研究で使う前に
新しいツールを増やすことではなく、根拠を追跡できる状態のまま研究時間を短縮することを重視します。
向いている人
論文執筆、データ解析、研究補助ツールの整備に Claude Code を使いたい研究者、大学院生、研究室の技術担当者。
最初の一歩
まず公開可能な文献情報やテスト用ファイルだけで、要約、表作成、差分確認の小さな作業から試します。
安全に使う流れ
- 1文献リスト、メモ、解析コード、投稿前チェックなど、作業単位を小さく分けます。
- 2入力データ、期待する出力、確認方法をプロンプトに明記します。
- 3生成された表、文章、コードは、原文、データ、既存ルールと照合します。
- 4研究室で使う場合は、ログ、命名規則、レビュー手順を固定します。
注意点
- 未公開データや患者情報を外部サービスへ入れない運用が必要です。
- AI が作った引用、数値、解析方針は必ず原資料で確認します。
- 自動化範囲を広げる前に、失敗例と手動復旧手順を残します。
根拠チェック
- 出力に参照元ファイル、DOI、PMID、版数が残っていますか？
- 同じ手順を別の研究者が再実行できますか？
- AI が判断した箇所と人間が判断した箇所を分けて記録していますか？
さらに確認したい場合
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このページでは研究判断に必要な要点を整理しています。詳細な背景や関連情報は元のページで確認できます。
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