【論文執筆のためのAI活用術】最新AIで叶える「簡単３ステップのデザインダイアグラム作成」 - そのまま使えるプロンプト付き - vol.14
2026.04.02
論文を読んでいて、「どのような研究デザインなの？」と理解するのに苦労したことはありませんか？
観察研究では、ベースライン評価期間・曝露の定義・追跡の開始と終了といったタイムラインの定義がMethodsに記載されます。
これらは研究デザインを理解するうえで極めて重要な情報ですが、文章だけで正確に伝えるのは書き手にも読み手にも容易ではありません。
そこで登場するのが「デザインダイアグラム」です。
研究デザインの時間設計を１枚の図に可視化するツールで、「どの時点で何を評価したのか」を一目で伝えてくれます。
出典: http://www.repeatinitiative.org/projects.html
デザインダイアグラムがあれば、複雑なタイムラインの定義が一目で把握でき、読み手の理解がスムーズになります。
本記事では、AI（生成AI）にMethodsを読ませてデザインダイアグラムを自動生成する方法を解説します。出力はSVG形式なので、PowerPointに貼り付けて手作業で編集することも可能です。
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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
- この記事は誰に向けて書かれているか
- 論文執筆のためのAI活用術シリーズ
- 執筆者の紹介
- 編集者
- 監修者
- デザインダイアグラムとは
- 研究デザインを「時間軸」で視覚化するツール
- なぜ今、デザインダイアグラムが求められているのか
- デザインダイアグラムの構成要素
- デザインダイアグラムの構成要素（コホート研究の例）
- 基準点（アンカー）
- Time window
- 構成要素を「バイアスの視点」で理解する
- 現状でのデザインダイアグラムにおける課題
- 実践：AIでデザインダイアグラムを自動生成する
- 用意するもの
- 手順１：YAMLプロンプトとMethodsをAIに渡す
- そのまま使えるプロンプト（コピペでOK）
- 生成されたデザインダイアグラム
- このプロンプトのポイント
- 手順２：出力されたSVGを確認・ダウンロードする
- 手順３：PowerPointで最終仕上げ
- まとめ：「文章で書く」から「図で示す」へ
- 医学研究を学ぶならオンラインスクールmJOHNSNOW
- 講座紹介｜新時代の統計解析 AIコーディング講座
- 【YouTubeラジオコンテンツ 耳から学ぶシリーズ】
この記事のまとめ
この記事を読むと分かること
デザインダイアグラムとは何か、なぜMethodsに必要か
デザインダイアグラムの構成要素
AIにMethodsを読ませて、編集可能なSVGのデザインダイアグラムを自動生成する方法
この記事は誰に向けて書かれているか
観察研究（コホート研究、ケースコントロール研究など）のMethodsを書いている
研究デザインの時間設計を図で示したい
デザインダイアグラムの構成要素や描き方がよく分からない
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
vol.11：最新AIで書く「査読者も納得のIntroduction」 - 重要論文の「引用漏れ」を徹底チェック
vol.12：最新AIで書く「説得力のあるIntroduction」- AIを頼りになる“辛口レビュアー”に
vol.13：最新AIで叶える「Methods執筆の最短ルート」-簡単２ステップで、ガイドライン準拠のMethods作成
vol.14：最新AIで叶える「Result」（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。
デザインダイアグラムとは
研究デザインを「時間軸」で視覚化するツール
論文のMethodsセクションには、研究のタイムラインに関する情報が数多く含まれています。
【研究のタイムラインに関する記述の例】
対象期間は2015年１月１日から2020年12月31日とし、初回処方日をコホート組み入れ日とした。組み入れ前365日間に同一薬剤の処方がないことをウォッシュアウト条件とし、組み入れ前180日間のデータからベースライン特性を収集した。追跡は index date の翌日から開始し、アウトカム発生、死亡、転出、または観察期間終了のいずれか最も早い時点で打ち切りとした。
この文章は正しく書かれていますが、ウォッシュアウト期間・ベースライン収集期間・追跡開始日・打ち切り条件など複数の期間設定が入り組んでおり、読者が全体像を瞬時に把握するのは困難です。
デザインダイアグラムは、こうしたタイムラインの定義を１枚の図に視覚化するツールです。
例えば、上記の例をデザインダイアグラムに落とし込むと以下のようになります（後述するプロンプトを使って自動作成しています）。
文章で読むよりも、図を見た方が理解しやすいのは明らかでしょう。
なぜ今、デザインダイアグラムが求められているのか
近年、レセプトデータやDPCデータなどの医療データベースを用いた観察研究が急増しています。こうした研究では、複雑な研究デザインを読み手にわかりやすく伝えるために、デザインダイアグラムを描くことが推奨されています。
では、こうしたデータベース研究に該当しない観察研究では不要なのでしょうか？ 筆者は、基本的に全ての観察研究でデザインダイアグラムを描くべきだと考えています。
理由は大きく三つあります。
① 複雑な研究デザインでも瞬時に理解できる
複雑な研究デザインを文章だけで伝えようとすることが、Methodsの理解を難しくしている主な原因です。デザインダイアグラムなら時間設計が１枚の図にまとまっているため、文章を何度も読み返す負担がなくなります。
② 研究の限界が可視化される
デザインダイアグラムを描くと、テキストでは曖昧になりがちな定義が否応なく明確化されます。「ベースライン情報をどこまで遡って収集するのか」「追跡開始後に対象患者の選定を行っていないか」といった点が図にすることで浮き彫りになります。
さらに、時間ウィンドウを並べることで、曝露評価と追跡開始のギャップや除外基準の確認期間と追跡期間の重複など、研究デザインの潜在的なバイアスリスクにも気付きやすくなります。
つまり、デザインダイアグラムの作成自体が研究デザインのセルフチェックとして機能するのです。（研究デザインとバイアスの関係については 初心者のためのTTE：三つの時間軸とバイアス - ゼロから学ぶ因果推論 vol.3-2 をご参照ください。）
③ チームでの意思統一に役立つ
デザインダイアグラムを作成するベストタイミングは、研究計画を立てた後、データ収集を始める前です。
共同研究では、計画・データ収集・解析をそれぞれ別の担当者が行うことが多く、テキストだけでは解釈のズレが生じやすくなります。デザインダイアグラムがあれば、「この図の通りに進めていますよね」という共通認識を１枚の図で確認でき、取り返しのつかないエラーを未然に防ぐことができます。
デザインダイアグラムの構成要素
デザインダイアグラムには標準化された構成要素があります。これを理解しておくと、「何を図に入れるべきか」 が明確になります。
構成要素と描き方の解説記事として以下が大変わかりやすいです。
上記の記事でも引用されている原著論文も参照ください。
デザインダイアグラムの構成要素（コホート研究の例）
出典: http://www.repeatinitiative.org/projects.html
基準点（アンカー）
デザインダイアグラムの「軸」となる時点で、図では垂直の線として描画します。コホート研究では、対象者が研究に入った日（コホート組み入れ日）とするのが一般的です。
要素 | 意味 |
|---|---|
コホート組み入れ日 | 対象者が研究に入った日。デザインダイアグラムの中心となる基準点で、最初に決めるべき要素 |
Time window
コホート組み入れ日を基準に、「いつからいつまでの期間で、何を評価するか」を示す区間です。図ではボックスとして描画します。
ウィンドウ | 何をする期間か | 記法の例 |
|---|---|---|
ベースライン評価期間 | 組み入れ時点での患者特性を測定する期間 | Days [−14, 0] |
除外基準の確認期間 | 除外すべき患者かどうか評価する期間 | Days [−365, −1] |
共変量の収集期間 | 年齢・併存疾患・検査値などの背景情報を集める期間 | Days [−90, −1] |
曝露の評価期間 | 薬剤処方や治療の有無を確認する期間 | Days [0, 0] |
追跡期間 | アウトカムの発生を観察する期間 | Days [1, +∞] |
ウォッシュアウト期間 | 「初めての曝露」であることを確認するための遡及期間 | Days [−183, −1] |
ウォッシュアウト期間とは、「一定期間さかのぼって、同一の診断・処方がないことを確認する遡及期間」です。これにより「初めての曝露」であることを定義します。
構成要素を「バイアスの視点」で理解する
各ウィンドウは単なる時間区間ではなく、バイアスと密接に関連しています。
適格・除外基準の確認期間が追跡開始後にかかる → 選択バイアスの可能性
追跡開始と曝露の評価期間の間にギャップがある → 不死時間バイアス（Immortal time bias）の可能性
（詳細は 初心者のためのTTE：三つの時間軸とバイアス - ゼロから学ぶ因果推論 vol.3-2 をご参照ください。）
デザインダイアグラムを描くと、こうした時間的な「ズレ」が一目で分かります。つまり、単なる説明図ではなく、バイアスの確認ツールでもあるのです。
現状でのデザインダイアグラムにおける課題
このように、デザインダイアグラムは有用なツールではあるものの、PowerPointでイチから作成するのは想像以上に手間がかかります。時間軸の目盛り合わせ、ボックスの正確な配置、アンカーラインとの隙間調整、脚注やラベルのレイアウトなど、細かい作業が続きます。これらの課題を、生成AIを活用してスムーズに解決していきましょう。
実践：AIでデザインダイアグラムを自動生成する
今回紹介するプロンプトは、論文を「読む」場面と「書く」場面の両方で活用できます。
論文を「読む」とき：
Methodsセクションをプロンプトに渡すだけで研究デザインが図になります。複雑な研究デザインの時間設計を短時間で理解したいときに有効です。
論文を「書く」とき：
自分のMethodsからSVGの叩き台を自動生成し、ゼロからの配置作業を省略できます。あとはPowerPointで微調整するだけです。
用意するもの
必要なのは、論文のMethodsの記載だけです。後述のプロンプトを実行すれば、あとはAIがMethodsを読み込み、デザインダイアグラムを自動生成してくれます。
手順１：YAMLプロンプトとMethodsをAIに渡す
以下のYAMLプロンプトをAIにコピペし、論文原稿をそのままアップロードするか、Methodsセクションのテキストをコピー&ペーストしてください。論文をアップロードした場合でも、プロンプトの指示によりAIはMethodsセクションのみを読み取ります。
推奨モデル（2026年3月時点）：
デザインダイアグラムの自動生成には、Methodsから時間関係を正確に抽出する読解力とSVGコードを構造的に生成する能力の両方が求められます。特にSVGの表現力に優れるClaude Opusモデルがおすすめです。
推奨AI：
Claudeの最新モデル（本記事執筆時点では Claude Opus 4.6 を使用）
ClaudeはAnthropic社が開発する生成AIです。長文の読解力とコード生成能力に優れており、Methodsから時間関係を抽出してSVGを構造的に生成するタスクに適しています。
Claudeの主な個人向けプラン（2026年3月時点）：
プラン | 料金 | 利用可能なモデル |
|---|---|---|
Free | 無料 | Sonnet 4.6, Haiku 4.5 |
Pro | $20/月 | Opus 4.6, Sonnet 4.6, Haiku 4.5 |
Max | $100〜200/月 | Opus 4.6, Sonnet 4.6, Haiku 4.5（大幅に高い利用上限） |
本記事で推奨するOpus 4.6モデルはProプラン以上で利用可能です。無料プランでも使用できるSonnet 4.6でもデザインダイアグラムの生成は可能ですが、品質を重視する場合はOpusモデルの使用をお勧めします。
そのまま使えるプロンプト（コピペでOK）
※かなり長いプロンプトとなっていますので、解説の続きを読みたい方は読み飛ばしてOKです。
diagram_request:
reference_framework:
principles:
- "First-order anchors are rendered as columns on the patient-event timeline; second-order anchors (time windows) are rendered as boxes."
- "Use bracketed interval notation anchored to the primary first-order anchor (e.g., Day 0)."
- "Place windows in different rows to make overlap visible; list cohort construction steps top-to-bottom."
- "Optionally include attrition counts within exclusion rows."
goal:
type:
- timeline_diagram
- infographic_style_schematic
- stacked_blocks
- optional: swimlane_diagram
purpose: "Generate a longitudinal study design timeline using ONLY the Methods section"
required_elements:
- baseline_window # Baseline must be present (see content_generation.baseline_requirement)
input:
source: manuscript
accepted_formats: [pdf, text, docx]
user_provides_one_of: [manuscript_pdf, manuscript_text, manuscript_docx]
parsing_policy:
priority_order: [text, docx, pdf]
pdf_handling:
if_selectable_text_exists: "Extract from the PDF text layer (no OCR)."
if_text_not_selectable: "Request a text or docx version (avoid OCR reliance)."
docx_handling:
prefer: [heading_styles, section_titles]
text_handling:
assume: [plain_text_with_headings_possible]
section_scope:
include_only: ["Methods", "Materials and Methods", "Patients and Methods", "Study Design"]
exclude: ["Abstract", "Introduction", "Results", "Discussion", "Conclusion", "Supplement", "Appendix"]
section_detection:
strategy:
- "Locate Methods-like section via heading styles or heading strings."
- "Define Methods span as Methods heading start through the next major heading."
robustness:
- "Allow heading variants (METHODS, Methods:, Materials & Methods)."
- "If multiple Methods-like headings exist, prefer the main Methods body; exclude appendices unless explicitly labeled as Methods."
instruction: >
Read ONLY the Methods-like sections defined above. Do NOT use any information
from other sections when extracting diagram elements.
terminology:
temporal_anchors:
base_anchors:
- data_extraction_date
- source_data_range
- study_period
first_order_anchors:
- cohort_entry_date
- optional: outcome_event_date
second_order_anchors:
- baseline_window
- washout_window_for_exposure
- washout_window_for_outcome
- exclusion_assessment_window
- covariate_assessment_window
- exposure_assessment_window
- follow_up_window
design_types_supported:
- cohort
- nested_case_control
- case_crossover
- self_controlled_risk_interval
- optional: other
content_generation:
mode: auto_infer_from_input
extraction_constraints:
methods_only: true
prefer_standard_terms: true
prefer_patient_event_time: true
baseline_requirement:
required: true
inference_policy:
- "If Methods explicitly defines baseline assessment/measurement, use that as baseline_window."
- "If Methods only defines covariate assessment but not baseline, treat covariate_assessment_window as baseline_window and label it 'Baseline (Covariates)'."
- "If neither is explicit, create a minimal baseline_window immediately pre-anchor with label 'Baseline' and flag as assumed."
default_interval_if_missing: "Days [–1, 0]" # minimal baseline touching the anchor from the left
extraction_targets:
anchors:
- cohort_entry_date
- optional: outcome_event_date
windows:
- baseline_window
- washout_windows
- exclusion_windows
- covariate_windows
- exposure_windows
- follow_up_windows
rules_and_algorithms:
- induction_periods
- grace_periods
- stockpiling_or_exposure_extension
- censoring_rules
footnotes_and_definitions:
- abbreviations
- operational_definitions
- enrollment_coverage_rules
- censoring_priority_order
normalization:
time_units_supported: [days, weeks, months, years]
convert_to_internal_unit: days
infinity_representation:
negative_infinity: "-∞"
positive_infinity: "+∞"
anchor_reference:
default_primary_anchor: cohort_entry_date
interval_notation:
use_mathematical_notation: true
closed_interval: "[]"
open_interval: "()"
semantics:
- "Bracket/parenthesis choice reflects inclusion/exclusion of endpoints in the definition."
display_format:
prefix_by_unit: "Days"
example: "Days [–183, –1]"
inference_rules:
anchor_inference:
cohort_entry_date:
patterns: ["index date", "cohort entry date", "study entry", "Day 0", "initiation of", "first prescription"]
outcome_event_date:
patterns: ["event date", "outcome event date", "ED"]
window_inference:
map_keywords_to_window_type:
baseline: baseline_window
covariate: covariate_assessment_window
washout: washout_window_for_exposure
incident_outcome: washout_window_for_outcome
exclusion: exclusion_assessment_window
exposure_assessed: exposure_assessment_window
follow_up: follow_up_window
fallback_rules:
if_time_ranges_missing: "If numeric ranges are missing, use relative labels only without numeric ranges."
if_too_many_windows:
strategy: "Merge semantically similar windows; keep 3–8 blocks per side; move overflow to footer notes."
if_anchor_ambiguous:
strategy: "Propose 1–2 candidate anchors and flag ambiguity in verification output."
visual_grammar:
anchors_rendering:
first_order_anchor_style: "vertical_column"
labels:
primary_anchor_label: "Index date (Day 0)"
secondary_anchor_label: "ED (Event date)"
show_base_anchors: false
windows_rendering:
second_order_window_style: "box"
rows_policy:
- "Assign windows to distinct rows when they overlap in time."
- "Allow row reuse only when time intervals do not overlap."
sequencing_policy:
- "Order rows top-to-bottom to reflect cohort construction and assessment sequence."
attrition_rendering:
enabled: optional
placement: "inside_exclusion_boxes_or_right_margin"
format: "n_excluded=… (reason)"
style:
look_and_feel: [flat_vector, minimal, clean, lots_of_whitespace]
shapes:
primary_block_shape: rectangle
corner_radius: 0
border: optional
shadow: optional_subtle_or_none
typography:
font_family: sans_serif
hierarchy: { header: bold, subtext: smaller }
color_palette:
strategy:
- monochrome_shades_for_primary_blocks
- one_accent_color_for_highlight_block
patterns:
usage_policy: optional
options: [diagonal_hatch, dotted, outline_only, solid_fill]
guidance: "Use patterns only when they improve meaning; otherwise prefer solid fills."
output_preferences:
required_format: svg
preferred_formats: [svg]
svg_requirements:
editable: true
text_as_text: true # do not outline fonts
group_by_row: true # group elements by diagram row/layer
use_viewbox: true
avoid_filters_if_possible: true
note: "If text fidelity is a concern, output placeholder labels plus a separate label mapping."
layout:
canvas:
background: white
orientation: landscape
margin: generous
axis:
type: horizontal_time_axis
direction: right_arrow
label: "Time"
position: bottom
tick_policy:
auto: true
if_units_known: "Use ticks consistent with extracted units (e.g., 0, 1y, 2y)."
reference_marker:
type: vertical_line
label: "Auto-inferred primary anchor from Methods"
emphasis: high
acts_as_boundary: true
constraints:
windows_must_touch_anchor: true
touch_rule:
pre_anchor_windows:
edge_that_must_touch: right_edge
gap_allowed_px: 0
post_anchor_windows:
edge_that_must_touch: left_edge
gap_allowed_px: 0
spanning_windows:
must_intersect_anchor: true
regions:
left_of_reference:
arrangement: stacked_vertical
blocks:
count_range: "3-8"
alignment: "right_edge_flush_to_anchor"
text:
mode: [auto_from_methods, optional: placeholder_only]
lines_per_block: 1-2
right_of_reference:
arrangement: [single_block, optional: multiple_blocks_if_needed]
blocks:
alignment: "left_edge_flush_to_anchor"
label: auto_from_methods
footer:
include: true
contents:
- auto_inferred_footnotes_area
- auto_inferred_legend_or_abbreviations_area
text_size: small
quality_controls:
semantic_checks:
- "Baseline must be present and must be pre-anchor unless Methods explicitly states otherwise."
- "Covariate assessment should precede exposure assessment when both exist."
- "Exposure assessment should precede follow-up when both exist."
- "Follow-up start must be on/after primary anchor unless Methods explicitly specifies otherwise."
alignment_rules: [consistent_padding, consistent_spacing, crisp_alignment_grid]
readability: [ensure_contrast, avoid_overcrowding]
verification:
required_outputs:
- "Mapping table: Methods sentence/phrase -> anchor/window element"
- "Baseline rationale: explicit vs inferred vs assumed (with cited Methods snippet)"
- "List of assumptions and ambiguities + 1–2 alternatives"
- "Normalized intervals (converted to days) with original text snippet"
output_contract:
artifacts:
- diagram_svg
execution_instructions:
- "Extract ONLY Methods-like sections per input.section_scope; ignore all other sections."
- "Infer first-order anchor(s): default to cohort entry date (Day 0); add outcome event date (ED) when design requires it."
- "Ensure baseline_window exists per content_generation.baseline_requirement; keep it pre-anchor by default."
- "Extract and normalize second-order windows using standardized terminology and interval notation."
- "Render first-order anchors as vertical columns; render windows as boxes; place overlapping windows on separate rows."
- "Enforce visual constraint: every window’s relevant edge is flush to the anchor line (gap=0)."
- "Use square-corner rectangles (corner_radius=0)."
- "Output as editable SVG meeting style.output_preferences.svg_requirements."
- "Populate footer with Methods-derived footnotes/definitions only."
- "Return output_contract artifacts (SVG only)."
生成されたデザインダイアグラム
このプロンプトを実行することで、例えば以下のようなデザインダイアグラムが生成されます。
出典：
Deng Y, Liu Y, Hao H, Xu K, Zhu Q, Li H, et al. The role of comorbidities in the associations between air pollution and Alzheimer’s disease: A national cohort study in the American Medicare population. PLoS Med. 2026;23(2):e1004912.
出典：
Sawaid IO, Din Z, Golan E, Ruppin E, Golan-Cohen A, Green I, et al. Association between proton pump inhibitor use and upper gastrointestinal cancer: A matched case-control study accounting for reverse causation and confounding by indication. PLoS Med. 2026;23(1):e1004842.
このプロンプトのポイント
AIの処理負担を減らすため、プロンプトは英語で記載しています。全体の流れは「論文のMethodsだけを読む → アンカーとウィンドウを抽出 → 規則に従ってSVG図を描く」です。このYAMLプロンプトには、三つの設計思想が組み込まれています。
① Methodsセクションのみを参照する制約：
読み取り範囲をMethods系セクションに限定し、Abstract・Results・Discussionの情報が混入するのを防ぎます。
② SVG形式での出力：
出力した図をPowerPointやdraw.ioで自由に編集可能にしています。
③ 検証出力の要求：
図と一緒に「Methodsの記述 → 図の要素」の対応表を出力させます。AIがどの記述をどう解釈したかを確認でき、誤解釈の早期発見につながります。
手順２：出力されたSVGを確認・ダウンロードする
プロンプトとMethodsを送信すると、デザインダイアグラムが自動生成されます。
実体はSVGコードです。三点リーダー（…）から「Download file」をクリックしてSVGファイルをダウンロードしましょう。
手順３：PowerPointで最終仕上げ
PowerPointの「挿入」>「画像」からSVGファイルを読み込む
挿入した図を選択し、 「グラフィック形式」タブ →「図形に変換」 を選ぶ
すべての要素（テキスト・図形・線）がPowerPointオブジェクトに変換され、 色・フォント・サイズを自由に編集 できるようになる
注意：AIが出力するデザインダイアグラムは「下書き」です。 時間ウィンドウの区間、ウィンドウ同士の位置関係、ラベルの表現など、AIが正しく解釈できていない箇所が含まれる可能性があります。 必ずご自身の手で内容を確認し、修正・仕上げを行ってください。
まとめ：「文章で書く」から「図で示す」へ
Methodsのタイムウィンドウをテキストだけで伝えるのは、書き手にとっても読み手にとっても負担が大きい作業です。デザインダイアグラムを掲載すれば、以下のようなメリットが得られます。
読み手が研究デザインを正確に理解 できる
研究デザインの弱点をセルフチェックできる
チームでの意思統一に役立つ
しかし、こうしたメリットがありながらも、手作業での作図には手間がかかるのが悩みどころでした。AIにMethodsを読ませるだけでSVGのデザインダイアグラムを生成できる今、このハードルは劇的に下がっています。ワークフローはシンプルです。
Methodsを書く
AIでデザインダイアグラムを生成する
PowerPointで微調整して完成させる
この３ステップをMethodsの執筆ワークフローに組み込めば、研究デザインの「見える化」が当たり前になります。 まずは手元の原稿で、紹介したプロンプトを試してみてください。
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そんな方には弊社が運営するオンラインスクールmJOHNSNOWがお勧めです。
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