ChatGPTで論文校正するプロンプト5選

「ChatGPTで論文を校正したいけど、
どうすれば良いか分からない…」
「自分でプロンプトを試してみたけど、
思ったように校正してくれない…」
このような課題を抱えていませんか？

本記事では、ChatGPTで論文を効果的に校正するための
具体的なプロンプト例と、
それぞれのプロンプトを最大限に活用するコツについて
詳しく解説します。
実際に数多くの論文校正に携わってきた経験から、
本当に役立つプロンプトのみを厳選してご紹介します。

論文の質を高めたい方にとって、
きっと大きなヒントになるでしょう。
ぜひ、最後までお読みください。

プロンプトごとの使用用途

このプロンプトはこんな時に使える！
✅論文全体の学術的品質を包括的に向上させたい、特に論理構造や結論の妥当性まで含めて深く校正を求めるとき→プロンプト1がおすすめ
✅論文の最終段階で、内容を変更せずに、誤字脱字、文法誤り、表記揺れなど、表面的な言語表現のミスを徹底的に排除したいとき→プロンプト2がおすすめ
✅論文の誤字脱字や文法的な誤りだけでなく、不自然な表現や冗長な表現をより学術的で洗練されたものに改善したいとき→プロンプト3がおすすめ
✅論文全体の文体や雰囲気を、指定したフォーマルさ、客観性、簡潔性などの学術的なトーンに統一し、一貫性を持たせたいとき→プロンプト4がおすすめ
✅論文の表現全般について、学術的な厳密さ、明確さ、客観性、簡潔性を徹底的に追求し、曖昧さや主観性を排除して論理的な文章にしたいとき→プロンプト5がおすすめ

ChatGPTで論文校正をすることは可能？

ChatGPTを活用した論文校正は、研究者の作業効率を飛躍的に高める可能性を秘めています。
しかし、その利用にはメリットだけでなく、いくつかの重要な限界と注意点が存在します。
本稿では、ChatGPTを論文校正に活用する際の具体的な方法と、留意すべきポイントを詳細に解説します。

論文校正におけるChatGPTのメリットと限界

ChatGPTは、文法やスペルミスのチェック、句読点の修正、表現の改善といった基本的な校正作業において強力なアシスタントとなり得ます。
短時間で大量のテキストを処理できるため、執筆時間の短縮に大きく貢献するでしょう。
特に、非ネイティブスピーカーにとっては、自然な英語表現を学ぶ上での有効なツールとなり得ます。

一方で、ChatGPTには論文校正における明確な限界も存在します。
学術的な専門性や文脈の深い理解を要する校正、例えば論理展開の整合性やデータの解釈の妥当性といった点は、現時点では人間の専門家による精査が不可欠です。
また、最新の研究動向や特定の分野における慣習、倫理的なニュアンスを正確に把握することは難しい場合があります。

ChatGPTを論文校正に活用する具体的なプロンプト例

ChatGPTで効果的な論文校正を行うためには、質の高いプロンプトを作成することが鍵となります。
単に「校正して」と指示するだけでなく、具体的な目的や期待する出力形式を明確に伝えることが重要です。
以下に、いくつかの具体的なプロンプト例とその応用方法を紹介します。

文法・スペルチェックと表現の改善プロンプト:
「以下の論文の一節について、文法、スペル、句読点を修正し、より自然でアカデミックな英語表現に改善してください。意味は変えないでください。[論文の一節]」
このプロンプトは、基本的な言語的な誤りを修正し、より洗練された表現に修正するのに役立ちます。

論理構成と明確性の確認プロンプト:
「以下の論文の要約について、論理的な一貫性、主張の明確性、そして読者への伝わりやすさの観点からフィードバックを提供してください。改善点があれば具体的に指摘してください。[論文の要約]」
このプロンプトは、文章全体の構造や論理の流れを客観的に評価する際に有効です。
特に、研究の目的や結果が明確に伝わるかを確認するのに使えます。

専門用語の適切性確認プロンプト:
「以下の論文の一節において使用されている専門用語『[特定の専門用語]』が、文脈に照らして適切かつ正確に使用されているか確認してください。もし不適切な点があれば、修正案を提示してください。[論文の一節]」
特定の専門分野における用語の正確性を問うことで、より専門性の高い校正を試みることができます。

これらのプロンプトはあくまで一例であり、論文の内容や校正の目的に合わせて調整し、具体的な指示を加えることで、さらに精度の高い結果を得ることが可能です。

ChatGPTで論文校正を行う際の注意点

ChatGPTを論文校正に利用する際は、いくつかの重要な注意点を理解しておく必要があります。
これらを怠ると、意図しない問題や誤解を招く可能性も考えられます。

まず、最終的な確認は必ず人間が行うことが不可欠です。
ChatGPTの出力はあくまで「提案」であり、学術論文の厳密な要件をすべて満たしている保証はありません。
生成された文章が、オリジナルの意図と異なっていたり、事実誤認を含んでいたりする可能性もゼロではないため、必ず最終的な内容確認と承認は自身で行ってください。

次に、機密情報や未発表データの取り扱いには細心の注意を払いましょう。
ChatGPTに入力された情報は、OpenAIの学習データとして利用される可能性があります（特に無料版や一般的なAPI利用の場合）。
論文に未発表の研究データや機密性の高い情報が含まれる場合は、入力前に個人情報や特定可能な情報を匿名化する、または企業向けの安全な環境（例: Azure OpenAI Serviceなど）を利用するなどの対策を講じるべきです。

最後に、生成AIの利用を開示することが倫理的に求められる場合があります。
多くの学術ジャーナルや出版社は、論文執筆における生成AIの利用について特定のガイドラインを設けています。
AIツールを校正プロセスで利用した場合は、その旨を論文中に明記するなど、各機関の規定に従うことが重要です。

これらの注意点を踏まえることで、ChatGPTは論文作成プロセスにおける強力なサポートツールとなり、研究の質と効率を高めることに貢献するでしょう。

ChatGPTで論文校正をする3つのメリット

ChatGPTを論文校正に活用する最大の利点は、「スピード・品質・コスト」の三要素を同時に高められる点にあります。ここでは、とくに研究活動に効く3つのメリットを具体的に解説します。

時間短縮と修正サイクルの高速化

従来、論文の校正は、自身の確認に加え、共同研究者や指導教員からのフィードバックを受けて何度も修正を繰り返す、時間と手間のかかる作業でした。

ChatGPTであれば、論文のテキストデータを入力し、適切な校正プロンプトを与えるだけで、数分以内に文法、スペル、表現の誤りなどを指摘・修正案を提示してくれます。

これにより、初稿の品質を大幅に向上させ、その後の専門家による確認や推敲作業にスムーズに移行できるため、論文完成までのリードタイムを劇的に短縮できます。

表現の統一性と品質の向上

論文執筆において、専門用語の統一や表現の一貫性は非常に重要です。人間による校正では見落とされがちな、こうした細かな点もChatGPTは正確に検出し、修正提案を行います。

「科学論文の日本語として不自然な箇所を修正し、論理的整合性を保ちながら推敲してください」といった具体的なプロンプトを用いることで、単なる誤字脱字修正に留まらず、より洗練された表現へとブラッシュアップが可能です。

結果として、読者にとって理解しやすく、専門性の高い論文を作成するための品質向上が期待できます。

コストの削減と手軽な利用

専門の英文校正サービスや校閲者に依頼する場合、内容や文字数に応じて数万円から数十万円の費用が発生することが一般的です。

ChatGPTを活用すれば、月額費用や利用回数に応じた低コストで、いつでも必要な時に質の高い校正サービスを利用できます。

特に、中間発表資料や学会発表用のアブストラクトなど、比較的小規模なテキストの校正であれば、外部サービスに依頼する前に自身で手軽に品質を高めることが可能です。これにより、論文作成にかかる全体的なコストを抑えつつ、校正のハードルを大幅に下げることができます。

ChatGPTで論文校正をする3つの注意点

ChatGPTを論文校正プロセスに組み込む際、その利便性の裏には「精度の限界、情報漏洩リスク、最終責任の所在」という三つの重要なリスクが存在します。ここでは、特に学術論文において見落とされがちな3つの注意点を具体的に解説します。

ChatGPTの校正結果を鵜呑みにしない

生成AIが提供する校正案は、膨大な学習データに基づく「参考」に過ぎません。学術論文では、特定の専門分野における厳密な用語法、微妙なニュアンス、論理の一貫性が極めて重要です。

しかし、ChatGPTはこれらの点を完全に把握しているわけではなく、誤った修正を提案したり、文脈を損ねる表現に書き換えたりする可能性があります。

特に、専門用語の誤用や、複雑な論理展開における不整合、出典の誤りといった問題は、論文の信頼性を大きく損ねることに繋がります。したがって、ChatGPTにプロンプトを与えて校正を行ったとしても、その結果を最終版としてそのまま採用せず、必ず自身の専門知識と照らし合わせて精査してください。

可能であれば、共同研究者や指導教員、プロの校正者による最終的なレビューを必ず実施し、論文の質を保証することが不可欠です。

未公開論文の機密情報に注意する

ChatGPTに入力した論文の内容は、OpenAI社のポリシーに基づき、モデルの学習に利用される可能性があります。これは、まだ公開されていない研究成果や機密性の高いデータ、あるいは個人情報などが意図せず外部に流出するリスクを伴います。

特に、未発表の発見、実験データ、患者情報、企業秘密など、秘匿性の高い情報を扱う場合は細心の注意が必要です。

具体的な対策としては、機密情報を含む論文を校正する際は、氏名や具体的な数値、特定可能な実験条件などをダミー化するか、抽象的な表現に置き換えることが推奨されます。また、データプライバシーに配慮したChatGPT EnterpriseやAzure OpenAI Serviceのような、セキュアな環境での利用を検討することも重要です。

大学や研究機関が定める情報セキュリティポリシーや倫理規定に必ず従い、情報漏洩リスクを最小限に抑えるよう努めましょう。

最終的な責任は執筆者にあることを理解する

ChatGPTは論文校正の強力な「補助ツール」であり、その出力を基に論文を作成した場合でも、最終的な内容の正確性や学術的責任は全て執筆者に帰属します。AIは思考し、判断する能力を持つわけではなく、生成されたテキストに誤りがあってもその責任を負うことはできません。

例えば、ChatGPTが提案した修正によって論文に誤った情報が混入したり、剽窃とみなされる可能性のある表現が生まれてしまったりした場合でも、その責任は執筆者自身が負うことになります。

そのため、ChatGPTを用いた校正はあくまで執筆プロセスの一部として捉え、最終的な論文の完成度と信頼性については、執筆者自身が全責任を持つという強い意識を持つことが不可欠です。AIの活用を明記するポリシーがある場合は、それに従うことも忘れてはなりません。

論文校正のプロンプトを作成する際に考慮すべき3つのポイント

ChatGPTは、その高度な言語処理能力により、論文校正の強力な味方となります。しかし、そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、適切なプロンプトの設計が不可欠です。

単に「論文を校正して」と指示するだけでは、期待通りの成果は得られません。校正の質を飛躍的に向上させ、効率的な作業を実現するための3つのポイントを解説します。

校正の前提条件と目的を具体的に提示する

論文校正のプロンプトでは、まずChatGPTに「あなたは何者か」「何を達成したいか」を明確に伝えることが重要です。

例えば、「あなたは〇〇分野の論文査読者です」「これから私が提供する修士論文の文法、スペル、論理の一貫性を確認し、学術的な表現に修正してください。

対象読者は当該分野の専門家です」といった具合に、役割、目的、ターゲット読者を具体的に指示します。

これにより、ChatGPTは論文の性質や目的を深く理解し、より適切で的確な校正を提案できるようになります。

具体的な校正項目と修正の粒度を明示する

次に、具体的にどのような点を校正してほしいのかを詳細に指示します。曖昧な指示では、ChatGPTが意図しない修正を行う可能性があります。

例えば、「冗長な表現を削減し、簡潔にしてください」「句読点（特に読点）の過不足を修正してください」

「受動態を能動態に修正してください」「専門用語の表記ゆれを統一してください（例：ディープラーニング→深層学習）」といった具体的な項目を列挙します。

また、「修正箇所は提案形式で提示し、元の文章も残してください」のように、修正の粒度や表示方法も指示すると良いでしょう。

これにより、期待する修正がピンポイントで適用され、後の確認作業もスムーズに進みます。

出力形式と追加の指示を組み合わせる

ChatGPTによる校正結果をより使いやすくするためには、出力形式についても指示を出すことが有効です。単に修正文を出力するだけでなく、どのように提示してほしいかを明確に伝えます。

例えば、「修正箇所をハイライト表示してください」「修正前と修正後の差分を表示してください」「修正の理由も簡潔に説明してください」

「特に修正が必要な箇所があれば、その旨を指摘し、改善案を提案してください」といった指示を追加します。

これにより、受け取った校正案のレビューが容易になり、自身の論文改善に繋がりやすくなります。

プロンプト1：論文校正をするプロンプト

#命令
あなたは学術論文の校正を専門とするAIアシスタントです。以下の論文全文を読み込み、学術的品質向上を目的とした校正提案を行ってください。

#制約条件
・出力は指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①箇所／②指摘事項／③修正推奨度〔必須・推奨・任意〕／④改善案／⑤理由・根拠  
・欠落や不明瞭な箇所は「不明瞭」と記載し、具体的に何が不明瞭かを示す  
・学術分野の慣例や論文執筆の標準的なルールに基づき判断し、関連する推奨事項があれば簡潔に示す  
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で  
・誤字脱字、文法、表記ゆれ、論理構造、表現の明確性、引用形式、図表の説明、結論の妥当性など、多角的に網羅的に指摘すること  

#入力情報（例）
＜ここに論文全文を貼付＞

#出力内容
第X章（タイトル）｜指摘事項：…｜修正推奨度：必須｜改善案：…｜理由・根拠：…
ページY行目（段落Z）｜指摘事項：…｜修正推奨度：推奨｜改善案：…｜理由・根拠：…

論文校正をするプロンプトの解説

#実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#制約条件」の指摘内容：校正を希望する項目（誤字脱字、論理構造など）を調整
✅「#制約条件」の出力形式：出力する項目（箇所、推奨度など）をカスタマイズ
✅「#制約条件」の対象分野・表現：校正対象の学術分野やAIの出力トーンを調整

このプロンプトは学術論文の品質を向上させるための校正をAIに依頼する際に使用します。
自身の執筆した論文の最終チェックや、客観的な視点での校正が必要な際に活用できます。

学術論文の校正専門AIという役割設定により、学術分野の慣例に基づいた多角的な指摘を期待できる点が工夫されています。
誤字脱字から論理構造、引用形式まで網羅的に指摘され、詳細な改善案と理由が提示されます。

これにより、自身の校正作業にかかる時間を大幅に削減し、専門家への依頼費用も削減できるため、50%以上の工数削減が見込めます。
今回のプロンプトは「#入力情報」に論文全文を入力することで利用できます。
実際に使う場合はその部分に正しい情報を入力して利用してください。

入力例

#命令
あなたは学術論文の校正を専門とするAIアシスタントです。以下の論文全文を読み込み、学術的品質向上を目的とした校正提案を行ってください。

#制約条件
・出力は指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①箇所／②指摘事項／③修正推奨度〔必須・推奨・任意〕／④改善案／⑤理由・根拠  
・欠落や不明瞭な箇所は「不明瞭」と記載し、具体的に何が不明瞭かを示す  
・学術分野の慣例や論文執筆の標準的なルールに基づき判断し、関連する推奨事項があれば簡潔に示す  
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で  
・誤字脱字、文法、表記ゆれ、論理構造、表現の明確性、引用形式、図表の説明、結論の妥当性など、多角的に網羅的に指摘すること  

#入力情報（例）
[ここに校正を依頼したい論文の全文を貼り付けてください]

#出力内容
第X章（タイトル）｜指摘事項：…｜修正推奨度：必須｜改善案：…｜理由・根拠：…
ページY行目（段落Z）｜指摘事項：…｜修正推奨度：推奨｜改善案：…｜理由・根拠：…

今回は、学術論文の品質向上を目的とした校正提案をAIに依頼するためのプロンプトを作成しました。

このプロンプトでは、学術論文の校正を専門とするAIアシスタントが、論文の全内容を読み込み、学術的品質の向上に特化した校正提案を行います。

そのため、

#入力情報（例） の箇所に『校正を依頼したい学術論文の全文』を貼り付ける

といった具体的な情報を入力するように設計されています。

このように論文全文を入力することで、AIは誤字脱字や文法、表記ゆれといった基本的な点から、論理構造、表現の明確性、引用形式、図表の説明、そして結論の妥当性に至るまで、多角的にあなたの論文を分析します。

これにより、学術分野の慣例や論文執筆の標準的なルールに基づいた、網羅的かつ具体的な指摘と改善案を生成してくれます。

また、プロンプト内で改行が適切に用いられているため、指示内容の視認性が向上し、どこにどのような情報を入力すべきかが一目で把握できます。

これは、プロンプトの利用者が迷うことなく正確な入力を促し、AIがユーザーの意図をより正確に理解して高品質な出力を提供するために非常に効果的です。

実行結果（GPT-4o）

第1章 序論｜指摘事項：「本研究は、人工知能（AI）技術が現代社会に与える影響について多角的に考察するものである。」という表現が冗長である。｜修正推奨度：推奨｜改善案：「本研究は、人工知能（AI）技術が現代社会に与える影響を多角的に考察する。」のように、「ものである」を削除し、より簡潔な表現にする。｜理由・根拠：学術論文では、簡潔かつ明確な表現が求められるため、冗長な語句は削減すべきである。

ページ1行目（段落1）｜指摘事項：序論の冒頭で「本研究」とある一方で、同じ序論の最終段落で「本稿」が使用されており、表記ゆれが発生している。｜修正推奨度：必須｜改善案：論文全体を通して「本研究」または「本稿」のいずれかに統一する。一般的には「本研究」が推奨される。｜理由・根拠：学術論文では表記の統一が不可欠であり、読者の混乱を防ぎ、専門性を維持するために修正が必要である。

ページ2行目（段落2）｜指摘事項：段落の冒頭に接続詞「しかしながら」が使用されている。文頭の接続詞は、文脈によっては避けるか、より自然な接続に修正することが望ましい。｜修正推奨度：推奨｜改善案：「しかしながら、AIの導入には」を「AIの導入には、しかし、倫理的課題や社会的な影響も伴う。」とするか、「その一方で、AIの導入には倫理的課題や社会的な影響も伴う。」のように文脈をよりスムーズにする接続語を使用する。｜理由・根拠：学術論文では、論理的な流れを重視し、文頭の接続詞が連続すると文章が単調になる傾向があるため。

ページ3行目（段落3）｜指摘事項：「特に、ディープラーニングの発展は、画像認識や自然言語処理の性能を飛躍的に向上させ、これにより自動運転やスマートアシストといった新たなサービスが現実のものとなりつつある。」の文末が「つつある」で終わっており、学術論文の常体（である調）としての統一性に欠ける可能性がある。｜修正推奨度：任意｜改善案：「つつある。」を「進展している。」や「現実のものとなりつつあるのが現状である。」のように、統一された文末表現を用いる。｜理由・根拠：学術論文では文末表現の統一が推奨され、読者にとって読みやすい一貫した文体となるため。

第2章 AI技術の現状と応用｜指摘事項：章タイトルが「AI技術の現状と応用」となっており、続く3章が「AIの倫理的・社会的課題」である。2章の応用と3章の課題がやや対等に並びすぎており、研究の位置づけが不明瞭な可能性がある。｜修正推奨度：推奨｜改善案：2章のタイトルを「AI技術の概要と主要な応用分野」など、技術的な側面を強調し、3章へ論理的に繋がるように調整する。｜理由・根拠：論文の章立ては、論理的な流れと内容の階層性を明確に示すべきである。

ページ4行目（段落4）｜指摘事項：「ディープラーニングは、ニューラルネットワークを用いた機械学習の一分野であり、多層構造のネットワークが特徴である。」の文末が「である」で統一されているが、続く文で「高い精度を達成している。」のように「いる」調が混在している。｜修正推奨度：推奨｜改善案：章全体、あるいは論文全体で文末表現（常体）を「である」調で統一する。「高い精度を達成している」を「高い精度を達成するものである。」または「高い精度を達成していることが特徴である。」とする。｜理由・根拠：学術論文では文体（常体）の統一性が求められ、一貫した文末表現は文章の整合性を高める。

ページ7行目（段落6）｜指摘事項：「また、金融業界では、AIによる不正検知システムが導入され、金融取引の安全性が向上している。」とあるが、具体的なシステム名や導入事例の参照がないため、説得力に欠ける。｜修正推奨度：推奨｜改善案：具体的なシステムの例や、当該情報が引用元から得られたものであればその引用を示す。例：「また、金融業界では、AIによる不正検知システム（例：[具体的なシステム名]）が導入され、金融取引の安全性が向上している。」｜理由・根拠：学術論文では、具体例や引用による根拠を示すことで、記述の信頼性と説得力を高めることができる。

第3章 AIの倫理的・社会的課題 3.1 雇用の変容｜指摘事項：小見出し「雇用の変容」がやや抽象的であり、その下の内容が「雇用の喪失」と「新たな職種創出」について論じていることを明確に示しきれていない。｜修正推奨度：任意｜改善案：「雇用の変容と新たな職種の創出」や「AIによる雇用への影響」など、内容をより具体的に示す小見出しに変更する。｜理由・根拠：小見出しは、読者が内容を素早く把握できるよう、そのセクションの主題を明確に反映すべきである。

ページ8行目（段落7）｜指摘事項：「雇用の喪失が懸念される。しかし、新たな職種が創出される可能性も指摘されており、社会全体としての雇用構造の変化を注視する必要がある。」において、「しかし」が文頭に来ている。｜修正推奨度：推奨｜改善案：「雇用の喪失が懸念されるが、新たな職種が創出される可能性も指摘されており、社会全体としての雇用構造の変化を注視する必要がある。」のように、句読点を用いて前の文と接続するか、「その一方で、」などの接続語を用いて文頭の接続詞を避ける。｜理由・根拠：学術論文では、文と文の接続をより滑らかにし、論理的な繋がりを明確にするために、文頭の接続詞は避ける傾向がある。

第4章 結論｜指摘事項：結論部で「本研究では、AI技術が社会に与える影響について、その恩恵と課題を検討した。」と過去形で記述されているが、序論の目的が「提言を行うことを目的とする」という未来形/意図を示しており、時制の整合性に欠ける。｜修正推奨度：推奨｜改善案：結論部では、研究で明らかになった事実や達成事項を記述するため、「本研究では、AI技術が社会に与える影響について、その恩恵と課題を検討し、以下の点が明らかになった。」のように結果を導く表現にするか、論文全体で「である」調の常体で統一し、「検討する。」と記述する。｜理由・根拠：学術論文においては、時制の一貫性が論理的な構成を保つ上で重要である。

ページ10行目（段落9）｜指摘事項：「今後の研究では、具体的な政策提言を深掘りしていく必要がある。」という表現が、結論としてはやや展望に終始しており、本研究の結論そのものとしては薄い印象を与える可能性がある。｜修正推奨度：推奨｜改善案：本研究で得られた主要な知見や貢献を再強調し、その上で「今後の研究として、具体的な政策提言を深掘りすることが課題である。」のように繋げるか、「本研究の成果は、今後の具体的な政策提言の基盤となる。」のように表現を修正する。｜理由・根拠：結論は、本研究の成果と貢献を明確に述べるべきであり、単なる今後の展望に留まらず、本研究自体の意義を示すことが重要である。

このプロンプトの出力結果は、学術論文や専門的な報告書の品質向上に特化した、詳細かつ実用的なレビューを提供しています。
AIが自動で文書の論理構成、表現の統一性、具体性、さらには文末表現の整合性までを網羅的に分析し、具体的な改善案と根拠を提示しています。

特に、「冗長な表現の削除」や「表記ゆれの統一」、「文頭の接続詞の最適化」といった指摘は、読者の理解を深め、文章全体のプロフェッショナルさを高める上で極めて重要です。
具体例の提示や引用の必要性についても言及されており、学術的な厳密性を求める執筆者にとって非常に価値のあるフィードバックと言えます。

この出力結果を活用することで、執筆者は自身の文書を客観的かつ多角的に評価し、短時間で論文の質を飛躍的に向上させることが可能です。
研究者、学生、あるいは企業で専門報告書を作成する方々にとって、校正・推敲作業の効率化と品質担保に大きく貢献するでしょう。

論文やレポートの信頼性、可読性、そしてSEOにおけるコンテンツの質を高めるための強力なツールとして、そのポテンシャルは計り知れません。
この詳細なフィードバックは、専門的な執筆における「抜け漏れ」を防ぎ、読者にとってより価値ある情報提供を実現します。

プロンプト2：論文の誤字脱字チェックをするプロンプト

#命令
あなたは学術論文の校閲専門家AIです。以下の論文を読解し、誤字脱字、文法誤り、不自然な表現、および表記揺れを検出し、修正案を提示してください。

#制約条件
・出力は指摘一覧のみとし、前置きやまとめは一切不要です。
・形式は以下とします：
    ①指摘箇所（行番号、または周辺の原文を引用）
    ②問題点（例：誤字、脱字、文法誤り、不自然な表現、表記揺れ、読点位置不適切など）
    ③修正案
    ④修正理由（簡潔に）
・論文の内容自体（専門用語の意味や記述内容の真偽など）を変更するような修正は行わないでください。
・日本語の自然な表現、学術論文にふさわしいトーン・マナーを考慮してください。
・句読点の誤りや、全角/半角の不統一、常用漢字の誤用なども検出対象とします。
・可能な限り具体的な修正案を提示してください。

#入力情報
＜ここに論文本文を貼付＞

#出力内容
①指摘箇所：P1, L5 「本研究の目的は、〇〇である。」
②問題点：誤字
③修正案：本研究の目的は、△△である。
④修正理由：正しい表記は「△△」です。

①指摘箇所：P3, L10 「先行研究により、この問題は解決されたと考えられている。」
②問題点：文法誤り（受動態と主体）
③修正案：先行研究により、この問題は解決済みであると考えられている。
④修正理由：より自然な日本語表現に修正しました。

論文の誤字脱字チェックをするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の調整：AIに依頼したい具体的な役割や目的を修正
✅「#制約条件」の調整：出力形式や指摘内容、トーンに関する条件を修正
✅「#入力情報」の準備：校閲対象となる論文本文を準備し貼付

このプロンプトは、学術論文の最終校閲作業を効率化するためのものです。
誤字脱字や文法誤り、不自然な表現などを自動で検出し、高品質な論文作成を支援します。

「学術論文の校閲専門家AI」という役割設定により、専門的かつ的確な指摘が期待できる点が工夫されています。
具体的な出力形式（指摘箇所、問題点、修正案、修正理由）が詳細に指示されているため、利用者は修正点を一目で把握しやすくなっています。

これにより、論文校閲にかかる時間を最大80%削減し、執筆者は内容に集中できます。
本プロンプトは、「#入力情報」に論文本文を貼り付けるだけで利用可能です。

入力例

#命令
あなたは学術論文の校閲専門家AIです。以下の論文を読解し、誤字脱字、文法誤り、不自然な表現、および表記揺れを検出し、修正案を提示してください。

#制約条件
・出力は指摘一覧のみとし、前置きやまとめは一切不要です。
・形式は以下とします：
    ①指摘箇所（行番号、または周辺の原文を引用）
    ②問題点（例：誤字、脱字、文法誤り、不自然な表現、表記揺れ、読点位置不適切など）
    ③修正案
    ④修正理由（簡潔に）
・論文の内容自体（専門用語の意味や記述内容の真偽など）を変更するような修正は行わないでください。
・日本語の自然な表現、学術論文にふさわしいトーン・マナーを考慮してください。
・句読点の誤りや、全角/半角の不統一、常用漢字の誤用なども検出対象とします。
・可能な限り具体的な修正案を提示してください。

#入力情報
本稿では、深層学習モデルを用いた画像認識における転移学習の有効性について検討する。特に、少量データセットにおける事前学習モデルのファインチューニング戦略に焦点を当てる。実験の結果、ImageNetで事前学習されたResNet-50モデルは、特定ドメインのデータセットにおいても高い汎化性能を発揮する事が示された。これにより、限られたデータ資源下でのAI開発効率が向上する可能性がある。しかし、過学習のリスクや計算コストの増大といった課題も残されており、今後の研究でこれら課題を解決する必要が有る。

#出力内容
①指摘箇所：P1, L5 「本研究の目的は、〇〇である。」
②問題点：誤字
③修正案：本研究の目的は、△△である。
④修正理由：正しい表記は「△△」です。

①指摘箇所：P3, L10 「先行研究により、この問題は解決されたと考えられている。」
②問題点：文法誤り（受動態と主体）
③修正案：先行研究により、この問題は解決済みであると考えられている。
④修正理由：より自然な日本語表現に修正しました。

今回は、学術論文の品質向上に不可欠な校閲作業を、AIが効率的にサポートするためのプロンプト入力例を解説します。

このプロンプトは、AIに「学術論文の校閲専門家」という明確な役割を与え、誤字脱字、文法誤り、不自然な表現、表記揺れといった多岐にわたる問題点の検出と、具体的な修正案の提示を命令するものです。

そのため、入力例では以下の情報が具体的に指定されています。

AIの役割とタスク：学術論文の校閲専門家として、誤字脱字から表記揺れまでを網羅的に検出・修正案を提示
出力形式の制約：前置きやまとめを排除し、指摘箇所・問題点・修正案・修正理由をセットにしたリスト形式
修正範囲の限定：論文内容の真偽に関わる変更は行わず、日本語の自然さや学術論文のトーン・マナーを優先
検出対象の細分化：句読点、全角/半角の不統一、常用漢字の誤用まで詳細に指定
校閲対象の論文本文：深層学習モデルを用いた画像認識における転移学習に関する具体的な記述

このように、校閲したい学術論文の本文を「入力情報」として直接AIに与えることで、定義された制約条件に基づいた、精度の高い校閲結果を効率的に得ることが可能です。

特に、具体的な出力フォーマットや詳細な検出対象を明示することで、AIの回答の一貫性と信頼性が向上し、プロンプトの再利用性も高まります。
改行を適切に挟むことで視認性も確保され、プロンプトの意図がより明確に伝わりやすくなるでしょう。

実行結果（GPT-4o）

①指摘箇所：「実験の結果、ImageNetで事前学習されたResNet-50モデルは、特定ドメインのデータセットにおいても高い汎化性能を発揮する事が示された。」
②問題点：不自然な表現
③修正案：実験の結果、ImageNetで事前学習されたResNet-50モデルは、特定ドメインのデータセットにおいても高い汎化性能を発揮することが示された。
④修正理由：「する事」は「すること」とひらがなで書くのが適切であり、より自然な学術論文の表現です。

①指摘箇所：「しかし、過学習のリスクや計算コストの増大といった課題も残されており、今後の研究でこれら課題を解決する必要が有る。」
②問題点：不自然な表現、常用漢字の誤用
③修正案：しかし、過学習のリスクや計算コストの増大といった課題も残されており、今後の研究でこれらの課題を解決する必要がある。
④修正理由：「これら課題」は「これらの課題」と助詞を補う方が自然です。「有る」は常用漢字の範囲外であるため、ひらがなの「ある」が適切です。

この出力は、AIが既存のテキストや生成した文章の品質を向上させるための、非常に実用的なフィードバックツールとして機能します。

具体的には、不自然な表現や常用漢字の誤用といった問題箇所を明確に指摘し、最適な修正案を提示しています。

それぞれの修正に対し、なぜその変更が必要なのかという詳細な理由が添えられているため、ユーザーは納得感を持って文章を改善できます。

この機能は、特に学術論文や技術文書、ビジネスレポートなど、高い正確性と自然な表現が求められる場面で絶大な効果を発揮します。

助詞の適切な補完や、ひらがなと漢字の使い分けといった、人間が気付きにくい微細なニュアンスまでAIが捕捉し、文章の品質を飛躍的に向上させることが可能です。

これにより、読者にとってより理解しやすく、プロフェッショナルな印象を与える文章作成が実現できます。

プロンプト3：論文の文法チェックをするプロンプト

#命令
あなたは論文の文法チェックと表現改善を専門とするAI校正者です。以下の論文のテキストを読み込み、文法的な誤り、不自然な表現、またはより洗練できる点を特定し、具体的な修正案と改善の理由を提示してください。

#制約条件
・出力は指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）。
・形式：①指摘箇所（行番号または該当箇所）／②問題点／③問題の種類〔文法誤り・誤字脱字・不自然な表現・冗長な表現・その他〕／④修正案／⑤修正の理由または改善点。
・修正案は、元の意味を損なわず、より明瞭で学術的な表現になるよう配慮してください。
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で記述してください。
・指摘がない場合は「問題なし」と出力してください。

#入力情報
[ここに論文のテキストを貼付]

#出力内容
[指摘箇所]｜問題点：…｜問題の種類：文法誤り｜修正案：…｜修正の理由または改善点：…

論文の文法チェックをするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#入力情報」の準備：校正したい論文テキストを正確に貼り付ける
✅「#制約条件」の調整：出力形式や修正ルールを必要に応じて追加・変更
✅「#命令」の調整：AIの校正範囲や焦点を必要に応じて調整

このプロンプトは、執筆した論文やレポートの最終的な文法チェックと表現改善を行うために活用できます。研究者や学生が自身の学術論文を提出前に、客観的かつ効率的に校正したい際に大変役立つでしょう。

AIに「専門の校正者」としての役割を明確に与え、出力形式も指摘箇所、問題の種類、修正案、修正理由まで詳細に指定されている点が工夫されています。これにより、質の高い、一貫性のある校正結果を期待できます。

手作業による校正と比較して、約80%もの時間削減が見込まれ、効率的な論文作成を強力に支援します。実際に使う際は、「#入力情報」のtextブロックに論文本文を貼り付けて利用してください。

入力例

#命令
あなたは論文の文法チェックと表現改善を専門とするAI校正者です。以下の論文のテキストを読み込み、文法的な誤り、不自然な表現、またはより洗練できる点を特定し、具体的な修正案と改善の理由を提示してください。

#制約条件
・出力は指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）。
・形式：①指摘箇所（行番号または該当箇所）／②問題点／③問題の種類〔文法誤り・誤字脱字・不自然な表現・冗長な表現・その他〕／④修正案／⑤修正の理由または改善点。
・修正案は、元の意味を損なわず、より明瞭で学術的な表現になるよう配慮してください。
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で記述してください。
・指摘がない場合は「問題なし」と出力してください。

#入力情報

text

近年、深層学習は画像認識分野において目覚ましい成果を上げてきた。特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、その局所特徴抽出能力により、従来の機械学習手法を凌駕する性能を示している。本研究では、このCNNを用いて、医療画像診断における病変検出精度向上を目指す。具体的には、既存のモデルのアーキテクチャを改良し、さらにデータ拡張を適用することで、限られたデータセット上での汎化性能の改善を試みた。実験結果は、提案手法がベースラインモデルと比較して、F1スコアで5%の改善を達成したことを示しており、その有効性が確認された。今後の課題として、より多様な疾患への適用可能性や、リアルタイム処理への最適化が挙げられる。

#出力内容
[指摘箇所]｜問題点：…｜問題の種類：文法誤り｜修正案：…｜修正の理由または改善点：…

このプロンプトでは、AIに論文のテキストを読み込ませ、文法的な誤りや不自然な表現を特定させることが目的です。

そのため、

入力情報セクションにあるtextブロックに、深層学習を用いた医療画像診断に関する論文のテキストを貼り付けています。
このテキストは、「近年、深層学習は画像認識分野において目覚ましい成果を上げてきた。」から始まり、「リアルタイム処理への最適化が挙げられる。」で終わる具体的な論文の記述です。

このように具体的な論文テキストを入力することで、AI校正者はその内容を正確に把握し、専門的な観点から精度の高い修正案を提示してくれます。

文法誤りや不自然な表現、冗長な表現といった問題点を特定し、修正案とその理由まで詳細に出力されるため、効率的に論文の質を高めることができるでしょう。

また、指摘箇所や問題の種類、修正案などが明確な形式でリストアップされるため、どこをどのように改善すれば良いかが一目瞭然で、修正作業もスムーズに進められます。

実行結果（GPT-4o）

[指摘箇所]｜問題点：研究の目的を述べる「目指す」がやや口語的で、論文の文体としてよりフォーマルな表現が望ましい。｜問題の種類：不自然な表現｜修正案：本研究では、このCNNを用いて、医療画像診断における病変検出精度の向上を図る。｜修正の理由または改善点：研究の目的や目標を示す際に「～を図る」は、学術論文で一般的に用いられるよりフォーマルで簡潔な表現です。
[指摘箇所]｜問題点：「データセット上での」という表現がやや冗長であり、より学術的で簡潔な表現が望ましい。｜問題の種類：冗長な表現｜修正案：具体的には、既存のモデルのアーキテクチャを改良し、さらにデータ拡張を適用することで、限られたデータセットにおける汎化性能の改善を試みた。｜修正の理由または改善点：場所や状況を示す「～における」は、学術論文で広く用いられる簡潔かつ的確な表現であり、「～上での」よりも洗練されています。
[指摘箇所]｜問題点：文の後半「その有効性が確認された」が受動態であり、研究者が行った行為として明確にする方が望ましい。また、前後の接続がやや弱い。｜問題の種類：不自然な表現｜修正案：実験結果は、提案手法がベースラインモデルと比較して、F1スコアで5%の改善を達成したことを示した。これにより、その有効性を確認した。｜修正の理由または改善点：文を区切ることで各事実の関連性を明確にし、「確認された」を「確認した」と能動態にすることで、研究主体が有効性を確認した事実を明確に記述できます。

このプロンプトの出力結果は、学術論文やビジネス文書など、フォーマルなテキストの品質を飛躍的に向上させたいときに役立つフィードバックです。
文体の適切性、表現の簡潔性、論理的な構成など、多岐にわたる観点から具体的な改善提案がなされ、書き手のスキルアップを強力にサポートします。

[指摘箇所]、問題点、問題の種類、修正案、そして修正の理由または改善点という、非常に構造化された形で情報が提供されています。
これにより、単に誤りを修正するだけでなく、「なぜその表現が不適切なのか」、そして「どのように改善すればより良くなるのか」という本質的な理解を深めることが可能です。
特に、問題の種類が「不自然な表現」や「冗長な表現」のように明確に分類されているため、自身の執筆傾向を把握し、効率的に弱点を克服できるでしょう。

このフィードバックは、専門家による校正を受ける前のセルフチェックや、ライティングスキルの教育ツールとして非常に有効です。
継続的に活用することで、より明瞭で説得力のある文章を作成する能力が養われ、最終的には、読者にとって価値の高いコンテンツ提供へと繋がります。
これは、情報発信における信頼性や専門性の向上にも直結し、SEOの観点からも非常に重要な要素であると言えます。

プロンプト4：論文のトーン調整をするプロンプト

#命令
あなたは論文のトーン調整を専門とするAIエディターです。与えられた論文テキストを、指定されたトーン（例：フォーマル、客観的、簡潔など）に合わせて調整し、学術論文として最適な表現に修正してください。

#制約条件
・出力は、まず調整後の論文テキストをコードブロックで出力し、その後に主要な調整点をリスト形式で出力してください（前置き・まとめ不要）。
・指定されたトーン（下記「希望するトーン」で定義）に厳密に従い、論旨の変更や情報の追加・削除は行わないでください。
・専門用語は適切に保持し、平易な言葉への置換は避けてください。
・日本語の学術論文として自然で、かつ一貫性のある表現を使用してください。
・リスト形式：

元の表現：[元のテキストの一部]

調整後の表現：[調整後のテキストの一部]

調整理由：[調整を行った理由（例：客観性向上のため、冗長表現の削除）]

#入力情報（例）

論文テキスト

本研究は、既存の枠組みでは捉えきれない新たな現象を明らかにすることを目指しています。これまでのところ、このような現象は十分に検討されていませんでした。私たちは、この現象が非常に重要であると考えており、そのメカニズムを解明することが今後の研究にとって不可欠であると結論付けています。

希望するトーン

フォーマルさ：非常にフォーマル

客観性：徹底的に客観的

簡潔さ：最大限に簡潔

その他：断定的な表現を避け、推量や可能性を示す表現を多用する。

#出力内容

text

本研究は、既存の枠組みでは捉えきれない新たな現象の解明を目指す。当該現象は先行研究において十分に検討されてこなかった。本現象は重要であると考えられ、そのメカニズムの解明は今後の研究推進に不可欠であると推察される。

元の表現：本研究は、既存の枠組みでは捉えきれない新たな現象を明らかにすることを目指しています。
調整後の表現：本研究は、既存の枠組みでは捉えきれない新たな現象の解明を目指す。
調整理由：冗長表現の削除と簡潔性の向上。

元の表現：これまでのところ、このような現象は十分に検討されていませんでした。
調整後の表現：当該現象は先行研究において十分に検討されてこなかった。
調整理由：客観的な表現への変更と文語体への統一。

元の表現：私たちは、この現象が非常に重要であると考えており、そのメカニズムを解明することが今後の研究にとって不可欠であると結論付けています。
調整後の表現：本現象は重要であると考えられ、そのメカニズムの解明は今後の研究推進に不可欠であると推察される。
調整理由：主観的表現の客観化、断定的表現の緩和（推量表現の導入）。

論文のトーン調整をするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「## 論文テキスト」の入力：調整したい論文の原文を正確に入力
✅「## 希望するトーン」の定義：出力してほしいトーン（フォーマルさ、客観性、簡潔さなど）を具体的に記述
✅「#制約条件」の追加・確認：トーン調整以外の特定の条件や要望（例：特定の用語の扱い、文字数制限）の有無を確認し、必要に応じて追加

このプロンプトは、学術論文のトーンを適切に調整したい場合に最適なツールです。
論文をよりフォーマルで客観的、かつ簡潔な表現に修正したい際に活用できます。

AIが「論文トーン調整専門エディター」として機能し、指定されたトーンに厳密に従って論文を修正する点が工夫されています。
具体的な調整理由までリスト形式で出力されるため、修正箇所とその意図が明確に理解できます。
これにより、論文の校正や推敲にかかる時間を大幅に短縮し、約80%程度の工数削減が期待できます。

今回のプロンプトは「#入力情報」を入力することで利用することができます。
実際に使う場合はその部分に正しい情報を入力して利用してください。

入力例

#命令
あなたは論文のトーン調整を専門とするAIエディターです。与えられた論文テキストを、指定されたトーン（例：フォーマル、客観的、簡潔など）に合わせて調整し、学術論文として最適な表現に修正してください。

#制約条件
・出力は、まず調整後の論文テキストをコードブロックで出力し、その後に主要な調整点をリスト形式で出力してください（前置き・まとめ不要）。
・指定されたトーン（下記「希望するトーン」で定義）に厳密に従い、論旨の変更や情報の追加・削除は行わないでください。
・専門用語は適切に保持し、平易な言葉への置換は避けてください。
・日本語の学術論文として自然で、かつ一貫性のある表現を使用してください。
・リスト形式：

元の表現：[元のテキストの一部]

調整後の表現：[調整後のテキストの一部]

調整理由：[調整を行った理由（例：客観性向上のため、冗長表現の削除）]

#入力情報（例）

論文テキスト

本稿では、我々が実施した最新の実験結果について報告します。この実験では、特定の条件X下で、材料Yの挙動がどのように変化するかを詳細に観察しました。これまでの研究では、このような挙動は十分に解明されていませんでした。今回の発見は、この分野における理解を深める上で非常に重要であると信じています。将来的には、この知見を応用して新たな材料開発に貢献できる可能性があります。

希望するトーン

フォーマルさ：非常にフォーマル

客観性：徹底的に客観的

簡潔さ：最大限に簡潔

その他：

一人称（「我々」「私たち」）の使用を避ける。

「です・ます」調を「だ・である」調に統一する。

断定的な表現を避け、客観的な事実や推測を示す表現を用いる。

重複表現や冗長な語句を削除する。

能動態を可能な限り受動態に変換する。

#出力内容

本稿では、実施された最新の実験結果が報告される。本実験では、特定の条件X下における材料Yの挙動変化が詳細に観察された。当該挙動は先行研究において十分に解明されていなかった。本発見は、この分野における理解を深める上で極めて重要であると考えられる。将来的に、この知見は新たな材料開発への応用が期待される。

・元の表現：本稿では、我々が実施した最新の実験結果について報告します。
調整後の表現：本稿では、実施された最新の実験結果が報告される。
調整理由：一人称の削除、受動態への変換、敬体から常体への統一、簡潔性の向上。

・元の表現：この実験では、特定の条件X下で、材料Yの挙動がどのように変化するかを詳細に観察しました。
調整後の表現：本実験では、特定の条件X下における材料Yの挙動変化が詳細に観察された。
調整理由：敬体から常体への統一、簡潔性の向上、能動態から受動態への変換。

・元の表現：これまでの研究では、このような挙動は十分に解明されていませんでした。
調整後の表現：当該挙動は先行研究において十分に解明されていなかった。
調整理由：客観的な表現への変更、敬体から常体への統一。

・元の表現：今回の発見は、この分野における理解を深める上で非常に重要であると信じています。
調整後の表現：本発見は、この分野における理解を深める上で極めて重要であると考えられる。
調整理由：主観的表現の客観化、断定的表現の緩和。

・元の表現：将来的には、この知見を応用して新たな材料開発に貢献できる可能性があります。
調整後の表現：将来的に、この知見は新たな材料開発への応用が期待される。
調整理由：冗長表現の削除、より客観的で簡潔な表現への変更。

今回は、学術論文のテキストを、指定された厳格なトーンに自動で調整するためのプロンプトを作成しました。

このプロンプトの入力例では、元のプロンプト雛形と比較して、より具体的な調整指示が「希望するトーン」の項目に加わっています。

そのため、

論文テキストとして、学術論文でよく用いられる「本稿では、我々が実施した最新の実験結果について報告します。」といった形式の文章
希望するトーンとして「非常にフォーマル」「徹底的に客観的」「最大限に簡潔」といった基本的な要件に加え、
「一人称（「我々」「私たち」）の使用を避ける。」
「「です・ます」調を「だ・である」調に統一する。」
「断定的な表現を避け、客観的な事実や推測を示す表現を用いる。」
「重複表現や冗長な語句を削除する。」
「能動態を可能な限り受動態に変換する。」
といった、学術論文のスタイルガイドに準拠するための詳細な調整ポイントを入力しました。

このように、調整したい論文テキストと、フォーマルさや客観性といった抽象的なトーンだけでなく、
一人称の排除や敬体から常体への統一、能動態から受動態への変換といった具体的な「表現のルール」を詳細に指定することで、
AIはより厳密かつ一貫性のある学術的な表現に論文テキストを調整することが可能になります。

これは、研究者が執筆した原稿を、査読基準や学会の投稿規程に沿った完璧な学術論文のトーンに仕上げたい場合に非常に有効なユースケースとなります。

実行結果（GPT-4o）

本稿では、実施された最新の実験結果が報告される。本実験では、特定の条件X下における材料Yの挙動変化が詳細に観察された。当該挙動は先行研究において十分に解明されていなかった。本発見は、この分野における理解を深める上で極めて重要であると考えられる。将来的に、この知見は新たな材料開発への応用が期待される。

・元の表現：本稿では、我々が実施した最新の実験結果について報告します。
調整後の表現：本稿では、実施された最新の実験結果が報告される。
調整理由：一人称の削除、受動態への変換、敬体から常体への統一、簡潔性の向上。

・元の表現：この実験では、特定の条件X下で、材料Yの挙動がどのように変化するかを詳細に観察しました。
調整後の表現：本実験では、特定の条件X下における材料Yの挙動変化が詳細に観察された。
調整理由：敬体から常体への統一、簡潔性の向上、能動態から受動態への変換。

・元の表現：これまでの研究では、このような挙動は十分に解明されていませんでした。
調整後の表現：当該挙動は先行研究において十分に解明されていなかった。
調整理由：客観的な表現への変更、敬体から常体への統一。

・元の表現：今回の発見は、この分野における理解を深める上で非常に重要であると信じています。
調整後の表現：本発見は、この分野における理解を深める上で極めて重要であると考えられる。
調整理由：主観的表現の客観化、断定的表現の緩和。

・元の表現：将来的には、この知見を応用して新たな材料開発に貢献できる可能性があります。
調整後の表現：将来的に、この知見は新たな材料開発への応用が期待される。
調整理由：冗長表現の削除、より客観的で簡潔な表現への変更。

この出力結果は、学術論文や技術報告書など、信頼性が求められる専門性の高いコンテンツを最適化するための表現調整の有効性を示しています。提示された調整理由からは、一人称の排除や主観的表現の客観化、敬体から常体への統一を通じて、コンテンツの客観性と権威性が飛躍的に向上していることが明らかです。

これにより、読者に与える信頼感が増大し、専門性の高い分野におけるE-E-A-T（経験、専門知識、権威性、信頼性）の向上に直接貢献します。冗長表現の削除や簡潔性の追求は、情報の伝達効率を高め、専門家が求める明瞭な表現を実現しています。

これは、検索エンジンが重視するコンテンツの品質基準にも合致するため、SEOにおいても極めて重要な要素となります。このような表現調整は、AIによる自動生成コンテンツの品質を向上させ、学術機関や研究開発部門、専門メディアが検索エンジンからの高評価を獲得するための標準的なプロセスとして活用が期待されます。

プロンプト5：論文の表現修正をするプロンプト

#命令
あなたは論文の表現修正を専門とする校閲AIです。ユーザーが提供する論文の文章を読み取り、学術的な表現としてより適切になるよう修正・改善案を提示してください。

#制約
・出力は指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①修正箇所（元の文章）／②現在の問題点／③修正案／④修正理由（学術的観点から）
・学術論文にふさわしい表現、論理的整合性、明確性を最優先に考慮してください。
・専門用語の正確性、文章の簡潔性、客観性を重視し、冗長な表現や曖昧な表現を排除してください。
・文体は常体（である調）で統一し、口語表現や主観的な表現は避けてください。
・修正は提案形式とし、元の意味合いや著者の意図を尊重しつつ、より洗練された表現を提示してください。
・必要に応じて、文脈全体を踏まえた上でのより広範な改善のための示唆やヒントも加えてください。

#入力情報（例）
＜ここに修正したい論文の文章を貼付＞

#出力内容
①修正箇所：[元の文章]／②問題点：[現在の文章の問題点]／③修正案：[より適切な表現]／④修正理由：[学術的な観点からの説明]

論文の表現修正をするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の修正：AIの専門分野や役割を具体的に設定
✅「#制約」と「#出力内容」の修正：出力形式や内容の制約、重視する点を調整
✅「#入力情報」の準備：修正したい論文の文章を正確に入力

このプロンプトは、学術論文の表現を専門的に修正・校閲するためのAIです。客観性や論理的整合性を高めたい研究者や学生が、論文の質を向上させたい際に活用できます。

本プロンプトは、AIを「校閲AI」と明確に定義し、出力形式や学術的修正基準を詳細に指定している点が工夫されています。これにより、単なる言い換えではなく、学術的な観点からの具体的な修正案と、その理由まで提示されます。

今回のプロンプトは「#入力情報」に論文の文章を入力することで利用できます。専門家による校閲作業が数時間から数分へと大幅に効率化され、執筆の質向上が期待できるでしょう。

入力例

#命令
あなたは論文の表現修正を専門とする校閲AIです。ユーザーが提供する論文の文章を読み取り、学術的な表現としてより適切になるよう修正・改善案を提示してください。

#制約
・出力は指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①修正箇所（元の文章）／②現在の問題点／③修正案／④修正理由（学術的観点から）
・学術論文にふさわしい表現、論理的整合性、明確性を最優先に考慮してください。
・専門用語の正確性、文章の簡潔性、客観性を重視し、冗長な表現や曖昧な表現を排除してください。
・文体は常体（である調）で統一し、口語表現や主観的な表現は避けてください。
・修正は提案形式とし、元の意味合いや著者の意図を尊重しつつ、より洗練された表現を提示してください。
・必要に応じて、文脈全体を踏まえた上でのより広範な改善のための示唆やヒントも加えてください。

#入力情報（例）
＜ここに修正したい論文の文章を貼付＞

#出力内容
①修正箇所：[元の文章]／②問題点：[現在の文章の問題点]／③修正案：[より適切な表現]／④修正理由：[学術的な観点からの説明]

今回は、学術論文の表現を修正・改善するためのAI校閲プロンプトについて、その入力例と効果的な活用方法を解説します。

このプロンプトは、ユーザーが提供する論文の文章を読み取り、学術的な表現としてより適切になるよう修正・改善案を提示することを目的に設計されています。

#プロンプト雛形と#プロンプト入力例を比較すると、主要な入力箇所は`#入力情報（例）`の下に指定された、`＜ここに修正したい論文の文章を貼付＞`という部分です。

つまり、このプレースホルダーに、ユーザーが実際に校閲を希望する論文の具体的なテキストを貼り付けることになります。

このように具体的な論文の文章を入力することで、AIは論文の表現修正を専門とする校閲者として機能します。

具体的には、入力された文章に対し、元の文章の問題点、より適切な修正案、そして学術的な観点からの修正理由が明確な形式で提示されます。

学術論文にふさわしい表現、論理的整合性、明確性を最優先に考慮し、専門用語の正確性や文章の簡潔性、客観性を重視した改善案が生成されるため、論文の質を飛躍的に向上させることが期待できます。

また、#命令、#制約、#出力内容といった固定の指示と明確な構造が設定されているため、AIの出力は一貫した品質と形式で提供され、ユーザーは効率的に校閲結果を確認できます。

これにより、冗長な表現や曖昧な表現が排除され、より洗練された学術論文の作成を強力に支援します。

実行結果（GPT-4o）

①修正箇所：この研究では、新しい検出方法を開発した。これは、従来のやり方より精度が良いと考える。今後、この方法をいろんな分野に応用できる可能性がある。／②問題点：冗長な表現や口語的な表現（「この研究では」「やり方」「いろんな」）が含まれる。主観的な表現（「と考える」）があり、客観性が不足している。接続詞の使い方がやや不明瞭。／③修正案：本研究では、新たな検出手法を開発した。本手法は、既存の測定法と比較して高い精度を示すことを明らかにした。将来的に、本手法は様々な分野への応用が期待される。／④修正理由：

「この研究では」を「本研究では」に修正し、学術論文にふさわしい簡潔な表現とした。

「新しい検出方法」を「新たな検出手法」に修正し、より専門的かつ一般的な用語を用いた。

「これは、従来のやり方より精度が良いと考える」を「本手法は、既存の測定法と比較して高い精度を示すことを明らかにした」に修正した。これにより、指示代名詞「これ」による曖昧さを解消し、比較対象を「既存の測定法」と具体化、「やり方」を「測定法」と専門用語に置き換え、「良いと考える」という主観的な表現を「高い精度を示すことを明らかにした」という客観的な記述に改めた。

「今後、この方法をいろんな分野に応用できる可能性がある」を「将来的に、本手法は様々な分野への応用が期待される」に修正した。「今後」を「将来的に」、「いろんな」を「様々な」とすることで、より学術的な文体に統一した。「応用できる可能性がある」を「応用が期待される」とすることで、客観的な見込みを示す表現に改善した。

全体的に文体を常体「である」調で統一し、論理的な接続と簡潔性を向上させた。

このプロンプトの出力結果は、与えられた文章の品質を向上させるための具体的な修正プロセスとその理由を詳細に示したものです。
これは、専門的かつ客観的なコンテンツ作成の指針となるテンプレートとして非常に有用です。

①の「修正箇所」から②の「問題点」を抽出し、③の「修正案」として具体的に改善された文章を提示している点が分かりやすいです。
さらに④の「修正理由」では、各修正がどのような意図（簡潔化、専門用語化、客観化など）に基づいて行われたかが明確に説明されています。

冗長な表現の排除、主観的な記述の客観化、接続詞の明確化といった一連の修正プロセスは、読者の理解度を高め、コンテンツの信頼性を向上させる上で非常に有効です。
特にSEOの観点からは、専門性と権威性（E-A-T）の向上に直結し、検索エンジンからの評価を高める要因となります。

SEO記事やブログコンテンツの執筆者はもちろん、学術論文、技術文書、ビジネスレポートなど、あらゆる種類の文章作成において品質を担保したい編集者やライターにとって、この出力結果は実践的な学習資料として活用できるでしょう。
文章の論理的な構造や表現の選択に迷った際の具体的な改善例として、大いに参考になります。