性、論文の採択可能性を保証するものではありません。
また、AIアシスト版ではTableやFigureの内容を評価に反映したロードマップの作成はできません。
AIの評価だけでは不安がある場合には、NAIの研究者・専門校閲者が指摘内容を確認する「専門家チェック付き論文投稿ロードマップ」や、専門家が原稿を精読して個別の作業計画を作成するプランもご用意しています。
AIに研究指導を任せるのではなく、AIで整理できる部分を活用し、先生方は研究の本質に関わる指導に注力する。そのような役割分担が、これからの研究指導の一つの形になるのではないでしょうか。
学生の論文執筆を、もっと計画的に
NAIは、科学論文の英文校閲・翻訳・投稿支援を30年以上にわたって提供してきました。
今回ご紹介した「AIアシスト論文投稿ロードマップ」は、学生自身が論文の改善点を把握し、投稿までの作業を計画的に進めるための補助ツールです。
現在、AIアシスト版は本文8,000 wordsまで、通常3,300円（税込）のところ、2026年12月末までの期間限定で500円（税込）にてご利用いただけます。
まずは学生に利用を勧め、原稿の改善点を自分で確認してもらうところから始めてみてはいかがでしょうか。
学生が自分で考え、改善し、論文を完成させる力を育てることは、将来の研究者を育成するうえでも大切です。
先生方の研究指導をより有意義なものにするために、NAIの論文投稿ロードマップをぜひご活用ください。
▼ AIアシスト論文投稿ロードマップの詳細・お申し込みはこちら
参考文献・参考資料
- 広島大学 情報メディア教育研究センター．「卒論・修論作成における生成AI活用状況に関する調査結果報告（2025）」．
https://www2.media.hiroshima-u.ac.jp/public/survey/gaiusage2025/result.html - Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693 - OECD. (2026). OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education. OECD Publishing.
https://doi.org/10.1787/062a7394-en
