前回は，論文読解支援ツールNotebookLMについて紹介しました。今回は，Gen AI（Gen AI），特にChatGPTとClaudeを用いた論文精読の方法について解説します。

Gen AIを用いた論文精読のメリット

前回でも触れたように，ChatGPTやClaudeといった Gen AIの最大の強みは，単なる要約や情報抽出を超えた「推論能力」です。臨床研究に関する論文を読む際，研究デザインの妥当性や結果の解釈について，背景知識を踏まえた考察を提供してくれます。

実際の活用例として，最近New England Journal of Medicine誌に掲載された糖尿病患者に対する血圧管理の目標値に関する研究（N Engl J Med．2024．［PMID：39555827］）を見てみましょう。Gen AIは論文の内容を理解するだけでなく，本文には具体的に記載されていないであろう「なぜこの研究デザインが選ばれたのか」「結果は既存の国内の治療ガイドラインにどのような影響を与え得るか」といった，より広い文脈での考察も提供してくれます。一方で，再三述べていますが，これらの考察の中には，ハルシネーションと呼ばれる，嘘の回答が含まれているリスクもあります。本章ではそのリスクを軽減させるための工夫を紹介していきます。

ハルシネーションを防ぐためのプロンプト活用

Gen AIの活用において最も注意すべき点は，ハルシネーション（誤った情報の生成）です。これを防ぐには，プロンプトエンジニアリングと呼ばれる，適切なAIへの指示の設計が重要になります。これによって，より正確で信頼性の高い回答を得ることができます。

Web上で検索するだけでも，多くの研究者が有益なプロンプトを公開しています。その中でも，「臨床研究論文作成マニュアル」を運営されている後藤匡啓先生は，医学論文の読解に特化した以下のような基本プロンプトを提案されています。

後藤先生の基本プロンプト
① ジャーナルクラブ用に整理して詳細に解説して
② 臨床現場で用いていいかどうかを教えて
③ この研究の研究手法を教えて，そして批判的に吟味して

このプロンプトの特徴は，段階的な理解を促す構造にあります。まず①によって全体像を把握し，次に②実践的価値を評価し，最後に③研究の質を吟味します。

論文読解についてのプロンプトは多くの研究者によって開発されており，目的に応じたさまざまな手法が提案されています。読者の皆さまも，ぜひ自分の論文読解のスタイルに合った独自のプロンプトを開発してみてください。

ただし，プロンプトが長すぎたり細かすぎたりする場合，指示の一部が反映されないことがあります。指示内容を都度確認し，必要に応じてプロンプトを改良していくことが望ましいでしょう。またプロンプトの設計においては，制約と自由度のバランスが重要です。厳密な制約を設けることでハルシネーションのリスクを低減できる一方，...