プロジェクト審査アシスタント
プロジェクト審査を支援
説明
簡易版プロジェクト審査スキル。申請書、要約、または核となる資料を受け取った後、まずプロジェクトが「目標指向型基礎研究」か「自由探索型基礎研究」かを判断し、その後、対応するタイプの3つの公式審査質問にのみ焦点を当てて、正式な審査意見を出力します。科学的問題が成立しているか、革新点が凝縮されているか、論理の連鎖が明確か、研究基盤と実現可能性が革新を支えているかを重視します。厳密に事実に基づき、虚構はせず、資料が不足している場合はその旨を明記します。
関連スキル
すべて表示
教育部大学指導員研究专项申請書審査エンジン(v2.4.0)
本スキルは申請書を作成する代わりに、審査員が尋ねるであろう質問を事前にチェックします：身分が適格か、制限に抵触していないか、問題意識が一言で問いただせるか、研究の道筋が第二段落で崩れないか——これらを実行可能な修正リストにまとめます。2026年度の90の重点研究方向の原文と7クラスターの隠れた重みテーブルを内蔵し、過去の专项審査リスクマップを基盤としています。文書番号、助成額、研究期間、制限数などの年次ハード制約パラメータは、デフォルトで当該年度の公式通知に基づいて検証され、固定されません。 ## 機能 - 形式コンプライアンスの厳格なチェック：専任指導員の身分、申請上限、助成額、研究期間などの拒否ゲート（年次パラメータは当該年度の公式通知に基づく） - 番号付き関連診断：タイトル末尾の「（依托方向N）」に対してエントリーレベルのコンプライアンス判断——番号の正当性 + 方向-テーマの適合度3段階判定（強適合/中度適合/弱適合） + クラスターレベルのリスク警告 - 問題意識のストレステスト：「だから何？」「既存研究との違いはどこにあるのか？」という2つの質問で審査員の代わりに事前検証 - 研究経路の逆分解：段落ごとに「ここはどう疑問視されるか」を指摘し、「ここはよく書けている」とは言わない - 革新点の真偽診断：「初めて/体系的/突破/空白を埋める」のどれが文献調査で崩れるか - 実行可能な修正リスト：優先順位順の次のアクション ## しないこと - テーマを決めない - 申請書の本文を生成しない - 言語を「洗練」しない - 「このテーマは価値がある」とは言わない——審査員はそのように褒めない ## 類似ツールとの違い プラットフォーム上の他の課題審査スキルは、あなたが国家社会科学基金や教育部一般プロジェクトに応募していると想定しており、助成額、制限ルール、身分要件がすべて間違っています——適用すると、申請書が間違った基準で修正されます。本スキルは、現在のマーケットプレイスで唯一「教育部大学指導員研究专项」に特化した逆審査エンジンであり、2026年度の90のガイドライン原文 + 7クラスターの隠れた重みテーブルを内蔵しています。2025年度は歴史的内蔵版として保持され、年度を超えた申請でも「番号付き関連診断」で対応可能です。 ## 対象者 - 2026/2027年度の教育部大学指導員研究专项に応募予定の大学専任指導員 - 学生支援部門責任者（大学レベルの一次審査前のコンプライアンスゲート） - 初稿を書き終え、最も厳しい目で再チェックしてもらいたい申請者 ## 対象外 - ワンクリックで申請書を生成したい方 - 国家社会科学基金や教育部人文社会科学一般プロジェクトに応募する方（対応する汎用スキルをご利用ください） - まだ書き始めていない方——逆審査には審査対象が必要です バージョン：v2.4.0 | 2026年度90のガイドライン原文 + 7クラスター分類 + 番号付き関連診断を内蔵 | 年次ハード制約パラメータは公式通知に基づく（[文号待核验]）| 審査エンジンは複数回のストレステストとバックトラックアップグレードを経ています
課題申請書作成・審査・ブラッシュアップPRO V2.0
🎯 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。
研究NSFC申請書作成コーチ（体験版）
複数のNSFC申請指導書、複数の成功した採択申請書の分析、および5つのNSFC面上プロジェクトの実際の執筆経験に基づいて抽出された軽量ステップバイステップコーチ。最初に、チェック可能なウェブアンケートで申請カテゴリ、研究分野、初期アイデアを迅速に収集し、その後、「タイトル決定 → 研究根拠 → 研究目標と重要な科学問題 → 研究内容 → 計画と路線の革新 → 基礎とコンプライアンスの要約」の6つの主要ステップをステップロック方式で進めます。ステップを飛ばさず、文献データを捏造せず、革新性を証拠なく誇張せず、チェーン全体でかみ合って二重性を防止します。初めて申請書を書く方や、NSFCの主要ステップを素早く体験したい方に適しています。低ハードルで始められ、提出可能な初稿を確実に作成できます。
プロジェクト審査アシスタント
プロジェクト審査を支援
説明
簡易版プロジェクト審査スキル。申請書、要約、または核となる資料を受け取った後、まずプロジェクトが「目標指向型基礎研究」か「自由探索型基礎研究」かを判断し、その後、対応するタイプの3つの公式審査質問にのみ焦点を当てて、正式な審査意見を出力します。科学的問題が成立しているか、革新点が凝縮されているか、論理の連鎖が明確か、研究基盤と実現可能性が革新を支えているかを重視します。厳密に事実に基づき、虚構はせず、資料が不足している場合はその旨を明記します。
関連スキル
すべて表示教育部大学指導員研究专项申請書審査エンジン(v2.4.0)
本スキルは申請書を作成する代わりに、審査員が尋ねるであろう質問を事前にチェックします：身分が適格か、制限に抵触していないか、問題意識が一言で問いただせるか、研究の道筋が第二段落で崩れないか——これらを実行可能な修正リストにまとめます。2026年度の90の重点研究方向の原文と7クラスターの隠れた重みテーブルを内蔵し、過去の专项審査リスクマップを基盤としています。文書番号、助成額、研究期間、制限数などの年次ハード制約パラメータは、デフォルトで当該年度の公式通知に基づいて検証され、固定されません。 ## 機能 - 形式コンプライアンスの厳格なチェック：専任指導員の身分、申請上限、助成額、研究期間などの拒否ゲート（年次パラメータは当該年度の公式通知に基づく） - 番号付き関連診断：タイトル末尾の「（依托方向N）」に対してエントリーレベルのコンプライアンス判断——番号の正当性 + 方向-テーマの適合度3段階判定（強適合/中度適合/弱適合） + クラスターレベルのリスク警告 - 問題意識のストレステスト：「だから何？」「既存研究との違いはどこにあるのか？」という2つの質問で審査員の代わりに事前検証 - 研究経路の逆分解：段落ごとに「ここはどう疑問視されるか」を指摘し、「ここはよく書けている」とは言わない - 革新点の真偽診断：「初めて/体系的/突破/空白を埋める」のどれが文献調査で崩れるか - 実行可能な修正リスト：優先順位順の次のアクション ## しないこと - テーマを決めない - 申請書の本文を生成しない - 言語を「洗練」しない - 「このテーマは価値がある」とは言わない——審査員はそのように褒めない ## 類似ツールとの違い プラットフォーム上の他の課題審査スキルは、あなたが国家社会科学基金や教育部一般プロジェクトに応募していると想定しており、助成額、制限ルール、身分要件がすべて間違っています——適用すると、申請書が間違った基準で修正されます。本スキルは、現在のマーケットプレイスで唯一「教育部大学指導員研究专项」に特化した逆審査エンジンであり、2026年度の90のガイドライン原文 + 7クラスターの隠れた重みテーブルを内蔵しています。2025年度は歴史的内蔵版として保持され、年度を超えた申請でも「番号付き関連診断」で対応可能です。 ## 対象者 - 2026/2027年度の教育部大学指導員研究专项に応募予定の大学専任指導員 - 学生支援部門責任者（大学レベルの一次審査前のコンプライアンスゲート） - 初稿を書き終え、最も厳しい目で再チェックしてもらいたい申請者 ## 対象外 - ワンクリックで申請書を生成したい方 - 国家社会科学基金や教育部人文社会科学一般プロジェクトに応募する方（対応する汎用スキルをご利用ください） - まだ書き始めていない方——逆審査には審査対象が必要です バージョン：v2.4.0 | 2026年度90のガイドライン原文 + 7クラスター分類 + 番号付き関連診断を内蔵 | 年次ハード制約パラメータは公式通知に基づく（[文号待核验]）| 審査エンジンは複数回のストレステストとバックトラックアップグレードを経ています
課題申請書作成・審査・ブラッシュアップPRO V2.0
🎯 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。
研究NSFC申請書作成コーチ（体験版）
複数のNSFC申請指導書、複数の成功した採択申請書の分析、および5つのNSFC面上プロジェクトの実際の執筆経験に基づいて抽出された軽量ステップバイステップコーチ。最初に、チェック可能なウェブアンケートで申請カテゴリ、研究分野、初期アイデアを迅速に収集し、その後、「タイトル決定 → 研究根拠 → 研究目標と重要な科学問題 → 研究内容 → 計画と路線の革新 → 基礎とコンプライアンスの要約」の6つの主要ステップをステップロック方式で進めます。ステップを飛ばさず、文献データを捏造せず、革新性を証拠なく誇張せず、チェーン全体でかみ合って二重性を防止します。初めて申請書を書く方や、NSFCの主要ステップを素早く体験したい方に適しています。低ハードルで始められ、提出可能な初稿を確実に作成できます。
次のお気に入りスキルを見つけよう
リサーチ、制作、日々の作業に役立つ厳選AIスキルをさらに探しましょう。