AIエージェントによる医学英語論文執筆"vibe writing"（Codex/Claude Code/Antigravity対応）

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AI環境の変化に合わせ、随時更新していきます。加筆に伴い、価格を改定する場合があります。過去のモデル名は、当時の更新記録です。

今回の更新：統計から始められるようになりました

これまでは、解析結果を用意してから論文を書き始める流れでした。今回の更新では、その前段階の研究計画や統計解析も相談できます。計算は手元のパソコンに登録したプログラムで行い、自分で確認・承認した結果やWord表・SVG図を、論文作成へ引き継ぎます。

すでに解析が済んでいる方は、これまでどおり共有してよい結果を用意して執筆へ進めます。これから解析する方の手順は、01.5の統計編にまとめました。

まえがき：本ワークフローが解決する課題と対象読者

ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の登場により、学術論文の執筆効率は大きく向上しました。しかし、実際に原稿を仕上げる過程で、多くの研究者が次のような「手間の壁」に直面しています。

よくある5つの「手間の壁」

1. コピペの往復：Web版ChatGPTとWordの間を何度も行き来し、修正のたびに該当箇所を探してコピペを繰り返す。

2. 文献管理ソフトとの連携：本文に埋め込んだ引用リンクが、文章を推敲・修正する過程で切れてしまう。

3. 文献検索と引用の分断：関連研究を探してから、本文に正式な引用として組み込むまでに、別のツールへ情報を移す手間がある。

4. 投稿誌に合う引用形式探し：指定のCSLファイルが見つからなかったり、細部が異なり、手動で微調整する必要がある。

5. 査読対応・別誌再投稿の手戻り：査読コメントへの対応や、語数・タイトルページ・引用スタイルの再調整に時間がかかる。

そもそも「AIエージェント」とは何か？

通常のチャットで原稿をやり取りする使い方を「画面の向こうにいる相談相手」とすれば、ここで使うAIエージェントは「原稿フォルダを直接扱えるアシスタント」です。

「Introductionのこの段落を直して」と頼むと、該当するファイルを読み、修正を進めてくれます。ここで注目する違いは、チャットで返答を得るだけでなく、作業フォルダのファイルを直接扱えることです。モデルや設定を問わず性能が同じ、という意味ではありません。

本ガイドは、ローカルの原稿フォルダを使う作業を説明します。AI自体がPC内だけで動く、通信しない、という仕組みではありません。AIに読ませる資料は、共有してよいものに限ってください。

ワークフローの全体像（4つのステップ）

1. 材料を渡す：共有してよい集計結果・図表・解析方法の情報、Abstract草案、投稿規定を用意します。解析前の方は、01.5の統計編で承認済み成果物を取り込んでから進みます。

2. 設計図を作る：研究の要点、投稿先の条件、論文構成、根拠文献を整理します。AIが不足情報や引用候補を提示し、研究者が内容を確認します。

3. 本文を育てる：Introduction → Methods → Results → Discussionの順に初稿を作り、研究内容や根拠を確認して、必要な修正を指示します。

4. 校正してWordへ出力する：内容の確認と校正を終えてから、最上位で make qa-full PAPER=my_study を実行します。Wordができた後も、引用や図表、体裁の確認を行います。

査読が返ってきたら、コメントを整理し、対応方針、本文修正、返答文をつなげて進めます。別誌への再投稿では、新しい投稿規定との差を洗い出し、語数・書式・引用スタイルを調整します。

自然言語で意図を伝えて作業を進める感覚を、本記事では「vibe writing」と呼んでいます。ただし、研究判断まで丸投げするものではありません。設計図は判断のよりどころになりますが、作るだけでAIの誤りを防げるわけではありません。

安全に進めるための3つの基本

1. 編集と相談を分ける：相談やレビューだけを頼んだ場合は、ファイルを変更せず提案を返します。「この段落を直して」と編集を頼んだ場合は、その範囲で修正を進めます。まず案だけ見たいときは「まだ変更せず、修正案を見せてください」と伝えます。依頼外の変更や破壊的操作などは別に確認します。

2. Gitでセーブポイントを作る：区切りのよいところで記録しておくと、修正前の状態を確認したり、記録した状態へ戻したりできます。未記録の変更、除外ファイル、機器故障や情報漏えいまで戻せる保証はありません。

3. 実データを分ける：個票はAIで開くMyPaperProjectの外に置きます。AIは原稿だけでなく、設計・文献・設定なども編集します。フォルダを分けるだけでアクセス不能になるわけではなく、統計機能では01.5の共有承認経路を使います。

全編集の前に承認画面が必ず出るわけではありません。実際の動作範囲は、アプリの権限設定にも左右されます。Codexの承認と安全設定

最初に押さえておく基本用語8つ

• Markdown（.md）：シンプルなテキストで書く原稿形式。見出しなどを記号で表します。

• リポジトリ：本文、設計、図表、文献などを管理する作業フォルダ。この配布物では、複数論文を papers/ の下に分けます。

• diff（ディフ）：修正前後の差分表示。どこが変わったかを確認できます。

• Git（ギット）：対象のファイルと変更履歴を記録する、原稿のセーブ機能。

• Pandoc（パンドック）：MarkdownをWordへ変換し、引用文献の整形も行うツール。

• CSL：参考文献の表記ルールを定義したスタイルファイル。

• ターミナル：PCに文字でコマンドを送る画面。コマンドはOSと環境に合うものを使います。

• Skills：AIエージェントに渡す作業手順書。配布物に同梱されています。

プログラミング経験がなくても、日本語で相談しながら進められます。ただし、初回の環境準備でエラーに出会うことはあります。OS、直前の操作、共有してよいエラーコードを伝えて相談してください。患者情報、実パス、未承認の項目名、未承認結果、秘密を含むログや画面画像は送らず、再現が必要なら合成データを使います。

筆者の確認は主にmacOSです。統計機能のWindows実機操作は未検証なので、アプリのWindows対応とは分けて考えてください。まず通常のチャットで論文執筆を試したい方は、次の記事も参考にしてください。

科研費申請のやり方とセットだと少しお得です。

推奨ツールの選び方

ツール選びで迷う必要はありません。答えは次の質問で決まります。

Q. どのAIサービスに課金していますか？

ChatGPT（Plus/Pro）→ Codex を使います
Claude → Claude Code を使います

迷ったら：ChatGPT に課金しているなら「Codexデスクトップアプリ」一択です。本ガイドもこれを主軸に解説します。

以下、それぞれの特徴を補足します。細かい違いにこだわらない方は、ここは読み飛ばして準備編に進んで構いません。

🥇 第1推奨：Codexデスクトップアプリ
UIがWeb版アプリに近い感覚で直感的に操作でき、セットアップも簡単です。Automationによる好みの自動反映機能もデスクトップアプリから利用可能で、本ガイドのワークフローとの相性が最も良いです。個人的な印象としてClaudeより能力が高くWeb版と同様に検索機能が強いのも推奨理由です。

🥈 第2推奨：Claude Code デスクトップアプリ
Claudeを普段から使っている方にはこちらが馴染みやすいです。ただし、検索機能が弱いのとストレスなく使うには100ドル以上の課金が必要です。

本システムの運用のコツ

初稿を作ってから、対話で磨く。この順序で進めると、最初から細かな表現まで指定する負担を減らせます。

• 修正の目的を伝える：「どの段落で、何を読者に伝えたいか」を示します。

• 前提を変えたら周囲も確認する：「○○の前提変更に伴い、影響を受ける記述も修正して」と添えます。

• Discussionが浅いと感じたら観点を指定する：機序、臨床的含意、測定上の限界など、足りない点を伝えます。根拠のない説明を増やす必要はありません。

細かい操作は覚えなくても大丈夫です。分からなくなったら「次はどうすればいいですか。私が操作する場所から教えてください」と聞いてください。

研究内容や解釈について判断が必要な点は、人が確認しながら進めます。

不具合や改善案は、XのDMやnoteのコメントからお知らせください。利用者様の環境（特にWindows）によっては対応が難しい場合もあります。