AIというと、ChatGPTのような対話型サービスを思い浮かべる人が多いかもしれません。
実際、私たちが日常で触れるAIの多くは、文章作成や要約、相談相手のような使い方が中心です。

しかし、MROラジオ「ラジオでAI～miraiダネ～」では、AIの活躍の場がチャットの外にも広がっていることが紹介されていました。
創薬や化学の研究分野、さらには魚の養殖の現場まで、AIはすでに実務的な役割を担い始めています。

今回は2026年5月の放送内容をもとに、AIが研究や生産の現場でどのように使われているのか、そして人とどう役割分担していくのかを整理します。

AI活用はチャットだけでなく、研究や現場の実務にも広がり始めています

生成AIやチャットだけではない、AI活用の広がり

5月の放送で印象的だったのは、AIの話題が文章生成や会話だけにとどまっていなかったことです。
5月8日放送では、化学・創薬分野でのAI活用が取り上げられ、5月15日放送では魚の養殖の現場でのAI利用が紹介されました。

こうした事例に共通しているのは、AIが人の代わりにすべてをやるというより、人が見つけにくかった候補や傾向を見つける役割を担っていることです。

AIは、膨大なデータを比較したり、傾向を見つけたり、候補を絞り込んだりするのが得意です。
その強みが、研究や現場の仕事の中で少しずつ生かされ始めています。
AI活用は、「チャットで便利」から「現場で支える」へと広がっている。5月の放送からは、そんな流れが見えてきました。

創薬・化学分野でAIは何をしているのか

5月8日の放送では、化学や創薬の分野でAIがどのように使われているのかが紹介されました。
その中で触れられていた代表例のひとつが、たんぱく質の立体構造を予測するAI「AlphaFold 2」です。

ここで大事なのは、AIが化学実験そのものをすべて自動で行うわけではない、という点です。放送では、AIが力を発揮しているのは主に、

• どういう構造になりそうか
• どの候補が有望か
• 実験前に何を優先して見るべきか

といった、候補を絞り込む部分だと説明されていました。

これによって、従来は膨大な回数の試行錯誤が必要だった候補選定の効率化が期待できます。候補を早い段階で絞り込めれば、研究や開発にかかる時間を短くできる可能性があります。
放送では、この考え方は創薬だけでなく、

• 金属
• 繊維
• 補助食品

などにも広がる可能性があると語られていました。
いずれも、過去のデータをもとに「どれがよりよい候補か」を探すことが重要になる分野です。

一方で、現時点ではAIがすべての工程を担っているわけではないとも話されていました。
毒性や効果の予測は進んでいても、実用段階ではまだ人の確認や実験が多く必要です。

つまり、AIは研究者を置き換える存在というより、研究を前に進める補助役として活躍しているといえそうです。

創薬や化学の分野では、AIは実験そのものよりも「候補を絞る」場面で力を発揮

魚の養殖の現場でAIはどう役立っているのか

5月15日の放送では、ノドグロの完全養殖の話題を入口に、魚の養殖の現場でのAI活用が紹介されました。

そもそも魚の養殖は、「分からないこと」が多い分野です。

魚は水中で行動し、生態も見えにくく、種類によって条件も大きく異なります。
人の経験だけでは把握しきれないことが多く、同じように管理しているつもりでも、結果が安定しないこともあるそうです。

そこでAIが活用され始めている代表例が「給餌管理」です。
放送では、魚の状態を見ながら、

• いつ
• どれくらい
• どのように餌を与えるのが適切か

といった判断を支えるためにAIが使われていると紹介されていました。
これまで人の勘や経験に頼っていた部分を、AIが補う形です。

特に、温度や状態の変化など、人間には見えにくい条件の違いを踏まえて判断する場面では、AIの強みが生きやすいのかもしれません。

さらに放送では、AIが魚を育てるだけでなく、育った魚の品質を判定する活用にも触れられていました。たとえばマグロについて、

• おいしいかどうか
• どの部分が高品質か

といった点をAIで見極める事例です。

ここでもAIは、これまで見えにくかった基準を可視化し、人の判断を支える役割を果たしています。

魚の養殖の現場では、給餌管理や品質判定などでAIの活用が広がりつつある

AI時代に問われるのは、「AIをどう使うか」

5月22日の放送では、巨大テック企業が大規模言語モデルの開発を主導している一方で、AIの価値は「AIそのものを作ること」だけではない、という話もありました。
大きなモデルそのものを開発するには、莫大な資金や計算資源が必要です。そのため、そこに真正面から参入するのは簡単ではありません。

一方で、AIをどう活用するか、どう現場に実装するかという部分への参入には、まだ大きな余地があると語られていました。これは、今回の創薬や魚の養殖の話ともつながります。
実際、現場で必要とされているのは、AIがすべてを自動で決める仕組みというより、

• 人が経験を持ち
• AIが候補や傾向を示し
• 人が確認して活用する

という形です。

AIが得意なのは、データを見比べること、候補を絞ること、傾向を見つけること。
一方で、人が担うのは、現場理解や検証、最終判断です。

さらに5月29日の放送では、AI活用とルール整備の話題もありました。

活用が広がるほど、「どう使うか」「何を確認するか」「どこまで任せるか」という視点が重要になることも、あわせて感じさせられます。

デジUP！流まとめ｜AIは現場を置き換えるのではなく、支える存在へ

5月の放送内容から見えてくるポイントは、次の3つです。

• AI活用はチャットの外へ広がり、創薬・化学・魚の養殖などの現場にも及んでいる
• AIが得意なのは、候補を絞ることや、見えにくい傾向を見つけること
• ただし、最終確認や実験、判断までを完全に置き換えるわけではない

AIが広がるほど、「人の仕事がなくなるのでは」と見られがちです。ただ、今回の放送から見えてきたのは、AIだけでは現場は回らないということでした。

候補を示すAIと、確かめる人。傾向を見つけるAIと、判断する人。研究でも魚の養殖でも、実際に進んでいるのは、そうした役割分担です。

AIを現場で生かすには、判断の元になる情報を整理し、見返しやすくしておくことも大切

だからこそ、AI時代に大切なのは、AIに任せることそのものではなく、人が判断しやすい状態をどう作るかにあります。 元になる資料や記録、確認用の情報を見返しやすく整えておくことは、その土台になります。

ScanSnapは、紙の情報を整理してデジタル化し、必要な時に確認しやすくすることで、こうした"人とAIが一緒に働く現場づくり"を支えるツールのひとつといえるでしょう。

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関連リンク・参考情報

• MROラジオ「ラジオでAI〜miraiダネ〜」公式サイト
• MROラジオ「ラジオでAI～miraiダネ～」ポッドキャスト
  
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