【初学者にも書ける医学英語論文】短時間で“使える論文”を探す文献検索の手順：PubMed×AI活用で効率化 - vol.9
2025.09.02
論文探しが苦手でも、大丈夫。本記事を読み終える頃には、あなたの検索スキルは確実に高まり、これまでの不安は自信へと変わっているはずです。
本稿を執筆するのは、救急救命士で博士（救急救命学）、中央大学理工学部助教として活躍する疫学研究の専門家です。
豊富な臨床経験と研究活動の双方に裏打ちされた視点から、医療・生命科学分野の初学者が「必要な論文を取りこぼさずに探し出し」「短時間で効率よく読み解く」ための実践的な方法をお伝えします。
AIツールや検索エンジンを駆使すれば、まるで宝探しの地図を手にしているかのように、関連論文を網羅的に拾い上げることができます。さらに、読むべき箇所だけを的確に押さえ、要約も自動化。研究や臨床のスピードは格段に上がるでしょう。
これから解説するのは、論文検索を単なる作業から“研究を進める力”へと変える実践的なアプローチです。検索の効率化だけでなく、論文を読む視点そのものが洗練され、学びの速度が確実に変わっていくはずです。
この記事のまとめ
この記事を読むと分かること
医療系検索エンジンの基礎と、目的別の“必勝”使い分け術
Connected PapersやAI系（Consensus・Elicit）で関連研究を一網打尽にする方法
AIを“賢い助手”として活用し、論文の取捨選択と要点把握を最速でこなす技術
この記事は誰に向けて書いているか
論文検索が“自己流”で心配…最短ルートをサクッと知りたい方
PubMed・医中誌Web・Google Scholar・AIツールの役割を“一枚地図”で整理したい方
必要論文を取りこぼさず、読む時間も労力も爆速化したい研究者・臨床家
英語論文執筆シリーズ
vol.1：東大大学院生を指導してきた医師が語る - 英語論文執筆の心理的ハードルを下げよう
vol.2：東大大学院生を指導してきた医師が語る - たった三つを意識すれば論文構成は完成する
vol.3：東大大学院生を指導してきた医師が語る - 学会発表を論文化する最短ルート
vol.4：東大大学院生を指導してきた医師が語る - 投稿から査読対応までの基本プロセス
vol.5：
（前編）東大大学院生を指導してきた医師が語る - AI時代に求められる論文リテラシーとは？
（後編）東大大学院生を指導してきた医師が語る - AI時代に求められる論文リテラシーとは？vol.6：
（前編）東大大学院生を指導してきた医師が語る - 論文の量産を可能にする習慣×統計手法
（後編）東大大学院生を指導してきた医師が語る - 論文の量産を可能にする習慣×統計手法vol.7：生成AIで進める英語論文執筆の全体戦略 - プロンプト付きで即実践！
vol.8：研究テーマの見つけ方と投稿先選び - 日常から着想を得て論文に育てるステップ
vol.9：短時間で“使える論文”を探す文献検索の手順 - PubMed×AI活用で効率化（本記事）
vol.10：型で攻略するIMRADの書き方 - 読者に伝わるIntroductionを書くコツ
vol.11：型で攻略するIMRADの書き方 - 再現性の高いMethodsを書くコツ
vol.12：型で攻略するIMRADの書き方 - 過不足のないResultsを書くコツ
vol.13：型で攻略するIMRADの書き方 - 一貫性のあるDiscussionを書くコツ
vol.14：IMRADを要約する論文の顔 - 印象に残るTitleとAbstractを書くコツ
執筆者の紹介
氏名：中川洸志
所属：中央大学 理工学部 人間総合理工学科
自己紹介：救急救命士で博士（救急救命学）。国士舘大学および大学院を修了後、中央大学理工学部人間総合理工学科の助教として着任し、救急医療に関する疫学研究を専門に行っている。現場で行われる処置の効果分析や医療政策の評価を通じ、救急医療の質と安全性の向上を目指している。研究活動と並行して、日本赤十字社医療センターや東京慈恵会医科大学附属病院において臨床業務にも従事し、日々の診療経験を研究に還元している。また、一般市民への心肺蘇生や応急手当の教育にも力を注ぎ、誰もが命を守る行動を取れる社会の実現に向けて取り組んでいる。
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、外資系製薬企業の疫学専門家として薬剤疫学・リアルワールドデータ研究を専門とする。日本・グローバルの双方で活動したのちに、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。
なぜ文献検索が重要なのか？
研究や臨床における文献検索は、いわば「知の地図づくり」です。
どこに宝（有益な知見）が眠っているのかを示す地図があれば、無駄な寄り道や行き止まりを避け、最短ルートで目的にたどり着くことができます。
研究において新しいテーマを思いついた時、文献検索は「すでに明らかになっていること」と「まだ誰も手をつけていないこと」を整理する役割を果たします。
これにより研究の進むべき道筋が明瞭となり、既存研究との重複や、医療分野においては特に避けるべき倫理的なリスクを回避することが可能になります。
では、臨床における文献検索とはどのようなものでしょうか。
診療現場で「この治療、本当に有効？」と迷った瞬間、信頼できるエビデンスをすぐに引き出せる力は、患者さんの安心にも直結します。
つまり、文献検索は臨床判断のセーフティーネット。知識の鮮度と質を保つための必須スキルです。
文献検索は単なる作業ではなく、研究のスタートラインであり臨床の羅針盤となります。
最新の知識をスマートに集められる人は、研究でも臨床でも常に一歩先を走り続けられます。
主要な文献検索ツールの比較
さて、文献検索の重要性が分かったら、次は「どのツールで探すか」についてです。
例えるなら、同じ宝探しでも、手にする地図が紙なのかGPSなのかで効率は異なります。文献探索も同じで、使うツール次第で「かかる時間」と「見つかる論文の質」が大きく変わります。
それぞれのツールには得意分野や個性があり、目的に応じて“使い分ける”ことが効率化のカギです。
「ツールの特徴」と「どんな時に使うと良いか」をセットで押さえておくと、検索のスピードも精度も飛躍的に向上します。
【各ツールへのリンク】
（続きはページの後半へ）
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文献検索の実践テクニック
１．検索テーマの言語化（PICOTS）
文献検索の旅は、検索エンジンにいきなりキーワードを打ち込むところから始まるわけではありません。
まずは、「何を探すのか」を明確に言葉にすることが大前提です。ここが曖昧なままだと、検索結果は海のように広がり、延々と関係ない論文を読み続けることになってしまいます。
そして、本当に必要な研究は、砂の中のダイヤのように見逃してしまうかもしれません。
その迷子を防ぐためのコンパスが PICOTS です（Samson et al., 2012）。これは、検索テーマを六つの要素に分解して整理するフレームワークであり、漏れや重複なく条件を設定できるため、検索効率が大きく向上します。
PICOTSとは？
- P（Patient / Population）: 誰が対象？
- I（Intervention）: どんな介入をした？
- C（Comparison）: 比較対象は？
- O（Outcome）: 何を評価する？
- T（Time）: 観察期間は？
- S（Study design）: 研究デザインは？
例えば、病院外心停止でのアドレナリン投与の効果を調べたい場合、PICOTSで整理すると下記のようになります：
P：成人の病院外心停止患者
I：心肺蘇生中のアドレナリン投与
C：プラセボまたは非投与
O：１か月生存率
T：発症から１か月
S：RCTおよび観察研究
この６要素をもとに、一文にまとめます。
「成人の病院外心停止患者に対して、心肺蘇生中のアドレナリン投与は、プラセボまたは非投与と比べて、１か月生存率を改善するか。対象は2010年以降のRCTおよび観察研究。」
このようにテーマを“言語化”しておくと、検索の軸がブレにくくなり、後に論文を比較する時の基準にもなります。
２．検索式の作成
PICOTSでテーマを固めたら、いよいよ検索式づくりです。 ここは「情報の宝箱を開けるカギづくり」の工程です。カギが雑では宝箱は開きません。逆に、カギの形がぴたりとはまれば、欲しい情報が次々と出てきます。
だからこそ、少しのルールを押さえるだけで、検索効率は何倍にも高まるのです。
そこで頼りになるのが MeSH（Medical Subject Headings）。
これはPubMed専用の“公式医学辞書”で、意味が同じでも表現がバラバラな単語をひとまとめにしてくれます。
例えば日常的には “cardiac arrest” と呼ぶ病態も、論文によっては “heart arrest” や “sudden cardiac arrest” と表記されることがあります。MeSHを使えば、こうした表記揺れも自動でカバー可能です。
さらに、ここに現代の秘密兵器・生成AI（ChatGPTやGemini）を組み合わせれば鬼に金棒。 テーマ文を入力するだけで、わずか数秒で検索式の“たたき台”が生成されます。 あとはMeSH用語を補って調整するだけで、初心者でも数分で高精度の検索式を完成させることができます。
例えば、次のように指示します。
『成人の病院外心停止患者に対して、心肺蘇生中のアドレナリン投与は、プラセボまたは非投与と比べ、１か月生存率を改善するか。対象は2010年以降のRCTおよび観察研究。』
PubMedで使える検索式をMeSHとテキスト語を組み合わせて作成してください。
すると、提示される検索式例は次のようになります。
(
("Cardiac Arrest"[Mesh] OR "Heart Arrest"[Mesh] OR cardiac arrest[tiab] OR "out-of-hospital cardiac arrest"[tiab] OR OHCA[tiab] OR prehospital[tiab])
AND
("Epinephrine"[Mesh] OR epinephrine[tiab] OR adrenaline[tiab])
AND
("Cardiopulmonary Resuscitation"[Mesh] OR cardiopulmonary resuscitation[tiab] OR CPR[tiab] OR resuscitation[tiab])
AND
("Survival Rate"[Mesh] OR survival[tiab] OR mortality[tiab] OR "30-day"[tiab] OR "30 day"[tiab] OR "one-month"[tiab] OR "1-month"[tiab] OR "thirty-day"[tiab])
)
AND
(
"Randomized Controlled Trial"[Publication Type]
OR "Observational Study"[Publication Type]
OR "Cohort Studies"[Mesh]
OR "Case-Control Studies"[Mesh]
)
AND "Humans"[Mesh]
AND ("Adult"[Mesh] OR adult[tiab])
AND ("2010/01/01"[PDAT] : "3000"[PDAT])ここでのポイントは、MeSHで広く拾い、[tiab]で自由語を補うことです。[tiab]はタイトルと抄録を検索する指定、[PDAT]は発表年を絞る指定です。
そして、AIが生成するのはあくまで“半製品”であり、最終的には人が微調整を行う必要があります。
よく使われる略語の追加（例：OHCA）
研究デザインの絞り込み
不要な単語や領域の除外（NOT句）
なお、医中誌Webを使う場合は、MeSHではなく医中誌のシソーラスに置き換える必要があります。
３．検索を実行！
検索式が完成したら、いよいよ本番です。ここからは、まるで宝の地図を手に入れた探検家のように検索を進めましょう。
今回はPubMedを例に説明しますが、Google Scholarや医中誌Webでも流れはほとんど同じです。
まずは、作成した検索式をそのまま検索ボックスに貼り付けて、実行します。
すると、目の前にずらりと並ぶ——論文という名の宝の山。この中には、テーマに適合した“金塊”もあれば、「あれ…少し違う？」という石ころも含まれています。
しかし心配はいりません。最初から完璧を目指す必要はないのです。検索結果を眺めながら、年数・言語・研究デザイン（RCTやレビューなど）を少しずつ調整していけば、必要な論文だけが残っていきます。
検索後にチェックすべき三つのポイント
❶ 上位に出てくる論文はテーマに合っているか？
❷ 著者や掲載誌は信頼できるか？
❸ 重要な論文を見落としていないか？
もし「何か違うな…」と思ったら、キーワードや条件を少し変更して再検索しましょう。検索はトライ＆エラーが基本であり、失敗も立派なヒントになるのです。
このように効率良く論文の“材料”を集められたら、次は関連論文を徹底的に網羅していきます。
ここで頼りになるのが、Connected Papers、Consensus、Elicitなどのツール。これらは宝のありかを線でつなぐ“地図職人”のような存在です。
見落としを限りなくゼロにしてくれる、まさに強力な支援ツールと言えます。
次の章では、その力を使って検索結果をさらに広げていきます。
４．関連論文の網羅
せっかく集めた論文リスト。ですが、まだ重要な要素が隠れているかもしれません。
そんな時に頼りになるのが、「関連論文を網羅的に収集する」ためのツールです。
今回は Connected Papers、Consensus、そして Elicit の三つをご紹介します。
4.1 Connected Papersで研究ネットワークを可視化する
文献探索が単調で退屈に感じてきたときに活躍するのが Connected Papersです。このサービス論文同士の繋がりを星座のように可視化してくれます。
例えば、アドレナリンの研究で有名な PARAMEDIC2 試験（Perkins et al., 2018）を起点に検索すると、関連する論文が点と線で結ばれて表示されます。
引用関係がなくても、テーマが近い論文も浮かび上がるのが特徴です。キーワード検索だけでは出会えなかった関連論文が視界に飛び込んできます。
これにより、文献探索は単なる作業から、視覚的で発見的なプロセスへと変わります。
4.2 ConsensusやElicitで質問から探す
「論文検索＝キーワード入力」と思い込んでいませんか？実は、質問そのものを入力するだけで論文を探せるAIツールがあるのです。
❶ Consensusでの例
例えば、英語で
Does adrenaline improve 1-month survival after OHCA?
と入力すると、Consensusは関連論文をリスト化し、Yes/Noの傾向を一目で表示します。
「全体として肯定的か、否定的か」を素早く把握でき、検索式を組む前の“方向性チェック”にも活用できます。
❷ Elicitでの例
Elicitは、質問から論文を探すだけでなく、アウトカムや研究デザインを自動で表にまとめる機能が優れています。「RCTのみ」「観察研究のみ」などのフィルタもワンクリックで設定可能です。
さらに、サンプルサイズや対象患者の情報まで一覧化されるので、レビュー論文作成の下準備が大幅に効率化されます。
Consensusで“方向性”をつかみ、Elicitで“骨組み”を整える。質問一つでエビデンスの地図が出来上がる――この二刀流なら、短時間でも論文探索の抜けや漏れを防ぎ、理解を最大限に深めることができます。
５．論文の効率的な読み方
せっかく集めた論文、フォルダの奥で眠らせていませんか？本当の勝負はここからです。
「どう整理し、どう読むか」を押さえるだけで、読むスピードも理解度も大きく向上します。
5.1 文献管理ソフトで“宝箱”を作る
まずは見つけた論文を、一つの文献データベースにまとめましょう。
おすすめは Paperpile。Google Driveと連携でき、タグやラベルで整理が簡単です。
さらに、PDFにハイライトやメモを入れておけば、その部分だけを自動抽出してくれるため、あとで要約や引用を作る際に驚くほどの時短が可能となります。
詳しい使い方は廣瀬さんの記事も参考になります。
5.2 KeshavのThree-Pass法（やさしい版）
論文は最初から徹底的に読む必要はありません。
３回に分けて読み、理解を深めるのがコツです。この３段階方式は、S. Keshav によって提案された方法で、効率よく論文を精読する技術として広く知られています（Keshav, 2007）。
１回目：タイトル・抄録・結論だけ読み、全体像を把握
２回目：方法・結果・図表を丁寧に見て数値や傾向を理解
３回目：全文精読（必要な論文のみ）で細部や統計処理を確認
これにより、重要ではない論文に時間を奪われず、本当に必要な論文に集中することができます。
5.3 AIでサッと要約＆Q&A形式で読む
GeminiやChatGPTを使えば、論文の要点を一気に数百文字に圧縮できます。
さらにPaperpileとGeminiを連携させれば、
・「対象患者数は？」
・「一次アウトカムは？」
といった質問を投げるだけで、必要な情報を即座に引き出せます。
抄読会やレビュー準備が、まるで魔法のように短時間で完了します。
Paperpile × Gemini の連携は、わたヤクさんの記事が詳しいです。
この流れを一度作れば、「検索 → 整理 → 読解」が一直線に繋がり、研究も臨床も高速化します。
論文探しが、もはや“仕事”ではなく“発見の冒険”になるのです。
5.4 AI要約を使う際の注意点
AI要約は、論文読みのスピードを飛躍的に高めてくれる「時短ブースター」のような存在です。
ただし忘れてはいけないのは、AIは「事実を100％保証するジャッジ」ではなく、「もっともらしい文章を瞬時に組み立てるストーリーテラー」であるという点です。
例えば、論文に“no significant improvement”と記載されていても、AIが誤って「改善あり」とまとめてしまうことがあります。
したがって、数字や有意差、安全性の結論は必ず一次文献で確認してください。
もう一つの落とし穴は、AIの出力の揺らぎです。同じ質問でも日によって答えが変わることは珍しくありません。
そのため、ChatGPT だけでなく Gemini や Claude など、複数AIでクロスチェックすることをおすすめします。
これは、友人に同じ質問をして「おや、意見割れてるぞ？」と確認する感覚に近いものです。
AI要約は「地図アプリのルート案内」のような存在です。最短ルートを示してはくれますが、工事中や通行止めは自分で確かめる必要があります。
この使い分けさえ習得すれば、文献レビューにおいてスピードと正確さの両立が可能になります。
まとめ：今日から実践できるアクション例
論文検索から読解、そして整理まで——やり方を少し工夫するだけで、効率は別次元になります。
「明日から使える！」というテクニックを、すぐ実践できるチェックリストにしました。
テーマをPICOTSで30語以内に要約
AI＋MeSHで検索式を迅速に作成
PubMedで広く検索→条件で絞り込み
Connected Papersで研究の繋がりを可視化
Consensusでテーマの方向性をチェック
Elicitで結果を表形式に整理
Paperpileでタグ＆メモ管理による文献整理
Three-Pass法で必要論文のみ精読
AI要約＆Q&Aで読解を時短
AI結果は必ず一次文献でクロスチェック
こうした流れを習慣化すれば、文献検索はもはや“面倒な作業”ではなく、研究や臨床を加速させる最強の武器となります。
最初の一歩は、小さなアクションで十分です。例えば、このあと５分でConnected Papersを開いてみる——それだけでも新しい発見に繋がります。
今日始めれば、数週間後のあなたは別人。論文探索も整理も、スピードも精度も、驚くほど進化しているはずです。
引用参考文献
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YouTubeラジオコンテンツ「耳から学ぶシリーズ」は、仕事や育児で忙しい人が10分のスキマ時間に“ながら聞き”で学べる音声コンテンツです。
すべてのコンテンツを疫学専門家が監修し、完全無料で毎日投稿していきますので、ぜひチャンネル登録してお待ちください。
シリーズ一覧
英語論文執筆シリーズ
vol.1：東大大学院生を指導してきた医師が語る - 英語論文執筆の心理的ハードルを下げよう
vol.2：東大大学院生を指導してきた医師が語る - たった三つを意識すれば論文構成は完成する
vol.3：東大大学院生を指導してきた医師が語る - 学会発表を論文化する最短ルート
vol.4：東大大学院生を指導してきた医師が語る - 投稿から査読対応までの基本プロセス
vol.5：
（前編）東大大学院生を指導してきた医師が語る - AI時代に求められる論文リテラシーとは？
（後編）東大大学院生を指導してきた医師が語る - AI時代に求められる論文リテラシーとは？vol.6：
（前編）東大大学院生を指導してきた医師が語る - 論文の量産を可能にする習慣×統計手法
（後編）東大大学院生を指導してきた医師が語る - 論文の量産を可能にする習慣×統計手法vol.7：生成AIで進める英語論文執筆の全体戦略 - プロンプト付きで即実践！
vol.8：研究テーマの見つけ方と投稿先選び - 日常から着想を得て論文に育てるステップ
vol.9：短時間で“使える論文”を探す文献検索の手順 - PubMed×AI活用で効率化（本記事）
vol.10：型で攻略するIMRADの書き方 - 読者に伝わるIntroductionを書くコツ
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