scientific-writing

科学論文の執筆

目的

根拠を捏造したり、不確実性を隠したりせず、明確な科学的文章を作成します。 草稿の作成、根拠の検証、投稿の承認は、それぞれ別の段階として扱います。

科学上の判断と最終承認は、責任を負う人間の著者が行います。AI は著者では なく、流暢に生成された文章が根拠になることは決してありません [SW-S01, SW-S03]。

必ず守るべき安全規則

機密保持

未発表の原稿、査読・編集関連資料、機密情報または利用制限のあるデータ、PHI やその他の個人データ、専有情報、または原資料を、以下の条件を満たさずに外部サービスへ送信してはいけません。

1. 許可を与える権限を持つ人または組織から明示的な許可を得ていること。
2. 学術誌、所属機関、資金提供者、同意、倫理、契約、法令、およびデータ利用に関するポリシーを文書化して確認していること。

許可やポリシーが不明確な場合は、処理をローカルにとどめ、必要最小限のメタデータのみを使用します。匿名化には専門家による確認が必要です。明らかな氏名を削除するだけでは不十分です。references/authorship_ai_confidentiality.md を参照してください。

捏造の禁止

以下を決して捏造したり、補完したりしてはいけません。

• 引用、参考文献、DOI、PMID、PMCID、ISBN、URL、または引用文。
• 結果、データ値、分母、サンプルサイズ、単位、効果推定値、不確実性、統計検定、または有意性に関する主張。
• 方法、材料、プロトコルの詳細、ソフトウェアのバージョン、解析上の選択、または逸脱。
• 登録、承認、同意、倫理に関する記述、参加者の詳細、または日付。
• 著者、著者順、CRediT の役割、謝辞、または許可。
• 資金提供、スポンサーの役割、利益相反、データやコードの利用可能性、または AI の使用に関する開示。

明示的に「未記載」「未検証」または「該当なし」と記載します。もっともらしい定型文で置き換えてはいけません。

根拠との紐付け

原稿内のすべての事実的または数値的な主張を、検証済みの根拠 ID に対応付ける必要があります。人間の検証者が原資料を開き、主張の内容と該当箇所を確認し、書誌メタデータを検証したうえで、検証者と検証日を記録します。

検索結果のスニペット、生成された要約、記憶、他の著作物の参考文献一覧は、情報の発見には役立ちますが、主張の検証にはなりません。references/evidence_workflow.md を参照してください。

科学的な忠実性

• 不確実性と別の説明可能性を保ちます。
• 確証的、探索的、記述的、事後的な研究を区別します。
• 方法と結果の整合性を保ちます。
• 単位、分母、サンプルサイズ、対象集団、時点、ラベルの整合性を確認します。
• 研究記録に含まれる否定的、帰無、有害、予想外、失敗、結論不確定の所見を報告します。
• 具体的な限界を示し、一般化可能性の範囲を限定します。
• 関連性を因果関係に、統計的非有意を同等性に置き換えてはいけません。

事前確認

草稿の作成前に、以下の情報を入手するか、未解決事項として明示します。

• 文書の種類、研究デザイン、段階、対象読者、投稿先。
• 最新の著者向け指示とポリシーの確認日。
• プロトコル、登録、解析計画、改訂、および報告ガイドライン。
• 原稿または対象セクションの範囲。
• 検証済みの情報源マニフェストと主張レジストリ。
• 方法、結果、表、図、補足資料。
• 著者資格、CRediT、申告事項、承認記録。
• 機密区分と、処理を許可された範囲。
• データ、コード、資料、リポジトリに関する制約。

メタデータまたはユーザーがローカルで実行する監査で十分な場合は、利用制限のある原資料を求めてはいけません。

ワークフロー

1. ローカルワークスペースを準備する

新しい草稿の場合、必要に応じて、フェイルクローズ方式の Markdown、JSON、CSV のひな形を生成します。

python3 scripts/scaffold_manuscript.py \
  --output-dir ./draft-workspace \
  --document-id local-draft \
  --study-design randomized_trial \
  --guideline consort-2025

生成ツールはファイルを上書きしません。出力は投稿に使用できる状態ではないことが明示されており、リンターで拒否されるプレースホルダーが含まれています。

2. 報告ガイダンスを選択する

実際の研究デザインと論文の種類に基づいて選択し、最新の公式声明、 チェックリスト、解説文書、拡張版、および投稿先ジャーナルの指示を確認します。

python3 scripts/select_reporting_guidelines.py select \
  --study-design randomized_trial

2026-07-24 時点で調査した主な選択肢には、CONSORT 2025、SPIRIT 2025、 PRISMA 2020、STROBE、STARD および STARD-AI、TRIPOD+AI、CARE、ARRIVE 2.0、SQUIRE 2.0、 CHEERS 2022 があります [SW-S06–SW-S18]。

このセレクターは採点を行いません。品質、準拠、完全性、採択を認証するものではありません。 references/reporting_guidelines.md を参照してください。

3. エビデンス記録を作成する

以下の ID を割り当てます。

• source_manifest.json のソースに E ID を割り当てます。
• claims.csv の主張に C ID を割り当てます。
• consistency_manifest.json の数値情報、方法、アウトカム、結果に N、M、O、R ID を割り当てます。

生の主張文ではなく、主張文のハッシュを CSV に保存します。執筆中は、以下を追記します。

[claim:C001] [evidence:E001,E002]

責任を負う人間がソースを開き、正確な裏付けを確認するまでは、ソースを検証済みとしてマークしないでください。

4. エビデンスのアウトラインを作成する

記録されたエビデンスのみからアウトラインを作成します。

• 目的または問い；
• セクションの目的；
• 主張 ID とエビデンス ID；
• 方法 ID と結果 ID；
• 分析の意図と不確実性；
• 未解決の矛盾または不足情報；
• 該当する報告項目。

裏付けのない内容は、原稿の本文ではなく未解決事項のリストに記載します。

5. 事実を加えずに執筆する

検証済みのアウトラインを投稿先に適した文章に整えます。執筆中はすべての ID を保持します。

• タイトルと抄録を完成した本文に合わせます。
• 実施したとおりに方法を記述します。
• 宣言した順序と解析対象集団に従って結果を提示します。
• 投稿先が結果と解釈をまとめる場合を除き、両者を分けます。
• 先行エビデンスとの比較は、検証後にのみ行います。
• 結論は、観察された研究デザイン、対象集団、不確実性の範囲内に収めます。

適切な場合にのみ IMRAD を使用します。構造化抄録、リスト、セクションの統合、代替構成は、研究デザインと投稿先によって異なります。 references/imrad_structure.md と references/writing_principles.md を参照してください。

6. 方法と結果を照合する

繰り返し登場する数値情報と方法・結果の対応関係を記録し、以下を実行します。

python3 scripts/check_consistency.py consistency_manifest.json

すべての不一致を手作業で解決します。値の変更が正当な解析対象集団の違いによる場合もありますが、その違いを明記し、黙って標準化してはなりません。

7. 引用と主張を検証する

python3 scripts/validate_manifest.py source_manifest.json \
  --kind source --require-verified
python3 scripts/audit_claims.py manuscript.md claims.csv source_manifest.json
python3 scripts/check_references.py source_manifest.json

参考文献チェッカーは、ネットワークを介した照合を行わずに、構文と識別子の重複を検証します。人間は引き続き、各識別子と引用文を開いたソースと照合する必要があります。NLM Citing Medicine、または投稿先が指定する最新の公式スタイルに従ってください [SW-S20, SW-S21]。

8. 著者資格と開示を検証する

著者資格については、ジャーナルの基準を使用します。標準化された CRediT の役割を貢献メタデータとして記録します。CRediT 自体は著者資格を定義するものではありません [SW-S19]。

AI を使用した場合、人間が影響を受けるすべての内容を検証し、現在のジャーナルおよび出版社の方針に従って、使用したツールと目的を開示する必要があります。ICMJE の 2026 年 1 月版勧告は透明性を求め、人間が責任を負うことを維持しています [SW-S01, SW-S02]。

python3 scripts/validate_authorship.py authorship.json

推測に基づいて開示文を作成しないでください。references/authorship_ai_confidentiality.md を参照してください。

9. 宣言事項とオープンサイエンスに関する記述を確認する

各記述を個別に検証します。

• 倫理と同意；
• 登録とプロトコル；
• 資金提供とスポンサーの役割；
• 利益相反と関係；
• 著者の貢献と謝辞；
• データ、コード、資料、プロトコルの入手可能性；
• AI の使用。

権利と責任の範囲内で可能な限りオープンにします。ただし、機密情報、個人情報、専有情報、ライセンス対象情報、保護対象情報を公開してはなりません。実際のアクセス条件を記録します。references/research_integrity_open_science.md を参照してください。

10. 図表は必要な場合にのみ使用する

図表は任意であり、出典の確認が必要です。このスキルでは画像や模式図を生成しません。

掲載する各表示について、次の事項を満たしてください。

• 出典データ、コード、変換処理、エビデンス ID をリンクする。
• 数値を本文および台帳と照合する。
• 画像処理、使用許可、ライセンスを記録する。
• 単位、分母、サンプルサイズ、不確実性、分析対象集団を記載する。
• 代替テキストと、色に依存しない補助的な手掛かりを用意する。
• 最終サイズで、アクセシビリティと科学的妥当性を手作業で確認する。

references/figures_tables.md を参照してください。

11. 採点対象外のガイドラインへの対応状況を記録する

同梱されている各上位トピックについて、対応済み、理由を添えた該当なし、または未対応のいずれかを記録してください。

python3 scripts/select_reporting_guidelines.py check reporting_coverage.json

次に、実際の原稿内の位置を用いて公式チェックリストを完成させてください。ローカルの対応状況ファイルの検証に合格したというだけで、ガイドラインに準拠していると主張してはいけません。

12. 検証して承認する

python3 scripts/validate_manifest.py manuscript_manifest.json --kind manuscript
python3 scripts/lint_manuscript.py manuscript.md \
  --manifest manuscript_manifest.json

リンターは、原稿の文面を引用せずに、問題コードと行番号を報告します。 機密内容に関する警告には手動での確認が必要であり、匿名化証明書ではありません。

責任を負う人間のみが、次の対応を行えます。

• 科学的な曖昧さを解消する。
• 著者順および宣言事項を承認する。
• 外部への開示または移転を承認する。
• submission_ready を true に設定する。
• ドラフトのバナーを削除する。
• 投稿を許可する。

改訂と査読

査読者から提供された資料は機密情報として扱ってください。必要な承認とポリシーの確認なしに、外部サービスへアップロードしてはいけません [SW-S01, SW-S24]。

依頼された変更ごとに、次の手順を実行してください。

1. 承認された境界の外部に公開せずに、コメントを記録する。
2. 編集、科学、統計、ポリシー、未解決のいずれかに分類する。
3. 影響を受ける主張、エビデンス、方法、結果、表示を特定する。
4. 事実が変わる場合は、本文より先に台帳を改訂する。
5. 影響を受ける監査をすべて再実行する。
6. 変更内容とその箇所を示す回答案を作成する。
7. 人間の承認を得る。

捏造、隠蔽、誇張、またはポリシー違反につながる依頼には応じないでください。

現行ポリシーに関する注意

COPE の Core Practices（2017 年版）は 2024 年に廃止されました。2026-07-24 時点で、COPE は後継の Code of Conduct を 2026 年に公開すると発表しています。アーカイブされた Core Practices を現行の会員基準として説明してはいけません [SW-S04, SW-S05]。COPE の公式見解と、討議資料、ウェビナー、コメント、事例に関する助言を区別してください。

書式設定と投稿

汎用的に整ったテンプレートによって、もっともらしいプレースホルダーが残ったまま提出されるおそれがあるため、以前の LaTeX アセットは削除されました。Markdown のひな形と構造化された記録を使用してください。対象となる投稿先の最新の管理対象テンプレートは、確認を行った後にのみ適用してください。

以下を参照してください。

• assets/REPORT_FORMATTING_GUIDE.md
• references/professional_report_formatting.md
• references/journal_policies.md

書式を整えても、不完全なエビデンス記録を投稿可能な論文にすることはできません。

同梱ファイル

アセット

• assets/manuscript_scaffold.md
• assets/manuscript_manifest_template.json
• assets/source_manifest_template.json
• assets/claim_evidence_template.csv
• assets/consistency_manifest_template.json
• assets/authorship_template.json
• assets/reporting_coverage_template.json
• assets/reporting_guidelines.json

スクリプト

• scripts/scaffold_manuscript.py
• scripts/validate_manifest.py
• scripts/select_reporting_guidelines.py
• scripts/audit_claims.py
• scripts/check_consistency.py
• scripts/check_references.py
• scripts/validate_authorship.py
• scripts/lint_manuscript.py

すべてのスクリプトはローカルで動作し、決定論的で、実行範囲が限定され、依存関係がなく、ネットワーク接続も行いません。references/cli_reference.md を参照してください。

参考資料

• references/evidence_workflow.md
• references/writing_principles.md
• references/imrad_structure.md
• references/citation_styles.md
• references/reporting_guidelines.md
• references/figures_tables.md
• references/authorship_ai_confidentiality.md
• references/research_integrity_open_science.md
• references/journal_policies.md
• references/professional_report_formatting.md
• references/cli_reference.md
• references/source_ledger.md

エージェントの作業手順

1. 環境を確認します。 作業に取りかかる前に、ユーザーの草稿、データ、図表、投稿先を収集します。
2. 入力内容を明確にします。 データまたはユーザーに確認して、形式、識別子、パラメーターを確定します。結果に影響する値は推測せず、質問してください。
3. まず小さく試します。 セクションまたは段落を1つ作成し、文体、構成、用語についてユーザーに確認します。
4. 上記の指示と参考資料を用いて、タスク全体を実行します。
5. 結果を検証します。 すべての主張がユーザーのデータまたは検証済みの情報源に基づいていること、数値が表や図と一致していること、引用が実在すること（citation-verification）を確認します。
6. 報告します。 実行した内容（バージョン、コマンド、パラメーター）、確認した内容、未確定事項を伝えます。

発生した場合	対応
主張を裏付けるデータや引用がない	根拠を捏造せず、テキスト内に [citation needed] などの注記を付けます。
これらの指示にある関数、フラグ、エンドポイントがインストール済みバージョンにない	インストール済みバージョンのドキュメント（help()、--help、公式ドキュメント）を確認して適宜対応し、ユーザーに伝えます。APIを決して捏造しないでください。
必須の入力、識別子、パラメーターが曖昧	ユーザーに質問するか、実行前に仮定を明示します。

研究公正に関するルール

• 結果、パラメーター、識別子、引用、統計を決して捏造しないでください。実行または検証できない場合は、その旨を明確に伝えます。
• 著者はユーザーです。ユーザーが提供または承認していない結果、参考文献、主張を追加しないでください。
• ここに記載されたバージョン固有の情報は古くなっている可能性があるため、インストール済みバージョンの公式ドキュメントで確認します。
• 費用が発生する、共有GPUやクラウドのクォータを消費する、個人情報や患者データを扱う、または取り消せない操作を行う前に、必ず確認してください。

関連スキル

• peer-review：根拠の範囲を守った建設的な査読案と、構造化された原稿評価を作成します。
• clinical-reports：フェイルクローズ方式のドラフトJSONテンプレートを生成し、臨床レポートの構造と一貫性をローカルで決定論的に検証します。CAREの症例報告などに対応します…
• research-lookup：科学論文や研究概要のために、最新の学術的エビデンスをまとめます。