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これまでAIによるスライド作成は定期的に試してきましたが、正直なところ、身内の症例検討会や抄読会ならまだしも、対外的な講演や学会でそのまま使えるレベルには達していませんでした。 しかし、ここ最近で状況は大きく変わりました。先日の以下の記事が比較的好評で実際に授業や講演のスライドを作成する中でノウハウが溜まってきましたので、2025年12月時点での私のやり方を共有します。 なぜ「AIっぽさ」を避けるのか最初に断っておくと、私は「AIで作ったことを隠したい」わけではありません。 デザインやレイアウトに関する指示無しでGensparkで作成すると「AIっぽい」スライドに デザイン指示ありでGensparkで作成したスライド(手動微修正あり) ただ、文章やアート作品などで顕著ですが、「あ、これAIで作ったな」と一目でわかると、見る側の興ざめを招くことがあります。「いかにもAI」なデザインや構成だと

はじめにX（旧Twitter）を見ていると、デザイン性の高い「映える」AIスライドが流れてくることがあります。その多くはNanobanana Pro（あるいはそのエンジンを搭載したNotebookLM）で生成されたもので、確かに見た目は美しいです。 しかし、我々医師や研究者が学会、講演、講義などのスライドに求めているのは、過剰な装飾ではなく、「編集のしやすさ」や「情報の正確な構造化」です。 今回、糖尿病の周術期管理を題材に、主要なAIツールで実際にスライドを作成し、研究者目線で比較検証を行いました。いずれのサービスもほぼ同一プロンプトで修正なしの一発出しです。またデフォルトで使うとAI感は出ますがプロンプトで縛ることである程度AIっぽさを消すこと可能です。最後にテンプレ用のプロンプトを4種類置いておきます。 またAIでスライド作成するのに重要なポイントとして抄録や資料をいきなりAIに渡して

はじめに：AIとの「壁打ち」とは？研究活動において、自身のアイデアを客観的に見つめ直し、多角的な視点からブラッシュアップするプロセスは不可欠です。しかし、多忙な臨床業務や研究に追われる中で、上司とじっくりと議論を交わす時間見つけるのは容易ではありません。もしくは立場が上になると対等な立場で意見してくれる人が周りに少なくなっているかもしれません。 こうした状況で強力な味方となるのが、大規模言語モデル（LLM）をはじめとするAIです。AIは、あなたの思考を刺激し、新たな視点を提供してくれる24時間いつでも付き合ってくれる優れた「壁打ちパートナー」「指導者」となり得ます。注意していただきたいのは新しいアイディアをAIに出してもらうことは可能ですが、必ずしもそれは良いアイディアではないことも多いです。しかしAIとの対話の過程で自分で新しいアイディアを発想しやすくなり、そのアイディアには価値があるも

「文章矯正」カスタムインストラクションこちらが今回作成して、実際に使っているカスタムインストラクションです。仕事柄、簡潔で、事実に基づいたロジカルな文章を好むため、その点を反映してもらっています。（これは現時点でのバージョンです。今後もGPTの進化や自分の使い方に合わせて、適宜アップデートしていく予定です） カスタム指示（GPTにどう振る舞ってほしいか）# Goal One-pass clarity with cohesive, natural flow. Improve readability without altering meaning, data, or conclusions. # Language Match user's language (EN: neutral professional; Start with content; no meta.本語：訳は造語禁止で定訳徹

「どのAIを使えば効率的に論文を探せるんだろう…」 「Elicit、Perplexity、色々ありすぎて分からない！」 臨床や研究の現場で論文検索に悩むあなたへ。過去にもAI検索ツールの比較をしてきましたが、本記事は、その終わらないツール探しの旅に終止符を打つためのものです。 結論から言います。現在の論文検索は、最新のChatGPT（GPT-5）に搭載された「Thinkingモード」と「Web検索」の組み合わせが、ニーズの大半をカバーする最適解です。 かつて私も様々なAI論文検索ツールを試して使っていましたが、今やそのほとんどはChatGPT一つで事足りるようになりました。本記事では、なぜChatGPTが論文検索の新定番となったのか、その背景と具体的なワークフロー、そして「Gemini」やDeepResearchとの賢い使い分けまでを解説します。 なぜ初手は「Thinking＋Web Se

ただOneNoteやEvernoteといった他のアプリから知識を移行する際の、膨大なノートの整理という初期コストは、新しいツールの導入を躊躇させる大きな壁となり得ます。私も最近OneNoteからObsidianに引っ越しました。 OneNoteはおそらくマイナー派とは思いますが大手のサービスでサービス終了のリスクが少なそうなこと、Office365を使っていること、スマホとPCの同期がスムーズであることなどを理由に使っていましたが、Copilotとの連携も思ったほど進まないので乗り換えを決意しました。 準備：AIアシスタントへの「プロトコル」としての`Gemini.md`Gemini CLIに意図通りの精密な作業をさせるための秘訣が、Gemini.mdファイルです。これはAIアシスタントへの（後で出す指示の時にいちいち細かいところまで指示しなくていいようにするための）汎用的な指示書だと考え

（2025.10.5追記） 手のひら返しが多くてすみませんが現在の利用頻度はChatGPT：Geminiが3:1くらいの割合でChatGPTをメイン使っています。ChatGPTは外部コンテキストをwebから取ってくるgroundingが非常に優れており、臨床や研究と相性がよいからです。日本語の文章はChatGPTよりGeminiの方が好みなので日本語の総説、抄録、メール、Note執筆などはGeminiを使っています。 はじめに：あなたの研究パートナーのAIは？最近、X（旧Twitter）でアンケートを取ると、生成AIの利用において「Geminiが増えてきている」という印象を受けます。しかしリアルの講演会で参加の先生に「現在、主に使っているLLMサービスは？」と尋ねると、大体9割が「ChatGPT」と回答されます。 3ヶ月ちょっとの間にGeminiが大きく躍進‼️ ChatGPTとClaud

英語ですぐにぱっと言いたいことを言えず、悔しい思いをしたことはありませんか？今回紹介する方法は限られた準備時間内に英語で回答をするのに必要な英語の瞬発力を高めることができます。 留学にTOEFL（もしくはIELTS）は必要ですTOEFL（Test of English as a Foreign Language）は、英語圏での学業や生活に必要な英語能力を評価するテストです。このテストは、特に海外留学を目指す方にとって重要です。アメリカやカナダなどの英語圏の大学では、留学生（ポスドク含む）の入学基準としてTOEFLスコアを要求しています。また、TOEFLのスコアは、インターンシップの機会や就職活動にも影響を与えるため、留学後のキャリアにも大きく関わってきます。 ちなみに日本では割とメジャーなTOEIC は留学には使用できません。TOEIC は欧米圏の多くの地域や国では英語力の証明として利用さ

（2025.6.21 会話のトピックのランダム性を改善させるためプロンプトを更新しました） 「初対面の外国人を前に、会話が盛り上がらない…」 「パーティーの輪の中で、うまく話が続けられず気まずい思いをした…」 英語学習でぶつかる大きな壁の一つが、準備していない場面でのフリートークではないでしょうか。私自身、こうした場面で「もっと気の利いたことが言えれば…」と落ち込んだ経験が何度もあります。 そんな中、田中渓（@KeiTanaka_Radio）さんのXポストが、この悩みを解消する非常に実践的な学習法を紹介し、話題になっていました。 英語学習してきた中で、やって一番役立っていること 1. 自分の人生の流れを全部を書き出す 2. 以下についても全部書く ・学校(高校や大学など)で勉強したこと ・今やっている仕事の内容(その業界の現在地や市況、今後の展望などもできれば) ・それに至るまでの職歴など

Gemini 2.5 Pro vs NotebookLM：論文・資料読解、どっちを使うべき？ 使い分けガイド 【2025年5月版】 GoogleのAI、Gemini 2.5 ProとNotebookLMは、どちらも非常に強力なツールですが、得意なことや設計思想が異なります。特に論文や専門的な資料を読む際に、どちらを選べばよいか迷うかもしれません。この記事では、両者の特徴を比較し、あなたの目的に合った最適な使い方を解説します。 最初に結論NotebookLM (Gemini 2.5 Flash搭載): あなたがアップロードした資料（論文PDF、Googleドキュメント、ウェブページ、YouTube動画など）の内容だけに忠実に、要約や質疑応答をしてほしい場合に特化したツールです。情報の正確性と出典の明確さ（グラウンディング）が最優先される場合に強力です。一度資料を読み込ませれば、後でアプリに戻

上級医の先生から「今度の学会、△△について発表してみないか？」と、ふんわりとしたテーマで研究テーマを振られる、という経験はありませんか？ 意気込んでデータ収集や解析を始めたものの… 「とりあえずデータをまとめて抄録を投稿したけど、いざ学会前にしっかり文献を調べたら、既に類似の研究がたくさんあった…」 「発表準備を進める中で、非常に重要な評価項目や観点が漏れていたことに気づいた…今更データの取り直し面倒…」 こんな「しまった！」という経験、誰しも一度はあるのではないでしょうか。時間と労力をかけたのに、同様の研究が圧倒的なNでやられていたり、重要な評価項目が欠けていたりすると、徒労感も大きいですよね。 でも、大丈夫です。その「しまった！」は、研究テーマをもらった初期段階で簡単に防ぐことができます。今回は、「Gemini」の Deep Research機能 を活用して、上司から振られた漠然とした

はじめにGoogleのGemini Advancedに搭載されたGemini2.5ProによるDeep Researchは、特に医療分野のような専門的な情報収集において、その高い能力が注目されています。GeminiのDeep ResearchはChatGPTなどの既存AIツールと比較して、参照する文献数の多さや情報処理の速度において優位性を示す一方で、生成されるレポートが冗長になったり、要点が掴みにくくなったりするという課題も感じます。この記事では、Gemini Deep Researchの性能と留意点を評価するとともに、日々の活用に役立つ基本的なTipsもご紹介しつつ、これらの課題を克服し、そのポテンシャルを最大限に引き出すためのカスタムGPTも紹介します。 Gemini Deep Researchの性能評価：ChatGPTとの比較AIによるリサーチ支援ツールとして、ChatGPT のD

「毎月のシフト作成、いい加減ラクしたい…」 そう感じている方は多いはず。スタッフの希望、公平性、連続勤務禁止… 複雑なルールをクリアするシフト表作りは、本当に骨が折れますよね。 これまでも大規模言語モデル（LLM）にシフト作成を手伝わせる試みはありましたが、「惜しいけど、結局手直しが必要…」というケースも少なくありませんでした。 初期のChatGPTによる取り組みはこちら しかし、LLMの性能技術は驚異的なスピードで進化しています。特に最新のGeminiモデルであるGemini 2.5 Proの登場により、シフト作成のような複雑なタスクの自動化精度が格段に向上し、"ほぼ修正不要"なレベルの下書き作成が現実のものとなりつつあります。（タスクが複雑なので個人的にこれをLLMのベンチマークの1つとしています） 今回は、AIに高精度なシフト表を作らせるためのプロンプト（以前のものから改良あり）と、

特に、文献検索とスクリーニングにかかる時間を大幅に短縮できる点が魅力で、研究の生産性を飛躍的に向上させます。最近論文を大量にレビューしなくてはいけない案件があり使用してみて非常に良かったので、実際に使ってみた私の印象と共にElicitの魅力を掘り下げ、OpenAIのDeep Researchとの比較やLLM（大規模言語モデル）との連携の可能性についても探ります。 本記事の要約 ElicitができることElicitは、システマティックレビューのプロセスを以下のステップでサポートします。 1.論文収集 研究クエリの入力: 研究テーマに関する質問を入力（例：「認知行動療法はうつ病にどのような影響を与えるか？」）。適宜AIがクエリを補強してくれます。 論文の追加: 手持ちのPDFをアップロード、ElicitライブラリやZoteroから選択、またはElicitのSemantic Scholarを基盤

はじめにシステマティックレビューにおいて、質の高いエビデンスを構築するためには、適切な文献のスクリーニング（選別）作業が不可欠です。しかし、このプロセスは膨大な数の論文を対象とするため、多大な時間と労力を要し、研究のボトルネックとなることが少なくありません。 近年、AI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の発展は目覚ましく、この文献スクリーニング作業の自動化・効率化への応用が期待されています。LLMを適切に活用することで、スクリーニング時間の短縮、ひいては研究全体の加速化に繋がる可能性があります。 本稿では、 LLMを用いた文献スクリーニングに関する最新の研究動向を詳細に解説します。 スクリーニングの精度と効率を最大化するためのプロンプト設計のポイントを、具体例を交えながら提示します。 さらに、今回の調査結果に基づき、システマティックレビューの実践で活用可能なプロンプト例を紹介します。 本

読書は知識を深め、視野を広げるための重要な手段です。しかし、読んだ内容を記憶に定着させ、実生活に活かすのは容易ではありません。 そんな悩みを解決する可能性を秘めているのが、OpenAIのDeep Researchです。2025年2月8日時点ではChatGPT Pro（月200ドル）ユーザーしか利用できませんがPlusユーザーも将来的に月10回程度利用可能になる見込みです。 以前、Bard（現Gemini）を使った読書ノート作成について紹介しましたが、Deep Researchを活用することで、比較にならないほど詳細かつ構造化された読書ノートを作成できるようになりました。（もちろん、当時の私のプロンプトが不十分だった点も否めません。）

はじめに近年、生成系AIを活用したリサーチ手法が急速に普及しており、医療・生命科学分野でも論文検索や調査、レビュー作成などの効率化が期待されています。その中でも2025年2月3日に発表されたOpenAIの「Deep Research」。GoogleのDeep Researchと同じネーミングで、こちらは学術目的ではあまり実用レベルで無かったですし、多くのAI検索サービスはPubmedの文献を沢山引っ掛けることができないので、正直あまり期待しておらず、o1Pro使うために一旦課金していたChatGPT Pro（200ドル/月）に再課金するのは躊躇していました。そんな時にEARL先生のツイートを見て課金を決意しました。 ChatGPT Deep Research、こりゃすごいわ。 論文検索させてみたんだけど 「pubmedサイト限定でPICOSも指定して論文抽出させて、全該当論文を漏れなく抽出

（2025.2.2追記）原因は分かりませんが、現在検索機能が使用できなくなっています。 この記事では、中国DeepSeek社が開発した高性能LLM「DeepSeek-R1」を基盤とするDeepSeek検索機能に焦点を当て、特に医学研究や臨床現場での活用法を解説します。 この記事を読むと… DeepSeek検索の医学分野における3つの強み（英語検索＆日本語回答、迅速かつ網羅的な情報収集、Pubmed優先調査）が分かります。 DeepSeek検索を最大限に活用するためのプロンプト例を知ることができます。 情報収集の効率化と質の向上に貢献する、DeepSeekの潜在能力を理解できます。 はじめに：DeepSeekとは - 推論特化型LLM「DeepSeek-R1」近年、AI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の進化は加速しています。中でもDeepSeekは、中国のDeepSeek社が開発したLL

主要LLMサービス「ChatGPT」「Gemini」「Claude」「Grok」を徹底比較近年、ChatGPT、Gemini、Claude、Grokといった大規模言語モデル（LLM）は急速に進化し、仕事や生活に大きな影響を与えています。文章生成や翻訳、コード生成など幅広いタスクをこなせるこれらのサービスですが、それぞれの特徴・料金体系・カスタマイズ性が異なるため、どれを選ぶべきか迷うことも多いでしょう。 本記事では、学術用途（論文作成・助成金申請書の作成など）を想定して、ChatGPT・Gemini・Claude・Grokの4つの主要LLMサービスを徹底比較します。LLM導入の参考にしてください。 本記事は以下の2つの記事の導入部分にあったモデルの特徴の説明を2つ同時に最新にするために執筆したものです。今後モデルのアップデートがあるたびにこちらの記事を更新していきます。 先に結論：どのLL

研究者が論文執筆や助成金の申請書を書く際、近年は大規模言語モデル（LLM）を活用するケースが増えています。確かにo1proの書く文章はAI臭さが無いですし、その知識や発想力に驚かさせる事は多いです。ただo1proをアカデミック関連の業務に試してきましたが、その経験から言えば、3万円を払ってo1Proを使う必要性は低い、というのが私の現在のところの正直な結論です。以下に理由を述べます。 1. o1モデルにおけるプロンプトのコツo1モデルは「シンプルなプロンプトがベスト」とされており、複雑なコンテキストや指示を加えすぎると性能を発揮しづらいと言われています。一部のプロンプトエンジニアリング（few-shot learning や「think step by step」など）は、性能を向上させない場合もあります。以下がベストプラクティスです： シンプルで直接的に：簡潔な指示が最も効果的です。 連

大規模言語モデルの進化は目覚ましく、新しいモデルが次々と登場する中、Gemini 2.0シリーズに注目しています。 上記記事を出してから私は1年弱ほど、Claude 3.5をメイン使用してきました。Claudeは「いいヤツ」で個人的にも愛着があったのですが、後ろ髪を引かれつつ最近Geminiに乗り換えました。（Claude 3.5Opusが出たらまた戻るかもしれません） このポストでたくさんの方から共感の声をいただいたのだが、自分でも確かにClaudeの方が性格がいいと思う。 その点に関してClaudeに聞いてみると、 「その他のAIモデルとの比較について、私の視点からコメントをさせていただくのは適切ではないと考えています。」 と返ってきた。 やはり性格がいい。 https://t.co/Ozxpp8yunW — K.Ishi@生成AIの産業応用 (@K_Ishi_AI) December

研究・発表・論文に役立つGPTsを作成しましたのでリスト化しておきます。プロンプト芸の域を出ていませんが出力の良いプロンプトをいちいちスニペットなどから呼び出すのも面倒なのでそういった点で利用価値はあると思っています。 プロンプトの内容が知りたいという方はこちらから（すみませんが有料です）

sakana.aiが発表した「AI Scientist（AI科学者）」が話題ですね。このAI Scientistは、機械学習の分野で新しいアイデアを生み出し、実験を行い、論文を執筆し、さらには論文を査読する一連のプロセスを自動化します。 今回AI Scientistシステムのプロンプトを紹介していきます。論文作成にも活用できると思いますので是非ご覧ください。AIによる研究プロセスの自動化は、私たち研究者の仕事を大きく変える可能性を秘めています。 個人的な着目点 1.アイデア発案と新規性評価 AIがアイデアを生成し、既存論文との比較により新規性を評価する機能は注目に値します。特に、Semantic Scholar APIを用いた論文検索システムが詳細に指示されている点は興味深いです。私の理解ではSemantic Scholar APIは医学系は弱いと思いますが、Pubmed APIはポンコツ

本日は最近私の仕事のやり方を劇的に変えてくれたツールについて、紹介したいと思います。 まず初めに、ここのシステムを開発したChatGPT研究所さんとは一切の利益相反（COI）がないことを明確にしておきます。このツールがあまりにも私の仕事の体験を変えてくれたのでこの体験を是非共有したいと考えました。 私が抱えていた問題アカデミアなどで少し立場が上になってくると、日々のメール対応に追われる状況になってしまうのは避けられない事だと思います。私も例外ではありませんでした。 手術や外来が終わってメールボックスを開くと、未読メールの山に圧倒される 学外の偉い先生に丁寧な返信を心がけるあまり、1通のメールに5分以上かかってしまう メール対応に時間を取られ、睡眠や研究に割く時間が減ってしまう こんな状況に、頭を悩ませていました。 最近はSlack, LINE, Teams等のチャットツールも普及はしてきて

Preprintあげたのでご報告！📣 ChatGPTが使いがちな英単語ってありますよね。「delve」「realm」「utilize」あたり。 （限界助教先生の記事面白かったです、以下👇参照）https://t.co/aYK0KDgJ7L… pic.twitter.com/ognOJecixR — 松井健太郎 睡眠・精神医学 (Kentaro Matsui) (@matsuikentaro1) May 17, 2024 論文執筆は、多くの研究者にとって時に苦痛を伴う作業です。英語を母語としない研究者にとっては特に、言語の壁が大きな障害となります。ChatGPTは、この障壁を一気に取り払ってくれます。翻訳、校正、要約作成—かつては数日を要したこれらの作業が、数分で完了する。その魅力は、抗いがたいものです。 特定の分野、特にコンピューターサイエンスや工学系の論文において、ChatGPT特有

Claudeのヘビーユーザーの皆さん、Claudeの素晴らしい能力に感動しつつも、利用制限に悩まされた経験はありませんか？利用制限に引っかかると仕事になりませんよね笑。今回は、Claudeをより効率的に使用し、制限にかからないようにするためのコツをご紹介します。 1. チャットを賢く分割するClaudeはチャットのたびに毎回、会話の履歴を頭から参照しながら応答を生成するため、長い会話が続くほどトークン消費が増えていきます。これを回避するには： コンテキストが不要な質問や修正は、新しいチャットで行う トピックごとに別々のチャットを立てる この方法で、各チャットのトークン消費を最小限に抑えられます。 2. 入力情報を最適化するClaudeに与える情報は、必要最小限に絞りましょう： 参考資料は本当に必要な部分だけを選ぶ 長い論文全体ではなく、関連する部分のみを抽出する 引用したい部分だけをコピー

Claudeの新機能「Projects」が最近リリースされました。その設定の仕方を解説します。 ProjectsはOpenAIのChatGPTの「GPTs」に似た機能です。主な違いは以下の通りです。ただPromptは同じにしてもProjectsの方が多くのタスクにおいてGPTのパフォーマンスを上回っている印象です。 Projects の使い方: 左のメニューから「Projects」を選択 「Create Project」をクリック プロジェクト名と内容を入力して作成。こちらは後でも変更可能（右上の3つの・からEdit detailsを選択）です。 プロジェクト作成後、右のパレットからカスタム指示を設定できます。ちゃんと計測していないので分かりませんがChatGPTのGPTよりも指示に入れられるトークン数は多そうです。（ただし指示が長くなると全ての指示に従ってくれなくなるリスクも上がるのでバ