研究者

GPT-5 Deep Research・Gemini 2.5・AI co-scientist の Trusted Tester 拡大が +1y で標準ワークフローに組み込まれ、Cornell が示した論文増産と Nature が示した3.02倍生産性は科研費・所属機関の評価指標にも波及しはじめる。文献サーベイ・草稿・コード生成の侵食は更に厚くなり、ハイブリッド運用が業界規範になる前提で +0.5 程度押し上げる。

想定 · マルチエージェント研究システムと自動実験設備の結合が産業 R&D・大学双方で普及域に達し、論文評価指標も AI 共著前提で再定義される

+5y では AI co-scientist 系がドライラボの仮説〜プロトコル〜分析を一貫自律実行し、Nature が紹介する AI Scientist 一貫自動化が複数領域で実用域に到達する前提を置く。実験ロボティクスとの結合で wet lab の比重も縮小し、研究者は方向設定・査読・倫理の戦略レイヤーへの集中が常態化、erosion は現在から +1.4 押し上げ。

+1y では SBI が推奨するハイブリッドモデル (問い・手法・方向修正は人間、サーベイ・コーディング・草稿は AI) が広範に定着するが、リサーチクエスチョン設定と最終検証の比重は変わらず、現在比 +0.2 程度に留まる。査読側の LLM 文章への警戒も平行して強まる。

想定 · ここ数年の Deep Research・co-scientist の浸透ペースを線形に延長し、規制・倫理側の対応が大幅な揺り戻しを起こさない

+5y までに AI 共同研究は標準装備となり、サーベイ・コーディング・草稿の自動化はほぼ完了する一方、問い設定・最終検証・責任帰属は人間に残る Nature 紹介の構図がそのまま延長される。生産性差が昇進・採用の実装にも反映され +0.7 押し上げ。

Cornell が指摘する LLM 論文却下率の高さと HBS が示す「知識距離」の壁は +1y では解消されず、査読・倫理・再現性のガードが摩擦として顕在化する。生産性向上は個人レベルで進むが、職務全体としての erosion は現状から大きく動かず、むしろ品質ゲートの強化で AI 寄与の見え方は限定的になる。

想定 · 研究倫理・査読・資金配分が AI 過剰依存への抑制側に振れ、wet lab・専門知識・最終責任の人間レイヤーが制度的に保護される

Cornell の mediocre papers 警鐘と Nature の研究多様性 -4.63%・相互引用 -22% という集合知収縮が +5y で構造問題化し、ジャーナル・科研費側が AI 利用の制限・開示義務・再現性ゲートを厚くする。HBS の知識距離問題が解けないまま、AI co-scientist の事実性・再現性課題も残ると読み、erosion は現状からほぼ横ばいに留まる。