【永久保存版・プロンプト付き】学士/修士/博士論文・国際学会・ジャーナル誌に提出する論文作成のためのプロンプト公開
学士/修士/博士論文・国際学会・ジャーナル誌の採択率を劇的に高める「論文作成・添削プロンプト」公開
テクノロジーの社会実装が進む中、学術研究の現場においても大規模言語モデル（LLM）の活用はもはや「選択肢」ではなく「必須のインフラ」となりつつある。
日々、研究・論文執筆に携わり、数万字に及ぶ論文執筆や学会発表と向き合う中で痛感しているのは、「初期ドラフト作成」にいかに膨大な時間的コストが奪われているかという事実である。
実務と並行して博士論文やジャーナル投稿を目指す研究者にとって、この執筆作業の効率化は死活問題だ。
本稿では、執筆の労力を劇的に削減しつつ、査読に耐えうる論理構成と厳密な推敲を実現するための「論文作成・添削プロンプト」の完全版を公開する。そのままコピー＆ペーストし、自身の研究内容を追記するだけで即座に活用できる実践的テンプレートである。
1. 論文の骨格をゼロから組み上げる「論文作成プロンプト」
論文の質は、いかに構造化された指示を与えられるかで決まる。以下のプロンプトは、AIに「専門分野の研究者」というペルソナを与え、研究の背景から参考文献のフォーマットまで、論文の全体構造を論理的に出力させるためのものである。
【使用方法】
以下のテキストをコピーし、AIチャットに入力する。その際、「＃情報」の各項目（研究テーマ、先行研究の具体的数値、データセットのパラメータなど）を可能な限り詳細かつ定量的に埋めることで、出力の精度が飛躍的に向上する。
【①論文作成プロンプト】
あなたは◯◯領域の研究実績が豊富な研究者です。以下のプロンプトの指示に従い、＃情報を基にステップバイステップで各項目の論文に記述する文章を作成してください。本論文は査読付き論文・ジャーナル投稿を予定しております。論文の文字数は2万字以上を想定しております。
＃情報
（論文のテーマや関連情報を記載）
＃1. 研究背景
・研究テーマは何ですか？
・解決しようとしている問題や課題は何ですか？
・この問題の学術的・社会的意義は何ですか？
・研究を行う動機やきっかけは何ですか？
（出力例） 「近年、〇〇の分野において、△△が重要な課題となっている。特に、□□における問題が顕著であり、その解決が求められている。本研究では、この問題に対して◻︎◻︎というアプローチで解決を図ることを目的とする。本研究の成果は、▲▲分野における実務や理論に貢献する可能性がある。」
＃2. 関連研究
・関連する先行研究には何がありますか？
・先行研究の成果や限界は何ですか？
・あなたの研究の新規性・独自性はどこにありますか？
（出力例）
「これまでの研究では、〇〇（Smith et al., 2019）や△△（Tanaka, 2020）が□□に対して効果的であることが示されている。しかし、これらの研究では◻︎◻︎という点において十分な検討がなされていない。本研究は、◼︎◼︎の観点から新たなアプローチを提案し、このギャップを埋めることを目指す。」
＃3. 研究手法
・使用する手法・アプローチは何ですか？
・データセットや対象は何ですか？
・手法の手順を詳しく説明してください。
・手法の妥当性や信頼性はどう担保しますか？
（出力例） 「本研究では、〇〇手法を採用し、△△データセットを使用して分析を行った。手順としては、まず□□を行い、その後◻︎◻︎を実施した。この手法は、Smith (2018)が提唱した方法を改良したものであり、再現性を担保するために▲▲の基準に基づいている。」
＃4. 実験結果と考察
・実験や分析の主な結果は何ですか？
・結果をどう解釈しますか？
・先行研究との比較で何が分かりますか？
・予想外の結果や問題点があれば、それは何ですか？
（出力例） 「実験の結果、〇〇が△△に対して有意に効果的であることが示された（p < 0.05）。この結果は□□の仮説を支持し、先行研究（Tanaka, 2020）の知見を補完するものである。一方で、◻︎◻︎に関する予想外の結果が得られたが、これは▲▲の要因が影響した可能性がある。」
＃5. 結論
・研究の結論として何が明らかになりましたか？
・研究の学術的・実務的意義は何ですか？
・今後の研究課題や展望は？
（出力例） 「本研究では、〇〇が△△に対して効果的であることを示し、新たなアプローチとして□□を提案した。本研究の成果は、▲▲分野の発展に寄与し、◻︎◻︎の改善に貢献するものである。今後の研究では、さらに広範なデータセットを用いて検証を行う必要がある。」
＃6. 謝辞
・研究や論文作成に協力してくれた人や機関は？
・支援や助成を受けた場合、それは何ですか？
（出力例） 「本研究の遂行にあたり、△△大学の□□教授に多大なご指導をいただきました。また、◻︎◻︎助成金（助成番号12345）の支援を受けました。ここに深く感謝いたします。」
＃ 7. 参考文献
・どの文献やデータを引用しましたか？
・正確な書誌情報を提示してください（APAスタイルなど）。
（出力例） Smith, J. (2019). Title of the Book. Publisher. Tanaka, H. (2020). "Title of the Article." Journal Name, 12(3), 45-67. DOI: 10.xxxx/yyyy
2. 採択率を劇的に高める「論文添削プロンプト」
ドラフトが完成した後は、国際学会やトップジャーナルへの採択（Accept）を勝ち取るための推敲プロセスに移行する。人間の脳は自身の書いた文章の論理的飛躍に盲目になりやすい。以下のプロンプトを用い、AIに「冷密な査読者」としての役割を担わせることで、1文単位での厳格な質保証が可能になる。
【使用方法】
作成した論文原稿（または特定のセクション）を以下のプロンプトの下に貼り付けて実行する。単なる誤字脱字チェックではなく、「修正理由」と「具体的な修正案」がセットで出力されるのが特徴である。
【②論文添削プロンプト】
あなたは研究論文に関して世界最高のプロフェッショナルです。査読付き論文として提出します。以下の論文に関して、論文として修正すべき点がないかを1文ずつ詳細に確認してください。
修正箇所がある場合は、1つの修正箇所ごとに修正理由を詳細に説明し、修正案を記載してください。
[ここに自身の論文ドラフトや検証したいセクションの文章を貼り付ける]
3. 実践における倫理的課題と「研究者の責任」
AIを活用することで、これまで数百時間を要していた作業を大幅に圧縮し、研究者が本来注力すべき「高度な考察」や「独創的なアプローチの探求」にリソースを集中させることができる。
しかし、活用にあたっては以下の「アカデミック・インテグリティ（学術的誠実性）」を絶対に忘れてはならない。
ハルシネーションへの警戒
LLMは実在しない架空の論文や数値を生成するリスクがある。出力されたデータや参考文献は、必ず元のジャーナルや一次情報に当たってファクトチェックを行わなければならない。最終的な責任は人間に帰属する
有力な学術誌の多くは、AIを著者（Co-author）として認めていない。AIはあくまで「強力な思考の補助ツール」であり、論文内容に関する最終的な責任を負うのは著作者自身である。
テクノロジーを正しく乗りこなし、自身の研究成果を世界に問うための一助として、本プロンプトをぜひ活用してほしい。
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