経営学主要ジャーナルにおける生成AIの利用規定：著者編（2026年8月時点）

2026年8月19日 15:48

本記事を執筆している2026年8月、Anthropicがテキストにも透かし（Watermark）を入れると発表しました。Xではこれをどう回避するか、あるいは、そもそも透かしがあるだけでネガティブな評価になるのではないか、といったコメントがTLを賑わしています。

では本当に、AIを使うだけで研究は不当な評価を受けるのか。現時点での主要出版元のスタンスをまとめてみました。言うまでもないことですが、今後情報が刻々と変化すると思いますし、最終的には投稿先ジャーナル各誌の最新情報をよくご確認ください（各出版元のガイドラインもそれを求めています）。対象は、経営学のいわゆるTier 1誌（UTD24収載誌）の出版元・学会を中心に、経営学者が比較的よくお世話になる APA と Taylor & Francis を加えたものです。なお網羅ではなく、会計系（American Accounting Association）やMIS Quarterlyなど、調べきれていない出版元もあります。何か意図があるわけではなく、たんに紙幅と時間の都合です。

著者に対するスタンス

著者としての生成AI利用は、おおむね利用を認める方向性が大勢を占める印象です。謝辞に明記せよとか、この範囲なら使ってよいとか、ちゃんと結果を確認せよとか、そういう感じですね。ここではこれらの制限を便宜上、一般的義務と呼びます（何度も繰り返すのは冗長なので）。ガイドラインの書き方としては、大まかには個別の作業を取り上げて議論するものと、包括的にまとめるものに大別できそうです。とはいえ、前者も細かいことを全部上げきれるわけでもないので、書いていないから明示的に禁止というわけでもなく、包括的な意味合いはどのジャーナルにも共通している印象です。

具体的な作業を挙げて見解を示すもの

以下の表では、乱暴ではありますが、個別の作業を取り上げているものを一覧にしてみました。当然各ガイドラインごとに書き方が違うので、近そうなものを分類してみたという感じです。一般的な責任・検証・開示義務のもとで利用を認めている場合を○、ある作業の中でも許可と禁止がわかれるものや一般義務を超える条件がある場合を△、言及がない場合を—としています。もちろん禁止事項はありますが、「一切禁止」というよりは条件付きで禁止のような記述が多いため×は置いていません。

すでに述べた通り、—は単に書いていないというだけなので、一般義務のもとで許容される可能性が高いとみても良いかなと思いますが、投稿時にはエディターに確認するのがよさそう。また「厳格な修正を伴わない生成は不可」のような禁止規定もありますが、検証を条件とする言い回しは一般的な検証義務の裏返しとして○に含めています。正直なところ厳格に分けきることに限界を感じたので、えいやっと出しています。お金も取ってないnoteですし許して…。

Academy of Management（AOM）

AOMは「著者は研究にAIツールを利用してよい。ただしAIは、研究過程のいかなる段階においても、人間の判断や説明責任を代替することはできない」と宣言しています。研究過程をConceptualization、Research Design、Data Preparation and Analysis、Presentation of Results、Writing and Editingの5段階に分け、各段階でAIを使ったかどうかを申告させたうえで、使った場合には出力を慎重に確認・検証し、それを研究者が受け入れることを求めています。開示方法としては、カバーレターと謝辞に使用した言語モデルと目的を明記すること。加えて、AI利用をシカゴスタイルで引用し、コンテンツ生成に使ったソースのリストを提出するよう求めています。なお、表では各項目を分解的に解釈できる物を分けて掲載しています。例えば、文献レビューやアイデア生成はConceptualizationに含まれています。

シカゴスタイル引用でのAIに関する記述はこちらにありました。
https://www.chicagomanualofstyle.org/qanda/data/faq/topics/Documentation/faq0422.html

Academy of Management Journal（AMJ）では、草稿を作る、先行研究を要約する、アイデアを整理するといった補助は認めつつ、理論的議論、問いの設定、結果の解釈、理論と実践への含意の記述は研究者自身が担うべきだとしています（Roberson, 2026）。開示の機会も具体的に示されており、カバーレター、投稿チェックリスト、謝辞の3箇所に加え、AIがデータ収集や分析に関わった場合はMethodsや補足資料での詳述が推奨されています。作業的な部分の効率化は良いが、知的生産に関わるような点は研究者がやるべきという姿勢が一段具体化されているように見えます。

Elsevier

Elsevierは著者向け方針を「責任をもって使われるなら、研究者が効率的に働き、重要な洞察をすばやく得て、より良い成果を上げることを助けるAIツールの可能性を認める」としています。研究設計、プログラムコードの開発、データ分析といった正式な研究方法へのAI利用も「妨げない[1]」と明言し、方法として使った場合は研究手法の節にて再現可能な形で記述するよう求めています。複雑な文献の統合やアイデア生成の支援、執筆過程の支援も認めますが、「あなた自身の科学的判断、分析、解釈、知的貢献を代替してはならない」と研究者自身の判断を重視しています。自分で書いたテキストの翻訳については「正確性、完全性、潜在的なバイアスの観点から翻訳を慎重に確認しなければならない。出力は、両方の言語と科学的内容を十分に理解する人が確認すべきである」とされています。これは研究者自身が言語に堪能であれば自分でチェックするという一般義務的な範囲に収まりますが、それなりの割合で、言語的に不安があるからこそAI翻訳をしたいというケースがあるでしょう。その場合は第三者のチェックを要するとも言えるので△としました。AI利用の開示は、参考文献の直前に置く独立した申告セクションで行います。「Declaration of generative AI and AI-assisted technologies in the manuscript preparation process」といった見出しを付け、AI利用に関する情報を開示することを求めています。これは発行時、論文にそのまま掲載されるようです。

SAGE（とAMA)

SAGEは「LLMや生成AIが、研究とその普及を加速する機会をもたらすことを認める。この機会は変革をもたらしうるものだが、人間の創造的で批判的な思考を再現することはできない」という姿勢です。AIの利用はassistive（開示不要）、generative（開示必要）、prohibitive（禁止）の三つに区分しています。開示不要なものとしては言語的改善や、自分の作業の改善提案を出させるものなどで、開示を求める項目としては文献レビューや関連情報の整理、資料の翻訳、AIが作成したコードやソフトウェアの利用、データの可視化、説明図やインフォグラフィックの作成、コードの改善やエラーチェック、参考文献の整理の7項目です。一方、一連のプロンプトを用いてデータを生成すること、質的分析において経験やテーマを直接的に分析すること、投稿原稿そのものの生成は禁止されています。全体的に「使うことは許可しているが、丸投げは許さない」といった感じです。もちろんこれはどのジャーナルも同じでしょうが、SAGEはこの点をかなり明確に書き分けているという感じです。そのため、表の中でも△が目立ちます。開示場所としては、methodsまたはacknowledgementsと指定しています。

具体例としては、Administrative Science Quarterly（ASQ）も同様に、プログラミングや分析の効率化、可読性の向上、理論や方法の基礎となる文献の探索などを認める一方、データを渡して「AIが見つけたものに基づいて表を作る」みたいなことは戒めています。また、質的データについては細かいことを言っていて、演繹的に作ったカテゴリーに基づいてテキストデータをコーディングさせるのは良いが、帰納的・アブダクティブに解釈させることは理論化の重要な過程を損なうと指摘しています。レビューにおいても初期的な文献を出されるのはOKだけど、統合的な処理を指せるのはよくないなど、結構細かく書いていますね。

ちなみに、AMAは5誌共通の投稿ガイドラインで、AIが生成したコンテンツを本文中（Methodsなど）で明確に識別し、タイトルページの謝辞で申告すること、AIを著者にしないことを定め、詳細はSAGEのAI規程を参照するよう案内しています。

Taylor & Francis

Taylor & Francisは「生成AIツールが提供する新しい機会を歓迎する。」と期待を示し、アイデアの生成と探索、校正や翻訳を含む言語的改善、LLMで強化した検索エンジンでの対話的なオンライン検索、文献分類、コーディング補助（原文はcoding assistanceとだけあり、プログラムか質的データのコーディングかは特定されていません）、などの利用を「支持する」と表明しています。

禁止なのは「研究者、著者としての中心的責任を置き換えるような使い方」です。その一例として、厳格な修正を伴わないテキストやコードの生成、堅牢な方法によらない合成データでの欠損補完、要旨や補足資料を含め、不正確なあらゆる種類のコンテンツの生成などが挙げられています。コーディング補助が認められていても同じ作業域にこの禁止が重なるため、表では△としています。執筆に関しては、「厳格な修正を伴わない～」という条件を一般義務の裏返しと解釈して○に含めました。とはいえ、他社よりは「ちゃんとやってね」というトーンが強いなと感じます。開示はツール名とバージョン、使い方、理由まで書くことを求め、論文投稿では専用のAI利用開示文を論文内に含めるよう指示しています。

包括的に許可するもの

他の出版社では、作業を列挙する代わりに、一般義務で包括的に利用を認めています。記述中には具体的な作業名も出てきますが、これらは作業ごとの可否を定めるためではなく、開示義務がどこから生じるかを例示し、線引きするために登場するという点で、先ほどの出版社とは異なります。

INFORMS

INFORMSでは、出版倫理規定全体の記述の中で、「著者は原稿の準備に生成AIを利用することが認められる」という一文で包括的に認めています。AIを道具的に捉え、使ってよいかどうかを端的に示しています。そのうえで「著者は、AIが生成した内容を含め、提出した研究の正確性、整合性、独創性に全責任を負う」とし、「生成AIツールのあらゆる利用（草稿の作成、翻訳、要約、データ分析など）は、使用したツールと支援の内容の詳細とともに謝辞で開示しなければならない」と続けます。草稿や翻訳といった作業名は、この開示義務の例示として登場するだけで、作業ごとの可否を定めたものではありません。

Springer Nature

Springer Nature はAIを支援的ツールと位置付けたうえで、「著者と研究コミュニティによる限定的で責任ある利用を支持する。ただし個人は、その研究のすべての内容とオーサーシップに全面的な責任を負い続けなければならない」と明言しています。AIに対する言葉はポジティブなものがつかわれいますが、ここでも人間中心の考え方が強調されており、「AIは人間の専門性を代替するのではなく支援するものであり、常に人間がループの中にいて、もとの著作の編集と事実確認を行うべきだと固く信じている」というのが規程の前提です。開示は「AIツールがテキスト、データ分析、コンテンツの生成を支援した場合は、序論、序文、または謝辞で申告する」一方、「可読性、文法、書式の改善だけに使われる場合、AIの支援による原稿の校正は申告する必要がない。ただし最終版への責任は著者が負い続ける」とされています。

Wiley

Wileyのトーンはやや慎重で、著者は「AIテクノロジーを、自身の専門性と判断の代替としてではなく、執筆過程における追加的な道具としてのみ利用できる」とします。開示は「原稿のいずれかの部分を実質的に編集、展開、翻訳するためにAIテクノロジーを使用した場合は、その利用を透明に記述しなければならない」とする一方で、「綴り、文法、一般的な編集のみに使用したAIツールは、この開示要件に含まれない」ようです。開示は投稿時に行い、提出がなければ査読中や出版後に求められることがあります。また、使用ツールと目的、主要な議論や結論に影響したか、出力をどう確認したかを記録しておくことも求めています。

個別誌として、Strategic Management Journal（SMJ）は「言語編集、文法、明瞭さ、構造、書式、関連文献の特定」への支援を認める一方、「理論の構築、知見の解釈、貢献の特定、研究問いの定式化」を含む「中核的な知的貢献のAIへの外部委託」を許されない利用に挙げます。文献レビュー、質的データのコーディング、テキスト分類などにAIを使う場合には「使用したツールと版を特定し、プロンプト設計と妥当性確認を記述し、適切な場合には評価者間信頼性や構成概念妥当性の確認を報告し、AIツールの特性がもたらす限界を論じる」ことまで方法として報告するよう求めています。開示場所は、カバーレターと、References直前に置く「AI Use Statement」の2箇所です。生成AIを使っていない場合も、投稿時にその旨の確認を求めるとあり、これは結構特徴的な記述だなと思います。また、AIの支援で書いたプログラムコードは再現性のためにappendixで開示としています。統計的なスクリプトならともかく、解析アプリまで作った場合はどうするんでしょうね…。

版元が包括的なぶん、個別誌ではかなり具体的な指摘がされている印象ですね。

American Psychological Association（APA)

APA も全体向け規定の中の一節にAI向けの記述があるだけで、あまり細かい規定はありません。「APAの出版物に向けた原稿の草稿作成に生成AIモデルを使用した場合は、AIの利用を原稿内で開示し、引用しなければならない」とし、「著者は、編集などの特定の目的のためにAIツールを利用できるが、開示しなければならない」と明記しています。開示と引用の具体的な形式は、APA Styleの生成AI引用ガイダンスで指定されています。ただし、これらの規定は文法チェックソフト、引用・文献管理ソフト、剽窃チェックツールなどには及ばないとしていて、一般的に今使われているようなツール群がAI対応しても気にしなくてもよさそうです。なお、翻訳は個別に明記がありません。

Oxford University Press（OUP）

なおOUPは、サイト内にはジャーナル向けの案内項目として AI Principles for Oxford Journals というリンクがあるのですが、現時点では404エラーで読めませんでした。いつかメンテされるかもしれないのでリンクは残しておきます（なぜか書籍に関するガイダンスの中で「ジャーナルに関しては各雑誌見てね」という案内が書かれてはいます）。

一般的義務の他に著者が求められるもの

ここまでの各社の紹介では拾いきれませんでしたが、複数のガイドラインに共通して現れる論点がいくつかあります。

まず、AIを著者として記載できないことは、ほとんどのガイドラインが揃って明記しています。理由もほぼ共通で、著者であることは内容への説明責任や出版への同意を含み、これらは人間にしか担えないからです。

次に利用規約の確認です。Wileyは「AIテクノロジーの利用規約、所有権、データ再利用、学習、オプトアウトなどに関わる条項を確認することで、著者は意図しない権利の移転を防ぐことができる」として権利関係に敏感な姿勢を見せています（あたりまえですが）。Elsevierは、学習への利用権をツール側に渡さないこと、出力の利用に論文の出版を妨げるような制約がないこと（筆者注：規約が出力の商用利用を禁じていたり、出力の権利をツール提供側が保持したりといった事態を想定していると思われます。）、未公表原稿の機密が守られることを利用規約で確認するよう求め、Taylor & Francisも、ツールの規約が知的財産、機密性、セキュリティの保護を備えているかの確認を著者に求めています。この辺りは「どういうAIを使うのか」が関わってきますが、長くなるのでここでは割愛します。

画像・図版には別枠の規程がある場合もあります。Elsevierは説明図、研究・データ画像、グラフィカルアブストラクト・表紙画像の3分類で細かく定めています。研究・データ画像はデータ可視化と一次研究画像に分かれ、研究で直接得ていない観察・実験データを画像として生成・改変することと、グラフィカルアブストラクト[2]への汎用生成AIツールの利用を禁止しています。一方、研究方法として組み込まれたAIによる画像の取得・解釈は、Methodsでの記載を条件に認められています。Springer Natureは生成AI画像を原則不許可とし、SAGEは生成画像を新規の研究画像として提示することを禁止。Taylor & Francisは研究・臨床結果の画像の生成・操作を禁じています（データ可視化や概念図は可）。

参考文献にはかなりの注意が必要です。AOMは引用の正確性検証と原典確認を求め、Elsevierは捏造参照が不採択の理由になりうると明言し、INFORMSは検証不能な参照の提出を故意・過失を問わず非倫理的としています。ハルシネーションの代表格なので、これをやってしまうと一発アウトという感があります。

まとめ

著者による生成AI利用は、多くの出版元で人間による検証と責任、利用の開示を前提として認める方向となっています。細かいことを言い出すとキリがないので順当な結果と言えそうですが、こうとしか言えないという感じもします。それでも最低限守りたいところが、人間が知的に判断し、貢献し、責任を負うということなのでしょう。機械的に「AIの出力を確認しました」では認められないという姿勢がうかがえます。

今回は基本的にジャーナル側の議論を参照していますが、方法論側からも、AI利用をどう報告するかという議論が始まっています。Holst et al.（2025）はAIを使ったシステマチックレビューで参照すべき14項目のチェックリストを提案しています。一方で再帰的な質的研究（reflexive thematic analysisなど）については、32カ国419名の質的研究者が連名で生成AIの利用を拒否する声明を出しています（Jowsey et al., 2025）。実際の投稿においてはジャーナルの規定と合わせて、研究領域における方法論的議論との整合性も重要になってくるでしょう。

さて、著者向けの話だけでも相当長くなってきたので、「じゃあ査読については？」という点は次回に譲りたいと思います（反響があれば）。

参考文献
Holst, D., Moenck, K., Koch, J., Schmedemann, O., & Schüppstuhl, T. (2025). Transparent Reporting of AI in Systematic Literature Reviews: Development of the PRISMA-trAIce Checklist. JMIR AI, 4, e80247. https://doi.org/10.2196/80247

Jowsey, T., Braun, V., Clarke, V., Lupton, D., & Fine, M. (2025). We reject the use of generative artificial intelligence for reflexive qualitative research. Qualitative Inquiry. Advance online publication. https://doi.org/10.1177/10778004251401851

Roberson, Q. M. (2026). Artificial Intelligence and Responsible Research at AMJ. Academy of Management Journal, 69(2), 207–211. https://doi.org/10.5465/amj.2026.4002

この点はちょっと私の理解が正確かわかりませんが、分析においては方法論として単に手法を明記せよという話で、AIを使おうが使うまいが書くべきもの、という印象です。これはFAQにおいて、「分析においてはこの規定の適用外」と書いていて、その上で「利用を妨げない」と書いてあるからです。これに対して本規約は出版時のアレコレ（著者としての責任や権利関係）を明らかにせよ、という感じです。↩︎
論文の内容を1枚にまとめた紹介用の図↩︎