もしあなたが
「論文を書いてみたいが、研究室に所属していない」
「修士を出たあと研究を諦めた」
「社会人だが研究を再開したい」
その人のための記事です。
はじめに
普段は会社員として働きながら、個人で経済データを使った研究をしています。
今回、AIをフル活用して1本の学術論文を書き上げたので、そのプロセスや気づきをQiita向けにまとめます。
結論から言うと：
- 個人研究でもAIを使えば“研究室レベル”のアウトプットが出せる
- テーマによっては、研究スピードが1年 → 1か月にまで短縮される
- AIに論文の質を評価させたら「査読通る可能性あり」との回答
- 最近の研究者はAIを使い倒していて、研究の常識が変わりつつある
という、なかなか刺激的な結果になりました。
なぜ個人研究で論文を書こうと思ったのか
僕の研究テーマは「社会的な不安が家計の支出構造にどう影響するか」。
公的統計（e-Stat API）だけで完結するので、実験も被験者も不要。
つまり、
- データはすでに存在している
- APIで自動取得できる
- 再現性が高い
- 倫理審査も不要
という、AIとの相性が最高の領域。
「これ、AIを使えば個人でも研究できるのでは？」
という発想からスタートしました。
AIを使ったら研究プロセスがこう変わった
1. 文献レビュー → AIが秒速で整理
従来は数週間かかる文献レビューが、
AIに要点をまとめさせると 数時間で完了。
- 先行研究の位置づけ
- 研究ギャップ
- 使うべき手法
- 書くべき構成
これらをAIが“研究者の書き方”で整理してくれる。
2. データ取得 → API × AIで自動化
e-Stat APIの仕様をAIに説明すると、
Pythonコードを自動生成してくれる。
- データ取得
- 前処理
- 欠損処理
- ログ変換
- 標準化
- グラフ化
全部自動化できる。
3. 計量分析 → AIがコードも検証もやってくれる
今回使った手法は：
- Newey-West
- Johansen cointegration
- Toda-Yamamoto
- Clark-West
- Placebo（シャッフルSTI）
これらのコードも、AIに「こういう分析をしたい」と言うだけで生成される。
しかも、ロバストネスチェックまで自動化できる。
4. 論文執筆 → AIが構造化してくれる
論文の構成（Abstract → Intro → Data → Method → Results → Discussion）を
AIが“学術的な文章”として整えてくれる。
僕がやったのは：
- 結果を渡す
- 図表を渡す
- 文章のトーンを指定する
だけ。
AIに論文の質を評価させたら「査読通る可能性あり」との回答
完成した論文をAIに読ませて、
「査読に通る可能性は？」と聞いたところ、
- 新規性がある
- 手法が妥当
- ロバストネスが強い
- 再現性が高い
- データが公的で信頼性がある
という理由で、**「通る可能性は十分ある」**との評価。
もちろん最終判断は人間の査読者だけど、
AIの評価としてはかなりポジティブ。
最近の研究者はAIを使い倒しているらしい
調べてみると、海外の研究者コミュニティではすでに
- 文献レビュー
- コード生成
- 図表作成
- 論文執筆
- 査読対応
までAIを使うのが当たり前になっている。
特にデータ系の研究は、
AIを使う前提で研究スピードが設計されている。
「1年に1本 → 1か月に1本」時代へ
昔は論文1本に1年かかるのが普通だったけど、
AIを使い倒す研究者は 1か月に1本ペース で出している。
もちろんテーマによるけど、
- 実験不要
- 公的データ
- 時系列
- 統計モデル
- 再現性が高い
という領域は、AIとの相性が抜群。
今回の僕の研究も、
実質1か月で論文が完成した。