システマティックレビューのAI活用。使うほど「記録」が大事になる話

システマティックレビューの価値は、誰がやっても同じ手順をたどれる透明性にあります。査読でも「どう選び、どう評価したか」が必ず問われます。

AIを工程に入れること自体は、隠すことではありません。ただし、「AIが選んだ」では説明にならず、「AIの提案を人がこう確認して、こう決めた」まで言えて初めて記録として成立します。

検索語の候補出し。タイトル・抄録の下読みと優先順位付けの補助。各論文の構造化要約。PICO候補の抽出。抽出表の下書き。文章の整形。

共通点は、すべて後から人が確認・修正できる中間生成物だということです。ここでの時短は、レビューの質を下げません。

採択・除外の最終決定。除外理由の確定。Risk of bias評価。エビデンスの確実性や結論の強さの判定。

これらは、レビューの結論を直接左右する判断です。AIの出力を参考にすることと、AIに決めさせることの間には、越えてはいけない一線があります。 原文PDFを読んだ人が、理由とともに決めて記録します。

実務的なコツは、記録の欄を分けることです。「AIの候補判定・その根拠」と「人の最終判定・その理由」を別々に残す。

分けておけば、後から「AIに引きずられていないか」を自分でも点検できますし、方法セクションに書くときも正直に記述できます。

厳密なレビューでは、2名独立のスクリーニングや判定一致の確認など、チームの手順が定められています。AIの位置づけも、個人の判断ではなくチームで決めるべき事項です。

AI利用を方法に書くかどうか、どの工程まで許容するかは、研究チーム・指導者・投稿先の方針を確認してください。 分野の慣行はまだ動いている途中です。

Paperfyは、採否判定を管理する専用ツールではありません。役立つのは、フルテキスト段階以降の「読む・確かめる・記録する」の部分です。

PDFごとにAI要約と図表が並び、要約を手動で編集して「除外・理由:アウトカム定義が不一致(Methods p.4で確認)」のような判断メモを残せます。数ヶ月後に判断を見直すとき、メモから原文へ1クリックで戻れることが効いてきます。

AIで下読みが速くなった分の時間は、原文の確認とチームでの議論に返してください。

レビューの信頼性は、結局、原文と向き合った時間と判断の記録の質で決まります。AIはその時間を作る道具であって、時間の代わりではないんです。