AI仮説評価とは?

AI仮説評価はどんな時に使いますか?

指導教官に仮説を見せる前、提案書を提出する前、または複数の候補から選ぶ時に使ってください。何が強く何が弱いか、弱い部分を正確にどう直すか客観的に確認できます。

4つの評価基準とは?

• 検証可能性 — 具体的な変数で測定できるか?
• 新規性 — すでに研究されているか? 4.6億本の論文と照合して測定。
• 実現可能性 — 一般的な研究条件内で実行できるか?
• 明確性 — 主張が曖昧でなく精密か?

各基準は0〜100点で採点され、低スコアには具体的な改善方向が添えられます。

新規性はどう客観的に測定しますか?

仮説を埋め込みに変換し、4.6億本の論文とリアルタイム照合します。類似の先行研究が識別され、差別点が分析されます。研究が多いテーマは新規性が低く、ギャップや未探索領域は高く — 意見ではなく実際の文献に基づいて算出されます。

AI仮説生成とどう違いますか?

AI仮説生成 は研究質問から出発して候補3つを作ります。評価は既にある仮説を採点します。両方を使うと生成 → 評価 → 調整のループを高速に回せます。