科研費の研究計画書を、
口述30分でドラフト化。
科研費（科学研究費助成事業）の研究計画書執筆は、臨床医にとって最大の「時間の壁」。SIMYに研究の核心を口述するだけで構造化された初稿が生成され、Claudeで論理を整え、NotebookLMで先行研究を補強。1〜2日でドラフトを完成させ、推敲に時間を使える環境を実現します。
臨床医の科研費執筆を阻む
3つの実態
執筆時間の絶対的不足
外来・手術・当直の合間で研究計画書を書くのは現実的ではない。週末の数時間が積み上がらず、締切直前に泥縄になる。
「書きたい研究」が言語化できない
頭の中にある研究アイデアを、審査員が読んで理解できる文章に翻訳する作業が最大の壁。話せば言えるが、書けない。
先行研究の整理に半日
背景セクションを書くために、PubMed検索→PDF読み込み→引用整理。1ページ書くのに半日が消える。
「話せば書ける」を
SIMYで実現する
臨床医は「話す」のは得意。SIMYは口述音声から研究計画書の構造化ドラフトを生成し、執筆の最大障壁である「最初の一文」を消します。
口述から構造化ドラフト
研究の背景・目的・方法・予備データ・年次計画を30分口述するだけで、研究計画書フォーマットに沿った初稿を生成。
医療特化のセキュリティ
患者個人情報を即時判定して非保存。日本リージョン専用サーバーで運用し、臨床データを含む口述も安心。
ePROで予備データを自動蓄積
Pocket ICのePROで日常診療から術前・術後QOLデータを自動収集。「予備データが足りない」を解決。
SIMY × Claude × NotebookLMの
7ステップ執筆術
STEP 1：研究の核心を口述
研究目的・臨床的意義・方法・予備データ・年次計画・期待成果を、思いつく順に30分口述。論理整理は後でAIに任せる。
STEP 2：SIMYで構造化ドラフト
SIMYが「研究目的」「研究の背景」「研究計画」「期待される成果」のフォーマットに沿った初稿を生成。
STEP 3：NotebookLMで背景補強
PubMed論文5〜10本を読み込ませて「未解決の臨床問題を3つ」「standard of careを要約」と指示。背景セクションを補強。
STEP 4：Claudeで論理推敲
段落ごとの論理整合性、字数、専門用語の難易度をClaudeに調整させる。「審査員は専門外」を前提に。
STEP 5：予備データ図表整備
ePROやNCD/JOANRから抽出したデータをグラフ化。「本研究の予備データ」として明記。
STEP 6：指導教官・上司レビュー
10月中に第三者レビューを完了。論理穴と誤解されやすい表現を改善。
STEP 7：e-Radから提出
学内締切までにe-Radから提出。締切当日は混雑するため、必ず1日前までに完了。
SIMYへの「口述例」
そのまま真似できる
研究計画書は完璧な順序で話す必要はありません。思いついた順に話せば、SIMYが整えます。
「研究のテーマは、ロボット支援TKAと従来TKAの術後QOL長期比較です。背景として、ロボット支援TKAの短期成績は良好と報告されているけれど、5年以上の長期QOL比較は世界的にもデータが少ない。日本国内ではJOANRに登録されている症例があるものの、PROとの紐付けがされていない。
私たちの予備データでは、自施設で2024年から開始したePROで、ロボット群120例、従来群80例の術後3ヶ月KOOS-PSが収集済み。両群間で5.2点の有意差。
研究計画は、3年間で多施設200例を前向きに登録し、術後5年までePROでKOOS・EQ-5Dを継続収集。主要評価項目は5年KOOS-PS。副次は再手術率と患者満足度。
期待される成果は、日本人におけるロボット支援TKAの長期QOLエビデンスの確立。インプラント選択や保険償還の議論にも貢献。
予算は年500万円で機器とePRO運用費。1年目は症例登録基盤整備、2年目は中間解析、3年目は最終解析と論文化。」
研究目的セクション／研究の学術的背景セクション／研究計画・方法セクション／予備データセクション／期待成果セクション／年次計画セクション／予算計画セクション、として自動分配。
そのまま使える
推敲プロンプト集
この背景セクションを「臨床的問題提起→既存知見→未解決の問題→本研究の位置付け」の順に並べ替えてください。専門用語は審査員（医学系だが分野外）が理解できるレベルに調整してください。
研究計画セクションを読み、「実現可能性が低い」と審査員に判断されそうな点を3つ指摘してください。各指摘について、改善提案を1〜2文で示してください。
添付した論文10本を時系列に並べ、「これまでに明らかになったこと」「未解決の問題」「本研究が埋めるべきギャップ」を表形式で整理してください。
この研究の独創性が伝わるように、研究目的セクションの冒頭3文を書き換えてください。「世界初」「初めて」など過剰な表現は避け、客観的な差分を明示してください。
「予備データ」が
採択を分ける
採択審査で最重視されるのは「実現可能性」。予備データの厚さが、申請書の説得力を決めます。
ePROで日常診療から蓄積
術前・術後QOLデータをLINEで自動収集。半年〜1年あれば、観察研究の予備データとして十分なボリューム。
申請書に直接貼れる図表
「本研究の予備データとして既に○○例で前向きにePRO収集を実施。術前後比較で○点の改善あり」と書ける。
採択後の本実験にも継続使用
採択後の研究本体でもePROをそのまま使えるため、データ収集インフラへの追加投資が不要。
科研費 × AI 活用の
よくある質問
科研費の申請書をAIで書くことは認められていますか？
研究者の文責で執筆することが前提ですが、AI補助の使用そのものが禁止されているわけではありません。SIMYは執筆代行ではなく、研究者の口述から構造化ドラフトを生成する補助ツールの位置付けで、最終的な研究の独創性・実現可能性・文責は研究者にあります。
SIMYは医療特化AIだと聞きました。一般のChatGPTと何が違いますか？
SIMYは医療用語の認識精度が高く、術式名・解剖名・薬剤名・統計手法などの専門用語を正確に処理できます。さらに患者個人情報の即時破棄機構と日本リージョン専用サーバーを備え、臨床データを扱う研究計画書の執筆に適した設計です。
研究計画書の本文はどれくらいの時間で書けますか？
研究の核心が固まっていれば、口述30分→SIMYドラフト生成→Claude推敲で1〜2日のドラフト完成が現実的です。ただし、推敲・図表整備・共著者レビューを含めると最低2〜3週間は確保することを推奨します。年間スケジュールもご参照ください。
基盤研究Cと若手研究で書き方は変わりますか？
枠組みは同じですが、若手研究は「将来性・キャリア展望」を、基盤Cは「これまでの実績との連続性」を強調する点が異なります。SIMYは口述時に種目を指定すれば、それぞれに合わせたドラフトを生成します。
AIで書いたとバレることはありませんか？
SIMYの出力は「ドラフト」であり、最終的に研究者が自分の言葉で推敲することを前提にしています。研究の核心となる独創性・予備データ・実現可能性の根拠は研究者しか書けない部分であり、AI出力をそのまま提出することは推奨しません。
e-RadとSIMYは連携しますか？
e-Radとの直接連携はありません。SIMYで生成・推敲した本文をe-Radの該当フィールドにコピー＆ペーストする運用が標準です。
ePROのデータをそのまま予備データに使えますか？
使えます。Pocket ICのePROで蓄積した術前・術後QOLデータは、観察研究の予備データとして説得力を高めます。詳細はPocket ICの未来もご覧ください。
論文・抄録の執筆にも応用できますか？
はい。学会抄録AI書き方も同じワークフローで対応できます。
11月の3週間に、
追い込まれない自分へ。
SIMYで研究計画書のドラフトを最速生成。推敲と予備データに時間を使える環境を。