Table One AI 補助機能

Table One アプリには、AI を活用した2つの補助機能が搭載されています。 いずれもログインユーザーのみ利用可能です。

「結果 (サマリーテーブル)」見出しの右端にある [AI 提案] ボタンから起動します。

AI がデータの特徴を自動的に分析し、各変数に適した統計検定手法の設定を提案します。 統計の知識が十分でない場合や、多数の変数を扱う場合に、設定の見落としを防ぐことができます。

• 順序の有無 (hasTrend): カラム名やカテゴリ値から、順序性があるかを判断します
  • 例: Cancer Stage (I, II, III, IV) → 順序あり
  • 例: Blood Type (A, B, O, AB) → 順序なし
• 並び順 (suggestedOrder): 順序ありの場合、正しい順序を提案します

• パラメトリック／ノンパラメトリックの選択 (isNonParametric): 以下の基準で判断します
  • 歪度の絶対値が 1 を超える場合
  • サンプルサイズが 30 未満の場合
  • 尖度が高い場合

• カテゴリカル変数と同様に、順序の有無と並び順を提案します
• 群分け変数を「順序あり」にすると、傾向検定（Cochran-Armitage 検定、Jonckheere-Terpstra 検定等）が利用可能になります

1. データを読み込み、対象データ列と群分類を設定します
2. 「結果 (サマリーテーブル)」見出しの [AI 提案] ボタンをクリックします
3. モーダルが開き、AI が各変数の設定を分析します
4. 「現在」と「AI 提案」の比較表が変数ごとに表示されます
5. 変更がある場合は青色でハイライトされます
6. 変更提案のある項目に対して、以下の操作ができます:
   • [適用]: 個別の変数に対して提案を適用します
   • [すべて適用して閉じる]: すべての提案を一括適用してモーダルを閉じます
7. 適用後、Table One は自動的に再計算されます

AI が提案する「順序」や「ノンパラメトリック」の設定は、p値計算に使用される検定手法に影響します。 比較表の「検定手法」行で、現在の設定と提案後の設定で、どの検定手法が使用されるかを確認できます。

「論文への記載例」パネルの見出しにある [AI 提案] ボタンから起動します。

Table One の内容を AI が読み取り、論文に記載できる Methods と Results の文例を生成します。 文例はそのままコピーして、論文の下書きとして活用できます。

• テーブルに表示されている統計量（n, %, 平均値±SD, 中央値[IQR] 等）
• 各変数に使用された検定手法とp値
• 群分け変数とその群構成
• サブグループの有無
• フィルタ条件（設定されている場合）
• R のバージョン情報

使用した統計手法を記述します。連続変数の検定（Welch t検定、Brunner-Munzel 検定等）、カテゴリカル変数の検定（カイ二乗検定、Fisher の正確確率検定等）、有意水準、使用した統計ソフトウェアなどが含まれます。

Table One の内容を文章で要約します。各変数の群間比較結果、有意差の有無、実際の数値が含まれます。

1. Table One のデータが表示され、p値が計算された状態にします
2. 「論文への記載例」パネルの [AI 提案] ボタンをクリックします
3. モーダルが開き、AI が文例を生成します
4. 生成された文例を確認し、[テキストをコピー] ボタンでクリップボードにコピーできます

文例の言語は、サイドバーの「表記言語」設定に連動します。

• 日本語 に設定: 日本語で文例を生成
• 英語 に設定: 英語で文例を生成

AI の出力は不正確な場合があります。生成された提案や文例は、必ず内容を確認してからご利用ください。

• AI による提案は参考情報です。最終的な判断は研究者自身が行ってください
• 統計検定手法の選択は、データの特性や研究デザインに依存します。AI は変数名やデータの要約統計量から判断するため、研究の文脈を完全に理解しているわけではありません
• 論文記載例は下書きとしてご利用ください。投稿前に、共著者や統計の専門家によるレビューを推奨します
• 同じデータ・設定であれば、AI の応答はキャッシュされ、再度開いた際に再問い合わせは発生しません

• サマリー表 (Table 1) の作成
• Table One ユーザーガイド
• Table 1 のガイドライン