【論文執筆のためのAI活用術】最新AIで叶える「効率的な略語チェック」 - 簡単フローで「略語のミス」を回避せよ - vol.10

論文執筆の終盤に潜む落とし穴

論文執筆もいよいよ大詰め。「ようやく投稿が見えてきたぞ」と息をついた頃に、研究者を待ち受けているのが「略語チェック作業」です。

論文を書き進める中で、知らず知らずの内に積み重なっている「略語負債」を、数千字におよぶ論文全体から以下の様なチェックを行うのは、かなりの集中力と時間を消費します。

• 分野で一般的な略語を使っているか？

• 初出で定義し、２回目以降は全て略語で統一されているか？

• 略語リストに漏れはないか？

今回は、以下の様に生成AI（以下、AI）を活用して、この神経を削る作業を劇的に効率化します。

• 論文の略語を自動チェック

• 修正案をWordファイルとして出力

• 略語リストの作成

今回ご紹介する手法を取り入れれば、Wordの文字検索で漏れやすい微妙な「表記ゆれ」もカバー可能。略語チェックにかかる労力は半分以下になります。

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この記事のまとめ

この記事を読むと分かること

• 論文における基本的な略語のルール

• ChatGPTを使って略語修正を自動化→最終チェックする具体的手順

• 頻度解析ツールや略語データベースなどの略語チェックに役立つツールの情報

この記事は誰に向けて書かれているか

• 論文執筆の経験が浅い方

• 略語フォーマット作業に苦労した経験がある方

• 生成AIで論文の略語フォーマット調整を効率化したい方

論文執筆のためのAI活用術シリーズ

• vol.1：最新AIで書く「論理的なIntroduction」作成ガイド

• vol.2：最新AIで書く「国際ガイドライン準拠のMethods」そのまま使えるプロンプトで簡単作成!!

• vol.3：最新AIで書く「図で魅せるResults」手書きメモが一瞬で図に!!

• vol.4：最新AIで書く「明快なDiscussion」リミテーションにおけるバイアスの整理方法

• vol.5：最新AIで書く「投稿規定に沿った論文」確認作業をAIで時短!!

• vol.6：最新AIで叶える「スマートな文献検索」最短ステップ

• vol.7：最新AIで書く「Methodsの難所：統計解析パート」攻略方法

• vol.8：最新AIで叶える「効率的なResults執筆術」図表から一瞬で文章生成する方法

• vol.9：最新AIで「Discussionの“Spin”」を回避せよ！ - そのまま使えるプロンプトで“言い過ぎ表現”を徹底対策

• vol.10：最新AIで叶える「効率的な略語チェック」 - 簡単フローで「略語のミス」を回避せよ（本記事）

執筆者の紹介

氏名：わたヤク（SNSアカウント名）
所属：病院勤務
自己紹介：病院に勤務する傍ら、臨床研究支援組織にて研究コンサルタントとして活動する薬学博士。様々な臨床研究のデザインや統計解析に携わる。他、筆頭論文が国際的ながんサポーティブケア学会のガイドラインに引用され、自らもシステマティックレビュー委員としてガイドライン作成に携わるなど、研究活動や社会活動も積極的に行っている。その専門知識を活かし、臨床研究におけるAI活用の情報をSNSやブログで積極的に発信。𝕏アカウントは開設から100日で4,000フォロワーを突破し、ブログではAIを活用したデータ解析に関する記事で主要キーワード検索１位を多数獲得。AIと研究を繋ぐ第一人者として、ｍJOHNSNOWのセミナー講師も務める。
𝕏：https://x.com/ai_biostat
AI医療統計（ブログ）：https://ai-biostat.com/
Note：https://note.com/ai_biostat

編集者

氏名：菊池祐介
所属：mMEDICI株式会社
専門性：作業療法学修士。首都大学東京（現東京都立大学）・東京都立大学大学院を卒業後、病院勤務を経て専門学校・私立大学にて作業療法教育、地域共生社会の醸成に向けたリハビリテーション専門職の支援に関する研究に従事。現在は心身の健康とその人らしさの実現に向け、保険内外でのクライアント支援を展開している。作業療法の社会的意義向上を信念に、mMEDICI株式会社に参画。

監修者

氏名：廣瀬直紀
所属：mMEDICI株式会社
専門性：保健学博士・公衆衛生学修士。東京大学・東京大学大学院を卒業後、外資系製薬企業の日本・グローバルにおいて疫学専門家として薬剤疫学・リアルワールドデータ研究に従事。その後、全ての人がアクセス可能な一流の知のプラットフォームを作り、「知に繁栄を、辺野に豊穣を」実現すべく、mMEDICI株式会社を創業。

「たかが略語」が命取り？ 論文投稿で起きがちなトラブル

正直なところ、「たかが略語の話でしょ？」と感じる方もいるかもしれません。

しかし、略語を整えることは、多くのジャーナルで厳格に定められた投稿規定（Author Guidelines）の一部です。

例えば、PLOS Medicineの規定には以下のようなルールが明記されています。

• テキストの初出時に略語を定義する

• テキストに３回以上出現するものに限る（標準的な略語を除く）

• 全ての略語はアルファベット順に別セクションでリストアップする

• 略語の使用は最小限にとどめる

もし、これらのルールが守られていなかったり、リストに不備があったりすると、どうなるでしょうか？ エディターや査読者は、無意識にこう感じてしまいます。

「この著者適当だな。論文の他の箇所も雑なのではないか？」

略語の不備は、こうした不必要な不信感を招き、最悪の場合はリジェクトの判定にも影響を与えてしまいかねません。

「たかが略語」ではなく、「されど略語」。ここをしっかり整えることで、読み手（査読者）に余計なノイズを与えず、研究内容そのものを正当に評価してもらう土台を作りましょう。

まずはおさらい：略語の基本ルール

学術論文には略語記載のルールが存在します。まずは目指すべき基準（ゴール）を確認しましょう。

ICMJE勧告（国際医学雑誌編集者委員会）では以下のような指針が示されています。

• 標準的（その分野で一般的）な略語だけを使う

• タイトルでは原則、略語を使わない

• 初出箇所で「正式名称 (略語)」の形で定義し、以降は略語で統一する

これらに加え、多くの医学雑誌の投稿規定には以下のような条件が含まれます。

• 本文と抄録（Abstract）では、それぞれ独立して略語を定義する

• 図表（Tables/Figures）では、脚注などで個別に略語を定義する

• 略語の使用は最小限にとどめる

略語にするための「最低登場回数」は？

「本文中に３回以上登場する場合のみ略語とする」という基準を設けているジャーナルが比較的多いです。

統一されたルールはないので、必ず投稿先のルールを確認しましょう。

ChatGPTを使って略語をチェックする方法

ここからが本題。先ほど確認したルールに沿って、論文内の略語修正をAIで自動化します。

準備するものは、論文の原稿（Wordファイルなど）だけ。

AIは、推論能力の高いChatGPT 5.2（Extended）Thinkingモードを使用します。

手順①：ジャーナルの投稿規定（略語ルール）を学習させる

まずはAIにジャーナル固有の略語ルールを与えます。

【 プロンプト例 】

投稿規定を確認して、論文内で使用する略語のルールを抽出してください：
 {{投稿規定ページのURL、もしくは全文コピー}}

例えば、PLOS Medicineの投稿規定を読み込ませると、「非標準の略語は３回以上登場する場合のみ使用」「冒頭にリストを記載」といったルールを抽出してくれます。


【 ChatGPTの回答例 】

念のため、投稿規定ページ内で「abbreviation」と文字検索して該当箇所をダブルチェックしましょう。

手順②：原稿をチェックし、修正版Wordを出力させる

略語のルールをAIに共有したら、実際に原稿を読ませて修正箇所を洗い出します。

ここでのポイントは、チャット上での指摘だけでなく、「Wordファイルを直接修正してもらう」こと。

Wordファイルに直接「コメント」や「修正履歴」を入れてもらうことで、チャットとファイル間を行き来する必要がなく、確認作業がスムーズに進みます。

【 プロンプト例 】

添付論文の略語をチェックして、修正版Wordファイルを出力してください。

## 元ファイルに加える変更
 - 赤字で修正
 - 全ての修正箇所にWordコメントで理由を追加

## チェック項目
- 略語にした方がいいもの
- 初出で未定義のもの
- 表記ゆれ
- 抄録と本文で独立しているか

## 略語にするかどうかの目安
 - その略語は分野外の医師・研究者でも通じるか
 - 本文に3回以上出るか
 - 略さないと文章が読みにくいほど長いか
 - 曖昧さ（別の意味）がないか

このプロンプトにより、AIは以下のポイントを網羅的にチェックして修正してくれます。

1. 略語化すべき箇所の提案

2. 初出未定義の検出

3. 表記ゆれの統一

4. 抄録と本文の独立性確認

【 ChatGPTの回答例（一部抜粋）】

赤枠をクリックすると修正版Wordファイルがダウンロードできます。

出力されたWordファイル（下図）には以下のような変更が加えられています。

• 修正箇所が赤字で記載

• 修正理由がコメントで付記

ポイント

AIを使うことで、文字検索で漏れやすい「表記ゆれ」（例：T-cell と T cell の混在）も文脈から判断して統一案を出してくれます。

手順③：略語一覧を作成する

修正が完了したら、続けて「略語一覧（Abbreviations List）」も自動生成しましょう。

修正後の原稿を再度アップロードし、以下のプロンプトを入力します。

【プロンプト例】

添付論文の内容に基づき、「略語一覧」を作成してください。

【 ChatGPTの回答（一部抜粋）】

あとは、この回答をコピー＆ペーストすればリストの完成です。

注意点

もちろん、AIが作成したリストは完璧とは限りません。最終的な採用・不採用は、必ずご自身の目で判断してください。

略語チェックに役立つその他のツールの使い方

ChatGPTの他にも、略語チェックの効率化に役立つツールがあるのでご紹介します。

１．Online Text Analyzer

単語やフレーズの出現回数を瞬時に集計できるツールです。

• 「このフレーズは５回出ているから略語にすべき」といった判断材料

• 略語の登場回数を確認（少ないものはフルスペルに戻す）

などの確認に役立ちます。

注意点

表記ゆれがあると別単語として集計されるため気をつけましょう。
（例：meta analysis と meta-analysis）

２．Allie

略語とそのフルスペルの対応を検索・抽出できるデータベースです。

PubMed収載の全タイトル・要旨から抽出できる高い網羅性が売りです。また、 月１回の頻度で更新されているため、新しい用語も問題なく拾えます。

「この言葉はどんな略語にすべきだろうか？」と迷った時に活用しましょう。

AI修正後に人間が見直すべき「最終チェック」

AIを活用すれば、面倒な略語フォーマット調整は一瞬で片付きます。

しかし、論文のフォーマット調整のような正確性が求められるタスクにおいて、「AIを通したから大丈夫だろう」という盲信は禁物です。

「AIもミスをする。きっとどこかに間違いが潜んでいる」

この意識で、必ず著者の目による最終チェックを行いましょう。

投稿直前に使える「チェックリスト」を作成しました。ジャーナルの規定と照らし合わせながらご活用ください。

投稿直前！略語チェックリスト

□ 独立性： Abstract／本文／図表で、それぞれ独立して定義されているか？
□ 初出定義： 初出で定義し、２回目以降は略語に統一されているか？
□ 一般性： その略語は、分野内で一般的に用いられているか？
□ 頻度： 登場回数が３回未満の「不要な略語」はないか？
□ 整合性： 略語一覧と本文の使用状況は一致しているか？

ここからは、特に判断に迷いやすい二つのポイントについて、詳しく解説します。

１．その略語は「一般的」か？

論文内で使っている略語が、世界的な基準で見ると「一般的ではない」ケースがあります。

迷ったときは、データベースツール「Allie」を活用し、過去にPubMedに掲載された論文ではどんな略語が使われているか調べましょう。

①チェック方法
Allieの検索窓に正式名称を入力して「検索」をクリック。

②判断基準
検索結果を確認し、略語がヒットしていなければ、その言葉は一般的に略語として使われていない可能性が高いです。

例として、「Dexamethasone」と検索した時の結果が以下になります。フルスペルで検索した場合は、対応する略語でPubMed収載文献における登場頻度が多い順にリストアップされます。

ポイント

Allieのリストに載っていない場合でも、論文で何度も登場するワードであれば著者の判断で略語を定義しても構いません。読者の読みやすさを最優先に考えましょう。

２．略語にするには登場回数が“少な過ぎないか”？

「２回しか出てこないのに略語にされている」といったケースを見つけるにはOnline Text Analyzerが役立ちます。


①チェック方法
本文をコピーしてツールに貼り付け、単語の出現頻度を解析します。手順は以下の３ステップです。

1. 調べたいテキストをコピーペースト

2. 「Submit text」をクリック

3. 解析後に表示される「Get words」をクリック（２語～４語も選択可能）

解析結果は以下のように一覧で表示されます。リストの単語をダブルクリックすれば集計から除外（Move to Stopwords）できます。

②修正アクション
解析結果を見て、登場回数が少ない（例：２回のみ）略語があれば、フルスペルに戻す修正を行います。

まとめ：AIを活用し「略語チェック」を効率化しよう

今回ご紹介した「略語チェック自動化ワークフロー」は、以下の３ステップで完結します。

1. ルールの共有：ジャーナルの投稿規定をAIと共有

2. 自動チェック：修正案をコメント付きWordファイルとして出力

3. リスト作成：論文内の略語リストを自動生成

これらを導入することで、論文執筆のたびに神経を削っていた確認作業が、わずか数分のルーティンに変わります。

ただし、「AIは完璧ではない」ということを忘れないでください。

記事の後半で解説した「人間の目による最終チェック」を経て、はじめてこのワークフローは完成します。「Online Text Analyzer」や「Allie」など、今回ご紹介した便利なツールも味方につけながら、最後は必ず自分の目で確認し、自信を持って投稿できる状態に仕上げましょう。

本記事が、論文投稿のラストスパートを走る皆さんの武器となれば幸いです。

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補足：情報漏洩のリスクを正しく理解する

ChatGPTやGeminiといった生成AIに入力したデータは情報漏洩のリスクが伴います。

例えば、ユーザーが入力したプロンプトやアップロードしたファイルの内容が、AIモデルの学習や品質改善のために利用されることがあります（モデル学習利用のオプトアウト方法は以下で説明）。

また、サービスによっては不正利用の監視などを目的に、人間のレビュワーが入力内容を確認する場合もあります。これにより、入力内容が意図せず第三者の目に触れてしまう可能性もゼロではありません。

機密情報は原則入力しないことを留意するとともに、情報漏洩リスクを抑えるためAIの学習に利用させない設定（オプトアウト）を確認するなど、各サービスの利用規約やプライバシーポリシーを必ず確認しましょう。

ChatGPTでは以下の手順で入力データがモデルの改善・学習に使われないようオプトアウト設定ができます。（詳細はこちら）

1．左下のアイコンから設定画面を開く

2．「データコントロール」タブの「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにする

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論文執筆のためのAI活用術シリーズ

• vol.1：最新AIで書く「論理的なIntroduction」作成ガイド

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