化学業界でも実感…AIで“調査が遅くなる”現象の正体とは
「AIで仕事が速くなる」は本当か？
「AIを使えば、生産性が爆発的に上がる」。そんな希望を持って導入されたAI支援ツールですが、2025年に発表されたある研究結果は、その前提を覆すものでした。
GPT-4のようなAIツールを使用した場合、上級開発者の作業時間が平均で19%も遅くなったのです。
研究で明らかになった「逆効果」の実態
スタンフォード大学などの研究チーム（論文名：The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot）は、16名の熟練オープンソース開発者を対象に、「AIなし」と「AIあり（GPT-4）」の両条件で同じタスクを実行させる実験を行いました。
- AIなし：平均164分で完了
- AIあり：平均195分（＝19%遅延）
さらに、AIが提示したコードのうち、62%は破棄されており、その確認・修正に多くの時間がかかっていたことも判明しました。
予測とのギャップに研究者も驚き
この結果は、事前予測とも大きく乖離していました。開発者たちは「AIを使えば24%は速くなる」と見込み、AI研究者はさらに「30%以上速くなる」と予測していたにもかかわらず、実際は逆の結果に。
その理由は、「AIの提案が文脈に合わず破棄される」「かえって迷走する」など、精査や軌道修正にかかる“後始末コスト”が想定以上だったことにあります。
🧭 筆者の体験から見えた「AIが遅く感じる理由」
筆者自身もAIツールを日常的に活用していますが、今回の研究結果を見て思わず「やっぱりな」と感じました。
というのも、AIは文章生成や情報検索を補助する面では非常に便利ですが、実際の仕事で劇的に時間短縮ができたかというと、そうでもない場面も多いのです。
特に、ある程度精密な調査や資料作成の場面では、次のような目に見えにくいコストが発生します：
- AIが提示した情報の取捨選択にかかる時間
- 引用元の信頼性を検証する手間
- AIが出典元を誤って提示し、辿り着けないことで生じる“無駄足”
ちなみに筆者は化学業界で、原料の選定や文献調査などにもAIを使う機会があります。
しかし実際には、AIが出した候補を自分でひとつずつ確認したり、データベースで裏取りする必要があり、かえって調査時間が長くなるケースが多々ありました。
特に、化学分野では物性や組成、相溶性などの微細な条件が判断材料となるため、AIが出力した情報をそのまま採用できないことが多く、最終的に人の目と知識で検証する工程は不可欠です。
だからといってAIに価値がないとは思いません。むしろ、最初の一歩を切り開く道具としてのAIは、思考のきっかけやキーワード発見に役立つ存在だと感じています。
結局、AIは「適材適所」。どこで使うか、どこで切り替えるか。 それを判断できることが、これからの私たちに必要なスキルなのだと思います。
🔗 参考リンク
GPT-5は2025年7月に登場予定——AIの歴史が分岐する
GPT-5はいつ登場するのか？何が変わるのか？
OpenAIによる次世代AI「GPT-5」は、推論・創造・自律性のすべてが大きく進化すると噂され、2025年夏のリリースが注目されています。
本記事では、GPT-4との違いや登場時期の最新予測、AIエージェントとしての可能性までを網羅して解説します。
2025年7月、私たちはAIの新たなフェーズへと突入します。
Mediumで公開されたiswarya writes氏の記事では、GPT-5の登場が“パラダイムシフト”をもたらすと予告されています。
「GPT-4が電卓なら、GPT-5は量子コンピュータ」
GPT-4.5の段階で、推論力やコード生成能力はすでに注目を集めていましたが、GPT-5ではさらに進化が進み、次のような変化が予測されています：
- 推論力の向上：論理的思考のトレースが短縮され、より自然かつ高度な思考を実現
- コーディング能力の飛躍：ほとんどのコーディング問題に対処可能。実質的な「AI開発者」として機能
- 幻覚（ハルシネーション）の大幅な削減：GPT-3で30%あった誤情報率が、GPT-5では15%以下に
- マルチモーダル性能の拡張：音声、画像、動画の理解と生成、そしてリアルな音声出力も
GPT-5が変える「働き方」——AIエージェントの台頭
GPT-5の真価は、単なるチャットボットの進化ではありません。「自律型AIエージェント」として、人間と共に働く時代が本格化するといわれています。
記事では、以下のようなタスクをAIが担う未来が示唆されています：
まさに「24時間働くデジタルチーム」が、知識労働の現場に導入されようとしているのです。
スケールより“スマートさ”が勝つ時代へ
GPT-4が1.5兆パラメータであるのに対し、GPT-5は最大50兆パラメータ規模が噂されています。しかし、OpenAIのサム・アルトマン氏は「もはや大きさではなく、賢さの時代」と明言。
・スケーリング法則（計算資源と精度の関係）
・AIがAIを学習する“蒸留”技術
・推論時間の最適化
これらを活用し、GPT-5は効率的に賢くなる道を選んでいます。
「2027年にAIが主流になる」はもう古い
記事では、大手調査機関の予測を次々に否定：
- AIエージェントは2027年に一般化 → すでに2025年に実用化
- 知識労働の30%が自動化されるのは2027年 → 2025年末に達成見込み
つまり、“自動化の崖”はすでに過ぎたのです。
Superintelligence（超知性）の現実味
GPT-5の進化は、単に人間の補助では終わりません。
OpenAIの共同創業者の一人・Ilya Sutskever氏が、人工超知能（ASI）に特化した新会社を設立したという事実は、いま何が本当に起きているのかを物語っています。
私たちが取るべき行動
記事は、「GPT-5は始まりに過ぎない」と結びます。
では私たちはどうすべきか？
- AIと共に働く力を磨く
- 変化を待たず、自ら動く
- この1年で未来を形づくる
筆者自身も、AIと共に情報発信や仕事の形を変える活動を始めています。
GPT-5の登場は、チャンスの再構築の時代なのかもしれません。
▶参考元記事：
GPT-5 Is Coming in July 2025 — And Everything Will Change（Iswarya writes著）
【Excelグラフ】「なんか見づらい…」を解決！軸の数値を整えるシンプルな方法
Excelグラフの「数字」、気になったことはありませんか？
グラフを作ったとき、「なんかこの軸の数字、見づらいな…」と感じたことはありませんか？
たとえば、細かい数値なのにざっくりと「10」「11」とだけ表示されたり、逆に「10.2567」など桁が多すぎてゴチャゴチャして見えたり…。
実はこれ、軸の「有効桁数」を調整することで、ぐっと見やすく・伝わりやすいグラフに変えることができるんです。
✔ よくある誤解：元データを直さないと変えられない？
筆者も以前は、軸の見え方を変えたいとき、わざわざ元のセルの表示形式を調整していました。しかしこれでは、グラフ以外の用途でそのデータを使うときに不都合が出ることもあります。
📌 解決策：軸の書式設定「だけ」変える
実は、グラフの「軸だけ」に対して有効桁数を設定できる方法があります。以下の手順で変更できます：
- グラフの「縦軸」または「横軸」を右クリック
- 「軸の書式設定」を選択
- 右側に出るパネルで「表示形式」の項目を開く
- 「カテゴリ」のプルダウンから「数値」を選択
- 表示される「小数点以下の桁数」欄に、希望の桁数を入力（例：0なら整数、2なら00.00）
これにより、たとえば「10.25」や「11.63」のような細かい値を正確に表示したり、逆に「10」「11」のようにスッキリさせたりすることができます。
🧪 実務でのちょっとした違和感が、改善のヒント
Excelのグラフは、データの可視化という面で非常に重要な役割を担っています。「なんとなく読みにくい」を放置せず、軸の書式を微調整するだけで、資料の印象は大きく変わります。
この設定は一度覚えておけば、どんなグラフでも応用可能です。ぜひ、今日から活用してみてください。
「時間を無駄にすること」にこそ価値がある理由｜あえて立ち止まるという選択
「時間を無駄にしている…」と焦るあなたへ。この記事では、Mediumで話題となったStephan Joppich氏の哲学的エッセイと、筆者の実体験をもとに、“非生産的な時間”がなぜ私たちにとって必要不可欠なのかを考察します。
「何もしていない自分」に罪悪感を覚えたことはありませんか？
時間管理術や自己啓発が溢れる現代、1分1秒を「成果」に変えなければいけないというプレッシャーに、多くの人が押しつぶされそうになっています。しかし、そんな中であえて「時間を無駄にすること」に価値を見出す考え方が静かに広がっています。
本記事では、Stephan Joppich氏のMedium記事「The Importance of Wasting Time」をもとに、“非生産的な時間”の必要性について掘り下げ、筆者自身の実体験も交えて紹介します。
生産性にとらわれた日々の違和感
Joppich氏は、10代の多くの時間をゲームに費やした過去を回想します。後悔もある一方で、「あの経験があったから今の自分がある」と語ります。
社会人になってからは、YouTuber Casey Neistat氏に影響され、1秒も無駄にしないような生産性重視の生活へ。しかしその結果、生産的な時間でも満たされず、非生産的な時間には罪悪感を感じるという矛盾に悩まされるようになります。
ムダを恐れるあまり「今ここ」にいない
著者は、壮麗な夕焼けの風景を前に「この瞬間をムダにしたくない」と思うあまり、かえって満たされない自分を自覚します。彼はこう述べています。
「生産性を求めるほど、過去と未来ばかり見てしまい、現在にいられなくなる。」
仏教の智慧に学ぶ「ムダの芸術」
たとえば、チベット仏教には「砂曼荼羅」という儀式があります。僧たちは何日もかけて繊細な模様を作り上げ、完成後はそれを跡形もなく崩す――まさに「ムダの極致」のように見えますが、そこにこそ無常と現在への集中が宿っているのです。
「ムダな時間」こそが人生の味わいになる
本当に満たされるのは、「何かのために過ごす時間」ではなく、「何者でもないまま存在する時間」なのかもしれません。
- ベンチに座って風を感じる
- 森を歩いて鳥の声を聴く
- 目的もなく空を見上げる
こうした時間こそが、人生の“重心”を取り戻す鍵になる――そんな静かなメッセージが本記事には込められています。
筆者の実感：「生産性＝価値」の思い込みが危うい理由
私自身も「生産性がない＝無駄である」という感覚に囚われてきた一人です。
しかしこの考え方には大きな誤解があります。「無駄」とは本来、「効果がなく、役に立たないこと」を意味します。しかし、何もしない時間は本当に効果がないのでしょうか？
たとえば、私は以前、YouTubeや読書に没頭し、知識をたくさん得た気になっていました。しかし、その知識を人に話そうとすると、自分が吸収した以上のことは話せず、限定的な場面でしか使えないと痛感しました。
その結果、仕事もうまくいかず、私は3週間の休職を経験しました。けれども、その「休んでいる」期間に、得た情報の共通点が見えてきたり、自分の言葉で置き換えられるようになったのです。
それは明らかに、一見ムダに見える「休息」や「停滞」の時間が、情報を知識に変える“内なる咀嚼”の時間だったからです。
ただし、誤解してはいけないのは、休めばすぐ理解が深まるわけではないという点です。そこに確実性はありません。しかし、休まずに走り続けていたら、理解は一生追いつかなかったとも言えるのです。
まとめ｜「時間を“無駄にする”」という最高の選択
記事の最後、Joppich氏は次のように結びます。
「人生の一部をムダに過ごすことこそ、人生をムダにしない唯一の方法だ」
AIや効率化ツールが身近になった今こそ、「すべてを有効活用しない」時間にも意味があると認めてみませんか？ 私たちは「時間を使う存在」ではなく、「時間そのもの」なのですから。
引用元：The Importance of Wasting Time – by Stephan Joppich | Medium
【時短術】研究職・技術者におすすめ！単位入力を一発変換できるユーザー辞書の使い方
「mPa・s」や「g/cm³」など、面倒な単位入力を一発で出せたら…
そう思ったことはありませんか？
研究報告や実験データのまとめには欠かせない単位表記ですが、毎回の変換操作に地味なストレスを感じていませんか？
本記事では、ユーザー辞書機能を使って、理系によく使われる単位を一瞬で入力する方法を画像つきで解説します。
記事の後半では、いますぐ登録しておきたいおすすめ単位一覧も掲載していますので、すぐに実践できます。
単位入力がなぜ面倒なのか
理系の現場では、以下のような複雑な単位が日常的に使われています：
資料や報告書の正確性が求められるからこそ、こうしたストレスは極力減らしたいところです。
ユーザー辞書を使えば単位入力が爆速になる
WindowsやMacに搭載されている「ユーザー辞書」機能を使えば、任意の単位を自分の好きな“よみ”で変換できるようになります。
たとえば、「ぐらむぱーりっぽう」と入力するだけで「g/cm³」が一発で出てくるようにできます。
Microsoft IMEでの登録手順
- 右下のIMEアイコンを右クリックし、「単語の追加」を選択
- 「単語」欄に単位（例：g/cm³）を入力
- 「よみ」欄に覚えやすい読み（例：ぐらむぱーりっぽう）を入力
- 「登録」ボタンをクリック
変換の実例
このように、これまでは「ぐらむぱー…」と打っても何も変換されませんでしたが、ユーザー辞書に登録しておくと「ぐら」と打つだけで予測候補にg/cm³が表示されます。
いますぐ登録しておきたい！おすすめ単位一覧
ここでは、理系企業で特によく使われる単位と、それにおすすめの「よみ」を一覧で紹介します。※読みはあくまで一例です。ご自身の読み方を登録すると捗ります。
| 単位 | 用途 | おすすめの「よみ」 |
|---|---|---|
| g/cm³ | 密度 | ぐらむぱーりっぽう |
| mPa・s | 粘度 | みりぱすかる |
| mol/L | モル濃度 | もるぱーりっとる |
| wt% | 重量百分率 | うぇいとぱーせんと |
| ppm | 微量成分濃度 | ぴーぴーえむ |
| J/mol・K | 比熱容量 | ひねつ |
| W/m・K | 熱伝導率 | ねつでんどう |
| μm | 膜厚・粒径 | みくろんめーとる |
| N/mm² | 強度 | にゅーとん |
| cd/m² | 輝度 | きど |
このリストを使えば、単位入力の手間をグッと減らせます。まずは2〜3個でも登録して試してみてください。
まとめ
ユーザー辞書を活用することで、資料作成の質とスピードが同時に向上します。
一度設定すれば、繰り返し使うたびに時短効果を実感できるはずです。
小さな工夫が、日々のストレスを確実に軽減してくれます。
今すぐ、あなたのIMEに単位辞書を登録してみましょう！
「Excelはショートカットが正義」って本当？マウス派でも効率化できる3つのコツ
「Excelはショートカットで時短！」そう聞くけれど、うまく使いこなせない…そんな悩みはありませんか？
本記事では、マウス派でも実践できるExcel効率化のコツを、ショートカット信仰を少し疑いながらお届けします。
Excelの効率化はショートカットが全て？──ちょっと待ってください。
Excelの時短テクニックといえば「ショートカットキー」が定番です。
たしかに、Ctrl + 矢印でデータの端まで一瞬で移動したり、Shift + 矢印で範囲選択したりと、使いこなせば操作スピードが格段にアップします。
例えば：
- Ctrl + A：表範囲の全選択
- Alt → H → B → A：罫線の一括設定
- F4：直前の操作を繰り返す
- F12：「名前をつけて保存」
このように、ショートカットの威力は間違いありません。ですが……
本当に「ショートカットこそが全て」なのでしょうか？
私が提案するのは、ショートカットを「自分の手になじむ範囲で活用する」ことです。
誰もがCtrlキーやAltキーを自在に操れるわけではありません。キーの位置が苦手な人、ミスタイプが多くてかえって効率が落ちる人もいます。
実際に、ショートカットが得意でない方が無理に使おうとして時間をロスしている場面を、職場で何度も見てきました。
ではどうすればいいのか？
「マウス派」でもできるExcel効率化の工夫は確かに存在します。
- リボンのカスタマイズ：自分のよく使う機能だけを集めたタブを作ることで、操作が格段に早くなります。
- クイックアクセスツールバー：保存やフィルターなど、頻繁に使う操作をワンクリックで呼び出せます。
- 「おすすめショートカットだけ」覚える：全てを覚える必要はありません。例えば、
Ctrl + S、Ctrl + Z、Ctrl + C/Vのような“日常的な最低限”だけでも充分効果があります。
結論：Excelの効率化に必要なのは「道具の使い分け」
Excelに限らず、ツールというものは「自分に合う形で使う」のが最大の効率化です。
ショートカットは間違いなく強力な武器です。しかし、万能ではありません。マウス操作や画面カスタマイズを上手に組み合わせた“自分だけの操作スタイル”こそが、真の効率化につながります。
あなたにとって一番楽で、ストレスが少ないやり方──それがベストなのです。
あなたはマウス派？ショートカット派？
ぜひコメント欄で教えてください！
AIに代替されない専門家になるために──“問い”と意志が本質になる時代
AIがあらゆる分野に浸透し、知識も文章も設計も「AIに任せられる」時代がやってきました。
そんな中、多くの人が感じ始めています。
「自分の仕事、もしかしてAIに奪われるかも？」
「専門知識って、もうAIのほうがすごいのでは？」
本記事では、そんな不安を抱えるすべての人に向けて、「AI時代における専門性の本質」を深掘りしていきます。
キーワードは「問いを立てる力」と「意志の明確さ」。
なぜ知識だけでは足りないのか？
AIと共存するために、私たちが本当に磨くべきものとは何なのか？
AIに負けない専門家とはどんな人か──その本質に迫ります。
AIが知識をすべて知っている時代に、「専門家」とは何か？
AIが進化し、分子構造も詩も論文も作れるようになった今、私たちはふと不安になります。——「自分の価値って、何だろう？」と。
とくに“専門家”と呼ばれてきた人たちは、「AIに自分の仕事が奪われるのでは？」という感覚に直面しているかもしれません。
しかし本当に、“専門家＝知識が多い人”なのでしょうか？
今回は、この問いに向き合いながら、AI時代における「専門性」とは何か？を掘り下げていきます。
なぜ私たちは「知識があること」に安心するのか
知識とは数値化・テスト化しやすく、誰かと比較しやすいものです。学校教育も「知っているかどうか」で評価されてきました。
その延長線上にあるのが、専門知識を積み重ねた“専門家”というイメージです。
しかし、AIは私たちの常識を一変させました。AIは膨大な情報を即座に処理し、時には人間以上の正確さとスピードで答えを出します。
この時、「AIのほうが知っている」という事実に対し、多くの人が“脅威”を感じるのは当然かもしれません。
本当に大事なのは「知識」ではなく「意志」
AIがすべてを知っているように見えても、AIは何かを望むことはできません。
- AIは行動しません。
- AIは決断しません。
- AIは意思を持ちません。
それを行うのは人間だけです。
知識は、それ単体では動きません。情報に意味を与えるのは、「こうしたい」「これを成し遂げたい」という人間の意志です。
たとえば：
- 宇宙の成分をすべて知っていても、「この星に行きたい」と思う人間がいなければ、宇宙開発は始まりません。
- すべての薬理作用を知っていても、「病気の苦しみをなくしたい」と願う人間がいなければ、創薬は進みません。
つまり、情報は意志によって意味を持ち、価値を発揮するのです。
また、AIによる分子構造予測に関する最新事例として、Metaが公開した1億件の量子化学データセット「OMol25」も非常に興味深いトピックです。
知識の自動化が進む中で、人間にしかできない「問い」や「応用判断」がいかに重要かが浮き彫りになります。
▶ 『OMol25が変えた化学とAIの関係』
一般の関心と専門性の違い
誰もがある分野に「興味」や「好奇心」を抱くことはあります。しかし、そこから専門性へと進むには、いくつかの段階があります。
- 「なんとなく知っておきたい」という一般的な関心
- 「なぜこうなるのか知りたい」「自分で調べてみたい」と感じ始める思考的探究
- さらに、「このテーマに対して、自分はこうしたい」という意志が生まれ、
- それに向けて知識や経験を積んでいく
このようなプロセスを経て、意志と知識が結びつき、方向性を持って行動できる人が、その分野での“専門家”と呼ばれるのではないでしょうか。
AIがいるからこそ「問い」が問われる
AIの登場により、知識が平準化された今、違いを生むのは「問い」の質です。
- なぜこれを知りたいのか？
- 何のためにその知識を使いたいのか？
- どういう未来を描きたいのか？
こうした問いを持つことが、AI時代の専門性を形づくります。
AIは答えることはできても、「問いを生み出す」ことは苦手です。なぜなら問いは、その人が見ている世界とつながっているからです。
問いとは、意志のかたちです。
「専門家」とは、意志を持ち続ける人
知識は検索すれば出てきます。でも、意志は検索できません。
専門家とは、その分野において——
- 「私はこれを変えたい」
- 「こういう未来を実現したい」
- 「この問題を放っておけない」
と、意志を持ち続けられる人のことではないでしょうか。
知識量ではなく、「どこに向かいたいか」が専門性の本質です。
「問いを立てる人」とは「明確なビジョンを持つ人」
よく「問いを立てる力が重要」と言われますが、それは言い換えるなら、
「この分野で自分は○○したい」と明確に語れる人
ということです。
- 「この課題を解決したい」
- 「こういう社会を実現したい」
- 「この世界の仕組みをもっと知りたい」
この“したい”という意志を持ち、それに向かって知識やAIを使える人が、これからの時代の“真の専門家”です。
まとめ
AIがすべてを知っているなら、私たちは「なぜそれを使うのか」を問う人になる。
専門家とは、知識の倉庫ではありません。
「こうしたい」という意志を持ち、そのために学び、探究し、問い続けられる人。
その姿勢こそが、AI時代における専門性の本質なのです。
なお、この「問い」や「意志の力」というテーマについて、ゲーム開発の中で迫っていく書籍があります。
「AIと共に作ること」と「人間の本質的な役割」を見つめ直す中で浮かび上がっていく様子を描いた書籍を、別記事で詳しく紹介しています。
▶ ChatGPT×アプリ開発｜100日チャレンジでわかった「AIに頼りすぎると詰む理由」
