🛠️ Hypothesis Generation
観察やデータから、検証可能な仮説を
📺 まず動画で見る(YouTube)
▶ 【衝撃】最強のAIエージェント「Claude Code」の最新機能・使い方・プログラミングをAIで効率化する超実践術を解説! ↗
※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。
📜 元の英語説明(参考)
Structured hypothesis formulation from observations. Use when you have experimental observations or data and need to formulate testable hypotheses with predictions, propose mechanisms, and design experiments to test them. Follows scientific method framework. For open-ended ideation use scientific-brainstorming; for automated LLM-driven hypothesis testing on datasets use hypogenic.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
観察やデータから、検証可能な仮説を
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o hypothesis-generation.zip https://jpskill.com/download/4171.zip && unzip -o hypothesis-generation.zip && rm hypothesis-generation.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/4171.zip -OutFile "$d\hypothesis-generation.zip"; Expand-Archive "$d\hypothesis-generation.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\hypothesis-generation.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
hypothesis-generation.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
hypothesis-generationフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 9
💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト
- › Hypothesis Generation を使って、最小構成のサンプルコードを示して
- › Hypothesis Generation の主な使い方と注意点を教えて
- › Hypothesis Generation を既存プロジェクトに組み込む方法を教えて
これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
[スキル名] hypothesis-generation
科学的仮説生成
概要
仮説生成とは、検証可能な説明を開発するための体系的なプロセスです。観察から証拠に基づいた仮説を策定し、実験を設計し、競合する説明を探求し、予測を開発します。このスキルは、あらゆる分野の科学的探求に応用できます。
このスキルを使用するタイミング
このスキルは、次の場合に使用してください。
- 観察または予備データから仮説を開発する場合
- 科学的疑問を検証するための実験を設計する場合
- 現象に対する競合する説明を探求する場合
- 研究のための検証可能な予測を策定する場合
- 文献に基づいた仮説生成を行う場合
- 科学分野を横断するメカニズム研究を計画する場合
科学的概略図による視覚的強化
⚠️ 必須: すべての仮説生成レポートには、scientific-schematics スキルを使用して AI が生成した図を少なくとも 1~2 点含める必要があります。
これはオプションではありません。視覚的要素のない仮説レポートは不完全です。文書を完成させる前に、次の手順を実行してください。
- 少なくとも 1 つの概略図または図(例: 競合する説明を示す仮説フレームワーク)を生成します。
- 包括的なレポートには 2~3 点の図(メカニズム経路、実験設計フローチャート、予測決定木)を推奨します。
図の生成方法:
- scientific-schematics スキルを使用して、AI を活用した出版品質の図を生成します。
- 目的の図を自然言語で記述するだけです。
- Nano Banana Pro が自動的に概略図を生成、レビュー、改良します。
概略図の生成方法:
python scripts/generate_schematic.py "your diagram description" -o figures/output.png
AI は自動的に次のことを行います。
- 適切な書式設定で出版品質の画像を生成します。
- 複数回の反復を通じてレビューと改良を行います。
- アクセシビリティ(色覚異常対応、高コントラスト)を確保します。
- 出力を figures/ ディレクトリに保存します。
概略図を追加するタイミング:
- 競合する説明を示す仮説フレームワーク図
- 実験設計フローチャート
- メカニズム経路図
- 予測決定木
- 因果関係図
- 理論モデルの視覚化
- 視覚化によって恩恵を受けるあらゆる複雑な概念
概略図の作成に関する詳細なガイダンスについては、scientific-schematics スキルのドキュメントを参照してください。
ワークフロー
堅牢な科学的仮説を生成するために、この体系的なプロセスに従ってください。
1. 現象を理解する
説明を必要とする観察、質問、または現象を明確にすることから始めます。
- 説明が必要な核となる観察またはパターンを特定します。
- 現象の範囲と境界を定義します。
- 制約または特定の状況をメモします。
- すでに知られていることと不確かなことを明確にします。
- 関連する科学分野を特定します。
2. 包括的な文献検索を実施する
既存の科学文献を検索し、現在の証拠に基づいて仮説を構築します。PubMed(生物医学トピックの場合)と一般的なウェブ検索(より広範な科学分野の場合)の両方を使用します。
生物医学トピックの場合:
- WebFetch を PubMed の URL とともに使用して、関連文献にアクセスします。
- 最新のレビュー、メタアナリシス、一次研究を検索します。
- 類似の現象、関連するメカニズム、または類似のシステムを探します。
すべての科学分野の場合:
- WebSearch を使用して、最新の論文、プレプリント、レビューを検索します。
- 確立された理論、メカニズム、またはフレームワークを検索します。
- 現在の理解におけるギャップを特定します。
検索戦略:
- 状況を理解するために広範な検索から始めます。
- 特定のメカニズム、経路、または理論に絞り込みます。
- 矛盾する発見や未解決の議論を探します。
- 詳細な検索手法については、
references/literature_search_strategies.mdを参照してください。
3. 既存の証拠を統合する
文献検索からの発見を分析し、統合します。
- 現象に関する現在の理解を要約します。
- 適用される可能性のある確立されたメカニズムまたは理論を特定します。
- 矛盾する証拠や代替の見解をメモします。
- ギャップ、限界、または未回答の質問を認識します。
- 関連するシステムまたは分野からの類推を特定します。
4. 競合する仮説を生成する
現象を説明できる 3~5 つの異なる仮説を開発します。各仮説は次の条件を満たす必要があります。
- メカニズム的な説明を提供する(単なる記述ではない)。
- 他の仮説と区別できる。
- 文献統合からの証拠に基づいている。
- 異なるレベルの説明(分子、細胞、全身、集団など)を考慮する。
仮説生成の戦略:
- 類似のシステムからの既知のメカニズムを適用します。
- 複数の原因経路を考慮します。
- 異なるスケールの説明を探求します。
- 既存の説明における仮定に疑問を呈します。
- メカニズムを新しい方法で組み合わせます。
5. 仮説の品質を評価する
references/hypothesis_quality_criteria.md に記載されている確立された品質基準に対して各仮説を評価します。
検証可能性: 仮説は経験的に検証できますか? 反証可能性: どのような観察がそれを反証しますか? 簡潔性: 証拠に適合する最も単純な説明ですか? 説明力: 現象のどの程度を説明しますか? 範囲: どのような範囲の観察をカバーしますか? 一貫性: 確立された原則と一致していますか? 新規性: 既存の説明を超えて新しい洞察を提供しますか?
各仮説の長所と短所を明示的にメモします。
6. 実験的検証を設計する
各実行可能な仮説について、それを検証するための具体的な実験または研究を提案します。一般的なアプローチについては、references/experimental_design_patterns.md を参照してください。
実験設計要素:
- 何を測定または観察しますか?
- どのような比較または対照が必要ですか?
- どのような方法または技術を使用しますか?
- どのようなサンプルサイズまたは統計的アプローチが適切ですか?
- 潜在的な交絡因子は何であり、どのように対処しますか?
複数のアプローチを検討する:
- 実験室実験(in vitro、in vivo、計算)
- 観察研究(横断研究、縦断研究、症例対照研究)
- 臨床試験(該当する場合)
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Scientific Hypothesis Generation
Overview
Hypothesis generation is a systematic process for developing testable explanations. Formulate evidence-based hypotheses from observations, design experiments, explore competing explanations, and develop predictions. Apply this skill for scientific inquiry across domains.
When to Use This Skill
This skill should be used when:
- Developing hypotheses from observations or preliminary data
- Designing experiments to test scientific questions
- Exploring competing explanations for phenomena
- Formulating testable predictions for research
- Conducting literature-based hypothesis generation
- Planning mechanistic studies across scientific domains
Visual Enhancement with Scientific Schematics
⚠️ MANDATORY: Every hypothesis generation report MUST include at least 1-2 AI-generated figures using the scientific-schematics skill.
This is not optional. Hypothesis reports without visual elements are incomplete. Before finalizing any document:
- Generate at minimum ONE schematic or diagram (e.g., hypothesis framework showing competing explanations)
- Prefer 2-3 figures for comprehensive reports (mechanistic pathway, experimental design flowchart, prediction decision tree)
How to generate figures:
- Use the scientific-schematics skill to generate AI-powered publication-quality diagrams
- Simply describe your desired diagram in natural language
- Nano Banana Pro will automatically generate, review, and refine the schematic
How to generate schematics:
python scripts/generate_schematic.py "your diagram description" -o figures/output.png
The AI will automatically:
- Create publication-quality images with proper formatting
- Review and refine through multiple iterations
- Ensure accessibility (colorblind-friendly, high contrast)
- Save outputs in the figures/ directory
When to add schematics:
- Hypothesis framework diagrams showing competing explanations
- Experimental design flowcharts
- Mechanistic pathway diagrams
- Prediction decision trees
- Causal relationship diagrams
- Theoretical model visualizations
- Any complex concept that benefits from visualization
For detailed guidance on creating schematics, refer to the scientific-schematics skill documentation.
Workflow
Follow this systematic process to generate robust scientific hypotheses:
1. Understand the Phenomenon
Start by clarifying the observation, question, or phenomenon that requires explanation:
- Identify the core observation or pattern that needs explanation
- Define the scope and boundaries of the phenomenon
- Note any constraints or specific contexts
- Clarify what is already known vs. what is uncertain
- Identify the relevant scientific domain(s)
2. Conduct Comprehensive Literature Search
Search existing scientific literature to ground hypotheses in current evidence. Use both PubMed (for biomedical topics) and general web search (for broader scientific domains):
For biomedical topics:
- Use WebFetch with PubMed URLs to access relevant literature
- Search for recent reviews, meta-analyses, and primary research
- Look for similar phenomena, related mechanisms, or analogous systems
For all scientific domains:
- Use WebSearch to find recent papers, preprints, and reviews
- Search for established theories, mechanisms, or frameworks
- Identify gaps in current understanding
Search strategy:
- Begin with broad searches to understand the landscape
- Narrow to specific mechanisms, pathways, or theories
- Look for contradictory findings or unresolved debates
- Consult
references/literature_search_strategies.mdfor detailed search techniques
3. Synthesize Existing Evidence
Analyze and integrate findings from literature search:
- Summarize current understanding of the phenomenon
- Identify established mechanisms or theories that may apply
- Note conflicting evidence or alternative viewpoints
- Recognize gaps, limitations, or unanswered questions
- Identify analogies from related systems or domains
4. Generate Competing Hypotheses
Develop 3-5 distinct hypotheses that could explain the phenomenon. Each hypothesis should:
- Provide a mechanistic explanation (not just description)
- Be distinguishable from other hypotheses
- Draw on evidence from the literature synthesis
- Consider different levels of explanation (molecular, cellular, systemic, population, etc.)
Strategies for generating hypotheses:
- Apply known mechanisms from analogous systems
- Consider multiple causative pathways
- Explore different scales of explanation
- Question assumptions in existing explanations
- Combine mechanisms in novel ways
5. Evaluate Hypothesis Quality
Assess each hypothesis against established quality criteria from references/hypothesis_quality_criteria.md:
Testability: Can the hypothesis be empirically tested? Falsifiability: What observations would disprove it? Parsimony: Is it the simplest explanation that fits the evidence? Explanatory Power: How much of the phenomenon does it explain? Scope: What range of observations does it cover? Consistency: Does it align with established principles? Novelty: Does it offer new insights beyond existing explanations?
Explicitly note the strengths and weaknesses of each hypothesis.
6. Design Experimental Tests
For each viable hypothesis, propose specific experiments or studies to test it. Consult references/experimental_design_patterns.md for common approaches:
Experimental design elements:
- What would be measured or observed?
- What comparisons or controls are needed?
- What methods or techniques would be used?
- What sample sizes or statistical approaches are appropriate?
- What are potential confounds and how to address them?
Consider multiple approaches:
- Laboratory experiments (in vitro, in vivo, computational)
- Observational studies (cross-sectional, longitudinal, case-control)
- Clinical trials (if applicable)
- Natural experiments or quasi-experimental designs
7. Formulate Testable Predictions
For each hypothesis, generate specific, quantitative predictions:
- State what should be observed if the hypothesis is correct
- Specify expected direction and magnitude of effects when possible
- Identify conditions under which predictions should hold
- Distinguish predictions between competing hypotheses
- Note predictions that would falsify the hypothesis
8. Present Structured Output
Generate a professional LaTeX document using the template in assets/hypothesis_report_template.tex. The report should be well-formatted with colored boxes for visual organization and divided into a concise main text with comprehensive appendices.
Document Structure:
Main Text (Maximum 4 pages):
- Executive Summary - Brief overview in summary box (0.5-1 page)
- Competing Hypotheses - Each hypothesis in its own colored box with brief mechanistic explanation and key evidence (2-2.5 pages for 3-5 hypotheses)
- IMPORTANT: Use
\newpagebefore each hypothesis box to prevent content overflow - Each box should be ≤0.6 pages maximum
- IMPORTANT: Use
- Testable Predictions - Key predictions in amber boxes (0.5-1 page)
- Critical Comparisons - Priority comparison boxes (0.5-1 page)
Keep main text highly concise - only the most essential information. All details go to appendices.
Page Break Strategy:
- Always use
\newpagebefore hypothesis boxes to ensure they start on fresh pages - This prevents content from overflowing off page boundaries
- LaTeX boxes (tcolorbox) do not automatically break across pages
Appendices (Comprehensive, Detailed):
- Appendix A: Comprehensive literature review with extensive citations
- Appendix B: Detailed experimental designs with full protocols
- Appendix C: Quality assessment tables and detailed evaluations
- Appendix D: Supplementary evidence and analogous systems
Colored Box Usage:
Use the custom box environments from hypothesis_generation.sty:
hypothesisbox1throughhypothesisbox5- For each competing hypothesis (blue, green, purple, teal, orange)predictionbox- For testable predictions (amber)comparisonbox- For critical comparisons (steel gray)evidencebox- For supporting evidence highlights (light blue)summarybox- For executive summary (blue)
Each hypothesis box should contain (keep concise for 4-page limit):
- Mechanistic Explanation: 1-2 brief paragraphs (6-10 sentences max) explaining HOW and WHY
- Key Supporting Evidence: 2-3 bullet points with citations (most important evidence only)
- Core Assumptions: 1-2 critical assumptions
All detailed explanations, additional evidence, and comprehensive discussions belong in the appendices.
Critical Overflow Prevention:
- Insert
\newpagebefore each hypothesis box to start it on a fresh page - Keep each complete hypothesis box to ≤0.6 pages (approximately 15-20 lines of content)
- If content exceeds this, move additional details to Appendix A
- Never let boxes overflow off page boundaries - this creates unreadable PDFs
Citation Requirements:
Aim for extensive citation to support all claims:
- Main text: 10-15 key citations for most important evidence only (keep concise for 4-page limit)
- Appendix A: 40-70+ comprehensive citations covering all relevant literature
- Total target: 50+ references in bibliography
Main text citations should be selective - cite only the most critical papers. All comprehensive citation and detailed literature discussion belongs in the appendices. Use \citep{author2023} for parenthetical citations.
LaTeX Compilation:
The template requires XeLaTeX or LuaLaTeX for proper rendering:
xelatex hypothesis_report.tex
bibtex hypothesis_report
xelatex hypothesis_report.tex
xelatex hypothesis_report.tex
Required packages: The hypothesis_generation.sty style package must be in the same directory or LaTeX path. It requires: tcolorbox, xcolor, fontspec, fancyhdr, titlesec, enumitem, booktabs, natbib.
Page Overflow Prevention:
To prevent content from overflowing on pages, follow these critical guidelines:
-
Monitor Box Content Length: Each hypothesis box should fit comfortably on a single page. If content exceeds ~0.7 pages, it will likely overflow.
-
Use Strategic Page Breaks: Insert
\newpagebefore boxes that contain substantial content:\newpage \begin{hypothesisbox1}[Hypothesis 1: Title] % Long content here \end{hypothesisbox1} -
Keep Main Text Boxes Concise: For the 4-page main text limit:
- Each hypothesis box: Maximum 0.5-0.6 pages
- Mechanistic explanation: 1-2 brief paragraphs only (6-10 sentences max)
- Key evidence: 2-3 bullet points only
- Core assumptions: 1-2 items only
- If content is longer, move details to appendices
-
Break Long Content: If a hypothesis requires extensive explanation, split across main text and appendix:
- Main text box: Brief mechanistic overview + 2-3 key evidence points
- Appendix A: Detailed mechanism explanation, comprehensive evidence, extended discussion
-
Test Page Boundaries: Before each new box, consider if remaining page space is sufficient. If less than 0.6 pages remain, use
\newpageto start the box on a fresh page. -
Appendix Page Management: In appendices, use
\newpagebetween major sections to avoid overflow in detailed content areas.
Quick Reference: See assets/FORMATTING_GUIDE.md for detailed examples of all box types, color schemes, and common formatting patterns.
Quality Standards
Ensure all generated hypotheses meet these standards:
- Evidence-based: Grounded in existing literature with citations
- Testable: Include specific, measurable predictions
- Mechanistic: Explain how/why, not just what
- Comprehensive: Consider alternative explanations
- Rigorous: Include experimental designs to test predictions
Resources
references/
hypothesis_quality_criteria.md- Framework for evaluating hypothesis quality (testability, falsifiability, parsimony, explanatory power, scope, consistency)experimental_design_patterns.md- Common experimental approaches across domains (RCTs, observational studies, lab experiments, computational models)literature_search_strategies.md- Effective search techniques for PubMed and general scientific sources
assets/
hypothesis_generation.sty- LaTeX style package providing colored boxes, professional formatting, and custom environments for hypothesis reportshypothesis_report_template.tex- Complete LaTeX template with main text structure and comprehensive appendix sectionsFORMATTING_GUIDE.md- Quick reference guide with examples of all box types, color schemes, citation practices, and troubleshooting tips
Related Skills
When preparing hypothesis-driven research for publication, consult the venue-templates skill for writing style guidance:
venue_writing_styles.md- Master guide comparing styles across venues- Venue-specific guides for Nature/Science, Cell Press, medical journals, and ML/CS conferences
reviewer_expectations.md- What reviewers look for when evaluating research hypotheses
同梱ファイル
※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。
- 📄 SKILL.md (13,847 bytes)
- 📎 assets/FORMATTING_GUIDE.md (19,304 bytes)
- 📎 assets/hypothesis_generation.sty (7,625 bytes)
- 📎 assets/hypothesis_report_template.tex (20,148 bytes)
- 📎 references/experimental_design_patterns.md (14,208 bytes)
- 📎 references/hypothesis_quality_criteria.md (8,051 bytes)
- 📎 references/literature_search_strategies.md (20,277 bytes)
- 📎 scripts/generate_schematic_ai.py (32,647 bytes)
- 📎 scripts/generate_schematic.py (5,146 bytes)