学会発表に使えるAIのおすすめは？「どのツールか」より先に「どの作業か」を決める話

学会発表の準備は、ざっくり分解するとこうなります。

文献を集めて要点をつかむ。背景の流れを作る。自分のデータをまとめる。スライドや抄録を書く。質疑に備える。発表練習をする。

ひとくちに「発表準備」と言っても、性質の違う作業の集合なんですよね。だから「発表準備に使えるAI」を丸ごと探すより、作業ごとにAI向きか、人間向きかを仕分ける方が、時短の効果は確実に出ます。

まず、比較的任せやすい側から。

1つ目は、文献の要点整理。集めた論文の目的・対象・結果を一覧化する下読みです。ここが一番時間を食うので、一番効きます。

2つ目は、背景候補の抽出。「この論文群から、自分の研究の背景に使えそうな流れを挙げて」という壁打ちです。採用するかは自分が決めます。

3つ目は、発表メモの下書き。4つ目は、質疑候補作り。5つ目は、復習用の台本化です。

共通点は、どれも下書き・候補出し・下読みだということ。最終判断が自分に残る作業は、AIと相性がいいんです。

逆に、任せてはいけない側です。

1つ目は、研究デザインと統計の解釈。自分のデータの統計解析の妥当性、先行研究の結果の重み付け。ここの誤りは発表の根幹を壊します。

2つ目は、引用の最終確認。背景で引用する文献の数値・結論は、必ず原文PDFで確認します。AI要約は数値を丸めたり、結論の範囲を広げたりすることがあります。

3つ目は、図表の数値。スライドやポスターに載せる数字の転記元は、AIの出力ではなく原文と自分のデータです。

4つ目は、発表の主張そのものです。「この結果から何を言うか」は研究者の責任範囲で、AIに聞くものではありません。指導医・指導教員・共同研究者との議論の領域です。

2つのリストを分けている基準は、実はシンプルです。

AIが間違えたときに、自分がそれに気づけるかどうか。

要点整理や下書きの間違いは、原文や自分の知識と照らせば気づけます。でも、統計解釈の間違いは、自分がその統計を理解していなければ素通りします。

気づける作業は任せてよし、気づけない作業は任せない。ツールが何であれ、この基準は変わりません。

もうひとつ、道具の使い方として大事なこと。

AIの要約や下書きは、提出物ではなく素材です。訳語のゆれ、強調点のズレ、微妙な誤読は必ず混ざるので、原文と照らして、違う箇所は手で直してから使う。この「直す」工程を挟むかどうかが、AI活用の質を分けます。

直す前提で使うと、副産物もあります。直しているうちに、内容が自分の頭に入るんです。発表準備において、これは時短と矛盾しません。

学会発表でAIを使うなら、もうひとつ確認しておきたいことがあります。

所属学会、大学、病院、研究機関によっては、抄録作成、発表資料作成、生成AI利用、個人情報や未公開データの取り扱いにルールがある場合があります。

AIに何を入れてよいか、AIを使ったことを明記する必要があるかは、必ず所属先と発表先の規程で確認してください。 特に症例情報や未発表データを扱う場合は、便利さより先に安全性です。

ここまで整理できていれば、ツール選びは3つの質問で足ります。

1つ目。AIの出力と元のPDFが、同じ場所に残るか。バラバラだと、確認と修正のたびに探し物が始まります。

2つ目。AIの出力を、自分で編集できるか。 直せないツールでは「直して使う」が成立しません。

3つ目。発表直前の復習まで、つながるか。準備と復習が別ツールだと、また転記作業が生まれます。

ランキングよりも、この3つに丸が付くかどうか。それが実務目線のツール選びだと思います。

正直に言うと、Paperfyはこの3つの質問に答える形で作っています。

論文PDFをアップロードすると、AI要約・図表・元PDFが同じ論文ページに並びます。AI要約もラジオ台本も手動で編集でき、直した内容がライブラリに残ります。編集した台本から音声を再生成して、移動中に発表前の復習もできます。

ただし、任せてはいけない作業はPaperfyでも同じです。統計の解釈と発表の主張は、AIではなく、あなたと指導者・共同研究者のものです。

「おすすめのAI」の答えは、ツール名ではなく使い方の中にあります。

準備を作業に分解し、AI向きと人間向きを仕分ける。引用文献の数値と結論を原文PDFで確認する。AIの下書きを、手で直してから使う。発表前の復習手段まで準備する。

まずは今回の発表準備をひとつ、AIに渡せる作業から始めてみてください。