総仕上げ：研究論文ドラフトの完成

🔄 Quick Recall: 7つのレッスンで、倫理的なAI活用（レッスン1）、リサーチクエスチョンと文献検索（レッスン2）、文献レビューの統合（レッスン3）、引用管理（レッスン4）、論文構成（レッスン5）、アカデミックスタイル（レッスン6）、推敲と査読対応（レッスン7）を学んだ。最終レッスンで、すべてを統合したワークフローで論文セクションのドラフトを完成させる。

全体ワークフローの統合

7つのレッスンで構築したスキル：

これを「動くワークフロー」に統合する。

ステップ1：序論のドラフト

以下の要素を使って研究論文の序論をドラフトして：

リサーチクエスチョン：[問い]
分野：[学問領域]
既存研究の状況：[文献レビューの主な知見を要約]
ギャップ：[先行研究で未解決の問い]
シーシス：[主張]

序論の構成：
1. テーマの重要性を示す開始（一般→具体へ）
2. 先行研究の概要（文献レビューの要点）
3. ギャップの特定（なぜこの研究が必要か）
4. リサーチクエスチョンとシーシスの提示
5. 論文の構成予告

長さ：[目標語数]
文体：「である」体、学術的かつ明快に。

ステップ2：文献レビューセクション

レッスン3で学んだテーマ別統合をフルスケールで実行：

以下のソースマトリクスに基づいて
文献レビューセクションをドラフトして：

[ソースマトリクスをペースト]

テーマ構成：
1. [テーマ1]：関連ソース[A, B, C]
2. [テーマ2]：関連ソース[D, E, F]
3. [テーマ3]：関連ソース[G, H, I]

各テーマで示すこと：
- ソース間の関係性（合意、矛盾、発展）
- そのテーマに関する現在の知見
- 残されたギャップ

全体を通じて：自分のリサーチクエスチョンとの関連を維持

※すべての引用は原著で検証します。

✅ Quick Check: ドラフトの各段落が「要約」ではなく「統合」になっているか確認しよう。「Aは…を発見した。Bは…を発見した」ではなく、ソース間の関係性を示しているか？

ステップ3：検証のパス

ドラフトが完成したら、体系的に検証する：

引用検証チェックリスト：

• すべての引用が実在するか（データベースで確認）
• 引用された内容が論文の実際の主張と一致するか
• 本文中の引用と参考文献リストが完全に対応
• 引用フォーマットが一貫しているか

議論検証チェックリスト：

• シーシスが具体的で反論可能か
• 各主張がエビデンスに支持されているか
• 反論が適切に扱われているか
• セクション間の論理的接続が明確か

文体検証チェックリスト：

• 「である」体で統一されているか
• ヘッジングがエビデンスの強さに合っているか
• 受動態が適切な場面だけで使われているか
• 一文が適切な長さか

よくある障壁と解決策

「書き始められない」 → 完璧を求めない。AIでアウトラインから各セクションの箇条書きドラフトを作り、そこから文章化する。白紙のページより箇条書きのほうが遥かに取り組みやすい。

「引用管理が大変すぎる」 → Zotero（無料）を今日セットアップする。最初の30分の投資で、以降の引用管理が劇的に効率化される。

「AIの出力が自分の文体と合わない」 → AIのドラフトを下書きとして使い、自分の文体で書き直す。構造とアイデアの整理にAIの価値がある。最終的な文章は自分のもの。

Key Takeaways

• 学術執筆のワークフロー全体（問い→投稿）をAIが各段階で効率化する
• AIのドラフトは出発点であり最終成果物ではない——自分の文体で書き直し、すべてを検証
• 引用検証は最もリスクの高い品質チェック——すべての引用を原著で確認
• 倫理の判定基準は変わらない：すべての文を自分で説明・弁護できるか？
• 7つのスキル（検索、統合、引用、構成、文体、推敲、投稿）は個別にも組み合わせても使える

このコースを最後まで完了しました。リサーチクエスチョンの立て方から投稿準備まで、学術執筆のあらゆるステージでAIを倫理的かつ効果的に活用するスキルが身についた。