1. 適切な論文の選定

1. テーマとの関連性を最優先する
   • 執筆する記事のテーマやキーワードと密接に関連した研究や論文を探す。
   • 関連性が薄い論文を引用すると、記事全体の評価が下がる可能性があるため注意する。
2. 信頼できる学術データベースを活用する
   • Google ScholarやCiNii Articlesなど、公的・学術的に信用度の高いデータベースを活用する。
   • 大学や研究機関の公式サイトからもオープンアクセスの論文を探せることが多い。
3. 査読（ピアレビュー）の有無を確認する
   • 特に科学的根拠が必要なトピックでは、査読付きの学術雑誌や学会誌に掲載されている論文を選ぶ。
   • 引用元に「査読済み」(peer-reviewed) であることが明記されているか、学会や出版社の信頼度をチェックする。

以下に、どのような分野・テーマにも応用できるように汎用化した「主要論文（オリジナル／基盤的な研究）を見つけるためのプロンプト」を示します。角括弧の部分を目的に応じて入れ替えることで、他の学術領域や技術分野にも転用可能です。

汎用プロンプト例

【目的】
私は [分野・研究テーマ] において、[特定手法・アルゴリズム・概念] の
「オリジナル」「初出」あるいは「基盤的な研究」とされる論文を探しています。

【要望】
1. 上記の手法（または概念）を最初に提案・確立したとみなされる論文を
   3～5本程度リストアップしてください。
2. それぞれ以下の情報を簡潔に教えてください。
   - タイトル
   - 著者
   - 発表年
   - 学会やジャーナル名（査読付きであるかどうかも）
   - 引用数や受賞歴など（分かる範囲で）
   - なぜ「オリジナル」「基盤的」研究と言えるのか
     （後続研究や学術的インパクトなどの観点から一行程度で）
3. 上記手法の「改良版」「派生」「応用事例」に留まる論文は原則除外し、
   あくまでも本質的・最初期の文献に絞って回答してください。

【フォーマット】
- まずは「論文リスト」を箇条書きで提示し、それぞれのポイントを整理して書き出してください。
- その後、簡単なまとめをつけてください。

【補足要望】
- もし[主要学会名やジャーナル名（例：NeurIPS, ICML, Nature, Science など）] に掲載されたバージョンが存在する場合は、その情報を優先的に示してください。
- 引用数が多い論文はできるだけ優先して挙げてください。
- 関連論文は必要ありません。初出論文の候補のみで構いません。

【注意】
- 上記の条件に当てはまらない場合は、その旨を説明したうえで、最も近い論文を提示するなどしてください。
- 私のリクエストに直接関係のない文献は挙げないようにしてください。

以上の条件を踏まえて、回答をお願いします。

使い方・手順

1. 目的を具体的に書き込む
   • 「[分野・研究テーマ]」「[特定手法・アルゴリズム・概念]」を自分の調べたい内容に置き換えてください。
   • 例：「私はロボティクス分野のSLAM手法において、初期のオリジナル論文を探しています」など。
2. 主要学会・ジャーナルの指定
   • 「NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, Nature, IEEE Transactions など自分の分野で権威のある媒体」をあらかじめ列挙しておくと、AIが優先的に査読付きの質の高い論文を探してくれます。
3. 回答形式を指定して整理してもらう
   • 「3～5本に絞ってほしい」「箇条書きにまとめてほしい」などのように、出力形式を細かく注文します。
   • こうすることで、後から記事や資料に転記しやすくなります。
4. 回答内容をチェックし、追加質問する
   • 出力された論文リストを見て「想定と違う」「この論文は二次的研究では？」と思う場合は、再度AIに質問・指摘を行います。
   • 例：「この論文は改良版とのことですが、本当に初出ですか？」などと尋ね、必要に応じて絞り込みましょう。
5. 最終的に記事やレポートで引用しやすい形へ整形
   • 得られた論文情報に、リンク（DOIや公式Webサイト）を付けたり、簡易要約を追加したりすると、執筆・プレゼンテーションの際にスムーズです。

まとめ

• 角括弧の部分を入れ替えればどんな領域でも使える、汎用的なプロンプト です。