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レッスン 3 / 5|7分で読めます

Visual Abstractを1枚で作る

論文の要点を1枚の図で。BMJ風、JAMA風、NEJM風のプロンプトをコピペで使える。

このレッスンで終わる頃には

  • 論文のVisual Abstractを NanoBananaで作れる
  • BMJ / JAMA / NEJM の 3つのスタイル のプロンプトが手元にある
  • どこが AIで作れて、どこは手動修正が必要か が分かる

Visual Abstractって?

論文の主要な発見を 1枚のインフォグラフィック にまとめたやつ。BMJ、JAMA、NEJM、Lancetが積極的に採用してて、SNSでの共有率が 通常の3〜5倍 [1]。

含める要素は決まっています:

  1. 研究デザイン(RCT、コホート等)
  2. 対象集団(N、年齢、疾患)
  3. 介入/曝露
  4. 比較対照
  5. 主要アウトカム
  6. 結論

論文書く人にとって、もはや必須スキル になりつつあります。


ジャーナル別スタイル

ジャーナルごとに色や構成のクセ があります。3つ紹介。

BMJスタイル

特徴: 左サイドバー+メイン、BMJブルー(#005EB8)、アイコン多め

Create a Visual Abstract in BMJ journal style for a clinical trial. 
Layout: left sidebar (20% width, dark blue #005EB8) with study name 
and journal logo area. Main content (80%) with white background.

Content flow top to bottom:
- Study name: "CEREBRO-PROTECT Trial" (bold, large)
- Design icon: "Randomized Controlled Trial, 24 countries"
- Population icon: "1,850 patients, age 55-80, prior TIA"
- Intervention: "XR-2847 200mg/day + standard care vs standard care alone"
- Primary outcome with large number: "42% reduction in stroke"
  (HR 0.58, 95% CI 0.44-0.76)
- Bar chart: Intervention 8.2% vs Control 14.1%

Use medical icons (stethoscope, brain, pill). 
Color scheme: BMJ blue, teal #00A9CE, magenta #DC004E for emphasis.
Clean, professional, infographic style. High resolution.

JAMAスタイル

特徴: Question/Findings形式、JAMAレッド(#D22630)、シンプル

Create a Visual Abstract in JAMA journal style. Clean, minimal design.

Top section (red banner #D22630):
"QUESTION: Does AI-assisted CT screening improve early lung cancer detection?"

Middle sections (gray boxes on white):
- Population: "3,240 adults, age 50-75, smoking ≥30 pack-years"
- Setting: "48 centers in US, Canada, UK, Germany"
- Intervention: "AI-assisted vs standard CT reading"

Bottom section (large, bold):
"FINDING: AI screening improved Stage I detection by 38% 
(RR 1.38, 95% CI 1.15-1.67) and reduced false positives by 24%"

JAMA color scheme: red, gray, beige, gold accents.
Question-and-answer format. Professional medical journal style.

NEJMスタイル

特徴: データ可視化中心、NEJM赤(#C80000)、グラフが主役

Create a Visual Abstract in New England Journal of Medicine style. 
Emphasis on data visualization.

Header: "EMPA-KIDNEY Trial" in NEJM red (#C80000)

Center: Kaplan-Meier survival curve showing two lines diverging:
- Empagliflozin group (blue line, lower) 
- Placebo group (red line, higher)
- X-axis: "Months" (0-36)
- Y-axis: "Kidney Disease Progression (%)" (0-30%)
- HR 0.72 (95% CI 0.64-0.82) in bold

Bottom: Key secondary outcomes in 3 columns:
- eGFR decline: -2.1 vs -3.5 ml/min/year
- Hospitalization: 18% reduction
- Cardiovascular death: NS

White background, minimal decoration, data-centric design.

作り方のコツ、5つ

1. 情報を絞る

1枚に収めるには選別が必要。主要アウトカム1つ、副次アウトカム2〜3個が 限界

「全部入れたい」と感じたら、情報が多すぎる サインです。

2. 核心の数字を大きく

「42% reduction」「HR 0.58」みたいな一番大事な数字は、他の要素の 2〜3倍 のフォントに。

プロンプトに「large, bold number」と明示する。

3. 色に意味を持たせる

介入群=青、対照群=赤。改善=緑、悪化=赤。色が意味を伝える ようにする。

プロンプトで「color-coded: treatment group in blue, control in red」と定義。

4. 流れを一方向に

上→下、左→右。視線が迷わない ように統一する。

「top to bottom flow」「left to right progression」。

5. 1発で完成させない

最初の出力は たたき台。そこから修正指示を重ねる。

  • 「もう少しシンプルに」
  • 「数字をもっと大きく」
  • 「色をBMJブルーに寄せて」

会話で詰めていくのがコツです。


AIで作れないところ

NanoBananaのVisual Abstract、苦手な部分 もあります:

数値の正確性

AIが数値を 「それっぽく」勝手に変えてしまう ことがある。HRやCIは 生成後に必ず自分で確認

グラフの正確性

Kaplan-Meier曲線の形状やp値が デタラメになりがち。グラフ部分は:

  • 別途(ExcelやR、Python)で作成
  • NanoBananaには「グラフのプレースホルダ」だけ作ってもらう
  • 後から合成

の方が確実。

複雑なレイアウト

複雑なレイアウトは 崩れやすい。シンプルな構成の方が安定する。


実用ワークフロー

現実的な流れ:

  1. NanoBananaで 全体のレイアウトとデザイン を生成
  2. 数値とグラフは 手動で確認・修正
  3. 必要に応じてCanvaやPowerPointで 微調整

AI一発完結は諦めて、90%AI + 10%手動 の方針がいい。

数字の検証は必ず

論文のVisual Abstractで数値が間違ってるのは致命的。

Claudeに「HR 0.58って書いた?」って確認させても、画像の中身までは見てくれない。自分の目でHRとCIを確認するクセをつけてください。


まとめ

  • Visual Abstract = 論文の視覚的要約、SNS共有率3〜5倍
  • BMJ / JAMA / NEJM にそれぞれ色とレイアウトのクセがある
  • 情報絞る、数字を大きく、色で意味を持たせる の3原則
  • AI生成は下書き、数値とグラフは必ず手動チェック

次は、医療現場で実際に使うシーンを5つ紹介します。


参考文献

  1. Ibrahim AM, et al. Ann Surg. 2017. Visual abstracts to disseminate research on social media.