助成金申請にAIは使える？8つの助成機関の方針と、RFPから下書きまでの8つのプロンプト

助成金申請にAIは使える？

はい。しかも、このページのために調べた8つの助成機関のうち、2026年10月3日時点で申請書にAI検出を使っていると明言しているのはNIHだけです。8機関すべてが、申請書の準備でのAI補助をある程度認めています。分かれているのは2点です。AI利用を申告する必要があるか、そしてAIが着想を出した場合にどうなるかです。申告を求めるのは2機関（UKRIとLloyd's Register Foundation）、NSFとWenner-Gren Foundationは申告を推奨、ARCは求められたときだけ、残る3機関は申告を求めていません。

下の表は各機関のルールを原文どおりにまとめ、審査員側のルールも載せています。審査員側は、後で触れる「貼ってよいか」という問題に関わります。日付は各方針自体の発行日または改訂日です。すべての行を2026年10月3日に各機関のページで確認しました（NIHはgrants.nih.govが自動読み取りを遮断するため、2026年9月24日のInternet Archiveの保存版で確認しています）。

8機関のうち7機関は、自機関の審査員があなたの申請書を公開チャットボットに入力することを禁じています。応募者が下書きに使うツールの機密性を、助成機関がどう評価しているかがよく分かります。民間財団には、明文のルールがないところが大半です。Center for Effective Philanthropyの調査は2025年9月30日に公開されました。それによると、AIを使う非営利団体の61%が資金調達や開発業務にAIを使い、助成金申請も含まれていました（279団体）。それでも、助成機関からAIについて話があったと答えた非営利団体のリーダーは20%に届きませんでした。財団が何も定めていない場合は、申請フォームにAIに関する質問がないか探し、何を開示するか決める前にプログラムオフィサーに尋ねましょう。

NIHの助成金にAIは使える？

限定的な作業ならはい、着想についてはいいえ、です。2025年7月17日に公表されたNIHの通知NOT-OD-25-132は、2025年9月25日の受付日から適用されています。NIHは、「AIが大部分を作成した、またはAIが大部分を作成したセクションを含む」申請書を、応募者の独創的な着想とはみなさないとしています。同じ通知は、NIHが「AI生成コンテンツを検出する最新技術を引き続き使用する」とも述べています。

きっかけは件数でした。NIHは、AIツールのおかげで研究責任者が「1回の申請受付で40件を超える別々の申請」を提出できていたという証拠があると書いています。そのため通知では、新規、更新、再提出、改訂の申請を研究責任者1人あたり暦年で6件までに制限しました。Tの活動コードとR13の会議助成は例外です。助成後にAI利用が見つかった場合、NIHは事案をOffice of Research Integrityに回し、費用の不認定、今後の助成の保留、助成の停止や打ち切りを行うことがあります。NSFも2025年12月8日に同じ方向へ動きました。政策ガイドで、研究不正を、捏造、改ざん、盗用が直接、あるいは「人工知能（AI）ベースのツールを含む」ツールを通じて行われた場合と定義し始めたのです。

R01やR21では、作業を分けましょう。Specific AimsのページとApproachは自分で書きます。モデルに任せるのは、何も生み出さない作業です。公募要領との照合、審査員の視点での批評、ページ数に収めるための削減、一般向けの要約がそれにあたります。NIH自身も「AIの利用は、盗用、捏造された引用、その他の研究不正につながるおそれがある」と警告しています。そのため、モデルが触れた参考文献はすべて、提出前にPubMedで確認し直してください。架空の出典についてのページに、誤った引用がどう見えるかが載っています。

RFPから下書きまで、助成金申請にAIをどう使う？

まず助成機関自身の文書を、次にあなたの事実をモデルに渡し、要件、適合性、構成案、必要性、目標、予算、批評、コンプライアンスの8つの工程を順に回します。助成機関を探すのは別の仕事で、チャットモデルは助成金データベースではありません。米国の連邦資金ならGrants.gov、民間の助成なら財団のディレクトリで探し、RFPを手にここへ戻ってください。60ページもある公募要領なら、PDF要約の方法で、モデルにページを飛ばさせないコツを紹介しています。

プロンプト1、要件マトリクス。RFPまたは公募要領を添付して、こう送ります。「この文書だけをもとに、要件ごとに1行の表を作ってください。セクション名、ページ数または語数の上限、必須の見出し、審査基準とその配点または重み、応募資格のルール、必須の添付書類、書式のルール、締切です。各行の根拠になった箇所を引用してください。文書にないものは『記載なし』と書いてください。」以降のプロンプトはすべてこの表と照合するので、同じチャットで続けてください。

プロンプト2、適合性チェック。「これが要件の表で、こちらが私たちの事実です：[ミッション、活動地域、年間予算、過去の助成、スタッフ、数字つきの成果]。応募資格のルールと助成の優先事項ごとに、『満たす』『一部満たす』『満たさない』のいずれかを付け、根拠にした事実を引用してください。こちらが述べていない能力を前提にしないでください。」応募資格で「満たさない」が出たら、1ページも書かないうちに、ここで申請は終わりです。

プロンプト3、構成案。「助成機関のセクション見出しを一字一句そのまま、同じ順序で使った構成案を作ってください。各セクションには、審査の配点に比例した語数配分をつけ、各見出しの下に、答える審査基準と、そこに入れるべき私たちの事実を挙げてください。本文はまだ書かないでください。」審査員は基準に沿って採点するので、基準から作った構成案は、プロセス全体で最も安上がりに得点を上げる方法です。

プロンプト4、必要性の記述。「以下の統計だけを使い、各統計の後ろに括弧で出典を付けて、必要性の記述を[N]語で書いてください。私が渡していない数字が必要な主張には、数値の代わりに[NEED DATA]と書いてください。」国勢調査、郡の保健データ、学校のデータは、出典付きで自分で貼ります。[NEED DATA]のタグがあるおかげで、でっち上げのパーセンテージがプログラムオフィサーに届かずに済みます。

プロンプト5、目標とロジックモデル。「これらのプログラム活動を、次の形式で3〜5個の成果目標にしてください：[日付]までに、[対象者]の[数]が[測定可能な変化]を達成し、[ツール]で測定する。そのうえで、インプット、活動、アウトプット、1年目の成果、助成終了時の成果を列にした表で、ロジックモデルを作ってください。私が渡した数字だけを使ってください。」

プロンプト6、予算の根拠説明。「この予算の各項目について、助成機関の費目に沿って根拠説明を書いてください：[氏名ではなく、役割と従事率で項目を貼り付け]。各費用で何を購入するのか、プロジェクトになぜ必要かを述べてください。数字は変更も丸めも追加もしないでください。根拠を示しにくい項目があれば、理由をでっち上げずにフラグを立ててください。」終わったら、合計をスプレッドシートと照合してください。モデルの計算は予算そのものではありません。

プロンプト7、審査員の視点での批評。「この助成機関の審査員として、要件の表にある基準と配点を使って評価してください。セクションごとに採点し、最も弱い一文を引用し、どんな根拠があれば点が上がるかを述べてください。何も書き直さないでください。」助成金チームでモデルが役に立つのは、この工程です。着想は自分のものに保たれます。そしてそれこそが、NIHとUKRIが引いている線です。

プロンプト8、コンプライアンスと削減。「この下書きを要件の表と照合してください。不足している要件、助成機関の表現と異なる見出し、各セクションの語数と上限を、すべて挙げてください。そのうえで、数字、名前、引用を1つも削らずに、[セクション]を[N]語に削ってください。」最後の人の手による修正の後に実行し、削った版は受け入れる前に元の文章と読み比べてください。ライティングのワークフローのページに、あらゆるセクションに通じる文体と編集のルールがあります。

助成金を書くとき、AIツールに絶対に貼ってはいけないものは？

自分のものではないもの、共有の同意を得ていないものは貼らないでください。たとえば、審査中の申請書、他人の個人データ、共同研究者の未発表の成果です。上で見た助成機関の方針も、ほぼこの言い方でそう述べています。UKRIの表現が最も明快です。「他者の機微な情報や個人データは、本人の正式な同意なしに生成AIツールへ入力してはならない。」

貼って安全なのは、公開されているRFP、団体が公表している事実、自分で書いた下書きの本文、誰も特定できない集計数字です。そのうえで、テキストの送られ先を確認しましょう。Lloyd's Register Foundationは応募者に「入力した情報をAIツールが保存、再利用、共有する可能性を考慮するように」と求めています。それを左右する設定はアプリやプランによって異なります。主要なチャットアプリについては、AIに貼ってはいけないものにまとめました。

助成金申請に一番向いているAIツールは？

助成金申請に最適なAIツールは、ChatGPT、Claude、GeminiのようなPDFを読める汎用のチャットモデルです。上の工程はどれも、助成機関の文書を読むことと、自分の文章を練り直すことだからです。InstrumentlやOpenGrantsのような助成金プラットフォームは、チャットモデルにないもの、つまり検索できる助成機関と公募中の機会の一覧を売っています。ボトルネックが助成機関探しなら、助成金データベースにお金を払いましょう。締切に間に合うように書くことなら、チャットの購読で足ります。

Whiziもそうしたチャット購読の1つで、1つのログインで280以上のモデルを使えます。助成金の仕事にはプロジェクト機能が向いています。RFP、定型文、昨年の報告書を固定しておけます（PDF、Word、Excelを含め、1ファイル10 MBまで、最大10ファイル）。常設の指示は最大32,000文字です。プロジェクト内のすべてのチャットがこれらを読みます。月額$15.99（年払いなら月$10.99）のStarterでは、ChatGPT LunaとClaude Haikuが使えます。Claude Sonnet 5とGPT-5.6 Solは、月額$29.99（年払いなら月$19.99）のProが必要です。共有席が必要な助成金担当部署には、Whiziは向きません。チームアカウントがないからです。助成機関のデータベースもありません。Whiziは、あなたのプロンプトやファイルをWhizi所有のモデルの学習に使いません。ただし、テキストは選んだモデルの提供元に届き、提供元は自社の規約でキャッシュすることがあるので、上の貼り付けルールはそのまま当てはまります。