AIは文献レビューからデータ分析まで、研究ワークフローを加速させることができます。この章では、学術および専門的な研究のためのプロンプト技術について解説します。

<Callout type="info" title="研究におけるAI">
AIは統合、分析、執筆を支援できますが、批判的思考、倫理的判断、専門知識を置き換えることはできません。常に主張を検証し、原典を引用してください。
</Callout>

## 文献・情報レビュー

### すべきこととすべきでないこと：研究プロンプト

<Compare 
  before={{ label: "❌ 曖昧なリクエスト", content: "この論文を要約してください。" }}
  after={{ label: "✓ 構造化されたリクエスト", content: "ヘルスケアにおける機械学習に関する文献レビューのために、この論文を要約してください。\n\n以下を提供してください：\n1. 主論旨（1-2文）\n2. 方法論\n3. 主要な発見（箇条書き）\n4. 限界\n5. 私の研究との関連性\n\n読解レベル：大学院生" }}
/>

### 論文要約

<TryIt compact prompt={`この学術論文を要約してください：

[論文の要旨または全文]

以下を提供してください：
1. **主論旨** - 中心的な主張（1-2文）
2. **方法論** - どのようにアプローチしたか
3. **主要な発見** - 最も重要な結果（箇条書き）
4. **貢献** - 新しい点/重要な点
5. **限界** - 認識されている、または明らかな弱点
6. **[私の研究テーマ]との関連性** - どのように結びつくか

読解レベル：\${readingLevel:大学院生}`} />

### 文献統合

<TryIt compact prompt={`\${topic:リモートワークの効果}に関するこれらの論文を統合してください：

論文1：\${paper1:Smith 2021 - 生産性が15%向上したことを発見}
論文2：\${paper2:Jones 2022 - コラボレーションの課題を指摘}
論文3：\${paper3:Chen 2023 - ハイブリッドモデルが最良の成果を示した}

分析：
1. **共通テーマ** - 何について一致しているか？
2. **矛盾** - どこで意見が異なるか？
3. **ギャップ** - 何が扱われていないか？
4. **進展** - 思考はどのように進化したか？
5. **統合** - 統合された理解

形式：\${outputType:論文}に適した文献レビューの段落`} />

### 研究課題の開発

<TryIt compact prompt={`\${topic:ヘルスケアにおけるAI導入}の研究課題を開発するのを手伝ってください。

背景：
- 分野：\${field:医療情報学}
- 現在の知識：\${currentKnowledge:AIツールは存在するが、導入が遅い}
- 特定されたギャップ：\${gap:医師の抵抗要因に関する理解が限られている}
- 私の関心：\${interest:組織変革マネジメント}

生成：
1. **主要な研究課題** - 答えるべき主な質問
2. **副次的質問** - 補足的な質問（3-4個）
3. **仮説** - 検証可能な予測（該当する場合）

基準：質問は以下であるべきです：
- 利用可能な方法で回答可能
- その分野にとって重要
- 適切な範囲`} />

## データ分析

<Callout type="warning" title="AIは実際のデータを分析できません">
AIは方法論のガイドや結果の解釈を支援できますが、実際のデータセットにアクセスしたり処理したりすることはできません。機密性の高い研究データをプロンプトに貼り付けないでください。AIは計算ではなく、**ガイダンス**のために使用してください。
</Callout>

### 統計分析ガイダンス

<TryIt compact prompt={`このデータの分析を手伝ってください：

データの説明：
- 変数：\${variables:年齢（連続）、治療群（カテゴリカル：A/B/C）、アウトカムスコア（連続）}
- サンプルサイズ：\${sampleSize:n=150（各群50名）}
- 研究課題：\${researchQuestion:治療タイプはアウトカムスコアに影響を与えるか？}
- データの特性：\${characteristics:正規分布、欠損値なし}

以下についてアドバイスしてください：
1. **適切な検定** - どの統計検定を使用すべきか
2. **確認すべき仮定** - 前提条件
3. **結果の解釈方法** - 異なる結果が意味すること
4. **効果量** - 実践的な有意性
5. **報告** - 結果の提示方法

注意：私の分析をガイドしてください。結果を捏造しないでください。`} />

### 質的分析

<TryIt compact prompt={`これらの質的回答の分析を手伝ってください：

回答：
\${responses:インタビューの抜粋やアンケート回答をここに貼り付けてください}

\${method:テーマ分析}を使用：

1. **初期コード** - 繰り返し現れる概念を特定
2. **カテゴリ** - 関連するコードをグループ化
3. **テーマ** - 包括的なパターン
4. **関係性** - テーマ同士のつながり
5. **代表的な引用** - 各テーマの証拠

維持：参加者の声と文脈`} />

### データ解釈

<TryIt compact prompt={`これらの発見の解釈を手伝ってください：

結果：
\${results:統計出力またはデータの要約をここに貼り付けてください}

背景：
- 研究課題：\${researchQuestion:XはYを予測するか？}
- 仮説：\${hypothesis:XはYを正に予測する}
- 予想される結果：\${expectedResults:有意な正の相関}

以下を提供してください：
1. **平易な言葉での解釈** - これは何を意味するか？
2. **統計的有意性** - p値が示すこと
3. **実践的有意性** - 現実世界での意味
4. **文献との比較** - これはどのように当てはまるか？
5. **代替的説明** - 他の解釈
6. **解釈の限界**`} />

## 構造化された分析フレームワーク

### PESTLE分析

<TryIt compact prompt={`\${subject:ヨーロッパの電気自動車産業}のPESTLE分析を実施してください。

**政治的（Political）**要因：
- 政府の政策、規制、政治的安定性

**経済的（Economic）**要因：
- 経済成長、インフレ、為替レート、失業率

**社会的（Social）**要因：
- 人口動態、文化的トレンド、ライフスタイルの変化

**技術的（Technological）**要因：
- イノベーション、研究開発、自動化、技術変化

**法的（Legal）**要因：
- 法律、規制機関、雇用法

**環境的（Environmental）**要因：
- 気候、持続可能性、環境規制

各項目について：現状 + トレンド + 影響`} />

### 根本原因分析

<TryIt compact prompt={`\${problem:前四半期に顧客離反率が20%増加した}の根本原因分析を実施してください。

問題の記述：
\${problemStatement:月間離反率がQ3からQ4の間に3%から3.6%に上昇した}

5つのなぜを使用：
1. なぜ？ 第一レベルの原因
   2. なぜ？ より深い原因
      3. なぜ？ さらに深く
         4. なぜ？ 根本に近づく
            5. なぜ？ 根本原因

代替：フィッシュボーン図のカテゴリ
- 人
- プロセス
- 設備
- 材料
- 環境
- マネジメント

提供：根本原因 + 推奨される対策`} />

### ギャップ分析

<TryIt compact prompt={`\${subject:当社のカスタマーサポート業務}のギャップ分析を実施してください。

**現状：**
- \${currentState:平均応答時間24時間、CSAT 3.2/5}

**望ましい状態：**
- \${desiredState:応答時間4時間以内、CSAT 4.5/5}

**ギャップの特定：**
| 領域 | 現状 | 望ましい | ギャップ | 優先度 |
|------|---------|---------|-----|----------|
| ... | ... | ... | ... | 高/中/低 |

**アクションプラン：**
各優先度の高いギャップについて：
- 具体的なアクション
- 必要なリソース
- タイムライン
- 成功指標`} />

## アカデミックライティング支援

### 議論の構造

<TryIt compact prompt={`\${topic:リモートワークが恒久的な政策になるべき理由}の議論を構造化するのを手伝ってください。

主張：\${thesis:組織はナレッジワーカーのために恒久的なリモート/ハイブリッド政策を採用すべきである}

必要事項：
1. **前提** - 結論に導く支持主張
2. **証拠** - 各前提のデータ/出典
3. **反論** - 反対意見
4. **再反論** - 反論への回答
5. **論理の流れ** - すべてがどのようにつながるか

チェック：
- 論理的誤謬
- 裏付けのない主張
- 推論のギャップ`} />

### 方法セクション

<TryIt compact prompt={`以下の方法セクションの執筆を手伝ってください：

研究タイプ：\${studyType:調査}
参加者：\${participants:学部生200名、便宜的サンプリング}
材料：\${materials:リッカート尺度を用いたオンライン質問票}
手続き：\${procedure:参加者はオンラインで20分の調査を完了した}
分析：\${analysis:記述統計および回帰分析}

基準：\${standards:APA第7版}ガイドラインに従う
含める：再現に十分な詳細
トーン：受動態、過去形`} />

### 考察セクション

<TryIt compact prompt={`考察セクションの執筆を手伝ってください。

主要な発見：
\${findings:1. XとYの間に有意な正の相関（r=0.45）\n2. 副次的な測定において群間に有意差なし}

構造：
1. **要約** - 主要な発見の簡潔な再述
2. **解釈** - 発見が意味すること
3. **文脈** - 発見が既存の文献とどのように関連するか
4. **含意** - 理論的および実践的意義
5. **限界** - 研究の弱点
6. **今後の方向性** - どのような研究が続くべきか
7. **結論** - 主要なメッセージ

避ける：発見の過大解釈や新しい結果の導入`} />

## 批判的分析

### 情報源の評価

<TryIt compact prompt={`この情報源を学術利用のために評価してください：

情報源：\${source:引用またはリンクをここに貼り付けてください}
内容の要約：\${summary:情報源が主張することの簡単な説明}

CRAAP基準を使用して評価：
- **新しさ（Currency）**：いつ出版されたか？更新されたか？十分に最新か？
- **関連性（Relevance）**：私のトピックに関連するか？適切なレベルか？
- **権威（Authority）**：著者の資格は？出版社の評判は？
- **正確性（Accuracy）**：証拠に裏付けられているか？査読されているか？
- **目的（Purpose）**：なぜ書かれたか？バイアスは明らかか？

判定：非常に信頼できる / 注意して使用 / 避ける
使用方法：組み込みに関する推奨事項`} />

### 議論の分析

<TryIt compact prompt={`このテキストの議論を分析してください：

\${text:分析したいテキストをここに貼り付けてください}

特定：
1. **主張** - 何が論じられているか
2. **支持する証拠** - 何が裏付けているか
3. **前提** - 述べられていない前提
4. **論理構造** - 結論がどのように導かれるか
5. **強み** - 説得力のある点
6. **弱み** - 論理的なギャップや誤謬
7. **代替的解釈**

提供：公平でバランスの取れた評価`} />

## prompts.chatからのプロンプトテンプレート

### リサーチアシスタントとして振る舞う

<TryIt compact prompt={`あなたにはリサーチアシスタントとして振る舞ってほしいです。トピックの探索、情報の検索、情報源の統合、議論の展開を手伝ってください。明確化のための質問をし、調査すべき関連分野を提案し、証拠について批判的に考えるのを助けてください。徹底的でありながら、知識の限界を認めてください。`} />

### データアナリストとして振る舞う

<TryIt compact prompt={`あなたにはデータアナリストとして振る舞ってほしいです。私がデータセットと研究課題について説明しますので、分析アプローチを提案し、結果の解釈を助け、潜在的な問題を特定してください。健全な方法論と発見の明確なコミュニケーションに焦点を当ててください。`} />

### 査読者として振る舞う

<TryIt compact prompt={`あなたには学術的な査読者として振る舞ってほしいです。私が原稿やセクションを共有しますので、方法論、議論、文章、その分野への貢献について建設的なフィードバックを提供してください。厳格でありながら支援的であり、強みと改善点の両方を指摘してください。`} />

## まとめ

<Callout type="tip" title="主要なテクニック">
研究の背景と目標を明確に述べ、使用する分析フレームワークを指定し、限界の認識を求め、証拠に基づいた推論を要求し、学術的な厳密さと誠実さを維持してください。
</Callout>

<Quiz 
  question="AIを研究に使用する際に覚えておくべき最も重要なことは何ですか？"
  options={[
    "AIは一次資料の必要性を置き換えることができる",
    "AIの分析は常に正確で最新である",
    "AIの主張を常に独自に検証し、原典を引用する",
    "AIは実際のデータセットにアクセスして分析できる"
  ]}
  correctIndex={2}
  explanation="AIは統合や構造化を支援できますが、引用を捏造したり、情報が古かったり、実際のデータにアクセスできなかったりすることがあります。常に一次資料に対して主張を検証し、学術的誠実さを維持してください。"
/>

覚えておいてください：AIは研究を支援できますが、批判的思考、倫理的判断、専門知識を置き換えることはできません。常に独自に主張を検証してください。
