研究開発や卒業論文の執筆現場でも、従来の作業手順は完全に過去のものとなった。東京大学をはじめとする国内トップ校の研究室では、膨大な海外論文のレビューや文献調査の自動化が定着。海外の先進事例であるスタンフォード大学の研究データを分析し、瞬時に自身の研究領域に応用する動きも珍しくない。
ソフトウェア開発やデータ解析の領域では、GitHub Copilotなどのコード補完ツールが標準インフラと化している。学生たちは自作のコードや分析モデルをGitHub上で共有し、世界中のエンジニアや同世代の技術者とオープンにフィードバックを交わす。かつて数ヶ月を要したデータ処理やプロトタイプ開発がわずか数日で完了する時代において、研究の質を左右するのは「作業の手早さ」ではなく「いかに本質的な問いを立てられるか」へと移行した。
