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💼 Scholar Evaluation

scholar-evaluation

論文や提案書、文献レビューなどの学

⏱ 営業メール作成 15分/通 → 1分/通

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【自動化】AIガチ勢の最新活用術6選がこれ1本で丸分かり!【ClaudeCode・AIエージェント・AI経営・Skills・MCP】 ↗

※ 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 scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

論文や提案書、文献レビューなどの学

※ 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。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

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。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o scholar-evaluation.zip https://jpskill.com/download/1038.zip && unzip -o scholar-evaluation.zip && rm scholar-evaluation.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/1038.zip -OutFile "$d\scholar-evaluation.zip"; Expand-Archive "$d\scholar-evaluation.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\scholar-evaluation.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. 1. 下の青いボタンを押して scholar-evaluation.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → scholar-evaluation フォルダができる
  3. 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. 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. 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. 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. 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\

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
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • Scholar Evaluation で、私のビジネスを分析して改善案を3つ提案して
  • Scholar Evaluation を使って、来週の会議用の資料を作って
  • Scholar Evaluation で、現状の課題を整理してアクションプランに落として

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。

Scholar Evaluation

このスキルを使用して、学術的または科学的な研究を再現可能なルーブリックで評価します。

使用する場面

  • 研究論文、提案書、論文の章、または文献レビューをレビューする場合。
  • 主張が引用された証拠によって裏付けられているかを確認する場合。
  • 方法論、研究デザイン、分析、または限界を評価する場合。
  • 2つ以上の論文の質や関連性を比較する場合。
  • 改訂のための構造化されたフィードバックを作成する場合。

評価範囲

まず、成果物を特定することから始めます。

  • 経験的研究論文
  • 理論論文
  • 技術報告書
  • システマティックまたはナラティブ文献レビュー
  • 研究提案書
  • 論文または学位論文の章
  • 会議要旨またはショートペーパー

次に、範囲を選択します。

  • 包括的: すべてのルーブリックの側面
  • 対象を絞った: 方法や引用など、1つまたは2つの側面
  • 比較: 同じルーブリックに対して複数の作品をランク付け

ルーブリック

該当する各側面を1から5のスコアで評価します。

  • 5: 優秀。明確で厳密、出版準備が整っている
  • 4: 良好。軽微な改善が必要
  • 3: 適切。意味のあるギャップがあるが使用可能
  • 2: 弱い。大幅な改訂が必要
  • 1: 不良。重大な妥当性または明確性の問題がある

該当しない側面には N/A を使用します。

1. 問題と研究課題

  • 問題は明確で具体的ですか?
  • 貢献は意味のあるものですか?
  • 範囲と仮定は明示されていますか?
  • 質問は主張された貢献と一致していますか?

2. 文献と背景

  • 関連する先行研究は網羅されていますか?
  • 単に情報源をリストするだけでなく、統合されていますか?
  • ギャップは正確に特定されていますか?
  • 最新の情報源と基礎的な情報源はバランスが取れていますか?

3. 方法論

  • 方法は研究課題に答えていますか?
  • 設計の選択は正当化されていますか?
  • 変数、データセット、参加者、または材料は明確に記述されていますか?
  • 他の研究者がこの研究を再現できますか?
  • 倫理的および実践的な制約は認識されていますか?

4. データと証拠

  • データソースは信頼でき、適切ですか?
  • サンプルサイズまたはコーパスの網羅性は適切ですか?
  • 包含、除外、および前処理の決定は文書化されていますか?
  • 欠損データとバイアスのリスクは議論されていますか?

5. 分析

  • 統計的、定性的、または計算的方法は適切ですか?
  • ベースラインとコントロールは公平ですか?
  • 必要に応じて、不確実性、感度、またはロバストネスチェックは含まれていますか?
  • 代替の説明は考慮されていますか?

6. 結果と解釈

  • 結果は明確に提示されていますか?
  • 主張は証拠の範囲内にとどまっていますか?
  • 図、表、および指標は理解できますか?
  • 否定的または帰無結果は正直に扱われていますか?

7. 限界と妥当性への脅威

  • 限界は一般的なものではなく、具体的なものですか?
  • 内部妥当性、外部妥当性、構成概念妥当性、および結論妥当性のリスクは対処されていますか?
  • 論文は推測と実証された結果を区別していますか?

8. 記述と構成

  • 議論は理解しやすいですか?
  • セクションは研究課題を中心に構成されていますか?
  • 定義と表記は明確ですか?
  • トーンは正確で学術的ですか?

9. 引用

  • 引用された論文は、それらに付随する主張を裏付けていますか?
  • 可能な限り一次情報源が使用されていますか?
  • レビューはレビューとしてラベル付けされていますか?
  • プレプリントはプレプリントとしてラベル付けされていますか?
  • 引用のメタデータとリンクは正しいですか?

レビュープロセス

  1. 抽象、序論、図、および結論を読んで、主張された貢献を確認します。
  2. 方法と結果を読んで、証拠の質を確認します。
  3. 最も強い主張を引用された情報源と照合します。
  4. 該当する各側面を採点します。
  5. 重要な阻害要因と改訂の提案を区別します。
  6. 具体的な次の編集で締めくくります。

出力テンプレート

# Scholar Evaluation: <Artifact>

## Overall Assessment

- Overall score: <1-5 or N/A>
- Confidence: <high | medium | low>
- Summary: <3-5 sentences>

## Dimension Scores

| Dimension | Score | Evidence | Revision priority |
| --- | ---: | --- | --- |
| Problem and question |  |  |  |
| Literature and context |  |  |  |
| Methodology |  |  |  |
| Data and evidence |  |  |  |
| Analysis |  |  |  |
| Results and interpretation |  |  |  |
| Limitations |  |  |  |
| Writing and structure |  |  |  |
| Citations |  |  |  |

## Critical Issues

## Recommended Revisions

## Evidence Checks Needed

落とし穴

  • 具体的なフィードバックの代わりにスコアを使用しないでください。
  • 論文の範囲外の側面が省略されていることを理由に、論文を罰しないでください。
  • 引用数、掲載場所、または著者の評判を品質の証明として扱わないでください。
  • 抽象に記載されているという理由だけで、裏付けのない主張を受け入れないでください。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Scholar Evaluation

Use this skill to evaluate academic or scientific work with a repeatable rubric.

When to Use

  • Reviewing a research paper, proposal, thesis chapter, or literature review.
  • Checking whether claims are supported by cited evidence.
  • Evaluating methodology, study design, analysis, or limitations.
  • Comparing two or more papers for quality or relevance.
  • Producing structured feedback for revision.

Evaluation Scope

Start by identifying the artifact:

  • empirical research paper
  • theoretical paper
  • technical report
  • systematic or narrative literature review
  • research proposal
  • thesis or dissertation chapter
  • conference abstract or short paper

Then choose scope:

  • comprehensive: all rubric dimensions
  • targeted: one or two dimensions, such as method or citations
  • comparative: rank multiple works against the same rubric

Rubric

Score each applicable dimension from 1 to 5:

  • 5: excellent; clear, rigorous, and publication-ready
  • 4: good; minor improvements needed
  • 3: adequate; meaningful gaps but usable
  • 2: weak; substantial revision needed
  • 1: poor; major validity or clarity problems

Use N/A for dimensions that do not apply.

1. Problem and Research Question

  • Is the problem clear and specific?
  • Is the contribution meaningful?
  • Are scope and assumptions explicit?
  • Does the question match the claimed contribution?

2. Literature and Context

  • Is relevant prior work covered?
  • Does the work synthesize rather than merely list sources?
  • Are gaps accurately identified?
  • Are recent and foundational sources balanced?

3. Methodology

  • Does the method answer the research question?
  • Are design choices justified?
  • Are variables, datasets, participants, or materials described clearly?
  • Could another researcher reproduce the work?
  • Are ethical and practical constraints acknowledged?

4. Data and Evidence

  • Are data sources credible and appropriate?
  • Is sample size or corpus coverage adequate?
  • Are inclusion, exclusion, and preprocessing decisions documented?
  • Are missing data and bias risks discussed?

5. Analysis

  • Are statistical, qualitative, or computational methods appropriate?
  • Are baselines and controls fair?
  • Are uncertainty, sensitivity, or robustness checks included when needed?
  • Are alternative explanations considered?

6. Results and Interpretation

  • Are results clearly presented?
  • Do claims stay within the evidence?
  • Are figures, tables, and metrics understandable?
  • Are negative or null results handled honestly?

7. Limitations and Threats to Validity

  • Are limitations specific rather than generic?
  • Are internal, external, construct, and conclusion-validity risks addressed?
  • Does the paper distinguish speculation from demonstrated results?

8. Writing and Structure

  • Is the argument easy to follow?
  • Are sections organized around the research question?
  • Are definitions and notation clear?
  • Is the tone precise and scholarly?

9. Citations

  • Do cited papers support the claims attached to them?
  • Are primary sources used where possible?
  • Are reviews labeled as reviews?
  • Are preprints labeled as preprints?
  • Are citation metadata and links correct?

Review Process

  1. Read the abstract, introduction, figures, and conclusion for claimed contribution.
  2. Read methods and results for evidence quality.
  3. Check the strongest claims against cited sources.
  4. Score each applicable dimension.
  5. Separate critical blockers from revision suggestions.
  6. End with concrete next edits.

Output Template

# Scholar Evaluation: <Artifact>

## Overall Assessment

- Overall score: <1-5 or N/A>
- Confidence: <high | medium | low>
- Summary: <3-5 sentences>

## Dimension Scores

| Dimension | Score | Evidence | Revision priority |
| --- | ---: | --- | --- |
| Problem and question |  |  |  |
| Literature and context |  |  |  |
| Methodology |  |  |  |
| Data and evidence |  |  |  |
| Analysis |  |  |  |
| Results and interpretation |  |  |  |
| Limitations |  |  |  |
| Writing and structure |  |  |  |
| Citations |  |  |  |

## Critical Issues

## Recommended Revisions

## Evidence Checks Needed

Pitfalls

  • Do not use the score as a substitute for concrete feedback.
  • Do not penalize a paper for omitting a dimension outside its scope.
  • Do not treat citation count, venue, or author reputation as proof of quality.
  • Do not accept unsupported claims just because they appear in the abstract.