Mayank Kejriwal - GRAIL最高経営責任者（CEO）兼共同創業者
ビジネスリーダーがAI（人工知能）について語るとき、話題は通常、カスタマーサービス、ソフトウェア開発、マーケティングから始まる。しかし、最も見過ごされている大きな機会の1つは研究管理部門だと私は考えている。提案書作成、コンプライアンス、契約、報告、知識管理、そして実際の研究活動を取り巻く協働といった業務層のことだ。これは高等教育機関だけでなく、製薬、防衛、バイオテクノロジー、エネルギー、そして外部資金によるR&D（研究開発）の管理を任された組織すべてに当てはまる。
研究管理部門が重要なのは、その規模が膨大だからだ。米国科学財団（NSF）によると、2023年の米国の研究開発費総額は9370億ドルに達し、堅調な年間成長を示している。この研究活動のかなりの部分は、研究を適切に実施するだけでなく、資金獲得競争、文書化、ガバナンス、そしてスポンサーへの管理責任の証明を行わなければならない機関に依存している。つまり、研究資金が増えるほど、管理上の複雑性も増すのだ。
この複雑性は、研究事業の基盤システムとなりつつある。10年前でさえ、米会計検査院（GAO）の報告書は、大学と利害関係者グループが連邦政府の研究要件に関連する管理業務負担とコストの増大を指摘し続けていることを明らかにした。その後のIBM政府ビジネスセンターの報告書では、研究者が研究時間の44%を管理業務に費やしており、その多くが連邦政府の義務に関連していると指摘している。研究パフォーマンスに責任を持つリーダーにとって、この数字は点滅する警告灯であるべきだ。
コスト構造も同様の状況を物語っている。最近の米議会調査局の概要は、連邦政府資金による研究には直接費用と、研究管理、コンプライアンス、共有インフラなどの間接費用の両方が含まれることを説明している。そして2026年、米国大学協会（AAU）は、大学が2023会計年度に68億ドルの間接費用の回収不足を計上したと報告した。これには長年の連邦政府上限を超える管理コストは含まれていない。これは、表面上の助成金額が健全に見えても、各セクターの研究リーダーが圧迫感を感じる理由を説明している。
ここでAIは単なる生産性ツール以上のものとなる。適切に使用すれば、研究管理部門を官僚的なボトルネックではなく戦略的機能として再構築する助けとなる。
AIは、チームが過去の提案書を発掘し、スポンサーの要件をマッピングし、規制を要約し、初稿を作成し、関連する内部専門知識を結びつけ、報告資料を準備し、受信トレイや散在するファイルに埋もれがちな組織的知識を保存することを支援できる。スピード、正確性、トレーサビリティが重要な環境において、これらは小さな成果ではない。勝率、サイクルタイム、そして高度な訓練を受けた人材が科学そのものに注ぐことができる注意力を変えることができる。
ビジネスケースも強化されている。マッキンゼーは、生成AIがユースケース全体で年間2兆6000億ドルから4兆4000億ドルを追加する可能性があり、その価値の約75%が顧客対応、マーケティングと販売、ソフトウェアエンジニアリング、R&Dに集中すると推定している。研究管理はこれらの機能のいくつかの交差点に位置している。知識労働であり、文書集約的で、プロセス集約的で、締め切り主導型であるため、AI拡張に特に適している。
しかし、リーダーはこれを単純な自動化として扱う誘惑に抵抗すべきだ。真の機会は組織の再設計にある。今後数年間の最良の研究管理部門は、組織的記憶へのより迅速なアクセス、より強力なコンプライアンスサポート、研究、財務、法務、パートナーシップ、業務全体でのより良い調整を可能にするワークフローを再設計する部門となるだろう。これは特に、研究プログラムが大規模で、規制され、設計上協働的である防衛や製薬などのセクターで重要だ。
私はまた、研究チーム自身からの期待の変化も見ている。科学者、提案マネージャー、研究管理者は、営業、エンジニアリング、財務チームがすでに受けているのと同じ品質のデジタルサポートをますます期待している。彼らは、文脈を理解し、適切な情報を取得し、セキュリティやガバナンスを損なうことなく反復作業を削減するシステムを求めている。
ビジネスリーダーへの私の結論はシンプルだ。組織が研究資金に依存しているなら、研究管理部門は競争上の資産である。AIはリーダーに、より多くの提案、より良い管理責任、資金提供された業務の全ライフサイクルにわたるより迅速な学習をサポートするようにその資産を再設計する機会を与える。最初に動く機関は、委託された研究資金を獲得し、管理し、その影響を倍増させるためのより良い立場に立つだろう。
