「これからの学会.com」が提供する、学会運営の効率化と質の向上を実現するAI活用ガイド。
全10回のコラムで、実務に即した特化型AIツールの活用方法から、統合的な業務連携の仕組みづくりまで、段階的にご紹介します。

目次

1. 第1回：会員情報の検索を変える～特化型AIツールで実現する次世代の会員管理～
2. 第2回：学会委員会運営をAIで変える ～AIとの協力で出席確認を丁寧に～
3. 第3回：学会広報の新しい手法～ホームページとSNSの連携更新～
4. 第4回：会議記録の作成支援～文字起こしから要点整理まで～
5. 第5回：論文関連業務の負担軽減～作成支援から査読管理まで～
6. 第6回：学会参加者対応の24時間体制～AIによる問合せ対応の実践～
7. 第7回：学会ニュースレターの作成支援～AIと協働する魅力的な情報発信～
8. 第8回：業務連携の仕組みづくり～無料ツールによる統合的な運営～　【前編】/【後編】
9. 第9回：AI駆動開発プラットフォームの可能性～学会業務の自動化を加速する新しい選択肢～
10. 第10回：学会事務局の発展的運営～一体型AI協働体制の実現に向けて～

第1回：会員情報の検索を変える～特化型AIツールで実現する次世代の会員管理～

ChatGPTの限界を超えた特化型AIツール（Claude Analysis、HubSpot CRM等）を活用し、学会事務局における会員情報の抽出や管理業務を劇的に効率化する方法を解説します。

• 学会事務局向け特化型AIツール実践ガイド
  • データ分析特化型：Claude with Analysis（データ分析モード）
  • 会員管理基盤ツール：HubSpot CRM（無料版）
  • Excel連携特化型：Microsoft Copilot in Excel
  • Google連携特化型：Gemini for Google Workspace
• 導入を成功させる3つのステップ
  • 小規模テストから開始（第1週）
  • 効果測定と比較検証（第2〜4週）
  • 本格導入と定着化（第5週以降）
• 小規模学会でも即座に活用可能
• まとめ：特化型AIツールがもたらす実務変革
• 特化型AIツール比較表
• よくある質問（FAQ）

第2回：学会委員会運営をAIで変える ～AIとの協力で出席確認を丁寧に～

委員会運営における出席確認の負担を軽減するため、Google FormsとChatGPTを組み合わせたフォーム作成や、未回答者への丁寧なフォローメール作成支援について紹介します。

• AIを用いた委員会運営支援の方法
  • アンケートフォーム自動生成と配布基盤の構築
    • 【実践例】Google Forms+ChatGPTによる出席確認フォーム作成
    • ステップ2：Google Formsに貼り付けて配布
  • 個別対応を伴うフォローアップの支援方法
    • 【実践例】未回答者への個別メール文面作成

第3回：学会広報の新しい手法～ホームページとSNSの連携更新～

限られた人員で効果的な広報を行うため、ホームページ記事から各SNS向けの投稿文を一括生成するなど、AIを活用した広報連携とコンテンツ作成支援の手法を解説します。

• AI支援による広報活動の実践
  • 学術的内容を踏まえた記事生成と編集支援
  • SNSと連動した一括情報発信の仕組み
  • 専門性と親しみやすさの調整方法
• 人間とAIの役割分担
  • 企画・監修における人間の位置づけ
  • 文章生成・編集におけるAIの強み
  • 品質管理を通じた一貫性の確保
• 導入における実践的手順
  • ChatGPTを用いた記事作成支援
  • SNS管理ツールによる投稿スケジュールの最適化
  • 効果測定と改善のサイクル
• まとめ

第4回：会議記録の作成支援～文字起こしから要点整理まで～

Nottaなどの高精度音声認識ツールとAI要約機能を活用し、議事録作成にかかる時間を最大90%削減する実践的なワークフローを紹介します。

• 1.AIに手伝ってもらって議事録作りを変える
  • 1.1.音声を文字に変換する技術を使って記録する方法
  • 1.2.大切な決定事項を自動で見つけ出して分類する手順
  • 1.3.過去の議事録との関連性を分析して継続性を保つ工夫
• 2.学術的な議論を記録する時に気をつけること
  • 2.1.人間が内容を確認・修正することの大切さ
  • 2.2.専門用語や固有名詞を正確に記録する方法
  • 2.3.議論の流れや意図を適切に保存する手順
• 3.実際にツールを導入して運用管理する方法
  • 3.1.Nottaを使った音声録音・文字変換の仕組み
  • 3.2.AIで要点を抜き出して整理する方法
  • 3.3.検索できる議事録データベースの作り方
• まとめ　議事録の信頼性を担保するのは人間
• よくあるご質問(FAQ)

第5回：論文関連業務の負担軽減～作成支援から査読管理まで、事務局を支えるAI活用～

抄録作成のサポートから、GrammarlyやDeepL Writeを用いた英語表現の改善まで、研究者と事務局双方の負担を軽減する論文関連業務のAI活用法を提案します。

• 1. AIを活用した抄録作成の実践方法
• 2. AI導入で解決！従来の抄録作成における4つの課題
  • 2.1. 著者間での品質のばらつき
  • 2.2. 締切直前に集中する負担
  • 2.3. 英語（外国語）表現に関する負担と不安
  • 2.4. 抄録品質を確保するためのチェックリスト
• 3. 実務に即したAI活用手順
  • 3.1. ChatGPTを用いた初稿生成の実例
  • 3.2. Grammarlyによる文法確認のプロセス
  • 3.3. AIツール比較表
  • 3.4. 複数AIを組み合わせた品質向上の流れ
• まとめ　研究者と事務局を支えるAIとの協働
• よくあるご質問（FAQ）

第6回：学会参加者対応の24時間体制～AIによる問合せ対応の実践～

大会期間中などに集中する問合せに対し、AIチャットボットを導入して24時間体制のサポートを実現しつつ、事務局スタッフの負担を大幅に軽減する方法を解説します。

• 1. AI活用による問合せ対応の実践的方法
  • 1.1. 過去の問合せデータはどのようにAIに学習させ自動返答を実現するのか？
  • 1.2. 申込から当日案内までの包括支援
  • 【FAQ】
  • 1.3. 多言語対応機能による国際学会への対応
• 2. 人間とAIの役割分担と運用上の課題
  • 2.1. AIと人間はどのように問合せを振り分け重要案件への対応を集中させるのか？
  • 2.2. 対人コミュニケーションとAIサポートの融合
  • 2.3. AIチャットボットの安全性・正確性を確保するためにはどのような対策が必要か？
• 3. 導入方法と運用管理
  • 3.1. チャットボット構築ツールの選定と段階的導入
  • 3.2. 継続的改善の仕組み
• まとめ　参加者対応の向上と事務局の持続的発展

第7回：学会ニュースレターの作成支援～AIと協働する魅力的な情報発信～

ChatGPTでの記事生成やCanvaでのデザイン調整を組み合わせ、魅力的でパーソナライズされたニュースレターを効率的に制作・配信する手法を紹介します。

• 1. AIによるニュースレター作成支援
  • 1.1. イベント報告・研究紹介記事の効率的生成と協働プロセス
  • 1.2. ニュースレターにおける学術的正確性と親しみやすさの両立
  • 1.3. 読者属性に応じたパーソナライズの実現とエンゲージメント強化
• 2. 発信効果を高める工夫
  • 2.1. 開封率・クリック率を高めるメールタイトルの戦略的策定
  • 2.2. 読者の関心を高めるレイアウト最適化と可視化手法
  • 2.3. 学会の信頼を支える人間編集による最終品質確保
• 3. 実践的導入方法
  • 3.1. 汎用AIを活用した初稿生成の効率的な進め方
  • 3.2. Canva等を活用したビジュアルデザイン調整の工程
  • 3.3. ニュースレター配信後の効果測定と継続的改良サイクル
• まとめ　学会ニュースレターのAI活用による質的向上

第8回：業務連携の仕組みづくり～無料ツールによる統合的な運営～【前編】・【後編】

Google Forms、Notion、Zapier、Slackなどの無料ツールを組み合わせ、会員管理からイベント運営までを一元化する業務統合ワークフローの基礎を解説します。
※前編・後編の2部構成です。

【前編】

• 1. 無料ツールによる統合ワークフローの基本設計【2025年最新版】
  • 1.1 統合ワークフロー全体像と各ツールの役割分担
  • 1.2 中小規模学会での実装における段階的アプローチ
• 2. 会員管理・イベント運営・ニュースレター配信の統合フロー
  • 2.1 会員情報の一元管理と業務の自動化
  • 2.2 イベント企画・運営フローの効率化
  • 2.3 ニュースレター配信とセグメント別パーソナライゼーション
• 前編のまとめと後編のポイント
  • 前編のポイント
  • 後編のポイント

【後編】

• 3. 複数部門（理事会、事務局、委員会）間での情報共有の仕組み
  • 3.1 情報共有における課題と解決策
  • 3.2 意思決定プロセスの可視化と記録管理
  • 3.3 Discordを補助的に活用した学会コミュニティの醸成
• 4. 実践的な導入方法と運用上の工夫
  • 4.1 初期導入における段階的アプローチと人員配置
  • 4.2 ツール導入時の学習支援と運用マニュアルの作成
  • 4.3 効果測定と継続的改善のサイクル
• 5. 運用上の注意点と組織文化の醸成
  • 5.1 データセキュリティと個人情報保護
  • 5.2 ツール依存性のリスク管理
  • 5.3 組織文化の変化と人間関係の構築
• 6. 実践例：複数の学会における統合ワークフロー導入事例
• 7. 導入時によくある失敗例とその対処法
• 8. よくある質問（FAQ）
• まとめ　統合ワークフローとともに描く学会運営のこれから

第9回：AI駆動開発プラットフォームの可能性～学会業務の自動化を加速する新しい選択肢～

急速に進展するAIの現状を整理し、日本の中小規模学会における実践的な導入可能性を検討します。従来の「ツール連携型」から「統合プラットフォーム型」への移行がもたらす、学会マネジメントにおける新たな可能性について解説します。

• 1. AI駆動開発プラットフォームとは何か
• 2. 主要プラットフォームの比較と選定基準
  • 2.1. 比較対象プラットフォーム：AIDDを推進する二つのアプローチ
  • 2.2. 【初心者向け】まずはこの3つから選ぶ！プラットフォーム早見表
  • 2.3. 規模別・目的別の最適な選択肢
  • 2.4. セキュリティとコンプライアンス要件
  • 2.5. 総合評価マトリクス（全8プラットフォーム詳細比較）
• 3. 段階的導入の実践ロードマップ
  • 3.1. 段階的移行のアプローチ
  • 3.2. 非エンジニアスタッフへの学習支援体制
  • 3.3. コスト試算と学術資源の最適化：投資対効果
• まとめ　最適なタイミングで導入を検討
• よくある質問（FAQ）

第10回：学会事務局の発展的運営～一体型AI協働体制の実現に向けて～

学会における包括的なAI協働体制の構築に向けた展望を提示。個別最適から全体最適へ、そして人間とAIが真に協働する新しい学会マネジメントの姿を描く、本連載のまとめです。

• 1. AI活用の総括と限界
  • 1.1. 個別AI導入で得られた成果
  • 1.2. 残された課題と限界
  • 1.3. 統合的なAI協働の必要性
• 2. 一体型AI協働体制の展望
  • 2.1. AIエージェントによる常時対応
  • 2.2. 人間とAIの役割分担の最適化
  • 2.3. 学会活動の質向上へ向けた協働像
• 3. 実現へのステップ
  • 3.1. 学会ごとの段階的導入手法
  • 3.2. 倫理的・制度的配慮の整理
  • 3.3. 将来的なガバナンス体制構築
• まとめ AIとのパートナーシップ