「ChatGPTを使って論文の査読作業を効率化したいけど、
具体的にどんなプロンプトを使えばいいの？」
「いざ自分で試してみても、
ありきたりなコメントしか得られず、
結局手作業の方が早い…と感じていませんか？」
このような悩みをお持ちの、
研究者や査読者の方もいるのではないでしょうか？
本記事では、ChatGPTを用いて論文査読を劇的に効率化するための、
実践的なプロンプト例とその使い方を解説しました。
論文作成・査読支援のAIツール開発に携わる筆者が、
実際に検証を重ねて効果を実感した、
質の高い査読コメントを引き出すためのプロンプトのみを厳選してご紹介します。
きっとあなたの論文査読の負担を大きく軽減し、
レビューの質向上に貢献できると思いますので、
ぜひ最後までご覧ください。
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！
✅論文の初期ドラフトに対し、各セクション（序論、方法論、結果、考察など）ごとに具体的な修正点と改善提案を網羅的に受け取りたいとき→プロンプト1がおすすめ
✅論文の論理構成や学術的価値について、より深い洞察と幅広い観点からの「一流」の評価を受けたいとき→プロンプト2がおすすめ
✅論文の自己評価や発表前の最終チェックとして、具体的な改善提案だけでなく、関連する先行研究や文献に関するヒントも得たいとき→プロンプト3がおすすめ
✅英語で執筆した科学技術分野の論文について、専門用語や英語表現を含めた徹底的な査読を受けたいとき→プロンプト4がおすすめ
✅自身の研究や論文執筆において、特定のテーマに関する最新の査読付き学術論文を効率的に探し、その主要な要点を把握したいとき→プロンプト5がおすすめ
ChatGPTで論文査読をすることは可能？
ChatGPTをはじめとする生成AIの進化は、学術論文の執筆だけでなく、その査読プロセスにも大きな変革をもたらす可能性を秘めています。
しかし、複雑な専門知識と倫理観が求められる論文査読において、ChatGPTは万能なツールではありません。
本稿では、ChatGPTを論文査読に活用する際の可能性と、注意すべき点、そして効果的なプロンプトの利用法について深掘りします。
ChatGPTによる論文査読の限界と注意点
ChatGPTは、特定のテーマに関する深い専門知識や、最新の研究動向、過去の論文との関連性までを正確に評価する能力には限界があります。
特に、学術的な厳密性や新規性の判断、研究倫理に関わる微妙な問題の指摘は、人間の研究者の深い洞察が不可欠です。
AIが出力した情報に誤りや偏りが含まれる可能性も考慮し、その内容を鵜呑みにせず、常に人間がファクトチェックを行う必要があります。
また、査読対象の論文内容が機密情報を含む場合、プロンプトとして入力することによる情報漏洩のリスクにも細心の注意を払うべきです。
論文査読を効率化するChatGPTの活用術とプロンプト例
ChatGPTは、査読プロセスの全体を代替するのではなく、特定のタスクを補助することでその効率を大幅に向上させるツールとして有効です。
例えば、論文の要約作成、文法やスペルチェック、論理構造の粗い点の指摘、先行研究の簡易的なリストアップなどに活用できます。
効果的な活用のためには、具体的な指示を含むプロンプトの設計が鍵となります。
「この論文の主要な目的、方法論、結果、考察を簡潔に要約してください。」
「この導入部分の論理的飛躍や不明瞭な点はありますか？」
「この研究の限界点や今後の課題について、潜在的な可能性をいくつか提案してください。」といった具体的な問いかけが有効です。
人間とAIの協調：論文査読における最終判断の重要性
ChatGPTは強力な補助ツールとなり得ますが、論文査読の最終的な判断や、深い専門的洞察、倫理的評価は、依然として人間の研究者に委ねられています。
AIの提案を批判的に検討し、自身の専門知識と経験に基づいた多角的な視点から論文を評価することが重要です。
生成AIの進化は、査読プロセスの未来を変える可能性を秘めているものの、その本質的な責任と、学術的な厳密性を守る役割は、今後も人間の研究者が担うべきです。
ChatGPTを賢く利用し、より質の高い査読を実現するための協力体制を築くことが、これからの学術界に求められるでしょう。
ChatGPTで論文査読をする3つのメリット
ChatGPTを論文査読プロセスに組み込むことは、査読者の負担軽減、査読品質の向上、そして効率的なフィードバックの提供という点で画期的な変化をもたらします。ここでは、とくに実務に効く3つのメリットを具体的に解説します。
時間短縮と効率的なレビューの実現
従来、論文査読は、膨大な文献を読み込み、論理的整合性、新規性、先行研究との比較など多岐にわたる観点から、多くの時間を要する作業でした。
ChatGPTを活用すれば、論文の要約作成、キーワード抽出、関連研究の示唆出し、論理構造のチェックなどをプロンプトを使って依頼することで、初期分析の時間を大幅に短縮できます。
これにより、査読者は本質的な評価や深い洞察に集中できるようになり、査読プロセスの高速化と負担軽減が実現します。
査読品質の向上と多角的な視点の獲得
人間による査読では、時に見落としが生じたり、特定の専門分野への偏り、あるいは個人的な解釈によるバイアスが生じる可能性があります。
ChatGPTは、膨大なテキストデータから学習しているため、文献の網羅性チェック、論理矛盾の指摘、文法・表現の改善提案が可能です。
さらに、「この論文の〇〇の主張に対する反証を挙げてください」といったプロンプトを用いることで、特定の専門分野外からの新たな視点を得ることもできます。その結果、より客観的で包括的な査読コメントを作成でき、論文の全体的な品質向上に貢献します。
プロンプトによる公平性と透明性の確保
査読の公平性は学術コミュニティにとって極めて重要ですが、実際の査読においては、査読者個人の主観や経験に依存する部分が少なからず存在します。
論文査読の基準や評価項目をプロンプトとして明確に定義し、ChatGPTに適用することで、一貫性のある評価軸に基づいた分析が可能になります。
例えば、「この論文の新規性、方法論の妥当性、結果の解釈について、〇〇の観点から評価してください」のように具体的な指示をプロンプトに含めることで、評価の根拠を明確化できます。これにより、査読プロセスの透明性が高まり、査読者間の評価のばらつきを低減させ、より公平な判断を支援します。
ChatGPTで論文査読をする3つの注意点
ChatGPTを論文査読プロセスに組み込む際、その強力な補助能力とともに、「情報の正確性、倫理的側面、そして効果的なプロンプト設計」という三つの重要な注意点を押さえる必要があります。
特に、査読の質を保ちつつ効率化を図るために見落とされがちなポイントを解説します。
AIの生成結果を鵜呑みにしない
ChatGPTは広範な知識を持つものの、特定の学術分野の深掘りや最新の研究動向、専門用語の微細なニュアンスまで完全に理解しているわけではありません。
論文の新規性、学術的貢献、方法論の妥当性といった査読の核心的な判断は、AIには難しい側面があります。
ハルシネーション（誤情報生成）のリスクも存在するため、AIが示す引用元やデータ、解釈は必ず手動で確認する必要があります。
最終的な判断は、あくまで査読者自身が行うべきであり、ChatGPTはあくまで補助ツールと位置づけることが賢明です。
未公開論文の機密保持と倫理規定を遵守する
査読中の論文は、公開前の機密情報であり、その内容を外部のAIサービスに入力することは情報漏洩のリスクを伴います。
多くの学会や出版社は、査読中の論文内容の秘匿を厳しく求めており、ChatGPTへの入力は、この倫理規定に抵触する可能性があります。
個人情報や研究機関名、具体的な実験データなど、特定可能な情報を入力しないよう細心の注意を払うか、あるいは社内プライベート環境のAIツールを活用することを検討すべきです。
所属機関のITポリシーや倫理指針を確認し、遵守することが不可欠です。
質の高いプロンプト設計で、AIの潜在能力を最大限に引き出す
ChatGPTを査読に活用する際、その効果はプロンプトの質に大きく左右されます。漠然とした指示では、期待するような深い洞察は得られません。
例えば、「この論文の新規性は何か？」「方法論に論理的飛躍はないか？」「結論はデータで十分に裏付けられているか？」といった具体的な査読ポイントを明確にプロンプトに含めることで、AIはより的確な分析結果を提示できます。
特定の章やセクションに絞って質問する、あるいは特定の視点（例：統計処理の妥当性、先行研究との比較）からの分析を求めるなど、きめ細やかなプロンプト設計が重要となります。
繰り返し試行錯誤し、自分の査読スタイルに合ったプロンプトパターンを見つけることが、効率的な査読支援に繋がるでしょう。
論文査読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が学術論文の査読プロセスに革命をもたらす可能性は、計り知れません。しかし、その強力な能力を最大限に引き出し、質の高いフィードバックを得るためには、適切な「プロンプト」の設計が不可欠です。
ここでは、ChatGPTを論文査読に効果的に活用するための、具体的な3つのポイントを解説します。
査読の目的と要求事項を具体的に指示する
単に「この論文を査読してください」という漠然とした指示では、ChatGPTは一般的なレビューしか提供できません。論文の種類（原著、レビューなど）、専門分野、そして特に注目してほしい査読の焦点（新規性、論理構成、実験手法、統計処理、倫理的問題など）を明確に伝えることが重要です。
例えば、「[神経科学]分野の[原著論文]です。特に[実験デザインの妥当性]、[データ解釈の正確性]、[結論の新規性]に焦点を当て、建設的な改善点を指摘してください。」といった具体的なプロンプトを与えます。これにより、ChatGPTが的外れなフィードバックをすることを防ぎ、査読の深度と的確性を飛躍的に向上させることができます。
査読基準や評価項目をチェックリスト形式で提示する
ジャーナルや学会によっては、査読のための特定の評価基準や項目が定められています。これらの基準（例：IMRAD形式の各セクションの評価点、引用の適切性、倫理的配慮、図表の明瞭さなど）をプロンプト内に盛り込むことで、ChatGPTはより構造化された、ジャーナル基準に合致した査読コメントを生成できます。
例えば、「以下の項目について、1（要改善）〜5（優れている）で評価し、具体的な理由を記述してください：[独創性]、[論理的構成]、[研究方法の適切性]、[結果の解釈]、[考察の深さ]、[倫理的配慮]。」のように、評価基準や項目を具体的に明示します。これにより、査読の一貫性と公平性が保たれ、ChatGPTからのフィードバックが、そのまま報告書として活用できるレベルにまで高まります。
査読コメントのトーン、フォーマット、行動指示を明確にする
生成された査読コメントが実際に著者にとって有益であるためには、そのトーン（口調）、フォーマット（形式）、そして次に取るべき行動（アクション）を明確に指示することが不可欠です。建設的な批判を求めるのか、それとも厳密な修正点を列挙してほしいのか、査読コメントの意図を伝えることで、著者が受け入れやすいフィードバックを促せます。
例えば、「査読コメントは[専門的]かつ[建設的なトーン]で、[箇条書き]でまとめてください。各コメントには、[問題点]と[具体的な改善提案]を記述し、最後にこの論文に対する[推奨（採択、修正後に採択、不採択のいずれか）]を記述してください。」といった指示が有効です。これにより、査読コメントが実用的なものとなり、著者へのフィードバックがスムーズに進み、論文の質向上に直接寄与します。
プロンプト1：論文査読をするプロンプト
#命令
あなたは学術論文の専門査読者AIです。入力された論文全文を学術的観点から厳正に査読し、網羅的な改善提案と評価を提示してください。
#制約条件
・出力は査読指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①章節名または項目／②問題点または改善提案／③重要度〔高・中・低〕／④具体的な修正案または根拠
・学術的妥当性（新規性、論理構成、方法論、結果の解釈、引用の適切性、倫理的側面等）、記述の明確性、一貫性、論理の一貫性を基準に判断すること
・不明瞭、根拠不足、矛盾する箇所は「不明瞭」「根拠不足」「矛盾」と明記すること
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で
#入力情報（例）
＜ここに査読する論文全文を貼付＞
#出力内容
1. 序論｜問題点：研究の新規性が不明瞭｜重要度：高｜修正案：先行研究との比較を明確にし、本研究の独自性を強調する記述を追加する。
2. 方法論｜改善提案：実験プロトコルの詳細化｜重要度：中｜修正案：使用した機器の具体的なモデル名と試薬の濃度を追記することで再現性を高める。
3. 結果｜問題点：図1の軸ラベルが不適切｜重要度：高｜修正案：単位と測定項目を明確に表記する。
4. 考察｜問題点：結論が結果から導き出せない箇所がある｜重要度：高｜修正案：結果と考察の間の論理的飛躍を解消し、両者の整合性を確認する。
5. 参考文献｜問題点：引用形式の不統一｜重要度：低｜修正案：特定の引用スタイル（例：APAスタイル）に統一する。
論文査読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に与える役割や実行させたいタスクを調整
✅「#制約条件」の修正：出力形式、判断基準、表現スタイルなど、細かなルールを調整
✅「#出力内容」の修正：期待する出力形式に合わせて具体的な例を変更/追加
このプロンプトは、学術論文の最終チェックに活用できます。
提出前の品質向上を目指す研究者や学生に最適です。
AIが専門査読者として、新規性や論理構成を厳正に評価し、具体的な修正案と重要度を提示する点が工夫です。
専門家による査読工数を数時間から数分へ大幅削減できます。
「#入力情報」に論文全文を貼り付けることで利用可能です。
入力例
#命令
あなたは学術論文の専門査読者AIです。入力された論文全文を学術的観点から厳正に査読し、網羅的な改善提案と評価を提示してください。
#制約条件
・出力は査読指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①章節名または項目／②問題点または改善提案／③重要度〔高・中・低〕／④具体的な修正案または根拠
・学術的妥当性（新規性、論理構成、方法論、結果の解釈、引用の適切性、倫理的側面等）、記述の明確性、一貫性、論理の一貫性を基準に判断すること
・不明瞭、根拠不足、矛盾する箇所は「不明瞭」「根拠不足」「矛盾」と明記すること
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で
#入力情報
査読する論文の全文をここに貼付してください。
#出力内容
1. 序論｜問題点：研究の新規性が不明瞭｜重要度：高｜修正案：先行研究との比較を明確にし、本研究の独自性を強調する記述を追加する。
2. 方法論｜改善提案：実験プロトコルの詳細化｜重要度：中｜修正案：使用した機器の具体的なモデル名と試薬の濃度を追記することで再現性を高める。
3. 結果｜問題点：図1の軸ラベルが不適切｜重要度：高｜修正案：単位と測定項目を明確に表記する。
4. 考察｜問題点：結論が結果から導き出せない箇所がある｜重要度：高｜修正案：結果と考察の間の論理的飛躍を解消し、両者の整合性を確認する。
5. 参考文献｜問題点：引用形式の不統一｜重要度：低｜修正案：特定の引用スタイル（例：APAスタイル）に統一する。
今回は、学術論文の専門査読者AIとして機能するプロンプトを作成しました。
このプロンプトは、入力された論文全文を学術的観点から厳正に査読し、網羅的な改善提案と評価を提示することに特化しています。
#元のプロンプト雛形と#プロンプト入力例を見比べると、特に#入力情報セクションに変更を加えています。
具体的には、雛形では「＜ここに査読する論文全文を貼付＞」というプレースホルダーでしたが、
入力例では「査読する論文の全文をここに貼付してください。」と、より明確な指示文に修正しました。
このように、入力すべき箇所を具体的に提示することで、プロンプトを利用するユーザーは迷うことなく、査読対象の論文全文を正確に貼り付けることが可能になります。
AIは論文の内容を正確に捉え、学術的な妥当性、論理構成、記述の明確性といった多角的な基準に基づいた厳正な査読を実行できます。
結果として、論文の品質向上に直結する具体的かつ網羅的な改善提案を効率的に引き出すことが可能となるでしょう。
また、適切な位置で改行を挟むことで、プロンプト全体の視認性が向上し、次に何をすべきか一目で理解できるため、ユーザー体験も向上します。
実行結果（GPT-4o）
1. 序論／問題点：研究の新規性が不明瞭／重要度：高／修正案：先行研究との比較を明確にし、本研究の独自性と学術的・社会的意義を強調する記述を追加する。
2. 方法論／問題点：実験プロトコルの詳細が不足しており、再現性が低い／重要度：高／修正案：使用した機器の具体的なモデル名、試薬の濃度、実験条件（温度、時間、回数など）を詳細に記述する。倫理的承認に関する記述が不足している場合は追記する。
3. 結果／問題点：図1および図2のグラフ軸ラベルに単位の記載がない。データポイントの数が少ないため、統計的有意性が不明瞭である／重要度：高／修正案：軸ラベルに適切な単位を付与する。統計解析の結果（p値、信頼区間など）を明記し、データのばらつきを示すエラーバーなどを追加する。
4. 考察／問題点：結果の解釈に論理的飛躍が見られる箇所がある。一部の結論が提示されたデータから直接導き出せない／重要度：高／修正案：各結果が示す内容と、そこから導かれる考察の関連性を明確にする。結果と考察の間の論理的ギャップを埋めるための説明を追加するか、該当する結論を修正・削除する。
5. 考察／改善提案：先行研究との比較と本研究の位置づけを強化する／重要度：中／修正案：本研究で得られた知見が、既存の研究とどのように異なり、どのような新たな貢献をするのかを具体的に記述する。関連する先行研究をさらに引用し、議論を深める。
6. 結論／問題点：将来的な展望や研究の限界に関する記述が不足している／重要度：中／修正案：本研究が残した課題や、今後の研究で取り組むべき方向性を具体的に提示する。また、本研究の適用範囲や限界についても言及し、結果の一般化可能性について慎重な姿勢を示す。
7. 参考文献／問題点：引用形式が統一されておらず、一部の引用に不足がある／重要度：中／修正案：特定の引用スタイル（例：APA、Vancouver、IEEEなど）を選択し、論文全体で一貫した形式を用いる。引用元のページ番号やDOIなど、必要な情報が欠落している場合は追記する。最新の関連文献が網羅されているか再確認する。
8. 全体／問題点：専門用語の定義が不明瞭である箇所がある／重要度：低／修正案：論文中で初めて登場する専門用語や、複数の解釈が可能な用語については、明確な定義を記述するか、一般的に受け入れられている定義を参照する。
9. 全体／問題点：誤字脱字および文法的な誤りが見られる／重要度：低／修正案：論文全体を校閲し、誤字脱字、文法的な誤り、不適切な表現を修正する。このプロンプトの出力結果は、学術論文や研究レポートの質を劇的に向上させたい研究者や学生、そして学術誌の編集者にとって非常に有用なフィードバックと言えるでしょう。
各項目において「問題点」「重要度」「修正案」が明確に提示されており、論文の構成要素ごとに具体的な改善点が分かりやすく示されています。
特に、再現性の低い実験プロトコルや統計的有意性の不明瞭さ、結果解釈における論理的飛躍など、学術論文で頻繁に見られる課題に対して、ピンポイントで実践的な修正案が提供されている点は非常に価値が高いです。
これにより、論文のレビュープロセスが効率化され、最終的な論文の採択率向上にも大きく貢献することが期待できます。
序論から参考文献、さらには専門用語の定義の不明瞭さや誤字脱字といった細部に至るまで、多角的な視点から網羅的かつ精度の高いフィードバックが得られるため、完成度の高い論文作成を強力にサポートします。
この出力結果は、AIによるレビューの質の高さと、具体的な改善点を提供する実用性を兼ね備えていると言えるでしょう。
論文執筆の各段階で、質の高いセルフチェックやフィードバックを得たい場合にぜひ活用したい内容です。
これにより、時間と労力を節約しながら、より洗練された学術成果を生み出すことが可能になります。
プロンプト2：論文へフィードバックをするプロンプト
#命令
あなたは、一流の学術論文査読者AIです。以下の論文全文を詳細に分析し、その内容、論理構成、表現、独自性、そして学術的価値について多角的に評価し、具体的なフィードバックと改善提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。
・形式は以下の通りとします。
①指摘カテゴリ（例：論理構成、新規性、表現・表記、先行研究、結論、方法論、倫理、全体構成、引用）
②問題点または改善提案の概要
③重要度（高・中・低のいずれか）
④具体的な理由と根拠、あるいは提案の意図
⑤推奨される具体的な修正アクション
・学術論文としての厳密性、客観性、明確性を重視してください。
・批判的かつ建設的な視点を提供し、論文の質向上に資するフィードバックを目指してください。
・特定の学術分野を仮定せず、汎用的な査読基準に基づいてください。ただし、入力情報で分野が指定された場合はそれを考慮してください。
・専門用語は正確に用い、文章は簡潔な常体で記述してください。
#入力情報
＜ここに査読対象の論文全文を貼り付けてください＞
＜論文の分野（任意）：[例：情報科学、経済学、医学、人文科学など]＞
＜特に焦点を当ててほしい点（任意）：[例：方法論の妥当性、論理展開の飛躍、新規性の評価など]＞
#出力内容
[指摘カテゴリ]｜問題点・提案：…｜重要度：[高・中・低]｜理由：…｜アクション：…論文へフィードバ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：査読対象の論文全文、分野、焦点を明確に記述。
✅「#制約条件」の確認：出力形式や評価基準が目的に合っているかを確認し、必要に応じて調整。
✅「#命令」の理解：AIの役割と提供されるフィードバックの性質を把握。このプロンプトは、自身の執筆した学術論文の査読をAIに依頼するためのものです。
論文投稿前に第三者視点での厳密なチェックを行いたい場合や、論文の質を向上させたい際に活用できます。
今回のプロンプトは、「#制約条件」で出力形式が細かく指定されており、具体的なフィードバックと改善提案を構造的に得られるよう工夫されています。
「#入力情報」に論文を貼り付けるだけで、多角的な評価と具体的な修正アクションが提示されます。
これにより、人間がゼロから論文を読み込み、査読コメントを作成する工数を大幅に削減できます。
手作業での査読に比べて、約70%〜80%の時間を短縮できると期待されます。
実際に使う場合は、「＜ここに査読対象の論文全文を貼り付けてください＞」部分に論文全文を入力して利用してください。
入力例
#命令
あなたは、一流の学術論文査読者AIです。以下の論文全文を詳細に分析し、その内容、論理構成、表現、独自性、そして学術的価値について多角的に評価し、具体的なフィードバックと改善提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。
・形式は以下の通りとします。
①指摘カテゴリ（例：論理構成、新規性、表現・表記、先行研究、結論、方法論、倫理、全体構成、引用）
②問題点または改善提案の概要
③重要度（高・中・低のいずれか）
④具体的な理由と根拠、あるいは提案の意図
⑤推奨される具体的な修正アクション
・学術論文としての厳密性、客観性、明確性を重視してください。
・批判的かつ建設的な視点を提供し、論文の質向上に資するフィードバックを目指してください。
・特定の学術分野を仮定せず、汎用的な査読基準に基づいてください。ただし、入力情報で分野が指定された場合はそれを考慮してください。
・専門用語は正確に用い、文章は簡潔な常体で記述してください。
#入力情報
ここに査読対象の論文全文を貼り付けてください。
論文の分野（任意）：情報科学
特に焦点を当ててほしい点（任意）：方法論の妥当性
#出力内容
[指摘カテゴリ]｜問題点・提案：…｜重要度：[高・中・低]｜理由：…｜アクション：…今回は、学術論文の査読を行うためのプロンプトを作成しました。
そのため、
- 査読対象の論文全文を「ここに査読対象の論文全文を貼り付けてください」
- 論文の分野を「情報科学」
- 特に焦点を当ててほしい点を「方法論の妥当性」
といった部分を入力しました。
このように具体的な情報を入力することで、AIが論文の内容、論理構成、表現、独自性、学術的価値について多角的に評価し、具体的なフィードバックと改善提案を生成してくれます。
特に、論文の分野や焦点を当ててほしい点を指定することで、AIはより専門的かつ的確な視点から査読を行い、論文の質向上に貢献します。
また、改行を挟むことで視認性が向上し、入力すべき変数部分が一目で把握できるので、プロンプトの修正も容易になります。
実行結果（GPT-4o）
[方法論]｜問題点・提案：データ前処理の詳細が不足している｜重要度：高｜理由：論文で提案されているTrafficNetの再現性を確保し、結果の妥当性を評価するためには、NSL-KDDデータセットに対する具体的な前処理手順が不可欠である。現状の記述では、数値特徴量への変換、正規化、one-hotエンコーディングの方法論が曖昧で、他の研究者が同様の結果を得ることが困難である。｜アクション：各特徴量（特にカテゴリカル特徴量とフローデータへの変換）に対して、使用した具体的な正規化手法（例：Min-Max normalization, Z-score standardization）、エンコーディング方法、およびフローの定義（例：時間窓、含まれるパケット数）を詳細に記述せよ。
[方法論]｜問題点・提案：TrafficNetアーキテクチャの具体的なパラメータが不足している｜重要度：高｜理由：提案モデルの性能評価の信頼性および研究の再現性を高めるためには、CNN層のフィルター数、カーネルサイズ、ストライド、プーリング層の詳細、LSTM層のユニット数、ドロップアウト率、全結合層の構成など、ネットワークアーキテクチャの全てのハイパーパラメータを明確に記述する必要がある。現状では、これらの情報が欠落しており、提案手法の検証が不可能である。｜アクション：TrafficNetのCNN部とLSTM部の各層における、フィルター数、カーネルサイズ、ストライド、プーリング戦略、LSTMユニット数、ドロップアウト率、活性化関数など、全てのアーキテクチャパラメータを詳細に図または表を用いて記述せよ。
[方法論]｜問題点・提案：ハイパーパラメータチューニングのプロセスが不明確｜重要度：高｜理由：「ハイパーパラメータは経験的に調整された」という記述は、モデルの性能が特定の設定に過度に依存している可能性を示唆しており、研究の客観性と妥当性を損なう。どのような探索戦略（例：グリッドサーチ、ランダムサーチ、ベイズ最適化）、探索範囲、評価指標が用いられたか不明なため、結果の信頼性が低い。｜アクション：ハイパーパラメータチューニングに用いた具体的な方法論（例：探索アルゴリズム、探索空間、評価指標、交差検定の有無）を詳細に記述せよ。特に、最終的に選択されたハイパーパラメータが、どのようなプロセスを経て導出されたのかを明確に示せ。
[方法論]｜問題点・提案：実験設定におけるデータ分割と評価の厳密性が不足している｜重要度：中｜理由：NSL-KDDデータセットを80%トレーニング、20%テストに一回だけ分割する手法は、データの特定の分割に結果が過度に依存するリスクを伴う。また、データセットの既知の偏り（例：重複サンプル）に対する対処が記述されていない。これにより、報告された性能指標がデータ分割の偶然性に左右され、方法論の妥当性が低下する可能性がある。｜アクション：よりロバストな評価のため、k分割交差検定（k-fold cross-validation）の導入を検討するか、複数回のランダム分割と平均結果の報告を行うことを推奨する。また、NSL-KDDデータセットの特性（例：重複サンプル、トレーニングセットとテストセットの異なる分布）に関する既存の議論を考慮し、それに対する対処法や、もし対処していない場合の限界について言及せよ。
[新規性]｜問題点・提案：提案手法の新規性が既存研究との比較において不明瞭｜重要度：中｜理由：CNNとLSTMの組み合わせは、時系列データ分析や異常検知において一般的なアプローチである。本論文では「Novel Deep Learning Framework」と主張しているが、TrafficNetが既存のCNN-LSTMベースのネットワークトラフィック異常検知手法と具体的に何が異なるのか、技術的な詳細が不足しているため、その新規性が読者に伝わりにくい。｜アクション：先行研究のセクションを拡充し、特にCNNとLSTMを組み合わせた既存のネットワークトラフィック異常検知手法をいくつか特定し、それらに対するTrafficNetの具体的な技術的優位点や独自性を明確に記述せよ。例えば、特定のアーキテクチャ設計、特徴量抽出戦略、統合方法などに焦点を当てて説明せよ。
[先行研究]｜問題点・提案：比較対象の既存手法に関する公平な評価基準の欠如｜重要度：中｜理由：Table 1でTrafficNetが既存手法（SVM, Random Forest, Simple RNN, Autoencoder）を上回るとしているが、これらの既存手法がどのように実装され、ハイパーパラメータがどのように最適化されたのかの記述がない。これにより、比較の公平性が担保されているか疑問が残る。TrafficNetのみが十分なチューニングを受けた結果である可能性を排除できない。｜アクション：比較対象とした既存手法についても、実装の詳細（例：ライブラリ、バージョン）、使用したハイパーパラメータ、およびそれらのチューニングプロセスを簡潔に記述せよ。あるいは、公正な比較が難しい場合はその限界を明記し、可能であれば既存手法の原論文で報告されている性能値との比較も検討せよ。
[結論]｜問題点・提案：結論セクションが単なる結果の繰り返しに留まっている｜重要度：低｜理由：結論では、論文の主要な発見と貢献を簡潔に要約し、その学術的・実用的な意義を強調すべきである。現状では、実験結果を再述しているに過ぎず、提案手法が分野に与える影響や、より広範な文脈での位置づけに関する考察が不足している。｜アクション：本研究の最も重要な発見を強調し、それがネットワーク異常検知分野にどのような新たな知見やツールをもたらすのか、その意義を明確に記述せよ。また、将来展望では、提案手法の限界や、実世界適用に向けた課題についても具体的に言及せよ。このプロンプトの出力結果は、学術論文や技術文書の品質を飛躍的に向上させるための、詳細かつ実践的なレビューフィードバックです。
[方法論]から[結論]まで、多岐にわたる観点から問題点を明確に指摘し、それぞれの重要度、具体的な理由、そして改善のためのアクションプランまでを一覧形式で提示しています。
これにより、研究者は自身の成果物の弱点を客観的に把握し、データ前処理の厳密化、アーキテクチャの透明性確保、ハイパーパラメータチューニングの論理的根拠提示、そして実験設定のロバスト性向上を図ることが可能になります。
また、提案手法の新規性や既存研究との比較における公平性といった、論文の説得力を高める上で不可欠な要素についても、具体的な改善策が示されています。
この網羅的で質の高いフィードバックは、学術論文の執筆者や技術レポート作成者にとって、専門家による査読を受ける前の強力なセルフチェックツールとして活用できます。
最終的に、再現性と信頼性の高い、より引用されやすい研究成果へと導くための指針となるでしょう。
プロンプト3：論文へ専門的な意見をするプロンプト
#命令
あなたは論文評価専門のAI研究者です。以下の論文を多角的な視点から評価し、専門的な意見と具体的な改善提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評価項目／②指摘点／③重要度〔高・中・低〕／④具体的な改善提案／⑤関連研究・文献（任意）
・評価項目は、序論、先行研究、手法、実験結果、考察、結論、表現・構成などの観点から複数設定してください。
・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。
・批判的かつ建設的な視点から意見を述べてください。
#入力情報（例）
＜ここに論文のタイトル、著者、要旨、本文などを貼付＞
評価の目的：[例：査読、自己改善、発表前チェックなど]
#出力内容
序論｜指摘点：目的が不明確｜重要度：高｜改善提案：研究の新規性・重要性を冒頭で明確に記述する。｜関連研究・文献：[該当すれば]
先行研究｜指摘点：先行研究の網羅性が不足｜重要度：中｜改善提案：関連する最新の研究や異なるアプローチの先行研究にも言及する。
手法｜指摘点：実験設定が不十分｜重要度：中｜改善提案：使用したデータセットやハイパーパラメータの具体的な数値を追記する。
結果｜指摘点：図表の解釈が不足｜重要度：低｜改善提案：各図表が示す主要な結果とその意味を明確に記述する。
考察｜指摘点：結果の解釈に飛躍がある｜重要度：高｜改善提案：実験結果と考察の間の論理的つながりを強化し、なぜその結果が得られたのかを深掘りする。
結論｜指摘点：今後の展望が抽象的｜重要度：中｜改善提案：具体的な今後の研究課題や応用可能性を記述する。
表現・構成｜指摘点：誤字脱字が多い｜重要度：低｜改善提案：全体的な校正を行い、誤字脱字を修正する。論文へ専門的な意見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
✅「評価の目的」の修正：論文評価の用途（査読、自己改善等）を具体的に記述
✅「評価項目」の修正：評価してほしい観点（序論、手法等）を適宜調整・追加
✅「#制約」の調整：出力形式や表現スタイル、追加条件などを具体的に設定
このプロンプトは、執筆中の論文や研究成果の品質を多角的に評価し、向上させるために使用します。
研究者や大学院生が、論文投稿前の最終チェックや自己改善、相互査読の補助として活用できるでしょう。
プロンプトの工夫点は、論文評価専門のAI研究者という明確な役割設定と、評価項目・重要度・改善提案まで網羅した出力形式です。
これにより、査読プロセスを効率化し、専門家が数時間かけて行う評価作業を、わずか数分に短縮できます。
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
あなたは論文評価専門のAI研究者です。以下の論文を多角的な視点から評価し、専門的な意見と具体的な改善提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評価項目／②指摘点／③重要度〔高・中・低〕／④具体的な改善提案／⑤関連研究・文献（任意）
・評価項目は、序論、先行研究、手法、実験結果、考察、結論、表現・構成などの観点から複数設定してください。
・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。
・批判的かつ建設的な視点から意見を述べてください。
#入力情報（例）
深層学習を用いた医療画像診断における誤診断検出手法の提案
著者：山田太郎、鈴木花子
要旨：本研究では、深層学習を用いた医療画像診断システムにおける誤診断の発生を検出し、その信頼性を向上させるための新しい手法を提案する。特に、GANを用いた画像生成と異常検知技術を組み合わせることで、診断の不確実性を定量化し、臨床医の判断を補助することを目指す。実験では、胸部X線画像データセットを用いて提案手法の有効性を検証し、既存手法と比較して誤診断検出精度が有意に向上することを示した。
（論文の全文が続く）
評価の目的：自己改善
#出力内容
序論｜指摘点：目的が不明確｜重要度：高｜改善提案：研究の新規性・重要性を冒頭で明確に記述する。｜関連研究・文献：[該当すれば]
先行研究｜指摘点：先行研究の網羅性が不足｜重要度：中｜改善提案：関連する最新の研究や異なるアプローチの先行研究にも言及する。
手法｜指摘点：実験設定が不十分｜重要度：中｜改善提案：使用したデータセットやハイパーパラメータの具体的な数値を追記する。
結果｜指摘点：図表の解釈が不足｜重要度：低｜改善提案：各図表が示す主要な結果とその意味を明確に記述する。
考察｜指摘点：結果の解釈に飛躍がある｜重要度：高｜改善提案：実験結果と考察の間の論理的つながりを強化し、なぜその結果が得られたのかを深掘りする。
結論｜指摘点：今後の展望が抽象的｜重要度：中｜改善提案：具体的な今後の研究課題や応用可能性を記述する。
表現・構成｜指摘点：誤字脱字が多い｜重要度：低｜改善提案：全体的な校正を行い、誤字脱字を修正する。
このプロンプトは、自身の研究を客観的に見直し、質を高めたい研究者の方々に最適です。
そのため、プロンプトの入力例では、以下のような具体的な情報を埋め込みました。
- 論文タイトルを「深層学習を用いた医療画像診断における誤診断検出手法の提案」
- 著者を「山田太郎、鈴木花子」
- 要旨には、研究の目的や手法、結果の概要を詳細に記述し、
- 評価対象となる論文本文が続くことを示しました。
- 評価の目的を「自己改善」
と設定しています。
このように、評価したい論文の詳細な情報と、評価の具体的な目的を入力することで、
AIがその目的に沿った、的確な評価と実践的な改善提案を生成してくれます。
これにより、査読前の最終チェックや、学会発表前のブラッシュアップなど、様々な場面で活用可能です。
また、プロンプト内で改行を挟むことで視認性が向上し、
入力すべき変数部分が一目で把握できるため、プロンプトの修正や再利用も容易になります。
実行結果（GPT-4o）
序論｜指摘点：提案手法の独自性や学術的・臨床的貢献が十分に強調されていない。｜重要度：高｜改善提案：研究の背景にある問題点を明確にし、既存研究の限界と提案手法がそれらをどのように解決するかを具体的に記述することで、本研究の重要性と新規性を冒頭で明確にする。
先行研究｜指摘点：GANを用いた医療画像解析における異常検知や不確実性定量化に関する最新の先行研究への言及が不足している可能性がある。｜重要度：中｜改善提案：医療画像分野におけるGANの応用や、診断の不確実性評価に関する幅広い先行研究を調査し、本研究が既存研究に対してどのような進歩をもたらすのかを詳細に論じる。
手法｜指摘点：GANと異常検知技術の具体的な統合方法や、診断の不確実性を定量化するメカニズムが不明確。｜重要度：高｜改善提案：提案するGAN-異常検知モデルのアーキテクチャ、学習プロセス、および不確実性スコアの算出方法について、図や擬似コードを用いて詳細かつ明確に記述する。
実験結果｜指摘点：誤診断検出精度の「有意な向上」に関する具体的な数値的証拠（例：F1スコア、AUC、誤検知率、見逃し率など）が不足している。｜重要度：中｜改善提案：提案手法と既存手法の性能比較において、複数の客観的な評価指標（F1スコア、AUC、精度、再現率、特異度など）を具体的な数値と統計的検定結果で提示し、その優位性を明確に示す。
考察｜指摘点：提案手法がなぜ誤診断検出において有効であったのか、そのメカニズムに関する深い考察が不足している。｜重要度：高｜改善提案：GANを用いた画像生成と異常検知の組み合わせが誤診断検出にどのように寄与したのか、不確実性の定量化が臨床医の判断にどのような影響を与えるのかについて、実験結果と関連付けて理論的・実践的な考察を深める。
結論｜指摘点：本研究の貢献のまとめが抽象的であり、今後の研究課題や臨床応用における具体的な展望が不明瞭。｜重要度：中｜改善提案：研究の主要な貢献を簡潔にまとめるとともに、提案手法の限界、異なる疾患やデータセットへの適用可能性、計算コスト、倫理的課題など、今後の研究課題と実臨床への導入に向けた具体的な展望を提示する。
表現・構成｜指摘点：図表のタイトルやキャプションが不十分で、内容の理解を妨げる可能性がある。｜重要度：低｜改善提案：全ての図表に対して、その内容を正確に表すタイトルと、実験設定や結果の解釈に役立つ詳細なキャプションを付記する。このプロンプトの出力結果は、学術論文や研究発表の品質を劇的に高めるための、具体的かつ実践的なフィードバックを提供します。
各セクション（序論、先行研究、手法、実験結果、考察、結論、表現・構成）ごとに、「指摘点」と、その緊急度を示す「重要度」、そして具体的な「改善提案」が整理されています。
これにより、研究者や執筆者は自身の論文の弱点を客観的に把握し、最もインパクトのある改善点に優先的に取り組むことが可能となります。
特に、提案手法の独自性や貢献度の強調、そして実験結果の客観的数値提示に関する指摘は、論文の説得力を大きく向上させるでしょう。
GANと異常検知技術の具体的な統合方法や、不確実性定量化のメカニズムといった技術的詳細への言及は、研究の再現性と信頼性を担保する上で極めて重要です。
この包括的なレビューは、査読前の最終チェックや、指導教員・共同研究者との議論の質の向上に寄与し、最終的にアクセプトされる論文の完成度へ導きます。
研究の核心を突く指摘から、表現・構成の細部に至るまで網羅されており、読者にとって理解しやすく、かつ研究の価値が最大限に伝わる論文作成を強力に支援するでしょう。
プロンプト4：英語論文の査読をするプロンプト
#命令
あなたは、科学技術分野に精通した、経験豊富な英語論文査読者AIです。与えられた英語論文を徹底的に査読し、改善のための具体的なフィードバックと提案を生成してください。
#制約条件
・出力は査読レポート形式で、指摘事項のみ（前置き・まとめ不要）
・各指摘は以下の形式で記述してください：
①カテゴリ（例：全体構成、論理展開、新規性、先行研究、手法、結果、考察、結論、英語表現、図表、倫理的配慮）
②問題点／詳細（具体的な指摘内容、論文内の該当箇所を引用しつつ説明）
③重要度（必須修正・推奨修正・軽微な修正）
④改善案／提案
・論文内の引用箇所は英語で示し、指摘・提案は日本語で簡潔な常体で記述してください。
・専門用語は正確に、学術的な厳密さを保ってください。
・査読は、論文の新規性、論理的整合性、科学的妥当性、表現の明確性、倫理的配慮の観点から実施してください。
#入力情報（例）
＜ここに査読してほしい英語論文全文を貼り付けてください＞
#出力内容
カテゴリ｜問題点／詳細：…｜重要度：…｜改善案／提案：…英語論文の査読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の役割や査読目的の調整
✅「#制約条件」の修正：出力形式、指摘項目、査読観点の調整・追加
✅「#入力情報」の修正：査読対象情報の提供方法や形式の調整このプロンプトは、英語論文の品質向上を目的とした専門的な査読に活用できます。
「経験豊富な英語論文査読者AI」という役割設定により、論理展開や新規性など多角的な観点から具体的な改善提案が得られる点が工夫されています。
これにより、通常数時間かかる論文査読作業を数分に短縮し、論文の完成度を飛躍的に高めることが期待できます。
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、査読してほしい英語論文の全文を貼り付けて利用してください。
入力例
#命令
あなたは、科学技術分野に精通した、経験豊富な英語論文査読者AIです。与えられた英語論文を徹底的に査読し、改善のための具体的なフィードバックと提案を生成してください。
#制約条件
・出力は査読レポート形式で、指摘事項のみ（前置き・まとめ不要）
・各指摘は以下の形式で記述してください：
①カテゴリ（例：全体構成、論理展開、新規性、先行研究、手法、結果、考察、結論、英語表現、図表、倫理的配慮）
②問題点／詳細（具体的な指摘内容、論文内の該当箇所を引用しつつ説明）
③重要度（必須修正・推奨修正・軽微な修正）
④改善案／提案
・論文内の引用箇所は英語で示し、指摘・提案は日本語で簡潔な常体で記述してください。
・専門用語は正確に、学術的な厳密さを保ってください。
・査読は、論文の新規性、論理的整合性、科学的妥当性、表現の明確性、倫理的配慮の観点から実施してください。
#入力情報（例）
Title: A Novel Approach for Enhancing Data Processing Efficiency in Distributed Systems
Abstract: This paper presents a novel algorithm designed to significantly improve the processing speed and scalability of large datasets within distributed computing environments. We introduce an adaptive task scheduling mechanism that dynamically allocates resources based on real-time system load and data dependencies. Experimental results, conducted on a cluster of 100 nodes, demonstrate up to a 35% reduction in processing time and a 20% increase in throughput compared to conventional fixed-allocation strategies. This approach promises enhanced performance for big data analytics and machine learning applications.
Keywords: Distributed systems, data processing, algorithm, scalability, task scheduling, big data.
Introduction
The exponential growth of data volume in various sectors has spurred the development of distributed computing paradigms. While these systems offer considerable processing power, inefficiencies often arise from static resource allocation and suboptimal task management...
#出力内容
カテゴリ｜問題点／詳細：…｜重要度：…｜改善案／提案：…今回は、英語論文査読AIに特定の論文を査読させるためのプロンプトを作成しました。
そのため、
- 査読対象の論文として、タイトル「A Novel Approach for Enhancing Data Processing Efficiency in Distributed Systems」
- 論文の概要（Abstract）
- キーワード（Keywords）
- 導入部（Introduction）の冒頭部分
といった具体的な論文内容を「#入力情報（例）」セクションに入力しました。
このように、査読してほしい論文の全文をプロンプトの指定箇所に貼り付けることで、AIは即座にその論文の査読を開始し、詳細なフィードバックと改善提案を生成できます。
これは、研究者が自身の論文を投稿前に自己査読したり、他者の論文を査読する際の補助ツールとして利用できるユースケースを想定しています。
具体的な論文内容をAIに直接与えることで、一般的な指示だけでなく、より詳細で関連性の高い指摘や改善提案を引き出すことが可能になります。
実行結果（GPT-4o）
カテゴリ｜問題点／詳細：新規性｜Abstractでは「novel algorithm」と記述されているが、既存の「conventional fixed-allocation strategies」に対する具体的な優位性や、なぜ提案手法が新規と見なせるのかが明確に示されていない。論文の主要な貢献を明確にする必要がある。
引用箇所："A Novel Approach for Enhancing Data Processing Efficiency in Distributed Systems", "This paper presents a novel algorithm designed to significantly improve the processing speed and scalability..."
重要度：必須修正
改善案：Abstract内で、提案する「adaptive task scheduling mechanism」が、既存の「static resource allocation and suboptimal task management」といった課題を具体的にどのように解決し、先行研究や既存手法と比較してどのような点で独創的かつ優れているのかを簡潔に記述する。
カテゴリ｜問題点／詳細：結果｜Abstractに記載されている実験結果「up to a 35% reduction in processing time and a 20% increase in throughput」は、最大値を示す「up to」という表現が用いられており、実験の平均的な改善度合いや統計的な頑健性が不明瞭である。
引用箇所："...demonstrate up to a 35% reduction in processing time and a 20% increase in throughput compared to conventional fixed-allocation strategies."
重要度：推奨修正
改善案：実験結果の記述において、「up to」ではなく、平均値とその標準偏差、または中央値など、結果の代表的な数値を示す。必要であれば、特定の条件下での最大改善度合いとして「up to」を補足的に使用する形式を検討し、数値の学術的な厳密性を高める。
カテゴリ｜問題点／詳細：考察｜Abstractにおいて、得られた実験結果がなぜ達成されたのか、提案手法のどの側面が性能向上に寄与したのかについてのメカニズム的な説明が不足している。また、「promises enhanced performance」という記述は、今後の研究で検証すべき点を示唆しているものの、現時点での確実な考察としては不十分である。
引用箇所："This approach promises enhanced performance for big data analytics and machine learning applications."
重要度：推奨修正
改善案：提案する「adaptive task scheduling mechanism」が、データ処理効率向上（処理時間短縮とスループット向上）にどのように貢献したのか、その原理やメカニズムをAbstract内で簡潔に説明する。また、今後の「考察」セクションで、結果の解釈、限界、今後の展望をより詳細に記述する旨を示唆する。
カテゴリ｜問題点／詳細：論理展開｜Introductionの冒頭で既存システムにおける「inefficiencies often arise from static resource allocation and suboptimal task management」という課題を提示しているが、その課題とAbstractで述べられている提案手法「adaptive task scheduling mechanism」との直接的な関連性、および提案手法がいかにその課題を解決するのかが、Abstractの範囲で明確に接続されていない。
引用箇所："While these systems offer considerable processing power, inefficiencies often arise from static resource allocation and suboptimal task management..." (Introduction) と "We introduce an adaptive task scheduling mechanism that dynamically allocates resources..." (Abstract)
重要度：軽微な修正
改善案：Introductionの課題提起とAbstractでの提案手法の記述をより密接に連携させ、提案する「adaptive task scheduling mechanism」が、Introductionで述べられた「static resource allocation」や「suboptimal task management」といった具体的な課題にどのように対処し、解決をもたらすのかをより明示的に記述し、論文全体の論理的な流れを強化する。
カテゴリ｜問題点／詳細：手法｜Abstractでは「adaptive task scheduling mechanism」という概念が提示されているが、その「適応性」が具体的に何を指し、どのように実現されるのか（例：リアルタイムシステム負荷の検知方法、タスク依存関係の処理方法、リソース割り当ての動的調整ロジック）についての情報が不足している。
引用箇所："We introduce an adaptive task scheduling mechanism that dynamically allocates resources based on real-time system load and data dependencies."
重要度：軽微な修正
改善案：Abstractで、提案する「adaptive task scheduling mechanism」の主要な適応原理や、その新規性を裏付ける最も重要な特徴を簡潔に追記する。詳細なアルゴリズムは後続の「手法」セクションで記述するとして、Abstractではその概念的な新しさと効果をより具体的に示す。
この出力結果は、研究論文や技術文書のAbstract（要約）に対する、極めて詳細かつ実践的なレビューを提供しています。論文の品質向上を強力にサポートする、優れたフィードバックの集合体と言えるでしょう。
「カテゴリ」「問題点／詳細」「引用箇所」「重要度」「改善案」という体系的な構造は、執筆者にとって非常に分かりやすく、修正作業の効率を飛躍的に高めます。特に「必須修正」から「軽微な修正」までの「重要度」分類は、優先順位付けに大いに役立ちます。
「改善案」が具体的な行動を促す形で提示されているため、単なる問題点の指摘に留まらず、実際に論文をブラッシュアップするための明確な指針となります。新規性、結果の表現、考察の深さ、論理展開、手法の具体性といった多角的な視点からの指摘は、論文の説得力と学術的価値を高める上で不可欠です。
このフィードバックがあれば、専門家による事前レビューのような効果が期待でき、論文投稿前の最終チェックツールとして非常に強力です。学術論文だけでなく、技術レポートやビジネス提案書の要約作成においても、同様のフィードバックメカニズムは応用可能であり、文書作成の質とスピードを両立させる画期的なツールとなるでしょう。
プロンプト5：査読付き参考文献の発見をするプロンプト
#命令
あなたは指定されたテーマに関する査読付き学術論文の探索と要約を専門とするAIです。入力された情報に基づき、関連性の高い査読付き参考文献を検索し、その主要な要点を簡潔に提示してください。
#制約条件
・出力は文献リストのみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①文献タイトル／②著者名／③出版年／④掲載ジャーナル名／⑤DOIまたはURL／⑥主要な要点（100字以内）
・提示する文献は必ず査読付きの学術論文に限定してください。
・可能な限り、過去5年以内の最新の文献を優先してください。
・複数の関連文献がある場合は、最大5件まで提示してください。
・学術的な専門用語を正確に用い、文章は簡潔な常体で記述してください。
・各文献の信頼性を判断するための情報（DOIやURL）を必ず含めてください。
#入力情報（例）
＜ここに検索したいテーマとキーワードを記載してください＞
例1：テーマ：大規模言語モデルにおけるハルシネーションの対策、キーワード：LLM、幻覚、対策、信頼性
例2：テーマ：COVID-19パンデミックがメンタルヘルスに与えた影響、キーワード：精神健康、不安、うつ病、ストレス、遠隔医療
期間：過去5年以内
対象：学術論文（査読付き）
#出力内容
①文献タイトル／②著者名／③出版年／④掲載ジャーナル名／⑤DOIまたはURL／⑥主要な要点（100字以内）査読付き参考文献の発見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の役割や目的を自身の要求に合わせて調整
✅「#制約条件」の修正：出力形式や文献の範囲、件数など具体的な条件を調整
✅「#入力情報（例）」の修正：検索したいテーマとキーワード、期間を入力このプロンプトは、特定のテーマに関する査読付き学術論文を効率的に探索し、その要点をまとめるためのものです。
学術調査や研究計画の立案、レポート作成時の文献収集を迅速に行いたい際に活用できます。
今回のプロンプトは「#制約条件」で出力形式や内容が細かく規定されており、高精度な最新の学術情報を得られるよう工夫されています。
手作業での文献検索や文献の読み込み、要約にかかる時間を大幅に削減でき、従来数時間かかっていた作業が数分で完了するなど、研究効率を飛躍的に向上させます。
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
あなたは指定されたテーマに関する査読付き学術論文の探索と要約を専門とするAIです。入力された情報に基づき、関連性の高い査読付き参考文献を検索し、その主要な要点を簡潔に提示してください。
#制約条件
・出力は文献リストのみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①文献タイトル／②著者名／③出版年／④掲載ジャーナル名／⑤DOIまたはURL／⑥主要な要点（100字以内）
・提示する文献は必ず査読付きの学術論文に限定してください。
・可能な限り、過去5年以内の最新の文献を優先してください。
・複数の関連文献がある場合は、最大5件まで提示してください。
・学術的な専門用語を正確に用い、文章は簡潔な常体で記述してください。
・各文献の信頼性を判断するための情報（DOIやURL）を必ず含めてください。
#入力情報（例）
テーマ：Explainable AI (XAI)の医療分野への応用、キーワード：XAI、医療、診断支援、interpretable AI、倫理
期間：過去5年以内
対象：学術論文（査読付き）
#出力内容
①文献タイトル／②著者名／③出版年／④掲載ジャーナル名／⑤DOIまたはURL／⑥主要な要点（100字以内）このプロンプトは、AIが指定されたテーマに基づき、関連性の高い査読付き参考文献を検索し、その主要な要点を簡潔に提示することを目的としています。
元のプロンプト雛形は、検索したいテーマとキーワードを柔軟に指定できる汎用的な設計になっています。
今回のプロンプト入力例では、この汎用的な雛形の#入力情報（例）セクションに、より具体的な検索条件を埋め込みました。
具体的には、
- テーマを「Explainable AI (XAI)の医療分野への応用」
- キーワードとして「XAI、医療、診断支援、interpretable AI、倫理」
- 期間を「過去5年以内」
- 対象を「学術論文（査読付き）」
と指定しました。
このように詳細な情報を入力することで、AIはユーザーが本当に必要としている、より関連性の高い査読付き文献を的確に特定し、その要点を簡潔に提示できます。
特に、「Explainable AI (XAI)の医療分野への応用」のような専門性の高いテーマにおいて、膨大な情報の中から信頼性の高い最新の学術論文を効率的に見つけ出す手間を大幅に削減できる点が大きなメリットです。
また、改行を適切に挟むことで、各入力項目が視覚的に明確になり、プロンプトの内容が理解しやすくなります。
これにより、プロンプトの修正や再利用が容易になり、学術調査の効率化を強力にサポートします。
実行結果（GPT-4o）
①文献タイトル／②著者名／③出版年／④掲載ジャーナル名／⑤DOIまたはURL／⑥主要な要点（100字以内）
①Explainable AI in Medical Diagnosis: A Review of Current Approaches and Ethical Considerations
②J. Chen, K. Li, S. Wang
③2022
④Journal of Medical AI
⑤10.1016/j.jmai.2022.01.001
⑥医療診断におけるXAIの主要なアプローチをレビューし、倫理的課題と信頼性向上策を論じる。
①Towards Trustworthy AI in Healthcare: Interpretability, Explainability, and Ethical Implications
②M. Sharma, R. Kumar
③2021
④AI in Medicine
⑤10.1016/j.aim.2021.10.005
⑥医療AIの信頼性確保のため、解釈可能性、説明可能性、倫理的側面が不可欠であると提唱。
①Application of Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) for Clinical Decision Support Systems
②S. Gupta, P. Patel, A. Singh
③2020
④IEEE Transactions on Biomedical Engineering
⑤10.1109/TBME.2020.3012345
⑥LIMEを医療診断支援システムに適用し、その性能と臨床医への説明能力を評価する。
①Explainable AI for Early Disease Detection: Challenges and Opportunities
②L. Zhang, Y. Wang, Z. Li
③2023
④Medical Image Analysis
⑤10.1016/j.media.2023.102789
⑥早期疾患検出におけるXAIの潜在能力と課題を分析し、特に医療画像の診断支援における必要性を強調。
①Ethical Guidelines for Explainable AI in Clinical Practice
②A. Davies, B. Green, C. Hall
③2019
④Nature Medicine
⑤10.1038/s41591-019-0600-2
⑥臨床現場でのXAI導入に向けた倫理的ガイドラインを提示し、患者の安全性、公平性、説明責任の重要性を強調。このプロンプトの出力結果は、医療AI、特にExplainable AI (XAI) に関する重要な学術文献を体系的に整理し、その核心的な情報を手早く把握できる形式です。
各文献は、タイトル、著者名、出版年、掲載ジャーナル名、DOIまたはURLといった詳細情報が網羅的に提供されています。
さらに、100字以内で簡潔にまとめられた「主要な要点」は、各研究の全体像と結論を短時間で理解する上で極めて有効です。
これにより、医療AIやXAI分野の研究者、開発者、臨床医は、信頼性、倫理的側面、診断支援、早期疾患検出といった多角的な視点から、最新の議論や技術動向を効率的に把握できます。
膨大な情報の中から、医療現場におけるXAIの潜在能力や課題、倫理的ガイドラインに関する核心的な知見を迅速に抽出したい場合に、この出力形式は非常に高い価値を提供します。
新規研究の文献サーベイ、既存プロジェクトの強化、あるいは医療AI倫理の学習資料として、この成果物は強力な基盤となることでしょう。
ChatGPTで論文査読コメントを作成するプロンプト5選のまとめ
論文査読は、研究の質を担保する上で不可欠なプロセスですが、そのコメント作成には多大な時間と労力を要します。
「的確なフィードバックが思いつかない」「表現に悩む」「締め切りが迫っている」といった課題に直面する研究者や査読者も少なくありません。
そこで注目したいのが、ChatGPTを活用した論文査読コメントの作成です。
ChatGPTは、単なる要約だけでなく、具体的な改善提案や論理的矛盾の指摘など、質の高いフィードバックを効率的に生成する可能性を秘めています。
本記事では、多忙な研究者や査読者の皆様が、短時間で質の高い査読コメントを作成できるよう、厳選した5つのプロンプトをご紹介します。
これらのプロンプトは、AIに不慣れな方でもすぐに実践できるよう、目的に応じた明確な指示が含まれています。
複雑なプログラミングや高度なAI知識は不要で、テンプレートに沿って入力するだけで、目的に合ったコメントが得られるのが大きな魅力です。
ChatGPTを活用することで、査読コメント作成の時間を大幅に短縮し、より本質的な研究活動に集中できるようになります。
また、表現のブレがなくなり、客観的で建設的なコメントを安定して提供することが可能になるでしょう。
ぜひ本記事で紹介するプロンプトを実践し、査読業務の質と効率を飛躍的に向上させてください。
ChatGPTで“スマートな論文査読”を体験し、あなたの研究活動を次のレベルへと加速させましょう。
