課題申請書作成・審査・ブラッシュアップPRO V2.0
国家社科/教育部/省級課題申請専用。12段階構造化× (9次元QC+双核対抗)×文献検証
説明
🎯 核心機能概要 国家社科、教育部、省級課題申請に特化したインテリジェント審査・最適化システムです。15年の経験を持つベテラン審査専門家の思考パターンを模倣し、3つのコアメカニズムにより申請書の学術的厳密性と競争力を確保します。 🔧 3つのコアメカニズム 1️⃣ 12段階構造化方法論 課題申請書審査の全ライフサイクルをカバー： Phase 1-3：基礎診断 - 公募要項の深掘り解析（助成方針、審査基準、申請要件） - 学際分野タイプの判定（8タイプを正確に識別） - 研究GAPの5次元識別（理論/方法/実証/政策/技術） Phase 4-7：核心要素審査 - 研究課題のTMAQモデル分析（理論/方法/思考/問題の4次元） - 研究目標のSMART原則検証 - 研究内容フレームワークの完全性評価 - 研究アプローチタイプのマッチング（6タイプ） Phase 8-10：深層品質向上 - 重点・難点の精緻な抽出（基準の区別＋突破経路） - 革新点の7次元発掘 - 実現可能性の7次元論証 Phase 11-12：全体最適化 - 9次元品質チェック（学術的厳密性、革新性、実現可能性など） - 総合最適化提案と最終報告書 2️⃣ デュアルコア対抗メカニズム（Builder vs Supervisor） 動作原理： - Builder（アカデミックライター）：ユーザーの材料に基づき最適化案を生成 - Supervisor（トップジャーナル査読者）：最も厳しい基準でBuilderの案を挑戦 - 対抗反復：3ラウンドの対抗により案が検証に耐えることを保証 適用シーン： - 革新点発掘時：Builderが革新点を提案 → Supervisorが新規性を疑問視 → 反復最適化 - 実現可能性論証時：Builderが計画を設計 → Supervisorが実現可能性に挑戦 → 追加論証 - 文献引用時：Builderが文献を引用 → Supervisorが真実性を検証 → 学術規範を確保 3️⃣ 文献真実性検証メカニズム 2つの動作モード： モードA：プレースホルダーモード（デフォルト） - [文献プレースホルダ-001] などのマーカーで具体的な文献を代替 - 各プレースホルダの検索要件を明示した『文献要求リスト』を出力 - ユーザー自身が検索後、実際の文献を記入 モードB：リアルタイム検証モード - Google Scholarを呼び出して文献の真実性をリアルタイム検証 - 『文献検証レポート』を生成（真実性/関連性/権威性スコア） - すべての引用がトレース可能であることを保証 AI幻覚防止： - 著者、雑誌、DOIの捏造を禁止 - すべての文献は検証されるか、プレースホルダとしてマークされる必要がある - 学術的誠実性の下限を保証 💡 コアバリューと適用シーン ✅ 解決する核心的課題 1. 学術的不厳密さ：AI生成コンテンツに虚偽の文献や論理的欠陥が生じやすい 2. 革新性不足：真の学術的革新点を発掘しにくい 3. 実現可能性の脆弱性：研究計画に体系的な論証が欠ける 4. 学際分野の難しさ：学際的テーマが「どちらにも属さない」状況になりがち 🎓 対象ユーザー - 大学教員（社会科学、教育学、人文学科） - 研究者（国家級、省部級課題の申請） - 学術チーム（体系的な審査プロセスが必要） 📋 典型的な利用フロー 1. 入力：課題公募 + 申請書草案をアップロード 2. 審査：システムが12段階構造化分析を実行 3. 対抗：デュアルコアメカニズムが重要な部分を反復最適化 4. 検証：文献の真実性チェック 5. 出力：完全な審査レポート + 最適化提案 + 文献リスト 🔍 従来の審査との違い | 次元 | 従来の人手審査 | 専門家審査システム | |------|------------|---------| | 審査の深さ | 個人の経験に依存 | 12段階構造化+9次元QC | | 学術的厳密性 | 全面的な確認が困難 | 文献検証+デュアルコア対抗 | | 革新性発掘 | 主観的判断 | 7次元体系的分析 | | 実現可能性論証 | 経験駆動 | 7次元逐次論証 | | 一貫性 | 人によって異なる | 標準化プロセス | | 効率 | 数日から数週間 | 1〜2時間で初回評価完了 | このシステムの核心的優位性は、15年のベテラン審査専門家の暗黙知を顕在化・構造化・再現可能にし、すべての利用者がトップレベルの専門家による審査サービスを受けられることです。
関連スキル
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高等教育向け文書作成・評価・修正エンジン v3.0
🎯 申請書が却下された？建設案に光る点が出せない？審査意見がどこから手をつければいいかわからない？ 3つの実際のシナリオ： 🔸 シナリオ1：申請シーズンの不安——審査専門家のフィードバック：「理論的裏付けが不十分、政策根拠が曖昧」。どの文書を引用すべきか、どの理論フレームワークを使うべきか不明。 🔸 シナリオ2：方案作成の難題——コース建設方案の担当、目標、任務、経路、評価……各部分を書く必要があるが、論理が厳密でないと感じ、審査時に「実行可能性不足」と指摘されるのを心配。 🔸 シナリオ3：審査のジレンマ——同業者レビュー意見を書く際、問題を指摘しつつ専門性を保ち、根拠を示しつつ厳しすぎないようにするバランスをどう取るか？ 💡 このシステムができること： アドバイスをするのではなく、直接作成、修正、評価を支援します 📝 作成モード：テーマから完成まで 題目と既存資料を入力 システムが自動的に文書タイプ（申請書/建設方案/報告書/審査意見）を識別 自動的に関連する権威ある政策文書と理論的裏付けをマッチング 章ごとに段階的に生成、各章に根拠、論理、事実あり 重要な約束：データを捏造しない、不足があれば明確に伝えます 🔍 審査モード：専門家レベルの診断 あなたのテキストをアップロード 7つの次元で専門スコア（価値、適合性、完全性、革新性、実行可能性、保障性、表現品質） 失点箇所を正確に特定 具体的な修正提案＋例示による書き直しを提供 漠然としたものではなく、段落レベルの具体的な指導 ✏️ 修正最適化モード：精密な強化 既存テキストに基づいて論証を補強 表現を最適化し、空文や決まり文句を排除 用語と論理を統一 全体的な競争力を向上 ⚡ 3つの主要な仕組み（他にない機能） 🛡️ ファイアウォール機構 システム内蔵の「事実境界」：ユーザー提供の実際のデータは決して捏造せず、政策根拠は出典が必要、理論的裏付けは勝手に当てはめない。表示されるすべての文は、出典をたどることができます。 🔄 マルチコア対抗エンジン 1つのコアが作成を担当し、別のコアが専門的に誤りを発見。厳格な監査人が監視しているかのように、「事実の宙吊り」「論理の欠陥」「政策の不一致」を防ぎます。 📊 段階的ガイド 一度に20の質問をするのではなく、最も重要なギャップを特定し、必要な3〜5の質問のみを行います。各段階が完了すると、「何が完了したか」「何を補足すべきか」「次に何をするか」を明確に表示します。 🎯 適用範囲（高等教育の全シーン） ✅ 教育成果賞申請書（学内/省級/国家級） ✅ 質向上プロジェクト申請書（一流コース/教育チーム/教材等） ✅ コース建設方案、専攻建設方案 ✅ 専攻自己評価報告書、コース検収報告書 ✅ 専門家審査意見、同業者レビュー ✅ 教育改革プロジェクト申請書、完了報告書 🚀 利用体験 ゼロから申請書を作成： 題目と基本資料を提供するだけで → システムが文書タイプを識別、資料を整理、政策理論をマッチング → アウトラインを生成 → 章ごとに作成 → 統稿 → 1時間で初稿を入手 既存テキストの審査： 文書をアップロード → システムが自動採点 → 主要問題をリスト → 修正提案と例示書き直しを提供 → 20分で審査報告書を入手 既存案の最適化： 既存テキストと最適化方向を提供 → システムが弱点を診断 → 論証補強、表現最適化 → 30分で最適化版を完成 👉 今すぐ体験して、高等教育文書作成を負担にしない これは単なるライティングアシスタントではなく、高等教育のルール、審査基準、専門表現を理解したスマートエンジンです
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。
研究学術論文全工程作成システム v4.1（五源×AFP 3.1）
五源モデルとAFP 3.1の3層アーキテクチャを融合した学術論文全工程作成システム。他のAIは論文を『書く』お手伝いをしますが、このシステムは論文が拒否される穴をすべて『塞ぐ』ことができます。曖昧な一文のアイデアから完全な投稿パックまで、7モジュールを一気に実行。反幻覚ゲート＋アーカイブコード続行＋4コア審査を搭載しています。 【10秒の価値】一文のアイデア → 投稿可能な完全な論文パック。全工程で実文献を強制し、すべての引用が検証可能、セッションをまたいだブレークポイント続行が可能です。 【トリガーワード】論文を書く / 文献レビュー / 研究方法の設計 / 考察の書き方 / 論文の推敲 / 要旨とキーワード / 投稿パック 【7つのモジュール、すべて完全な実行可能な指示】 Phase 1 テーマ選定と序論 → Phase 2 文献レビュー → Phase 3 研究方法の設計 → Phase 4 考察 → Phase 5 結論 → Phase 6 要旨とキーワード → Phase 7 全文統合と投稿パック。Phase 0 のエントリールートA–Gは7つのモジュールと一対一で対応し、Rオプションでアーカイブコード/アーカイブ文書から前回の進捗を復元できます。 【v4.1 アップグレード】 1. 証拠チェーンゲート（ハード制約）：材料登録制度（M1/M2番号）＋引用の4要素（著者/年/タイトル/検証可能なロケーター）＋3色マーキング（✅ ユーザー提供 / ⚠️ 要確認 / 🚫 禁止）。材料庫が空の場合、骨組みと検索式のみを出力し、引用を含む本文の生成を拒否します。記憶による参考文献の生成や巻号・ページの捏造は禁止です。 2. アーカイブコードプロトコル：各モジュール終了時に構造化されたアーカイブコードを出力し、YouMind文書として保存可能。次回のセッションでは@引用で直接続行し、すでに確定した情報を再要求しません。 3. スコア再現性：Cコアは全次元で4/6/8/10点の行動化基準に固定し、判定根拠を添付。ラチェット機構により反復は上昇のみで下降なし。 4. 4学科設定ライブラリ（1A 人文芸術 / 1B 社会科学 / 2A 理工 / 2B 農医生命）、理論ライブラリ・方法ツールボックス・学科規範を自動切り替え。2B類はPhase 0/3/7で倫理審査を3回実施。 5. 3パラダイム分岐（量的 / 質的 / 思弁）：文献レビューのナラティブ戦略と研究方法設計がそれぞれ異なる経路を取ります。 6. 反テンプレート文リストと禁止事項：考察で『時間と労力が限られている』『さらなる研究が必要』、結語で新しいデータ/文献を導入、要旨に本文で裏付けられていない結論を出す場合、Bコアが直接却下します。 7. 適応性：ユーザープロファイル（初心者/中級者/熟練者）＋論文タイプ（ジャーナル/学位/会議/コース）＋ステップモード（デフォルト/クイック/スロー）＋マルチタスク分離。 8. 投稿パックとコンプライアンス：一貫性の7チェック、論理チェーンの6リング、参考文献のフォーマット（GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE）、倫理承認番号、データ入手可能性声明、生成AI使用開示声明のドラフト、カバーレターのドラフト。 【使用方法】システムに伝える：学科方向＋目標ジャーナル/論文タイプ/文字数＋現在の段階。システムはモジュールごとに進め、各モジュール完了時に章、審査レポート、スコアカード、アーカイブコードを納品し、確認後に続行します。 【責任の範囲】システムはソース1〜4（構造、材料整理、スタイル、統合）を担当し、ソース5の人間による校正はあなたが行います：学術的判断、事実確認、革新の決定。⚠️マークの引用とデータはすべてあなたが1つずつ確認してから投稿してください。本スキルは採録や合格の結果を保証するものではありません。
課題申請書作成・審査・ブラッシュアップPRO V2.0
国家社科/教育部/省級課題申請専用。12段階構造化× (9次元QC+双核対抗)×文献検証
説明
🎯 核心機能概要 国家社科、教育部、省級課題申請に特化したインテリジェント審査・最適化システムです。15年の経験を持つベテラン審査専門家の思考パターンを模倣し、3つのコアメカニズムにより申請書の学術的厳密性と競争力を確保します。 🔧 3つのコアメカニズム 1️⃣ 12段階構造化方法論 課題申請書審査の全ライフサイクルをカバー： Phase 1-3：基礎診断 - 公募要項の深掘り解析（助成方針、審査基準、申請要件） - 学際分野タイプの判定（8タイプを正確に識別） - 研究GAPの5次元識別（理論/方法/実証/政策/技術） Phase 4-7：核心要素審査 - 研究課題のTMAQモデル分析（理論/方法/思考/問題の4次元） - 研究目標のSMART原則検証 - 研究内容フレームワークの完全性評価 - 研究アプローチタイプのマッチング（6タイプ） Phase 8-10：深層品質向上 - 重点・難点の精緻な抽出（基準の区別＋突破経路） - 革新点の7次元発掘 - 実現可能性の7次元論証 Phase 11-12：全体最適化 - 9次元品質チェック（学術的厳密性、革新性、実現可能性など） - 総合最適化提案と最終報告書 2️⃣ デュアルコア対抗メカニズム（Builder vs Supervisor） 動作原理： - Builder（アカデミックライター）：ユーザーの材料に基づき最適化案を生成 - Supervisor（トップジャーナル査読者）：最も厳しい基準でBuilderの案を挑戦 - 対抗反復：3ラウンドの対抗により案が検証に耐えることを保証 適用シーン： - 革新点発掘時：Builderが革新点を提案 → Supervisorが新規性を疑問視 → 反復最適化 - 実現可能性論証時：Builderが計画を設計 → Supervisorが実現可能性に挑戦 → 追加論証 - 文献引用時：Builderが文献を引用 → Supervisorが真実性を検証 → 学術規範を確保 3️⃣ 文献真実性検証メカニズム 2つの動作モード： モードA：プレースホルダーモード（デフォルト） - [文献プレースホルダ-001] などのマーカーで具体的な文献を代替 - 各プレースホルダの検索要件を明示した『文献要求リスト』を出力 - ユーザー自身が検索後、実際の文献を記入 モードB：リアルタイム検証モード - Google Scholarを呼び出して文献の真実性をリアルタイム検証 - 『文献検証レポート』を生成（真実性/関連性/権威性スコア） - すべての引用がトレース可能であることを保証 AI幻覚防止： - 著者、雑誌、DOIの捏造を禁止 - すべての文献は検証されるか、プレースホルダとしてマークされる必要がある - 学術的誠実性の下限を保証 💡 コアバリューと適用シーン ✅ 解決する核心的課題 1. 学術的不厳密さ：AI生成コンテンツに虚偽の文献や論理的欠陥が生じやすい 2. 革新性不足：真の学術的革新点を発掘しにくい 3. 実現可能性の脆弱性：研究計画に体系的な論証が欠ける 4. 学際分野の難しさ：学際的テーマが「どちらにも属さない」状況になりがち 🎓 対象ユーザー - 大学教員（社会科学、教育学、人文学科） - 研究者（国家級、省部級課題の申請） - 学術チーム（体系的な審査プロセスが必要） 📋 典型的な利用フロー 1. 入力：課題公募 + 申請書草案をアップロード 2. 審査：システムが12段階構造化分析を実行 3. 対抗：デュアルコアメカニズムが重要な部分を反復最適化 4. 検証：文献の真実性チェック 5. 出力：完全な審査レポート + 最適化提案 + 文献リスト 🔍 従来の審査との違い | 次元 | 従来の人手審査 | 専門家審査システム | |------|------------|---------| | 審査の深さ | 個人の経験に依存 | 12段階構造化+9次元QC | | 学術的厳密性 | 全面的な確認が困難 | 文献検証+デュアルコア対抗 | | 革新性発掘 | 主観的判断 | 7次元体系的分析 | | 実現可能性論証 | 経験駆動 | 7次元逐次論証 | | 一貫性 | 人によって異なる | 標準化プロセス | | 効率 | 数日から数週間 | 1〜2時間で初回評価完了 | このシステムの核心的優位性は、15年のベテラン審査専門家の暗黙知を顕在化・構造化・再現可能にし、すべての利用者がトップレベルの専門家による審査サービスを受けられることです。
関連スキル
すべて表示高等教育向け文書作成・評価・修正エンジン v3.0
🎯 申請書が却下された？建設案に光る点が出せない？審査意見がどこから手をつければいいかわからない？ 3つの実際のシナリオ： 🔸 シナリオ1：申請シーズンの不安——審査専門家のフィードバック：「理論的裏付けが不十分、政策根拠が曖昧」。どの文書を引用すべきか、どの理論フレームワークを使うべきか不明。 🔸 シナリオ2：方案作成の難題——コース建設方案の担当、目標、任務、経路、評価……各部分を書く必要があるが、論理が厳密でないと感じ、審査時に「実行可能性不足」と指摘されるのを心配。 🔸 シナリオ3：審査のジレンマ——同業者レビュー意見を書く際、問題を指摘しつつ専門性を保ち、根拠を示しつつ厳しすぎないようにするバランスをどう取るか？ 💡 このシステムができること： アドバイスをするのではなく、直接作成、修正、評価を支援します 📝 作成モード：テーマから完成まで 題目と既存資料を入力 システムが自動的に文書タイプ（申請書/建設方案/報告書/審査意見）を識別 自動的に関連する権威ある政策文書と理論的裏付けをマッチング 章ごとに段階的に生成、各章に根拠、論理、事実あり 重要な約束：データを捏造しない、不足があれば明確に伝えます 🔍 審査モード：専門家レベルの診断 あなたのテキストをアップロード 7つの次元で専門スコア（価値、適合性、完全性、革新性、実行可能性、保障性、表現品質） 失点箇所を正確に特定 具体的な修正提案＋例示による書き直しを提供 漠然としたものではなく、段落レベルの具体的な指導 ✏️ 修正最適化モード：精密な強化 既存テキストに基づいて論証を補強 表現を最適化し、空文や決まり文句を排除 用語と論理を統一 全体的な競争力を向上 ⚡ 3つの主要な仕組み（他にない機能） 🛡️ ファイアウォール機構 システム内蔵の「事実境界」：ユーザー提供の実際のデータは決して捏造せず、政策根拠は出典が必要、理論的裏付けは勝手に当てはめない。表示されるすべての文は、出典をたどることができます。 🔄 マルチコア対抗エンジン 1つのコアが作成を担当し、別のコアが専門的に誤りを発見。厳格な監査人が監視しているかのように、「事実の宙吊り」「論理の欠陥」「政策の不一致」を防ぎます。 📊 段階的ガイド 一度に20の質問をするのではなく、最も重要なギャップを特定し、必要な3〜5の質問のみを行います。各段階が完了すると、「何が完了したか」「何を補足すべきか」「次に何をするか」を明確に表示します。 🎯 適用範囲（高等教育の全シーン） ✅ 教育成果賞申請書（学内/省級/国家級） ✅ 質向上プロジェクト申請書（一流コース/教育チーム/教材等） ✅ コース建設方案、専攻建設方案 ✅ 専攻自己評価報告書、コース検収報告書 ✅ 専門家審査意見、同業者レビュー ✅ 教育改革プロジェクト申請書、完了報告書 🚀 利用体験 ゼロから申請書を作成： 題目と基本資料を提供するだけで → システムが文書タイプを識別、資料を整理、政策理論をマッチング → アウトラインを生成 → 章ごとに作成 → 統稿 → 1時間で初稿を入手 既存テキストの審査： 文書をアップロード → システムが自動採点 → 主要問題をリスト → 修正提案と例示書き直しを提供 → 20分で審査報告書を入手 既存案の最適化： 既存テキストと最適化方向を提供 → システムが弱点を診断 → 論証補強、表現最適化 → 30分で最適化版を完成 👉 今すぐ体験して、高等教育文書作成を負担にしない これは単なるライティングアシスタントではなく、高等教育のルール、審査基準、専門表現を理解したスマートエンジンです
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。
研究学術論文全工程作成システム v4.1（五源×AFP 3.1）
五源モデルとAFP 3.1の3層アーキテクチャを融合した学術論文全工程作成システム。他のAIは論文を『書く』お手伝いをしますが、このシステムは論文が拒否される穴をすべて『塞ぐ』ことができます。曖昧な一文のアイデアから完全な投稿パックまで、7モジュールを一気に実行。反幻覚ゲート＋アーカイブコード続行＋4コア審査を搭載しています。 【10秒の価値】一文のアイデア → 投稿可能な完全な論文パック。全工程で実文献を強制し、すべての引用が検証可能、セッションをまたいだブレークポイント続行が可能です。 【トリガーワード】論文を書く / 文献レビュー / 研究方法の設計 / 考察の書き方 / 論文の推敲 / 要旨とキーワード / 投稿パック 【7つのモジュール、すべて完全な実行可能な指示】 Phase 1 テーマ選定と序論 → Phase 2 文献レビュー → Phase 3 研究方法の設計 → Phase 4 考察 → Phase 5 結論 → Phase 6 要旨とキーワード → Phase 7 全文統合と投稿パック。Phase 0 のエントリールートA–Gは7つのモジュールと一対一で対応し、Rオプションでアーカイブコード/アーカイブ文書から前回の進捗を復元できます。 【v4.1 アップグレード】 1. 証拠チェーンゲート（ハード制約）：材料登録制度（M1/M2番号）＋引用の4要素（著者/年/タイトル/検証可能なロケーター）＋3色マーキング（✅ ユーザー提供 / ⚠️ 要確認 / 🚫 禁止）。材料庫が空の場合、骨組みと検索式のみを出力し、引用を含む本文の生成を拒否します。記憶による参考文献の生成や巻号・ページの捏造は禁止です。 2. アーカイブコードプロトコル：各モジュール終了時に構造化されたアーカイブコードを出力し、YouMind文書として保存可能。次回のセッションでは@引用で直接続行し、すでに確定した情報を再要求しません。 3. スコア再現性：Cコアは全次元で4/6/8/10点の行動化基準に固定し、判定根拠を添付。ラチェット機構により反復は上昇のみで下降なし。 4. 4学科設定ライブラリ（1A 人文芸術 / 1B 社会科学 / 2A 理工 / 2B 農医生命）、理論ライブラリ・方法ツールボックス・学科規範を自動切り替え。2B類はPhase 0/3/7で倫理審査を3回実施。 5. 3パラダイム分岐（量的 / 質的 / 思弁）：文献レビューのナラティブ戦略と研究方法設計がそれぞれ異なる経路を取ります。 6. 反テンプレート文リストと禁止事項：考察で『時間と労力が限られている』『さらなる研究が必要』、結語で新しいデータ/文献を導入、要旨に本文で裏付けられていない結論を出す場合、Bコアが直接却下します。 7. 適応性：ユーザープロファイル（初心者/中級者/熟練者）＋論文タイプ（ジャーナル/学位/会議/コース）＋ステップモード（デフォルト/クイック/スロー）＋マルチタスク分離。 8. 投稿パックとコンプライアンス：一貫性の7チェック、論理チェーンの6リング、参考文献のフォーマット（GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE）、倫理承認番号、データ入手可能性声明、生成AI使用開示声明のドラフト、カバーレターのドラフト。 【使用方法】システムに伝える：学科方向＋目標ジャーナル/論文タイプ/文字数＋現在の段階。システムはモジュールごとに進め、各モジュール完了時に章、審査レポート、スコアカード、アーカイブコードを納品し、確認後に続行します。 【責任の範囲】システムはソース1〜4（構造、材料整理、スタイル、統合）を担当し、ソース5の人間による校正はあなたが行います：学術的判断、事実確認、革新の決定。⚠️マークの引用とデータはすべてあなたが1つずつ確認してから投稿してください。本スキルは採録や合格の結果を保証するものではありません。
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