Gakuto, Ph.D.｜Biomechanics

生成AIで論文を作るときは...👇️ Elsevierが，生成AIの利用ルールを明確化しています． ポイントは， 「使っていいか」ではなく， どう使うか，どこまで使うか． 文献整理や研究ギャップの探索， 文章構成，英語改善などには使えます． 一方で， AI任せの本文生成や， データ・研究画像の捏造・改変はNG． さらに，AIで文章を実質的に変更した場合は， 使用したAIと目的の開示が必要です． 細かいルールは固定コメントにまとめました． 論文でAIを使う人は，投稿前に見返せるよう保存推奨！ #博士 #研究 #生成ai

論文の図の保存形式は...👇️ JPEG，PNG，TIFF． 「結局どれで保存すればいい？」と迷ったら，まず何に使う画像なのかで考えます． ざっくり使い分けると， JPEG 写真など，階調の多い画像向き． ファイルを軽くしやすい一方，基本的に非可逆圧縮なので，繰り返し保存・編集すると画質が落ちる可能性があります． 論文用の元データをJPEGだけで管理するのは避けたいところです． PNG 文字，線，スクリーンショットなどをくっきり残したいときに便利． 可逆圧縮なので，JPEGのような圧縮による画質劣化を避けられます． スライドやWeb上で使う図にも扱いやすい形式です． TIFF 高品質なラスター画像を保持しやすく，学術誌への投稿でも指定されることがある形式． 一方で，設定によってはファイルサイズがかなり大きくなります． 私は，論文投稿用のラスター画像ならTIFFを基本にしています． ただし，ここが一番重要です． 「論文＝必ずTIFF」ではありません． ジャーナルによって，対応形式，解像度，カラーモードなどの指定が異なります． また，グラフや模式図などはPDFやEPSなどのベクター形式が適している場合もあります． なので投稿前は， ① 投稿規定で対応形式を確認 ② 必要な解像度を確認 ③ 写真か，線画・グラフかを確認 ④ 最後に指定形式へ書き出す この順番がおすすめです． #博士 #論文 #figure

国際学会で布ポスターを選ぶ理由は...👇️ 海外学会のポスター，私はかなり「布派」です． 理由は，見た目というより* 移動のしやすさ． 特に国際学会は，飛行機→電車→ホテル→会場と， 想像以上に荷物を持って移動します． ① ロストバゲージ対策になる 私自身，海外でロスバゲを経験したことがあります． 預け荷物にポスターまで入れてしまうと，荷物が届かない＝発表にも影響する可能性があります． 布なら小さく折りたためるので，ポスターだけは機内持ち込みのバッグへ． ロスバゲ自体を防げるわけではありませんが，「発表に必要なものを預けない」という対策ができます． ② 手荷物に入れやすい A0サイズでも，布なら折りたためます． PCや発表データと一緒に自分で持って移動しやすいのが大きなメリット． 海外学会では， ・PC ・充電器 ・発表データ ・ポスター など，発表に必須のものはできるだけ手元に置くようにしています． ③ 移動が楽 空港，会場，ホテルでポスター筒を持ちながらキャリーケースを引くのは，地味に大変です． 特に乗り換えが多い海外では，荷物が1つ減るだけでもかなり違います． ④ ポスター筒がいらない 紙ポスターなら，基本的には折らずに運ぶための筒が必要です． 布ならバッグに収納できるので，筒を持って帰る必要もありません． ただし，布ポスターは印刷会社や素材によって発色，文字の鮮明さ，折りジワが変わります． 細かい図や小さい文字を使う場合は，印刷仕様を確認しておくのがおすすめです． ⑤ 最後は宝物になる これは機能面とは別ですが，結構好きなところ． 学会が終わったあとも，そのポスターを見ると， 「この研究をここで発表したな」 「このときこんな質問をされたな」 と，その研究をしていた時間まで思い出せます． 論文はPDFで残るけど，学会発表の時間そのものが形として残るのが布ポスターの良さだと思っています． 一言まとめ． 布ポスターの一番のメリットは「布だから」ではなく， 海外移動のリスクと荷物を減らせること． 次の国際学会で「紙と布，どっちにしよう？」となったときに見返せるように，保存しておいてください． #博士 #学会ポスター

研究データの表記ゆれを防ぐ方法は...👇️ 「Male」「M」「男性」． 意味は同じでも，Excel上では別の文字列です． 研究データでは，この小さな表記ゆれが後から意外と面倒になります． 例えば， ・別表からIDや属性を参照する ・条件ごとにデータを抽出する ・ピボットテーブルで集計する ・統計解析用にデータを整理する こんなときに，表記が統一されていないと，検索漏れや修正作業の原因になります． そこで使えるのが，Excelの「データの入力規則」． ① 入力するセル範囲を選択 ② 「データ」→「データの入力規則」 ③ 「リスト」を選択 ④ Male / Femaleなど，使用する選択肢を設定 ⑤ あとはプルダウンから選択 これなら，入力する人が変わっても同じ表記を使えます． 研究で特に設定しておくと便利なのは， ・Sex：Male / Female ・Group：Control / Intervention ・Time：Pre / Post ・Side：Right / Left ・Region：Proximal / Central / Distal ・Exclude：Yes / No など，入力パターンが決まっている変数です． さらに，選択肢が多い場合は「Male,Female」と直接入力するより， 別シートにマスターリストを作って参照すると管理しやすくなります．選択肢を変更するときも，マスター側を修正するだけです． ⚠️注意 入力規則は，すでに存在する表記ゆれを自動で直す機能ではありません． これから入力するデータのミスを防ぐための仕組みとして使います． 一言． 研究データは，解析するときよりも入力するときにルールを決めておく方が圧倒的に楽です． 次にExcelで研究データを作るときに設定できるように，保存しておいてください． #博士 #研究 #Excel #大学院生 #研究者

学会ポスターを持ち運ぶ方法は...👇️ 学会ポスターって，作るところまでは考えるけど， 意外と困るのが「会場までどうやって持っていくか」． 特に飛行機や新幹線で移動すると， A0サイズのポスター筒は地味に邪魔になる． そこで私が使っているのが布ポスター． 紙と違って折り畳めるので， スーツケースやバックパックに入れて移動できる． 遠方や海外学会では，これがかなり楽． ただし，布なら何でもOKではない． 印刷前にこの5つを確認する． ① ポスターサイズ A0だと思い込まず，学会要項を確認． 国内では縦長が多いけど，海外では横長指定の学会もある． ② 掲示スペースの大きさ 「A0まで」と「掲示板○cm×○cm」は意味が違う． 作り始める前に縦横の寸法まで見る． ③ 掲示方法 画鋲，テープ，ベルクロなど，会場によって違う． 布は紙と固定方法の相性が違うこともあるので確認しておく． ④ 折りジワ 畳めるのはメリットだけど，素材によっては折り跡が残る． 僕は移動するとき，できるだけ折る回数を少なくする． ⑤ 印刷前にPDFを最終確認 文字サイズ，画像の解像度，余白，QRコードなどを確認してから入稿． 特にポスターは大きいので，PC画面では気づかなかったズレが目立つことがある． ちなみに， 「布ポスターが紙より優れている」わけではない． 近場の学会なら紙でも問題ないし， 発色や張りの見た目を優先するなら紙が合う場合もある． 私が布を選ぶ一番の理由は， 持ち運びの負担を減らせること． 次の学会でポスターを印刷する前に確認できるように，保存推奨． #博士 #学会発表 #ポスター発表

研究スライドの余白で大切なのは…👇️ 「内容は間違ってないのに，なんか見づらい」 そんなスライドは，情報量より余白の使い方が原因かもしれません． 研究スライドは， 情報を詰め込むほど伝わるわけではありません． 余白には， 「ここは別の情報です」 「ここを先に見てください」 と，視線を誘導する役割があります． 僕がスライドを作るときは，特にこの4つを確認します． ① スライドの端まで使わない 文字や図を端ギリギリまで置くと，一気に窮屈に見えます． まず外周に一定の余白を確保してから，中身を配置します． ② 関連するものは近づける グラフと説明文，図とラベルなど， 同じ意味を持つものは近くに置く． 逆に，別の情報なら少し大きめに離す． 余白は，情報を「区切る線」の代わりにもなります． ③ 全部を均等に空けない 意外とここが重要です． すべて同じ間隔にすると， 何と何がセットなのか分かりにくくなります． 「関連するものは狭く」 「別のまとまりは広く」 この差をつけるだけでも，かなり見やすくなります． ④ 余白が足りないなら，文字を小さくする前に削る 研究スライドでよくあるのが， 入らない→文字を小さくする，です． でも先に考えたいのは， ・この文章，本当に必要？ ・口頭で説明できない？ ・結果を全部載せる必要ある？ ・次のスライドに分けられない？ ということ． 余白がないのは，デザインの問題ではなく，情報整理の問題であることも多いです． 博士の一言まとめ📊 研究スライドの余白は「空いている場所」ではなく， 情報の関係と優先順位を伝えるためのスペースです． 次にスライドを作るとき， 「何を足すか」ではなく「どこを空けるか」から見直せるように，保存推奨です． #博士 #研究

遠回りに見えた経験が，今の私をつくりました…👇️ 病院で働きながら修士課程へ進み， 修士取得後は，JICA海外協力隊としてフィジーへ． 現地で困っている人の， 力になりたいと思っていました． でも現実は， 英語がほとんど話せない． 伝えたいことも， 聞きたいことも， 自分の考えも， 言葉にできませんでした． それでも毎日，目の前の人と向き合うなかで， 言葉が通じなくても， 笑顔は引き出せることを知りました． 帰国後は，博士課程へ． 研究に向いていない． 実績が足りない． 論文なんて書けない． 時間がない． 何度も，そう思いました． それでも，仕事の前後で研究を続け， 2025年3月，博士号を取得しました． 「今できない」は， 「向いていない」の証拠ではありません． できないままでも， 続けることはできる． 遠回りの意味は， 歩いている途中には分からない． でも後から振り返ると， それまでの経験が， 今につながっていることがあります． 立ち止まりそうなときこそ， もう1回だけ． あと1歩だけ． 続けた人にしか， 見えない景色があるから． Road back to Fiji． #博士 #大学院 #JICA海外協力隊 #フィジー

論文Figureを見るときに大切なのは...👇️ グラフを見た瞬間， 「こっちの方がかなり高い」 と思ったことない？ でも，見た目の差＝実際の差とは限らない． 特に棒グラフでは， 最初にY軸を確認したい． ────────────── ① なぜY軸で印象が変わる？ 例えば， A：50 B：55 という同じデータでも， Y軸が「0〜100」なら差は小さく見える． でも「48〜56」にすると，かなり大きな差に見える． 数値としては同じ5の差． 変わったのは， データではなく見せ方だけ． ────────────── ② 棒グラフは特に注意 棒グラフは， 棒の長さそのものが値の大きさを表す． そのためY軸を途中から始めると， 実際の比率以上に差が大きく感じられることがある． Figureを見たら， 「どっちの棒が高い？」 より先に， 「Y軸はどこから始まってる？」 を確認する． ────────────── ③ でも「Y軸は全部0から」ではない ここは勘違いしやすい． 折れ線グラフや散布図では， 小さな変化やデータの分布を見るために， Y軸を0以外から始めることが適切な場合もある． だから， 0始まりじゃない＝悪いグラフ ではない． 大事なのは， グラフの種類と目的に対して，その軸設定が適切かを見ること． ────────────── ④ 論文のFigureで僕が確認する5つ グラフを見たら， ・Y軸の範囲 ・単位 ・線形軸か対数軸か ・エラーバーが何を示しているか ・個人データや実際の数値 まで確認する． 特に「差が大きそう」に見えたときほど， 見た目だけで解釈しない． 一言📊 Figureは結果を分かりやすくしてくれる． でも，分かりやすさと正確な解釈は別． 棒の高さを見る前に， まず軸を見る． 次に論文やニュースのグラフを見るとき確認できるように，保存推奨． #博士 #論文 #グラフ

学会発表でAIを使うときに大切なのは…👇️ AIを使えば， 論文の要約，文章の整理，スライド構成の提案までかなり速くなる． でも，学会発表で必要なのは 「綺麗なスライドを作る力」だけじゃない． 質疑応答では， 「なぜこの方法にした？」 「この結果はどう解釈する？」 「別の可能性は？」 「この研究の限界は？」 みたいに， 自分の研究をどこまで理解しているかが問われる． だから私は， スライドを作るときに各ページでこの3つを考える． ① MESSAGE｜何を伝える？ このスライドを1文で言うなら何か． ② EVIDENCE｜何が根拠？ その主張を支えるデータや先行研究は何か． ③ NEXT｜なぜ次のスライドへ進む？ 前後のスライドが論理的につながっているか． この3つを自分で考えると， スライド作成そのものが研究内容の整理になる． 逆に， AIが作った文章や構成をそのまま採用すると， 完成は速くても， 「なぜこのスライドが必要なのか」 を自分で説明できないことがある． もちろん， AIを使わない方がいいという話ではない． 私ならAIには， ・文章を短くする ・表現の候補を出す ・レイアウト案を考える ・想定質問を作る ・分かりにくい部分を指摘させる こういう部分を任せる． でも， 何を伝えるか なぜそう解釈するか どこまで言えるか は最後まで自分で考える． 一言🎓 AIで「作業時間」は減らせる． でも，学会発表に必要な「思考時間」まで減らす必要はない． 次にスライドを作るとき， MESSAGE・EVIDENCE・NEXTの 3つを確認できるように保存推奨． #博士 #学会発表 #生成ai

論文を効率よく読む方法は...👇️ 論文を読むのが遅いとき， 必要なのは「読むスピードを上げること」だけではない． 僕が意識しているのは， 論文によって読む深さを変えること． 動画では3段階で紹介したけど， 実際にはこんな基準で分けてる． ────────────── ① まず「読む価値があるか」を判断 最初に見るのは， ・Title ・Abstract ・Figure / Table ここでは細かく理解しようとしない． 見るのは， 「自分の研究疑問に関係するか？」 「自分が知りたい結果が含まれているか？」 の2つ． 関連が薄ければ，この段階で止める． 逆に重要そうなら，次へ進む． ⚠️ Figureだけを見て結論を決めるのではなく， あくまで「精読する論文を選ぶため」に使う． ────────────── ② ChatGPTでは「要約」より「構造化」 必要そうな論文はPDFを入れて， 僕ならこの5つに分ける． ① 研究目的 ② 対象 ③ 方法 ④ 主要結果 ⑤ 研究上の意味 さらに大事なのが， 「その判断の根拠になった原文も示して」 まで入れること． AIの説明だけを見るのではなく， 原文へ戻れる状態を作るため． もう1つ入れておきたいのが， 「論文に明記されていない内容は推測せず，記載なしとする」 という指示． AIに綺麗な答えを作らせるより， 「書いてあること」と「書いていないこと」を分けた方が研究では使いやすい． ────────────── ③ 本当に重要な論文だけ原文を深く読む ここで初めて， ・Methods ・Results ・Discussion ・Limitations まで戻る． 特に自分の研究に引用するなら， 対象人数 測定条件 統計解析 実際の数値 著者がどこまで主張しているか は原文で確認する． ChatGPTは， 読む論文を減らすための補助には使える． でも， 論文を読まなくていい理由にはしない． ────────────── 博士の一言📚 論文を読むのが速い人は， 全部を高速で読んでいるわけではない． 「30秒で見る論文」と 「30分かけて読む論文」を分けている． 読むスピードより， 読む深さを選ぶ． 次に論文を開いたとき使えるように，保存推奨． #博士 #論文 #ChatGPT

研究を続ける理由は...👇️ 最近，ありがたいことに， 研究も仕事も任せてもらえることが増えました． 基本的に，頼まれた仕事は断らない． 目の前の仕事に応えることが， 次の信頼につながると思っているからです． もちろん， 全部きれいにこなせるわけではありません． 抱えすぎて， 「ちょっと無理かも」と思う日もあります． そして研究を続けていると， 努力したからといって， 必ず結果が出るわけではないことも知ります． 論文にならない研究もある． 思った結果が出ないこともある． 頑張った時間が，何にもならなかったように感じる日もある． それでも続けるのは， 努力した人にしか 見えない景色があることも知っているから． たぶん私は， その景色をもう一度見たくて， 今日も研究しているんだと思います． 研究者の美学は， きれいなものでも，派手なものでもない． 報われない日も含めて， それでも問い続けること． 「何のために研究するんだろう」 その答えを， これからも研究者として生きながら探していきたいです． #博士 #研究者

スライド発表で読み原稿を使わない理由は...👇️ 学会発表やプレゼンで，
読み原稿をそのまま読むと，
どうしても機械的に聞こえやすくなります． 原稿を読むことに意識が向くと，
聴衆を見る余裕がなくなる．
声の抑揚が減る．
スライドとの対応も弱くなる． 結果として，
内容は正しくても，
聞き手に入りにくい発表になってしまいます． では，読み原稿なしで話すにはどうするか． 大事なのは，
暗記力ではありません． ストーリー構成を分かりやすくすることです． たとえば， ① なぜこの研究が必要か
② 何を明らかにしたいのか
③ どう調べたのか
④ 何が分かったのか
⑤ だから何が言えるのか この流れが整理されていれば，
原稿を丸読みしなくても，
スライドを見ながら自然に話しやすくなります． 読み原稿は，
練習段階では時間配分の確認に使ってOKです． でも本番では，
原稿を読むのではなく，
「話の流れ」を持って発表する． これだけで，
発表の伝わり方はかなり変わります． 博士の一言まとめ👇
読み原稿をなくすコツは，
根性で覚えることではなく，
発表のストーリーをシンプルにすることです． #学会発表 #博士 #研究

プッチンプリンの豆知識は...👇️ 研究対象は筋肉ですが， 今回はプッチンプリンを少しだけ調べました． ① 最初は「グリコプリン」だった 1972年に「グリコプリン」として誕生し， 1974年に現在の「プッチンプリン」へ改名されました． ② あのツマミは，偶然から生まれた 試作中，穴とツマミの位置が少しずれた容器ができ， その方が折りやすいと判明． 現在の形につながったそうです． ③ 累計販売数は51億個 2013年には，「世界で最も売れているプリン」として ギネス世界記録に認定されました． ④ 「プリンではない」は本当？ 商品表示上の名称は「洋生菓子」． 卵や乳製品に加え， 寒天やこんにゃく粉などで， あの独特の食感を作っています． ただし，公式にはもちろん「プリン」です． これほどの歴史を背負ったプリンですが， 食べ方は状況によって変わります． 時間がある日は，スプーンで． 時間がない日は，何も使わずに． スプーンがない日は，箸で． 道具は，重要ではない． 大切なのは，プリンを食べることである． 皆さんは，プッチンする派？ それとも，しない派？ ※PRではありません．ただ好きなのである． #プッチンプリン #プリン #博士 #研究者の日常 #論文

研究大陸
「博士が研究を続ける理由」 北海道に， 骨格筋の「伸び方」を追い続ける， 一人の博士がいる． 研究者，@gkt_ph.d 病院で働きながら大学院へ通い， 海外へ渡った．
 帰国後は博士課程へ進み， 国際論文15編， 学会発表は30回を超えた． 数字だけを見れば， 順調に見えかもしれない．
 だが，決して器用に歩いてきたわけではない． 「自分の将来を変えたい．
自分が，どこまで行けるのか確かめたい」 研究を始めた理由は， 意外なほど個人的だった． しかし今， その理由は少しずつ変わり始めている． 積み重ねてきた経験を， 研究を始める若い世代へ．
 そして， まだ顔も名前も知らない誰かの未来へ． 自分の可能性を試すために始めた研究は，
今日も，誰かの未来へと続いている． #博士 #phd #研究 #修士課程 #博士課程

大学院入試の英語対策は...👇️ TOEIC875点の私が実践していたのは， 教材をiPadにまとめる方法です． 基本の流れは， 本を裁断・スキャン →PDF Expertで管理 →Goodnotesで勉強 よく使う機能は3つ． ① PDFを見開き化 共有→プリント→1枚あたり2ページ→Goodnotesで開く ② アウトラインを追加 長い教材でも，目次から必要なページへすぐ移動できます． ③ テープ機能 単語や答えを隠し，「読み返す」だけでなく「思い出す」復習に使います． 机ではiPad Pro，外ではiPad miniを使っていますが， 2台は必須ではありません． 大切なのは，教材・ノート・復習を 1台にまとめることです． なお，取り込んだ教材データは個人の学習用途で使用し， 共有・配布はしないようにしてください． 大学院入試やTOEICの勉強で試せるように，保存推奨． #博士 #大学院入試 #英語勉強法 #iPad勉強法 #Goodnotes

ChatGPT Workを研究に使うコツは...👇️ 最初から「研究の問いを考えて」と頼むより，工程を分けて指示するのがポイントです． ① 文献検索
原著論文を優先し，対象，測定方法，主要結果，DOIまで抽出する． ② 結果の整理
「分かっていること」「結果が一致していないこと」「未検討点」に分類する． ③ 追加検索
類義語，専門用語，別の測定方法まで検索語を広げる． ④ 根拠の確認
文献の実在性を確認し，確認できない情報は「未確認」と記載させる． ⑤ 出力形式を指定
文献一覧はExcel，研究の問いは比較表など，完成形まで伝える． Workは，文献検索から整理，資料化までの工程をつなげるのが得意です．
ただし，文献の採用，研究の新規性，実現可能性の最終判断は研究者が行います． 自分の研究テーマで試せるプロンプトは，コメント欄に置きました． 
研究テーマを考えるときに使えるように，保存推奨です． #博士 #研究 #chatgpt

伝わるスライドの基本は…👇️ KISSの法則 Keep It Short and Simple．
 短く，シンプルに伝える考え方です． ただし，文字を減らすだけでは不十分． 「発生率も，再発率も，復帰期間も大事」と
 1枚に情報を詰め込むほど，
何を伝えたいのか分からなくなります． 意識するのは，この3つ． ① 1枚につき1メッセージ
② 強調する結論は1つ
③ 根拠はグラフ，詳細は口頭で補足 赤字が3つあれば，
どれも強調されていないのと同じです． スライド作成で迷ったら，
「この1枚で何を伝えたい？」
と確認してみてください． 次の資料作成前に見返せるよう保存📚️ #スライド作成 #プレゼン資料 #学会発表 #研究発表 #博士

海外経験は遠回り...?👇️ 病院で働いたあと、 仕事を辞めて、 海外協力隊としてフィジーへ。 言葉も文化も働き方も違い、 自分の「当たり前」が通用しない毎日でした。 でも、そこで身についたのは、 ・正解がなくても、まず動くこと ・違う価値観を理解しようとすること ・失敗しても、自分で考え続けること 振り返ると、どれも今の研究活動を支えている力です。 海外に行くことは、キャリアを止めることではありません。 遠回りに見える経験が、いつか自分だけの武器になります。 海外挑戦を迷っている人に届いてほしいです。 #博士 #研究者 #JICA #留学

人は「数字」ではなく〇〇を見ています…👇️ 「同じデータなのに、なぜか見え方が違う。」 その理由は、数字ではなく視覚属性にあります。 今回は、資料やグラフを見る前に知っておきたい3つの法則を紹介します。 ──────────────── ① 近接の法則 近くにあるものは、同じグループとして認識されます。 間隔を少し変えるだけで、
目線の流れや情報のまとまりは大きく変わります。 ──────────────── ② 類似性の法則 色や形が同じものは、
位置が離れていても仲間として認識されます。 私たちの脳は、
位置よりも色や形を優先して情報を整理しています。 ──────────────── ③ 閉鎖性の法則 一部が欠けていても、
脳は勝手に丸や四角など意味のある形として補完します。 だから私たちは、
「見えているもの」ではなく、
「脳が解釈したもの」を見ています。 ──────────────── グラフや資料は、 数字だけで理解されるわけではありません。 見た目のデザインだけで、伝わり方は大きく変わります。 #博士 #研究 #phd

サッカーのキック動作を定量化…👇 スティックピクチャーから， 角度・速度・角速度を可視化． 競技現場の動きを，屋外で どこまで定量化できるか検証中⚽️ #サッカー #動作解析 #博士 #SPLYZAMotion