40 本読む前に、まず医学トピックの全体像をつかむ
構造化された文献調査で
AI に「このテーマの文献を要約して」と頼むだけでは、一般論の段落と曖昧な引用、そして「さらなる研究が必要です」という空疎な結論になりがちです。医学研究の実務には足りません。
このページは、プロジェクトの実際の流れに合わせています。まず分野の地形を把握し、そのうえで何を読むか、証拠のどこが不足しているか、次の研究方向に価値があるかを判断します。Quick Literature Survey は、長く曖昧な文章ではなく、検証可能で次の行動につながる短い調査結果を返します。
無料テンプレートを使うテンプレートの役割分担
入力するのはトピックと出力言語だけ。証拠の質と出力構造のルールはすでに組み込まれています。
あなたが入力するもの
- 研究トピック: 疾患、介入、方法論上の問題、または横断的テーマなど、まず概観したい対象を入力します。
- 希望言語: 調査結果全体を希望言語、たとえば日本語で出力します。共有、報告、次の絞り込みにそのまま使えます。
すでに組み込み済み
- PubMed、Cochrane、高インパクト誌、RCT、系統的レビュー、メタ解析などの強い証拠を優先します
- 言及する論文には Title、Journal、Year、PMID/DOI を要求し、不確かな項目は検証要と明示します
- トピックが広すぎる場合は、最も臨床的に重要または成長の速いサブ領域に絞ります
- 研究機会は、文献中の実際の矛盾や具体的な限界からのみ導出し、作り話は許しません
- 全体を 500-800 語に抑え、素早い方向づけに使える形にします
同じテーマでも、聞き方で結果が変わる
差は AI が要約できるかどうかではなく、結果が検証可能で行動につながるかどうかです。
AI に送る内容
GLP-1 受容体作動薬と心血管保護の文献を要約してください。
よくある結果
- 大まかな話題は並ぶが、何を先に読むべきか分からない - PMID/DOI がなく、すぐに検証できない - 「さらなる研究が必要」と言うだけで具体的なギャップが出てこない 読んでも次に何を読むべきか決まりません。
入力する変数
トピック：GLP-1 受容体作動薬と心血管保護 希望言語：日本語
返ってくる構造化結果
1. 研究ホットスポット - ASCVD アウトカム試験 - HFpEF と体重減少メカニズム 2. 代表論文 - Title、Journal、Year、PMID/DOI - 先に読む価値がある理由 3. 研究機会 - 実際の矛盾や限界に必ず紐づく - 新規性と実行可能性を明示 4. 現在の限界 - 集団への一般化可能性が弱い - 追跡期間が短い、または方法が不一致
1 回の調査で得られるもの
これらは quick-literature-survey の実際の出力構造です。後付けの宣伝文句ではありません。
研究ホットスポット
過去 2-3 年で最も活発なサブ領域を把握し、分野がどこへ動いているかをつかめます。
代表論文
まず読むべき論文を絞り込み、Title、Journal、Year、PMID/DOI 付きで受け取れます。
研究機会
「さらなる研究が必要です」で終わらず、実際の矛盾や限界に基づく次の問いを得られます。
現在の限界
証拠基盤の弱い部分を見つけ、さらに読むべきか研究設計に進むべきかを判断できます。
使い方
トピックと言語を入れる
素早く把握したいテーマと出力言語を指定します。具体的なほど使える結果になります。
検索対応 AI に貼り付ける
生成されたプロンプトを、Web 検索や PubMed 検索が使える ChatGPT や Claude などに送ります。
次の行動を決める
まず主要論文を確認し、その後に精読へ進むか、PICO へ渡すか、あるいはテーマ自体を見直すかを決めます。
任意の医学トピックについて、研究ホットスポット、代表論文、研究機会を 800 語未満の構造化形式で素早く整理します。深い読解に入る前の方向づけに向いています。
よくある質問
引用情報は常に正確ですか？
プロンプトは Title、Journal、Year、PMID/DOI を求め、不確かな情報には明示的なラベルを付けるよう AI に指示します。ただし誤りはあり得るため、重要な引用は PubMed や Google Scholar で確認してください。
どんなトピックが最も向いていますか？
具体的な臨床・方法論トピックが最適です。たとえば「糖尿病」より「糖尿病診断における機械学習」の方が良い結果になります。広すぎる場合は活発なサブ領域に絞られます。
学位論文の文献レビューにそのまま使えますか？
完全な代替には向きません。これは素早い方向づけと初期マッピングのためのものです。学位論文レベルでは、自分で系統的検索と全文読解を行ってください。
AI が出す研究機会はどの程度信頼できますか？
一般的な要約よりは信頼できます。各機会が文献中の矛盾や限界に結び付けられるからです。それでも最終的には仮説なので、PubMed でギャップの実在を確認してください。
調査結果を次の研究ステップにどうつなげますか？
気になる研究機会を 1-2 個選び、PubMed で確認したうえで、このプラットフォームの PICO Question Builder に渡して正式な研究課題へ落とし込んでください。