5月16-17日に日本金融学会2026年度春季大会が朱鷺メッセ新潟コンベンションセンターで開催された。筆者は2日目のランチセッションで講演を行う機会を頂戴した。「生成AIによる研究活動のリストラクチャリング：デモによる紹介」と題した講演を学会員の方々に聴講頂いたほか、スライド資料の共有リクエストも頂戴した。

本稿では、講演内容の構成と中身をごく簡単に紹介し、スライド資料を提供する。

講演の前半は、本シリーズその１と２で紹介したアプリケーションサービスの活用事例である。筆者が自分のリサーチでどのように活用しているかを、デモを踏まえながら紹介した。後半は、AIエージェントやSkillsなど最新技術を研究活動に応用した事例である（AI分野のイノベーションは高速ゆえ陳腐化も速く、最新と言えるのは高々四半期程度である）。本シリーズのその２までで扱っていない新規トピックは以下の４つである。

• VS code + GitHub Copilot/Claude Code/Codexによる計量モデルの自動実装
• Obsidian + Claude Codeによる研究テーマ別専門wiki作成と更新
• Claude Code CLIでAIエージェントを活用し、実証分析の再現性検証を完全自動化
• Claude Code + 公開Skillsによるジャーナル寄稿前のAI査読

上記事例の詳細については今後のシリーズで解説していく。当研究所の難波レポートで紹介された「AIによる人的資本のポータブル化」が研究分野においても進展していることが判る。

なお、様々なAIアプリケーションサービスや技術、用例を紹介しているが、特定サービスを推奨するものではなく、また、利用にかかわる如何なる責任も一切負わない点を断っておく。とくに、AIエージェント系のサービスは使用するPCのファイル構造を書き換えるほか、読み取りや情報の外部送信も行うものであるため、情報セキュリティ等の観点から十分な配慮が必要である。スライド資料でも注意すべきポイントの一部を解説している。