データはもう手元にあるのに、白い画面のまま時間だけが過ぎる。英語そのものより先に、何をどの順番で書くかで止まっていることが多い。少なくとも、わたしはそうでした。
英語の論文を書くための道具を作っています。まだ売り物ではありません。下のほうに、まだできていないことも3つ載せています。
下に、7つのひかるポイント考え方はひとつです。書く前に、順番を決めてしまう。
論文には、実はお決まりの形があります。ふつうは25〜30個の段落でできていて、しかもそれぞれの段落に「ここは何を書く場所か」という役目が決まっている。だから最初から、名前つきの箱を30個ならべておきました。
箱にさわると、その役目が出ます
この4つの並びを IMRaD と呼びます。世界中の論文がこの順で書かれていて、 Tsukuyomi の30個の箱も、この4つに割り振られています。
アプリを開くと、もう30個の箱がならんでいます。箱には「ここには何を書く場所か」という名前が付いています。書き出しの作業が、「どう始めよう」から「この箱を埋めよう」に変わりました。
新規原稿の既定テンプレートが PA-01〜PA-30 の30段落構成になりました。内訳は Introduction 4 / Methods 9 / Results 7 / Discussion 10。各段落は英語の役割名、日本語の役割名、記入ガイドを最初から持っています。
ひとつの箱に「ここで言いたいこと」を日本語で書きます。すると、その箱のぶんだけ英語の下書きが返ってきます。全部いっぺんにではなく、1つずつです。日本語のメモが空っぽの箱には、AIは何も書きません。
日本語メモが未記入だと生成は走らず、400 を返します。メモがあれば、固定された役割名、同じセクションの他段落のトピック文、紐づけた文献の要約をまとめて渡し、トピック文1文とサポート文2〜5文の構造化データが返ります。
お手本にしたい論文を1本わたすと、その論文の答えではなく「どの段落が何をする場所だったか」の一覧だけが返ってきます。料理でいえば、味つけではなく作る順番だけを写しとる感じです。
PDF は最大5本、または400字以上の本文の貼り付けを受け付けます。返すだけで保存はせず、採用するかどうかは人が決めます。元論文の結論や本文はコピーされません。
AIは、ときどき存在しない論文の名前を書いてしまいます。この道具では、AIが「この論文にこう書いてある」と付けられるのは、自分が棚に入れた論文だけ。棚にないものを付けようとしても、途中で消されます。
AIが引用IDを持ち込む3つの経路（生成・添削・提案）すべてで、サーバー側が範囲外のIDを機械的に落とします。閉じているのは引用先の範囲であって、書かれた文の内容が正しいかどうかではありません。そこは人が確かめます。
使えるようになったら、公式LINEで知らせます。公式LINEを開く
箱の名前を自由に手書きすると、自分にしか分からない名前になってしまいます。だから名前は、あらかじめ用意した65個の共通の名前から選ぶようにしました。だから、よその論文から写した型を、そのまま自分の論文に使えます。
臨床研究向け30件と、基礎生命科学向け35件の計65件。後者は Nature / Science / Cell / eLife / EMBO J / PNAS の原著9本・183段落と、オープンアクセス96本の Methods を実測して作りました。手法名・機器名・遺伝子名は役割の名前から外し、別の欄に分けています。
執筆の画面は、いつでも1つの箱ぶんだけを開きます。左に箱の一覧、まん中にその箱、右にAIの添削。役割が上に出たままなので、何を書く場所だったかを忘れません。
トピックセンテンス1文と、それを支えるサポート文に分けて書きます。サポート文にはそれぞれ引用を紐づけられます。右のAIは添削と提案で、勝手に書き換えることはしません。
30という数字の元になった研究が、アプリの中で読めます。しかも「この研究のここが弱い」という都合の悪い話まで、5つならべて書いてあります。信じるかどうかを、自分で決められるようにするためです。
土台にした文献は de Araújo 2014（循環器2誌の原著54本）。注意点として「25-30段落は観測値ではなく原典の提案値」「実際に25-30に収まったのは標本の約3分の1」「30は語数上限からの逆算」などを併記しています。
構造を先に全部決めてしまえば、AIは自由に書くのではなく、枠を埋めるだけになります。だから出てくる文章がぶれません。
できていないことのほうが、まだ多い段階です。それでも続きを見たい方だけ、下から。
まだ製品ではありません。人に触ってもらえる状態になったら、公式LINEでお知らせします。