AIで論文を書く
原稿セクションの下書き、明瞭さの向上、引用書式、異なるジャーナルへの対応——学術的な文体を維持しながら開示要件にも対応する。
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🔄 Quick Recall: 前のレッスンでAIによる分析コード作成、統計ロジックの検証、投稿レベルの可視化を学んだ。このレッスンではその結果を原稿として書く——AIを下書き・編集パートナーとして活用する。
執筆のボトルネック
多くの研究者はデータ分析より論文執筆に時間がかかる。分析は1週間、原稿は数ヶ月。AIが論文を代筆するわけではないが、白紙の恐怖を打破し、初稿から最終稿まであらゆる段階を加速できる。
セクションごとの下書き
原稿の各セクションはAIの恩恵を異なる形で受ける:
アブストラクト
[ジャーナルタイプ]の論文のアブストラクトを書いてください:
タイトル:[タイトル]
背景:[問題の1〜2文]
方法:[研究デザイン、サンプル、分析]
主要結果:[数値を含む主要な知見]
結論:[主要なテイクアウェイ]
語数制限:[ジャーナルの制限、通常250〜300語]
構造に従う:背景 → 方法 → 結果 → 結論
なぜ有効か: アブストラクトは最も定型的なセクション。AIは情報を構造化形式に凝縮するのが得意。あなたの役割:すべての数値の検証、結論と実際の知見の一致確認、語数チェック。
Introduction
[トピック]に関する論文のIntroductionを作成してください:
問題:[この研究を動機づけるギャップや疑問]
重要性:[実践的または理論的意義]
既知の知見:[文献レビューからの主要な知見]
未知の部分:[この研究が対処する具体的なギャップ]
アプローチ:[このギャップをどう埋めるか]
ターゲットジャーナル:[ジャーナル名]
目標語数:[通常500〜800語]
トーン:[フォーマルな学術体/アクセシブル/分野固有の慣例]
✅ Quick Check: なぜ「既知の知見」と「未知の部分」をAIに任せず自分で提供するか?——AIは存在しない論文を引用したり、知見を誤解釈したり、あなたの研究を動機づける特定の研究を省略する可能性がある。レッスン2の文献レビューが正確なコンテキストを提供し、AIがそれを説得力のあるナラティブに構成する。
Methods
最大限の詳細を提供する——AIは再現可能な記述のために具体性が必要:
研究のMethodsセクションを書いてください:
参加者:[N、属性、リクルートメント、包含/除外基準]
デザイン:[実験、縦断、横断等]
材料:[機器、尺度、装置——引用付き]
手順:[ステップバイステップのプロトコル]
分析:[統計検定、ソフトウェア、有意水準]
倫理:[倫理審査委員会の承認番号、同意手続き]
[ターゲットジャーナル]に適したサブセクションを含めてください。
Results
以下の知見に基づいてResultsセクションを書いてください:
[統計出力を貼り付けまたは主要な知見を要約]
各結果について:
1. 記述統計(平均値、SD、または頻度)
2. 検定統計量、自由度、p値
3. 効果量と信頼区間
4. 文脈に基づく簡潔な解釈
[検定タイプ]のAPA報告基準に従ってください。
データが示す範囲を超えた解釈はしないでください。
Discussion
Discussionはあなたの専門知識が最も重要なセクション。AIは下書きできるが、解釈を主導するのはあなた:
以下に基づいてDiscussionセクションを作成してください:
主要な知見:[主要結果のリスト]
既存文献との関係:[先行研究との一致/不一致]
理論的含意:[分野の理論にとっての意味]
実践的含意:[実世界の応用、もしあれば]
限界:[具体的かつ正直に]
今後の方向性:[次に何を研究すべきか]
重要:データが直接サポートする内容と推測的な内容を明確に区別してください。適切なヘッジング表現を使用してください。
学術的な文体の維持
AIは有能な学術的文章を生成する。しかし有能とあなたの文体は別物。自分の文体を維持する方法:
ステップ1: AIを使う前に自分の自然な文体で1段落書く。これが文体のリファレンスになる。
ステップ2: プロンプトに文体の指示を含める:
この文体に合わせてください:[自分の段落を貼り付け]
具体的に:
- 文の長さのパターン:[短く直接的/長く繊細/混合]
- 語彙レベル:[専門家向け技術的/より広い読者向けアクセシブル]
- 一人称の使用:[我々/著者ら/受動態]
- 引用の統合方法:[括弧内/ナラティブ]
ステップ3: AI下書き後、すべての文を声に出して読む。自分が書きそうにない文はすべて書き直す。
✅ Quick Check: なぜ文体の維持が重要か?——査読者は文体の不一致に気づく。IntroductionとDiscussionが異なる書き方なら、別の誰か——または何か——が一部を書いたシグナルになる。一貫した文体は一貫した思考を反映し、議論を強化する。
AIによる編集と修正
AIは下書きよりも修正でさらに力を発揮する:
明瞭さのチェック:
この段落の明瞭さをレビューしてください。特定すべき点:
- 分割できる25語以上の文
- よりシンプルな用語に置き換えられる専門用語
- 能動態にできる受動態
- 曖昧な代名詞や参照
論理チェック:
[セクション]の議論を読んでください。各段落の結論はエビデンスから論理的に導かれていますか?推論のギャップやサポートのない主張をフラグしてください。
ジャーナルコンプライアンス:
この原稿を[ジャーナル名]の著者ガイドラインに照らしてレビューしてください。チェック項目:語数制限、見出し構造、参考文献書式、図の要件、必須セクション。
非母語話者への恩恵
AIは英語が母語でない研究者に特に大きな恩恵をもたらす。これはほとんどのジャーナルで明示的に支持されている:
AIが得意とすること:
- 文法や不自然な表現の修正
- より正確な語彙の提案
- 文の流れと接続の改善
- ジャーナル固有の慣例への適応
言語改善のための効果的なプロンプト:
この段落の英語を改善してください。科学的な意味は正確に保持してください。内容、主張、確信度のレベルは変更しないでください。文法、語彙選択、可読性のみを改善してください。
[段落を貼り付け]
Key Takeaways
- 原稿の各セクションでAIの活用法は異なる——アブストラクトは凝縮、Methodsは詳細、Discussionは解釈主導のプロンプトが有効
- 文体のリファレンスを提供し、AI生成の文をすべて声に出して読むことで学術的文体を維持する
- AIは修正に強い:明瞭さのチェック、論理の検証、ジャーナルコンプライアンスのレビュー
- 非母語話者にとってAIは受け入れられ推奨される言語改善ツール——ほとんどのジャーナルが開示を求めるがその実践を支持している
- 倫理的境界線:AIはあなたのアイデアの明確な表現を手伝うが、知的コンテンツを生成するものではない
Up Next: 次のレッスンでは研究におけるAI倫理の重要課題——再現性、開示要件、進化し続けるジャーナルポリシーへの対応を学ぶ。
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