3.5 推敲テクニック¶

このページで学ぶこと

「下書きは自分、AIは診断医」方式と弱点の蓄積
一文だけ改善ループ
間違いを自分で見つけるクイズ化テクニック
推敲の段階的プロセス（マクロ→メゾ→ミクロ）
AI不使用の推敲テクニック（逆アウトライン法）
セクション間の一貫性チェック
自分の声を保ちながらAIで推敲する方法
Abstractの最終チェック
投稿前の最終チェックリスト
カバーレターの書き方
査読コメントへの対応

このページの位置づけ

3.1〜3.4 では、セクションごとの英文生成・洗練のワークフローを扱いました。本ページでは、論文全体を通した推敲と投稿準備に焦点を当てます。推敲の前提となるプロンプト設計の原則は 3.1 を、セクション固有のチェックポイントは各ページ（3.2 Introduction、3.3 Methods、3.4 Results/Discussion）を参照してください。

下書きは自分、AIは診断医¶

3.1 の基本原則で述べたように、AIの役割は「生成」ではなく「診断」に限定するのが効果的です。先に自力で200〜300語でも書き切り、その後にAIへ診断タスクだけを与えます。

次の文章の問題点を、文法・語法・論理の3カテゴリで、各3点まで指摘してください。
修正案は1案だけ。理由を短く。

[ここに自分の下書き]

ポイントは "直してもらう" より "弱点の特定" に使うことです。毎回同じカテゴリで診断させると、自分の弱点がデータとして蓄積します。

弱点の記録と振り返り¶

AIの診断結果を記録して蓄積すると、自分の弱点パターンが見えてきます。

弱点記録のフォーマット例

日付	セクション	カテゴリ	指摘内容	自分の理解
2/11	Methods	文法	時制の不一致（現在形→過去形）	手順は過去形で統一
2/11	Results	語法	significant の位置が不自然	統計的有意性は形容詞で
2/11	Discussion	論理	因果関係の飛躍	データが示すのは相関のみ

プロンプト例：弱点パターンの分析

以下は、私がこれまでにAIから受けた英文の指摘リストです。
繰り返し現れるパターン（＝私の弱点）を特定し、
上位3つの弱点について:
(1) パターンの説明
(2) なぜこの間違いが起きやすいか（日本語との違いなど）
(3) 今後の注意点（チェック時に意識すること）
を教えてください。

[ここに指摘リストを貼り付ける]

一文だけ改善ループ¶

全文を一気に直させると、学習効果が薄くなります。代わりに、気になる1文だけを投げます。

ステップ1: 候補を出させる

意味は変えずに、より自然で学術的な英文にしてください。
候補を3つ。違いを一言で説明。

[ここに対象の1文]

ステップ2: 読者を想定して絞り込む

その3候補のうち、読み手が応用言語学の研究者だとして
最も誤読が少ないものはどれですか。理由は1行で。

ステップ3: 自分で決めて採用する

この "選ぶ" 行為が学習になります。AIに決めさせるのではなく、自分で最終判断を下すことが重要です。

間違いを自分で見つけるクイズ化¶

AIに校正させるのではなく、自分で推理する力を鍛えるテクニックです。

この文章の中に不自然な点が5つあると仮定して、
ヒントを段階的に出してください。答えは最後まで言わないでください。

[ここに文章]

自分が推理してから答え合わせをする流れです。時間はかかりませんが、確実に力がつきます。

推敲の段階的プロセス¶

推敲は1回で終わらせるのではなく、観点を変えて複数回行うのが効果的です。以下の3段階で進めると、異なるレベルの問題を効率的に発見できます。

第1段階: マクロレベル（構成・論理）¶

論文全体の構成と論理展開を確認します。

以下の論文原稿について、マクロレベルの問題を点検してください。

確認項目:
(1) 各セクションの役割が果たされているか
(2) Introduction→Methods→Results→Discussionの一貫性
(3) リサーチクエスチョンと結果・考察の対応
(4) パラグラフの配置は論理的か（入れ替えたほうが良い箇所はないか）

文法や表現の細かい修正は不要です。構成レベルの問題のみ指摘してください。

[ここに論文原稿]

第2段階: メゾレベル（パラグラフ・文のつながり）¶

パラグラフ内の論理展開と、パラグラフ間の接続を確認します。

以下の論文原稿について、パラグラフレベルの問題を点検してください。

確認項目:
(1) 各パラグラフのtopic sentenceは明確か
(2) 文と文のつながり（Given-New、接続表現）は自然か
(3) パラグラフ間の移行はスムーズか
(4) 不要な繰り返しがないか

[ここに論文原稿]

第3段階: ミクロレベル（文法・語法・表現）¶

個々の文の文法・語法・表現を確認します。

以下の論文原稿について、文レベルの問題を点検してください。

確認項目:
(1) 文法の誤り（主述の一致、冠詞、前置詞など）
(2) 時制の適切さ
(3) 冗長な表現
(4) コロケーションの不自然さ
(5) スペリング・句読点

各問題について、該当箇所を引用し、修正案を1つ示してください。

[ここに論文原稿]

段階の順序を守る

マクロ→メゾ→ミクロの順序で推敲することが重要です。構成レベルの問題が残っている段階で文法の推敲をしても、書き直しになれば無駄になります。

AI不使用の推敲テクニック¶

AIによる推敲は強力ですが、AIを使わない推敲テクニックも併用することで、AIが見落とす問題を発見できます。

逆アウトライン法（Reverse Outlining）¶

すでに書かれた原稿から、各パラグラフの主張を1文ずつ抽出してアウトラインを逆に作成する手法です。

手順：

各パラグラフの topic sentence（主張）を1文で抜き出す
抜き出した文を上から順に読む
論理の流れが追えるか、飛躍がないかを確認する
同じ主張を繰り返しているパラグラフがないかを確認する

逆アウトラインの効果

この作業を行うと、「topic sentenceが不明確なパラグラフ」「複数のトピックが混在しているパラグラフ」「論理が飛躍している箇所」が可視化されます。AIに頼らず、自分の目で構成を確認する力がつきます。

トラディショナル音読チェック¶

英文を声に出して読むと、黙読では気づかない以下の問題を発見しやすくなります。

文が長すぎて一息で読めない（分割の検討が必要）
リズムが不自然な箇所（語順や構文の問題）
同じ語句の不必要な繰り返し

セクション間の一貫性チェック¶

論文全体を通して、用語・数値・主張の一貫性を確認することは非常に重要です。セクション固有のチェックは各ページ（3.3 Methodsチェックリスト、3.4 Discussion構成チェック）を参照してください。ここではセクション横断の一貫性に焦点を当てます。

よくある不一致のパターン¶

不一致の種類	例	影響
用語の表記ゆれ	MethodsでEFL learners、ResultsでEnglish learners	読者が同じ対象か迷う
参加者数の不一致	Methodsで N = 120、Resultsで N = 118（除外理由の説明なし）	データの信頼性を疑われる
RQと結果の不対応	RQが3つあるのにResultsで2つしか回答していない	査読で確実に指摘される
略語の不統一	初出でフルスペルなし、途中から別の略語を使用	読者に混乱を与える
時制の不統一	Results内で過去形と現在形が混在	セクションの慣習に反する

プロンプト例：セクション間の一貫性チェック

以下の論文原稿について、セクション間の一貫性を確認してください。

確認項目:
(1) 用語: 同じ概念に異なる用語を使っていないか
(2) 数値: 参加者数、変数の数値がセクション間で一致しているか
(3) RQの対応: IntroductionのRQにResults/Discussionで
    すべて回答しているか
(4) 略語: 初出時にフルスペルがあるか、以降統一されているか
(5) 図表番号: 本文中の参照と実際の図表番号が一致しているか

不一致がある場合は、具体的な箇所を引用して指摘してください。

[ここに論文原稿全体を貼り付ける]

自分の声を保つ：AIの「均質化」を避ける¶

AIが書いた文章は流暢ですが、「誰が書いても同じ」文になりがちです。3.1 で述べた「やめどき」の判断と合わせて、以下のテクニックを実践してください。

均質化を避ける具体的な方法¶

自分の分野の特徴的な表現を維持する: 分野特有の慣用表現やjargonをAIに無理に一般化させない
AIの出力をそのまま使わず、必ず手を加える: 少なくとも1文に1箇所は自分の判断で修正する
AIの出力はそのまま貼らず、必ず自分が別案を1つ書いてから比較する: 自分案とAI案を並べ、最終稿は混ぜて作る
「なぜこの表現を選んだか」を一言メモしておく: 選択の理由を意識することで、受動的な採用を防ぐ

プロンプト例：自分の文体との一貫性チェック

以下の2つのテキストを比較してください。
テキストAは私が自分で書いたセクション、テキストBはAIの支援を
受けて書いたセクションです。

文体の面で明らかな違い（語彙レベル、文の長さ、ヘッジの頻度、
受動態の使用率など）がないか確認してください。
不自然な差異がある場合は、テキストBをテキストAの文体に
近づけるための提案をしてください。

テキストA（自分で書いた部分）:
[ここにテキストA]

テキストB（AI支援で書いた部分）:
[ここにテキストB]

Abstractの最終チェック¶

Abstractは論文の「顔」であり、多くの読者が最初に読む（そして、そこだけ読んで終わる場合もある）セクションです。2.1 で述べたように、通常は最後に書くセクションです。本文の推敲が完了した後に、Abstractを本文の最終版と突き合わせて確認してください。

プロンプト例：Abstractと本文の整合性チェック

以下のAbstractと論文本文を比較し、整合性を確認してください。

確認項目:
(1) Abstractの5要素（Background/Purpose/Methods/Results/Conclusion）が
    すべて含まれているか
(2) Abstractの記述が本文の内容と一致しているか
    （特に数値、主要な結果、結論）
(3) Abstractに本文にない情報（新しい主張）が混入していないか
(4) 語数は投稿規定の範囲内か（目安: [語数]語以内）

Abstract:
[ここにAbstract]

論文本文（各セクションの要約）:
- Introduction: [要約]
- Methods: [要約]
- Results: [要約]
- Discussion: [要約]

投稿前の最終チェックリスト¶

論文の投稿前に確認すべき項目をまとめたチェックリストです。セクション固有の詳細なチェックは各ページを参照してください。

内容・構成¶

タイトルが研究内容を正確に反映している
Abstractが規定語数以内で、5要素（Background/Purpose/Methods/Results/Conclusion）を含む
Abstractと本文の数値・結論が一致している
キーワードが適切に選定されている
IntroductionのRQにResults・Discussionで回答している
DiscussionにLimitationsが含まれている
Conclusionに新しい議論が含まれていない

文体・表記¶

時制がセクションごとの慣習に従っている（→ 2.3）
ヘッジ表現が適切（過剰でも不足でもない）
英米表記が統一されている（-ize/-ise、-or/-our等）
略語は初出時にフルスペルで定義されている
数字の表記が統一されている（文頭のスペルアウト等）
セクション間で用語が統一されている

図表・参考文献¶

図表番号が本文中の参照と一致している
図表のキャプションが適切についている（→ 3.3）
参考文献が投稿先のスタイルに準拠している
本文中の引用がすべて参考文献リストに含まれている（逆も確認）
DOIが付与されている文献にはDOIが記載されている
ソフトウェアの引用がReferencesに含まれている（→ 3.3）

投稿規定¶

語数/ページ数が規定以内
フォント・マージン・行間隔が指定通り
著者情報の匿名化（blind reviewの場合）
カバーレターの準備
AI利用の申告文の準備（→ 1.3 & 4.3）
Data Availability Statement の記載（→ 3.3）

プロンプト例：投稿前の総合チェック

以下の論文原稿について、投稿前の最終チェックを行ってください。

確認項目:
(1) Abstractの語数と5要素の充足
(2) RQとResults/Discussionの対応
(3) 用語・数値のセクション間の一貫性
(4) 略語の初出定義
(5) 本文中の引用と参考文献リストの一致
(6) 図表番号の対応

各項目について「OK」または「要確認」を判定してください。
「要確認」の場合は具体的な問題箇所を指摘してください。

[ここに論文原稿全体を貼り付ける]

カバーレターと査読対応¶

カバーレターの書き方、査読コメントへの対応（Response to Reviewers）の形式・テンプレート・プロンプト例については、投稿準備の一環として 4.3 投稿準備と査読対応にまとめています。

→ カバーレターの書き方（要素一覧、プロンプト例、差別化のコツ）
→ 査読コメントへの対応（基本原則、状況別テンプレート、プロンプト例）