2026年に文献レビューのどこをツールに渡すか

昔ながらの文献レビューは消耗です。データベースを探し、関係のない抄録を流し、発見を巨大な表に貼る。これに何百時間も使われてきました。

研究用のアシスタントが出てきてから、問いは「渡すかどうか」ではなくなりました。引用を捏造させず、学術上残すべき判断を渡さない渡し方は何か。

時間が溶ける三段に分けます。検索とスクリーニング、PDF からの抽出、総合と下書きです。

1. 検索とスクリーニングの繰り返しを渡す

最初の狭い口は発見です。PubMed や Google Scholar のブール検索は何千件も返し、抄録は人が一枚ずつ見ます。

渡してよい部分： キーワード一致だけでなく、意味で探す。

• 自然な文で聞けます。例えば「マイクロプラスチックは海洋生態系に長期的に何をもたらすか」。
• 引用のネットワークをたどれば、繰り返し引用される仕事を落としにくくなります。

落とすか残すかは人が決めます。ツールは候補を並べ、なぜ関連すると見たかを示します。

2. PDF から、照合できる欄を抜く

選別のあとに残るのは、残した論文を読むことです。LitSynth では、クイックレビューがおよそ 6〜10 本、深いレビューがおよそ 8〜15 本です。残る作業は、その論文からサンプルサイズ、方法、主な発見、p 値を抜くことです。未照合の 50 本や 100 本を一度に処理することではありません。

渡してよい部分： その PDF を一枚ずつ開かなくてよい。

• 残した PDF を上げるか、すでに検索した集合から選ぶ。
• 選んだ束に同じ問いを投げる。例えば「サンプルサイズと対象者の情報を抜け」。
• ツールが読むのはその選択した論文で、比較できる表を出します。Excel や CSV に出せることが多い。

注意： 抜いた値は、元の頁か文に戻れる必要があります。出典のないマスは、データに見えるだけの空欄です。

3. 総合と下書きは、選んだ論文からだけ

食い違う発見を一段にまとめるのが、レビューの執筆です。汎用のチャットボットはここで壊れやすい。文を完結させるために引用を作るからです。

渡してよい部分： 先に検索し、あとから生成する。

• 書く対象の論文を先に囲う。
• 下書きは、その束だけで合意と食い違いを書く。
• 各主張は、自分の集合にある実在の論文に戻れること。支持が強いかは、書き出す前にもう一度見る。

LitSynth での順

繰り返せる部分を渡し、スクリーニングと確認を画面に残すなら、LitSynth の文献レビュー と 引用監査 を見てください。

汎用チャットボットとは順が違います。先に検索します。

1. 検索： 意味による検索で、1.25 億篇を超える学術論文の索引に入る。
2. スクリーニング： 抄録と関連性の説明で範囲を狭め、何を採用するかは人が決める。
3. 下書きと監査： 選んだ証拠だけから引用付きのレビューを書き、原文の支持が弱い主張に印を付ける。

自動化は、厳密さを手放すことではありません。発見、抽出、初稿を専用のツールに渡し、空いた時間は、その研究が何を意味するかを判断することに使ってください。