もくじ
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ジャーナルになかなか採択されない英語論文によく見られる最も深刻な問題
突然ですがなかなかジャーナルに採択されない英語論文によく見られる最も深刻な問題は以下の内どれでしょうか？🤔💡
- 方法に関する問題
- 既に似たような研究が行われていて新規性に欠ける
- 学術界や一般社会へ与える影響が不十分
正解は２番、「既に似たような研究が行われていて新規性に欠ける」です。
英語論文校閲・投稿支援サービスを提供するリンクサイエンスの創設者兼マネージング・エディターとして、過去10年間で1,037本以上の英語論文のジャーナル出版に貢献した経験を通じて、なかなか受理されない英語論文に共通するある問題に気づきました。
それは、もうすでに似通った研究が行われているため英語論文が新規性に欠けるという問題です。
この問題はジャーナル出版において最も深刻です。なぜなら、一旦、研究が行われてからこの問題に対処しようとしても、この問題だけは最高品質の英文校閲サービスを持っても事実上、後から是正できない問題だからです。
この問題に対処する上で最も効果的な手段はただ一つ。
この手段を取ることで後々のジャーナル投稿での苦労を最小限にすることができます。
それは文献検索の過程で研究課題の新規性を徹底的に検証することです。これがジャーナル採択を最短で目指せる何よりも重要な一歩であると確信しています。
このジャーナル採択に向けて何よりも重要な第一歩をより効率化するために分野を問わず、全ての研究者の方がAIのパワーを活用した文献検索エンジンやその他のツールを活用するべきだと考えます。
この新規性の問題は研究の方法に関する問題や研究が学術界や一般社会へ与える影響（インパクト）の不十分さに関する問題より遥かに深刻です。
なぜなら方法に関する問題や影響力不足に関する問題は追加実験や慎重な改訂などである程度カバーすることができる反面、新規性に関する問題は一度研究が行われてしまうと、ほぼ解決不可能な根本的な問題だからです。
特にこの新規性に関する問題を解決する上でAIのパワーを活用しない手はありません。そこで「英語論文作成のためのAIツール活用マニュアル」を作成しました。
このマニュアルがあればどのようにAIツールを具体的に活用しジャーナル採択の前に立ちはだかる様々な壁が乗り越えられるかがわかります。
AIは研究アイデアのブレーンストーミングや仮説を設定する上でも役に立つ
Hutson（2023）は、科学者がAIの力を最大限に活用する最も効果的な方法として研究アイデアのブレーンストーミングと仮説の設定について言及しています。
私は「英語論文作成のためのAIツール活用マニュアル」で、研究者がリサーチ・クエスチョンや仮説で見落としている可能性のある盲点を発見するためにAIをどのように活用できるのかについて具体的に説明しています。
さらに、Hutson（2023）は、研究の初期段階に研究者がAIツールを使う過程でAIによる「幻覚（Hallucinations）」と呼ばれる一見、正しいが実は間違っている情報を突然生成する現象を活用し、新しい視点から斬新な仮説を考えたり、全く違う角度から情報を見直すヒントを与えてくれると指摘しています。
AIツール、特にChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）におけるこの「幻覚（Hallucinations）」の概念は、Zhangら（2023）によって詳細に説明されています。ご興味がある方は直接Zhangら（2023）をご確認ください。
これらの観点は、Sage Publications（2023）、Elsevier、Springer Nature、Wiley、Frontiersを含む主要な科学ジャーナルの出版社の一般的な指針と一致しています。これらの出版社は、研究の初期段階でのブレーンストーミングにAIツールを活用する意義を認識しているとしています。
先駆的な研究者がAIを活用して独自の仮説を生成する方法を始め、これらの概念の実用的な応用手段についてより詳しくお知りになりたい方はHutson（2023）を直接読まれることをお勧めします。
Hutson（2023）による科学研究におけるAIの活用法のまとめ
- AI によるブレーンストーミング
AI、特に大規模な言語モデルは、幅広いアイデアと仮説を生成することで研究者のブレーンストーミングを支援します。ブレインストーミングとは制限や批判をせずとにかくできるだけ多くのアイデアを出すことです。これらのモデルは広範なテキストデータを学習しており、革新的で非伝統的なアイデアを提案することが出来るとされています。
- AIの「幻覚」を新しい仮説の設定に活用する
AIが不正確または捏造された一見、正しく見えるが実は不正確な情報を生成する通称「幻覚(hallucinations)」と呼ばれる現象は、思いもよらない仮説を設定する上で役立つかも知れないことが論じられています。この幻覚によって得られたアイデアが思いがけず新しい研究の道筋を開くかも知れないというのです。
- 盲点の解消
AIは研究内での「盲点」や以前気付かれなかった関連性の発見に一役買うかも知れません。今まで人間が気づかなかった異なる研究分野の間の関連性を提案し、研究者に新しい研究の方向を追求する閃き💡を与えることがあるのです。
- 異質な仮説の生成
AIは普通の人間の研究者が思いつかないような仮説を考案する能力を持っています。この能力は革新的なアプローチや発見の開発を促進し、従来の方法ではかなり時間をかけなければ見つけられなかった新発見をいち早く見つけ出す上で役立ちます。
- 予測と探索の用途
既存のデータに基づいて将来のトレンドを予測するだけでなく、AIは科学研究において完全に未知の領域に進出するためにも活用されています。
【まとめ】研究者がAIパワーを活用すべき3つの主な方法
科学研究においてAIを活用する際、研究プロセスを劇的に向上させる実用的な応用を理解することが重要です。
以下は、AIの活用が最も有益であると提案されている3つの重要な方法のまとめです。
- 研究アイデアのブレーンストーミング
AIは研究のアイデアをブレーンストーミングする初期段階で強力なツールとして機能し、今まで調査するには時間を要した革新的なアイデアや幅広い視点に関する情報を得る上で役立ちます。
- 仮説の設定
AIは複雑なデータを分析しパターンを識別する能力によって、研究者が堅牢でしっかりとした根拠に裏付けられた仮説を立てることを可能にします。つまり研究の強固な基盤の構築にも適しています。
- AI文献検索エンジンなどを活用し研究の新規性を確認する
研究課題やテーマの新規性を確認することは、ジャーナル審査の段階で非常に重要となります。
AIツールを活用すれば広範な文献情報を効率的に洗い出し研究の独自性をリサーチ・クエスチョンが書けた時点からすぐに検証することができます。
【結論】研究における変革的な流れであるAIの受け入れ
AIの活用は科学研究において知識の創造と検証におけるアプローチの変革を象徴しています。
AIツールは、分野を問わず研究に携わる方々の特にブレーンストーミング、仮説設定、新規性の確認のプロセスで最も効果を発揮するでしょう。
これらのテクノロジーを受け入れることで、科学界は知識の新たな領域を拡大し、新たな発見の世界に進出する準備が整います。
AIツールの実用的な研究への活用に関心がある方は「英語論文作成のためのAIツール活用マニュアル」が充実したリソースとなっています。
また、Hutson（2023）の洞察は、科学的探求におけるAIの変革的な役割をさらに強調するものであり、関心がある方は直接Hutson（2023）を読まれることをお勧めします。
この急速な技術進化の時代を進んでいく中で、研究に携わる方々が最新情報に触れ進化し続けるAIツールに適応することは非常に重要です。
これは研究の効率と成果を向上させるだけでなく、知識と意思疎通の世界的な追求への貢献にも繋がるでしょう。
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＊英語バージョンの末尾に参考文献があります。
Three Ways in Which Researchers Should Leverage the Power of AI to Enhance Innovation and Efficiency in the Scientific Research Process
The Most Serious Issues Commonly Seen in Papers That Are Not Readily Accepted By Journals
Let me ask you an important question: what is the most serious issue commonly found in research papers that struggle to be accepted by journals? 🤔💡
- Poor methodology
- Lack of novelty; Similar studies have already been conducted
- Insufficient impact
The answer is number 2: Lack of novelty; Similar studies have already been conducted.
As the founder and managing editor of Linc Science editing services, I have contributed to the publication of over 1,037 articles in the past 10 years.
Through this experience, I have identified a common issue among articles that face difficulties in being accepted: they often lack novelty, usually because similar studies have already been conducted.
I consider this issue to be critical, as once a study has been conducted, it is virtually impossible to rectify this lack of novelty, even with the highest quality of editing.
Therefore, I cannot stress enough the importance of verifying the novelty of a research question during the literature search process.
I strongly believe researchers in all fields should take advantage of AI-powered literature search engines and other AI tools to expedite this process.
This aspect is even more critical than issues of methodology or insufficient impact.
While methodological flaws and insufficient impact can often be rectified to some extent through careful revision, additional experiments, or by clarifying the significance of the findings, a lack of novelty is a more fundamental problem that typically cannot be resolved once the research has been conducted.
To assist researchers in effectively utilizing AI tools for their literature searches, I have created “The AI Tool Application Guide for Researchers.”
This guide provides specific steps and methodologies on how to leverage AI-powered tools to ensure the novelty and relevance of your research questions, helping to streamline and enhance the research process.
Enhancing Research Brainstorming and Hypothesis Generation with AI
Hutson (2023) highlights one of the most effective ways scientists can leverage the power of AI: aiding in the brainstorming process for research ideas and hypothesis generation.
In “The AI Tool Application Guide for Researchers,” I have expanded on this by outlining specific ways scientists can use AI to uncover areas that may be overlooked in their research questions or hypotheses.
Additionally, Hutson (2023) notes that engaging with AI enables researchers to benefit from its ability to “hallucinate” or generate unexpected information.
This concept of “hallucination” in AI, as detailed by Zhang et al. (2023), refers to instances where large language models (LLMs) produce responses that deviate from the input, contradict established context, or diverge from accepted factual knowledge.
This phenomenon implies that AI tools can sometimes offer responses that seem credible initially but are revealed to be incorrect upon closer expert evaluation.
These unique AI capabilities are instrumental in unveiling new perspectives or overlooked aspects in research, thereby fostering the generation of innovative hypotheses.
This perspective is in line with the general guidelines of major scientific journal publishers, including Sage Publications (2023), Elsevier, Springer Nature, Wiley, and Frontiers. These publishers recognize the value of using AI tools for brainstorming in the early stages of research.
For a deeper understanding of these concepts and their practical applications, I strongly recommend reading Hutson (2023).
Readers interested in understanding how trailblazing scientists leverage AI to generate unique hypotheses will find this resource particularly valuable.
Key Insights from Hutson (2023) on AI in Scientific Research
1. AI in Brainstorming
AI, especially large language models, aids scientists in brainstorming by generating a broad spectrum of ideas and hypotheses. Trained on extensive text data, these models are capable of suggesting innovative and unconventional ideas.
2. Hallucination as a Feature
In this context, AI’s tendency to produce inaccurate or fabricated information, a phenomenon termed ‘hallucination’, can be unexpectedly advantageous. It encourages the formation of hypotheses that, while not immediately verifiable, may lead to new investigative pathways.
3. Addressing Blind Spots
AI is instrumental in uncovering ‘blind spots’ or previously unnoticed connections within research. It can propose links between disparate areas of study, inspiring researchers to pursue novel lines of inquiry.
4. Generating ‘Alien’ Hypotheses
The ability of AI to conceive hypotheses that wouldn’t typically occur to human researchers is invaluable. This capability fosters the development of groundbreaking approaches and discoveries that could be time-consuming to realize through conventional methods.
5. Predictive and Explorative Uses
Beyond forecasting future trends based on existing data, AI is also leveraged to venture into entirely uncharted territories of scientific research.
Three Key Ways Researchers Should Leverage the Power of AI
In leveraging AI for scientific research, it’s crucial to understand its practical applications that can profoundly enhance the research process. Here are three pivotal ways in which AI is suggested to be most beneficial:
- Brainstorming for Research Ideas
AI serves as a powerful tool in the early stages of research, helping to generate a wide array of innovative ideas and perspectives that may not be immediately apparent to researchers.
- Hypothesis Generation
AI’s ability to analyze complex data and identify patterns enables researchers to formulate robust, well-informed hypotheses, providing a strong foundation for their studies.
- Verifying Research Novelty through AI-Powered Literature Search Engines
Confirming the novelty of a research question or topic is vital for a study’s acceptance and impact. AI-powered tools can efficiently review extensive literature to ensure the research’s uniqueness.
Conclusion: Embracing AI for a Transformative Shift in Research
The integration of AI into scientific research represents a transformative shift in our approach to knowledge creation and validation.
AI tools, especially in brainstorming, hypothesis generation, and novelty verification, are invaluable assets for researchers across various disciplines.
By embracing these technologies, the scientific community is positioned to expand the frontiers of knowledge and venture into new realms of discovery.
For those eager to delve deeper into AI’s practical use in research, “The AI Tool Application Guide for Researchers” offers an extensive resource.
The insights from Hutson (2023) further underscore AI’s transformative role in scientific inquiry.
As we advance through this era of rapid technological progress, it’s crucial for researchers to stay updated and adapt to these evolving tools.
Such adaptation not only enhances the efficiency and effectiveness of their work but also contributes to the global pursuit of knowledge and understanding.
To assist in this journey, I invite you to subscribe to my “bilingual” newsletter.
This resource aims to keep you abreast of the latest AI developments in research, providing insights, tips, and thorough analysis to maintain your edge in this dynamic field.
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References
Hutson, M. (2023). Hypotheses devised by AI could find ‘blind spots’ in research. Nature Index. https://doi.org/10.1038/d41586-023-03596-0
Zhang, Y., Li, Y., Cui, L., Cai, D., Liu, L., Fu, T., … & Shi, S. (2023). Siren’s song in the AI ocean: A survey on hallucination in large language models. arXiv preprint arXiv:2309.01219. https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.01219
Sage Publications (2023, September 19). Publishing policies: ChatGPT and generative AI. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai