AIを使った論文、まずはAIレポートとファクトチェックから
2026年8月24日
生成AIを使って英語論文を書く機会が増える一方、「AIに頼りすぎていないか」「Referencesの情報は本当に正しいか」と不安になることも。そんなとき、いきなり論文全体の校閲を依頼する必要はありません。まずAIレポートで現在の状態を確認したり、Referencesのファクトチェックだけを依頼したりすることもできます。今回は、投稿前に気になる部分からチェックする方法をご紹介します。
論文執筆に生成AIはどこまで使えるか？主要出版社・ICMJEの最新方針から考える
2026年8月12日
生成AIは論文執筆を大きく効率化する一方、著者性・開示・機密性・ハルシネーションといった論点が急速に整備されつつあります。ICMJEおよびElsevier、Springer Nature、Wileyの最新方針を横断的に整理し、AIをどこまで使えるのか、開示はどう書くのか、投稿前に何を確認すべきかを、実務的な視点でわかりやすく解説します。
AI時代だからこそ、投稿前ファクトチェック――文章より怖い「事実の誤り」
2026年7月24日
生成AIは論文執筆を加速させる一方で、実在しない文献やDOIの誤りといった「ハルシネーション」を生み出します。英文校閲では見抜けない事実の誤りは、投稿後の信頼を大きく損なうリスクに。NAIの投稿前ファクトチェックで、参考文献の正確性を最後にもう一度確かめてみませんか。
AI論文執筆で注意したい「ハルシネーション」とは？投稿前に確認すべきポイント
2026年6月23日
ChatGPTなど生成AIを論文執筆に使う研究者が増える一方、「ハルシネーション（事実でない情報の生成）」が大きなリスクに。本記事では、AI検知ツールで見抜けない理由、実務的なチェック手順、投稿前チェックリストをやさしく解説。NAIの類似性削減校閲・AI依存度低減校閲もご紹介します。
AI時代だからこそ必要な「類似性削減校閲」とは？ 投稿拒否リスクを回避するための新しい論文対策
2026年6月6日
生成AIの普及により、論文投稿では類似性やAI依存度への対応が重要になっています。類似性削減校閲と投稿前ファクトチェックの必要性について解説します。