序論・考察セクション執筆ガイダー
研究水準の構造で序論と考察を執筆し、倒三角形と批判的論証フレームワークを適用します。
- 研究結果、原稿タイプ、投稿先ジャーナルを入力してください。
- AI Run をクリックすると、システムが Introduction と Discussion の草案をチャット上で直接生成します。
- 出力を確認し、セクションごとの修正や別の論述構成を依頼してください。
医学論文の序論と考察セクションは論文の説得力の大部分を担っていますが、同時に大幅な修正要求が最も多く寄せられるセクションでもあります。弱い序論は研究課題の重要性を確立できず、弱い考察は研究結果が実際に何を意味するのかを示せません。このツールは、研究水準の構造化フレームワークを提供し、両セクションを規律と精度をもって執筆できるよう支援します。
序論では、逆三角形（逆漏斗）構造を強制します。広い臨床的背景から、識別された知識のギャップへ、そして具体的な研究課題と目的へと収束していく三層構造です。この進展パターンは高インパクトジャーナルが期待する標準的な形式であり、著者がその分野の全体像を把握していることを編集者に示します。すべての引用可能な事実的主張には [Ref] プレースホルダーが挿入され、参考文献の漏れがないようにします。
考察には四部構成のフレームワークが適用されます。主要な発見 → 文献との比較 → 研究の限界 → 将来の方向性。この構造は、考察における二つの最もよくあるエラー（結果を解釈せずに再述すること、および限界を一文でおざなりに片付けること）を根本的に防ぎます。
認識論的なキャリブレーション機能が組み込まれています。観察研究デザインを検出すると、因果的言語（「XがYを引き起こした」）を自動的に関連性の言語（「測定された交絡因子を制御した後、XはYと関連していた」）に変換します。「最初の研究」などの新規性の主張は著者が明示的に確認しない限りブロックされ、根拠のない独創性の記述には検証フラグが付されます。
AIボキャブラリーブラックリストルールにより、「pivotal」「underscore」「delve」「tapestry」などの高頻度AI署名語を除去します。これらの語は編集者のAI検出ツールを作動させ、査読者の可読性を低下させます。出力は簡潔でプロフェッショナルな学術散文を使用し、標準的なジャーナルのスタイルガイドと互換性があります。
このツールは結果セクションが確定した後に使用すると最も効果的です。3〜5つの主要な結果文と2〜4つの文献参照を提供すると、考察の出力が大幅に改善されます。序論のみの用途では、研究課題と研究デザインのみが必要です。