研究結果の限界を検証する問い出し

論文を貼り付けて「この研究はどう？」と尋ねると、AIは大抵ポジティブな評価を下します。意義を3行ほど述べた後、限界については「一般化には注意が必要である」程度のお決まりの表現でお茶を濁しがちです。論文のクリティカルリーディングに必要なのはそうした総評ではなく、自分が論文を読み直して確かめるべき具体的な「問い」です。そのため、このプロンプトでは判断をAIに委ねず、質問のリストだけを抽出させます。

役割を査読者としつつ「結論よりもプロセスを先に見る人」と補足したのには理由があります。単に「査読者」とだけ指示すると、AIは学術誌の査読レポート形式で長所と短所をバランスよく書こうとしてしまいます。着眼点をプロセスに固定することで、標本や測定手法へと視線を向けさせます。

形式で指定した5つの観点は検証の基準です。基準を与えずに「限界を探して」と頼むと、どの研究にも当てはまるような一般論しか返ってきません。標本・測定・比較・解釈・条件に分けることで、その研究固有の論点が浮かび上がります。【大・中・小】の表示は、10個の質問すべてを精読する時間がないときに、どこから優先して確認すべきかの道標になります。

制約の指示は、2つの失敗を防ぎます。評価語を禁止したのは質問リストが恣意的な判定文に変質するのを防ぐためであり、「資料に記載なしのため要確認」という指定は、資料に書かれていない手法をAIが勝手に捏造（ハルシネーション）して批判するのを防ぎます。最後の文章で5つの観点を網羅できているか自己点検させているのは、インプットが短い場合にAIが最初の2〜3項目だけで出力を終えてしまうのを防ぐためです。2つの資料をそれぞれ """ で区切って要旨と手法を明確に分けておくことで、どちらの根拠から導かれた問いなのかも曖昧になりません。

「サンプルサイズが小さい」「一般化が困難」「今後の追加研究が必要」といった、ほぼすべての論文に当てはまる汎用的なコメントしか返ってきません。この研究の測定尺度が何を代替して測っているのか、事後テストの実施時期が結果にノイズを与えていないかといった、真にクリティカルな論点は抽出されません。その出力をそのまま引用すると、ろくに読まずに批判した薄っぺらな文章になってしまいます。