読者が最初に接するのは研究全体ではなく、一本の論文や短い研究紹介であることが多くなるなか、研究者プロフィールの重要性も増しています。

AI時代の学術コミュニケーションを考えるにあたり、出版社の役割がどこまで他にものに代替できるかについて考えてみました。

読者が変わるとき、書かれるものの形式はどうなるのか。本稿では、AIの進展を「論文を速く書ける・速くさばける」という効率の話としてではなく、学術コミュニケーションの構造の変化として考えてみます。

JOSS2026の見所（個人的な注目セッション）についてご紹介しています。

AI翻訳や文章生成技術が急速に進歩しており、高精度な翻訳が短時間でできる時代に、そもそも英語論文を書く必要はあるのでしょうか。本記事では英語論文の役割について解説しています。

2026年、MDPIは学術出版社として30周年を迎えます。これを記念し、CEOのStefan Tochevに、25周年から30周年までの歩み、オープンアクセス出版の変化、そして今後の展望について話を聞きました。

VR医療研究の第一人者である杉本真樹先生に、特集号企画の狙いをはじめ、これまでの研究の歩み、現在の潮流、そして未来への展望について伺いました。

AI for Scienceの時代に、研究データ管理がなぜこれまで以上に重要になるのかを整理します。

本記事では、AI for Scienceの進展によって研究環境がどう変わりつつあるのかを踏まえながら、大学図書館に期待される役割と、図書館員に求められる専門性について考えます。

「 AI for Science 」という言葉を耳にする機会が増えてきました。ここでいうAI for Scienceは、既存の研究にAIを後から便利ツールとして付け足すというより、 仮説構築から実験・解析、次の条件決定に至るサイクルを、AI活用を前提に組み直していく動き として理解するのが実態に近いです。 本稿は、文部科学省「 AI for Science の推進に向けた基本的な戦略方針の方向性について 」（科学技術・学術審議会 情報委員会 配付資料）を踏まえ、特に理工医系の研究者のみなさまが実務として押さえるべきポイント（計算資源・データ設計・検証設計）を、資料の示す方向性に沿って整理するものです。 理工医系では、実験・観測・シミュレーションから得られるデータ量が増え続けています。そのなかで問われるのは、単に「AIを使うかどうか」ではなく、AIが回る形で研究プロセスを設計できているかです。文科省の検討でも、モデルそのものだけでなく、計算資源（コンピュート）やデータ基盤、データを生み出す装置や自動化、そして人材や体制を一体で整える方向性が示されて