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科学的な明瞭さのチェッカー

目次

• 基本原則
• ワークフロー
• 分析フレームワーク
• よくある問題
• ガードレール
• クイックリファレンス

基本原則

1. 主張は証拠と一致している必要があります：すべての結論には明確な裏付けが必要です

2. 曖昧さより正確さを優先します：可能な限り定量化します

3. 留保の度合いは確実性に合わせます：強い主張には強い証拠が必要です

4. 論理の流れを明確にします：議論は段階を追って検証できる必要があります

5. 用語の一貫性を保ちます：同じ概念には同じ言葉を使います

6. メカニズムを明確にします：「何を」だけでなく「どのように」も説明します

ワークフロー

このチェックリストをコピーして、進捗を記録してください：

Clarity Check Progress:
- [ ] Step 1: Identify core claims and hypotheses
- [ ] Step 2: Structural logic review (argument flow)
- [ ] Step 3: Claims-evidence audit
- [ ] Step 4: Quantitative precision check
- [ ] Step 5: Terminology consistency audit
- [ ] Step 6: Hedging calibration
- [ ] Step 7: Mechanistic clarity check

ステップ 1：中心的な主張を特定する

文書内の主要な主張、結論、仮説をすべて列挙します。これらは、著者が読者に読後に信じてほしいことです。すべての主張を評価する必要があります。主張の抽出については、resources/methodology.md を参照してください。

ステップ 2：論理構造を確認する

議論の構造を整理します。どの前提からどの結論が導かれていますか？論理的な段階はすべて明示されていますか？推論の連鎖に欠落はありませんか？論理構造の整理については、resources/methodology.md を参照してください。

ステップ 3：主張と証拠を監査する

各主張について、どのような証拠が裏付けになっていますか？証拠はこの文書内に示されていますか、それとも引用されているだけですか？証拠は実際に主張を裏付けていますか？過剰な主張があれば指摘します。監査形式については、resources/template.md を参照してください。

ステップ 4：定量的な正確さを確認する

曖昧な数量表現（「一部」、「多く」、「大幅な増加」など）を探します。統計値、n 値、信頼区間の欠落がないか確認します。定量的に示すべき定性的な記述があれば指摘します。チェックリストについては、resources/template.md を参照してください。

ステップ 5：用語の一貫性を監査する

用語が文書全体で一貫して使われているか確認します。略語が使用前に定義されていることを確かめます。専門用語が対象読者に適していることを確認します。監査手順については、resources/methodology.md を参照してください。

ステップ 6：留保表現を調整する

留保の強さを証拠の強さに合わせます。「実証する」には強い証拠が必要ですが、「示唆する」なら、より弱い証拠でも使用できます。過剰な主張（強い表現、弱い証拠）と過小な主張（弱い表現、強い証拠）を指摘します。調整方法については、resources/methodology.md を参照してください。

ステップ 7：メカニズムの明瞭さを確認する

「どのように」の説明が必要な箇所に、その説明はありますか？メカニズムは推測に基づいていますか、それとも証拠に基づいていますか？メカニズムの詳細度は適切ですか？resources/evaluators/rubric_clarity.json を使って検証します。最低基準：平均スコア ≥ 3.5。

分析フレームワーク

主張と証拠の連鎖

主要な主張ごとに、次の連鎖をたどります：

CLAIM: [What the author asserts]
    ↓
EVIDENCE TYPE: [Data/Citation/Logic/Authority]
    ↓
EVIDENCE: [What supports this claim]
    ↓
EVALUATION: [Strong/Moderate/Weak/Missing]
    ↓
ISSUES: [If any - overclaiming, logical gap, etc.]

論理の流れの評価

議論の構造を整理します：

PREMISE 1: [Starting assumption or fact]
    +
PREMISE 2: [Additional assumption or fact]
    ↓
INFERENCE: [Logical step taken]
    ↓
CONCLUSION: [What follows from inference]
    ↓
VALIDITY CHECK: [Does conclusion follow from premises?]

よくある論理的な問題：

• 欠落：結論に必要な前提が欠けている
• 飛躍：結論が前提から導かれていない
• 仮定：明示されていない前提で、成り立たない可能性がある
• 循環論法：前提の中で結論を仮定している

定量的な正確さのマトリックス

種類	曖昧（修正）	正確（適切）
大きさ	「大幅な増加」	「3.5 倍の増加」
頻度	「しばしば発生する」	「症例の 75% で発生する」
比較	「対照群より高い」	「2.1 倍高い（p<0.01）」
サンプル	「複数の実験」	「生物学的反復 n=6」
時間	「長期間」	「14 日間の処理」
濃度	「高濃度」	「10 µM」

ヘッジ表現の調整基準

エビデンスのレベル	適切なヘッジ表現
直接的で、再現性があり、機序が解明されている	実証する、確立する、証明する
強い間接的なエビデンスまたは相関関係	示す、示唆する、明らかにする
中程度のエビデンス、単一の研究	示唆する、裏付ける、一致する
限定的または予備的なエビデンス	可能性がある、かもしれない、あり得る、と思われる
データを超えた推測	もしかすると、潜在的に、ここでは推測する

よくある問題

過剰な主張

パターン： エビデンスが弱いのに、強い結論を表す言葉を使う

例：

• ❌ 「これはXを証明する」（相関関係に基づく）
• ❌ 「Yを実証しました」（単一の実験で、機序の説明がない）
• ❌ 「Zを確立します」（予備的なデータのみ）

改善策： ヘッジの強さをエビデンスに合わせるか、限定条件を追加する

論理の飛躍

パターン： 結論に、明示されていない前提が必要となる

例：

• 「タンパク質Xは疾患Yで上昇している。したがって、XがYを引き起こす」（欠けている点：因果関係≠相関関係）
• 「モデルはZを予測する。したがって、Zは真である」（欠けている点：モデルの妥当性検証）

改善策： 暗黙の前提を明示するか、限界を認める

定量的な記述の曖昧さ

パターン： 数値があるのに定性的な表現を使う

例：

• 「発現が有意に増加した」（p値はいくつか。何倍の変化か）
• 「ほとんどの患者が改善した」（何パーセントか）
• 「治療は良好な効果を示した」（どの指標による評価か）

改善策： 具体的な数値に置き換える

用語の揺れ

パターン： 同じ概念に異なる語を使う（またはその逆）

例：

• 同じグループに対して、「被験者」「参加者」「患者」を交互に使う
• 「発現」と「レベル」を同じ意味で使う
• 定義する前に略語を使う

改善策： 用語を統一し、一貫性を保つための表を作成する

機序の欠如

パターン： 「何を」は説明しているが、「どのように」は説明していない

例：

• 「治療Xは疾患Yを軽減する」（どのように作用するのか）
• 「変異Zは表現型Wを引き起こす」（どの経路を介するのか）

改善策： 機序の説明を追加するか、機序が不明であることを認める

ガードレール

主な要件：

1. 根拠を捏造せず、欠落を指摘する： 根拠を作り上げずに、不足しているエビデンスを特定する
2. 著者の意図を保つ： 意味を書き換えずに問題点を指摘する
3. 読者に適した内容にする： 技術的な詳細は対象読者に応じて調整する
4. 文書に適した基準を用いる： 要旨と論文全文では基準が異なる
5. 建設的なフィードバックを行う： 改善案とともに問題点を示す

このスキルで行わないこと：

• ❌ 引用の事実関係を確認する（論文を検証できないため）
• ❌ 実験計画の質を評価する（方法論に関する専門知識が必要なため）
• ❌ 統計解析を検証する（専門的なスキルが必要なため）
• ❌ 科学的重要性を判断する（主観的なため）

重点領域：

• ✅ 内部論理と一貫性
• ✅ 主張とエビデンスの整合性
• ✅ 言葉の明瞭さと正確さ
• ✅ 適切なヘッジ表現
• ✅ 用語の一貫性
• ✅ 論証の構成

クイックリファレンス

主なリソース：

• resources/methodology.md：主張の特定、論証のマッピング、用語の監査、ヘッジングガイド
• resources/template.md：主張と証拠のマトリックス、精度チェックリスト
• resources/evaluators/rubric_clarity.json：品質評価

クイックチェック：

• 主要な主張をすべて特定できますか？
• 各主張に明示的な証拠がありますか？
• 論証に論理的な飛躍はありませんか？
• 曖昧な数量表現ではなく、数値が使われていますか？
• 用語は全体を通して一貫していますか？
• ヘッジの強さは証拠の強さに合っていますか？
• 必要な箇所でメカニズムが説明されていますか？

注意すべき危険信号：

• 弱い証拠に対して「これは証明する／実証する／確立する」と述べている
• p値のない「有意」
• 前提から導かれない結論
• 同じ概念を複数の名称で表している
• 「どのように」という問いに答えていない

所要時間の目安：

• クイックスキャン（主要な問題）：10～15分
• 標準レビュー（チェックリスト全体）：30～45分
• 詳細分析（包括的な監査）：1～2時間

必要な入力：

• 科学文書（種類は問いません）
• コンテキスト（対象読者、目的）
• 具体的な懸念事項（ある場合）

生成される出力：

• 問題にフラグを付けた注釈付き文書
• カテゴリ別の明瞭さに関する問題の概要
• 改善のための推奨事項