Visual Abstractを1枚で作る

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]。

Visual Abstractに含める6要素

研究デザイン

RCT、コホート等

対象集団

N、年齢、疾患

介入/曝露

比較対照

主要アウトカム

結論

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

左サイドバー+メイン、BMJブルー（#005EB8）、アイコン多め

JAMA

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

NEJM

データ可視化中心、NEJM赤（#C80000）、グラフが主役

3ジャーナルのスタイル

BMJスタイル

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

入力例

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

入力例

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

情報を絞る

主要アウトカム1つ、副次2〜3個が限界。「全部入れたい」は多すぎるサイン

核心の数字を大きく

一番大事な数字は他の2〜3倍のフォントに。「large, bold number」と明示

色に意味を持たせる

介入群=青、対照群=赤。「color-coded: treatment group in blue, control in red」と定義

流れを一方向に

上→下、左→右で統一。「top to bottom flow」「left to right progression」

1発で完成させない

最初はたたき台。「もう少しシンプルに」等の修正指示を重ねて詰める

Visual Abstract、5つのコツ

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。グラフは別途（ExcelやR、Python）で作成し、NanoBananaには「グラフのプレースホルダ」だけ作ってもらって後から合成する方が確実。

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

生成

NanoBananaで全体のレイアウトとデザインを生成

確認・修正

数値とグラフは手動で確認・修正

微調整

必要に応じてCanvaやPowerPointで微調整

現実的な流れ

注意

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。

参考文献

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