2.1 IMRaD構成パターン¶

このページで学ぶこと

英語論文の標準的な構成パターン（IMRaD）
各セクション（Introduction, Methods, Results, and Discussion）の役割
分野による構成の違い
Abstractの位置づけと書き方
各セクションの分量目安

IMRaDとは¶

IMRaDは、英語の学術論文で最も広く使われている構成パターンです。以下の4つのセクションの頭文字を取ったものです。

Introduction（序論）
Methods（方法）
Results（結果）
and
Discussion（考察）

このパターンは、自然科学だけでなく、社会科学や応用言語学の実証研究でも標準的に用いられています。

各セクションの役割¶

Introduction（序論）¶

研究の背景、目的、意義を述べるセクションです。読者に「なぜこの研究が必要なのか」を伝えます。

研究分野の背景と先行研究の概観
先行研究の課題やギャップの指摘
本研究の目的・リサーチクエスチョンの提示

AIプロンプト例：Introductionの構成確認

以下のIntroductionが、(1) 背景の提示、(2) 先行研究のギャップ、(3) 本研究の目的 の3要素を含んでいるか確認してください。
欠けている要素があれば指摘してください。内容の追加は不要です。

[ここにIntroductionを貼り付ける]

Methods（方法）¶

研究の再現性を保証するため、何をどのように行ったかを正確に記述します。

参加者・対象の情報
使用した材料・ツール
手順・データ収集方法
分析方法

Results（結果）¶

分析の結果を客観的に報告します。解釈はここでは加えません。

統計的分析の結果
図表への言及
リサーチクエスチョンへの回答

Discussion（考察）¶

結果の意味を解釈し、先行研究と関連づけ、研究の意義と限界を論じます。

結果の解釈と先行研究との比較
理論的・実践的含意
研究の限界
今後の研究への示唆

Conclusion（結論）¶

多くのジャーナルでは、Discussionの最後に結論を含める形が一般的ですが、独立したConclusionセクションを設ける場合もあります。

研究の主要な知見の要約（Resultsの繰り返しではなく、意義を簡潔に述べる）
実践的・理論的インプリケーション
今後の研究の方向性

DiscussionとConclusionの違い

Discussionは結果を「解釈し、議論する」セクションです。Conclusionは「だから何が言えるのか」を簡潔にまとめるセクションです。Conclusionで新しい議論を展開してはいけません。

IMRaDの砂時計モデル¶

IMRaDの砂時計モデル

IMRaDの構成は「砂時計（hourglass）」の形で視覚化できます。

Introductionでは広い背景から始めて具体的なリサーチクエスチョンへと焦点を絞り、Methods・Resultsで最も具体的な詳細を記述し、Discussionでは結果の解釈から再び広い含意へと展開します。

この「一般→具体→一般」の流れを意識することで、論文全体の論理構成が明確になります。

Abstractの位置づけと書き方¶

Abstractは論文の冒頭に置かれますが、通常は最後に書くセクションです。論文全体の内容を150〜300語程度で要約します。

Abstractに含める要素¶

要素	内容	目安の分量
Background	研究の背景を1〜2文で	全体の10〜15%
Purpose	研究の目的	1文
Methods	方法の概要	全体の20〜25%
Results	主要な結果	全体の30〜35%
Conclusion	結論・含意	全体の15〜20%

Structured Abstract と Unstructured Abstract¶

ジャーナルによって、小見出し付きの Structured Abstract（Background / Methods / Results / Conclusions）を求める場合と、段落形式の Unstructured Abstract を求める場合があります。投稿先の規定を必ず確認してください。

AIプロンプト例：Abstractの作成支援

以下の論文の各セクション（Introduction, Methods, Results, Discussion）の
要約文をもとに、250語以内のAbstractを作成してください。

条件:
- Background（1-2文）→ Purpose（1文）→ Methods → Results → Conclusion の順
- 本文にない情報は追加しない
- 略語は初出時にフルスペルを記載

[各セクションの要約をここに貼り付ける]

多くの分野で、Abstractは IMRaD を1段落に圧縮した構造になっています。原稿全体の整合性を上げるために、Abstractを「IMRaD要素が揃っているか」で点検すると効果的です。

AIプロンプト例：Abstractの点検

以下のAbstractについて、次の観点で点検してください。
(1) Background / Purpose / Methods / Results / Conclusion の5要素がすべて含まれているか
(2) 本文にない情報（新しい主張）が混入していないか
(3) 語数は投稿規定の範囲内か（目安: 250語以内）

問題がある場合は指摘のみ。修正文は提示しないでください。

[ここにAbstractを貼り付ける]

各セクションの分量目安¶

論文全体の長さはジャーナルによって異なりますが、一般的な実証研究論文（6,000〜8,000語）の目安は以下の通りです。

セクション	全体に占める割合	6,000語論文での目安
Introduction	約20〜25%	1,200〜1,500語
Methods	約15〜20%	900〜1,200語
Results	約20〜25%	1,200〜1,500語
Discussion	約25〜30%	1,500〜1,800語

分野による構成の違い¶

IMRaDは基本形ですが、分野によって違いがあります。

分野	よくある変形
応用言語学	Literature Review を独立セクションにすることが多い
教育学	Background / Context セクションを設けることがある
コンピュータ科学	Related Work を Methods の前に置くことが多い
人文系	IMRaD を使わず、論証型の構成を取ることもある

情報処理分野での典型的な構成

情報処理・コンピュータ科学では、以下のような構成が多く見られます。

Introduction
Related Work（先行研究・関連研究）
Proposed Method / System（提案手法）
Experiments / Evaluation（実験・評価）
Results and Discussion（結果と考察を統合する場合が多い）
Conclusion

この構成では、「提案手法」セクションがIMRaDのMethodsに相当しますが、単なる手順ではなくシステムやアルゴリズムの設計思想まで含むのが特徴です。投稿先のジャーナルや国際会議のテンプレートを必ず確認してください。

自分の分野の慣習を確認する

投稿先のジャーナルの過去の論文を3〜5本読み、構成パターンを確認するのが最も確実です。

生成AIに「このジャーナルの典型的な構成は？」と尋ねても、AIは一般的なパターンしか学習していないため、
専門分野に即した正確な答えが必ずしも得られるとは限りません。

つまり、「自分の分野の論文を読んでいなければ、AIを十分に活用することはできない」ということです。

構成全体のAIチェック¶

論文の構成が妥当かどうかを、AIに客観的に点検させることができます。

AIプロンプト例：論文構成の全体チェック

以下の論文について、IMRaD構成の観点から点検してください。

確認項目:
(1) 各セクションが果たすべき役割を果たしているか
(2) セクション間で内容の重複や矛盾がないか
(3) Introduction → Methods → Results → Discussion の論理的な流れが一貫しているか
   （Introductionで提示したリサーチクエスチョンに、ResultsとDiscussionで
    きちんと答えているか）

問題がある場合は、セクション名と具体的な問題点を指摘してください。

[ここに論文原稿を貼り付ける]

AIプロンプト例：リサーチクエスチョンと結果の対応確認

以下の論文のIntroductionに含まれるリサーチクエスチョン（またはresearch questions/
hypotheses）と、Results・Discussionでの回答を対応表にしてください。
回答が不十分または欠けている項目があれば指摘してください。

[ここに論文原稿を貼り付ける]