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はじめにシステマティックレビューにおいて、質の高いエビデンスを構築するためには、適切な文献のスクリーニング（選別）作業が不可欠です。しかし、このプロセスは膨大な数の論文を対象とするため、多大な時間と労力を要し、研究のボトルネックとなることが少なくありません。 近年、AI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の発展は目覚ましく、この文献スクリーニング作業の自動化・効率化への応用が期待されています。LLMを適切に活用することで、スクリーニング時間の短縮、ひいては研究全体の加速化に繋がる可能性があります。 本稿では、 LLMを用いた文献スクリーニングに関する最新の研究動向を詳細に解説します。 スクリーニングの精度と効率を最大化するためのプロンプト設計のポイントを、具体例を交えながら提示します。 さらに、今回の調査結果に基づき、システマティックレビューの実践で活用可能なプロンプト例を紹介します。 本

読書は知識を深め、視野を広げるための重要な手段です。しかし、読んだ内容を記憶に定着させ、実生活に活かすのは容易ではありません。 そんな悩みを解決する可能性を秘めているのが、OpenAIのDeep Researchです。2025年2月8日時点ではChatGPT Pro（月200ドル）ユーザーしか利用できませんがPlusユーザーも将来的に月10回程度利用可能になる見込みです。 以前、Bard（現Gemini）を使った読書ノート作成について紹介しましたが、Deep Researchを活用することで、比較にならないほど詳細かつ構造化された読書ノートを作成できるようになりました。（もちろん、当時の私のプロンプトが不十分だった点も否めません。）

はじめに近年、生成系AIを活用したリサーチ手法が急速に普及しており、医療・生命科学分野でも論文検索や調査、レビュー作成などの効率化が期待されています。その中でも2025年2月3日に発表されたOpenAIの「Deep Research」。GoogleのDeep Researchと同じネーミングで、こちらは学術目的ではあまり実用レベルで無かったですし、多くのAI検索サービスはPubmedの文献を沢山引っ掛けることができないので、正直あまり期待しておらず、o1Pro使うために一旦課金していたChatGPT Pro（200ドル/月）に再課金するのは躊躇していました。そんな時にEARL先生のツイートを見て課金を決意しました。 ChatGPT Deep Research、こりゃすごいわ。 論文検索させてみたんだけど 「pubmedサイト限定でPICOSも指定して論文抽出させて、全該当論文を漏れなく抽出

（2025.2.2追記）原因は分かりませんが、現在検索機能が使用できなくなっています。 この記事では、中国DeepSeek社が開発した高性能LLM「DeepSeek-R1」を基盤とするDeepSeek検索機能に焦点を当て、特に医学研究や臨床現場での活用法を解説します。 この記事を読むと… DeepSeek検索の医学分野における3つの強み（英語検索＆日本語回答、迅速かつ網羅的な情報収集、Pubmed優先調査）が分かります。 DeepSeek検索を最大限に活用するためのプロンプト例を知ることができます。 情報収集の効率化と質の向上に貢献する、DeepSeekの潜在能力を理解できます。 はじめに：DeepSeekとは - 推論特化型LLM「DeepSeek-R1」近年、AI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の進化は加速しています。中でもDeepSeekは、中国のDeepSeek社が開発したLL

主要LLMサービス「ChatGPT」「Gemini」「Claude」を徹底比較近年、ChatGPT、Gemini、Claudeといった大規模言語モデル（LLM）は急速に進化し、仕事や生活に大きな影響を与えています。文章生成や翻訳、コード生成など幅広いタスクをこなせるこれらのサービスですが、それぞれの特徴・料金体系・カスタマイズ性が異なるため、どれを選ぶべきか迷うことも多いでしょう。 本記事では、学術用途（論文作成・助成金申請書の作成など）を想定して、ChatGPT・Gemini・Claudeの3つの主要LLMサービスを徹底比較します。LLM導入の参考にしてください。 本記事は以下の2つの記事の導入部分にあったモデルの特徴の説明を2つ同時に最新にするために執筆したものです。今後モデルのアップデートがあるたびにこちらの記事を更新していきます。 先に結論：どのLLMを選ぶべきか？初心者やまずは使

研究者が論文執筆や助成金の申請書を書く際、近年は大規模言語モデル（LLM）を活用するケースが増えています。確かにo1proの書く文章はAI臭さが無いですし、その知識や発想力に驚かさせる事は多いです。ただo1proをアカデミック関連の業務に試してきましたが、その経験から言えば、3万円を払ってo1Proを使う必要性は低い、というのが私の現在のところの正直な結論です。以下に理由を述べます。 1. o1モデルにおけるプロンプトのコツo1モデルは「シンプルなプロンプトがベスト」とされており、複雑なコンテキストや指示を加えすぎると性能を発揮しづらいと言われています。一部のプロンプトエンジニアリング（few-shot learning や「think step by step」など）は、性能を向上させない場合もあります。以下がベストプラクティスです： シンプルで直接的に：簡潔な指示が最も効果的です。 連

大規模言語モデルの進化は目覚ましく、新しいモデルが次々と登場する中、Gemini 2.0シリーズに注目しています。 上記記事を出してから私は1年弱ほど、Claude 3.5をメイン使用してきました。Claudeは「いいヤツ」で個人的にも愛着があったのですが、後ろ髪を引かれつつ最近Geminiに乗り換えました。（Claude 3.5Opusが出たらまた戻るかもしれません） このポストでたくさんの方から共感の声をいただいたのだが、自分でも確かにClaudeの方が性格がいいと思う。 その点に関してClaudeに聞いてみると、 「その他のAIモデルとの比較について、私の視点からコメントをさせていただくのは適切ではないと考えています。」 と返ってきた。 やはり性格がいい。 https://t.co/Ozxpp8yunW — K.Ishi@生成AIの産業応用 (@K_Ishi_AI) December

研究・発表・論文に役立つGPTsを作成しましたのでリスト化しておきます。プロンプト芸の域を出ていませんが出力の良いプロンプトをいちいちスニペットなどから呼び出すのも面倒なのでそういった点で利用価値はあると思っています。 英文校正GPT 流行りのGPTsで”英文校正GPT”作ってみました！是非試してみてfeedbackあれば教えて下さい ✅アカデミックな文章用 ✅漏洩してもいい程度の文章だけ入れて下さい ✅出力品質が低下するので長文は小分けにして下さい ✅英語レベル既に高い文章ではガッツリ校正は非推奨https://t.co/UTe5Kg1eho — 限界助教|ChatGPTで論文作成と科研費申請 (@genkAIjokyo) November 10, 2023

sakana.aiが発表した「AI Scientist（AI科学者）」が話題ですね。このAI Scientistは、機械学習の分野で新しいアイデアを生み出し、実験を行い、論文を執筆し、さらには論文を査読する一連のプロセスを自動化します。 今回AI Scientistシステムのプロンプトを紹介していきます。論文作成にも活用できると思いますので是非ご覧ください。AIによる研究プロセスの自動化は、私たち研究者の仕事を大きく変える可能性を秘めています。 個人的な着目点 1.アイデア発案と新規性評価 AIがアイデアを生成し、既存論文との比較により新規性を評価する機能は注目に値します。特に、Semantic Scholar APIを用いた論文検索システムが詳細に指示されている点は興味深いです。私の理解ではSemantic Scholar APIは医学系は弱いと思いますが、Pubmed APIはポンコツ

本日は最近私の仕事のやり方を劇的に変えてくれたツールについて、紹介したいと思います。 まず初めに、ここのシステムを開発したChatGPT研究所さんとは一切の利益相反（COI）がないことを明確にしておきます。このツールがあまりにも私の仕事の体験を変えてくれたのでこの体験を是非共有したいと考えました。 私が抱えていた問題アカデミアなどで少し立場が上になってくると、日々のメール対応に追われる状況になってしまうのは避けられない事だと思います。私も例外ではありませんでした。 手術や外来が終わってメールボックスを開くと、未読メールの山に圧倒される 学外の偉い先生に丁寧な返信を心がけるあまり、1通のメールに5分以上かかってしまう メール対応に時間を取られ、睡眠や研究に割く時間が減ってしまう こんな状況に、頭を悩ませていました。 最近はSlack, LINE, Teams等のチャットツールも普及はしてきて

Preprintあげたのでご報告！📣 ChatGPTが使いがちな英単語ってありますよね。「delve」「realm」「utilize」あたり。 （限界助教先生の記事面白かったです、以下👇参照）https://t.co/aYK0KDgJ7L… pic.twitter.com/ognOJecixR — 松井健太郎 睡眠・精神医学 (Kentaro Matsui) (@matsuikentaro1) May 17, 2024 論文執筆は、多くの研究者にとって時に苦痛を伴う作業です。英語を母語としない研究者にとっては特に、言語の壁が大きな障害となります。ChatGPTは、この障壁を一気に取り払ってくれます。翻訳、校正、要約作成—かつては数日を要したこれらの作業が、数分で完了する。その魅力は、抗いがたいものです。 特定の分野、特にコンピューターサイエンスや工学系の論文において、ChatGPT特有

Claudeのヘビーユーザーの皆さん、Claudeの素晴らしい能力に感動しつつも、利用制限に悩まされた経験はありませんか？利用制限に引っかかると仕事になりませんよね笑。今回は、Claudeをより効率的に使用し、制限にかからないようにするためのコツをご紹介します。 1. チャットを賢く分割するClaudeはチャットのたびに毎回、会話の履歴を頭から参照しながら応答を生成するため、長い会話が続くほどトークン消費が増えていきます。これを回避するには： コンテキストが不要な質問や修正は、新しいチャットで行う トピックごとに別々のチャットを立てる この方法で、各チャットのトークン消費を最小限に抑えられます。 2. 入力情報を最適化するClaudeに与える情報は、必要最小限に絞りましょう： 参考資料は本当に必要な部分だけを選ぶ 長い論文全体ではなく、関連する部分のみを抽出する 引用したい部分だけをコピー

Claudeの新機能「Projects」が最近リリースされました。その設定の仕方を解説します。 ProjectsはOpenAIのChatGPTの「GPTs」に似た機能です。主な違いは以下の通りです。ただPromptは同じにしてもProjectsの方が多くのタスクにおいてGPTのパフォーマンスを上回っている印象です。 Projects の使い方: 左のメニューから「Projects」を選択 「Create Project」をクリック プロジェクト名と内容を入力して作成。こちらは後でも変更可能（右上の3つの・からEdit detailsを選択）です。 プロジェクト作成後、右のパレットからカスタム指示を設定できます。ちゃんと計測していないので分かりませんがChatGPTのGPTよりも指示に入れられるトークン数は多そうです。（ただし指示が長くなると全ての指示に従ってくれなくなるリスクも上がるのでバ

本記事はNotebookLMを使った医学研究論文のレビュー方法について、実践的な知識を提供します。以下のような情報が得られます。 NotebookLMの概要と特徴について NotebookLMを使って複数の医学研究論文をレビューする方法が分かります。具体的なプロンプトの例も提示されています。 NotebookLMの長所（正確性）と短所（回答の制限、アップロード数の制限など）について NotebookLMを効果的に活用するためのTips（論文数の制限、ピン留めによる保存など） NotebookLMの概要NotebookLMは、Googleが開発した革新的な生成AIサービスです。ユーザーが指定したデータを基に、AIが回答や要約を行うことができます。2024.6.9時点では無料で使えますが今後有料化の可能性はあるかもしれません。最新のモデルであるGemini 1.5 Proが利用されており、10

多くの研究者や医療従事者にとって、抄読会は情報収集と知識共有の重要な機会ですが、スライド作成には多くの時間と労力を費やしてしまいがちです。そこで、このプロセスを自動化するプロンプトを作成しました。 使い方は簡単です。論文のPDFを添付し、プロンプトを入力するだけで、AIがその論文の要点をまとめたスライドの下書きを自動で生成してくれます。背景、方法、結果、考察、結論の各セクションごとにスライドが作成され、重要な情報が簡潔にまとめられます。 ただし、このプロンプトを最大限活用するには、抄読会で取り上げるべき適切な論文を選ぶことが大切です。抄読会で選ぶべき論文のルールがある場合はそれをよく確認し、他の先生の貴重な時間を使って行うものなので、なるべく価値のある論文を選ぶようにしましょう。自信がない場合には選択が合っているか上級医に確認しましょう。具体的には、以下のような基準を満たす論文がおすすめで

近年、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(LLM)を利用して学術論文を執筆するケースが増えています。Andrew Gray氏による研究論文「ChatGPT "contamination": estimating the prevalence of LLMs in the scholarly literature」では、2023年に発表された論文のうち、少なくとも6万本以上(全体の1%超)がLLMを利用して執筆された可能性が高いことが指摘されています。 LLMを利用して論文を執筆する際の問題点の一つが、不自然な表現の多用です。Gray氏の論文では、LLMが生成したテキストに特徴的な単語を分析することで、LLMの利用を推定しています。例えば、"intricate"(複雑な)、"meticulous"(几帳面な)、"commendable"(立派な)といった形容詞や、"meticulo

私は長らくOpenAIとChatGPTの大ファンであり、ChatGPTはリリース初日から使用し、有料プランもリリース当初から加入して利用してきました。しかし、この度Claude 3 Opusの文章のクオリティの高さに魅了され、ChatGPTからの乗り換えを決意しました。 （2024.4.29追記）こんなに記事を沢山読んでいただいたにも関わらず申し訳ないのですが、純正Web版Claude3Opusの 使用制限が厳しくなっていることと、ChatGPTのGPT4-turbo へのアップデートおよびChatGPTが使いがちな単語をnegative promptで抑制することで、好みの英文が出るようなったので、現在はPerplexityProでClaude3Opusを使い、ChatGPTは課金を再開しました。（これにした経緯は後述） （2024.09.07追記）2024年6月末のClaude3.5S

Claude3.5Sonnetで当直シフト作成の悩みから解放！（以下、ほぼClaude3Opusが執筆） 当直表やシフトの作成に頭を悩ませたことはありませんか？不都合日や休日の希望を考慮しつつ、担当数の公平性や当直の間隔など、様々な条件をクリアしなければならないこの作業。これまでは人の手で行うしかなく、とてつもない時間と労力を要していました。 （2024.6.22追記） Claude3.5Sonnetのリリースに伴い、Claude3Opus→Claude3.5Sonnetに変更しました でも、そんな悩みともついにサヨナラできる日が来たのです！そう、Claude3.5Sonnetならこの面倒なシフト作成をほぼ完璧にこなしてくれるんです。しかもChatGPTに比べて出力が速いです。 Claude3.5Sonnetはスタッフ一人一人の希望を汲み取りつつ、担当数のバランスや当直間隔など、様々な条件

スライドの挿絵はい○すとやには私も大変お世話になりましたが、画像生成AIを使えばお洒落な感じの挿絵が欲しい形で自分で作れる時代になりました。 （2024.8.31追記） スライド素材の新しい選択肢✨ ImageFXがいい感じ 特に実写が強くて日本的な物の違和感が少ない👍 イラストも意図した事を盛り込みやすい👍 生成拒否が多いのが玉に瑕👎 ChatGPTに「医学用語を一般的で視覚的な表現に置換え教育目的を強調して」で変換が吉 プロンプトはALTに ImageFXのリンク👇 pic.twitter.com/COP9ijq1EQ — 限界助教|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請 (@genkAIjokyo) August 30, 2024 今回紹介するのはImageFXです。無料で使えます！2024年8月末にImagen3が搭載されてかなり正確な絵が描けるようになりました

こちらで汎用性の高い効果的なChatGPTのCustom Instruction（カスタムインストラクション）の設定7選を紹介させていただきました。 そのうちの汎用性の高い指示のいいとこ取りをして合体させた至高のAll-in-One Custom Instructionの指示内容が以下になります。デフォルトの設定におすすめです！ Provide Accurate, Factual, and Thoughtful Answers: Combine this with the instructions to offer nuanced and reasoned responses. Be Proactive in Responding: As a "partner consultant" from a high-caliber consulting firm, proactively addr

このNoteで出来ること ここに書かれているpromptをChatGPTやClaudeに入れることでゼロから（もちろん研究データは必要ですが）論文の体裁をした文章が全部書けます。また論文内でそのまま使えるグラフや表を作成することも可能です。しかし後述するいくつかの注意点を必ず把握しておくことが必要です。 また、おまけで以下のpromptやGPTsが付いてきます。 日本語の抄録作成 論文に使えるAdvanced Data Analysisのprompt（←超オススメです） 論文reviewGPT(自分の論文を投稿前にReviewしてもらう) 研究テーマを捻出する 再投稿時abstractフォーマットを変更 論文ReviseGPT（論文の修正とレビュワーへの回答作成） 2024年12月28日時点で使用モデルの推奨順は①Gemini2.0FlashThinkingもしくはGeminiExperi

はじめにChatGPTのCustom Instructionをうまく使いこなせていない方は多いのではないでしょうか。特定のタスクに特化した指示を設定するのは確かに有用ですが、毎回同じタスクをChatGPTにやらせるわけではありません。異なるタスクで指示を切り替えるのも面倒です。この記事では、そのような悩みを解決するために汎用性の高くChatGPTの能力を上げてくれるようなCustom Instructionの指示についてご紹介します。 基本的な使い方はこちらの記事が参考になります。 1. 18-in-1 custom instruction- Provide accurate and factual answers - Provide detailed explanations - Be highly organized - You are an expert on all subject

本記事では私もヘビーユースしている検索AIのPerplexity（ブラウザ版）の使いこなし方についてお話しします。Perplexityは、複数の言語モデルを活用した検索エンジンで、その検索機能の高さと使いやすさから多くのユーザーに支持されています。しかし、その全ての機能を最大限に活用できているユーザーはまだ少ないのではないでしょうか？（2024.7.28追記） 類似サービスにGensparkがありますが個人的にはPerplexityの方が好みです。結果の内容については差がないですがPerplexityの方が結果表示が早いからです。Gensparkは英語で質問しても言語設定が日本語だと結果が日本語で表示されるのは良いですね。（医学的な質問は英語で聞いた方がよいのはPerplexityと同様です） 以下の項目にやり方を知らない物がある場合は本記事を読む価値があると思います。 不適切な参考文献の

GPT-4になってGPT-3.5の時に良いとされていた英文校正のpromptが上手く作用しないと感じていた方は多いと思います。個人的にはGPT-4に使うと難解なワードを足されて明快さが失われてしまうと感じました。今回はGPT-4用の英文校正用のpromptを紹介します。 GPT-4は、GPT-3よりも更に大規模なモデルであり、より多くのテキストデータに基づいて学習しています。これにより、GPT-4はGPT-3よりも広範な語彙と深い文脈理解を持つことが可能になりました。ただし、その一方で、この大規模なモデルは、特定の指示を正確に遵守するのではなく、より広範な知識と学習経験を反映する傾向があります。 その結果、GPT-4が生成するテキストは、より詳細で豊かな内容を含む可能性がある一方で、ユーザーが要求した特定のスタイルや口調から外れる可能性もあります。このような場合、プロンプトの調整が必要とな

流行りのChatGPを使うとかなり高い水準で論文の英文校正してもらえます。 https://chat.openai.com/chat promptは以下です。投稿を考えている雑誌名と対象読者を適宜変更（カッコ内の部分です）して、最後に校正にかける文章を入れて下さい。 以下はよりこなれた感じになりますが変更の強度が強めです。 Please review and edit the following scientific paper for grammatical accuracy, spelling, and clarity. In order to enhance the scientific and academic tone of the text, please replace any simplistic or basic language with more sophistica

このNoteを読んででできるようになること ChatGPT に申請書を作成してもらう 申請書をChatGPT に批評してもらって改善点をあげてもらう 主なターゲットは若手研究、基盤Cです 領収書発行も可能です（下記リンク参照）。https://note.com/info/n/n71210c24717c ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 更新履歴 2023.03.01　初版 2023.03.19　アイディア出しについて追記 2023.03.31　申請書の作成について追記 2023.04.02　プロンプト部分をコード表示に変更 2023.04.05　概要のパターン2、自己改善プロンプトを追記 2023.04.07　応募者の研究遂行能力および研究環境を追記 2023.04.18　報告書を作成するプロンプトを追記 2023.05.11　アイコン作成について追記

医学英語論文作成におけるChatGPTの参考文献捏造問題をどうにかする（Elicit/Perplexity/Consensusの比較） ChatGPT に論文作成のサポートをしてもらうと実在しない参考文献を捏造してくるhallucinationの問題があります。この問題を解決するために3つの大規模言語モデルと検索エンジンを併用したサービスを用いてみます。 3つのサービスとはElicit, Perplexity, Consensになります。 まず結論元々Pubmedで探し出すべき文献を十分な本数見つけられる方はこれらのサービスを使う必要性はあまりありません。 Elicitがこの3つの中だと目的の論文を探すという用途においては一番良さそうです。 Perplexityは思いついたクリニカルクスチョンに対する先行研究や既存の知見をすぐに確認した場合に良いと思います。 1については若手の先生は意外と