1. 問いを短く書く
最初に研究質問、対象、アウトカム、完了条件を一文で書きます。ここが曖昧なままツールを選ぶと、検索結果、要約、表作成、執筆支援のすべてが広がりすぎます。
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Research skills
AI 支援時代の学術作業を、安全に進めるための研究スキル
文献検索、論文読解、エビデンステーブル、原稿レビュー、研究ツール選定を、 根拠の追跡性を保ったまま実行できるスキルとして整理しています。
文献検索の設計
臨床・研究上の問いを、検索語、シード論文、データベース、再確認できる検索履歴に分解します。
- PICO/PECO を短く定義
- PubMed と AI 探索の役割を分ける
- 検索日と検索式を記録
論文読解と翻訳
Methods、Results、図表、専門用語、統計表現を原文に戻って確認しながら、多言語 PDF を読み進めます。
- Methods と Results を優先確認
- 用語メモを残す
- AI 要約を原文 PDF と照合
エビデンステーブル作成
対象集団、研究デザイン、アウトカム、限界、PMID/DOI を表にまとめ、レビューや報告書で使える形にします。
- PMID/DOI 欄を用意
- 研究デザインを分ける
- 限界を早い段階で記録
原稿とレポートのレビュー
投稿や共有の前に、主張、統計、表、引用、AI 利用開示が一貫しているかを確認します。
- 主張と出典の対応
- 統計表現の一貫性
- 投稿規定の AI 利用開示を確認
研究チームのツール選定
機能一覧だけでなく、ワークフロー適合、出力形式、プライバシー、手戻りコストで比較します。
- 同じタスクで比較
- 記録の保存場所を決める
- チーム導入ルールを作る
再現可能な作業ログ
検索、翻訳、解析、執筆支援の各ステップで、別の研究者が追える記録を残します。
- 入力と出力を保存
- ソフトウェア版を記録
- 失敗例と手動確認を残す
Practice route
研究スキルを実作業に移す順番
このページは、ツール紹介の一覧ではなく、研究者が日々の作業で迷いやすい判断を整理するための入口です。 文献検索、論文読解、レビュー表、原稿確認を別々の作業として扱い、根拠を残しながら進めます。
2. AI に任せる範囲を決める
AI は候補整理、翻訳の下読み、表の下書き、チェックリスト作成に向いています。一方で、採否判断、統計解釈、引用確認、投稿前の最終主張は人が確認します。
3. 根拠を保存する
PMID、DOI、検索式、PDF の該当箇所、解析設定、確認者、確認日を残します。後から共同研究者が同じ判断に戻れることが、研究スキルとして重要です。
4. 小さく試してから広げる
新しいツールや方法は、低リスクな論文 1 本、検索式 1 つ、図表 1 つで試します。時間短縮だけでなく、修正時間、誤りの見つけやすさ、保存形式を見ます。
投稿・共有前に確認すること
- AI 出力だけで完了にせず、原文、データ、公式ドキュメントに戻って確認する。
- 引用や図表を含む成果物は、投稿規定、共著者レビュー、AI 利用開示に合わせて見直す。
- 検索式、除外理由、抽出表、解析条件を残し、再現できない判断を最終成果物に入れない。
- 便利だった点だけでなく、誤訳、引用漏れ、過剰な要約、表の崩れなどの失敗例も記録する。
チームで続けるための習慣
保存場所を統一する
Zotero、共有フォルダ、表、ノートのどこに何を残すかを決め、ファイル名と版管理をそろえます。
レビュー担当を分ける
検索担当、読解担当、統計確認、原稿確認を分けると、AI 出力の見落としを減らせます。
定期的に基準を見直す
ツールの規約、モデル、価格、エクスポート形式は変わります。研究室やチームの利用基準も定期的に更新します。