化学系R&Dの生成AI活用｜情報源として使わず、任せる範囲を広げていく

結論：この記事で分かること

生成AIを業務で使うときに最初に決めるのは、どのツールを使うかではありません。何を生成AIに任せ、何を自分で用意するかです。

この記事の結論は3つです。

• 情報源として直接使わず、自分が用意した情報を処理させます。化学の知識は自分が持ち込み、整理・要約・自動化を任せます。
• 使い始めるときは、自分で出力の正誤を判断できる作業を選びます。使い方を学んでから始める必要はありません。
• 任せる範囲は、業務の下流から上流へ移していきます。上流ほど、自分の業務フローを言葉にできているかが問われます。

化学の知識は豊富でも、ITやプログラミングには不慣れという技術者ほど、この分担で補える範囲は大きくなります。従来は社内のIT部門や外部の専門家に依頼していた作業の一部に、個人でも取り組める場合が出てきています。

以降では、この3つを化学系R&Dの業務に即して整理します。

資料作成に時間を取られていないか

生成AIの話に入る前に、確認したいことがあります。いま、自分の時間は本来注力すべき業務に使えているでしょうか。

化学系の技術者の業務には、実験、解析、文献調査、顧客への技術説明といった中核業務のほかに、週報、月報、上層部への報告資料、各種報告書といった事務作業が積み上がります。資料作成の比重が大きくなり、技術者が「パワポ職人」と揶揄されることもあります。

ここで問いは2つに分かれます。ひとつは、資料作成の負担を軽くできないかという問いです。もうひとつは、その報告そのものが必要かという問いです。

前者は、担当者が自分の手で今日から試せます。後者は、報告の頻度や形式を決めている立場でなければ変えられません。

生成AIが効くのは前者です。ただし、負担が軽くなるだけでは、必要のない報告を早く作れるようになるだけです。目指すのは、不要な業務を減らし、残った重要な業務へ時間を使える状態です。生成AIで作業が軽くなるときは、その作業自体が必要かを見直す機会でもあります。

この記事は、負担を軽くする側と、業務を見直す側の両方に接続します。

基礎整理：この記事で使う言葉をそろえる

以降で使う言葉を先にそろえます。

生成AIは、文章や回答を作り出すAIです。対話形式で質問や指示を入力すると、文章、表、コードなどを返します。

プロンプトは、生成AIへ渡す指示や質問の文です。指示の具体性によって、返ってくる内容の質が変わります。

ハルシネーションは、生成AIがもっともらしい形式で事実と異なる内容を返す現象です。文章として自然なため、内容を知らない領域では気づきにくくなります。

チャットは、対話しながら相談したり整理したりする使い方です。この記事では、考えを投げて整理する相談を壁打ちと呼びます。

エージェントは、指示に沿って一連の作業やツールの作成を代行させる使い方です。ファイルを読む、コードを書いて動かす、複数の手順を続けて実行するといった動作を任せられます。

デモ版は、試作段階のツールやアプリです。完成品ではなく、動かして確かめるための段階のものを指します。

BPRは、Business Process Reengineeringの略で、業務プロセス再構築と訳されます。作業を速くするのではなく、その作業の必要性や順序そのものから業務の流れを見直し、組み替える取り組みを指します。

業務の下流と上流は、工程の位置を指します。詳しくは後述します。

なお、機密情報や社外に出せないデータを生成AIへ入力してよいかは、勤務先のAI利用ルールと情報システム部門の指針に従います。この記事では、その線引きの詳細までは扱いません。

なぜ「検索の延長」で捉えると活用範囲が狭くなるのか

生成AIを初めて使う場面では、検索するときと同じように質問を入力して答えを読む、という使い方から始まることが多くなります。この入り方自体は自然ですが、そこで止まると2つの問題が生じます。

ひとつは、精度の問題です。検索は情報源のページを返しますが、生成AIは文章を生成します。生成された文章には出典が伴わない場合があり、内容が誤っていても形式は自然に整います。専門領域では、この誤りに気づけるかどうかが読み手の知識に依存します。

もうひとつは、使い道の問題です。検索として使う限り、生成AIの役割は「答えを教えてもらう相手」に固定されます。実際には、自分の考えを整理する、手順を設計する、繰り返し作業を代行させる、といった使い方もできます。答えを求める使い方だけに絞ると、この範囲が視野から外れます。

生成AIを活かすうえで必要になるのは、的確に指示を出し、出力の妥当性を確認し、方向を修正するという進め方です。これは、人に仕事を依頼して進めるときの進め方に近い性質を持ちます。目的と条件を伝え、成果物を確認し、ずれていれば修正を依頼する、という流れです。

この進め方に慣れていない場合でも、生成AI自身に「どう指示すれば意図した結果に近づくか」を相談しながら進められます。むしろ、体系的に学んでから使い始めようとすると、始める前に前提が変わることがあります。この領域は解説の対象そのものが更新されやすく、学んだ内容が手元のサービスと合わなくなる場合があるためです。適用できるところから先に使い、必要になった時点でその部分だけを調べる順序のほうが、実務では前に進めやすくなります。

何をさせ、何をさせないか

ここが、この記事でもっとも重要な判断軸です。

避けたほうがよいのは、生成AIを答えそのものを出す情報源として直接扱い、その内容を確認せずに使うことです。逆に活かしやすいのは、自分が用意した情報の解釈や整理を手伝わせること、そして自分の弱点を補うツールをつくることです。

特許調査を例にすると、違いがはっきりします。

生成AIに「この技術分野の特許を探してほしい」と直接聞き、返ってきた特許番号や内容をそのまま使う進め方は、避けたほうがよい使い方です。実在しない文献や、内容の異なる要約が混ざる可能性があり、その誤りは特許の内容を確認するまで判別できません。

一方、自分で特許データベースから抽出した公報を渡し、請求項の構成を整理させる、他社との差異を比較する観点を出させる、という使い方があります。この場合、渡す情報は自分が用意したものです。誤りが混ざった場合も、元の公報と照らして確認できます。

さらに進めると、特許の抽出条件を整理する、取得した公報を要約して一覧化する、といった作業を行うツール自体を生成AIとつくる使い方があります。この場合、生成AIは情報源ではなく、処理の仕組みをつくる相手になります。

技術的なことを聞いてはいけない、という話ではありません。自分の専門領域については、自分が判断できる情報を渡してから相談すれば、誤りを検出できる立場を保てます。

この一線は、化学系の技術者にとってとくに意味を持ちます。化学の知識は自分の強みであり、そこを生成AIに代行させると、誤りに気づける立場を自ら手放すことになります。補うべきなのは、ITやデータ処理、自動化といった不慣れな側です。情報は人が用意し、処理は生成AIに任せます。

使い方は2つに分かれます

生成AIの使い方は、考えを整理する使い方と、自分でツールをつくる使い方に分かれます。必要な準備も、向いている業務も異なります。

考えを整理する使い方

進め方が固まっていない業務では、考えを言語化して整理する相談相手として使えます。企画の方向性、実験計画の組み方、顧客への説明の構成、業務の進め方など、正解が一つに定まらない場面が対象です。

この使い方では、生成AIから答えを受け取ることよりも、自分の考えを出して整理することに意味があります。前提や制約を伝えると、考慮が漏れている観点、想定される反論、確認すべき項目などが返ってきます。返ってきた内容を見て、自分で判断を決めます。

この使い方には、もう一つの特徴があります。自分がまだ持っていない立場の視点を借りられる点です。

たとえば、品質マネジメントシステムの内部監査に対応する場面を考えます。内部監査は、自社の業務が決められた手順どおりに運用されているかを、社内の担当者が計画的に確認する活動です。確認する側に回ると、自分の担当外の工程についても、何をどの順で確認すべきかを組み立てる必要があります。

この場面で、監査項目のリストを組み立てる相談をするとします。確認漏れになりやすい観点や質問の順序について、熟練した担当者から助言を受けているように感じられることがあります。自分の経験の範囲を超えた観点が出てくるため、リストの精度を上げやすくなります。ただし返ってきた観点が自社の運用や適用規格に合っているかは、自分で確認する必要があります。

この使い方は、担当者にも、部門を見る立場の人にも使えます。どちらが先に使うべきという順序はありません。担当者が管理者側の視点で業務を組み立てる相談をすることもできますし、管理者が現場の実務手順を確認することもできます。

自分でツールをつくる使い方

繰り返し発生する作業では、その作業を処理するツール自体を生成AIとつくる使い方があります。指示に沿って作業を代行させるエージェントの使い方が中心になります。

プログラミングの経験がなくても、やりたいことを言葉で伝え、動かして確かめ、修正を依頼する、という流れで進められる場合があります。最初から完成品を目指さず、デモ版を動かしながら要件を固めます。この過程で、どこまで自動化できるか、どこは人が判断すべきかが見えてきます。

対象になりやすいのは、前の章で挙げた資料作成の業務です。週報の内容をきちんと書いておけば、そこから月報、報告用のスライド、報告書といった形式へまとめ直す作業を代行させる、といった仕組みが考えられます。技術者が書くべき内容は一度だけ書き、その後の形式変換を生成AIに任せます。

技術の継承も対象になり得ます。特定の担当者の判断の進め方を整理し、蓄積されたナレッジと接続したうえで、相談できる形にする、といった取り組みが考えられます。ただしこれは、判断の根拠となる情報が整理されている前提が必要で、仕組みをつくること自体が目的化しやすい領域でもあります。

この使い方で大きいのは、着手のしやすさです。従来は、業務ツールを一つ用意するにも、相応の費用と開発を担う人の関与が必要でした。自分で試作して確かめられるようになると、必要性の判断も自分の手元で進められます。ただし、業務データを扱う仕組みを社内で運用してよいかは、勤務先のルールと情報システム部門の判断が前提になります。

任せる範囲は、下流から上流へ移ります

前章の2つは、何をする使い方かという区別です。ここでは、業務のどこに生成AIが入るのかを整理します。

業務には順序があります。何を作るかを決め、実際に作り、できたものを確認する、という流れです。この記事では、決める側を上流、できたものを扱う側を下流と呼びます。月報を例にすると、その月に何を報告するかを決めるのが上流、書き上げた文章を校正するのが下流です。

使い始めの段階では、生成AIが入る位置は下流です。文章の校正、データの整理、形式の変換が対象になります。

活用の範囲が広がるというのは、扱う内容が難しくなることではなく、この位置が上流へ移ることです。成果物の確認から成果物づくりそのものへ、さらに何を作るか、何を進めるかという決定の側へ、そして業務の流れ自体をどう組み替えるかという検討へと移ります。

この移動は、立場の上下ではありません。担当者が下流、管理者が上流、という分かれ方もしません。どちらの立場でも、自分の担当業務の中で同じ移動が起きます。

位置によって、効果の出方は変わります。

下流側では、自分の作業を速くする使い方が中心になります。成果物が決まっている作業が対象で、効果は分かりやすく、着手もしやすくなります。効果の範囲は自分の担当分に収まります。

上流側では、まだ持っていない視点を借りて、判断の内容そのものに関わる使い方になります。業務の進め方を設計する、優先順位を決める、部門としての方針を組み立てるといった場面です。ここで判断の質が上がると、影響は自分の作業時間だけでなく、関わる人の作業内容にも及びます。結果として、組織全体のアウトプットに関わってきます。

上流へ移るときに問われるのは、生成AIの操作知識ではありません。その工程で何を入力とし、どんな制約のもとで、何を判断しているのかを説明できるかどうかです。頭の中だけで処理していた判断は、言葉にしなければ渡せません。上流の工程を任せられない場面の多くは、この言語化が追いついていないところで起きます。

この構造は、扱う範囲が広がっても変わりません。担当者の月次報告でも、部門の運営でも、事業の意思決定でも、判断のもとになる情報と手順が言葉になっているほど、人が判断そのものへ時間を配分しやすくなります。問われるのは役職ではなく、業務フローを言葉にできているかどうかです。その意味で、業務フローを言語化する作業は、立場に関係なく今日から始められます。

使い始めに何を選び、どういう順序で任せる範囲を広げるかは、生成AIは何から始めるか｜正誤を判断できる作業から段階を上げるで具体的に整理しています。

R&D業務のどこに活用余地があるか

生成AIの活用余地が大きいのは、要求の輪郭を言葉で表せて、成果物の妥当性を自分で確認できる業務です。R&Dでは、次の5つの場面が当てはまります。

• 材料や文献の調査：検討すべき観点の洗い出し、収集した資料の要約、比較軸の整理に使えます。文献そのものを探させるのではなく、自分で集めた資料を整理させます。
• 特許や先行技術の調査：自分で抽出した公報の解釈補助、請求項の構成整理、比較の観点出しに使えます。ハルシネーションの影響がとくに出やすいため、出力を根拠として扱いません。
• 技術文書や顧客提案の執筆：構成の設計、読み手に応じた説明の組み替え、文章の見直しに使えます。技術的な内容は自分が書き、伝え方の設計を相談します。
• 実験データの解析：集計や可視化の処理を任せられます。プログラミングの経験がなくても、やりたい処理を言葉で伝えて進められることがあります。ただし解析手法が適切かどうかは自分で判断します。
• 業務プロセスの見直し（BPR）：現状の業務の棚卸し、改善の計画書や実施要領の草案づくり、自動化の余地の検討に使えます。従来はこうした活動に詳しい人の関与が必要でしたが、自分の部門から着手しやすくなっている面があります。

一方で、生成AIに置き換えられず、人の関与を残す必要がある業務もあります。実験、現場での観察、社内の合意形成、責任を伴う最終判断です。実験や観察の一部はAI・自動化で代行できる場合もありますが、どこまで適用するか、結果が妥当か、責任を誰が負うかは人が決めます。また、社外に出せないデータが処理の中心にある業務では、入力可否の確認が先になります。

ここまでは、生成AIの出力をそのまま信用しない前提で書いてきました。ただしこれは、生成AIの回答が常に頼りにならない、という意味ではありません。渡せる情報の質によって、返ってくる内容の確からしさは変わります。

社内で蓄積した知見が、内容の確かなものとして整理され、生成AIから参照できるようになっていれば、推測で埋められた回答は減り、自社の状況に即した回答を得られる可能性が上がります。蓄積された知見そのものが組織の資産になり、生成AIと組み合わせることで活用できる範囲が広がる面もあります。

ただし、これは蓄積の質に依存します。整理が不十分な情報や、確認を経ていない内容を参照させれば、その内容に沿った誤りが返ることになります。蓄積の段階で内容の確からしさを確認しておくこと、そして参照させたうえでも最終的な判断は人が行うことは、いずれも前提として変わりません。

使いこなすための前提

生成AIを業務で使う前に、確認しておくことが3つあります。

• 推測で埋めた出力に注意する：根拠がない場合は不明と答えるよう指示に含め、参照した情報の範囲を示させます。技術判断に使う場合は、社内のどの段階で検証するかを決めておきます。
• 記録の形式をそろえる：紙の資料、画像として保存された図表、担当者ごとに形式が異なるファイルは、そのままでは扱いにくくなります。任せる範囲を広げるほど、ここが制約になります。
• 社内のルールを先に確認する：どのツールを、どの利用形態で使ってよいか、どこまでの情報を入力してよいかは、勤務先のAI利用ルールと情報システム部門の指針に従います。

よくある質問（FAQ）

まとめ

生成AIを業務で使うときの判断は、ツールの選択ではなく、何を任せ、何を自分で持つかの切り分けから始まります。

化学系の技術者にとって、この切り分けは比較的はっきりしています。化学の専門知識は自分の強みであり、そこを代行させると誤りに気づける立場を失います。補うべきなのは、IT、データ処理、自動化といった不慣れな側です。従来は社内のIT部門や外部の専門家に依頼する必要があった作業の一部に、個人でも取り組める場合が出てきています。この点で、ITに不慣れな技術者ほど、生成AIで広げられる範囲は大きくなります。

使い方は、考えを整理する使い方と、自分でツールをつくる使い方に分かれます。前者では、自分がまだ持っていない立場の視点を借りられるため、業務の進め方や判断の設計にも使えます。後者では、繰り返し発生する作業を処理する仕組みを、自分の手元で試作できます。どちらも、立場によって使えるかどうかが決まるものではありません。

そして、任せる範囲は下流から上流へ移っていきます。この移動を左右するのは道具の知識ではなく、自分の業務フローをどこまで言葉にできているかです。判断のもとになる情報と手順が言葉になっているほど、人は判断そのものへ時間を配分しやすくなります。これは担当業務でも、部門の運営でも、事業の意思決定でも、規模が違うだけで同じ構造です。

使いこなすための前提で挙げた3点を確認したうえで、自分で正誤を判断できる作業を一つ選んで、使ってみてください。使い方を学んでから始める必要はありません。使いながら任せられる範囲を上流へ広げていくと、化学の知識を持つ技術者が、ITの側を手軽に補いつつ、より踏み込んだ研究開発や業務の設計に取り組める余地が出てきます。