【論文執筆のためのAI活用】最新AIで書く「Methodsの難所：統計解析パート」攻略方法 - vol.7

【論文執筆のためのAI活用】最新AIで書く「Methodsの難所：統計解析パート」攻略方法 - vol.7

2025.11.10

Methodsの一番の難所と言えば？

おそらく、多くの人がStatistical Analysis（以下、統計解析パート）と答えるのではないでしょうか。

統計解析パートは専門用語のオンパレード。医療統計のルールを知らないとなかなか筆が進みません。

さらに、統計用語の使い方が間違ってると「よく分かってないな」と心象を下げてしまいます。

そのため、統計解析の記載は専門家に分担執筆してもらうのがベストですが、身近に相談できる統計家がいる方は多くないでしょう。

そこで今回は、統計の非専門家でも統計解析パートを書くための生成AI（以下、AI）活用法を解説します。

実は、統計解析パートは書くべき内容が比較的定型化しているため、AIの得意分野なのです。必要な情報を与えればAIが下書きを作ってくれます。

これを読めば、苦手な統計解析パートを乗り越えることができます。

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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
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
統計解析パートを書く時の注意点
統計解析の記載はモデル論文を参考に
条件①：同じ解析手法を使った論文
条件②：信頼できる論文
AIで統計解析パートのモデル論文を探そう
ChatGPTを使った論文検索プロンプト
講座紹介｜新時代の統計解析　AIコーディング講座
統計解析パートのガイドラインを確認しよう
SAMPLガイドライン
報告ガイドライン
AIでさらに効率的に書く方法
論文のTableから統計解析の英文作成
解析コードから統計解析の英文作成
まとめ
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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

AIで統計解析パートを効率的に書く方法
統計解析の記載のモデルとなる論文を探す方法
解析したコードや出力結果から、統計解析パートの下書きを作る方法

この記事は誰に向けて書かれているか

論文の統計解析パートを書きたい方
統計解析に関する記載に自信がない方
AIを使って効率よく統計解析パートを書き上げたい方

論文執筆のためのAI活用術シリーズ

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

統計解析パートを書く時の注意点

統計解析パートを書くのは難しいですよね。統計の非専門家が苦労する理由の一つに「専門用語が多いこと」が挙げられます。

例えば、英語で「多変量解析」に対応する英語表現は何でしょうか。

DeepLで翻訳すると、多変量解析＝“multivariate analysis”と訳されます。

しかし実は、医学研究における多変量解析に“multivariate”を使うのは適切ではありません。

正しくは“multivariable analysis”と呼ぶべきです。

multivariateとmultivariableは一般的に以下のように使い分けます。

multivariate analysis：結果変数が複数
multivariable analysis：説明変数が複数で結果変数は一つ

引用：Hidalgo B, Goodman M. (2013). Multivariate or multivariable regression? Am J Public Health, 103(1),39–40.

上記のように、翻訳ソフトを使っても間違ってしまうことがあるのは怖いですよね。

その上、英文校正サービスでも、統計用語の誤用は基本的に修正されないことが多いのが現状です。

このような統計用語の使い分けは、重箱の隅をつつくような些細な問題だと感じる方もいるかもしれません。

しかし、細かい用語の間違いは「統計に詳しくない人が書いてるな」と心象を悪くし、解析内容や結果の解釈など、論文の核となる部分にまで疑いの目を向けられる原因になりかねません。

解析手法一つで結論が変わる可能性があるからこそ、統計解析の記載には細部までこだわる必要があるのです。

では、統計の非専門家が統計解析パートを書く時はどうすればいいのでしょうか。

統計解析の記載はモデル論文を参考に

統計解析パートを書く時は、過去の論文の書き方を参考にしましょう。

専門家のレビューを受けた論文から、統計的に正しい表現や過不足の無い記載を学ぶことができます。

そのため、まずは同じ解析手法を使った「モデル論文」を探しましょう。

モデル論文の条件は以下の二つです。

① 同じ解析手法を使っていること
② 統計解析の記載が信頼できること

条件①：同じ解析手法を使った論文

例えば、以下のように解析項目ごとにモデル論文を探します。

サンプルサイズ計算について
→ 信頼区間の幅をもとにサンプルサイズ計算した論文
患者背景表や、その他記述統計の集計方法について
→ 中央値と四分位範囲で集計している論文
主解析について
→ ロジスティック回帰分析を使った論文

すべての解析項目について全く同じ論文というのは基本的に存在しないため、モデル論文は複数用意する必要があります。

さらに、各項目ごとに、参考にできる論文がそれぞれ複数あることが望ましいです。参考にする論文が一つだけだと、その論文特有の主張なのか、あるいは一般的に記載すべき内容なのかを見分けることが難しくなってしまいます。

条件②：信頼できる論文

さて、信頼できる論文とは何でしょうか？

明確な基準はありませんが、統計解析の記載に関しては、統計専門家によるレビューを受けているものは一定の水準をクリアしていると言えるでしょう。

ハイインパクトな著名誌ほど統計専門家による厳しいレビューを通っている可能性が高いことから、分野のトップジャーナルやインパクトファクターなどの指標が優れている雑誌から選ぶのがおすすめです。

ここからは、実際にAIを使ったモデル論文の探し方を説明します。

AIで統計解析パートのモデル論文を探そう

論文を探す時はPubMedなどの文献データベースを使うのが一般的です。

しかし、統計解析パートのモデル論文を探すには専門用語を含んだキーワード検索で絞り込む必要があるので、初学者にとってはハードルが高いでしょう。

そこでおすすめなのがAIを使った論文検索です。

AIの論文検索は、「探している論文の条件を伝えるだけ」で即座に検索が実行できるため、初心者でも使いやすく、論文調査に費やす時間が大幅に省略できます。

また、その精度については従来の「架空の論文を提示する」、「最新情報が含まれない」といった問題点も解消され、充分に研究で活用できるレベルにまで達しています。

ChatGPTを使った論文検索プロンプト

論文検索にはChatGPTのGPT５ Thinkingがおすすめです。（2025年10月現在）

※20ドル/月のPlusプランでは「標準」と「じっくり」の二つ選択肢があるので「じっくり」を選択しましょう。

ChatGPTで論文を検索する方法は、こちらの記事で詳細に解説しています。
【論文執筆のためのAI活用】最新AIで叶える「スマートな文献検索」最短ステップ

モデル論文を探す時は、例えば以下のプロンプトを使います。

医学研究でStatistical Analysisの書き方が参考になる論文を探しています。
以下の条件で検索してください。

- 調べたい内容：ロジスティック回帰分析
- 研究デザイン：観察研究
- 出版時期：5年以内に出版
- 領域：問わない
- 優先順位：ハイインパクトジャーナル
- その他：フルテキストが閲覧可能

条件はご自身の探す論文に合うよう適宜修正してください。

重要なのは、「調べたい内容」の部分です。

ここには自分の研究で使った解析を一つのみ記載してください（複数の解析を同時に調べると回答の精度が低下する可能性があります）。

例えば、調べたい内容に記載するものは以下に置き換えることができます。

カプランマイヤー曲線
信頼区間の幅をもとにしたサンプルサイズ計算

「ロジスティック回帰分析」について探した結果は下記のようになり、複数の候補論文をリンク付きで提案してくれます。

赤矢印のリンクボタンをクリックすると、論文のページに移動します。

統計解析の記載をみるとロジスティック解析に関する記載があるので、表現や構成をご自身の論文の記載に取り入れましょう。

ちなみに上述した「多変量ロジスティック回帰＝Multivariable logistic regression」も出てきています。

（続きはページの後半へ）

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統計解析パートのガイドラインを確認しよう

統計解析パートに書くべき一般的な項目はガイドラインで押さえておきましょう。

SAMPLガイドライン

医学研究の基本的な統計手法について、論文で報告すべき内容がまとめられています。

Lang TA, Altman DG. (2014). Statistical analyses and methods in the published literature: The SAMPL guidelines. In: Guidelines for Reporting Health Research: A User’s Manual. Oxford, UK: John Wiley & Sons, Ltd; 264–74.

例えば下記のようなことが推奨されています：

統計手法は、元データにアクセスできる知識のある読者が報告された結果を検証できる程度の詳細さで記述すること
解析の目的を記述すること

報告ガイドライン

報告ガイドラインには論文に記載すべき要素がまとめられています。

論文投稿時にチェックリストの提出が求められることもありますので、必ず確認しておきましょう。

以下に統計解析パートに関するチェックリストの内容をまとめました。

Hopewell S, Chan A-W, Collins GS, Hróbjartsson A, Moher D, Schulz KF, et al. (2025). CONSORT 2025 statement: updated guideline for reporting randomised trials. Lancet, 405(10489), 1633–40.
von Elm E, Altman DG, Egger M, Pocock SJ, Gøtzsche PC, Vandenbroucke JP, et al. (2007). The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement: guidelines for reporting observational studies. Ann Intern Med, 147(8), 573–7.

他にも、システマティックレビューであればPRISMA、診断研究であればTRIPODなど、ご自身の研究デザインに応じた報告ガイドラインを参考にしましょう。

AIでさらに効率的に書く方法

ここからは、AIで効率的に統計解析パートを書く方法を解説します。

統計解析パートを記載するにあたり、AIが必要とする情報は、

どんな変数を使ったか
どんな解析をしたか

の二つです。

例えば、以下のような情報から統計解析の下書きを作ってもらうことができます。

論文の表やグラフ
解析に使ったコード

AIで下書きを作ると文章をゼロから書く心理的負担が軽減し、執筆作業がとても楽になります。

下書きのあとはモデル論文やガイドラインに沿って、表現を直したり不要な部分を削除して完成させましょう。

ここからは、ChatGPTの最新モデル「GPT５Thinking」を使って統計解析の下書きを作る具体例を解説します。

論文のTableから統計解析の英文作成

ChatGPTを使えば、論文に載せるTableから統計解析の記載を作成することができます。

例えば、以下のようなロジスティック回帰分析のTableを使って試してみましょう。

TableのスクリーンショットをChatGPTにアップロードします。

これで変数の情報を与えられるので、あとは補足の説明文（キャプション）と共に以下のプロンプトを使ってみましょう。

※キャプションは論文に載せるものを使えば、新たに作成する手間もなく効率的です。

添付画像を参考に、医学論文のMethodsセクションのStatistical analysisに記載する英文の一部を作成してください。
キャプション: {{ここに表の説明など補足情報を記載}}

上記に対するChatGPT（GPT５-thinking）による出力は以下のようになります。

{We performed a multivariable logistic regression analysis to examine the association of maternal age and race with low birth weight. Low birth weight (yes/no) was used as the dependent variable, and maternal age (continuous, in years) and race (white, black, other) were included as independent variables. Race was entered as a categorical predictor with white as the reference group. For each predictor, odds ratios (ORs) and corresponding 95% confidence intervals (CIs) were estimated, and p-values were reported.} Results of the logistic regression are presented in Table X, and show no statistically significant associations at the α=0.05 level.

{}で囲われた部分は、実際の文章の骨格として使えるかもしれません。

あとはモデル論文を参考に、表現を直したり、情報を加えたり削ったりして文章を洗練させましょう。

解析コードから統計解析の英文作成

RやPythonなどプログラミング言語を使って統計解析する場合、解析用コードから統計解析パートの下書きを作成することができます。

先程のTable作成に使った以下のRコードで試してみましょう。

df$race <- factor(df$race, levels = c(1, 2, 3), 
								  labels = c("white", "black", "others")) 
model <- glm(low ~ age + race, data = df, family = binomial) 
tbl_regression(model, exponentiate = TRUE)

このコードをコピーペーストして、以下のプロンプトを使います。

以下のコードを参考に、医学論文のMethodsセクションのStatistical analysisに記載する英文の一部を作成してください。

{{ここにコードを転記}}

上記に対するChatGPT（GPT５-thinking）による出力は以下になります。

{A multivariable logistic regression model was fitted to estimate the association between maternal characteristics and the odds of low birth weight. The dependent variable was low birth weight (low; coded as yes/no), and the independent variables were maternal age (age; continuous) and race (race; categorical).} Race was modeled as a three-level factor (“white,” “black,” and “others”), with “white” specified as the reference category. The model was estimated using a binomial distribution with a logit link function. {Results are presented as adjusted odds ratios with corresponding 95% confidence intervals, obtained by exponentiating the regression coefficients.}

{}で囲われた二カ所が文章の骨格として使えそうです。

こちらの場合も、あとはモデル論文を参考に、表現を直したり、情報を追加・削除したりして文章を洗練させましょう。

まとめ

今回は、AIを使って効率的にMethodsの統計解析パートを書くための

モデル論文を検索する方法
論文用のTableや解析コードから下書きを作成する方法

について解説しました。

統計解析パートは専門用語が多いので、慣れないうちから自己流やAIに任せっきりで書くのは危険です。

最終原稿は、モデル論文やガイドラインを参考に、表現の一つ一つを確認しながら丁寧に書きあげましょう。

本記事が、皆さんの研究活動を加速させる一助となれば幸いです。

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