概要
https://www.science.org/content/article/ai-enters-grant-game-picking-winners
詳細内容
## AI enters grant game, picking winners
https://www.science.org/content/article/ai-enters-grant-game-picking-winners
AIによる研究助成金選定システムが実用化段階に入っている。インペリアル・カレッジ・ロンドンのClimate Solutions Catalyst（CSC）は、ChatGPTを活用した助成金選定システムを開発し、商業化の可能性が高い気候変動関連研究を自動検出している。
**Content Type**: [[研究助成]], [[AI審査システム]]
**Scores**: Signal:9 | Depth:8 | Unique:8 | Practical:9 | Anti-Hype:8
**Main Journal**: 候補 | **Annex Potential**: 高 | **Overall**: 8.4
**Topics**: [[研究助成金]], [[AI審査]], [[研究評価]], [[バイアス問題]], [[商業化]]
### 主要内容
**システムの仕組み**
- ChatGPTを学術論文の商業化可能性評価に特化して訓練
- 2010年以降の英国研究者による1万件の論文要旨をスキャン
- 160件を候補として抽出し、専門家パネルで50件に絞り込み
- エディンバラ大学のJoanna Sadlerらが£35,000の無条件助成を獲得
**実例と成果**
- 使い捨て食器をアセトンに変換する細菌工学研究が選定対象
- 産業パートナーとの連携や市場調査など、従来の学術助成では対象外の活動に資金提供
- 特許権や株式の取得は行わず、研究者の自由度を重視
**期待される効果**
- 従来見落とされていた商業化可能性のある研究の発見
- 男女間の特許取得格差など、既存のバイアス是正への期待
- 専門化が進む科学文献の効率的な分析が可能
**懸念と課題**
- ベンチャーキャピタルのAI利用では過去の成功パターンに偏る傾向
- 研究提案の機密性確保に関する懸念（NIHは2023年にAI使用を禁止）
- 商用大規模言語モデルによるデータ学習利用のリスク
**今後の展望**
- 米国科学技術政策室への多機関AI導入要請
- 人間の判断を完全に置き換えるのではなく「加速器」としての位置づけ
- より多くのテストケースによる有効性検証の必要性
この動向は研究助成制度の根本的変革を示唆しており、公平性向上と効率化のバランスが重要な課題となっている。