生成AIを使わない手はないということで、色々な方が既に生成AIの活用方法について書かれています。科研費申請 AI でググればたくさん出てきます。ありがたい時代です。有料記事も書かれている方がいるくらい注目されていると感じます。
私はそれらを参照するのも面倒なのであくまで個人的な感覚で手順をメモしておきたいと思います。来年度に申請書を作成するときにAIがどう進化しているかわかりませんが、とりあえず現時点で素直に思いついてやってみた方法を書きます。
ちなみに単純にプロンプトを書いて作成してもらうだけではうまく行きませんでした。自分で書かないとダメだな。。。という感じです。そこで一工夫しました。
ちなみに私の申請先は基盤Cです。
まず、土台となる申請書のたたき台を作ってもらいます。これが何も考えずに作ってもらった案です。○○○○にはこの研究でやりたいことのポイントを書きました。申請書の形式については、申請書のテンプレの注意書きからそのままコピペしてもってきています。
科研費の基盤Cの申請書の作成を手伝ってください。 添付の論文をベースとした研究テーマを申請したいと考えています。この研究テーマをベースに、○○○○と考えています。この流れで申請書を作成してください。 作成する申請書は以下の形式を遵守して作成してください。（１）から（６）がわかるように章立てて書いてもらうと審査委員にもわかりやすいと思います。 - 本研究の目的と方法などについて、４頁以内で記述すること。 - 冒頭にその概要を簡潔にまとめて記述し、本文には、(1)本研究の学術的背景や本研究の着想に至った経緯、研究課題の核心をなす学術的「問い」、(2)本研究の目的および学術的独自性と創造性、(3)関連分野の研究動向と本研究の位置づけ、(4)本研究で何をどのように、どこまで明らかにしようとするのか、(5)本研究の目的を達成するための準備状況、(6)本研究がどのような国際性（将来的に世界の研究をけん引する、協同を通じて世界の研究の発展に貢献する、我が国独自の研究としての高い価値を創出する等）を有するかについて具体的かつ明確に記述すること。 - 申請書の分量はA4版（Word）４ページまでです。できるだけその分量ぎりぎりになるまで文章を作成してください。
とりあえず、これで、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityの４つに投げた回答をPDFにしました。
この中で私は個人的にGeminiの書き方がいいなと思ったのでGeminiにまとめをお願いしました（無課金、2.5 Pro）。
新たにチャットを作成し、過去に作成した申請書PDFをそのチャットに添付し、以下のプロンプトを投げました。今度はワンショットではなく対話しながら進めます。
来年度の科研費で基盤Cで申請を予定しています。申請書の作成を手伝ってください。添付は私が過去に申請して採択された申請書になります。申請書の項目が多少変わっていますがまずこの書き方や論理展開などを学習してください。理解できますか？時間をかけても構いません。しっかり理解してください。
続いて、念のため、再度、元となる論文を理解してもらいました。原文は英語ですが言語の差異はAIが吸収してくれます。〇〇は自分のやりたいことを書きました。
添付の論文をベースとした研究テーマを申請したいと考えています。この研究テーマをベースに、〇〇の開発、さらに〇〇の開発と評価まで行いたいと考えています。まず理解してください。申請書の作成についてはあとでまた指示します。
最後に以下です。上記の通り、生成AIが作成した４つの案がありますので、それらを統合する必要があります。こういう大量の情報を元に整理整頓するのは人間より生成AIが得意とするところと考えました。４つのPDFファイルを添付しつつ以下のプロンプトを与えました。
既に、申請書の案を４つの生成AIに作成してもらいました。添付します。これらを統合しつつ、最初に提示した私の過去の申請書のスタイルで１つにまとめてください。分量は多くて構いません。削るのは私がやります。
かなりいい量の文章ができました。これをたたき台として整理して自分の文章にしていけばいいと思います。素材（過去申請書、やりたいテーマの元論文）があれば１０分もあればたたき台が完成します。生成AIがなければ恐らくこれを作るだけで４，５日はかかると思います。利用しない手はないですね。
元々の論文がありますし、その発展をぜひやってみたいというモチベーションもありました。通るかどうかはわかりませんが実現した世界を見てみたいというのが正直なところです。お金をもらわなくてもできなくはないですがやはり認められて進めた方がやる気が増します。
■追記
今、まさにやってみて感じていることを書きますが。素材を整理して早く形にすることができる点、これがまさに生成AIを使用する利点だと実感しています。生成AIがなければ自分の頭の中で大量の情報を整理して形にする、ある意味、単純な作業をしなければたたき台という形にもなりません。それが一瞬で終わったあと、ここが重要ですね。それを見て、アイデアが浮かんだりさらに着眼点を整理したり方向づけしたり生成AIと対話しながら改善ループを（生成AIを使わない場合より）短時間に回すことができます。時間的な制約があればその時間を単純作業ではない作業に使えるようになる、これはやはりメリットしかない（デメリットがあるとすれば脳の使い方の変化でしょうか）、と感じます。
■追記２
Gemini 2.5 Proと対話しながら進めていますが制限にすぐにひっかかります。ローカルLLMでも動かそうとぐぐっているとGemini CLIなるものがあることを知りました。WebUIより制限がゆるいみたいなのでこれで議論したいと思います。課金しろって感じですが。。。
■追記３
これ書いたあととりあえず生成AIが作文した文書を直しながら進めている。ただ、なんと言えばいいのか。。。もしかすると急がば回れじゃないけど最初から自分で書いた方が早かったのでは説も頭をよぎります。まるで学生さんが書いた文章に赤入れしながら進めている感じ。それはプロンプトが悪いのかもなのですが。ただ、決定的に勘違いしてはいけないことを身をもって理解しました。それは 生成AIが何か新しいものを作ってくれるわけではない というとても当たり前なことです。新しいアイデアとは既存のアイデアの組み合わせとよく聞きます。なので、指示が多少曖昧（例えば、これとこれを組み合わせてもっと面白いアイデアを考えて）でも、自分では思いつかないようなアイデアを生み出してくれる可能性を期待してしまうのですが。。。（試行が足りないかもですが）無理でした。とりあえず大量のデータを食わせて「それっぽい」ものを作ることはできます。でも、どうやっても取り除けないものが出てきたりもしました。例えば、なぜか定量的な数値目標を立てるわけです。「○○が３０％向上することを実証する」とかです。その根拠はと聞いても答えませんし「そういう数値目標は除外しろ」と指示していも除外してくれません。あーハマったなと思いました（画像生成しているとよくあるやつです）。恐らく、学習データとなった申請書っぽいのが数値目標を掲げているものが多かったのでしょう。ということで、とりあえずたたき台のたたき台を作るくらいは機能しますが期待できるのは整理（コンサルというより秘書？）くらいかなと思います。
