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1. “Blood examination” を多用してしまう誤り

誤用例:
Blood examination was performed.

より自然:
Blood tests were performed.
Laboratory tests were performed.

👉 examination は「診察」のニュアンスが強く、採血や測定には test が自然。

2. “Physical examination” は自然

自然な表現:
Physical examination revealed tenderness.

👉 医師による身体診察では examination を用いる。

3. “Assessment” は「評価」

誤用例:
Cognitive examination was performed.

より自然:
Cognitive assessment was performed.
Cognitive function was assessed.

👉 assessment は能力・機能・重症度などを総合的に「評価する」ニュアンス。

4. “Evaluation” はより広い判定

自然な表現:
Clinical evaluation was performed at 12 months.

👉 evaluation は治療成績や有効性などを含む、やや広い「評価」。

まとめの使い分け

• examination = 診察
　o physical examination
　o neurological examination
• test = 検査・測定
　o blood tests
　o laboratory tests
• assessment = 機能・能力評価
　o cognitive assessment
• evaluation = 全体的評価・判定
　o clinical evaluation

👉 日本語ではすべて「検査」「評価」と訳されるため混同しやすいですが、英語論文では単語ごとに役割があります。こうした細かな違いが、論文の自然さを大きく左右します。執筆の際はぜひ参考にしてみてください。

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論文投稿数の増加に伴い、arXivでは新規論文の投稿数を月2本に制限

査読前論文を無料で公開・閲覧できる世界最大のプレプリントプラットフォーム「arXiv」では、2026年10月1日より、新規論文の投稿数が投稿者1人につき月最大2本に制限されるようになりました。2024年の時点でarXivはすでに同時投稿可能な論文数を3件までとする制限を設けており、今回のポリシー変更によって研究者はより厳格な投稿数の管理が求められます。

この背景には、AIの普及とそれに伴うarXivへの論文投稿数の急増が挙げられます。1991年の設立以来、arXivへの論文投稿数は着実に増加していますが、なかでも近年の増加傾向は目覚ましいものがあります。2024年9月に20,569件だった投稿数は、2026年9月には40,363件と2年間で倍増しました。この間、arXivのスタッフおよびモデレーターへの問い合わせや対応要求の発生件数は約9,000件と報告されています。

モデレーターは各分野の専門家であり、ボランティアとして投稿される論文が基準を満たしているかをチェックします。投稿内容について、形式や新規性、カテゴリーの適合性などを確認する必要があることから、その負担の増大が課題となっています。質の低い論文が大量に投稿されることで、これらの確認に多大な時間がかかるようになれば、研究成果の迅速な共有というプレプリントの利点が損なわれるおそれがあります。

なお、この投稿制限は発表論文ではなく、投稿論文に対するルールとなっています。そのため、投稿した論文がアクセプトされなかった場合も月間の合計点数としてカウントされます。1か月に2本の論文をarXivに投稿した場合、それらがアクセプトされたか否かにかかわらず、3本目以降を投稿するためには翌月まで待つ必要があります。また、この制限は分野ごとではなく、全分野を通して1か月あたり合計2本までとなっています。

今回の制限は、学術研究におけるAI利用そのものを禁止するものではありません。あくまで、論文投稿数の急増によるチェック体制への負荷や、学術的な価値を十分に備えていない投稿への対応が論点となっています。研究成果の迅速な公開を支えるプラットフォームをこれからも維持するためには、論文を投稿する研究者自身の責任が問われます。

『The State of AI Use Among Researchers』が示す研究者たちの実際のAI活用法

では、近年の研究者は、実際にどのような場面でAIを活用しているのでしょうか。

Springer Natureが2026年7月に公開した白書『The State of AI Use Among Researchers』では、研究者のAI利用の実態を明らかにするため、12の研究分野にわたる117の国・地域の研究者から寄せられた10,480件の有効な回答を分析しています。

研究活動別のAI利用頻度

回答者の43.8％が、研究活動のうち「情報収集」において毎回またはほとんどの場合にAIを使用していると回答しています。まったく使用していないと回答した人は9.2％でした。「論文の改善・編集」における利用頻度も高く、44.6％が毎回またはほとんどの場合にAIを使用していると回答しています。

このように、情報量やテキスト量の多い作業、特に研究活動の初期段階においてAIが利用されるケースが多いことがわかりました。一方で、論文の査読や投稿された原稿の採否を判断する場面など、人間の判断力や意思決定を必要とする作業においては、AIはほとんど利用されていません。これらの領域では、学術的な説明責任や専門家による判断がこれからも重視されると考えられます。

AIの使用頻度と研究者のキャリアの関連性

「情報収集」や「論文の改善・編集」においてAIを使用する頻度は、研究キャリアの年数によって差があることが示されています。経験年数が3年未満の研究者および3～10年の研究者では、約5割がこれらの工程でAIを使用していると回答しました。一方、20年以上のキャリアを持つベテラン研究者ではAIを使用していると回答したのは約3割に留まっており、「まったく使用しない」と回答した人の割合も他の年代と比べて最も高くなっています。

研究者が使用するAIツールの種類と費用

最も頻繁に使用するAIツールとしては、汎用モデルが全体の75.9％を占めていました。なかでも最も使用されていたのはChatGPT（36.8％）で、次いでGemini（19.4％）やClaude（6.5％）という結果でした。

また、AIツールへの課金については回答が分かれました。回答者の45.4％はこれらの主要なAIツールを無料で使用し、41.3％は個人的に課金していると回答しました。その他、11.1％の回答者は、所属機関がライセンス料を支払っていると回答しています。

このように、本調査に回答した研究者の半数近くが、研究活動においてAIを実務レベルで活用していることが明らかとなりました。ただし、研究者のキャリアや地域によって使用状況は異なること、無料の範囲内もしくは自己資金による利用が中心となっていることなども示されています。

Springer NatureはAI活用に関する編集方針を改訂

学術研究におけるAIの利活用が一般化している今、論文を執筆する研究者だけでなく、査読者や編集者が実践的に活用できるガイドラインの必要性が高まっています。

これを受けて、Springer Natureは2026年9月にAIに関する編集方針を改訂しました。改訂版ではAI使用の有無に焦点を当てるのではなく、AIがどのように使用されたか、AIの使用が及ぼす可能性のある影響、AIの使用によって生じるリスクの程度、人間による適切な監督が維持されているかなどが考慮されています。

例えば、「研究実践におけるAI利用のためのリスク評価フレームワーク」では、以下の場面でAIを使用する場合、研究活動の中核的な意思決定に影響を与えることなく効率性と探求性の向上に役立つとして「低リスク」に分類しています。

• 文献調査
• 意味・文脈の検索
• 文献の要約
• データクリーニング
• 重複排除
• 品質チェック など

ただし、出力された結果は研究者自身によるレビューや検証が必要であり、過度の依存も避けるべきとされています。

一方で、AIが学術的な判断を代替するような以下の使用方法は、説明責任や信頼性、倫理基準を損なうものとして明確に禁止されています。

• 人間の監視なしに仮説、分析、結論を生成すること
• データおよび参照を捏造すること
• 公開ツールで機密データや制限付きデータを使用すること

これらの編集方針は、AIの次なる進化や関連する規制、学術出版の実務に合わせて、今後も定期的に見直されます。

論文を執筆する研究者には責任あるAI活用が求められる

生成AIは、情報収集や論文の改善・編集などを効率化し、研究活動を支援する有用なツールです。実際に、Springer Natureの白書はキャリアの若い研究者を中心にAIの利活用が広く普及している実態を示しています。一方で、投稿された論文を確認する負担の増大や情報の正確性、研究成果に対する説明責任などの課題も生じています。

AI時代を生き抜く研究者にとっては、学術出版社や研究機関が公表しているガイドラインや編集方針などを遵守しながら、AIが生成した結果を批判的な視点で確認し、研究成果に対する責任を自ら担う姿勢が求められます。

参考文献

arXiv — Fair Moderation, Equitable Access, and AI: arXiv’s Updated Rate Limit Policy
Springer Nature Japan — 【プレスリリース】若手研究者が牽引する、研究活動におけるAIを起点とした情報の発見・探索への転換
nature — research intelligence — AI FOR SCIENCE Part 1: The State of AI Use Among Researchers 2026
Springer Nature Japan — 【プレスリリース】シュプリンガーネイチャー、責任あるAI活用を支援するため、AIに関する方針とガイダンスの改訂版を公開
Springer Nature Japan — Springer Nature launches updated AI policies and guidance to support responsible AI use
Springer Nature Japan — Journal editorial policies
Springer Nature Japan — AI use in research practice — Using AI safely across the research lifecycle

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研究開発費、研究者数、研究開発のアウトプットの順位はいずれも前年から大きな変動はなし

日本の科学技術研究の動向は、ほとんどの指標において前年の『科学技術指標2025』とほぼ同じ順位でした。一方で、主要国の順位には変化もあり、特に中国は目覚ましい躍進を遂げています。研究開発費、研究開発人材および若手研究者の動向、研究開発のアウトプット（論文数）について解説します※1。

日本の研究開発費は3位、中国が米国を抜いて1位に

研究開発費の主要国における順位を見ると、日本は前年と同じ3位でした。企業、大学、公的機関の各部門の合計で22.1兆円となっており、前年の20.4兆円から微増しています。近年、研究開発費は増加傾向にあり、2020年から2024年にかけて企業部門は26％、大学部門は14％増加しています※1。

主要国の動向としては、これまで長らく研究開発費のトップであった米国を抜いて、中国が1位となりました。部門別に見ると、大学部門ではまだ米国が1位であるものの、2位の中国が迫っており、企業部門では中国が米国を上回りました※1。

研究開発人材は横ばい傾向だが若手研究者数は増加

研究開発人材（研究者数）の動向を見ると、日本は70.3万人で3位でした。主要国の順位にも変動はなく、中国が1位、米国が2位となっています。日本の研究者数は、企業部門・大学部門ともに横ばい傾向にありますが、女性研究者数が着実に増加していることも報告されています。全体に占める女性研究者の割合は19.0％とまだ低いものの、女性研究者の新規採用率は、直近では25.6％となっており、特に企業における採用割合が増加しています※1。

また、大学院の修士課程および博士課程に入学する者の数は、近年増加傾向にあります。2025年度における大学院修士課程の入学者数は8.0万人（前年度比＋1.8％）、大学院博士課程の入学者数は1.6万人（前年度比＋3.0％）でした。基礎研究を担う若手研究者数の増加傾向は、将来的な研究開発人材の増加に資する可能性があります※1。

論文数に大きな変化はないが、増減傾向は国によって明暗が分かれる

『科学技術指標2026』では、2022～2024年の論文数をもとに計算した研究開発のアウトプットとして、主要国の分数カウント法に基づく論文数、Top10％補正およびTop1％補正論文が掲載されています※1。

2022～2024年平均で見た日本の論文数は66,214本で、主要国中の順位は前年と変わらず5位でした。前年は70,225本、前々年は72,241本だったことから、論文数自体は大幅に減少していることがうかがえます※1。

主要国の順位にも変動はありませんが、論文数の増減傾向は明暗が分かれました。1位の中国は672,467本（前年は599,435本）、3位のインドは97,045本（前年は91,997本）と大幅に増えている一方で、2位の米国は274,295本（前年は289,791本）、4位のドイツは68,399本（前年は72,762本）と、日本と同じく減少傾向にあります※1。

該当年の年末時点における論文の被引用数に基づいて補正を加えた補正論文数も、日本を含む主要国の順位は概ね変化していません。2022～2024年平均で見た日本のTop10％補正論文数は3,163本で13位、Top1％補正論文は271本で第12位でした※1。

主要国の順位を見ると、Top10％補正論文数において韓国がカナダを抜いて8位に上昇したほかは、順位の変動はありませんでした。ほとんどの国で補正論文数自体が減少する一方で、中国・韓国は増加しており、科学技術分野におけるアジア勢の躍進がうかがえます※1。

研究トピックを新規性と研究規模の2軸で4類型に分類したところ、中国と韓国では大規模かつ新規トピックの研究の割合が大きかったことも報告されています。Top10％補正論文数における研究トピック4類型の構成を分析したところ、日本は他の主要国と比べて「継続」トピックの研究の順位が相対的に高くなっていることがわかりました。既存の研究基盤をもとに継続されている研究トピックが強い反面、世界的なトレンドや新規分野への進出の遅れが課題であるといえます※1。

特許数は日本が引き続き1位、中国がシェアを伸ばす

日本の特許（パテントファミリー）数は、6.4万件で世界第1位でした。順位は約20年前から維持していますが、世界シェアでみると減少傾向にあります。2位は引き続き米国のままですが、今回の報告では中国が3位に上昇しており、特許数および世界シェアが急激に増加していることがわかります。特に、「一般機器」「電気工学」「情報通信技術」の分野では、中国のシェアが拡大するのに伴い、日本のシェアは縮小しています※1。

ミディアムハイテクノロジー産業貿易収支比では中国が上回り日本は2位に

主要国における産業貿易の収支比のうち、「化学品と化学製品」「電気機器」「機械器具」「自動車」「その他輸送」などから成るミディアムハイテクノロジー産業において、これまで日本は主要国中1位を維持していましたが、今回の報告では中国が上回り、日本は2位となりました。特に、「自動車」産業において中国の輸出額が大きく伸びていました※1。

なお、「医薬品」「電子機器」「航空・宇宙」から成るハイテクノロジー産業では、1位の韓国が大きく躍進しており、日本は前年と変わらず6位となっています※1。

研究開発費や若手研究者の増加傾向などに期待が高まる

『科学技術指標2026』の報告内容をまとめると、ほとんどの部門において日本の順位に大きな変動はなかったといえます。ただし、貿易収支比についてはミディアムハイテクノロジー産業で順位を落とすなど、中国をはじめとするアジア勢の躍進に日本は追従できていないことがうかがえます。一方で、2020年代以降の研究開発費や若手研究者の増加傾向など、ポジティブな報告も上がっており、来年以降の動向にも期待が高まります※1。

関連記事

・『科学技術指標2025』から見る日本の研究開発費、研究人材、論文数の現状
・『科学技術指標2024』に見る日本の論文数推移

参考文献

※1 文部科学省. 科学技術・学術政策研究所. 科学技術指標2026.

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Disease：特定の「疾患」を表す

Disease は、医学的に認識・定義された特定の疾患や病気を表す、一般的な医学用語です。 例えば、

• cardiovascular disease
• Parkinson’s disease
• liver disease
などが代表的な例です。

研究対象として「○○病」「○○疾患」を表す場合には、まず disease が使えるかを考えるとよいでしょう。

例

✕ Patients with liver condition…
〇 Patients with liver disease…

「肝疾患の患者」を意味するのであれば、liver disease の方が一般的です。

Disorder：機能や構造などの「異常・障害」に重点を置く

Disorder は、身体や臓器、神経、精神などの機能・構造の異常や障害を表す際によく使われます。 例えば、

• depressive disorder
• anxiety disorder
• sleep disorder
• eating disorder
などが代表的な例です。

特に精神医学や精神保健の領域では、disorder を用いた正式な疾患名が多くあります。 ただし、disorder＝精神疾患という意味ではありません。身体的な機能障害や発達上の障害など、さまざまな領域で使用されます。

Condition：最も広く「状態」を表す言葉

Condition は、3つの中でも特に幅広く使われる言葉です。

文脈によって、
• 疾患
• 病態
• 健康状態
• 身体の状態
• 患者の全身状態
• ある特定の医学的状態
などを表すことができます。 例えば、

The patient’s condition improved after treatment.
という場合、「患者の病名が改善した」という意味ではなく、「治療後、患者の状態が改善した」という意味になります。 また、medical condition という表現は、「病気」だけに限定せず、さまざまな医学的な状態を幅広く表す便利な表現です。

惜しい英語の例

The patient’s disease improved.よりも、
The patient’s condition improved.の方が自然な場面があります。
ここで表現したいのは「疾患そのものが改善した」というより、治療によって患者の状態が改善したという意味だからです。

覚えておきたいポイント

• Disease：特定の疾患・病気を表す一般的な医学用語
• Disorder：機能や構造などの異常・障害に重点を置く
• Condition：疾患を含め、医学的な「状態」を幅広く表す

ただし、これらは完全に明確に区別できるものではありません。実際の英語では、疾患名として定着している表現や専門領域ごとの慣用表現に従うことが重要です。

迷ったときは、「具体的な疾患名を言いたいのか」「機能や構造の異常・障害を言いたいのか」「患者の状態を言いたいのか」 を考えてみましょう。

医学論文では、単語の辞書的な意味だけでなく、その言葉が医学の分野でどのように使われているかを確認することが、自然な英文を書くためのポイントです。

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科研費の予算額の推移

科学研究費助成事業（科研費）は、学術分野を問わず、研究者の自由な発想に基づく学術研究の発展を目的とした競争的研究資金です。独創的・先駆的な研究に対して助成するものであり、対象となる研究には専門家による審査（ピアレビュー）が行われます※2。

科研費の審査・交付を担う日本学術振興会は、予算額の推移を公表しています。これによると、基金化の導入によって予算額が大きく伸びた2011年度から数年間を除き、長年にわたって増加傾向にあることがわかります。近年は、補正予算を除き2,300～2,400億円で推移しています※3。

引用元：日本学術振興会. 科学研究費助成事業（科研費） 科研費データ. 科研費の予算額の推移 ※3

2027年度予算として、前年度の倍額に近い4,552億円もの概算要求を盛り込むことができた背景には、2026年7月に閣議決定された「日本成長戦略」において新設された「『強く豊かな日本』投資枠」があります。いわゆるシーリング（概算要求の上限額）を設けずに必要額を適切に要求できる仕組みであり、複数年度にわたる計画に基づく予算措置を基本とする枠組みです※4。

2027年度科研費概算要求の骨子

近年、研究論文数は世界的には増加傾向にある一方で、日本の研究力は相対的に低下傾向にあります。日本の研究力を強化し、国際的な競争力を高めるためにも、科研費の大幅拡充は欠かせません。このような背景のもと、2027年度の科研費の概算要求では、骨子として以下の5項目が挙げられています※1。

• 新領域種目の支援強化
• 国際的な研究の支援強化
• 若手研究者への支援強化
• 多様な研究の深化・発展
• 全面基金化による研究時間確保

なかでも、⑤の「科研費の全面基金化」は、これまで年度内に研究費を使い切らなければならなかった支援事業を基金化することで、複数年度にわたって長期的かつ柔軟に資金を活用できるようになると期待されています。具体的には、基盤研究（A）、学術変革領域研究（A）、特別推進研究という3つの研究種目において基金化を推進し、研究時間の確保、研究の進展・国際化などを可能とすることで、研究活動に集中できる環境の実現が望まれています※1。

科学技術関係のその他の概算要求

4,552億円を盛り込んだ科研費以外にも、科学技術関係ではさまざまな項目で予算が計上されています。例えば、「戦略的な科学技術外交・国際頭脳循環の強化」や「多様で厚みのある研究大群への支援」などは、今年度から新たに盛り込まれた項目です。また、以下の重要技術領域においては、研究開発推進のための予算が組み込まれました※1。

これらの重点分野は、「日本成長戦略」において重点投資対象として掲げられた「17の戦略分野」と一致する部分も多く、国が投資を促進しようとしている分野であることがうかがえます※4。

引用元：内閣官房ホームページ. 日本成長戦略担当大臣. 日本成長戦略概要 ※4

科学技術分野におけるAIの利活用の促進

「17の戦略分野」のひとつに「AI・半導体」があるように、文部科学省の科学技術予算のなかにも「AI」に関連する項目が盛り込まれています。具体的には、「AI for Scienceによる科学研究の革新」として、AI駆動型研究開発の強化やAI基盤技術の研究開発、次世代研究インフラの構築などに対する支援として計3,789億円が盛り込まれました。前年度予算額（計564億円）の約6.7倍と、AI関連への支援額は大幅に伸びています※1。

なお、2026年3月に閣議決定された「第7期科学技術・イノベーション基本計画」のなかでも、「AI for Scienceによる科学研究の革新」が掲げられており、AIを活用した学術研究は国家戦略における重要領域として位置づけられていることがうかがえます※5。

具体的な内訳を見ると、「AI駆動型研究開発の強化」への支援が最も増加しており、前年度予算額が81億円だったのに対して1,932億円が盛り込まれました。科学研究力を底上げし、日本の強みを活かした最先端研究開発へのAI利活用を加速することで、世界をリードできるような研究成果の創出を目指します※1。

2027年度予算成立に期待

政府予算の今後のスケジュールとしては、12月下旬をめどに政府予算案が閣議決定された後、来年1月から3月にかけて開催される通常国会で審議され、年度内には予算として正式に成立します。正式決定にあたっては、概算要求で提出された額から減額されるのが一般的であり、従来の科研費から大幅に増加した4,552億円という概算要求もこのまま承認されるわけではないと考えられます。しかしながら、文部科学省の立てた予算は政府が掲げる成長戦略や科学技術・イノベーション基本計画の方針と一致する部分も多いことから、予算額の増加や基金化による長期的かつ柔軟な活用が期待されます。

参考文献

※1 文部科学省. 令和9年度概算要求のポイント.
※2 文部科学省. 科学研究費助成事業－科研費－.
※3 日本学術振興会. 科学研究費助成事業（科研費） 科研費データ. 科研費の予算額の推移.
※4 内閣官房ホームページ. 日本成長戦略担当大臣. 日本成長戦略概要.
※5 内閣府. 科学技術政策. 第7期科学技術・イノベーション基本計画 本文.

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報告ガイドラインとは？「EQUATOR Network」の活用方法

報告ガイドラインとは、研究デザインごとに定められた「論文に必ず記載すべき項目のチェックリスト」のことです。研究の計画、実施、分析という各プロセスが透明性をもって記述されているかを保証する世界共通の基準であり、読者や査読者が研究の信頼性、適用可能性、方法論的厳密性を評価するのに役立ちます。

医学・保健医療分野のガイドラインは、「EQUATOR Network」に一元化されています。2008年に、オックスフォード大学をホスト機関とする5つの研究機関によって発足した学術ネットワークであり、Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research（健康研究の質と透明性の向上）という名の通り、医学・保健医療分野における研究報告の質向上に尽力しています。2026年現在、データベースには約700の報告ガイドラインが収載されており、リストから自身の研究に合致したものを検索・取得することができます※1。

ガイドライン検索の具体的な手順は以下の通りです。

1. アクセス

EQUATOR Network公式サイト（https://www.equator-network.org/）にアクセスします。ユーザー登録不要・無料で利用できます。

2. データベース

画面右上にある「Search all reporting guidelines」をクリックすると検索画面が開きます。検索ウィンドウの下にはガイドラインが一覧で表示されており、直接アクセスすることもできます。一覧には、頭字語、タイトル、適用できる研究デザイン、臨床専門分野が記載されています。

3. 検索・絞り込み

「Search」とある検索ウィンドウに、キーワード（Nursing, Mixed methods等）を入力して検索します。「AND」「OR」などの論理演算子は入力せず、Custom Search Builderにあるボタンを使用します。

テキスト検索で表示された結果を絞り込むには、「Study Design」や「Clinical Speciality」から条件を追加します。検索結果をソートして並べ替えることもできます。

4. ダウンロード

自身の研究に該当するガイドラインを見つけたら、タイトルをクリックして詳細を確認します。「Checklist」と表示されたダウンロードボタンが表示されている場合は、PDFやWordなどで作成されたリストを詳細画面から直接取得することができます。ガイドラインの全文や使い方についての関連URLのリンクが表示されている場合もあります。

【研究デザイン別】看護研究の主要ガイドライン

看護研究でよく用いられる4つの主要ガイドラインをご紹介します。いずれもEQUATOR Networkに詳細が掲載されています。自身の研究デザインに合致した適切なリストを選択し、要件を満たすことが、国際ジャーナルへ投稿する際の最低条件です。

この4つのガイドラインの具体的な使い方については、こちらの記事もご覧ください。

関連記事：倫理・再現性を担保する報告指針EQUATOR指針（CONSORT／STROBE／ CARE／PRISMA）の実践的使い方

看護領域特有の研究デザインに対するガイドラインの使い分け

看護研究の特徴として、患者の主観的な経験を深く掘り下げる質的アプローチや、臨床現場の業務プロセスを改善する実践的なアプローチの多用が挙げられます。そのため、上述した4つの主要ガイドラインだけでは対応しきれない場面もあります。

看護領域でよく用いられる質的研究や混合研究法、質改善研究などにおいては、ガイドラインを適切に使い分けることが重要です。

質的研究：COREQとSRQR

質的研究の二大ガイドラインである「COREQ」と「SRQR」は、データ収集の方法論と研究の対象領域によって明確に使い分ける必要があります。

• COREQ
インタビューやフォーカスグループを利用した質的研究、特に保健・医療・看護分野に特化した32項目のチェックリストです。インタビュアーの個人的な特性（資格、経験、参加者との関係性）や、理論的枠組み、参加者によるデータ確認（メンバーチェック）の有無など、研究者自身の存在やバイアスがデータにどう影響したかを厳格に問う点が特徴です。対話を通じたデータ収集では必須といえます。

• SRQR
あらゆる分野の広範な質的研究（グラウンデッド・セオリー、現象学、民族誌学、テーマ分析など）に適用可能な21項目のチェックリストです。インタビューに限定されず、観察記録や文書分析などを主たるデータソースとする場合に適しており、より多様な質的データを含むアプローチを用いる場合はSRQRを選択することが推奨されます。

関連記事：看護における質的研究の重要性と方法論

混合研究法：GRAMMSとJARS-Mixed

量的研究と質的研究を組み合わせる「混合研究法」は、患者の複雑なニーズを多角的にとらえる看護分野で急増しています。混合研究法のガイドラインには、GRAMMSとJARS-Mixedがあります。

• GRAMMS
保健医療分野における混合研究法に適用可能な、6項目の基準です。「なぜ混合研究法が必要か（正当性）」や「異なるデータをどう統合したか」などを、論理的に説明させます。

• JARS-Mixed
APA（アメリカ心理学会）が策定した基準です。学術的な「語彙の選択」に踏み込んだ基準であり、完全に質的／量的な単語を意識的に避け、中立的かつ統合的な表現を用いるよう求めています。

関連記事：看護研究を進化させる混合研究法の実践と教育

質改善研究（業務改善・アクションリサーチ）：SQUIRE 2.0の重要性

転倒防止策の導入や業務プロセスの改善などの、いわゆる「質改善（QI）研究」には、SQUIRE 2.0が用いられます。

• SQUIRE 2.0
18項目のリストで構成されています。単に「新しい介入をして結果が良くなった」という表面的な報告ではなく、その介入が特定の文脈（Context）で機能した要因や根拠を科学的に説明することを求めています。介入を開始する際に重要と考えられた組織の文化やリソースなどの「文脈要因」、その介入が機能すると想定された「理論的根拠」、介入に伴い発生した利益や問題、コストといった「予期せぬ結果」を報告します。どのような文脈要因がそろえば、他施設でもこの介入を再現できるかを論理的に描写することが、査読者を説得する強力な材料となります。

ガイドラインを執筆プロセスにどう組み込むか

報告ガイドラインは、論文を書き終えた後に使用するものではありません。研究プロジェクトの全フェーズにおいてガイドラインを参照し、執筆プロセスに落とし込むことが大切です。

計画フェーズ

研究計画書を作成する段階から、自身のデザインに該当するチェックリストを確認することが欠かせません。サンプルサイズの算出根拠や倫理委員会からの承認要件、盲検化の具体的なプロセスなど、データ収集後では取り返しがつかない項目の取りこぼしを防ぎます。

執筆フェーズ

初稿を作成する段階では、チェックリストの項目を目次やアウトラインとして活用します。多くのガイドラインには、チェックリストの各項目に対する具体的な例文や論拠を示したE&Eドキュメントが付属しています。記述の粒度や英語のニュアンスに迷った際は、このE&Eドキュメントの例文を参考にすることで、国際基準に合致した表現を効率的に構築できます。

投稿フェーズ

投稿予定のジャーナルの投稿規定を必ず確認します。多くの国際ジャーナルでは、適切なガイドラインの使用とチェックリストの提出が義務付けられています。査読に進む前にリジェクトされないよう、確実に遵守することが重要です。実際に、看護領域のトップジャーナルである『International Journal of Nursing Studies』の投稿規定では、EQUATOR Networkの利用が公式に支持されています。

「カバーレター」でガイドラインへの準拠を明記する

国際ジャーナルへの投稿において、編集委員が最初に目を通すのがカバーレターです。このカバーレター内で、本研究が国際的な報告ガイドラインに完全に準拠していることを明記することは、質の高い原稿であるという強力なアピールになります。

JAMA（米国医師会誌）に投稿された医学誌の編集プロセスを分析したデータによると、投稿直後のデスクリジェクトの約12％は、カバーレターでガイドラインの遵守状況を明確に伝えていれば未然に防ぐことができた可能性が指摘されています※2。

カバーレターにおいてガイドラインへの準拠に言及する際は、単にチェックリストを添付した旨だけを記載するのではなく、どのガイドラインに準拠したかを含めて具体的に記述することが大切です。

【カバーレターで使える英語フレーズ例】

量的研究・RCTの場合
“This manuscript has been prepared in strict accordance with the CONSORT 2025 reporting guidelines. A completed CONSORT checklist and flow diagram are appended to this submission for your review.”
（本原稿はCONSORT 2025ガイドラインに厳密に準拠しています。確認用に、記入済みのCONSORTチェックリストとフロー図を添付します。）

質的研究の場合
“To ensure the methodological transparency and rigor of our qualitative approach, we have followed the COREQ reporting guidelines. The completed 32-item checklist is included as supplementary material.”
（本研究の質的アプローチにおける方法論的な透明性と厳密性を担保するため、COREQガイドラインに準拠しました。記入済みの32項目のチェックリストを補足資料として添付します。）

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国際基準の英語論文に仕上げるために

国際的にも通用するガイドラインに準拠することで、国際ジャーナルに採択される確率を飛躍的に高めることができます。日本語特有のニュアンスを保ちつつ、JARS-Mixedが求める中立的な動詞の選択や、SQUIRE 2.0が求める複雑な文脈要因の描写を英語で過不足なく記述するには、単なる言語修正を超えた「学術的なブラッシュアップ」が不可欠です。そのためには、ガイドラインの要件を理解したうえで、それを「正確で論理的な学術英語」で表現するスキルが求められます。国際ジャーナルに投稿する際は、学術的な英語論文に特化した校正サービスの利用もおすすめします。

参考

※1 EQUATOR Network
※2 MANUSIGHTS — How to Write a JAMA Cover Letter (With Template)

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