AIとアカデミックライティングの新常識

論文執筆の「本当の」ボトルネック

研究テーマに情熱がある。数十本の論文を読んだ。共有する価値のあるアイデアもある。

しかし、アイデアと完成した論文の間に、膨大な作業がある。半分しか覚えていない参考文献をデータベースで探し、30本のソースを一貫した文献レビューにまとめ、20ページにわたって論理的に流れる議論を構築し、ジャーナルが要求するスタイルで引用をフォーマットする。

多くの研究者は執筆時間の70%を「メカニクス」（形式、引用、フォーマット）に費やし、「思考」に使えるのは30%だけ。AIはこの比率を逆転させる。

What to Expect

このコースは8つの集中レッスンで、学術執筆の全プロセスを扱う。各レッスンは前のレッスンの上に積み上がり、演習とクイズで学びを定着させる。

AIが学術執筆を変える仕組み

AIは思考を代替しない。時間がかかる作業を引き受け、最も重要なこと——アイデアと議論——に集中する時間を生む。

学術執筆ワークフロー

問い → 検索 → 読む → 統合 → 論証 → 執筆 → 推敲 → 投稿
  ↑                                                    │
  └──────────── フィードバックに基づいて改善 ──────────────┘

AIはすべての段階で助けるが、何をしていてなぜそうするのかは理解していなければならない。

ツールキットの準備

1. AIアシスタント Claude、ChatGPT等。学術執筆には長い文章を扱え、引用の慣例を理解し、複雑な議論に対応できるものを選ぶ。

2. 学術データベース Google Scholar（無料）で十分。日本語の文献にはCiNii Research、J-STAGE、メディカルオンラインも活用できる。

3. 文献管理ツール Zotero（無料）、Mendeley、EndNoteなど。ソースの整理と引用フォーマットの自動化に使う。

4. リサーチクエスチョン 最も重要な材料。明確な問いがなければ、AIも答えを見つけられない。

倫理の境界線

このコースは学術倫理を真剣に扱う：

倫理的なAI活用：

• ソースの発見と整理にAIを使う
• 複雑な論文をわかりやすく説明してもらう
• 議論構造のブレインストーミング
• 下書きへのフィードバック
• 引用フォーマットの支援

一線を越えるもの：

• AI生成テキストを自分の執筆として提出
• データやソースの捏造にAIを使う
• 自分の知的貢献なしにAIに分析を書かせる
• 所属機関のAIポリシーを無視する

判定基準： 論文のすべての文を自分で説明・弁護できるか？ できるなら、AIを適切に活用している。

✅ Quick Check: 自分の研究テーマについて、AIに「5つの検索キーワード」「見落としがちな関連領域3つ」「この分野の主な論争」を聞いてみよう。5分で、1日かかるかもしれない予備調査のロードマップが得られる。

What You’ll Learn

Key Takeaways

• 学術執筆のボトルネックは知的なものではなくメカニカル——AIはメカニクスを効率化する
• AIはリサーチアシスタント・エディター・思考パートナーであり、著者ではない
• AI生成の引用は常に検証——ハルシネーションは深刻なリスク
• 倫理の境界は明確：すべての文を自分で説明・弁護できること
• 構造化されたワークフロー（問い→投稿）が執筆を軌道に乗せる

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