【第102回】学会抄録をAIにどこまで手伝わせるか｜文字数調整と言い回しチェック、渡してはいけないもの
抄録の締切が近い。書き上げたけれど、規定の文字数に収まらない。
あと数十字。どこを削っても、大事なことが落ちる気がする。
私は放射線技師として16年、300床以上の病院で働いています。ほぼ毎年、全国規模の学会で発表をしていて、そのたびに抄録を書いています。生成AIが使えるようになってから、抄録の作業でAIに頼む場所は、だいたい決まってきました。
先に結論を書きます。AIが効くのは、文字数調整と言い回しチェックです。効かないのは、何を主張するかを決めるところです。そして効率化の話をする前に、決めておくことがひとつあります。
抄録でAIが効くところ、効かないところ
線を引いておくと、迷いません。
左側は、日本語の操作です。書いた本人には見えなくなっている部分を、外から見てもらう作業と言い換えてもいい。
右側は、研究の中身です。ここを渡すと、抄録は形だけ整った文章になります。
文字数調整の頼み方
いちばん使うのがここです。ただ、頼み方で結果がかなり変わります。
「400字以内に縮めて」とだけ頼むと、縮んだ文章が返ってきます。読むと整っている。でもよく見ると、対象数や条件など、落としてはいけないものが消えていることがあります。しかも自然な文になっているので、気づきにくい。
なので、削る作業そのものを任せません。削る候補を出させます。
以下は学会抄録の本文です。規定は◯◯字以内で、現在◯◯字あります。
意味を変えずに削れる候補を3つ挙げてください。
それぞれについて、削ったあとの文と、削ってよいと判断した理由を書いてください。
条件：
・対象数、方法、条件、数値は削らない。
・専門用語は言い換えない。
・削るのではなく短く言い換えられる箇所があれば、それも候補に含める。候補を見て、採否は自分で決めます。この形にしてから、大事な条件が落ちる事故はなくなりました。
もうひとつ。文字数のカウントは、AIの数字を信用しないでください。全角と半角、スペース、記号、改行の扱いは学会ごとに規定が違います。投稿システムのカウンタか、学会の規定が正です。AIは字数を間違えます。
言い回しチェックで見てもらうもの
自分の文章は、自分では読めません。何度も読み返しているぶん、頭が勝手に補完します。
見てもらうのは、この4つです。
・二重否定になっている箇所
・主語と述語がねじれている箇所
・同じ語が近い距離で重複している箇所
・修飾の係り受けが曖昧な箇所
ここでも頼み方があります。「直して」ではなく「読みにくい箇所を指摘して」と頼みます。直された文をそのまま採用すると、自分の文体ではなくなりますし、指摘の理由も残りません。指摘だけもらって、直すのは自分。判断が手元に残ります。
なお、専門用語の言い換え提案は採用しません。分野で標準になっている用語が正です。AIは平易な語に置き換えたがりますが、抄録では不正確になります。
渡す前に決めること｜抄録は未発表データそのもの
ここが、効率化の話より先にくる部分です。
抄録の本文には、まだどこにも出していない結果が書かれています。文字数調整のつもりで全文を貼れば、未発表の研究データを外部のサービスに渡したことになります。
決めておくのは3つです。
ひとつ目は、所属施設の規程です。生成AIの利用ルールがある施設なら、研究データの扱いがどう書かれているかを確認してください。
ふたつ目は、学会や共同研究の取り決めです。多施設の研究なら、自分だけの判断で決められません。
みっつ目は、共著者の合意です。抄録は自分ひとりのものではありません。「AIに言い回しを見てもらった」と言えない状態で使わないほうがいいと考えています。
そのうえで、安全側に倒す方法があります。数値や具体的な症例の記述を伏せ字にした状態で、文章の構造と言い回しだけ見てもらう。文字数調整は数字が入ったままでないと精度が落ちますが、言い回しチェックなら伏せたままでも十分に機能します。
病院で生成AIを使うときの線引きについては、以前まとめました。
・病院で生成AIは禁止すべきか｜「全面禁止」が機能しない理由と条件付き許可の現実解
順番が結果を決める｜主張は自分で決める
最後に、いちばん大事なことを書きます。
抄録でも口演スライドでも、AIにゼロから作らせることはできません。作らせようとすると、それらしいけれど中身のない文章が出てきます。整っているぶん、質が低いことに気づきにくい。
先に自分で作り込むのは、何を主張するかです。この研究で何が分かったのか。いちばん言いたいことは何か。ここが決まっていれば、あとの作業はAIの手伝いで速くなります。決まっていない状態でAIに整えさせると、整っているのに何も言っていない抄録ができます。
順番があります。主張を決める。構成を作る。書く。そのあとで、削る作業と読みやすさの点検をAIに手伝わせる。
ひとつ、AIが想像以上に役に立つ場面があります。結果のグラフや表の解釈です。自分が出した図表を前にして、何が言えて何が言えないのかを整理するとき、壁打ち相手としてかなり有効でした。ここは次回、口演スライドの回で詳しく書きます。
指示の出し方そのものを整理したい方は、こちらもどうぞ。
・ChatGPTプロンプトのコツは命令文ではなく「文脈」｜医療職が渡すべき7つ
まとめ｜AIは抄録を書かない。通りやすくする手伝いをする
・抄録でAIが効くのは、文字数調整と言い回しチェック。効かないのは、主張の決定と規定への適合
・削る作業を任せず、削る候補と理由を出させて、採否は自分が決める
・文字数のカウントはAIを信用しない。学会の規定と投稿システムが正
・言い回しは「直して」ではなく「読みにくい箇所を指摘して」と頼む。判断を手元に残す
・抄録は未発表データそのもの。施設の規程、学会・共同研究の取り決め、共著者の合意を先に確認する
・何を主張するかだけは、自分で決める。決まっていない文章をAIが整えても、中身は生まれない
この記事から持ち帰っていただきたいのは、削る候補を出させる頼み方です。締切前に、いちばん効きます。
次回は、口演スライドの作り方を書きます。アウトラインの作り込み方と、結果の図表をどう読むかが中心になります。
・ChatGPTの嘘を現場でどう見抜いているか｜ハルシネーション対策の実践
・NotebookLMで論文を読む手順｜「Gemini Notebook」に変わった今の文献整理の実運用
・勉強会の資料はAIにどこまで作らせるか｜月1回の発表を回している技師の作り方
よろしければフォローしていただけると、更新をお届けできます。
本記事の内容は筆者個人の見解であり、所属する医療機関の公式見解を代表するものではありません。記事中の手順は、筆者が自身の学会抄録を作成する範囲で試したものであり、採択を保証するものではありません。抄録の文字数規定、記載要件、生成AIの利用可否は学会・研究機関ごとに異なります。必ず所属施設の規程と学会の投稿規定を確認し、共同研究者の合意を得たうえで判断してください。未発表の研究データ、患者情報、個人が特定されうる情報を外部サービスに入力しないでください。生成AIに研究上の主張やデータの解釈そのものを作成させることを勧める記事ではありません。本記事を参考にしたことによって生じた損害・不利益について、筆者は一切の責任を負いかねます。
