How can university students with many experimental tasks? First, it is beneficial for every student to select a good laboratory. Second, effective task scheduling is beneficial for every student. Lastly, using advanced AI and computing power as research assistance is beneficial. These three points are very close to the essence of efficient research.
理系の学生は研究室に入ると缶詰め状態になりがち。理系単科大学で夜中の11時～12時まで実験するなんてざらである。機械工や電気電子でもそこそこブラックなのにピペット土方と揶揄されるバイオ系なんぞブラックで溢れている。はっきり言ってどの研究室も厳しいものはある（仮に上位大ならば要求レベルは上がる—当然容赦はないと思った方が良い）。そこでこれを出来る限り回避する方法を私が考え付く限り全部を記してみる。
研究室選び
これがマジで重要。てか最重要。研究室によっては拘束時間が長いのは当然のことで回避するためには事前情報が必要。そのため先輩と連絡を取り合って事前に情報を仕入れておく。所謂ブラック研究室に所属することになって学生生活の全てがオワタ状態になるなんてけっこうままあること。というか研究室に名前書いてあるけど精神病んで来なくなる学生ってのは毎年どの研究室でもいる。理系で単位が取れてない学生なんてそういう状況に陥りがちなのにましてやその上ブラックな研究室を選ぶとさらに最悪な事態になる。
時間管理と作業計画を徹底する
スケジュールを立ててタスク細分化。時間の管理ツールも使う。集中してやる。明確な目標を立ててリストアップして短時間で効率的な実験ができるように工夫する。そのため研究室のコアタイム（滞在必須時間帯のルール）をしっかりと活用する。研究室でゲームは絶対にやらない（大学は勉学と研究の場である—ゲームは家でやれ）。計画を徹底するために分業化もする。親密に相談できる仲間を作りまくる。一人だけでやるよりも複数人でやる。アイデアは共有できる範囲内で共有する。
AIを上手く使う（…というかコンピューターを上手く使う）
…とはいってもこれって常識的なことだよねって思った人も多いと思う。だからもうちょい具体的に書くけど…AIを上手く使うことは究めて重要。もちろん研究倫理に沿ってAIは使わないとダメである。だがAIと協力関係にあることは研究を効率的に進めるための最重要事項に既になりつつある。アウトラインに沿って意外と気付かなかったところをAIで押さえる（コピペはしない）。バイオ系ならばin vivoでもなくてin vitroでもなくてin silicoの研究室を優先的に選ぶ（前項と重なるところだが）。コンピューターベースで研究を進められれば自宅での自由時間にその研究時間を大幅に割くことも可能。
もちろんブラック研究室には研究をメインストリームに据えている点でも厳しい点でも自力にはなる。だからブラック研究室＝悪ということにはならない。だがブラック研究室を意図せず選択してしまって苦しむ☛退学なんてけっこうある話。つまりこの話は逃げの話ではなく戦略的逃げ（サステナビリティ）の話であるということは絶対に理解してほしい。授業発表やパワポ発表で怒鳴られるなんて理系単科大ならばありがちなことなので（大学の偏差値とは関係なく教授は厳しく接してきます）覚悟は必要である。その流れに沿っていてば実はこれ最低限度の話でもある。
