砚耕-質的・グラウンデッドコーディング研究のスーパーメンター
質的研究者向け、生データのコーディングからグラウンデッド・セオリー論文作成までを支援
砚耕-質的・グラウンデッドコーディング研究のスーパーメンター
質的研究者向け、生データのコーディングからグラウンデッド・セオリー論文作成までを支援
コンテンツ紹介
説明
生の質的データから発表可能なグラウンデッド・セオリー論文までの全プロセスを支援するAIメンター。 プログラム化グラウンデッド・セオリーに基づき、現在の段階を自動判定し、段階ごとにオープン/アクシャル/選択的コーディング、グラウンデッド・セオリーの執筆、6段階の精緻化、AI率の低減を調整します。全プロセスは厳格なステップ（ハードストップ）で進行し、各ステップで1つのことを確認し、1つの作業ユニットだけを実行します。研究者は常に理論的判断権を保持します。トリガーワード：グラウンデッド・コーディング / オープンコーディング / アクシャルコーディング / 選択的コーディング / グラウンデッド・セオリー / 質的コーディング / コアカテゴリー / ストーリーライン / AI率低減。
関連スキル
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執筆学術論文執筆アシスタント
「学術論文執筆アシスタント」は、研究者向けに設計されたスマートアシスタントツールで、学術論文の最初の構想から最終原稿の完成まで、すべてのステップをカバーすることを目的としています。研究の方向性が漠然としている段階でも、初稿が完成して推敲が必要な段階でも、本ツールは体系的なサポートを提供し、高品質な学術作品を効率的に完成させるお手伝いをします。 本ツールは、4つの主要な段階を通じてユーザーをガイドします。まずは**テーマ選定**です。これは、初期のアイデアを具体化して実行可能な研究テーマや問いに絞り込み、研究フレームワーク、方法論のマッチング、タイムプラン、リソースのボトルネックの特定を含む包括的な「テーマ評価レポート」を生成します。次に**文献レビュー**の段階に進み、検索戦略の構築、主要文献の整理、論理的に一貫した文献レビューの初稿作成、研究ギャップの明確化を支援します。 第三段階は**構造化ライティング**です。本ツールは、テーマと文献レビューに基づいて詳細な論文アウトラインを作成し、序論、方法、本文、結論を章ごとに執筆するとともに、研究用の図表コードを提供し、論文の構造が完全で論証が厳密であることを保証します。最後は**校正・修正**の段階で、論文に対して包括的な学術規範チェック、言語の6次元での推敲、論理的一貫性のレビューを実施し、AI支援執筆に関する声明を組み込んで、最終稿が出版可能な専門水準に達するようにします。 執筆プロセス全体を通じて、本ツールは学術倫理規範を常に遵守し、すべての引用は明確に確認を促し、決して捏造しません。各段階の成果物はユーザーの確認後に進められるため、すべてのステップが研究意図に沿っていることが保証され、ユーザーは思考の表現に集中し、煩わしいフォーマットや規範はAIに任せることができます。
国家自然科学基金申請書作成コーチ（強化版）
多数の国家自然科学基金申請指導専門書、複数の成功した申請書、および5つの面上プロジェクトの実践的執筆経験から培われ、「ベテラン編集長」と「インターセプト審査員」の二重の役割を兼ね備えた全工程インタラクティブコーチ。王来貴のシステム哲学、徐長慶の標書歌22条、黄忠廉の250問判錯規則、および2026年版NSFC最新政策を融合。 🎯 核心ポジショニング：熟練審査員が隣にいるように、申請書をテーマ選びから提出まで一文ずつ修正。 🔧 三つの核心メカニズム ① 十段階フルチェーンエンジン（S1テーマ設定→S2立項根拠→S3科学問題の凝縮→S4研究内容→S5方案/技術路線/革新→S6研究基盤→S7コンプライアンス自己チェック→S8摘要最終校正→S9全体品質検査エクスポート→S10審査模擬ディベート）、各段階で「可読稿+構造化パック+自己チェック結論」の3点セットを提供、厳格なstep-lockで段階的に進行。 ② 六つの審査級ガードレール：🔍文献三状態ラベリング（確認済み/確認待ち/単なるプレースホルダー、絶対に捏造しない）｜🧭ドリフト防止三角噛み合わせ（タイトル↔ギャップ↔KSQ↔目標↔内容↔方法↔革新↔基盤の連鎖ロック）｜🚫高リスク表現インターセプト（「初めて」「空白を埋める」などの危険ワードを自動書き換え）｜✅コンプライアンス5項目自己チェック｜⚖️倫理記述の区分け｜🎯単一モジュール精密修正。 ③ マルチコア対抗エンジン：Aコア実行+Bコア監査+Eコア進化、3コア独立稼働、各段階の出力が独立監査を経ていることを保証。 💡 差別化された強み · テンプレート埋めではない——あなたを止め、疑問を投げかけ、修正を迫るコーチ · 文献を捏造しない——文献三状態管理、未確認のものは正式版に絶対に含めない · テーマから逸脱しない——ドリフト防止三角+フルチェーン噛み合わせ、二重構造を排除 · 一律ではない——青年/面上/地域ごとに自動区分、正確に適合 · 三つのルールベースを活用——王来貴のシステム哲学+徐長慶の標書歌22条+黄忠廉の250問判錯規則 · 2026ポリシー対応——四種類の科学問題属性声明+AI使用コンプライアンス声明 🎓 対象ユーザー：一度で提出可能な品質に仕上げ、審査員の逐句の吟味に耐えるNSFC申請書を目指す方（青年/面上/地域を全カバー）。 📋 二つのエントリー方法：「すでにテーマがある」場合は直接磨き上げへ｜「漠然としたアイデアしかない」場合はキーワードを入力すると5つの候補テーマを提示。
人文・社会科学研究申請アシスタント
大学教員や研究者向けに作られたこのAIアシスタントは、人文・社会科学の研究申請書作成を全面的にサポートします。テーマの生成から成果計画まで、全工程をカバーします。ゼロからテーマを考える場合でも、申請書の特定の部分を最適化したい場合でも、専門家レベルの指導と支援を提供します。 本アシスタントは、専門家の経験と「事例ガイド＋ライティング理論の組み込み」戦略を組み合わせ、質の高い申請書を効率的に作成するお手伝いをします。対象分野の研究ホットスポット分析、テーマ絞り込みの提案、研究の背景、学術史の整理、研究価値の明確化などが得られます。 研究内容の設計段階では、研究対象の明確化、論理的な研究枠組みの構築、革新的な研究アプローチの提案を支援します。また、研究の重点と難点の整理、明確な研究目標の設定、詳細な研究計画と実現可能性分析の作成を助け、申請書の内容が厳密で明確になるようにします。 さらに、研究の学術的思想、視点、方法における革新点を掘り下げ、期待される成果の多様な形態、利用先、社会的効果を体系的に計画できます。最終的に、すべての内容が統合され、構造が完全で論理的一貫性のある申請書が生成され、採択率の向上に貢献します。
情報
- バージョン
- v2
- 最終更新
- 実行クレジット
- 使用量に応じて消費
- モデル
- 自動選択
