7-201　生成AI使用の開示は「必須」「任意」「不要」の三択

／2026年11月14日（土）掲載／

論文での生成AI使用をどこまで開示すべきかを知る目的で、米国のレズニックの「2025年のAccountability in Research」論文を読んだ。前稿「7-200」の研究公正局のガイダンスは「使ったすべての生成AIツールを開示せよ」としている。これに対しレズニック論文は、AIの使用が「意図的で実質的」な場合に限り開示は「必須」、文法の修正などは「任意」、文章作成での語句の提案などは「不要」、とする三択を提案している。白楽は「全部記録し、迷ったら開示」を勧める。

〈AI使用：記事作成にAnthropic Claude Opus 5.5が実質的な貢献をした〉

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目次（クリックすると内部リンク先に飛びます）

１．はじめに
２．論文の内容
　2-1．はじめに
　2-2．合意はできたが、開示の方針は食い違っている
　2-3．なぜ開示するのか：5つの理由
　2-4．AIはどこにでもある：線引きが必要な理由
　2-5．「意図的」かつ「実質的」：3つの判定基準
　2-6．開示は「必須」「任意」「不要」の三択
　2-7．どこに、何を開示するか
　2-8．査読者に見せるべきか、そして立場は変わってよい
３．白楽の感想
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１．はじめに

本稿は、前稿（7-200）で読んだ米国・研究公正局（Office of Research Integrity、ORI）の生成AIガイダンスの続編である。 → https://haklak.com/page_2026_ORI.html

7-200　米国・研究公正局の生成AI方針

研究公正局のガイダンスは、生成AIが関わる事案が「研究不正に当たるかどうか」を、大学・研究所がどう判断するかを示したものだった（研究公正局「Generative Artificial Intelligence」ガイダンス（2026年8月））。

その中で研究公正局は、研究・論文原稿・研究費申請書で使ったすべての生成AIツールを研究者は開示すべきだ、とした。開示は、研究不正の申立てから研究者自身を守る、という理由である。

また研究公正局は、助成機関や大学・研究所の方針が、研究コミュニティで「受け入れられている慣行」の中身を形作る、とも述べていたが、「受け入れられている慣行」を具体的に示していなかった。それでも、慣行から著しく逸脱すれば、研究不正の認定になる可能性を示唆していた。

これでは、研究者が日々論文を書く時、生成AIをどこまで使ってよいのか、使ったら、どこに、どう開示すればよいのか、わかりにくい。

今回、この問いに正面から答えようと、情報を探った。そして、レズニックとホセイニの2025年の論文（レズニック論文と略す）を中心に、生成AI使用の開示の考え方を解説する。

なお、論文執筆の国際基準として研究者が何に従えばよいか（ICMJE、COPE、WAME、NIHの規則と、有力学術誌5誌の規則）は、記事が長くなるので、続編の「白楽とAIの卓見・浅見33【生成AI使用の国際的な開示基準】」で扱う。

略語一覧

  • ①国際医誌編委（ICMJE）：医学雑誌編集者国際委員会（International Committee of Medical Journal Editors）
  • ②出版規範委員会（COPE）：Committee on Publication Ethics
  • ③世界医編集協（WAME）：世界医学編集者協会（World Association of Medical Editors）
  • ④NIH：米国のNational Institutes of Health

２．論文の内容

2-1．はじめに

レズニック論文の書誌を以下に示す。

  • Disclosing artificial intelligence use in scientific research and publication: When should disclosure be mandatory, optional, or unnecessary?
    Resnik DB, Hosseini M. 
    Accountability in Research 2026;33(2):2481949. オンライン公開2025年3月24日.
    https://doi.org/10.1080/08989621.2025.2481949

題名の日本語訳は「科学研究と出版におけるAI使用の開示：開示はいつ必須、任意、不要であるべきか？」である。

論文はオープンアクセスで、クリエイティブ・コモンズの表示（CC BY 4.0）ライセンスである。本文は10ページほどの短い論考で、データを集めた研究ではなく、倫理的な議論にもとづく提案である。

著者の問題意識は次のとおりである。

  • AIを研究に使ってよいこと、AIの使用を開示すべきことについては、学者の間で広い合意がある。
  • しかし、出版社や国際医誌編委（ICMJE）などの団体の開示方針は、ばらばらで、ときに矛盾している。
  • そこで、開示すべき倫理的な理由を整理し、開示が「必須」「任意」「不要」になる場合の境界を提案する。

著者は2人である。

  • デイヴィッド・レズニック（David B. Resnik、左写真出典）：米国・NIHの国立環境衛生科学研究所（National Institute of Environmental Health Sciences、NIEHS）・研究公正担当シニアアドバイザー。研究倫理の教科書『Responsible Conduct of Research』の共著者でもある。
  • モハマド・ホセイニ（Mohammad Hosseini、右写真出典）：米国・ノースウェスタン大学（Northwestern University）医科大学院・予防医学部門・助教授。連絡著者である。

    約2週間後の2026年11月30日、日本医療研究開発機構（AMED）は、研究公正シンポジウム「研究の未来と公正性～生成AI時代の研究公正の課題とは～」を開く。ホセイニは、その基調講演者である。演題は「AI Slop Erodes Integrity and Trustworthiness of Science」（AIが生み出す粗悪な成果物が科学の公正と信頼性を損なう）である（AMED「令和8年度 研究公正シンポジウム」。下のパンフレットも同じ出典）。

2-2．合意はできたが、開示の方針は食い違っている

著者によれば、論文の執筆時点で、チャットボットが初めて論文の著者に名を連ねてから2年余りがたっていた。

当初の議論は、AIを論文執筆に使うのは倫理的か、AIを著者にできるか、という大きな問題だった。

著者によれば、いくつかの例外はあるが、学術界はすでに次の3点で合意している。

  • AIツールは、校正やデータ解析などの作業の補助として、研究に使ってよい。
  • AIツールは、自分の仕事に道徳的・法的な責任を負えないので、著者にはなれない。
  • 研究でのAIツールの使用は、透明性のため、開示すべきである。

議論は今、開示の方針の細部をどう決めるか、に移っている。しかし、使える方針を作るのは簡単ではない。著者は理由を2つ挙げる。

■理由1：AIは進化し続ける

現在と将来の使い方の両方に通用する方針を作るのは難しい。

実は著者ら自身、ChatGPTの登場直後の2023年には、AIのすべての使用を開示する方針を提案していた（Hosseini M, Rasmussen LM, Resnik DB. “Using AI to Write Scholarly Publications.” Accountability in Research 2023）。しかし、AIがあらゆる道具に組み込まれた今、すべての使用を開示すべきではない、と考えを改めた。

■理由2：出版社や団体の方針が矛盾している

著者は具体例を挙げる。

  • シュプリンガー（Springer）社は、AIを使った校正は申告不要としている。
  • 一方、テイラー＆フランシス（Taylor & Francis）社は、AIの「いかなる使用」も明記するよう求めている。
  • 国際医誌編委（ICMJE）は、文章作成の補助にAIを使ったら謝辞の節に書くよう指示している。
  • 一方、世界医編集協（WAME）は、使ったプロンプト（AIへの指示文）をそのまま示し、ツールの種類とバージョン、研究での役割まで書け、とする。

何が倫理的な開示かは時とともに変わり、既存の方針は食い違っている。そのため、開示の慣行は研究者によってばらばらになり、正直さ、透明性、説明責任といった規範が損なわれかねない、と著者は懸念する。

2-3．なぜ開示するのか：5つの理由

研究で使った材料・方法・道具を開示することは、良い科学の慣行の要である。正直さ、説明責任、透明性、再現性、公正さなど、多くの科学の規範にかなうからである。

著者は、AIの使用を開示すべき理由を5つ挙げる。以下の表1にまとめた。

表1．AIの使用を開示すべき5つの理由

理由 内容 開示しないと
①功績を正しく配分する
 AIがデータや画像を解析したのなら、その貢献を明記する AIがした仕事が、人間の功績になってしまう
②説明責任を果たす
 ねつ造された文献やデータ、盗用、偏った解釈が見つかった時、責任者を特定できる 誰の責任か、なぜ起きたのかがわからない
③再現性を確保する
 他の研究者が結果を再現できる。統計ソフトの開示と同じ理屈 結果を検証できない
④人間と機械の貢献を区別する
 メタサイエンスや科学史の研究者が、人間とAIの協働の変化を理解できる AIの使われ方の実態がわからない
⑤研究の信頼性を高める
 いつ、どのように、なぜAIを使ったかを示し、AIの利点と限界を伝える 研究への信頼が損なわれる

出典：Resnik DB, Hosseini M. Accountability in Research 2026の「Ethics of disclosure」の節をもとにAnthropic Claudeが作表

■目的によって、書くべき詳しさは変わる

著者は、これら5つの理由を区別することが大事だ、と強調する。開示の目的によって、書くべき情報の種類と詳しさが変わるからである。

  • 主な目的が「人間がもらいすぎの功績を得ないこと」なら、AIの使用について多くを書く必要はない。
  • 主な目的が「データ解析の再現」なら、他の研究者が結果を再現できるよう、非常に詳しく書く必要がある。

2-4．AIはどこにでもある：線引きが必要な理由

AIは今、ワープロやインターネットの検索エンジンなどのソフトウェアにも、遺伝子配列解析装置などの研究機器にも、急速に組み込まれている。

そうなると、開示の方針は「どこから開示を必須にするか」という境目の問題に向き合わざるを得ない、と著者は言う。

著者は2つの例を挙げる。

  • 検索エンジン：多くの検索エンジンは、AIによる回答を表示する。論文の背景を調べるのにそうした検索エンジンを使ったことまで開示しても、功績、説明責任、再現性、信頼性のどれにも役立たない。むしろ、論文の一部の下書きにAIを使った、といった重要な開示から、読者の注意をそらしてしまう。
  • 研究機器：自動の遺伝子配列解析装置も、効率と信頼性を上げるためにAIを組み込んでいる。装置を使ったことさえ書いてあれば、その装置がAIを使っていることまで強調しても意味はない。AIの使用は付随的で、実質的ではないからである。

2-5．「意図的」かつ「実質的」：3つの判定基準

以上を踏まえ、著者は次のように主張する。開示が役に立つためには、AIの使用が「意図的」で、かつ「実質的」でなければならない。

■「意図的」とは

特定の目的や目標をもって、あるAIツールをわざわざ使い、特定の作業をすることである。この言葉は、科学者にも一般の人々にもわかりやすい。

■「実質的」とは

一方、「実質的」はあいまいな言葉である。学術誌の著者資格の規定も「実質的な貢献」を求めるが、何が実質的な貢献かをめぐって、著者在順の紛争は絶えない。

そこで著者は、AIの使用が「実質的」であるのは、次のどちらかの場合だと定義する。

  • ①研究の結論（知見）を支えたり、詳しく展開したりする証拠・解析・考察を生み出す場合。
  • ②研究や論文の内容に直接影響する場合。

AIが普及する前から、科学者の間には、何が研究への実質的な貢献かについて、おおよその合意があった。問いや仮説を立てる、実験を設計・実施する、データを収集・解析・解釈する、図を作る、原稿を書く・大幅に改稿する、などである。この枠組みを、AIに合わせて更新しよう、というのである。

■3つの判定基準

著者は、米国の国立標準技術研究所（National Institute of Standards and Technology、NIST）のAI使用分類を参考に、実質的な使用を見分ける基準を3つ示した。

  • (a) AIが、研究結果に直接影響する判断をする。例：系統的レビューのために、論文からデータを抽出する。どのデータを抽出するかの判断が、レビューの結果を左右するからである。
  • (b) AIが、内容・データ・画像を生成または統合する。例：論文の節を書く、メモや情報を統合する、論文を翻訳する、画像や合成データを作る。
  • (c) AIが、内容・データ・画像を解析する。例：ゲノムデータ、テキスト、放射線画像を解析する。

この3つのどれか1つに当たれば、開示は必須である、と著者は主張する。ただし、これは最初の試案であり、AIの使い方の変化に応じて見直す、としている。

判定の流れを図1に示す。

2-6．開示は「必須」「任意」「不要」の三択

3つの基準のどれにも当たらないAIの使い方は、たくさんある。そうした使い方を開示する意味は、はっきりしない。

著者は本文で、文法の校正、同義語の提案、既存の言い回しの改善にAIを使っても、開示は必要ない、と書いている。AIは全体の結果に影響せず、人間の表現を手直ししただけだからである。

それでも、後で他人にAI使用を見つけられて研究公正を疑われるのを避けるため、開示したい著者もいるだろう。特定の使い方を開示してほしい編集者もいるだろう。

そこで著者は、方針は次の3つの状況を区別すべきだ、と提案する。論文の表1が示す例を、以下の表2にまとめた。

表2．AI使用開示の三択（レズニックとホセイニの提案）

開示が「必須」 開示は「任意」 開示は「不要」
・研究の問いや仮説を立てる。実験を設計・実施する
・論文の一部を下書きする。文章を要約する、言い換える、大幅に改稿する、統合する
・論文の一部または全体を翻訳する
・量的・質的データを収集・解析・解釈・可視化する
・文献レビュー（系統的かどうかを問わない）のためにデータを抽出し、知識の空白を見つける
・論文に載せる、または研究に使う合成データや画像を作る
・既存の文章の文法・スペル・構成を直す
・参考文献を探す。または、人間が見つけた文献の関連性を確かめる
・既存の内容に合う例を探す、作る
・論文の構成や、論文・節の題名について、アイデアや提案を出させる
・既存のアイデア・文章・コードを検証させ、意見をもらう
・既存の文の明快さ・読みやすさを高める語句を提案させる
・AIが内容の生成・統合も研究上の判断もしない、より大きな作業の一部として使う（例：他のシステムや機器にAIが組み込まれている場合）
・プロジェクトのファイルや作業の流れを整理・管理するデジタル助手として使う

出典：Resnik DB, Hosseini M. Accountability in Research 2026の表1をAnthropic Claudeが翻訳・作表

なお、本文では文法の校正を「開示しなくてよい」としているが、表1と考察では、文法・スペル・構成の修正は「開示は任意」に入っている。考察で著者は、文章表現の独自性が評価される分野もあるので、文章の修正の開示は「任意」にした、と説明している。

■なぜ「開示しない」選択肢を設けるのか

開示は道徳的に望ましく、多ければ多いほど良い――。そう考えると、「開示しない」という選択肢は直観に反するように見える。

しかし著者は、ささいな開示（例：「例を探すのにAIを使った」）は、読者の注意をそらし、誤解を招きうる、と言う。ささいな使用が25個も並べば、1個の重要な使用が目立たなくなる。さらに、ささいな開示が面倒になれば、結局、開示そのものが行なわれなくなる。

2-7．どこに、何を開示するか

■開示の場所：本文、参考文献、補足資料

著者は、以前の論文（Hosseini M, Resnik DB, Holmes K. “The Ethics of Disclosing the Use of Artificial Intelligence Tools in Writing Scholarly Manuscripts.” Research Ethics 2023）と同じく、AIの使用は次の場所で開示すべきだ、とする。

  • 本文（序論や方法の節で、どう使ったかを説明する）。
  • 参考文献（索引付けと検索のしやすさのため）。
  • 補足資料や付録（使ったプロンプトや画面の記録を共有するため）。

AI開示の専用の節を設ける学術誌も出てきた。たとえばセル・プレス社の学術誌「ヘリヨン（Heliyon）」は、原稿の末尾、参考文献の前に「執筆過程での生成AIとAI支援技術の宣言」という節を設け、使ったツール名と目的、そして著者が内容を確認・修正し全責任を負うことを書かせている。ただし、文法・スペル・参考文献のチェックといった基本的な道具の使用は、宣言の対象外である。

著者は、これを開示文を見つけやすくし、開示の標準化にもつながる良い慣行だ、と評価している。

■謝辞での開示は勧めない

一方、著者は、謝辞の節での開示は勧めない。謝辞は伝統的に、著者の基準を満たさない人間の貢献者に謝意を示す場所だったからである。

ここでも、国際医誌編委（ICMJE）と世界医編集協（WAME）の食い違いがある。国際医誌編委（ICMJE）は、データ解析へのAI使用は方法の節に書け、とする。世界医編集協（WAME）は、要旨と方法の節の両方に書け、とする。

こうした違いがあると、研究者はどこに開示すればよいかわからない。特に、世界医編集協（WAME）に従う学術誌と国際医誌編委（ICMJE）に従う学術誌の間で、投稿・再投稿する時に困る。著者は、開示方針の調和が必要だ、と強調する。

開示の場所の食い違いを、以下の表3にまとめた。

表3．AI使用をどこに開示するか（規則・提案ごとの比較）

開示の場所 国際医誌編委（ICMJE、2026年1月） 出版規範委員会（COPE、2023年） 世界医編集協（WAME、2023年5月） レズニックら（2025年）
カバーレター ○ － － －
謝辞 ○
（文章補助）		 － ○
（文章の下書き）		 ×
（勧めない）
方法の節（本文） ○
（データ収集・解析・図）		 ○ ○
（解析・図表・コード）		 ○
（序論や方法）
要旨 － － ○
（解析・図表・コード）		 －
参考文献 ×
（AI生成物を一次情報源として引用しない）		 － － ○
（索引付けのため）
補足資料（プロンプト等） － － （全プロンプトの提示を要求） ○

○：その場所に書くよう求めている。×：勧めない・認めない。－：特に定めていない。
出典：国際医誌編委（ICMJE）の勧告（2026年1月）第II.A.4節・第IV.A.3節・第V節、出版規範委員会（COPE）「Authorship and AI tools」、世界医編集協（WAME）の勧告2.1・2.2、Resnik DB, Hosseini M. 2026をもとにAnthropic Claudeが作表

■何を書くかは、開示の目的と分野で決まる

開示の場所と内容は、開示の目的と、その分野の慣行に左右される。

  • AIで行なった系統的レビューを他の研究者が再現できるようにするのが目的なら、検索したデータベース、検索語、文献を選ぶ基準など、方法の詳細を書く必要がある。
  • 世界医編集協（WAME）のように要旨にAI使用を書かせる目的が索引付けなら、本文での正確な引用と参考文献への記載でも同じ目的を果たせる。

■分野ごとの違い

文章表現の独自性で論文の独創性が評価される分野では、文章の改善にAIを使うことについて、編集者の考えが違うかもしれない。著者が文章の修正の開示を「任意」にしたのは、そのためである。

同じように、哲学や理論物理学では、反例や思考実験が議論の決め手になりうる。そこで、例を作るためのAI使用の開示も「任意」にした、と説明している。

著者は、さまざまな分野の編集者や専門家に、開示方針の実現可能性と利点を尋ねる調査を、今後の研究課題に挙げている。

2-8．査読者に見せるべきか、そして立場は変わってよい

■任意の開示は、査読者に見せない方がよい

著者は、興味深い提案をしている。

文法・スペル・構成の修正のように、開示が「任意」または「不要」な使い方を著者が開示した場合、その情報は査読者に見せない方がよい、というのである。

理由は、査読に偏見が入りうるからである。査読には、英語を母語としない著者への偏見があると報告されている。AIで英文を直したと開示すれば、著者が第二言語で書いていることを査読者に知らせ、評価に影響しかねない。

資金の詳細や利益相反のように、査読者に見せない情報の前例もある、と著者は言う。

ただし著者は、見せないことにも問題があると認めている。AIで手直ししたと強く疑いながら、その開示が見当たらない査読者は、かえって論文に偏見を持つかもしれない。この点はさらに研究が必要だ、としている。

■落ち着いて、立場を進化させよう

結びで著者は、AIの使い方は技術の進歩とともに変わり続ける、と述べる。わずか数年で、議論は「AIを使ってよいか」から「どう使い、どう開示するか」に移った。方針もそれに合わせて変わってきた（その経緯は「卓見・浅見33」で扱う）。

著者ら自身も、「すべての使用を開示する」から「一部は開示し、すべては開示しない」へ、立場を変えた。著者は、これを動く標的に対する健全な態度だ、と述べている。技術の変化に気を配り、新しい倫理問題を追いかけ、指針を適切に改訂していくことが大事だ、と締めくくっている。

３．白楽の感想

《１》開示は「全面」か「線引き」か：白楽は「全部記録、迷ったら開示」

研究公正局は、使ったすべての生成AIツールを開示せよ、とした。

ところが、レズニックとホセイニは、意図的で実質的な使用だけ開示を必須にせよ、とした。

レズニックとホセイニの言い分の方には説得力があると思う。AIを組み込んだ検索エンジンで調べものをしたことまで書かせるのは、確かに意味がない。ささいな開示が25個並べば、肝心の1個が埋もれる、という指摘ももっともである。

それでも白楽は、「開示不要」の区分を広く取ることには賛成できない。この点で、レズニックらの提案は白楽の論点と異なる。理由は3つある。

  • 第1に、「実質的かどうか」を判断するのは、AIを使った著者本人である。不正をしようとする者ほど、「これは文章の手直しにすぎない」と言うだろう。
  • 第2に、線引き自体がまだ揺れている。レズニックらの論文でさえ、本文では文法の校正を「開示しなくてよい」と書き、表では「開示は任意」に分類している。提案者自身が迷う線引きを、一般の研究者が正しく運用できるだろうか？
  • 第3に、研究公正局が言うように、開示は研究不正の申立てから研究者を守る。開示を省けば、その防御を自ら手放すことになる。

前稿で白楽は、生成AIを「どのツールで、何に、どう使ったか」を、実験ノートと同じ感覚で記録しておくべきだ、と書いた。

白楽の立場は、「すべて記録する。実質的な使用は必ず開示する。迷ったら開示する」である。論文に何を書くかは投稿先の規定に従えばよいが、記録は全部残しておく。後で疑われた時、記録がなければ身の潔白を示せない。

一方で、レズニックらの「任意の開示は査読者に見せない」という提案には、一理あると思う。AIで英文を直したと正直に書いた非英語圏の研究者が、そのせいで低く評価されるなら、正直者が損をする。査読者には見せる開示については検討すべきである。

《２》学術誌ごとに規則がばらばらで、研究者の負担になっている

レズニックらの論文で最も説得力があったのは、既存の方針の矛盾の指摘である。

シュプリンガー社は「AIによる校正は申告不要」、テイラー＆フランシス社は「いかなる使用も明記」。国際医誌編委（ICMJE）は「文章補助は謝辞に」、レズニックらは「謝辞は勧めない」。国際医誌編委（ICMJE）は「解析は方法の節に」、世界医編集協（WAME）は「要旨と方法の両方に」――。有力学術誌の間でも、開示の場所は方法の節、謝辞、宣言の節とばらばらである（詳しくは「卓見・浅見33」で扱う）。

開示すべきかどうかだけでなく、どこに書くかまで、正反対の指示が並んでいる。

大手出版社100社と上位学術誌100誌を調べた研究では、生成AIの指針を持つ出版社は24%にすぎず、開示の場所も方法の節、謝辞、カバーレター、新設の節とばらばらだった。親会社の出版社と方針が食い違う学術誌まであった（Ganjavi C ほか. “Publishers’ and journals’ instructions to authors on use of generative artificial intelligence in academic and scientific publishing: bibliometric analysis.” BMJ 2024;384:e077192）。

不採択になった論文を別の学術誌に投稿し直すたびに、開示文を書き直さなければならない。これでは、まじめな研究者ほど損をする。

しかも国際医誌編委（ICMJE）は2026年1月の改訂で、AI使用を開示しないことは、状況によっては不正行為と見なされうる、と書き加えた。規則がばらばらなまま、違反の責任だけが重くなっている。

出版社の業界団体である国際科学技術医学出版社協会（STM）は2025年9月、論文作成でのAIの使い方を9種類に分ける共通の分類を示した（NISO「STM Releases Recommendations for Classification of AI Use in Manuscript Preparation」）。出版社と編集者団体は、これを足がかりに、開示の書式を統一すべきである。

それまでの間、研究者への白楽の助言は単純である。迷ったら、最も厳しい規則、つまり国際医誌編委（ICMJE）と世界医編集協（WAME）の規則に合わせて書け。開示しすぎて罰せられることはないが、開示しなさすぎれば不正を疑われる。

《３》日本の助成機関・学術誌の対応は遅れている

米国では、NIHが2025年7月に、AIで実質的に作られた研究費申請書を独自の発想と見なさないと通知した。研究公正局も2026年8月に生成AIのガイダンスを出した。助成機関と研究不正の監督機関が、それぞれ動いている。

欧州では、欧州委員会が研究者・大学・助成機関を対象とする「研究における生成AIの責任ある使用に関する生きた指針」を2024年に作り、2026年5月に第3版まで改訂した（ERA Portal Austria、2026年5月11日）。

日本はどうか。

文部科学省は2023年に、大学・高専向けの事務連絡で、生成AIの出力をそのまま使うことの不適切さや、使用箇所の明記などの留意点を示した（文部科学省「大学・高専における生成AIの教学面の取扱いについて」（2023年7月））。しかし、これは教学面の通知である。

白楽が見た限り、文部科学省は、欧州委員会の「生きた指針」のような研究者向けの指針を示していない。

日本学術振興会などの助成機関が、研究費申請書や研究成果の論文での生成AIの使用と開示について、NIHのような明確な規則を示した例も見当たらない。

ただ、大学ごとの方針は少し出てきた。たとえば和歌山県立医科大学は2026年7月に方針を定めたが、論文については、投稿先の学術誌や学会の方針に従い、必ず確認せよ、としている（和歌山県立医科大学「本学における生成ＡＩの適切な利用に関する方針の策定について」（2026年7月10日））。大学の方針でありながら、論文については、結局、判断を学術誌に丸投げしている。

日本語の学術誌や学会誌のうち、国際医誌編委（ICMJE）並みの具体的な開示規定を持つものは少ない。

2025年7月には、AIの査読に高評価を出させる隠し指示を埋め込んだ論文がプレプリントサーバーで見つかり、筆頭著者の所属機関の中に早稲田大学が含まれていた（AI Incident Database「『肯定的なレビューのみ』：研究者は論文にAIのプロンプトを隠す」（日経アジア記事の翻訳））。生成AIをめぐる問題は、日本の研究者にとっても、すでに他人事ではない。

研究公正局が言うように、助成機関や学術誌の方針は、研究コミュニティで「受け入れられている慣行」を形作る。方針がなければ、何が慣行からの逸脱かも判断できない。

文部科学省、日本学術振興会、科学技術振興機構、そして学会の連合体などが、研究費申請書と論文での生成AIの使用・開示について、共通の規則を示すべき時期に来ていると白楽は思う。