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アブストラクトとイントロダクションの執筆

論文の評価を決める前に、ほとんどの査読者が注意深く読むのは、アブストラクトとイントロダクションだけです。この2つは一組として執筆してください。アブストラクトで約束し、イントロダクションでそれを果たします。

よくある失敗のパターン

1. 根拠を示さずに主張する。 「画期的な手法を提案し、大幅に上回る性能を達成します……」と書きながら、何が具体的に新しいのか、数値が何を表すのかを説明していません。査読者には中身のない主張と受け取られます。

2. 動機はあるが、ギャップがない。 問題の重要性について2段落を費やした後、すぐに手法の説明に入ってしまいます。既存研究ではなぜ解決できないのか、読者には分かりません。

3. 論文の内容と一致しない貢献リスト。 論文が漠然と行っていることを箇条書きにしていて、実験で裏付けられた主張になっていません。各項目は、該当するセクションや表で検証できるものにしてください。

4. アブストラクトで結果を後回しにする。 200語のアブストラクトで、結果が最後の文に登場し、知見が「Xによって性能が向上します」としか書かれていません。何の性能が、どの条件下で、どれだけ向上するのでしょうか？

5. イントロダクションでアブストラクトを繰り返す。 イントロダクションは、アブストラクトを要約するのではなく、内容を広げて掘り下げるものです。

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アブストラクト

必ずこの順番で書くこと

1. 問題と、その重要性を示します（1～2文）。
2. 既存研究では何ができないのか、具体的なギャップを示します（1～2文）。
3. この論文で何を行うのか、手法または貢献を具体的な1文で述べます。
4. 実証研究の場合は、主要な結果を数値とともに示します（1文）。
5. より広い意味や要点を述べます（任意、1文）。

長さの目安

• ML／NLP の会議（NeurIPS、ICLR、ICML、ACL）：150～250語。
• システム／応用分野（OSDI、SOSP、EuroSys）：150～200語。
• 理論分野（STOC、FOCS、COLT）：150～250語。問題の定式化と結果の記述を重視してください。
• ジャーナル：最大300語。多くの投稿先では、構造化アブストラクト（背景／方法／結果／結論）が求められます。

構造化形式と文章形式

文章形式（多くの ML／NLP 分野の投稿先）：

[Problem sentence]. [Existing work limitation]. We propose [method], which [core idea].
Experiments on [benchmarks] show [key result]. [Implication sentence].

構造化形式（多くの医学／科学系ジャーナル）：

Background: ...
Methods: ...
Results: ...
Conclusions: ...

投稿先で求められる場合に限り、構造化形式を使用してください。

主張の調整

• ベンチマーク名と数値を示してください。「CoNLL-2003 で F1 を4.2ポイント改善しました」は、「標準的なベンチマーク全般で改善を示しました」よりも明確です。
• 主張の範囲を限定してください。ある1つの設定で手法が機能するなら、「Xを解決します」と書かないでください。
• 「新規」「有意」「最先端」といった形容詞を、根拠を示さずに使わないでください。結果そのものに語らせましょう。

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イントロダクション

イントロダクションには4つの役割があります。それぞれに独立した段落、または段落のまとまりを割り当ててください。

1. 動機（なぜこの問題が重要なのか？）

AIについて大きく一般化した主張からではなく、具体的な問題から始めてください。読者が関心を持つ理由を2～3文で示します。動作しないシステム、現実の制約、理論上のギャップなど、具体的なものを取り上げてください。

避ける例：

Deep learning has revolutionized many areas of machine learning.

望ましい例：

Annotating temporal events in clinical notes requires resolving coreferences across paragraphs,
yet current systems fail on 30% of cross-sentence cases even with large pretrained models.

2. ギャップ分析（なぜ既存研究では解決できないのか？）

ここが最も重要な段落です。先行研究で何が行われているのか、そして具体的にどこが不十分なのかを述べてください。確信がない限り、「Xに取り組んだ先行研究はありません」とは書かず、「Xに関する先行研究はYを前提としていますが、その前提はZの場合には成り立ちません」と述べてください。

明確なギャップの文は、曖昧な文3つよりも価値があります。その文によって、貢献が単に興味深いだけでなく、必要なものだと感じられるようにしてください。

3. 貢献の記述

読者が主張ごとに真偽を検証できるほど、具体的にしてください。

実証論文向けのテンプレート：

This paper introduces [method name], which [core technical idea]. The key insight is that [mechanism].
We evaluate on [datasets/settings] and find [headline result].
Our contributions are:
(1) [specific technical contribution],
(2) [specific empirical finding or benchmark],
(3) [secondary contribution — analysis, dataset, or theoretical result, if any].

貢献リストのルール：

• 各項目を、特定のセクション、表、または定理に対応させます。
• 実施したことには過去形を使い、何事にも未来形を使わないでください。
• 「手法が有効であることを示します」は避けてください。それは貢献ではなく、結果です。

4. 論文の構成（任意。ただし長い論文では有用）

短い段落を1つ書きます。「セクション2では問題を定義します。セクション3では手法を説明します。セクション4では実験結果を報告します。セクション5では限界と今後の課題を論じます。」構成が明らかな場合は省略してください。

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要旨と序論を一組として書く

仕上げる前に、次の整合性要件を確認してください。

要旨での約束	序論で必要なこと
手法 X が Y を実現すると主張している	貢献を述べる段落で X を説明する
特定の指標や数値を引用している	貢献の記述で、その数値を表に対応づける
ギャップを示している	ギャップの主張を裏付ける引用を1～2件示す
より広い意味合いを述べている	貢献を述べる段落で、それを簡潔に言い直す

序論で、要旨が読者に予告していない重大な主張を持ち出してはなりません。また、要旨で約束した内容は、序論でも裏付ける必要があります。

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プロセス

ユーザーが論文の計画を持っている場合（paper-argument-planner などで作成したもの）

1. 抽出します：1文の論旨、主要なギャップ、手法、主な結果、貢献。
2. まず要旨を作成します。すべてを200語にまとめます。
3. 序論を作成します。各要素を掘り下げ、動機と関連研究の背景を加えます。
4. 要旨と序論の整合性を確認します。
5. 証拠や引用をさらに必要とする主張について短い注記を添え、両方を返します。

ユーザーが部分的な草稿を持っている場合

1. 既存の内容を読みます。
2. 序論に求められる4つの役割のうち、欠けているものや弱いものを特定します。
3. 不足部分を修正または作成します。すでに機能している部分は書き直しません。

ユーザーが結果しか持っていない場合

1. 問題、数値を含む主な結果、最も強力なベースラインとの比較を尋ねます。
2. 情報が不足している箇所には [TODO] プレースホルダーを入れ、最小限の要旨と序論の骨子を作成します。
3. 数値やギャップの主張を捏造してはなりません。

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出力形式

# Abstract

[Draft, ~200 words]

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# Introduction

[Draft, organized into the four jobs above]

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## Notes

**Claims needing citations:** [list]
**Numbers or facts to verify:** [list]
**Weaker sections:** [list with specific suggestions]

既存の草稿を改訂する場合は、次も含めてください：

## What works

## Specific changes made and why

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品質基準

レビュー担当者が要旨を読み終えた時点で、どのような問題があり、どのようなギャップがあり、どのような手法を用い、どのような結果が得られたのかを理解できる必要があります。序論を読み終えた時点では、問題が重要な理由、既存研究が具体的に不十分な点、論文が具体的に貢献する内容を理解できる必要があります。それぞれの貢献は、検証可能な内容に結び付いていなければなりません。