manuscript

医学論文の執筆

データ報告を説得力のある科学的論証へと変換します。

核となる転換

報告するのをやめ、論証を始めましょう。

報告の考え方	論証の考え方
「Xを行い、Yを見つけ、Zと結論づけた」	「問題があり、現行の答えでは不十分です。こちらがより優れた答えです」
段落はデータを提示する	すべての段落が論証を前進させる
読者はあなたの実験ノートを見る	読者はあなたの洞察を見る

段落を書く前に必ず、**これは私の論証の中でどんな役割を果たすのか？**と自問してください。答えられない場合、その段落は不要か、配置を変える必要があります。

使用する場面

• 新しい原著論文を執筆するとき
• 「平板」または「退屈」に読める草稿を改訂するとき
• 構成上の問題について同僚の論文を査読するとき
• 査読者コメントへの回答を準備するとき
• 学位論文や報告書の文体から学術誌の文体へ移行するとき

マスターチェックリスト

各セクションの進捗を記録しながら使ってください。

執筆前

• 核となる洞察を定義する：問題を解決可能にする唯一の洞察
• 一文で論証を定義する（どのギャップを埋めるのか、なぜ重要なのか）
• 3文のエレベーターピッチを書く（問題 → 洞察 → 結果）
• 投稿先の学術誌とその慣例を特定する
• 論理の連鎖を組み立てる：ギャップ → アプローチ → 主要な知見 → 含意
• 仮の図表を作成する — 論文の骨格になります
• 読者層を特定する（臨床医、方法論の専門家、政策立案者など）
• 早い段階でひどい初稿を書く — 完成度は改訂で高めます

詳細なガイダンス： references/process.md

タイトル

• トピックだけでなく、主要な洞察を簡潔に示している
• 検索しやすい — 主要な変数、対象集団、研究デザインを含んでいる
• 学術誌の文字数制限内に収まっている
• 略語を使っていない（ICU、HIVのように広く認知されているものを除く）

抄録

• 学術誌指定の構造化形式（背景／方法／結果／結論）に従っている
• 背景が目標 → 問題 → 解決策の流れになっている
• 結果に主要評価項目と効果量および95％信頼区間を記載している
• 結論で統計的所見だけでなく、臨床的含意を示している
• 本文にない主張を含んでいない
• 語数が学術誌の制限内に収まっている

詳細なガイダンス： references/abstract.md

序論

• 教科書のような一文ではなく、具体的な臨床上のジレンマから始まっている
• 文献が引用の羅列ではなく、ギャップへ向かう論理の連鎖を築いている
• ギャップの記述が明快で具体的である
• 最終段落で具体的な研究戦略（データ、方法、アウトカム）を示している
• すべての引用に目的がある（重要性、先行研究の限界、または理論的根拠）

詳細なガイダンス： references/introduction.md

方法

• ツールの種類ではなく、研究の論理に沿って構成されている
• 重要な方法論上の判断に根拠（「なぜこの方法なのか」）が含まれている
• 感度分析が妥当性に対する最大の脅威を対象としている
• ガイドライン（STROBE、CONSORT、PRISMAなど）に従って報告している

詳細なガイダンス： references/methods.md

結果

• 詳細に入る前に、全体像を示している
• ベースライン特性のうち、本文で扱うのは臨床的に関連する差に限られている
• 研究上の問いに沿った順序で示しており、分析の時系列には従っていない
• 解釈や推測を含んでいない（「これは〜を示唆する」や「これは〜が原因かもしれない」など）
• 表や図を一行ずつ説明するのではなく、知見に関連づけて参照している

詳細なガイダンス： references/results.md

考察

• 第1段落が概念を伝えるエレベーターピッチになっている（発見＋臨床像＋意義）
• 解釈を階層的に構成している（生物学的 → 方法論的 → 臨床的）
• 一貫しない結果にも正直に向き合い、無視していない
• 文献との比較を、引用文献の羅列ではなく、説明の枠組みの構築につなげている
• 限界をバランスよく扱っている：認める → 軽減する → 文脈に位置づける
• 結論で、統計的な要約にとどまらず、臨床的な含意を示している

詳細なガイダンス： references/discussion.md

文単位の推敲

• 主語が、受動態の表現ではなく、研究変数または行動になっている
• 各段落の最初と最後の文が主要なメッセージを伝えている
• ヘッジ表現を重ねていない（「可能性があり、おそらく、潜在的に示唆している……」）
• 中身のない形容詞（「興味深い」「重要な」「注目すべき」）を排除している
• 音読して、すべての文が自然に流れることを確認している

詳細なガイダンス： references/sentence-craft.md

図表

• すべての図に伝えるべきメッセージが1つある
• 図の凡例がそれだけで理解できる（方法、サンプル、主要な統計値、略語を含む）
• 表には研究に関連する変数のみを示している（それ以外は補足資料に掲載）
• 大規模サンプルの比較では、適切に p 値ではなく**標準化平均差（SMD）**を使用している

詳細なガイダンス： references/figures-tables.md

全体のリズム

• 情報密度の高い段落の後に、解釈のための余白を設けている
• 「Aを発見した、p=B、Cと一致する」という同じパターンの段落が3つ連続していない
• セクション間のつながりが、機械的ではなく、読者を導くものになっている
• 音読する — 自分で読んで退屈、またはぎこちなく感じるなら、読者にはさらにそう感じられます

セクション別クイックリファレンス

セクション	目標	致命的なミス	修正方法
タイトル	重要な知見を凝縮する	一般的なトピック名（「XとYの研究」）	変数と結果の方向性を含める
要旨	独立して成立する論旨を示す	構造的なリズムがない	各小節を「目標 → 問題 → 解決策」の順に構成する
はじめに	研究の論理的な根拠を築く	「Xは主要な死因です」から始める	具体的な臨床上のジレンマから始める
方法	読者の信頼を得る	根拠を示さずにツールを列挙する	重要な判断について、なぜそうしたのかを説明する
結果	論旨を前進させる事実を提示する	解釈を紛れ込ませる（「示唆している……」）	事実のみを記載し、解釈は考察で行う
考察	概念的な意義を示す	p 値を添えて結果を繰り返す	数値ではなく意味から始める
図	図ごとに1つのメッセージを伝える	明確な要点がない、雑然とした図	伝えるべきメッセージを軸に設計する

よくあるアンチパターン

アンチパターン	例	より良いアプローチ
教科書のような書き出し	「がんは世界中で主要な死因の一つです」	研究で取り上げる、具体的な臨床上の課題を示す
引用の羅列	「Smith（2020）はXを発見しました。Jones（2021）はYを発見しました。」	インライン引用を使い、論理的な流れにまとめる
曖昧な研究目的	「XとYの関係を調べることを目的としました」	「[データベース]を[手法]で分析し、[具体的な仮説]を検証しました」
実験ノートのような結果	Table 1のすべての行を逐一説明する	臨床的に意味のある差異だけを強調する
統計中心の考察	Discussionの書き出しに「HRは2.4（95% CI 1.8–3.2、p<0.001）でした」と書く	数値ではなく概念的な意義から始める
研究の価値を損なう限界の記述	研究に価値がないように見えるほど、あらゆる弱点を列挙する	認める → 緩和する → 文脈の中に位置づける
ヘッジの重ねがけ	「これはおそらく、〜を示唆する可能性があります……」	主張ごとにヘッジは一つにする：「これは〜を示唆します……」
中身のない形容詞	「興味深いことに、〜が見つかりました」	対照や意外性を直接示す
後付けのタイトル	「ICU患者のLDH値に関する研究」	要点を凝縮する：「連続的なLDH推移が重症患者の90日死亡率を予測する」
明確な要点がない	中心となる主張を定めずに書き始める	執筆前に、問題の解決につながる唯一の洞察を定める
上級著者に粗い草稿を送る	救済を期待して、まとまりのない草稿を送る	まず推敲し、文法ではなく主張に集中してもらう

査読者の心理

査読者は、（1）論文を要約し、（2）強みを特定し、（3）妥当性を評価し、（4）弱点を見つける必要があります。次のようにして、その作業を支援しましょう。

査読者のニーズ	支援方法
要約する	明快な抄録とDiscussionの書き出しで、簡単に要約できるようにする
強みを特定する	Introductionの最終段落で、貢献を明確に述べる
妥当性を評価する	Resultsで明確に報告した感度分析を示す
弱点を見つける	弱点はどのみち見つかるため、限界を誠実に記述する

査読者が論文をすばやく要約できないなら、問題があるのは査読者ではなく、構成です。

詳細なガイダンス： references/process.md

校正の手順

• 論旨の流れを確認する — IntroductionからConclusionまで、論理が積み上がっていますか？
• すべての単語、キャプション、略語を確認する — 細部を点検します
• 予備知識のない読者の立場で読む — どこで混乱しますか？
• 厳しい査読者の立場で読む — どこを批判しますか？
• 本文中の数値が対応する表や図と一致していることを確認する
• 少なくとも2人の共著者に、それぞれ独立して校正してもらう
• 参考文献には誤りがあると想定し、引用をすべて確認する

詳細なガイダンス： references/process.md

クイックスキャン

組み込みスキャナーを実行して、機械的なアンチパターンを検出します（31項目のチェック、セクションを考慮）：

# Full scan
python3 ~/.claude/skills/manuscript/scan-manuscript.py manuscript.md

# Errors only (high confidence)
python3 ~/.claude/skills/manuscript/scan-manuscript.py --severity error manuscript.md

# Check a single section from stdin
cat results.md | python3 ~/.claude/skills/manuscript/scan-manuscript.py --section Results

# JSON output / markdown checklist
python3 ~/.claude/skills/manuscript/scan-manuscript.py --json manuscript.md
python3 ~/.claude/skills/manuscript/scan-manuscript.py --checklist manuscript.md

# List all checks
python3 ~/.claude/skills/manuscript/scan-manuscript.py --list-checks

検出できる項目（このスキルのスクリプトで確認可能なガイダンスの約57%）：ヘッジの重ねがけ、中身のない形容詞、Resultsでの解釈、教科書のような書き出し、曖昧な目的、CIを伴わないp値、引用の羅列（IntroductionとDiscussion）、短縮形、重複語、トートロジー的な略語（HIVウイルス）、受動態の割合、文の単調さ、表や図の逐一説明、統計中心のDiscussionの書き出し、統計中心の結論、機械的なつなぎ表現、過大な主張、擬人化、くだけた表現、イギリス英語とアメリカ英語の綴りの混在、名詞化、冗長な言い回し、冗長な修飾語、自己言及的な埋め草、長すぎる文、二重否定、報告ガイドラインの記載漏れ、p値の順序、単調な結果のパターン。

検出できない項目（約43%）：論証の質、論理の流れ、研究ギャップの具体性、解釈の枠組みの深さ、限界のバランス。これらの評価には、人間の判断またはAIによるレビューが必要です。

関連スキル

• /human-write — AI らしい語彙がないか確認します
• /meta-manuscript-assembly — メタ分析用の表、図、参考文献を組み立てます
• /scientific-figure-assembly — 複数パネルの投稿用図を作成します
• /vale — 文章のスタイルと文法を検査します
• /strobe-check — STROBE に照らして観察研究（コホート研究、症例対照研究、横断研究）を監査します
• /prisma-check — PRISMA 2020 に照らしてシステマティックレビューとメタ分析を監査します
• /care-check — CARE チェックリストに照らして症例報告を監査します
• /consort-check — CONSORT 2010 に照らして RCT を監査します
• /tripod-check — TRIPOD+AI に照らして予測モデルと臨床 AI を監査します