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学術論文執筆スキル

このスキルでは、あらゆる分野で優れた学術論文や研究論文を執筆するための包括的なガイダンスを提供します。初期計画から最終的な改稿まで、構成、文体、論証、ベストプラクティスを取り上げます。

このスキルを使用する場面

次の執筆に取り組むときに、このスキルを使用してください。

• 研究論文や学術誌の記事
• 会議論文や会議録
• 技術レポートやホワイトペーパー
• 論文の各章や博士論文
• 文献レビューやサーベイ論文
• ポジションペーパーや見解論文

クイックスタート

すぐに参照できるガイダンスについては、以下のタスク別ワークフローをご覧ください。包括的なリファレンス資料については、次を参照してください。

• references/REFERENCE.md - 執筆ガイドラインとベストプラクティスの全容
• references/STRUCTURE.md - 論文の種類別の詳細なテンプレート
• references/STYLE.md - 執筆スタイルと明瞭さに関するガイドライン
• assets/ - すぐに使える論文テンプレート

基本的なワークフロー

1. 計画段階

要件を把握する

• 投稿先（学術誌、会議、レポート）を特定する
• 書式要件（APA、IEEE、ACM、Chicago など）を確認する
• ページ数の上限、必要なセクション、引用スタイルを確認する
• 提出期限と査読プロセスを明確にする

研究課題を定める

• 明確で焦点の定まった研究課題または仮説を立てる
• 課題が具体的で、測定可能で、回答可能であることを確認する
• 既存の知識や実践におけるギャップを特定する
• 研究がもたらす貢献を明示する

アウトラインを作成する

• 論文の種類に応じてセクションの見出しを作成する（「構成」セクションを参照）
• 各セクションのおおよその分量を割り当てる
• 各セクションの重要な論点を特定する
• 根拠や参考文献を各セクションに割り当てる

2. 執筆段階

構成に沿ったアプローチを取る

必ずしも順番どおりでなくて構わないので、セクションごとに執筆します。多くの著者は次の順序で書きます。

1. 方法（最も明確で具体的）
2. 結果（知見を提示）
3. 序論（問題を位置付ける）
4. 考察（結果を解釈）
5. 結論（貢献を要約）
6. 要旨（最後に書き、全体を要約）

セクション別のガイダンス

要旨（150～300語）

• 問題と動機を述べる（1～2文）
• アプローチや手法を説明する（1～2文）
• 主な結果を要約する（2～3文）
• 結論とその意義を述べる（1～2文）
• 単独で理解できる内容にする（引用なし、未定義の略語なし）

序論

• 導入：なぜ重要なのか（1段落）
• 背景：より広い問題領域は何か（1～2段落）
• ギャップ：現在の解決策に何が欠けているのか（1段落）
• 本稿の貢献：本稿で何を行うのか（1段落）
• 本稿の構成：簡潔な概要（任意、1段落）

関連研究／文献レビュー

• 研究を時系列ではなくテーマ別にまとめる
• アプローチを比較し、相違点を明らかにする
• 既存研究の限界を特定する
• 代替案と対比して、自身の研究の位置付けを明確にする
• 公正かつ正確に記述する（競合相手の主張を歪めない）

方法論／アプローチ

• 再現に十分な詳細を含めて手法を説明する
• 設計上の選択を正当化する
• 指標と評価基準を定義する
• データの収集手順と分析手順を説明する
• 複雑なプロセスには図を含める

結果

• 解釈を加えず、知見を客観的に提示する
• 表や図を効果的に使う（「可視化」セクションを参照）
• 該当する場合は統計的有意性を報告する
• 肯定的な結果と否定的な結果の両方を取り上げる
• 研究課題または仮説ごとに整理する

考察

• 研究課題に照らして結果を解釈する
• 関連研究と比較する
• 予想外の知見を説明する
• 限界を率直に認める
• 理論と実践への意義を論じる

結論

• 主な貢献を改めて述べる（1段落）
• 主な知見を要約する（1段落）
• より広範な意義を論じる（1段落）
• 今後の研究を提案する（1段落）
• 印象的な締めくくりの一文で終える

3. 推敲フェーズ

第1回改訂：構成と論旨

• 各セクションはそれぞれの目的を果たしていますか？
• 論旨は論理的で、必要な内容がそろっていますか？
• セクション間のつながりはスムーズですか？
• すべての主張は証拠によって裏付けられていますか？
• 反論には適切に対処していますか？

第2回改訂：明瞭さと文体

• 専門用語を削除し、技術用語には定義を加えます
• 重複や冗長な表現を取り除きます
• 明瞭さを高めるため、能動態を使います（「分析を実施した」より「分析しました」を優先します）
• リスト内の並列構造を整えます
• 段落の長さを確認します（4～8文を目安にします）

第3回改訂：仕上げ

• 文法、スペル、句読点を確認します
• すべての引用が正しい形式になっていることを確認します
• 図表が本文中で参照されていることを確認します
• セクション、数式、図の番号を一貫した形式で付けます
• 注意深く校正します（音読すると効果的です）

視覚資料のベストプラクティス

表

• 正確な数値比較に使用します
• シンプルで読みやすい形式にします（罫線を増やしすぎないようにします）
• 列見出しと単位を明記します
• キャプションは表の上に置きます
• 表を掲載する前に、本文で参照します

図

• 傾向、パターン、関係性の提示に使用します
• 軸に単位を含めたラベルを付けます
• 読みやすいフォントを使用します（最終的なサイズで少なくとも10pt）
• キャプションは図の下に置きます
• グレースケールでも解釈できるようにします（色だけで区別しないようにします）

一般的なルール

• すべての表や図を本文中で参照します
• キャプションだけで内容が理解できるようにします
• 連番を付けます（図1、図2など）
• 可能な限り、本文で最初に参照する箇所の近くに配置します

よくある落とし穴とその回避方法

構成上の問題

• ❌ 貢献を文書の中ほどに埋もれさせる
• ✅ 序論で貢献を明確に述べる
• ❌ 結果を提示せず、解釈する結果セクション
• ✅ 結果は客観的に提示し、解釈は考察で行う
• ❌ 新しい情報を持ち込む結論
• ✅ 結論では既存の内容だけをまとめる

文章上の問題

• ❌ 受動的な表現：「～ということが判明しました」
• ✅ 能動態：「～が分かりました」
• ❌ 過度に曖昧な表現：「～を示唆している可能性があるようです」
• ✅ 直接的に述べる：「結果は～を示しています」
• ❌ 定義されていない略語や専門用語
• ✅ 用語は初出時に定義する

引用に関する問題

• ❌ 主張に引用がない
• ✅ 事実に関する主張にはすべて出典が必要です
• ❌ 自明な事実を過剰に引用する
• ✅ 一般的な知識には引用は不要です
• ❌ 読まずに引用する（引用数を増やすための水増し）
• ✅ 実際に読み、内容を確認したものだけを引用します

分野ごとの考慮事項

コンピューターサイエンス／工学

• 再現性と実装の詳細を重視します
• 関連する場合は計算量解析を含めます
• アルゴリズムの疑似コードやコードスニペットを提示します
• 最先端のベースラインと比較します
• 可能な場合はコードやデータを公開します

自然科学

• 厳格なIMRAD構成（序論、方法、結果、考察）に従います
• 統計的検出力と効果量を報告します
• 詳細な実験手順を含めます
• 交絡変数に対処します
• 帰無結果も正直に報告します

社会科学

• 理論的枠組みの中に位置づけます
• サンプリングと参加者の選定理由を説明します
• 人口統計情報を報告します
• 潜在的なバイアスに対処します
• 一般化可能性に関する限界を論じます

人文学

• 明確な主張を示します
• テキスト上の証拠で論旨を裏付けます
• 学術的な議論を取り上げます
• 精読と分析を行います
• 歴史的・文化的な枠組みの中に位置づけます

会話を第一にするアプローチ

ユーザーの論文執筆を支援する際は、質問を矢継ぎ早に投げかけるのではなく、自然な会話を優先してください。

1. 簡潔に始める：状況を把握するため、最初の質問を1つだけ尋ねます

   • 「論文のテーマは何ですか？」（テーマ／仮タイトル）
   • または「今はどの段階ですか？」（すでに取り組む内容が決まっている場合）

2. 話を聞いて、次の質問をする：回答に基づいて、次に最も関連性の高い質問をします

   • 書き始めたばかりの場合：投稿先、または研究上のギャップについて尋ねます
   • 改訂中の場合：どのセクションに手を加える必要があるか尋ねます
   • 行き詰まっている場合：どのような具体的な課題に直面しているか尋ねます

3. 文脈を段階的に築く：対話を通じて、情報が自然に明らかになるようにします

4. 必要に応じた支援を行う：考えられるすべての話題ではなく、目の前のニーズに焦点を当てます

5. 著者の声を保つ：異なる文体で書き直すのではなく、改善のために編集します

6. 提案の理由を説明する：変更によって論文がどのように強化されるかを理解できるようにします

7. 必要に応じて参考資料を読み込む：より詳しい助言が必要な場合に限り、参考資料を活用します

参考資料の利用

このスキルには、より詳しいガイダンスを提供する参考資料が含まれています。

• 包括的な執筆ガイドライン、スタイルガイド、詳細なベストプラクティスについては、references/REFERENCE.md を読み込みます
• 論文の種類（ジャーナル論文、会議論文、学位論文など）ごとの完全なテンプレートについては、references/STRUCTURE.md を読み込みます
• アカデミックライティングの文体、語句の選択、明瞭さに関する詳しいガイダンスについては、references/STYLE.md を読み込みます
• すぐに使える各種形式のテンプレートについては、assets/ を確認します

コンテキストを節約するため、必要な場合にのみこれらの資料を読み込んでください。ほとんどのタスクでは、上記のガイダンスで十分です。

段階的な拡張

基本的な使い方：論文の執筆または改訂では、コアワークフローに従います

中級者向けの使い方：特定のセクションや課題については、参考資料を参照します

上級者向けの使い方：assets/ のテンプレートを使用し、特定の投稿先に合わせてカスタマイズします

品質チェックリスト

論文を完成とみなす前に、以下を確認してください。

• 序論で明確な研究課題または貢献が述べられている
• すべての主張が証拠または引用によって裏付けられている
• セクション間の論理的な流れが明確である
• 方法が再現に十分なほど詳細に記述されている
• 結果が客観的に示されている
• 考察で結果を解釈し、限界について述べている
• すべての図表が本文中で参照され、明確なキャプションが付いている
• 引用の書式が一貫している
• 要旨が論文の内容を正確に要約している
• 誤字脱字や文法上の誤りがない
• 投稿先の要件（書式、長さ、スタイル）を満たしている

例

例1：段階的な発見――一から始める場合

User: Help me write a research paper.

Claude: What's your paper about? (topic, working title, or research question)

User: It's about federated learning for edge devices.

Claude: Got it—that's a focused topic. Are you at the stage of having completed
research and needing to write it up, or are you still planning the work?

User: I've done the research and have preliminary results. I just don't know
where to start.

Claude: Perfect—let me help you structure this. What's your target venue?
(e.g., a specific conference, journal, or is this a thesis chapter?)

注目点：質問を1つ尋ねてから、その回答を踏まえて自然に次の質問をしています。

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例2：対象を絞った改訂（既存の草稿）

User: My introduction feels weak and I'm not sure why.

Claude: I'd like to take a look. Can you share what you have, or tell me
what the main challenge is? (e.g., doesn't grab attention, doesn't explain
why this work matters, etc.)

User: I think I'm not making the research gap clear enough. Here's what I wrote...

Claude: [Reads their draft]

Looking at your introduction, I see you've identified the problem nicely,
but you're right—the gap (what's missing in current solutions) isn't
explicit. Here's what I'd suggest...

注目点：まず具体的な課題について関心を示し、その後、実際の内容に対して的を絞ったフィードバックを提供しています。

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例3：途中で行き詰まった場合

User: I have my methods section written, but I'm stuck on results.

Claude: What's tripping you up about the results section specifically?
(e.g., how to organize findings, whether to include raw data, interpretation
vs. presentation, etc.)

User: I have a lot of data. I don't know what to include and how to present it
so it's not overwhelming.

Claude: That's a common challenge. Let me help you think through data selection
and visualization...

注目点：結果セクション全般について講義するのではなく、まず具体的な問題を掘り下げています。

成功のためのヒント

執筆プロセス

• 集中できる時間を設けて、定期的に執筆します（2～3時間）
• 草稿の作成中は編集しません（作成と推敲を分けます）
• 早い段階から、頻繁にフィードバックをもらいます
• 目標とする投稿先の論文を読み、文体や構成を参考にします

改訂の戦略

• 改訂の各段階の間に休憩を取ります
• 不自然な表現を見つけるため、論文を声に出して読みます
• 同僚や指導教員など、別の人に読んでもらいます
• 改訂チェックリストを体系的に活用します

時間管理

• 計画に40％、執筆に30％、改訂に30％を割り当てます
• 締め切り前に余裕を持たせます
• まず粗い草稿から始め、繰り返し推敲します
• 初稿で完璧を目指しません

覚えておいてください。優れた論文はすべて、何度も改訂を重ねています。執筆とは、書き直すことです。

出典と謝辞

このスキルは、権威ある学術論文執筆の資料に基づいています。

• Thatcher, Jason Bennett（2024）。「優れた情報システム論文を書くためのルール」。SSRN で入手できます：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5993034 または http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5993034
• APA 出版マニュアル（第7版）
• IEEE 編集スタイルマニュアル
• Ohio University、Duke University、MIT、USC、UCSD による学術論文執筆のベストプラクティス