第1章：AIは指導教員を超えるか

従来、大学院や博士課程に進学する主な理由の一つは、指導教員から専門的な指導を受けることにあった。文献の読み方、研究の進め方、論文の書き方、統計手法の選択など、研究遂行に必要な方法論は、師弟関係の中で伝承されてきた。

しかし、現在のAIはこれらの機能の多くを代替可能である。その優位性を以下に整理する。

特に理論系の研究、すなわち数学、哲学、理論物理、コンピュータサイエンスの理論分野などでは、高価な実験設備を必要としないため、個人が大学院レベルの研究を行う障壁は大幅に低下したと言える。

第2章：制度化された研究の功罪

大学や研究機関は、本来「知ることそれ自体のための知」を追求する営みを支援するために作られた。しかし皮肉なことに、制度化によって失われるものも少なくない。

これらの制約は、「知りたい」という純粋な欲求とは本質的に相容れない。研究者は往々にして、内発的動機よりも外的評価システムに適応することを優先せざるを得ない。

一方で、制度には依然として代替困難な機能も存在する。

ただし、arXiv、OSF、Zenodoなどのプレプリントサーバーや、オープンアクセスジャーナルの台頭は、制度的障壁を迂回する選択肢を提供しつつある。研究能力と制度的アクセス権が分離し始めている現状は、学術システム自体の再設計を迫っているとも言える。

第3章：純粋な知的探求の価値

アリストテレスは「知ることそれ自体のための知」（theoria）を人間の最高の活動と呼んだ。外的報酬や承認とは無関係に、理解することそのものに内在する喜びがある。この観点から、研究活動を再定義することができる。

歴史的にも、機関に属さない独立研究者が重要な発見をした例は存在する。インドの数学者ラマヌジャンは、正規の数学教育をほとんど受けずに独学で驚異的な数学的成果を残した。マイケル・ファラデーも正規の学校教育を受けずに電磁気学の基礎を築いた。

AIの登場により、このような独立研究の可能性は飛躍的に拡大した。方向性を示唆し、盲点を指摘し、膨大な知識へのアクセスを提供するAIがあれば、個人の能力を最大化することが可能である。

教育の仕組みは今後、根本から変わると予想される。知識伝達型の教師の役割は大幅に縮小し、残るのは実技指導、人間関係の調整、制度的な門番機能に限定されるかもしれない。この変化が良いことか悪いことかは別として、不可逆的な流れであることは確かである。

重要なのは、この変化を悲観するのではなく、純粋な知的探求の機会が拡大したと捉えることではないだろうか。制度や承認から解放された「知ることの喜び」を、より多くの人が享受できる時代が到来しつつある。