AIで論文を書く

🔄 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。