2026年9月8日、OECD（経済協力開発機構）が「PISA 2025 Results」を公表しました。
PISA（Programme for International Student Assessment：OECD生徒の学習到達度調査）は、15歳の生徒を対象として、科学・数学・読解などの力を国際的に比較する調査です。
今回のPISA 2025には、91の国・地域から76万人を超える生徒が参加しました。
今回の結果で、まず目を引くのは日本の科学分野の成績です。
日本の科学は世界5位。科学分野で高い水準を維持
PISA 2025における日本の科学の平均得点は538点でした。
OECD平均は482点ですから、日本はOECD平均を大きく上回っています。
また、国・地域別では、日本は5位という結果でした。
さらに、日本の15歳の生徒のうち、科学で習熟度Level 2以上に達した割合は89％。OECD平均の74％を大きく上回っています。
Level 5または6の「上位層」も17.2％に達しており、OECD平均の7％を大きく上回りました。
数字だけを見ると、日本の科学教育は非常に良好な結果を出しているといえそうです。
しかし、今回のPISA 2025で私たちが注目したいのは、順位や得点だけではありません。
むしろ、研究者や大学院生の皆さんにも関係する、**「これからの科学に必要な能力とは何か」**という部分です。
PISA 2025で重視された「情報を評価する力」
PISA 2025の科学分野では、科学に関する能力として3つのコンピテンシーが示されています。
- 科学的に現象を説明する
- 科学的探究の方法を構築・評価し、科学的データや証拠を批判的に解釈する
- 科学的情報を調べ、評価し、意思決定や行動に活用する
特に注目したいのが、3つ目の能力です。
OECDのPISA 2025 Science Frameworkでは、インターネット上に多くの情報源が存在し、その中には科学的な情報も含まれることを背景に、「科学的情報を調べ、評価し、意思決定や行動に活用する」能力が新たな科学コンピテンシーとして位置づけられています。
つまり、これからの科学教育で求められるのは、単に「科学の知識をたくさん覚えていること」だけではありません。
情報を探し、情報源を評価し、証拠を確認し、その情報をもとに適切に判断すること。
これが重要になっているのです。
実は、この能力は研究者にとっても身近なもの
ここまで読んで、
「これは基本中の基本なので、研究者は身についていて当然の能力」
と思われた研究者の方もいるかもしれません。
確かに、研究者にとって、先行研究やデータを確認し、根拠に基づいて研究成果をまとめることは、研究活動の基本ともいえるでしょう。
しかし、AI利用が研究というフィールドに浸透してきた現在、これまでとは少し違った注意も必要になっています。
例えば、論文の作成過程でAIを使って文章の校正や修正を何度も行っているうちに、最初に研究者自身が確認していた内容が、意図せず変化してしまうことがあります。
一見すると、文章はより自然で読みやすくなっている。
しかし、その一方で、
「この表現は、もともと意図していた意味と同じだろうか？」
「この修正によって、研究結果の解釈が変わっていないだろうか？」
「この主張は、元のデータや引用文献によって本当に支えられているだろうか？」
といった確認が必要になります。
つまり、AIによって文章を効率よく改善できるようになったからこそ、「修正された文章が、元の研究内容と正確に一致しているか」を確認することも重要になっているのです。
これは、PISA 2025のScience Frameworkが示す「科学的情報を調べ、評価し、活用する」という考え方ともつながります。
AIが生成・修正した文章だからといって、そのまま受け入れるのではなく、研究者自身が内容を確認し、根拠との整合性を判断する。
AI時代の論文作成では、こうした**「評価する」というプロセスを最後まで手放さないこと**が重要なのではないでしょうか。
「文章がきれい」だけでは、論文は完成しない
論文投稿前に英文校閲を受ける研究者は多いでしょう。
もちろん、正確で読みやすい英語は非常に重要です。
しかし、英語が完璧になれば、それだけで論文が投稿できる状態になるとは限りません。
例えば、
- 研究目的が明確になっているか
- 研究結果と考察が適切につながっているか
- 主張がデータによって十分に支えられているか
- 引用した文献が適切か
- 参考文献の情報に誤りがないか
- AIによる修正後も、研究者が意図した内容が正確に保たれているか
- 投稿予定のジャーナルの要件を満たしているか
- 投稿前に追加で修正・確認すべき点はないか
など、確認すべきことはたくさんあります。
つまり、「英語を直すこと」と「論文を完成させること」は同じではないのです。
特にAIを活用する場合には、「文章が自然になったか」だけでなく、「研究内容が正確に保たれているか」まで確認する必要があります。
AI時代には、さらに「情報を評価する力」が重要に
そして現在、この問題をさらに複雑にしているのが、AIによる情報生成です。
生成AIを使えば、文章の要約、構成の整理、英文の修正、情報の検索など、これまで時間のかかっていた作業を効率化できます。
研究者にとって、AIは非常に便利なツールになりました。
一方で、AIが提示した情報を、そのまま正しいと判断してよいわけではありません。
例えばAIに参考文献について質問した場合、もっともらしいタイトルや著者名、掲載誌などが提示されることがあります。
しかし、
「AIがそう回答した」ことと「その情報が正しい」ことは別問題です。
実際の論文が存在するのか。
著者名は正しいのか。
発表年は合っているのか。
その論文は、本当に自分が述べたい主張を支持しているのか。
こうした確認は、最終的には研究者自身が行う必要があります。
さらに、AIを使って文章を修正・再構成する場合には、情報そのものだけでなく、修正後の文章が元の研究内容や根拠と一致しているかについても確認する必要があります。
PISA 2025のScience Frameworkが示している「科学的情報を調べ、評価し、利用する」という考え方は、AIによって情報へのアクセスや文章作成が容易になった現在だからこそ、ますます重要になっているといえるでしょう。
「AIに任せれば論文が完成する」わけではない
AIを使えば、論文作成そのものは以前より効率的になるかもしれません。
しかし、論文を「投稿できる状態」にするためには、研究者自身による最終的な確認と判断が必要です。
AIが文章を整えてくれても、
「この内容で投稿して大丈夫なのか？」
「AIによる修正で、研究者が意図した意味が変わっていないか？」
「次にどこを直せばいいのか？」
「この論文の弱点はどこなのか？」
「参考文献に問題はないか？」
「投稿前に何を確認しておくべきなのか？」
といった疑問は残ります。
そして、論文を書いている本人ほど、自分の論文の問題点に気づきにくいこともあります。
何度も読み返しているうちに、文章の流れや論理の問題が「当たり前」に見えてしまうからです。
だからこそ、AIを活用する場合であっても、投稿前には研究者自身による確認に加え、必要に応じて第三者の視点を取り入れることが重要になります。
「論文を完成させる」だけでなく、「投稿する」までサポート
そこでNAIが提供しているのが、「論文投稿たすけーる」です。
論文投稿たすけーるは、論文を投稿できる状態に近づけるために、研究者の皆さまを継続的にサポートするサービスです。
「英文校閲だけを依頼したい」という場合だけではなく、
「論文をどう完成させればいいのかわからない」
「投稿までに何をすればいいのかわからない」
という研究者の方にもご利用いただけるサービスです。
AIを活用して論文を効率よく作成・修正できる時代だからこそ、最後には「本当にこの状態で投稿してよいのか」を客観的に確認することが大切です。
論文完成までの過程では、英語だけでなく、論文の構成や内容、参考文献、投稿準備など、さまざまな確認が必要になることがあります。
一度にすべてを完璧にしようとするのではなく、
「今どこまでできているのか」
「次に何を確認すべきなのか」
「投稿までに何が残っているのか」
を整理して、一つずつ進めていく。
そのための伴走役となるのが「論文投稿たすけーる」です。
PISA 2025が示す「科学的に考える」ということ
PISA 2025の結果を見ると、日本の15歳の生徒は科学分野で世界的に高い水準にあります。
しかし、今回のScience Frameworkが示しているのは、単純な「科学の知識量」だけではありません。
科学的な情報を調べる。
情報源を評価する。
データや証拠を確認する。
異なる主張を比較する。
そして、根拠に基づいて判断する。
こうした力が、これからの科学において重要だとされています。
これは、研究者が論文を執筆し、投稿する過程にも通じるものではないでしょうか。
特にAIによって文章作成や情報検索が容易になった今、重要なのは「AIを使うか、使わないか」だけではありません。
AIが出した情報をどう評価するか。
自分の研究に本当に必要な情報は何か。
どの主張をどの根拠で支えるのか。
そして、
自分の論文は、本当に投稿できる状態になっているのか。
こうしたことを考え、判断することが、これからの研究活動ではますます重要になるでしょう。
論文投稿で「何をすればいいかわからない」ときに
論文を書いていると、
「もうかなり完成したと思うけれど、何か足りない気がする」
「英語は直したけれど、投稿してよいのかわからない」
「査読に出す前に、もう一度全体を確認したい」
「AIを使って論文を整理したけれど、次に何をすればいいかわからない」
そんな状態になることがあります。
そのようなときに、一人ですべてを判断する必要はありません。
NAIの「論文投稿たすけーる」では、論文完成から投稿まで、研究者の皆さまをサポートします。
論文の英文校閲だけではなく、投稿までの道筋を考えながら、必要なサポートを組み合わせていくことができます。
論文を書くことがゴールではありません。
研究成果を、必要な確認を行ったうえで、読者に正確に伝え、投稿する。
そこまで進んで、初めて「論文を完成させた」といえるのではないでしょうか。
AI時代の論文作成に必要なのは、AIにすべてを任せることではありません。
情報を見極め、根拠を確認し、自分の研究を客観的に見直し、投稿に向けて一歩ずつ進めること。
PISA 2025が示した「科学的情報を調べ、評価し、活用する力」は、これからの研究者にとっても考える価値のあるテーマです。
論文投稿までの道のりで、
「次に何をすればいいのかわからない」
と感じたら、NAIの「論文投稿たすけーる」をご検討ください。
研究者の皆さまの論文が、投稿という次のステップへ進むために。
NAIは、論文完成から投稿までをサポートします。
参考文献
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2026). PISA 2025 results (Volume I): Future-ready students. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/73451bc5-en
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2026). PISA 2025 science framework. https://pisa-framework.oecd.org/science-2025/
