研究機関では，実験ノートは論文や特許出願の際の重要な証拠であり，同時に研究室内で長年にわたり蓄積された貴重な研究資産である．実験ノートを安全かつ厳密に管理することは研究者にとって重要な課題だが，伝統的な紙のノートは嵩張るうえ，「芸術的な」文字の解読に時間がかかるという問題がある．近年の研究室DX化（Lab-DX）の風潮から，OneNoteやEvernoteなどのメモアプリを利用する研究室も増えたが，これらは研究専用のツールではなく，引き継ぎや証拠能力の面で不安が残る．一方，市販の電子実験ノート（electronic lab notebook：ELN）は，データ維持のランニングコストが大きすぎる問題がある．

このように，研究室内の実験ノートの保存と共有の方法に課題を感じていたわれわれは，無料のELNであるeLabFTWとOpenAI社の言語生成AIであるGPTを組み合わせ，研究を強力にサポートするELNシステムを構築したので，今回その事例を紹介する．このシステムは，実験ノートに必要な証拠能力に加えて，実験ノートの要約・共有機能や得られたデータから仮説生成を行う機能を追加でき，実験の現場から管理者まで業務を短縮できる有用なツールである．

まずeLabFTWについて紹介する．これはブラウザからアクセスして利用するオープンソースソフトウェアであり，必要なものはLinux PC 1台だけと，ローコストに始めることができる．Qiitaなどでインストール方法が解説されており，これを参照することで導入障壁は低いと思われる．eLabFTWは無料であるにもかかわらず，実験ノートとして有償のELNと遜色ないばかりか，eLabFTWの方が優秀な側面もある．例えば，タグ付けができるため実験テーマごとに実験ノートを検索することが可能である．また，一度書かれた実験ノートが編集された場合，「いつ」「誰が」「どのように」編集したかを調べることが容易で，ノートへのタイムスタンプ付与やブロックチェーン生成により，ノートの改竄防止機能も優れている．さらに，eLabFTWは独自に機能を追加実装することも認められており，応用的な使い方を各自で自由に設定できるのも魅力だ．

次に，eLabFTWと生成AIを連携させてラボ内の情報伝達を円滑にした事例を紹介する．eLabFTWへ追加実装する形で，Pythonを用いてeLabFTW内の実験ノートの内容を取得し，GPTを利用して要約させ，要約文と実験ノートのリンクをTeamsやSlackなどにポストするというものである．これにより，誰かが実験ノートを記載したら，その要約と実験ノートへのURLがメンバーへ自動的に共有される．チーム内外で行われた実験を迅速に把握でき，生データへすぐにアクセスできる点から，現場のみならず管理職にも有用な機能となった．実際に自身の所属部門でこのシステムを公開したところ，口コミが拡散され，他部門からも市販ELNの検討をやめて本システムを採用するという声をいただいている．現在は次の段階として，GPTに日々の実験ノートの内容を学習させ，過去の実験データの検索や，得られたデータからの仮説生成も行っている．

最後に，われわれは生化学系の研究者であり，本業の片手間にこのシステムを立ち上げた．特に村西は，2023年の5月に初めてプログラミングに触れた初学者である．それでも，エラーやソースコードの解析をChatGPTに教えてもらいながら，このシステムを構築できた．読者の皆様も，もしプログラミング初心者であっても，近年の生成AIを味方に，Lab-DXに挑戦してみてほしい．また，eLabFTWとGPTを活用したLab-DXに関心を寄せていただける場合は，お気軽にご連絡いただきたい．

村西和佳，野場考策（コニカミノルタ株式会社技術開発本部 デバイス技術開発センター）

※実験医学2024年5月号より転載