hypothesis-generation

科学的仮説生成

概要

仮説生成は、検証可能な説明を立てるための体系的なプロセスです。観察から根拠に基づく仮説を立て、実験を設計し、競合する説明を検討して、予測を展開します。このスキルは、あらゆる分野の科学的探究に適用してください。

このスキルを使用するタイミング

このスキルは、次の場合に使用してください:

• 観察や予備データから仮説を立てるとき
• 科学的な問いを検証するための実験を設計するとき
• 現象に対する競合する説明を検討するとき
• 研究のための検証可能な予測を立てるとき
• 文献に基づく仮説生成を行うとき
• さまざまな科学分野にわたる機構的研究を計画するとき

科学的スキーマによる視覚的強化

⚠️ 必須: すべての仮説生成レポートには、scientific-schematics スキルを使用して AI 生成の図を少なくとも 1〜2 点含める必要があります。

これは任意ではありません。視覚的要素のない仮説レポートは不完全です。文書を確定する前に、次を行ってください:

1. 少なくとも 1 つの概略図またはダイアグラムを生成する(例: 競合する説明を示す仮説フレームワーク)
2. 包括的なレポートでは 2〜3 点の図を優先する(機構経路、実験計画のフローチャート、予測の決定木)

図の生成方法:

• scientific-schematics スキルを使用して、AI を活用した出版品質のダイアグラムを生成する
• 希望するダイアグラムを自然言語で記述するだけでよい
• Nano Banana Pro が概略図の生成、レビュー、改良を自動的に行う

概略図の生成方法:

python scripts/generate_schematic.py "your diagram description" -o figures/output.png

AI は自動的に次を行います:

• 適切な書式で出版品質の画像を作成する
• 複数回の反復を通じてレビューと改良を行う
• アクセシビリティを確保する(色覚に配慮し、コントラストを高くする)
• 出力を figures/ ディレクトリに保存する

概略図を追加するタイミング:

• 競合する説明を示す仮説フレームワークの図
• 実験計画のフローチャート
• 機構経路の図
• 予測の決定木
• 因果関係の図
• 理論モデルの可視化
• 可視化によって理解が深まるあらゆる複雑な概念

概略図の作成に関する詳細なガイダンスは、scientific-schematics スキルのドキュメントを参照してください。

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ワークフロー

堅牢な科学的仮説を生成するために、次の体系的なプロセスに従ってください:

1. 現象を理解する

説明が必要な観察、問い、または現象を明確にすることから始めてください:

• 説明が必要な中核となる観察やパターンを特定する
• 現象の範囲と境界を定義する
• 制約や特定の文脈があれば記録する
• すでに分かっていることと不確かなことを明確にする
• 関連する科学分野を特定する

2. 包括的な文献検索を実施する

既存の科学文献を検索し、現在のエビデンスに仮説を根拠づけてください。生物医学トピックには PubMed を、より広範な科学分野には一般的なウェブ検索を併用してください:

生物医学トピックの場合:

• WebFetch で PubMed の URL を使用し、関連文献にアクセスする
• 最近のレビュー、メタアナリシス、一次研究を検索する
• 類似の現象、関連する機構、または類推可能なシステムを探す

すべての科学分野の場合:

• WebSearch を使用して、最近の論文、プレプリント、レビューを探す
• 確立された理論、機構、またはフレームワークを検索する
• 現在の理解のギャップを特定する

検索戦略:

• まず広範な検索で全体像を把握する
• 特定の機構、経路、または理論に絞り込む
• 矛盾する知見や未解決の論争を探す
• 詳細な検索手法については references/literature_search_strategies.md を参照する

3. 既存のエビデンスを統合する

文献検索で得られた知見を分析し、統合してください:

• 現象に対する現在の理解を要約する
• 適用される可能性のある確立された機構や理論を特定する
• 矛盾するエビデンスや別の見解に注意する
• 限界、制約、未解答の問いを認識する
• 関連するシステムや分野からの類推を特定する

4. 競合する仮説の生成

現象を説明しうる、相互に異なる3〜5個の仮説を立ててください。各仮説は次の条件を満たす必要があります。

• 単なる記述ではなく、機構的な説明を与えること
• 他の仮説と区別可能であること
• 文献統合から得られたエビデンスを根拠とすること
• 異なる説明レベル（分子、細胞、システム、集団など）を考慮すること

仮説を生成するための戦略:

• 類似システムで知られている機構を応用する
• 複数の原因経路を検討する
• 異なる規模での説明を検討する
• 既存の説明における前提を問い直す
• 機構を新しい形で組み合わせる

5. 仮説の質の評価

references/hypothesis_quality_criteria.md に記載された確立された品質基準に照らして、各仮説を評価してください。

検証可能性: 仮説を経験的に検証できるか？ 反証可能性: どのような観察結果があれば仮説を反証できるか？ 倹約性: エビデンスに適合する中で最も単純な説明か？ 説明力: 現象のどれだけの部分を説明するか？ 適用範囲: どの範囲の観察を対象とするか？ 整合性: 確立された原理と整合するか？ 新規性: 既存の説明を超える新しい知見をもたらすか？

各仮説の長所と短所を明示的に記述してください。

6. 実験的検証の設計

実行可能性のある仮説それぞれについて、それを検証するための具体的な実験または研究を提案してください。一般的なアプローチについては references/experimental_design_patterns.md を参照してください。

実験デザインの要素:

• 何を測定または観察するか？
• どのような比較や対照が必要か？
• どの方法や技術を用いるか？
• どの程度のサンプルサイズや統計的手法が適切か？
• 潜在的な交絡因子は何か、またそれにどう対処するか？

複数のアプローチを検討する:

• 実験室実験（in vitro、in vivo、計算機実験）
• 観察研究（横断研究、縦断研究、症例対照研究）
• 臨床試験（該当する場合）
• 自然実験または準実験デザイン

7. 検証可能な予測の策定

各仮説について、具体的かつ定量的な予測を立ててください。

• 仮説が正しい場合に何が観察されるべきかを述べる
• 可能な場合は、効果の期待される方向と大きさを明記する
• 予測が成り立つ条件を明らかにする
• 競合する仮説間で予測を区別する
• 仮説を反証する予測を明記する

8. 構造化された出力の提示

assets/hypothesis_report_template.tex のテンプレートを用いて、体裁の整った LaTeX 文書を作成してください。報告書は、視覚的な整理のために色付きボックスを用いて適切に書式化され、簡潔な本文と包括的な付録に分けて構成してください。

文書構成:

本文（最大4ページ）:

1. エグゼクティブサマリー - サマリーボックスに収めた簡潔な概要（0.5〜1ページ）
2. 競合する仮説 - 各仮説を独自の色付きボックスに収め、簡潔な機構的説明と主要なエビデンスを記載（3〜5個の仮説で2〜2.5ページ）
   • 重要: 内容のはみ出しを防ぐため、各仮説ボックスの前には \newpage を使用すること
   • 各ボックスは最大0.6ページまでとすること
3. 検証可能な予測 - 主要な予測をアンバー色のボックスに記載（0.5〜1ページ）
4. 重要な比較 - 優先度の高い比較ボックス（0.5〜1ページ）

本文は極めて簡潔にし、最も重要な情報のみを記載してください。詳細はすべて付録に記載します。

改ページ戦略:

• 仮説ボックスが新しいページから始まるよう、仮説ボックスの前には常に \newpage を使用すること
• これにより、内容がページ境界からはみ出すことを防ぎます
• LaTeX のボックス（tcolorbox）はページをまたいで自動的に分割されないことに注意してください

付録（包括的かつ詳細）:

• 付録A: 豊富な引用を含む包括的な文献レビュー
• 付録B: 完全なプロトコルを含む詳細な実験デザイン
• 付録C: 品質評価表および詳細な評価
• 付録D: 補足的エビデンスおよび類似システム

色付きボックスの使用:

hypothesis_generation.sty に定義されたカスタムボックス環境を使用してください。

• hypothesisbox1 から hypothesisbox5 - 競合する各仮説用（青、緑、紫、ティール、オレンジ）
• predictionbox - 検証可能な予測用（アンバー）
• comparisonbox - 重要な比較用（スチールグレー）
• evidencebox - 裏付けとなる証拠のハイライト用（ライトブルー）
• summarybox - エグゼクティブサマリー用（青）

各仮説ボックスに含める内容（4ページの制限に収まるよう簡潔にすること）:

• 機構的説明: HOW と WHY を説明する 1〜2 段落の簡潔な文章（最大 6〜10 文）
• 主要な裏付けとなる証拠: 引用付きの箇条書き 2〜3 項目（最も重要な証拠のみ）
• 中核的な前提: 重要な前提 1〜2 個

詳細な説明、追加の証拠、包括的な議論はすべて付録に記載してください。

オーバーフロー防止の要点:

• 各仮説ボックスの前に \newpage を挿入し、新しいページから開始させる
• 各仮説ボックス全体を 0.6 ページ以下に抑える（内容おおよそ 15〜20 行）
• 内容がこれを超える場合は、追加の詳細を付録 A に移動する
• ボックスがページ境界からはみ出さないようにする。はみ出すと読めない PDF になります

引用の要件:

すべての主張を裏付けるため、広範な引用を心がけてください:

• 本文: 最も重要な証拠に限定した 10〜15 件の主要な引用（4ページの制限に収まるよう簡潔に）
• 付録 A: 関連文献を網羅する 40〜70 件以上の包括的な引用
• 全体の目標: 参考文献リストに 50 件以上

本文の引用は選択的にし、最も重要な論文のみを引用してください。包括的な引用や詳細な文献の議論はすべて付録に記載します。括弧付きの引用には \citep{author2023} を使用してください。

LaTeX のコンパイル:

テンプレートを正しく描画するには XeLaTeX または LuaLaTeX が必要です:

xelatex hypothesis_report.tex
bibtex hypothesis_report
xelatex hypothesis_report.tex
xelatex hypothesis_report.tex

必要なパッケージ: hypothesis_generation.sty スタイルパッケージを同じディレクトリまたは LaTeX のパスに配置してください。必要なパッケージは次のとおりです: tcolorbox, xcolor, fontspec, fancyhdr, titlesec, enumitem, booktabs, natbib。

ページオーバーフロー防止:

ページからのコンテンツのはみ出しを防ぐため、次の重要なガイドラインに従ってください:

1. ボックス内容の長さを確認する: 各仮説ボックスは 1 ページに収まるようにしてください。内容が約 0.7 ページを超えると、はみ出す可能性が高くなります。

2. 戦略的に改ページを使う: 内容の多いボックスの前には \newpage を挿入してください:

   \newpage
   \begin{hypothesisbox1}[Hypothesis 1: Title]
   % Long content here
   \end{hypothesisbox1}
   

3. メインテキストのボックスは簡潔に保つ: 本文 4 ページの制限に対して:

   • 各仮説ボックス: 最大 0.5〜0.6 ページ
   • 機構的説明: 1〜2 段落の簡潔な文章のみ（最大 6〜10 文）
   • 主要な証拠: 箇条書き 2〜3 項目のみ
   • 中核的な前提: 1〜2 項目のみ
   • 長くなる場合は、詳細を付録に移動する

4. 長い内容は分割する: 仮説の説明が長くなる場合は、本文と付録に分割してください:

   • 本文のボックス: 簡潔な機構の概要 + 主要な証拠 2〜3 点
   • 付録 A: 詳細な機構の説明、包括的な証拠、拡張した議論

5. ページの境界を確認する: 各ボックスの前に、残りのページ領域で足りるかを検討してください。残りが 0.6 ページ未満なら、\newpage を使ってボックスを新しいページから開始してください。

6. 付録のページ管理: 付録では、詳細な内容の領域でオーバーフローを避けるため、主要なセクションの間に \newpage を使用してください。

クイックリファレンス: すべてのボックスの種類、配色、一般的な書式パターンの詳細な例は assets/FORMATTING_GUIDE.md を参照してください。

品質基準

生成するすべての仮説が次の基準を満たすようにしてください:

• 証拠に基づく: 引用付きで既存の文献に根拠があること
• 検証可能: 具体的で測定可能な予測を含むこと
• 機構的: 何であるかだけでなく、どのように、なぜそうなるかを説明すること
• 包括的: 代替となる説明を検討していること
• 厳密: 予測を検証するための実験計画を含むこと

リソース

references/

• hypothesis_quality_criteria.md - 仮説の質を評価するためのフレームワーク（検証可能性、反証可能性、倹約性、説明力、適用範囲、一貫性）
• experimental_design_patterns.md - 分野を問わず広く用いられる実験的アプローチ（RCT、観察研究、ラボ実験、計算モデル）
• literature_search_strategies.md - PubMedや一般的な科学情報源で効果的に検索するための手法

assets/

• hypothesis_generation.sty - 仮説レポート向けに、色付きボックス、プロフェッショナルな書式、カスタム環境を提供するLaTeXスタイルパッケージ
• hypothesis_report_template.tex - 本文の構成と包括的な付録セクションを含む、完全なLaTeXテンプレート
• FORMATTING_GUIDE.md - すべてのボックスタイプ、配色、引用方法、トラブルシューティングのヒントを例とともに紹介するクイックリファレンスガイド

関連スキル

仮説主導型の研究を出版に向けて準備する際は、文体のガイダンスとして venue-templates スキルを参照してください：

• venue_writing_styles.md - 各出版先の文体を比較した総合ガイド
• Nature/Science、Cell Press、医学系ジャーナル、ML/CSの学会向けの個別ガイド
• reviewer_expectations.md - 研究仮説を評価する際に査読者が重視する点