はじめに　AIを「パートナー」から真の「バディ」へ

本連載では全10回にわたって、学会事務局の日常業務にAIをどう活かせるかを、さまざまな角度から検討してきました。会員情報の検索に始まり、委員会運営、広報活動、論文関連業務、そして無料ツールを連携させた統合的な運営（第8回前編・後編）まで。さらに第9回では、プログラミング経験のないスタッフでも業務システムを構築できる「AI駆動開発プラットフォーム」の可能性を探りました。第10回では、人間とAIが一体となって協働する未来像を描いています。

個別のAIツール導入は、業務効率化に確かな一歩をもたらします。ただ、多様なツールが次々と現れる現代において、「自分たちの学会に本当に合うのはどれだろう」「導入後、うまく使いこなせるだろうか」という悩みを抱えるスタッフも少なくありません。

AIは単なる指示待ちの「道具」から、学会の目的を理解し自律的に貢献する「バディ」（buddy：相棒）へと進化する今、その潜在能力を最大限に引き出すためには、専門的な知見とサポートが必要になってきます。

かつてシャーロック・ホームズは、難事件に挑む前にこう語りました。

「データがなければ、推論は不可能だ。気づかぬうちに、事実に合わせて理論をひねり出すのではなく、理論に合わせて事実をひねり出すことになる」(“It is a capital mistake to theorize before one has data. Insensibly one begins to twist facts to suit theories, instead of theories to suit facts.” – A Scandal in Bohemia, 1891)。

AI導入も同じです。流行に流されるのではなく、学会固有の課題とデータに基づいた戦略的判断が成功の鍵となります。

本記事は、これまでの連載のまとめとして、学会がAI導入の次のステップへ進むための具体的な指針を示します。AI技術の発展段階を正しく理解し、汎用ツールの限界と学会特有のニーズを再認識した上で、「学会向けAI支援サービス」という新しい選択肢の価値と、その導入を成功させるための実践的なポイントを考察します。

1. 失敗しないAI導入へ：技術の発展段階を理解し、最適な選択指針を作る

AI技術は一直線に進化しているのではなく、それぞれ異なる特性を持つカテゴリーとして発展しています。学会の問題解決に適した技術を見極めるためには、これらの違いを理解することが第一歩となります。

1.1. 生成AIからエージェンティックAIまでの技術の進歩

AIの進化は、単純なタスクの自動化から、自律的な問題解決へと向かう大きな潮流の中にあります。その過程は、概ね以下の5つの段階で整理できます。

段階1：生成AI（Generative AI）

私たちが最も身近に接しているAIです。ChatGPTやClaudeに代表される大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）がこれにあたり、テキスト、画像、音声などを「生成」する能力に長けています。

ニュースレターの初稿作成（第7回）や論文抄録のドラフト作成（第5回）など、ゼロから何かを生み出す作業の効率化に絶大な効果を発揮します。

段階2：AIアシスタント（AI Assistant）

生成AIの能力を基盤とし、より具体的な個人のタスクを支援することに特化した形態です。

カレンダーへの予定登録、メールの下書き、情報検索といった定型的な作業を、人間の指示（プロンプト）に基づいて忠実に実行します。生産性向上を目的とし業務の「補助」を行う存在です。

段階3：AI駆動開発プラットフォーム（AI-Driven Development Platform）

第9回で詳述した通り、これはAIの活用方法を一段階引き上げるアプローチです。

「学会用のメーリングリストのグループを作って」

といった自然言語での指示に基づき、AIが自らコードを生成して業務アプリケーションを構築します。

その結果、プログラミング経験のない事務局スタッフでも、学会独自の会員管理システムやイベント申込フォームを対話形式で開発・改修することが可能になります。複数のツールを連携させる複雑さから解放され、真に統合された業務環境を実現します。

段階4：AIエージェント（AI Agent）

AIエージェントは、与えられた「目標」を達成するために、自律的に「計画」を立て、必要な「手段（ツール）」を選択・実行する能力を持ちます。

単一の指示に応答するAIアシスタントとは異なり、

「大会の早期申込者数を前年比10%増加させる」

という目標に対し、過去のデータを分析し、効果的な広報メールの文面を生成し、最適なタイミングで対象者に送信するといった一連のタスクを自律的に実行します。

段階5：エージェンティックAI（Agentic AI）

これはAIエージェントがさらに発展し、複数のエージェントが互いに協調・連携して、より複雑で抽象的な目標達成を目指す姿です。人間がループの中にいて都度指示を出す「Humans in the loop」から、大枠の戦略や目標設定に関与する「Humans on the loop」へと移行します。

例えば、

「学会の国際的なプレゼンスを向上させる」

というミッションに対し、広報エージェント、論文管理エージェント、国際連携エージェントなどが協働し、自律的に戦略を遂行していく未来像が描かれています。この段階に至って、AIは単なるツールやアシスタントではなく、学会運営を共に担う真の「バディ」となります。

1.2. 学会業務に適したAI技術の選定基準

これらの発展段階を理解することで、学会が抱える課題に応じて、どのレベルのAI技術が最適かを見極めることができます。

AIの発展とソリューション

AI技術段階	課題の例	活用イメージ	AIツール名	選定理由
生成AI	定例の議事録やイベント報告記事の作成に時間がかかる	音声データから文字起こしを行い、要約と清書を自動生成する。	ChatGPT, Claude, Copilot	学会活動における多様な文書作成業務の基盤となるため、最も代表的で高性能な生成AI。
AIアシスタント	会員からの定型的な問い合わせ対応に追われている	よくある質問を学習したチャットボットが24時間自動で一次対応を行う。	Microsoft Copilot Studio	過去のFAQやデータを学習させ、学会独自のAIアシスタント（チャットボット）を構築する用途に最適。Microsoft製品群との連携も強み 。
AI駆動開発 プラットフォーム	複数のツール（申込フォーム、名簿、決済）が連携しておらず、手作業での転記が多い	会員DBと連携したイベント申込・決済システムを自然言語で構築する。	Base44, Bolt.new (StackBlitz)	「自然言語でフルスタックアプリを自動生成」が特徴。非エンジニアが対話形式でシステムを構築するAI駆動開発のコンセプトに最も合致する。
AIエージェント	論文の査読プロセスで、査読者の選定や進捗管理が煩雑になっている	投稿論文のキーワードと査読者の専門分野をマッチングさせ、査読依頼からリマインダー送付までを半自律的に管理する。	Replit, Zapier, LangChain	クラウド開発環境にAIエージェント機能が統合されており、自律的なタスクを実行するソフトウェア（エージェント）を構築・運用する基盤として適している。
エージェンティックAI	学会の長期的な会員数減少に歯止めをかけたい	会員データや学術トレンドを分析し、魅力的なセミナー企画の立案、ターゲット会員への個別広報、満足度調査までを複数のエージェントが連携して実行する。 （※将来的な展望）	特定製品は 発展途上	複数の自律型AIエージェントを統合し、協調動作させる汎用プラットフォームはまだ商用化の初期段階。Replitのような開発環境で個別のエージェントを構築し、API連携させる形が現状の主流。

• AIツール名に登場する主要ツールについては「第9回：AI駆動開発プラットフォームの可能性」で触れていますので第9回を参照してください。

1.3. 投資対効果を考慮した導入戦略

高度なAIほど導入コストや運用難易度は高まります。初期段階では、生成AIやAIアシスタントといった比較的手軽に始められる技術で個別の業務を効率化し、その効果を測定することが現実的です。そこで得られた知見と削減できた工数を元に、次のステップとして、業務全体の最適化を目指すAI駆動開発プラットフォームやAIエージェントの導入を検討するという段階的なアプローチが、投資対効果を高めるのには効果的です。

【参考】

・生成AIからエージェンティックAIへ– 国内AI市場の今後の展望｜オルタナティブ・ブログ
・SDS技術コラム：AIエージェント｜独立行政法人情報処理推進機構

2.学会に特化したAI支援サービスの価値

汎用AIツールの導入で一定の成果は得られます。しかし、学術コミュニティの運営には、一般的なビジネスシーンとは異なる特有の課題が存在し、それらを解決するためには専門家のサポートが欠かせません。

2.1.汎用AIツールの限界と専門サービスの必要性

連載の前半で紹介したような汎用ツールは導入が容易な反面、学会特有の複雑な要件に対応するには限界があります。

専門用語・文脈の不理解：

一般的な生成AIは、特定の学術分野における専門用語の正確なニュアンスや、研究の背景にある文脈を完全に理解することは困難です。その結果、生成される文章が表面的になったり、不適切な表現になったりするリスクがあります。

複雑なワークフローへの非対応：

論文の査読プロセスにおける「ダブルブラインド（査読者と著者が互いに匿名）」の維持や、複数の委員会をまたがる承認フローなど、学会独自の複雑な業務プロセスを汎用ツールだけで自動化するのは難しいのが実情です。

セキュリティとガバナンスの壁：

会員の個人情報や未発表の研究データなど、機密性・秘匿性の高い情報を取り扱う上で、汎用ツールのセキュリティポリシーが学会の要求水準を満たしているか、個別に精査・判断するには高度な専門知識が求められます。

これらの課題に戦略的に対処するためには、学会運営のプロセスを深く理解し、最適なAI技術を選定・カスタマイズできる「専門サービスプロバイダー」（学会運営支援企業や団体）の存在が不可欠となります。

【参考】

・査読とは？　査読の重要性と種類｜エディテージ・サイト

2.2.学術コミュニティ特有のニーズに対応する方法

学会に特化したAI支援サービスは、以下のような学術コミュニティ固有のニーズに的確に応えることができます。

学術的品質の担保：

学会誌の体裁や投稿規定に合わせた論文フォーマットの自動チェック、過去の論文データを学習させた上での適切な査読者の推薦など、学術的な品質を維持・向上させるための機能を提供します。

コミュニケーションの円滑化：

会員の専門分野や興味関心に基づき、関連性の高いイベントや論文を推薦するパーソナライズされたニュースレターを配信するなど、会員エンゲージメントを高めるための施策を支援します。

研究倫理への配慮：

研究データの匿名化処理や、利益相反（COI：Conflict of Interest）の申告状況の管理など、研究活動の公正性を担保するための倫理的な要件に配慮したシステムを構築します。

2.3.継続的なサポートとアップデートの重要性

AI技術は日々進化しており、半年前の常識が通用しなくなることも珍しくありません。専門サービスプロバイダーは、最新の技術動向を常にウォッチし学会が利用するシステムを最適な状態にアップデートし続ける役割を担います。

また、操作方法に関する問い合わせ対応や、スタッフ向けの研修プログラムの提供など、導入後の安定的な運用を支える継続的なサポートは、AI活用の成否を分ける重要な要素です。

3.導入を検討するための実践的な指針

専門サービスプロバイダーとの連携を決断する際には、いくつかの重要な視点から慎重に検討を進める必要があります。

3.1.失敗しないサービスプロバイダー選定の5つのチェックリスト

自組織に最適なパートナーを選ぶために、次の項目を総合的に評価することが推奨されます。

• 学会・学術分野への理解と実績：同学会や類似分野の学会での導入実績があるか。学会特有の文化や業務プロセスへの深い理解があるか。
• 技術的な専門性と柔軟性：特定のツールに固執せず、本稿で述べたような様々なAI技術の中から、学会の課題に最適なものを組み合わせて提案できるか。既存システム（会計ソフトや論文投稿システム）との連携は可能か。
• サポート体制の充実度：導入前のコンサルティングから、導入後の運用サポート、スタッフ向け研修まで、一貫した支援体制が整っているか。問い合わせへの対応は迅速かつ的確か。
• セキュリティとコンプライアンス：個人情報保護法など国内外の関連法規を遵守しているか。ISO 27001やSOC 2といった国際的なセキュリティ認証を取得しているか。データの管理体制は明確か。
• 料金体系の透明性と妥当性：初期費用と月額費用、追加のカスタマイズ費用などが明確に提示されているか。投資対効果（ROI）について、具体的な試算や事例を交えて説明できるか。

3.2.セキュリティとプライバシー保護への配慮

セキュリティは最も重要な選定基準の一つです。特に、会員の個人情報や査読中の論文データは、学会の信頼の根幹をなす資産です。サービスプロバイダーがどのようなデータ管理体制を敷いているか、万が一のインシデント発生時の対応フローはどうなっているかなど、契約前には必ず詳細を確認しましょう。必要に応じて、弁護士などの専門家を交えて契約内容を精査することも大切です。

3.3.導入後の運用管理とKPI設定：効率化を実現する3つのステップ

AI支援サービスの導入はゴールではなく、スタートです。導入後にその効果を最大化するためには、明確な目標設定と定期的な効果測定が欠かせません。

• KPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）の設定：「問い合わせ対応の一次回答時間」「会員のイベント参加率」「手作業によるデータ入力時間」など、具体的な数値をKPIとして設定します。
• 定例会議の実施：サービスプロバイダーと定期的にミーティングを行い、KPIの進捗を確認し、運用上の課題や改善点を共有します。
• 改善サイクルの確立：効果測定の結果に基づき、AIの学習データを追加したり、ワークフローを見直したりするなど、継続的に改善のサイクル（PDCA）を回していくことが重要です。

経験豊富なサービスプロバイダーは、こうした導入後の運用フェーズにおいても、主体的に改善提案を行ってくれるパートナーとなるはずです。
ここで、AI導入による具体的な効果について、信頼性の高い指標を一つ紹介します。
学会業務の全てに当てはまるわけではありませんが、2024年にGoogle社が実施した96名のソフトウェアエンジニアを対象とした大規模な無作為化比較試験（RCT）によると、AIの支援を受けた開発関連業務のスピードは、受けていないグループに比べて約21%向上したと報告されています。

この数値は、第9回で紹介したような「AI駆動開発」アプローチがいかに大きな時間的価値を生み出すかを示唆しており、削減された工数を本来注力すべき学術活動の質の向上へ再投資する、という好循環の実現可能性を力強く裏付けています。

【参考】

・Paradis, E., Grey, K., Madison, Q., et al. (2024). “How much does AI impact development speed? An enterprise-based randomized controlled trial” arXiv:2410.12944 [cs.SE]
※Google社における96名のソフトウェアエンジニアを対象とした無作為化比較試験。AI支援を受けたグループは、コーディングタスクの完了時間が統計的に有意に短縮され（p<0.001）、平均で約21%の時間削減効果が確認されています。
・「個人情報保護法」を分かりやすく解説。個人情報の取扱いルールとは？｜政府広報オンライン（最終更新:2025年6月2日）

まとめ 信頼できるパートナーシップで学会の未来を拓く

本連載を通じて、AIが学会事務局の業務を根底から変革し、学術コミュニティの発展に大きく貢献する可能性を多角的に探ってきました。生成AIによる個別の作業支援から始まり、AI駆動開発による統合環境の構築、そして自律的に目標達成を目指すAIエージェントの登場に至るまで、その技術革新は加速を続けています。

しかし、この強力なテクノロジーを真に使いこなすためには、技術の特性を深く理解し、学会特有の繊細な要件に合わせて適切に実装・運用する専門的な知見が必要です。それは、事務局スタッフが独力で担うにはあまりにも重い負担となり得ます。
ここで重要になるのが、「学会向けAI支援サービス」という選択肢です。
信頼できる専門サービスプロバイダーは、単なるシステム開発会社ではありません。学会のビジョンと課題を共有し、最適なAI活用戦略を一緒に描き、導入から運用、そして未来の発展まで寄り添ってくれるバディと言えるでしょう。ちょうど、シャーロック・ホームズとワトソン博士の関係のようなものです。

AIとの協働が当たり前になる時代において、適切なパートナーと手を携えることは、業務効率化という短期的なメリットに留まらず、学会の持続的な発展と学術コミュニティ全体への貢献という、より大きな価値を創造するための戦略的な一手となるでしょう。

ワトソン博士がシャーロック・ホームズに向けた信頼の証の言葉があります。

Watson: “You know,” I answered, with some emotion, for I had never seen so much of Holmes’s heart before, “that it is my greatest joy and privilege to help you.”
（出典：Arthur Conan Doyle, “The Adventure of the Devil’s Foot”, 1910）

『あなたを助けることが、私の最大の喜びであり、特権なのです。』

※ワトソン博士とAIの逸話については『第10回:学会事務局の発展的運営』（2.2. 人間とAIの役割分担の最適化）参照。

【参考】

・AWARD AIバディ：研究室・学術学会・大学事務局向けAIエージェントサービス｜ブランドコンセプト
・AI総合研究所 NABLAS | AI DX 人材育成 技術開発　コンサルティング　Japan｜NABLAS（東大発AI総合研究所）