論文を書くとき、というより研究をするときには、まず論文を読んでその中での研究課題を明らかにして、自分なりの視点でリサーチクエスチョン（RQ）を立てて。。。が「普通」と思います。何が普通かは微妙ですが、僕はそれが普通だと思っています。
一方、私の場合は身近な課題を解決するためのツールが世の中にはないので（しかたがなく）開発してきた。。。を研究スタイルにしています。上のやり方もやってみたことはあるのですが、頭が素直？すぎるせいか、論文を読めば読むほど見えなくなる感覚がありました。今やれば少しはできそうな気もしますが、若い頃はとにかく読んだ論文に飲まれて新しいことを発想することができませんでした。
これって一言でいえば、一般企業がよくやるITソリューション型の研究だと最近思います。単に既存のパーツを組み合わせて何か新しいものを生み出そうという応用研究とは思います。
この流れで研究した成果を論文に書くにはわかりやすいストーリーが必要になります。若い頃はとにかく事実を伝えようとしました。やったこと、考えたことをみな論文に書いて時系列にあったことをそのまま書いていました。
で、最近、英語で論文を投稿するようになって最初の頃よく指摘されていたのが「ギャップはなにか？」だったんです。人の論文を読んで「RQを立てる」のは見様見真似でやっていましたが「ギャップを明確にする」は意識していませんでした。こんな当たり前のことを知らなかったってなんか悲しいです。分野にもよるんでしょうけどね。。。
で、ギャップを示すためには「課題を明示し」「その課題を解決するための背景や関連研究を列挙して」「そこが空白地帯であることを専門外の方が読んでもわかるようにする」というステップが必要になります。
ちょっと言い方が雑ですが。。。
つまり、真実を書いても誰にも受け取られないのです。なぜか？明白です。それは科学論文とはデータにもとづいた論述が必要であって、そのデータに裏付けられた客観性を論述することが何より重要なのです。
俺が欲しいから必要だから作った、というメイカー魂はアカデミックな世界では不要なものです。いや。。。不要というのは言い過ぎですが、少なくともそのストーリーで論文を書いても誰にも読んでもらえないのです。
前置きが長くなりました。
で、そのデータに基づいた論述を展開するため、自分が作ったものやったことをゴール地点として、そのゴールが必要だったということをデータをもとに作文する必要があります。
データを集めて作文する、作文してからデータを集める、この辺はチキンエッグですね。。。両側から攻める必要があります。
そこで、自分が技術者として教育者として感じている研究ストーリーをそれぞれの文で裏付けるデータが必要になります。このデータを集めるのがなかなかシンドイんですね。。。LLMでも無理です。。。ハルシネーションがひどい。。。実在する論文をさがせといってもダメ。。。この辺はいつか改善されるのでしょうか？プロンプトを試行錯誤してみましたが。その他の論文検索エンジンも難しい（SciSpace、Elicit、Perplexity）。
そこにピッタリあったのが実はConsensusでした。実はこれまで何度か使ってみたことがあったのですがどうも検索結果がよくわかりませんでした。たぶん、使い方が悪かったのだと思います。
ストーリーの中の１文を英語にして、その文をQueryにいれます。すると、そのことを言い表しているであろう 実在する論文がヒットします。この実在するってのがとても重要です 。
このユースケースにはピッタリだと思いました。以下、もっと詳しく書いています。この辺がLLMで一発で検索＆作文まで完結するようになったらもう人間は実験だけすればいいのかな。。。と思えてきます。まだまだ先のようです。
ちなみに無料版を使っているんですが、検索するたびにChatGPTやClaudeのようにそろそろ制限に達しました。。。と言われるのかビビりながら使っていましたが、調べると検索回数は無制限のようです。太っ腹ですね。。。というか本当にありがたいです。もっと前に知りたかった＞自分
