コノラボ 論文・コード検証サービス
AIコード、統計解析、その不安、
学術誌 現役編集者
& 経験豊富な研究メンターが
投稿前に「検証」します。
論文撤回(Retraction)が怖い。AIが書いたコードがブラックボックスだ。 その不安、「査読者」と「指導者」の複眼視点で解決しませんか？ あなたの論文の「信頼性」を守る、他に類を見ない検証サービスです。
YOUR ANXIETY
その不安、一人で抱えていませんか？
便利なAI、高度な統計ソフト。しかし、その「中身」はブラックボックス。 「このまま投稿して大丈夫か」— その不安は、誠実な研究者であるほど大きくなります。
AIコードの不安
ChatGPTやCopilotが生成したPython/Rコード。一見動いているが、ロジックは本当に正しいのか？「なぜ」を説明できない。
統計解析の不安
SPSSやJMPのクリック操作、どのオプションを選ぶべきだったか。t検定、回帰分析、手法の選択ミスが「論文撤回」に繋がるのが怖い。
質的分析の不安
逐語録のコーディングは、自分の「主観バイアス」ではないか？査読者から「恣意的だ」と批判されるのが怖い。
SR/MA・引用の不安
AIが生成したシステマティックレビュー(SR)の文献選択は網羅的か？メタ解析(MA)の統計は妥当か？引用文献は実在するか？
REALITY CHECK
これは「他人事」ではありません。
漠然とした不安は、明確な「リスク」です。私たちの検証実績や調査から、研究者が直面する厳しい現実が見えてきます。
当サービスが検証した**論文データの解析コード**の
72%
に、結果に影響しうる
何らかのエラーが発見されました。
※コノラボ実証実験（PoC）による実績（実績蓄積中）
ご自身の解析の正しさに
「不安がある」と回答した研究者の割合
85%
※コノラボ自社調べ（2025年実施）
COMMON PITFALLS
見過ごされがちな「落とし穴」：
よくあるエラー事例
「まさか自分が」と思うような単純なミスから、AI特有の巧妙なエラーまで。これらは私たちが実際に遭遇してきた（あるいは経験上想定される）典型的な問題点の一部です。
量的エラー事例
- t検定を使うべき場面でANOVAを使っていた
- AIコードが特定の条件下で誤った計算をしていた
- SPSSのオプション設定ミスによる結果の歪み
- 回帰分析の前提条件（多重共線性など）を確認していなかった
- 生存曲線で比較すべき群を誤っていた
質的エラー事例
- コーディングの基準に一貫性がなく、テーマ抽出が恣意的になっていた
- 研究者の期待に沿うデータだけを選んで解釈していた（バイアス）
- 逐語録の文脈を無視したコード化
- 分析プロセスが不透明で、第三者が追試できない
SR/MA・引用エラー事例
- AIによる文献検索に漏れがあり、重要な反証論文が見逃されていた
- メタ解析の統計モデル選択（固定効果 vs 変量効果）が不適切だった
- 異質性（Heterogeneity）の評価が不十分だった
- AIが生成した引用文献が存在しなかった（幻覚）
- 引用文献と本文の記述内容が食い違っていた
これらの「落とし穴」は、論文のリジェクトや撤回に直結する可能性があります。
OUR SOLUTION
なぜコノラボが、その不安を解決できるのか？
答えは「人」と「視点」です。単なる統計業者ではありません。
日々、世界中の論文を「審査」する編集者であり、研究者を「指導」するメンターでもある専門家が、
あなたの論文を「査読者」と「指導者」の複眼視点で直接検証します。
査読者の視点
学術誌 現役編集者
指導者の視点
経験豊富な研究メンター
小野 純也 (Junya Ono) Ph.D.
博士（医学）。製薬企業での研究開発経験、IRB支援業務、国際的な学術誌の現役編集者としての査読経験、そして13年以上の研究メンター経験を併せ持つ。 研究者の「不安」と「論文がリジェクトされるパターン」、そして「研究者が躓くポイント」を誰よりも深く知る専門家として、あなたの論文の信頼性を投稿前に徹底的に高めます。
論文発表
100報以上
h-index
41
メンター歴
13年
資格
博士(医学)
認定臨床化学者
認定心理士
WHY CHOOSE US?
なぜ「編集者/メンター」による
検証が必要なのか？
AIコードや統計解析の不安。同僚や業者、AIツールだけでは解決できない「壁」があります。コノラボが提供する独自の価値をご確認ください。
同僚・指導教員に頼む場合
- 専門外の解析手法だと見抜けない
- 多忙で十分な時間を割けない
- 関係性から本音で指摘しにくい
- 「弱み」を見せることに心理的抵抗がある
コノラボの強み
- 幅広い分野に対応する専門性
- 守秘義務を遵守した客観的視点
- 編集者/メンターとしての深い洞察
- 心理的安全性が確保された環境
統計代行業者に頼む場合
- 作業代行のみで「なぜ」を説明できない
- 手法選択の妥当性まで保証しない
- 論文全体の文脈を理解していない
- 最終的な責任は著者（あなた）にある
コノラボの強み
- 単なる代行ではない「検証」と「説明」
- 編集者視点での手法の妥当性判断
- 論文全体のストーリーとの整合性を確認
- 査読コメントへの対応力向上
AIツールのみに頼る場合
- コードがブラックボックス化する
- エラーやバイアスが混入するリスク
- 統計学的な前提条件を無視する場合がある
- 独創的な研究への応用が難しい
コノラボの強み
- AIの限界を超える人間の専門知
- エラーとバイアスを「発見」する視点
- 研究の文脈に合わせた最適な手法提案
- AIと人間の協働による研究推進
WHO WE SERVE
このような方におすすめです
解析の妥当性や研究の信頼性に関する不安は、立場に関わらず多くの研究者が抱えています。私たちのサービスは、特に以下のような方々に価値を提供します。
大学院生
(修士・博士)
初めての論文、AIコードの利用、学位審査への不安。指導教員に聞きにくい点も、外部の専門家が客観的に検証します。
若手研究者
(ポスドク・助教等)
統計が専門外、新しい手法への挑戦、論文のリジェクト経験。キャリア形成に重要な論文の信頼性を、投稿前に高めます。
指導教員
(教授・PI)
学生のAIコード管理、論文撤回リスクへの懸念。研究室全体の品質保証とリスク管理を、外部の目でサポートします。
企業の研究開発担当者
自社データの解析結果の信頼性、特許申請の根拠データの妥当性。経営判断に関わる研究開発の品質を保証します。
COMPARISON
サービスプラン比較表
あなたに最適なプランが一目でわかります。（※モバイル端末では表示されません）
各プランの詳細は以下をご確認ください。
PRICING
サービスプラン詳細と料金
あなたの「不安の深さ」と「ニーズ」に合わせて、3つの単発買い切り型プランをご用意しました。
ライト・プラン
12万円
(税込)
まずは「安心」が欲しい、
すべての研究者の方へ
サービス内容（モノの提供）:
- **量的分析レビュー**
(AIコード, SPSS/JMP操作, 回帰分析, 生存曲線, ANOVA等) - **質的分析レビュー**
(逐語録, コーディングプロセスの厳密性検証) - 検証レポート ＋ 検証証明書の発行
- Zoomコンサルティング（なし）
- 高難易度解析・独立検証（なし）
スタンダード・プラン
20万円
(税込)
「編集者/メンター」と直接議論し、
解析の質を深めたい方へ
サービス内容（モノ＋コトの提供）:
- **ライト・プランの全内容**
(検証＋証明書) - 【＋】Zoomコンサル (90分 × 1回)
検証レポートに基づく解析手法の妥当性議論、選択根拠説明、コード等に関する質疑応答、結果解釈のアドバイス - 高難易度解析・独立検証（なし）
プレミアム・プラン
30万円〜
(税込 / 別途お見積り)
最高レベルの品質保証、
高難易度・包括的な検証を望む方へ
サービス内容（包括的サポート）:
- **スタンダード・プランの全内容**
(検証＋証明書＋コンサル) - 【＋】高難易度解析**
(AI/機械学習, 複雑なモデル) - 【＋】SPSS/JMP等の独立検証**
(R/Pythonによるゼロから追試) - 【＋】SR/MA・引用検証**
(AI生成レビュー, 参考文献の妥当性)
PROCESS
ご利用の流れ
お問い合わせから検証証明書の納品まで、スムーズかつ安心してご利用いただけるプロセスをご用意しています。
STEP 1
お問い合わせ・お申し込み
ご希望のプランを選択し、Webサイトのフォームまたはお見積もり依頼からご連絡ください。
STEP 3
データ・資料のご提出
解析コード、生データ、論文原稿（ドラフト）、逐語録などを、当社指定またはお客様と合意したセキュアな方法（例：法人向けクラウドストレージ、弊社システム、お客様ご指定のシステム等）でご提出いただきます。
STEP 4
検証作業・コンサルティング
専門家（小野）が責任を持って検証作業を実施。スタンダードプラン以上では、Zoomでのコンサルティングも行います。（通常5〜10営業日）
STEP 5
レポート・証明書納品
検証結果をまとめたレポートと、「解析再現性 検証証明書」を納品し、プロジェクト完了となります。
DELIVERABLES
納品物：検証レポートの内容
私たちは単なる「OK/NG」の判定ではなく、あなたの研究の質を高めるための具体的なフィードバックを重視します。検証レポートには、プランに応じて以下の内容が含まれます（PDF形式で納品）。
全プラン共通の基本内容
- コード実行確認: 提供されたコードがエラーなく実行できるか
- 結果再現性の確認: 論文（ドラフト）の図表や数値がコードから再現されるか
- 変数定義の整合性: コード内の変数定義と論文中の説明に矛盾がないか
- グラフ・図表の正確性: 軸ラベル、凡例、統計値の表示などが適切か
- （質的分析の場合）: コーディングプロセスの一貫性、テーマ抽出のデータへの根拠
- 総合評価とコメント: 検証結果の要約と、編集者/メンター視点からの総評
プラン別・オプション内容
- 統計手法の妥当性評価 (全プラン): 研究目的とデータに対し、選択された手法が適切か
- エラー・懸念事項の指摘 (全プラン): 発見されたコードのバグ、統計的誤り、解釈上の注意点などを具体的に指摘
- 改善提案 (スタンダード以上): 指摘事項に対する具体的な修正案や代替手法の提案（Zoomコンサルで詳述）
- 独立検証レポート (プレミアム): SPSS/JMP操作をR/Pythonで追試した結果と比較・考察
- SR/MA・引用検証レポート (プレミアム): 文献選択の網羅性、メタ解析モデルの妥当性、引用の正確性に関する評価
※レポートの内容や詳細度は、ご依頼の論文やコードの複雑さにより異なります。
CERTIFICATE
信頼の証：検証証明書の発行
全てのプランにおいて、検証作業完了後に以下の「解析再現性 検証証明書」を発行します。
これは、あなたの研究の信頼性を客観的に示すものです。（※内容は検証結果により異なります）
解析再現性 検証証明書
VERIFICATION CERTIFICATE OF COMPUTATIONAL REPRODUCIBILITY
発行日: 202X年XX月XX日
証明書番号: VCR-2025-XXXXX
1. 対象論文 (Verified Manuscript)
- 著者名: [著者名（例：Taro Yamada, Hanako Sato）]
- 著者所属: [所属機関名（例：〇〇大学大学院）]
- 論文タイトル: [ここに論文のタイトルを記載]
- 原稿ID / 投稿先: [例：SCIREP-2025-12345 / Scientific Reports]
2. 検証内容 (Scope of Verification)
当社（株式会社コノラボ）は、著者より提出された以下の資料に基づき、上記の論文におけるデータ解析プロセスの再現性について、以下の項目を検証したことを証明します。
A. 検証対象資料:
- [X] 解析コード (言語: [例：Python 3.10, R 4.3])
- [X] 生データセット (ファイル形式: [例：CSV, Excel])
- [ ] AIによるコード生成プロンプト (使用AI: [例：ChatGPT 4.0])
B. 検証項目:
- [X] コードの実行性
- [X] 結果の再現 (対象箇所: [例：Figure 1, Table 1])
- [ ] 統計手法の妥当性（※オプション）
3. 検証結果 (Result)
上記検証の結果、提出された資料に基づき、本論文の主要な解析結果が再現可能であることを確認しました。
We hereby certify that the key analytical results presented in the above manuscript are reproducible using the computational methods and data provided by the author(s).
免責事項:
- 本証明書は、著者から提出された特定の資料を用いた場合の再現性を証明するものです。
- 本証明書は、研究デザインの妥当性、結論の正当性、研究の新規性、および研究倫理の遵守を保証するものではありません。
- データの収集プロセスや、AIプロンプトの妥当性（もし検証対象外の場合）については検証の範囲外です。
株式会社コノラボ
[署名]
小野 純也 Ph.D.
検証責任者
OUR VISION
研究インテグリティの未来へ：私たちの目標
AIが研究プロセスに深く関わる時代、論文の「信頼性」と「再現性」をどう担保するかは、学術界全体の喫緊の課題です。 私たちは、この検証サービスを通じて研究者一人ひとりの不安を解消するだけでなく、より健全で透明性の高い研究エコシステムの実現を目指しています。
私たちの究極の目標は、研究インテグリティの観点から、全ての学術雑誌が論文投稿時に、第三者による解析検証の証明を標準とすることです。 いつか、論文の謝辞や方法セクションに、以下のようなクレジットが一文加わるのが当たり前になる未来を目指しています。
Statistical verification was performed by Conolab Inc. (Certificate #VCR-...).
本サービスをご利用いただくことは、より信頼性の高い研究の未来に向けた、あなた自身のコミットメント（意思表示）でもあります。
TESTIMONIALS
ご利用者の声
様々な立場の研究者から、コノラボの検証サービスに対する信頼の声が寄せられています。（※掲載内容は個人の感想です）
ChatGPTが書いたコードで修士論文の解析を進めていましたが、本当にこれで良いのか、審査会で突っ込まれたらどうしよう…と夜も眠れませんでした。 コノラボさんに検証してもらい、いくつかの致命的なエラーを発見・修正できたおかげで、自信を持って審査に臨めました。証明書も心強かったです。
統計が専門外で、いつも手法の選択に自信がありませんでした。コンサルティングプランで、編集者視点からの的確なアドバイスと、論文全体のストーリー改善の提案まで頂けました。 単なる検証を超えた価値があり、次の科研費申請にも繋がる大きな学びでした。
研究室の学生がAIを使うのは止められませんが、そのコードの品質管理には頭を悩ませていました。論文撤回のリスクは指導教員の責任です。 コノラボさんに外部の目でチェックしてもらうことで、研究室全体の品質保証ができ、何より私の精神的な負担が大幅に減りました。
査読コメントで「統計手法に疑義あり」と指摘するのは簡単ですが、査読者がボランティアでコードを検証するのは現実的ではありません。 もし投稿前にコノラボのような専門家が検証した証明書があれば、査読プロセスはもっとスムーズで建設的になるはずです。
最近の博士論文は、AIや機械学習など、私の専門外の高度な解析手法が増えています。その妥当性を審査でどう評価すべきか、いつも悩ましい。 第三者機関による検証証明書があれば、審査員は安心して内容の審査に集中できます。学位の質を保証する上で重要です。
卒論で初めて統計ソフトを使いましたが、操作が合っているか不安でした。ライトプランで基本的な部分を見てもらい、「これで大丈夫」と言ってもらえただけで、自信を持って発表できました。 証明書は指導教員への報告にも役立ちました。
FOR ORGANIZATIONS
大学(URA)・企業ご担当者様へ
「個人の検証」ではなく、「組織のリソース不足解消」や「研究室の包括契約」をお考えですか？
コノラボは、URA業務支援・RDM体制構築など、大学組織の課題を解決するBtoBサービスも提供しています。
FAQ
よくあるご質問（必ずお読みください）
いいえ、論文の採択や掲載を「保証」するものでは一切ありません。
本サービスは、ご提示いただいた資料に基づき、統計的・倫理的な観点から「検証」作業を行うものであり、最終的な研究の科学的価値や、ジャーナル編集部の採否判断を左右するものではありません。
私たちは学術倫理を最重要視します。本サービスを利用した論文が、万が一、私（小野）が編集者を務める**特定のジャーナル（例：PLOS ONE）**に投稿された場合、私は直ちに編集部にCOIを申告し、その論文の担当を辞退（Recuse）します。お客様の論文を私が直接審査することは絶対にありませんのでご安心ください。
はい。最も重要視している点です。サービスのお申し込み時に、当社の利用規約（お客様からお預かりする情報の秘密保持に関する条項を含む）にご同意いただきます。これにより基本的な秘密保持契約が成立します。コミュニケーションやファイル授受は、安全な法人向けツール（クラウドストレージ、弊社システム、お客様ご指定のシステム、Chatwork等、お客様と合意した方法）で行い、プロジェクト完了後、データは責任を持って破棄します。
公費払いなどで、組織の規定により別途、署名・捺印済みのNDAが必要な場合は、以下の標準NDAひな形（内容確認用）をご参照いただくか、貴組織指定の書式にて対応いたします。お気軽にご相談ください。
プランとご依頼内容の複雑さによりますが、ご契約・データ受領から通常5〜10営業日程度で初回レポートを納品します。お急ぎの場合は「特急オプション」もご用意できますので、ご相談ください。
はい。「スタンダード・プラン」以上のプランでは、1回までの修正（軽微なもの）に対する再レビューを標準で含んでいます。「ライト・プラン」の場合は、別途オプション料金にて承ります。
不安を「確信」に変えるパートナーへ。
その論文、投稿ボタンを押す前に、最後の「保険」をかけませんか？
まずは、あなたの「不安」がどのプランに該当するか、お気軽にご相談ください。