課題
かねてよりベテラン研究員と若手研究員のスキル・経験ギャップを埋める手法を模索していた。特に、基礎研究領域のテーマ探索において、トップ研究員のシードとニーズを掛け合わせた仮説構築における "閃き" を、若手研究員にも再現させられないかという点に着目。若手の検討支援ができるAIツールを思案していた
アプローチ
弊社が得意とする "思考プロセスの構造化" と "構造化データのAI活用" 技術を組み合わせることでベテラン研究員の暗黙知を形式知化し、構造化データにした形式知を用いた若手研究員向けのAI研究支援ツールを実現するべく企画検討を進めた。
思考プロセスの構造化では、2つのアプローチを展開
- 論文のイントロ解析：多様な領域における多数の研究者の思考パターンを拾い、思考プロセスの型を抽出
- トップ研究者のインタビュー：研究者自身が言語化できない暗黙知を、インタビューを通じて引き出し、構造化データ化
構造化データのAI活用では、LLMならではの柔軟な情報処理を活かし、思考をマッピングすることで研究プロセスを支援するツールを企画した
成果
企画したAI研究支援ツールを実現できれば、トップ研究員の思考プロセスにおける "閃き" を若手研究員にも再現させられる可能性があり、ベテラン研究員と若手研究員のスキル・経験ギャップを埋めることに繋がることから、プロトタイプ開発・実証実験を進めている
