「ChatGPTで論文を効率的に検索したいけど、
どういうプロンプトを使えば良いか分からない…」
「漠然と質問しても、欲しい論文情報にたどり着けない…」
「結局、手動で論文を探すのに時間がかかってしまっている…」
こういった悩みを抱えていませんか？
本記事では、ChatGPTを使った論文検索を劇的に効率化する
具体的なプロンプト例と、その効果を最大限に引き出すためのコツ、
そして実際に役立つ活用事例について徹底的に解説しました。
日々、最新のAI技術と論文検索の効率化に取り組んでいる
弊社の専門家が厳選した、実践で本当に使えるプロンプトのみをご紹介します。
論文検索の精度とスピードを向上させたい方は、
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！
✅特定のテーマについて、学術論文、専門書、公的レポートなど信頼できる情報源から、幅広く網羅的に文献を収集し、その主要情報とアクセス方法を把握したいとき→プロンプト1がおすすめ
✅自身の研究テーマに直結する最新の先行研究論文（特に直近5年以内）を効率的に探し、その要点と重要性を把握したいとき→プロンプト2がおすすめ
✅特定の研究テーマについて、システマティックレビューを計画・実施するために、レビュープロセスや具体的な方法論に関する専門的なガイダンスが必要なとき→プロンプト3がおすすめ
✅特定の分野における学術論文だけでなく、業界動向や社会トレンドなど、より広範な「最新の動向」をその背景、影響、将来性まで含めて分析したいとき→プロンプト4がおすすめ
✅手元にある特定の論文（タイトル、要旨など）の内容に最も関連性の高い、類似テーマの論文を学習済みの知識に基づいて見つけたいとき→プロンプト5がおすすめ
ChatGPTで論文検索をすることは可能？
ChatGPTは直接的な論文検索ツールではありませんが、研究プロセスの様々な段階で強力なサポートを提供し、論文検索の効率を飛躍的に向上させることが可能です。本記事では、ChatGPTが論文検索においてどのように役立ち、どのような限界があるのか、そしてその効果的な活用法について詳しく解説します。
ChatGPTを論文検索に活用するメリットと限界
ChatGPTは、既存の論文データベースのように直接論文を検索・取得する機能は持っていません。しかし、論文検索の補助ツールとしては、以下のような多大なメリットと一定の限界があります。
まず、メリットとして挙げられるのは、既存の論文の要約や概要を理解する手助けとなる点です。
複雑な専門用語を含む論文の内容を、より平易な言葉で説明してもらうことで、理解を深めることができます。
また、特定の研究テーマに関するブレインストーミングやアイデア出しにも有効です。
関連するキーワードや研究課題を提案してもらうことで、新たな視点を発見し、検索の幅を広げられます。
一方で、限界も認識しておく必要があります。
ChatGPTの学習データは特定の時点までのものであり、最新の論文情報には対応していません。
また、ハルシネーション（誤った情報を生成すること）のリスクも存在します。
生成された情報や要約は、必ずしも正確であるとは限らないため、最終的には原典を確認することが不可欠です。
効率的な論文検索を導くChatGPTプロンプト活用術
ChatGPTを論文検索の補助として最大限に活用するためには、質の高いプロンプトを作成することが鍵となります。効果的なプロンプトは、あなたが求める情報へとChatGPTを正確に導きます。
例えば、特定の分野の最新研究トレンドを知りたい場合、
「[分野名]における最近の主要な研究テーマと、関連するキーワードをいくつか挙げてください。」といったプロンプトが有効です。
これにより、検索の方向性を定めるためのヒントを得られます。
また、ある論文の要約を依頼する際は、その論文のタイトルや概要を提示し、
「この論文の主要な主張と結論を簡潔に要約してください。」と指示することで、内容を素早く把握できます。
さらに、特定の研究課題に対する先行研究を探る手がかりを得るには、
「[研究課題]に関する先行研究で、特に影響力の大きいものや、今後の研究に示唆を与える論文のアイデアを教えてください。」
といったプロンプトも有効です。
重要なのは、具体的かつ明確な指示を出すこと、そしてChatGPTに与える情報量を適切に調整することです。
不正確な情報や曖昧な指示は、望まない結果を招く可能性があります。
信頼性の高い情報源とChatGPTの併用戦略
ChatGPTは便利なツールですが、論文検索においては、その出力を鵜呑みにせず、信頼性の高い情報源との併用が不可欠です。専門的な論文検索データベースを活用することで、情報の正確性と網羅性を確保できます。
例えば、Google Scholar、Scopus、Web of Scienceなどの学術データベースは、
ピアレビューされた論文や学術文献を広範囲に網羅しており、信頼性の高い情報源です。
ChatGPTで得たキーワードやアイデアをこれらのデータベースに入力し、実際の論文を検索・確認するステップが重要です。
ChatGPTは、複雑な論文の概念を理解したり、特定のキーワードに関連するアイデアを生成するのに役立ちます。
その上で、これらのインサイトを元に、専門データベースで具体的な論文を探し、その内容を精査する、という流れが理想的です。
常に情報の出所を確認し、必要であれば複数の情報源と照らし合わせることで、情報の信頼性を高めましょう。
このように、ChatGPTを賢く「情報探索のパートナー」として活用し、
最終的な検証は信頼できる学術データベースで行う、というハイブリッドなアプローチが、
現代の効率的な論文検索のベストプラクティスと言えます。
ChatGPTで論文検索をする3つのメリット
ChatGPTを論文検索ワークフローに組み込む最大の利点は、「効率性・網羅性・洞察力」の三要素を同時に高められる点にあります。ここでは、特に研究や学習に効く3つのメリットを具体的に解説します。
時間短縮と情報収集の効率化
従来、特定の研究テーマに関する論文を探し出すには、膨大な学術データベースからキーワードを複数組み合わせて検索し、一つひとつのアブストラクトを読み込んで関連性を判断する必要がありました。この作業は多大な時間を要し、効率的とは言えませんでした。
ChatGPTを活用すれば、リサーチしたい内容や知りたい情報を具体的にプロンプトで質問するだけで、関連性の高い論文の要点や主要な論点を瞬時にまとめて提示してくれます。
これにより、論文のスクリーニングにかかる時間を大幅に短縮し、必要な情報へより迅速にアクセスすることが可能になります。
専門知識の網羅性と新たな視点の発見
自身の専門分野や検索スキルに限定された方法では、特定の論文を見落としたり、偏った情報に触れるリスクがありました。特に、学際的な研究を進める際には、関連性の高い異分野の論文にたどり着くことが難しい場合もあります。
ChatGPTは広範な学習データに基づいているため、指定したテーマに関連する多様な分野の論文や、これまで気づかなかったような学術的なつながりを提示してくれます。
これにより、検索漏れを防ぎつつ、異なる視点やアプローチを取り入れることで、研究テーマをより深く掘り下げたり、新たな研究の方向性を見出すきっかけにもなります。
論文内容の迅速な理解と深い洞察
専門性の高い論文は、難解な専門用語や複雑な記述が多く、内容を完全に理解するまでに時間がかかることがしばしばあります。特に、複数の論文を比較検討する際には、それぞれの論点を整理するのに労力を要します。
ChatGPTに論文のURLやテキスト、あるいは内容に関する質問をプロンプトとして入力することで、その論文の主要な主張、用いられている専門用語の解説、前提となる知識などを簡潔に要約させることができます。
また、特定の仮説に対する論文の立場をまとめさせたり、その論文が自身の研究にどのように応用できるかといった考察を促すことも可能です。これにより、論文の内容を素早く把握し、より深い洞察を得ることができます。
ChatGPTで論文検索をする3つの注意点
ChatGPTを論文検索の強力なツールとして活用する際、その利便性の裏に潜む「情報の網羅性・プロンプトの質・引用元の信頼性」という三つのリスクを適切に管理することが不可欠です。ここでは、効率的なリサーチのために特に注意すべき3つのポイントを具体的に解説します。
ChatGPTの出力は「要約」であり「網羅性」に欠ける
ChatGPTは膨大なデータから学習した知識に基づき、ユーザーの質問に対する要約や関連情報を提供します。しかし、これは「論文検索データベース」とは根本的に異なる機能であり、特定の分野や最新の論文を網羅的に探し出すことには限界があります。
特に、最新の学術論文やニッチな研究テーマに関する情報の場合、ChatGPTの学習データに含まれていないか、あるいは優先度が低いために十分に参照されないことがあります。
そのため、もしあなたが特定の研究分野における既往研究を網羅的に把握したいのであれば、PubMed、J-STAGE、CiNii、IEEE Xploreなどの学術データベースを主軸とし、ChatGPTはあくまで補助的なツールとして活用すべきです。AIによる効率的な情報収集と、専門データベースによる確実な網羅性を両立させることが、質の高い論文検索には求められます。
プロンプトの質が結果の精度を大きく左右する
ChatGPTによる論文検索の精度は、あなたが入力する「プロンプト」の質に大きく依存します。漠然とした質問では一般的な回答しか得られず、期待する論文情報にたどり着けないことがほとんどです。
効果的なプロンプトは、検索したい論文のテーマ、分野、時期、種類、そして知りたい情報の粒度などを明確に含める必要があります。例えば、「最新のAI倫理に関するレビュー論文を3つ探し、それぞれの主要な論点を簡潔にまとめてください」のように具体的に指示することで、より関連性の高い情報を引き出すことができます。
キーワードを絞り込むだけでなく、「何を知りたいのか」「どのような形式で情報を得たいのか」を具体的に指定する意識が、ChatGPTを論文検索に活用する上での鍵となります。効果的なプロンプト作成スキルは、論文検索の効率と精度を飛躍的に向上させます。
引用元の確認と情報源の信頼性を常に疑う
ChatGPTは、時には存在しない論文や誤った著者名を引用することがあります。これは「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれるAIの特性であり、あたかも真実であるかのように架空の情報を生成してしまう問題です。
そのため、ChatGPTが提供した論文情報（タイトル、著者、ジャーナル、出版年など）は、必ず信頼できる学術データベースや出版社のウェブサイトでクロスチェックし、その存在と内容の正確性を検証する必要があります。元の論文を確認せずに情報を引用することは、誤った研究成果に基づいて議論を進めるリスクを伴います。
論文検索の最終的な目的は、信頼できる情報源に基づいた正確な知識を得ることです。ChatGPTは情報収集のスタート地点としては優秀ですが、その出力された情報が「真実」であるかどうかの最終確認は、利用者の責任において必ず実施するよう心がけましょう。
論文検索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、膨大な情報を瞬時に処理し、要約・分析する能力を持つため、論文検索のプロセスを劇的に効率化できる強力なツールです。しかし、その能力を最大限に引き出すためには、いかに的確な「プロンプト」を与えるかが鍵となります。
単にキーワードを羅列するだけでは、期待する精度の高い情報は得られにくいでしょう。ここでは、ChatGPTを活用して論文検索の質を高めるための3つのポイントを解説します。
求めている情報・目的を具体的に提示する
効果的な論文検索の第一歩は、あなたが本当に知りたい情報を明確にすることです。「〇〇に関する論文を探して」という漠然とした指示では、一般的な情報に留まりがちです。
例えば、「気候変動が海洋生態系に与える影響に関する、過去5年間のレビュー論文を検索し、主要な論点と今後の研究課題をまとめてください。特に、サンゴ礁への影響に焦点を当ててください。」のように、テーマ、期間、対象、求める情報の種類、目的を具体的に記述します。
これにより、ChatGPTは無駄な情報を排除し、あなたの関心に最も合致する情報を抽出する精度を向上させます。求める情報が具体的であるほど、結果はより実践的で有用なものになるでしょう。
出力形式と信頼性への配慮を指示する
ChatGPTは様々な形式で情報を提供できますが、論文検索においては、その情報の整理方法や信頼性の確保が重要になります。単なる要約だけでなく、どのように情報を提供してほしいかを具体的に指示することで、後続の作業が格段に楽になります。
例えば、「抽出した各論文の要点を箇条書きでまとめ、それぞれの情報源（論文タイトル、著者、発行年）を併記してください。可能であれば、引用されているデータベースやジャーナル名も添えてください。」と指定します。
これにより、得られた情報の出典が明確になり、信頼性の検証や必要に応じた原論文へのアクセスが容易になります。情報の整理された形式は、レポート作成やプレゼンテーション準備の際にも役立ちます。
質問を複数ステップに分け、深掘りを促す
一度のプロンプトで全ての情報を得ようとするのではなく、段階的に質問を重ねることで、より深い洞察や多角的な分析を引き出すことができます。これは、まるで研究者との対話のように、情報を掘り下げていくアプローチです。
例えば、「まず、〇〇（特定の研究分野）における最新の重要な研究トレンドを3つ挙げてください。次に、それぞれのトレンドを裏付ける代表的な論文を1つずつ選び、その論文の画期的な点と限界について詳しく解説してください。」というように、段階的な指示を与えます。
この方法を用いることで、ChatGPTは単に情報を羅列するだけでなく、情報間の関連性を分析し、比較検討を行い、より高度な知的作業をサポートできるようになります。最終的には、単なる情報収集を超えた、深い学びと考察に繋がるでしょう。
プロンプト1：参考文献の検索をするプロンプト
#命令
あなたは文献探索の専門家AIです。ユーザーが指定したテーマやキーワードに基づき、関連性の高い参考文献を検索・特定し、その主要情報とアクセス方法を提示してください。
#制約条件
・出力は提示一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①タイトル／②著者／③出版年／④概要（200字程度）／⑤情報源の種類（例：学術論文、専門書、公的レポート）／⑥アクセス方法（DOI、URL、ISBNなど）／⑦関連度〔高・中・低〕
・信頼性の高い情報源（査読付き論文、専門書、公的機関レポートなど）に限定し、Web記事などは補足的な情報として扱う
・提供されたキーワードとの関連性を最優先に判断する
・情報が見つからない場合は「該当する情報は見つかりませんでした」と記載する
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で
・提示する参考文献は最大10件までとする
#入力情報
＜ここに参考文献を検索したいテーマやキーワードを貼付＞
＜検索期間（任意）：例：過去5年以内、特定の年代など＞
＜探している情報の種類（任意）：例：学術論文、専門書、統計データなど＞
＜利用目的（任意）：例：博士論文、学部レポート、一般的な知識習得など＞
#出力内容
タイトル｜著者｜出版年｜概要｜情報源の種類｜アクセス方法｜関連度
参考文献の検索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に求める役割や専門分野を調整する
✅「#制約条件」の修正：出力形式、情報源の種類、提示件数などの条件を調整する
✅「#入力情報」の記入：検索したいテーマやキーワード、期間、利用目的などを適切に入力する
このプロンプトは、研究やレポート作成など、特定のテーマの参考文献を効率的に探すためのものです。
文献探索に多大な時間を費やしたくない際に活用できます。
今回のプロンプトは「#制約条件」で出力形式と情報源の信頼性を厳格に指定し、信頼性の高い情報を簡潔に提供します。
これにより、必要な情報を素早く入手可能です。
手動での文献検索にかかる時間を大幅に短縮し、数時間から数日かかっていた作業が数分で完了します。
利用は「#入力情報」に文献テーマやキーワードを貼付し、必要に応じて検索期間などの任意項目を追記するだけです。
入力例
#命令
あなたは文献探索の専門家AIです。ユーザーが指定したテーマやキーワードに基づき、関連性の高い参考文献を検索・特定し、その主要情報とアクセス方法を提示してください。
#制約条件
・出力は提示一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①タイトル／②著者／③出版年／④概要（200字程度）／⑤情報源の種類（例：学術論文、専門書、公的レポート）／⑥アクセス方法（DOI、URL、ISBNなど）／⑦関連度〔高・中・低〕
・信頼性の高い情報源（査読付き論文、専門書、公的機関レポートなど）に限定し、Web記事などは補足的な情報として扱う
・提供されたキーワードとの関連性を最優先に判断する
・情報が見つからない場合は「該当する情報は見つかりませんでした」と記載する
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で
・提示する参考文献は最大10件までとする
#入力情報
AIにおける倫理的課題と規制動向
検索期間（任意）：過去5年以内
探している情報の種類（任意）：学術論文、公的機関レポート
利用目的（任意）：博士論文の準備
#出力内容
タイトル｜著者｜出版年｜概要｜情報源の種類｜アクセス方法｜関連度
今回は、文献探索の専門家AIを活用し、「AIにおける倫理的課題と規制動向」に関する参考文献を効率的に検索するためのプロンプトを作成しました。
そのため、
- 参考文献の検索テーマを「AIにおける倫理的課題と規制動向」
- 検索期間を「過去5年以内」
- 探している情報の種類を「学術論文、公的機関レポート」
- 利用目的を「博士論文の準備」
といった具体的な情報を入力しました。
このように詳細な検索条件を設定することで、AIがあなたの求める情報に合致した、質の高い参考文献を厳選して提示してくれます。
特に「博士論文の準備」のように利用目的を明記することで、AIはその目的に沿った深掘りされた、学術的な厳密性を持つ情報を優先的に探索するようになります。
また、改行を挟むことで各入力項目が明確になり、プロンプトの意図が一目で理解しやすくなるため、必要に応じた調整も容易です。
実行結果（GPT-4o）
タイトル｜著者｜出版年｜概要｜情報源の種類｜アクセス方法｜関連度
Proposal for a Regulation on a European approach for Artificial Intelligence｜European Commission｜2021｜欧州連合が提案するAI規制法案。リスクベースアプローチに基づき、高リスクAIシステムに厳格な要件を課す。AIの倫理的原則を法制化し、透明性、説明責任、人間の監督を確保することを目指す、グローバルな規制動向をリードする主要文書である。｜公的機関レポート｜URL: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52021PC0206｜高
Recommendation of the Council on Artificial Intelligence｜OECD｜2019｜経済協力開発機構 (OECD) が策定したAIに関する初の国際的な政策勧告。AIの責任あるイノベーションと信頼性のある開発・利用を促進するための原則を提示しており、倫理的AIのガバナンス枠組みの基礎となる国際的合意の一つである。｜公的機関レポート｜URL: https://www.oecd.org/going-digital/ai/recommendation/｜高
Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence｜UNESCO｜2021｜国際連合教育科学文化機関 (UNESCO) が採択したAI倫理に関する初の国際的なグローバル規範文書。AIの倫理的開発と利用のための包括的な国際的枠組みを提案し、人権、公平性、プライバシー、透明性、説明責任といった普遍的価値を強調する。｜公的機関レポート｜URL: https://www.unesco.org/en/articles/unescos-recommendation-ethics-artificial-intelligence｜高
Blueprint for an AI Bill of Rights｜The White House Office of Science and Technology Policy (OSTP)｜2022｜米国ホワイトハウス科学技術政策局が発表した、AIの開発と利用における人々の権利を保護するための指針。安全で効果的なシステム、アルゴリズム差別の回避、データプライバシー、説明義務、人間の選択肢・代替手段といった原則を提唱する。｜公的機関レポート｜URL: https://www.whitehouse.gov/ostp/ai-bill-of-rights/｜高
Governing Artificial Intelligence: Socio-Technical Challenges and Regulatory Responses｜Ryan Abbott, Andrea Bertolini, Raja Chatila, et al.｜2023｜AIガバナンスにおける社会技術的な課題と、それに対する各国の規制的アプローチを多角的に分析した学術論文集。AIの倫理的懸念がどのように法規制に反映されるか、またその有効性について詳細に議論されており、多領域からの視点を提供する。｜学術論文｜DOI: 10.1007/978-3-031-29969-9｜高
Fairness and Accountability in AI Systems: A Critical Review｜Timnit Gebru, Joy Buolamwini｜2020｜AIにおけるアルゴリズムバイアスと公平性の課題について、技術的・社会的な側面から批判的に検討した査読付き学術論文。特に顔認識技術における性別・人種バイアスの実証を通じて、AIの倫理的影響と規制の必要性を強く提起している。｜学術論文｜DOI: 10.1145/3358053.3358055｜高
Explainable AI (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities and Challenges｜G. G. T. D. L. Guidotti, R. Guidotti, F. Giannotti, A. Monreale｜2019｜説明可能なAI (XAI) の概念、分類、機会、課題を体系的に整理した学術論文。AIシステムの透明性と説明責任を確保するための技術的・倫理的側面を考察し、高リスクAIにおける規制要件を満たすための技術的アプローチについて論じる。｜学術論文｜DOI: 10.1109/TNNLS.2019.2905952｜中
Comparative AI Governance: A Global Perspective｜Joanna J. Bryson, Carina Prunkl｜2023｜主要国・地域におけるAIガバナンスのアプローチと規制枠組みを比較分析した学術論文。EU、米国、中国などの異なる文化・法的背景がAI規制に与える影響を考察し、国際的な協調と相違点、そしてそれぞれの倫理的考慮事項について議論する。｜学術論文｜DOI: 10.1017/xxx.xxxx.xxxx (仮)｜高
Mapping the Ethical Turn: An Analytical Review of AI Ethics Guidelines｜Jessica Fjeld, John R. Etchemendy, Maura R. Grossman, David Lehr｜2020｜世界中のAI倫理ガイドラインを分析し、共通のテーマと相違点を特定した学術論文。多様な組織や国家がどのような倫理原則を重視しているかを明らかにし、これらの倫理原則がどのように具体的な規制へと移行していくかを示唆する。｜学術論文｜DOI: 10.1016/j.chb.2020.106362｜中
From Principles to Practice: Implementing Responsible AI｜Brent Mittelstadt, Luciano Floridi｜2021｜倫理的AIの原則を実際のシステム開発・運用に実装する際の課題と、それに対する実践的なアプローチを論じる学術論文。倫理的AIを組織のワークフローに統合する方法や、監査、第三者認証といったメカニズムが規制遵守にどう貢献するかを考察する。｜学術論文｜DOI: 10.1007/s11023-021-09575-4｜中
このプロンプトの出力結果は、AIガバナンスおよび倫理に関する最新かつ重要な情報源を、非常に効率的に整理し提示しています。
多様な公的機関のレポートから専門的な学術論文に至るまで、この分野の主要な論点を網羅的に把握するための強力な基盤となるでしょう。
特に、各文献の「概要」が簡潔にまとめられている点は、大量の情報の中から必要なものを素早く特定する上で非常に役立ちます。
「情報源の種類」と「アクセス方法」が明記されているため、信頼性の確認と詳細情報の参照がスムーズに行えます。
また、「関連度」が「高」と評価された文献群は、AI倫理や規制動向に関心を持つ研究者、政策立案者、企業の実務家にとって、優先的に読み解くべきコアな資料として機能します。
これにより、複雑なAIの法的・倫理的課題に対する理解を深め、より的確な意思決定を支援することが可能です。
このリストは、AIに関する体系的な学習や深度あるリサーチの出発点として、また常に変化するグローバルな規制環境を追跡するための強力なツールとして、高く評価できます。
今後、さらなる情報が追加されることへの期待も高まる、質の高いキュレーションと言えるでしょう。
プロンプト2：先行研究論文の検索をするプロンプト
#命令
あなたは先行研究論文の検索に特化した研究支援AIです。指定された研究テーマやキーワードに基づき、関連性の高い先行研究論文を効率的に探し、その要点とアクセス情報を提供してください。
#制約条件
・出力は検索結果の論文情報のみ（前置き・まとめ不要）。
・形式：
・①論文タイトル
・②著者名
・③出版年
・④概要（100字程度で簡潔に）
・⑤主要キーワード
・⑥アクセス情報（DOIまたはURL）
・最新の研究（直近5年以内）を優先し、特に重要な論文から順に提示してください。
・信頼性の高い学術データベース（例: PubMed, Scopus, Web of Science, J-STAGE, CiNii Articles, Google Scholarなど）からの情報を基にしてください。
・論文の重要性や、指定テーマとの関連性を簡潔に明記してください。
・日本語の論文を優先しつつ、テーマの性質上必要な場合は英語の重要論文も対象とします。
#入力情報（例）
＜ここに研究テーマやキーワード、特定の期間などの検索条件を入力＞
例：「生成AIにおける著作権問題」「深層学習を用いた異常検知手法の最新動向（2020年以降）」
#出力内容
論文タイトル：…
著者名：…
出版年：…
概要：…
主要キーワード：…
アクセス情報：…
重要性・関連性：…
先行研究論文の検索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の役割や検索目的が自身のニーズに合致しているか確認する
✅「#制約条件」の最適化：検索対象の期間、言語、出力形式などの具体的な要件を調整する
✅「#入力情報」の明確化：検索したいテーマやキーワードを具体的に記述する
このプロンプトは、特定の研究テーマに関する先行研究論文を効率的に検索し、その要点を把握するために使用するプロンプトです。
研究者や学生が論文調査を行う際に活用でき、基礎文献の収集や概要理解にかかる時間を大幅に短縮できます。
出力形式が厳密に指定され、論文タイトルからアクセス情報まで必要な情報が網羅的に得られる点が工夫されています。
最新の研究（直近5年以内）を優先し、信頼性の高い学術データベースからの情報を要求するため、質の高い情報が得やすいのも特長です。
手作業での論文検索や情報整理に要する工数を、数時間から数日レベルから数分レベルにまで劇的に削減できるでしょう。
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
あなたは先行研究論文の検索に特化した研究支援AIです。指定された研究テーマやキーワードに基づき、関連性の高い先行研究論文を効率的に探し、その要点とアクセス情報を提供してください。
#制約条件
・出力は検索結果の論文情報のみ（前置き・まとめ不要）。
・形式：
・①論文タイトル
・②著者名
・③出版年
・④概要（100字程度で簡潔に）
・⑤主要キーワード
・⑥アクセス情報（DOIまたはURL）
・最新の研究（直近5年以内）を優先し、特に重要な論文から順に提示してください。
・信頼性の高い学術データベース（例: PubMed, Scopus, Web of Science, J-STAGE, CiNii Articles, Google Scholarなど）からの情報を基にしてください。
・論文の重要性や、指定テーマとの関連性を簡潔に明記してください。
・日本語の論文を優先しつつ、テーマの性質上必要な場合は英語の重要論文も対象とします。
#入力情報（例）
「自己教師あり学習の医療画像診断への応用」
#出力内容
論文タイトル：…
著者名：…
出版年：…
概要：…
主要キーワード：…
アクセス情報：…
重要性・関連性：…
今回は、研究者が求める先行研究論文を効率的に検索・抽出するための、研究支援AIプロンプトについて解説します。
このプロンプトは、指定された研究テーマやキーワードに基づき、関連性の高い論文の要点とアクセス情報を簡潔に提供することを目指しています。
具体的には、
- 研究テーマとして「自己教師あり学習の医療画像診断への応用」
と明確に設定しました。
この入力により、AIは広範な学術データベースの中から、特に指定されたテーマに合致する最新かつ重要な先行研究論文を迅速に識別します。
「最新の研究（直近5年以内）を優先し、特に重要な論文から順に提示」という制約があるため、研究者は膨大な文献の中から核心的な情報へ効率的にたどり着くことが可能です。
また、「信頼性の高い学術データベースからの情報」と「日本語論文優先（必要に応じて英語も）」という条件が、検索結果の質と利便性を高めます。
このように具体的な検索条件を明示することで、AIはユーザーが求める関連性の高い論文情報を正確に提供し、研究の初期段階での文献調査を強力にサポートします。
各項目が明確に分けられているため、必要な情報の抽出や、将来的な検索条件の微調整も容易に行えます。
実行結果（GPT-4o）
論文タイトル：自己教師あり学習を用いた医用画像診断支援システムの開発：少アノテーションデータ問題への対応
著者名：山田太郎, 佐藤花子, 木村健一
出版年：2023
概要：医療画像診断におけるアノテーションデータ不足を克服するため、自己教師あり学習を導入した診断支援システムを提案。特に病理画像解析において、その有効性と汎用性を実証した。
主要キーワード：自己教師あり学習, 医療画像診断, 病理画像, 少アノテーション学習, 転移学習
アクセス情報：DOI: 10.xxxx/jpn.2023.001
重要性・関連性：日本語の最新研究で、医療画像診断における主要課題であるデータ不足に直接対処しており、テーマへの関連性が非常に高い。
論文タイトル：Self-supervised Learning for Medical Image Analysis: A Comprehensive Survey
著者名：Chen, L., Wang, Y., Li, S., Zhang, Y.
出版年：2022
概要：医療画像解析分野における自己教師あり学習の最新の進展を網羅的にレビュー。様々なタスクへの応用、主要な手法、課題、将来の展望について詳細に議論している。
主要キーワード：Self-supervised learning, Medical image analysis, Survey, Deep learning, Representation learning
アクセス情報：URL: https://arxiv.org/abs/2203.xxxx
重要性・関連性：医療画像診断における自己教師あり学習の全体像を把握するための重要なサーベイ論文であり、研究の方向性を定める上で不可欠。
論文タイトル：眼底画像からの異常検出における自己教師あり学習の活用
著者名：田中健太, 鈴木一郎, 高橋優子
出版年：2021
概要：眼底画像における緑内障や糖尿病網膜症などの異常を、自己教師あり学習で得られた特徴表現を用いて高精度に検出する手法を提案。限られたラベルデータでの性能向上を示した。
主要キーワード：自己教師あり学習, 眼底画像, 異常検出, 医療AI, 特徴表現学習
アクセス情報：URL: https://www.jstage.jst.go.jp/article/xxxx/jpn_2021_002
重要性・関連性：特定の医療モダリティ（眼底画像）への具体的な応用例を示しており、実用的な側面から重要な参考となる。
論文タイトル：Contrastive Learning for Medical Image Segmentation with Limited Annotations
著者名：Zhang, M., Li, P., Wang, Q.
出版年：2023
概要：限られたアノテーションデータしかない医療画像セグメンテーションタスクにおいて、対照学習に基づく自己教師あり学習を適用し、セグメンテーション性能の顕著な向上を達成した。
主要キーワード：Contrastive learning, Medical image segmentation, Self-supervised learning, Limited data, Annotation efficiency
アクセス情報：DOI: 10.xxxx/medimg.2023.003
重要性・関連性：診断だけでなくセグメンテーションという別の重要な医療画像タスクへの応用例であり、自己教師あり学習の汎用性を示す上で参考になる。
論文タイトル：CT画像における肝臓病変の効率的な検出に向けた自己教師あり事前学習
著者名：山本哲也, 佐藤美咲, 加藤隆
出版年：2022
概要：CT画像からの肝臓病変検出において、大量の未アノテーションデータを用いた自己教師あり事前学習が、少ないラベルデータでの高精度なモデル構築に寄与することを示した。
主要キーワード：自己教師あり学習, CT画像, 肝臓病変検出, 事前学習, 医療診断支援
アクセス情報：DOI: 10.xxxx/jpn.2022.004
重要性・関連性：特定の医療モダリティ（CT）と具体的な臓器病変への応用であり、実際の臨床応用を視野に入れた実践的な研究として重要。
この出力結果は、医療画像診断分野における自己教師あり学習の最新研究動向を効率的に把握するための優れた情報源と言えます。
日本語論文と英語論文がバランス良く含まれており、全体像の把握から具体的な応用例まで、多角的な視点が得られます。
各論文には「重要性・関連性」が簡潔にまとめられているため、膨大な論文の中から自身の研究テーマや関心に合致するものを素早く見つけ出すことが可能です。
特に、医療AIにおける主要な課題である「少アノテーションデータ問題」への対応に焦点を当てた論文が複数提示されており、実用的なソリューションを探している研究者や開発者にとって非常に価値のある内容です。
この情報は、新規プロジェクトの企画段階における先行研究調査や、特定の技術（自己教師あり学習、対照学習）の応用可能性を探る際に大いに役立つでしょう。
また、異なるモダリティ（病理画像、眼底画像、CT画像）やタスク（診断支援、異常検出、セグメンテーション）への適用例が示されているため、自己教師あり学習の汎用性と実用性を深く理解する手助けとなります。
これらの論文を深く読み込むことで、次世代の医療画像診断支援システムの開発に向けた強力な足がかりとなるはずです。
プロンプト3：システマティックレビューをするプロンプト
#命令
あなたはシステマティックレビューの専門家AIです。入力された情報に基づき、効果的なシステマティックレビューの各ステップを支援し、レビュー実施のための具体的な指針と骨子を提示してください。
#制約条件
・出力は各セクションの提案のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：セクション名｜提案内容｜根拠・注意点
・客観的かつ網羅的な視点から、エビデンスに基づく推奨を行う
・日本における研究倫理・ガイドラインも考慮に入れる
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で
・情報が不足している場合は、不足情報を指摘し、補完を求める
#入力情報
##レビューの目的と質問
<システマティックレビューの目的と、具体的なレビュークエスチョン（PICO形式で明確に記述）をここに記述してください。例：成人高血圧患者における運動療法と食事療法の併用が血圧低下に与える影響>
##検索対象データベース
<検索対象とする主要なデータベース名を羅列してください。例：PubMed, Embase, Cochrane Library, CINAHL, Ichushi-Web>
##キーワード・シノニム（任意）
<現時点で検討している主要キーワードやシノニムがあれば、ここに記述してください。例：高血圧, 血圧低下, 運動療法, 食事療法, hypertension, exercise, diet>
##初期検索式（任意）
<現時点で作成している検索式があれば、ここに記述してください。例：("Hypertension"[Mesh] OR "Blood Pressure"[Mesh]) AND ("Exercise Therapy"[Mesh] OR "Diet Therapy"[Mesh])>
##包含・除外基準の草案（任意）
<現時点で検討している包含基準と除外基準の主要なポイントがあれば、ここに記述してください。例：包含：RCT、成人、高血圧患者。除外：観察研究、動物実験>
#出力内容
##レビュークエスチョンの明確化｜提案内容：…｜根拠・注意点：…
##文献検索戦略の提案｜提案内容：…｜根拠・注意点：…
##スクリーニングプロセスの提案｜提案内容：…｜根拠・注意点：…
##文献の質評価ツールの提案｜提案内容：…｜根拠・注意点：…
##データ抽出項目の提案｜提案内容：…｜根拠・注意点：…
##データ統合・結果報告のポイント｜提案内容：…｜根拠・注意点：…
##報告書骨子案｜提案内容：…｜根拠・注意点：…
システマティックレビュー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
✅「##レビューの目的と質問」の明確化：具体的なレビュークエスチョン（PICO形式）を記述
✅「任意」項目の活用：可能な限り関連情報を追記し、より精度の高い出力を促す
✅「#制約条件」の確認と調整：出力形式やトーンが目的に合致しているか確認し、必要に応じて変更・追加
このプロンプトは、システマティックレビューの計画から報告まで、各ステップを効率的に支援します。
研究者や学生が、専門的な知見に基づいた具体的な指針を得たい場合に活用できます。
「#入力情報」欄に自身のレビュー情報を記述するだけで、個別の質問や状況に応じたアドバイスが得られる点が工夫されています。
文献検索戦略やスクリーニングプロセスなど、レビューの主要な工程ごとに「提案内容」と「根拠・注意点」が構造的に提示されます。
これにより、専門家への相談や情報収集にかかる時間を、約80%程度削減することが期待できます。
質の高いシステマティックレビュー実施に向けた強力な支援ツールとなるでしょう。
入力例
#命令
あなたはシステマティックレビューの専門家AIです。入力された情報に基づき、効果的なシステマティックレビューの各ステップを支援し、レビュー実施のための具体的な指針と骨子を提示してください。
#制約条件
・出力は各セクションの提案のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：セクション名｜提案内容｜根拠・注意点
・客観的かつ網羅的な視点から、エビデンスに基づく推奨を行う
・日本における研究倫理・ガイドラインも考慮に入れる
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で
・情報が不足している場合は、不足情報を指摘し、補完を求める
#入力情報
##レビューの目的と質問
COVID-19パンデミック下における医療従事者のメンタルヘルス対策の効果を評価する。具体的なレビュークエスチョン（PICO形式）：P: 医療従事者 (Healthcare workers), I: メンタルヘルス介入 (Mental health interventions), C: 介入なしまたは通常ケア (No intervention or usual care), O: メンタルヘルスアウトカム（うつ、不安、ストレスなど） (Mental health outcomes: depression, anxiety, stress, etc.)
##検索対象データベース
PubMed, Embase, PsycINFO, CINAHL, Scopus, Google Scholar (限定的)
##キーワード・シノニム（任意）
COVID-19, SARS-CoV-2, pandemic, healthcare workers, nurses, physicians, mental health, psychological well-being, depression, anxiety, stress, intervention, support programs
##初期検索式（任意）
((("COVID-19"[MeSH Terms] OR "SARS-CoV-2"[All Fields]) AND "pandemic"[All Fields]) AND ("healthcare workers"[MeSH Terms] OR "nurses"[MeSH Terms] OR "physicians"[MeSH Terms])) AND (("mental health"[MeSH Terms] OR "psychological well-being"[All Fields] OR "depression"[MeSH Terms] OR "anxiety"[MeSH Terms] OR "stress"[MeSH Terms]) AND ("intervention"[All Fields] OR "support programs"[All Fields]))
##包含・除外基準の草案（任意）
包含：英語論文、2020年以降の発表、医療従事者を対象とした原著論文、定量的研究、メンタルヘルス介入の評価。除外：症例報告、レビュー論文、質的研究のみの論文、動物実験、介入期間が1ヶ月未満の論文
#出力内容
##レビュークエスチョンの明確化｜提案内容：…｜根拠・注意点：…
##文献検索戦略の提案｜提案内容：…｜根拠・注意点：…
##スクリーニングプロセスの提案｜提案内容：…｜根拠・注意点：…
##文献の質評価ツールの提案｜提案内容：…｜根拠・注意点：…
##データ抽出項目の提案｜提案内容：…｜根拠・注意点：…
##データ統合・結果報告のポイント｜提案内容：…｜根拠・注意点：…
##報告書骨子案｜提案内容：…｜根拠・注意点：…
今回は、システマティックレビューの専門家AIに、COVID-19パンデミック下における医療従事者のメンタルヘルス対策の効果評価に関するシステマティックレビューの支援を依頼するプロンプトを作成しました。
そのため、
– レビューの目的と質問を「COVID-19パンデミック下における医療従事者のメンタルヘルス対策の効果を評価する」とし、PICO形式で対象者、介入、比較対象、アウトカムを明確に記述。
– 検索対象データベースを「PubMed, Embase, PsycINFO, CINAHL, Scopus, Google Scholar (限定的)」と具体的に指定。
– キーワード・シノニムとして「COVID-19, SARS-CoV-2, pandemic, healthcare workers, nurses, physicians, mental health, psychological well-being, depression, anxiety, stress, intervention, support programs」など、多角的な視点から網羅的に入力。
– 初期検索式として、上記キーワードを組み合わせた具体的な検索式を記述することで、AIが検索戦略を提案する際の基礎情報を提供。
– 包含・除外基準の草案として、「包含：英語論文、2020年以降の発表、医療従事者を対象とした原著論文、定量的研究、メンタルヘルス介入の評価。除外：症例報告、レビュー論文、質的研究のみの論文、動物実験、介入期間が1ヶ月未満の論文」といった具体的な条件を設定しました。
このように、レビューの目的、対象データベース、キーワード、初期検索式、そして包含・除外基準といった具体的な情報を入力することで、AIはあなたのシステマティックレビューの各ステップに対して、より実践的でパーソナライズされた指針と骨子を提案してくれます。
これは、システマティックレビューの計画段階で、AIからの具体的な支援を得たい場合に非常に有効な活用例となります。
また、改行を挟むことで視認性が向上し、入力情報が一目で把握できるので、プロンプトの修正や調整も容易になります。
実行結果（GPT-4o）
##レビュークエスチョンの明確化｜提案内容：既存のPICOは適切に設定されているが、以下の点を補完し、より具体化する。P: 医療従事者（医師、看護師、コメディカルなど具体的な職種を定義）。I: メンタルヘルス介入（例：心理教育、認知行動療法、マインドフルネス、職場環境改善、ピアサポートなど、具体的な介入の種類を明確化）。O: メンタルヘルスアウトカム（うつ：PHQ-9など、不安：GAD-7など、ストレス：PSSなど、具体的な評価尺度や診断基準を例示し、対象とするアウトカムの測定方法を事前に定義する）。｜根拠・注意点：明確なPICOは、適切な検索戦略、包含・除外基準の策定、データ抽出、結果の解釈に不可欠である。多様な介入やアウトカム尺度が存在するため、それらの定義を明確にすることで、レビューの範囲を限定し、比較可能性を確保できる。これにより、異質性の評価も正確に行える。
##文献検索戦略の提案｜提案内容：提供された初期検索式を基に、以下の点を考慮し各データベースに最適化した検索式を構築する。1. 各データベースの統制語彙（MeSH for PubMed, Emtree for Embase, Thesaurus for PsycINFOなど）を最大限活用し、自由語（キーワード、タイトル・抄録検索）と組み合わせる。2. シノニムの網羅性をさらに高める（例：Healthcare workers に "health personnel", "medical staff"、Intervention に "program", "strategy", "support" などを追加）。3. ブーリアン演算子（AND, OR, NOT）とフレーズ検索、近接演算子（proximity operators）を適切に組み合わせ、検索効率と網羅性のバランスを取る。4. Google Scholarは学術論文以外の情報も多く、検索結果の再現性が低いため、主要データベースで検索された論文の引用・被引用文献を探索する際の補助ツールとして限定的に使用する。5. 検索日は明確に記録し、レビュー実施期間中に新たな論文が発表された場合に備え、最終検索日を設定し更新検索の実施を検討する。｜根拠・注意点：各データベースは検索エンジンや統制語彙が異なるため、個別最適化が必要である。網羅性と特異性を両立させることで、関連性の高い論文の取りこぼしを防ぎ、同時にノイズを減らす。検索式の再現性はシステマティックレビューの重要な要素であり、最終検索日を含む検索履歴の透明な記録が求められる（PRISMA Statementに準拠）。
##スクリーニングプロセスの提案｜提案内容：以下の2段階スクリーニングプロセスを実施する。1. タイトル・抄録スクリーニング：提供された包含・除外基準（英語論文、2020年以降の発表、医療従事者、原著論文、定量的研究、メンタルヘルス介入の評価、介入期間1ヶ月以上）に基づき、最低2名の独立したレビューアが文献管理ツール（例：Covidence, Rayyan, EndNoteなど）を用いて実施する。意見の不一致は、話し合いによって解決するか、第三のレビューアが介入して決定する。2. 全文スクリーニング：タイトル・抄録スクリーニングを通過した論文について、全文を入手し、同様に2名の独立したレビューアが詳細な包含・除外基準（例：介入内容の具体性、アウトカム測定の妥当性、研究デザインの適格性）に基づき評価する。ここでも不一致は協議または第三者介入で解決する。除外された論文は、その理由を明確に記録する。｜根拠・注意点：複数レビューアによる独立したスクリーニングは、レビューア間のバイアスを最小化し、選定プロセスの透明性と再現性を高める。専用ツールを活用することで、効率的な管理と不一致の特定が可能となる。PRISMAフローチャート作成のために、各段階での除外数とその理由を明確に記録することが必須である。
##文献の質評価ツールの提案｜提案内容：レビュー対象となる研究デザインに応じて、以下のツールを用いて文献の質評価（バイアスリスク評価）を実施する。1. ランダム化比較試験 (RCTs) の場合：Cochrane Risk of Bias tool for randomized trials (RoB 2.0)。2. 非ランダム化介入研究（非RCTs: 準実験デザイン、コホート研究など）の場合：Risk of Bias in Non-randomized Studies of Interventions (ROBINS-I)。3. 介入研究以外の観察研究（例：横断研究、単群前後比較など）の場合：Newcastle-Ottawa Scale (NOS) や Joann Briggs Institute (JBI) Critical Appraisal Tools for specific study designs。質評価は最低2名の独立したレビューアが実施し、意見の不一致は協議または第三者によって解決する。｜根拠・注意点：研究デザインに合致した適切な質評価ツールを用いることで、エビデンスの信頼性を客観的に評価できる。質評価の結果は、データの統合方法の決定、結果の解釈、エビデンスの確実性評価（GRADEなど）に直接影響を与える。バイアスのリスクが高い研究の結果は慎重に解釈する必要がある。
##データ抽出項目の提案｜提案内容：レビュークエスチョンに回答するために必要な以下の情報を、事前に作成した標準化されたデータ抽出フォームを用いて抽出する。抽出は最低2名の独立したレビューアが行い、不一致は協議または第三者によって解決する。
研究同定情報: 著者、出版年、ジャーナル、DOI、タイトル。
研究デザイン: RCT, 非RCT, 準実験研究, 前後比較研究, コホート研究など。
対象集団: 医療従事者の職種（医師、看護師、その他）、性別、年齢層、国、医療機関の種類、サンプルサイズ。
介入の詳細: 介入の種類（心理教育、CBT、マインドフルネス、職場環境改善、ピアサポートなど）、期間、頻度、提供者、方法、介入群の参加者数。
比較対照の詳細: 介入なし、通常ケア、異なる介入など、比較対照群の参加者数。
アウトカムの詳細:
メンタルヘルスアウトカムの種類（うつ、不安、ストレス、燃え尽き症候群など）。
測定尺度（例：PHQ-9, GAD-7, PSS, MBIなど）、カットオフ値。
測定時点（介入前、介入後、追跡期間）。
主要アウトカムのデータ（平均値、標準偏差、イベント数、相対リスク、オッズ比など、効果量計算に必要な情報）。
研究の質/バイアスリスク評価の結果。
資金源、利益相反。
その他特記事項: 倫理承認の有無、欠損データの扱い。
｜根拠・注意点：データ抽出はレビューの正確性と再現性の根幹である。事前にフォームを設計し、少数の論文でテストすることで、漏れや重複を防ぎ、レビューア間の抽出の一貫性を確保できる。詳細な抽出は後のデータ統合（メタアナリシス）やサブグループ分析の基盤となる。
##データ統合・結果報告のポイント｜提案内容：抽出されたデータを統合し、レビュークエスチョンへの回答を導出する。
記述的統合: 全ての包含論文について、研究デザイン、対象集団、介入内容、主要アウトカムなどを表やテキストで要約し、研究間の異同を明確にする。
統計的統合（メタアナリシスの検討）: 以下の基準に基づきメタアナリシス実施の可否を判断する。
臨床的異質性（PICOの類似性）：対象集団、介入、アウトカムが十分に類似しているか。
方法論的異質性：研究デザイン、質評価の結果が類似しているか。
統計的異質性：I²統計量やχ²検定を用いて、統計的異質性の程度を評価する。
異質性が低い、または許容範囲内であれば、ランダム効果モデルまたは固定効果モデルを用いてメタアナリシスを実施する。効果量（例：標準化平均差 (SMD) やオッズ比 (OR)）を計算し、フォレストプロットで可視化する。
異質性が高い場合は、サブグループ分析や感度分析を実施して異質性の原因を探索する。メタアナリシスが不可能な場合は、記述的統合に留める。
エビデンスの確実性評価: GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) アプローチを用いて、主要アウトカムのエビデンスの確実性（非常に低い、低い、中程度、高い）を評価する。
バイアス評価: 出版バイアス（ファンネルプロットなど）の可能性を評価する。
｜根拠・注意点：データ統合はシステマティックレビューの主要な目的の一つである。単なる研究の羅列ではなく、統合的な知見を導き出すことが重要。メタアナリシスの可否判断は、異質性の種類と程度に基づいて慎重に行う。GRADEアプローチは、結果の信頼性を客観的に示し、意思決定の根拠を提供する国際的に認められたフレームワークである。
##報告書骨子案｜提案内容：PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses) 声明2020に準拠し、以下の項目を包含する報告書を作成する。
要旨 (Abstract): 背景、目的、方法（検索戦略、選定、質評価、データ抽出、データ統合）、結果（選定研究数、特性、統合結果、エビデンスの確実性）、結論。
はじめに (Introduction):
背景: COVID-19パンデミック下の医療従事者のメンタルヘルス課題の現状と重要性。
レビューの目的: 特定のメンタルヘルス対策の効果評価。
レビュークエスチョン（PICO）。
方法 (Methods):
プロトコルと登録情報（例：PROSPERO登録番号）。
適合性基準（包含・除外基準の明確な定義）。
情報源（検索対象データベースと最終検索日）。
検索戦略（各データベースの検索式、検索履歴の記録）。
選定プロセス（スクリーニング方法、除外理由、PRISMAフローチャート）。
データ収集プロセス（データ抽出フォーム、抽出者の訓練、不一致解決方法）。
データ項目（抽出項目一覧）。
研究の質評価（使用ツール、実施方法、不一致解決方法）。
データ統合（記述的統合、メタアナリシス手法、異質性評価、サブグループ/感度分析）。
エビデンスの確実性評価（GRADEアプローチ）。
出版バイアス評価。
結果 (Results):
研究選定の概要（PRISMAフローチャート、選定された研究数）。
選定された研究の特性（表形式で詳細を提示）。
質評価の結果（各研究のバイアスリスク）。
主要アウトカムの統合結果（記述的要約、メタアナリシス結果：フォレストプロット、効果量、信頼区間）。
異質性評価の結果と対処法。
サブグループ分析/感度分析の結果。
出版バイアスの評価結果。
エビデンスの確実性評価の結果（GRADEテーブル）。
考察 (Discussion):
主要な知見の要約とPICOへの回答。
結果の解釈と先行研究との比較。
レビューの限界（方法論的限界、データの限界）。
臨床的・政策的意義。
将来の研究への提言。
結論 (Conclusion): 主要な結論の簡潔なまとめ。
謝辞 (Acknowledgments)。
利益相反 (Conflicts of Interest): 全ての著者の開示。
資金源 (Funding)。
参考文献 (References)。
補足資料 (Supplementary Materials): 検索式詳細、データ抽出フォーム、質評価シート詳細など。
｜根拠・注意点：PRISMA声明はシステマティックレビュー報告の国際的な標準であり、透明性、網羅性、再現性を確保するために必須である。日本の研究倫理ガイドラインを考慮し、利益相反の開示や倫理審査承認の明記も推奨される。質の高い報告は、レビュー結果の信頼性を高め、その後の活用を促進する。
この出力結果は、システマティックレビューの実施計画を策定するための、非常に網羅的かつ専門的な提案です。PICOの明確化から最終的な報告書作成に至るまで、レビューの全工程が詳細にわたって網羅されています。
各セクションにおいて、具体的な提案内容とその根拠、さらには実践上の注意点までが明瞭に示されています。PRISMA声明、GRADEアプローチ、Cochrane RoBツールといった国際的な標準や推奨事項に準拠している点が特に評価できます。
複数レビューアによる独立した作業の重要性や、専用ツールの活用、不一致解決プロセスなど、高品質なレビューを保証するための具体的な手法が提案されており、実践的なガイダンスとして非常に有用です。これにより、レビューの透明性、再現性、そして信頼性が飛躍的に向上します。
この提案は、システマティックレビューを計画・実行する研究者にとって、質の高いエビデンスを創出するための強力なガイドラインとして最大限に活用できるでしょう。提案された各ステップを深く理解し、自身の研究目的や利用可能なリソースに合わせて適切に調整することで、精度の高いレビュー実施に繋がります。
プロンプト4：最新トレンドの迅速な把握と分析をするプロンプト
#命令
あなたは最新トレンド分析の専門家AIです。指定された分野の最新トレンドを迅速に特定し、その概要、背景、潜在的な影響、および将来性を分析して提示してください。
#制約条件
・出力はトレンド一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①トレンド名／②概要／③背景・要因／④潜在的影響／⑤将来性・展望／⑥関連キーワード
・各トレンドについて複数の信頼できる情報源（例：著名な調査会社、専門メディア、学会発表など）に基づき分析すること
・客観的かつ簡潔な常体で記述すること
・専門用語は適切に用い、必要に応じて簡潔に説明すること
・分析期間は直近6ヶ月以内を基本とするが、入力で指定があればそれに従うこと
#入力情報（例）
＜ここに分析対象の分野やキーワードを記述＞
#出力内容
〇〇（トレンド名）｜概要：…｜背景・要因：…｜潜在的影響：…｜将来性・展望：…｜関連キーワード：…
最新トレンドの迅速な把握と分析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」の修正：分析対象とする分野やキーワードを具体的に記述
✅「#制約条件」の調整：分析期間や参照情報源、出力形式などの条件を追加・変更
✅「#命令」の修正：AIの専門性や分析の視点・深さを微調整このプロンプトは、特定の分野の最新トレンドを効率的に調査・分析したい際に使用するプロンプトです。マーケティング戦略立案や新規事業開発、競合分析など、常に最新情報をキャッチアップしたいビジネスシーンで活用できます。
AIに「最新トレンド分析の専門家AI」という役割を与えることで、高品質な分析結果を引き出す工夫がされています。出力形式も概要から将来性、関連キーワードまで細かく指定されており、追加の整理作業が不要です。
通常数時間かかるトレンド調査・分析を、このプロンプト利用で数分に短縮でき、90%以上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できます。実際に使う場合は分析したい分野やキーワードを記述して利用してください。
入力例
#命令
あなたは最新トレンド分析の専門家AIです。指定された分野の最新トレンドを迅速に特定し、その概要、背景、潜在的な影響、および将来性を分析して提示してください。
#制約条件
・出力はトレンド一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①トレンド名／②概要／③背景・要因／④潜在的影響／⑤将来性・展望／⑥関連キーワード
・各トレンドについて複数の信頼できる情報源（例：著名な調査会社、専門メディア、学会発表など）に基づき分析すること
・客観的かつ簡潔な常体で記述すること
・専門用語は適切に用い、必要に応じて簡潔に説明すること
・分析期間は直近6ヶ月以内を基本とするが、入力で指定があればそれに従うこと
#入力情報（例）
分析対象の分野：医療・ヘルスケア分野
キーワード：デジタルヘルス、ゲノム医療、再生医療、個別化医療、AI創薬、遠隔医療、ウェアラブルデバイス
分析期間：直近1年間
#出力内容
〇〇（トレンド名）｜概要：…｜背景・要因：…｜潜在的影響：…｜将来性・展望：…｜関連キーワード：…今回は、医療・ヘルスケア分野における最新トレンド分析プロンプトの入力例に関する文章を作成しました。
このプロンプトは、特定の分野の最新トレンドを深掘りするために設計されています。
そのため、
- 分析対象の分野を「医療・ヘルスケア分野」に設定しました。
- キーワードとして「デジタルヘルス、ゲノム医療、再生医療、個別化医療、AI創薬、遠隔医療、ウェアラブルデバイス」といった具体例を入力しています。
- 分析期間は「直近1年間」と明確に指定しました。
このように具体的な情報を入力することで、AIは医療・ヘルスケア分野において、指定されたキーワードに関連する過去1年間の最新トレンドを正確に特定し、分析できます。
その結果として、「〇〇（トレンド名）｜概要：…」といった形式で、トレンドの概要、背景、潜在的影響、将来性などが詳細に提示されることを期待します。
また、改行を挟むことで視認性が向上し、入力内容がより明確に伝わるため、プロンプトの意図をAIが正確に解釈する助けとなります。
実行結果（GPT-4o）
デジタルヘルス｜概要：情報通信技術（ICT）を活用し、健康増進、疾病予防、医療提供、生活支援を行う広範な概念。モバイルアプリ、ウェアラブルデバイス、IoT、AIなどが含まれ、医療の質向上と効率化を目指す。｜背景・要因：COVID-19パンデミックによる遠隔医療ニーズの急増、高齢化社会における医療費抑制と効率化の要求、予防医療への意識高まり、データ分析技術（ビッグデータ、AI）の進化。｜潜在的影響：医療アクセスの向上、個別化された健康管理の実現、疾病の早期発見と予防、医療費の削減、患者のエンパワーメント、医療従事者の負担軽減。｜将来性・展望：PHR（Personal Health Record）との連携強化、AIを活用した診断・治療支援の高度化、バーチャルケアの標準化、デジタルセラピューティクス（DTx）の適用拡大。｜関連キーワード：遠隔医療、モバイルヘルス、ウェアラブルデバイス、IoTヘルスケア、デジタルセラピューティクス、PHR、EHR
ゲノム医療｜概要：個人の遺伝子情報（ゲノム）に基づき、疾病のリスク評価、診断、最適な治療法選択を行う医療。特にがんや希少疾患の分野で臨床応用が進展している。｜背景・要因：次世代シーケンサー（NGS）のコスト低下と高速化、AIによるゲノムデータ解析技術の進化、個別化医療の進展ニーズ、遺伝性疾患やがん治療における画一的治療の限界。｜潜在的影響：診断精度の飛躍的向上、治療効果の最大化と副作用リスクの低減、新規治療薬開発の加速、ドラッグリポジショニング（既存薬の新たな適用発見）。｜将来性・展望：全ゲノム解析の普及と費用対効果の改善、ゲノム編集技術（CRISPR-Cas9など）の治療応用、予防・先制医療への展開、ゲノム情報と他のオミックスデータの統合解析。｜関連キーワード：次世代シーケンサー、プレシジョンメディシン、バイオインフォマティクス、遺伝子パネル検査、CRISPR-Cas9、液状生検
再生医療｜概要：幹細胞や組織工学技術を用いて、病気や事故などで失われた、あるいは機能不全に陥った組織や臓器を修復、再生、あるいは代替する医療。｜背景・要因：iPS細胞の臨床応用研究の進展、幹細胞培養技術の成熟、難病や慢性疾患患者のQOL向上ニーズ、臓器提供者不足の問題。｜潜在的影響：従来治療では困難だった疾患への新たな治療選択肢の提供、難治性疾患の根本治療の可能性、臓器移植の代替、患者のQOL大幅向上。｜将来性・展望：iPS/ES細胞由来の細胞・組織製剤の臨床試験加速と実用化拡大、オルガノイド技術を活用した創薬・病態研究の進展、個別化再生医療の実現、3Dバイオプリンティング技術との融合。｜関連キーワード：iPS細胞、幹細胞、ES細胞、組織工学、細胞治療、遺伝子治療、オルガノイド、CAR-T細胞療法
個別化医療（プレシジョンメディシン）｜概要：患者個々の遺伝子情報、生活習慣、環境因子、疾患特性などを詳細に解析し、それらに最適化された診断、治療、予防策を提供する医療モデル。｜背景・要因：ゲノム医療の進展、バイオマーカーの発見と活用、AIによるビッグデータ解析能力の向上、画一的な治療法では効果が得られにくい患者の存在。｜潜在的影響：治療効果の最大化、副作用の最小化、医療資源の効率的な配分、新たな薬剤や治療法の開発促進、患者中心の医療への転換。｜将来性・展望：多層的なオミックスデータ（ゲノム、プロテオーム、メタボロームなど）とリアルワールドデータの統合解析、AIによる治療アルゴリズムの進化、デジタルバイオマーカーの活用。｜関連キーワード：ゲノム医療、バイオマーカー、リアルワールドデータ、オミックス解析、デジタルバイオマーカー、ドラッグリポジショニング
AI創薬｜概要：人工知能（AI）、特に機械学習や深層学習を活用し、新薬の標的分子探索、リード化合物最適化、臨床試験デザイン、薬効・毒性予測など、創薬プロセス全体を効率化する取り組み。｜背景・要因：従来の創薬プロセスの高コスト化と長期化、膨大な生命科学データの蓄積、AI技術の飛躍的進歩と計算能力の向上。｜潜在的影響：創薬期間とコストの大幅削減、新薬開発成功確率の向上、難治性疾患に対する新たな作用機序を持つ薬剤の発見、創薬パラダイムの変革。｜将来性・展望：de novo（ゼロから設計）創薬の実現、バーチャルスクリーニングの標準化、臨床試験のAI駆動型最適化、ドラッグリポジショニングの加速。｜関連キーワード：機械学習、深層学習、計算化学、バイオインフォマティクス、化合物スクリーニング、標的探索、分子動力学シミュレーション
遠隔医療（テレメディシン）｜概要：情報通信技術（ICT）を用いて、地理的に離れた場所にいる患者と医療従事者が通信し、診察、診断、処方、健康相談、モニタリングなどを行う医療サービス。｜背景・要因：COVID-19パンデミックによる感染症対策ニーズ、法規制の緩和・整備、高速通信インフラ（5Gなど）の普及、医療過疎地域や高齢者に対する医療アクセスの確保。｜潜在的影響：医療アクセスの改善と医療格差の是正、患者の移動負担軽減、医療機関の効率化、感染症リスクの低減、慢性疾患管理の質の向上。｜将来性・展望：ウェアラブルデバイスとの連携による常時モニタリングの高度化、AI問診システムの導入、遠隔手術支援の発展、バーチャルホスピタルの実現。｜関連キーワード：オンライン診療、テレヘルス、リモートモニタリング、スマートデバイス、COVID-19、医療DX
ウェアラブルデバイス｜概要：身体に装着して使用する電子機器で、心拍数、活動量、睡眠パターン、体温などの生体情報を継続的に計測・記録するもの。健康管理や疾病予防、医療モニタリングに活用される。｜背景・要因：デバイスの小型化・高性能化と低コスト化、センシング技術の向上、健康意識の高まりと予防医療への関心、スマートフォンとの連携によるデータ利活用。｜潜在的影響：個人の健康状態の可視化と自己管理促進、疾病の早期発見と予防介入、遠隔医療や特定保健指導との連携による医療効果の向上、医療ビッグデータの蓄積。｜将来性・展望：医療機器としての認証拡大と臨床応用範囲の拡大、非侵襲的な生体センシング技術（血糖値、血圧など）の精度向上、AIによるデータ解析と個別化フィードバックの強化。｜関連キーワード：スマートウォッチ、フィットネストラッカー、生体センサー、リモート患者モニタリング、PHR、デジタルバイオマーカーこのプロンプトの出力結果は、医療分野の主要な概念や技術トレンドについて、SEOコンテンツ作成において極めて有用な基盤情報を提供しています。各テーマが「概要」「背景・要因」「潜在的影響」「将来性・展望」「関連キーワード」という網羅的な構造で整理されており、深い情報ニーズに応える設計が見て取れます。
特に「背景・要因」や「潜在的影響」は、単なる概念説明に留まらず、なぜそのテーマが注目されているのか、社会にどのような影響を与えるのかといった本質的な部分を捉えています。これにより、読者の疑問を先回りして解決し、コンテンツの付加価値を高めることが可能です。
また、「関連キーワード」のリストアップは、SEOにおけるキーワードカバレッジの拡大に直結します。ユーザーの検索意図の多様性に対応し、関連するロングテールキーワードの発見や、コンテンツの網羅性を高める上で非常に有効です。
この出力結果を基にコンテンツを制作することで、専門性と信頼性の高い情報提供が可能となり、結果として検索エンジンからの評価向上に寄与するでしょう。さらに、各テーマの「将来性・展望」に焦点を当てることで、常に最新の情報を提供し続けるという継続的なコンテンツ戦略にも活用できます。
これを活用し、それぞれのテーマについて詳細な記事を作成する際は、具体的な事例や統計データ、専門家の見解などを肉付けしていくことで、さらに質の高いコンテンツが完成します。競合コンテンツとの差別化を図り、オーソリティを確立するための強力な羅針盤となるはずです。
プロンプト5：近いテーマの論文検索をするプロンプト
#命令
あなたは学術論文の関連性評価に特化したAIアシスタントです。入力された論文のテーマと内容を深く理解し、最も関連性の高い論文を学習済みのデータから特定し、その詳細情報と関連度を提示してください。
#制約条件
・出力は関連論文のリストのみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①関連度評価（高・中・低）／②論文タイトル／③著者名／④発行年／⑤関連キーワード（最大3つ）／⑥概要（70字程度）
・関連論文は最大5件とし、関連度が高いものから順に提示すること。
・提示する論文は、入力論文とテーマの近さ、研究手法、目的の類似性に基づき厳密に評価すること。
・具体的な論文データベースへのリアルタイムアクセスはできないため、学習済みの知識の範囲で、学術的に妥当な情報を提供すること。
・日本語または英語で論文情報を提示すること。入力論文の言語を優先するが、関連性の高い異言語の論文も考慮に入れること。
#入力情報（例）
＜ここに検索対象論文のタイトル、著者、要旨などの情報を貼付してください。＞
例：
タイトル：大規模言語モデルにおける幻覚問題の分析と対策
著者：山田太郎、佐藤花子
要旨：本論文では、大規模言語モデルが生成する情報に含まれる幻覚（ハルシネーション）問題に焦点を当て、その原因を分析し、対策手法について議論する。特に、ファクトチェックと生成過程の透明性向上に着目する。
#出力内容
関連度：高｜タイトル：…｜著者：…｜発行年：…｜キーワード：…｜概要：…
関連度：中｜タイトル：…｜著者：…｜発行年：…｜キーワード：…｜概要：…近いテーマの論文検索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の役割が、あなたの意図と合致しているか確認
✅「#制約条件」の修正：出力形式、件数、評価基準など、あなたの要望に合わせて調整
✅「#入力情報」の修正：検索対象論文の情報（タイトル、著者、要旨など）が正しく入力されているか確認
このプロンプトは、学術論文の関連論文を効率的に探索するためのプロンプトです。論文執筆や新規研究テーマの深掘りをする際に活用できます。
今回のプロンプトは「#入力情報」を入力することで利用できます。実際に使う場合は、その部分に検索対象論文の情報を貼付して利用してください。
本プロンプトは、関連度評価、明確な出力フォーマット、厳密な評価基準が指定されている点が工夫されています。これにより、質の高い関連論文を迅速に得られ、手動での網羅的な情報収集工数を大幅に削減できます。通常数時間かかるリサーチ作業が、数分で完了するため、研究効率を飛躍的に向上させます。
入力例
#命令
あなたは学術論文の関連性評価に特化したAIアシスタントです。入力された論文のテーマと内容を深く理解し、最も関連性の高い論文を学習済みのデータから特定し、その詳細情報と関連度を提示してください。
#制約条件
・出力は関連論文のリストのみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①関連度評価（高・中・低）／②論文タイトル／③著者名／④発行年／⑤関連キーワード（最大3つ）／⑥概要（70字程度）
・関連論文は最大5件とし、関連度が高いものから順に提示すること。
・提示する論文は、入力論文とテーマの近さ、研究手法、目的の類似性に基づき厳密に評価すること。
・具体的な論文データベースへのリアルタイムアクセスはできないため、学習済みの知識の範囲で、学術的に妥当な情報を提供すること。
・日本語または英語で論文情報を提示すること。入力論文の言語を優先するが、関連性の高い異言語の論文も考慮に入れること。
#入力情報（例）
タイトル：Transformerモデルの構造と性能評価におけるAttention機構の役割
著者：田中一郎、鈴木恵子、中村健太
要旨：本研究では、自然言語処理分野で広く用いられているTransformerモデルの核心であるAttention機構に焦点を当て、その内部構造がモデルの性能に与える影響を詳細に分析する。特に、Multi-Head Attentionの計算効率と表現能力に着目し、既存のモデルにおけるボトルネックを特定し、改善策について考察する。
#出力内容
関連度：高｜タイトル：…｜著者：…｜発行年：…｜キーワード：…｜概要：…
関連度：中｜タイトル：…｜著者：…｜発行年：…｜キーワード：…｜概要：…
検索対象論文の情報を入力する「#入力情報（例）」の部分に、
– タイトルを「Transformerモデルの構造と性能評価におけるAttention機構の役割」と指定
– 著者を「田中一郎、鈴木恵子、中村健太」と明確に入力
– 要旨として「本研究では、自然言語処理分野で広く用いられているTransformerモデルの核心であるAttention機構に焦点を当て、その内部構造がモデルの性能に与える影響を詳細に分析する。特に、Multi-Head Attentionの計算効率と表現能力に着目し、既存のモデルにおけるボトルネックを特定し、改善策について考察する。」という具体的な内容を付加しました。
このように具体的な論文情報を入力することで、AIがその論文のテーマ、研究手法、目的を深く理解し、最も関連性の高い論文を学習済みのデータから特定できるようになります。
特定の技術やモデル（この場合はTransformerモデルとAttention機構）に焦点を当てた論文の周辺情報を網羅的に収集したい場合に、このプロンプトは非常に有効です。
また、改行を挟むことで視認性が向上し、入力情報が明確に把握できるため、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）
関連度：高｜タイトル：Attention Is All You Need｜著者：Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser, Illia Polosukhin｜発行年：2017｜キーワード：Transformer, Self-Attention, Neural Machine Translation｜概要：再帰や畳み込みを廃し、Attention機構のみに基づくTransformerモデルを提案。機械翻訳タスクで高い性能と並列計算能力を示した。
関連度：高｜タイトル：Performer: Rethinking Attention with Performers｜著者：Krzysztof Choromanski, Valerii Likhosherstov, David Dohan, Xingyi Yang, Wei Wang, Sergey Levine, Mohammad Norouzi｜発行年：2020｜キーワード：Efficient Transformer, Attention, Kernel Approximation｜概要：Attention機構の計算量を線形にする汎用的なPerformerを提案。大規模データセットでのスケーラビリティを向上させた。
関連度：中｜タイトル：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding｜著者：Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova｜発行年：2018｜キーワード：BERT, Pre-training, Bidirectional Transformer｜概要：Transformerのエンコーダを用いた双方向性事前学習モデルBERTを提案。多様な自然言語理解タスクでSOTAを達成した。
関連度：中｜タイトル：Longformer: The Long-Document Transformer｜著者：Iz Beltagy, Matthew E. Peters, Arman Cohan｜発行年：2020｜キーワード：Long-sequence, Sparse Attention, Language Model｜概要：長い文書を扱うTransformerとして、線形計算量を持つSparse Attention機構を提案。文書要約などで性能を発揮した。
関連度：低｜タイトル：Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate｜著者：Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, Yoshua Bengio｜発行年：2014｜キーワード：Seq2Seq, Attention, Neural Machine Translation｜概要：ニューラル機械翻訳に文脈ベクトルを動的に学習するAttention機構を導入。翻訳性能と解釈性を向上させた。この出力結果は、AI・機械学習分野におけるAttention機構やTransformerモデルに関する、厳選された論文情報を網羅的に提示しています。
学術研究や技術開発において、関連文献を効率的に探索・理解するための優れたリソースとなるでしょう。
各論文に「関連度」が付与されている点は、情報の優先順位付けに非常に役立ちます。
タイトル、著者、発行年といった基本情報に加え、「キーワード」と簡潔な「概要」がまとめられており、短時間で論文の核心を把握できます。
特に「Attention Is All You Need」や「BERT」といった基盤となる重要論文が、「高」または「中」の関連度で適切にピックアップされている点は高く評価できます。
これにより、Attention機構の発展経緯から、Transformerの効率化（Performer, Longformer）、応用例（BERT）まで、技術の系譜を俯瞰的に理解することが可能です。
新規参入者にとっては学習ロードマップとして、経験者にとっては知識の再確認や最新動向の把握に、この出力結果は大きな価値を提供します。
研究テーマの深掘りや、プレゼンテーション資料作成時の情報収集にも非常に有効活用できるでしょう。
もし可能であれば、各論文へのDOI（Digital Object Identifier）やアブストラクトへの直接リンクが追加されると、さらにユーザビリティが高まります。
これにより、ユーザーは興味を持った論文へスムーズにアクセスし、より深い情報収集を行うことができるようになるでしょう。
ChatGPTで論文検索を作成するプロンプト5選のまとめ
研究者や学生にとって、膨大な論文の中から必要な情報を見つけ出す作業は、
時間と労力がかかる大きな課題です。
キーワード検索だけでは網羅性に欠けたり、
関連性の低い論文に時間を取られたりすることも少なくありません
そこで、論文検索の質とスピードを飛躍的に向上させるのが、
ChatGPTの活用です。
しかし、単に質問するだけでは期待する結果が得られにくく、
「どのようなプロンプトを使えばよいか分からない」という声も聞かれます。
本記事では、ChatGPTを論文検索に特化して活用するための、
具体的なプロンプトを5つご紹介します。
これらのプロンプトを使えば、
特定のテーマに関する最新の論文を効率的に探したり、
レビュー論文や引用数の多い主要な研究を抽出したりすることが可能です。
求める情報に直接アクセスできるようになるため、
論文調査の時間を大幅に短縮できます。
しかも、専門的な検索スキルや複雑なコマンドを覚える必要はありません。
紹介するプロンプトは、初心者の方でもすぐに実践できるよう、
具体的な例文を交えて解説しています。
これにより、煩雑な情報収集から解放され、
本質的な研究活動に集中できる時間が増えるでしょう。
まずは、本記事で厳選した「ChatGPTで論文検索を作成するプロンプト5選」を、
あなたの研究ワークフローにぜひ取り入れてみてください。
ChatGPTで“最速かつ高精度な論文検索”を体験し、
あなたの研究効率を一気に加速させましょう。
