グラフィカルアブストラクトに関する考察

（このページでは、画像生成AIを活用したグラフィカルアブストラクトの実践と、その周辺にある技術的・構造的な考察をまとめています。検討チームによる考察であり，山梨大学としての公式コメントではないことをご了承くださるようお願いいたします。）

グラフィカルアブストラクト（以下 GA）は、研究成果を視覚的に伝える手法として注目されており、論文の要点を一枚の画像に凝縮することで、読者の理解や印象を深める役割を果たします。

近年、論文の可読性や情報伝達の効率化が求められる中で、GAは研究の要点を視覚的に伝える手段として活用が進んでいます。
テキストだけでは伝えにくい要点を図解によって直感的に示すことで、読者の理解を助けると同時に、SNSや学術誌のWebサイトなどでの拡散性を高め、研究の認知度向上にも寄与します。
このようにGAは、単なる補足資料にとどまらず、研究成果の可視化と普及を促進するための重要な要素として、多くの分野でその活用が広がりつつあります。

しかし、画像生成AIを用いてGAを作成する過程では、プロンプトの言語や構造、AIの判断基準、安全フィルターの影響など、様々な要素が結果に影響を与えることが分かってきました。
こうした要素は、GAのような専門的な活用に限らず、日常的に画像生成AIを使う場面でも、結果に違いを生む可能性があり、その意味でもプロンプトの工夫やAIの特性への理解は、よりよいアウトプットを得るためのカギとなります。

ここでは、実際の生成事例をもとに、以下のようなテーマについて検証と考察を行っています。

GAという専門的な文脈を足掛かりに、画像生成AIとの協働における実践的な知見を広く共有することを目的としています。研究用途に限らず、教育・ビジネス・日常的な活用にも応用可能な視点を含め、AIとの対話的な創造プロセスを探っていきます。