岐阜薬科大学はこの4月から法人化され、諸手続きや経費執行などが変化しました。3か月経っても、手続きには慣れず、右往左往していますが、研究の面でも変化が起きています。それは生成AI（流行りもの）。

法人化以前は、岐阜市の方針で大学ネットワークを介した生成AIの利用はNGでしたが、法人後は使えるようになり、Google Geminiが標準的に使えるようになりました。

レギュラトリーサイエンス領域の研究では、日常的にテキストマイニングを実施していますが、検索ワードの設定やヒトの目によるフィルタリング能力の限界から、マイニング結果の網羅性や再現性にはやや難があると思っていました。実際、ある学生が見つけられなかったデータを、他の者が見つけたり、微妙なデータ採用基準が研究者ごとに異なっていたり。もちろん、複数名の研究者が独立してマイニングを実施し、突合を行って、不一致データについては合議で決定していく方法を取りますが、何せ、時間がかかります。

生成AIを使うと、かなりラフな聞き方をしても、期待する結果が返ってくることが多い。そこからの微調整もスムーズです。何より、掛かる時間が圧倒的に短く、検索網羅性も広い。とは言え、生成AIの回答を鵜呑みは出来ないので、検証が必要です。この検証をどうやってやるかが目下の課題。

ロートルな私には、自分の目と手でデータマイニングをする方が性に合っていますが、新しい研究環境にも慣れないと。。。

先日、ベルギー留学時代の同僚が家族で来日、久しぶりの懐かしい顔と再会してきました。留学から20年。研究環境は変わっても、お互いの職場環境、家庭環境が変わっても、友情は変わりません。そう言うのも、また良いものです。