T3-83-JA · Tier 3 · Job Skills
AI+ システマティックレビュー
AIを活用したエビデンス合成の設計・実施・報告
厳密なエビデンス合成を、より速く徹底的に
記録4,000件目から8,000件目のあたりで、どのアブストラクトも同じに見え、この著者をもう見たかどうかさえ思い出せない——。システマティックレビューはエビデンスのゴールドスタンダードであり、学術研究で最も過酷な方法論でもあります。本書は、AIがその状況をどこで変えるのかを具体的に示します。35のプロンプト・テンプレート、PRIMA Protocol（5段階、それぞれにAIの役割を定義）、そしてPICO質問からPRISMA準拠の原稿までの90日間計画を収録しています。AIエンジニアリング企業が、厳密さの重要性を理解し、それを実現するためにAIの力を必要とする研究者の方々のためにつくりました。
ティア
Tier 3 · Job Skills
カテゴリ
Research & Media
形式
Guide
更新
Q4 2026
他のエディション
GlobalGlobal — Japanese
デジタル版
US$58
本書の中身
- 5段階からなるPRIMA Protocol——ピアレビューおよび審査員による評価にも合格する、AIを活用したレビューのためのフレームワーク
- 質問の定式化、ブール検索式の設計、スクリーニング、質評価、データ抽出、統合、PRISMA報告に至るまで、全35種類のプロンプトテンプレート
- AIスクリーニングツールの比較：Rayyan、Covidence、ASReview、Abstrackr——それぞれの使いどころと選択基準
- GRADEによるエビデンスプロファイリングとPRISMA 2020準拠——各項目ごとの対応と、AI活用の開示文例テンプレート
- PICO質問の設定からPROSPERO登録、対象論文リストの作成まで——90日間の実行プラン
対象読者
課程の一環としてシステマティックレビューを行う必要がある、保健科学、社会科学、公衆衛生、教育分野の大学院生（修士論文、博士論文の一章）の方々。また、業務として定期的にシステマティックレビューを行う臨床研究者、公衆衛生担当者、診療ガイドライン作成に携わる研究者の方々
その他の対象：システマティックレビューに取り組む学生を支える研究指導者、方法論の支援を担う研究図書館員、AIを活用したシステマティックレビューを評価する必要がある学術誌の査読者の方々
身につくこと
- PICOまたはSPIDERを用いて焦点が明確で答えられる研究質問を立案し、検索開始前に事前規定されたプロトコルをPROSPEROに登録できる。
- 複数の文献データベースと灰色文献のソースにわたり、根拠を記録した再現可能なブール検索戦略を設計・実行できる。
- 二重レビューの品質基準を維持し、包含・除外の判断を記録しながら、AIを活用したタイトル・抄録スクリーニングと全文スクリーニングを実施できる。
- 適切な質評価ツール（CASP、Cochrane Risk of Bias、JBI）を適用し、収載研究から構造化されたデータを大規模に抽出できる。
- 叙述的合成またはメタアナリシスの手法でエビデンスを統合し、GRADEによるエビデンスプロファイルを作成して、PRISMA 2020に準拠した報告を作成できる。
本書の内容
- スキルチェック
- AIスキルレベルチェック
- 第1章
- システマティックレビューにおけるAIの現状
- 第2章
- PICOとAIを用いた研究質問の設定
- 第3章
- プロトコル設計とPROSPERO登録
- 第4章
- 検索戦略の設計と実行
- 第5章
- AIを活用したスクリーニングと研究選択
- 第6章
- 質の評価とバイアスリスクの評価
- 第7章
- データ抽出と表形式化
- 第8章
- エビデンス合成とメタアナリシス
- 第9章
- PRISMA報告と透明な開示
- 第10章
- システマティックレビューの実行計画
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
AIエンジニアリング企業が、厳密さの重要性を理解し、AIを「省略」ではなく「達成の支援」として活用したい研究者のために開発しました。