AIデータ可視化：CSV/Excelをワンクリックで学術誌クオリティのPythonチャートに変換。

💡 SciDrawのメリット: データをアップロード → AI分析 → コードを自動生成 → 高解像度チャートをエクスポート。今すぐ試す →

研究者が直面するデータ視覚化の悩み

このような経験はありませんか？

• 📊 深夜3時のmatplotlibデバッグ: 単純な箱ひげ図を描くためだけに、フォント、色、レイアウトの調整に3時間費やした。
• 😵 ジャーナルからのリジェクト: エディターから「図3がNature誌の要件を満たしていません」とフィードバックがあったが、何が悪いのか全くわからない。
• 🔄 繰り返される単純作業: 論文ごとに一からプロット用コードを書いており、効率が悪い。
• 📚 高い学習コスト: seaborn、matplotlib、plotly... 結局どれを学べばいいのか？

データ視覚化は研究成果を示すための強力なツールであるべきで、科学研究の道のりにおける障害物であってはなりません。

解決策：AI駆動のインテリジェントなチャート生成

SciDrawのSci-Vis機能は、データ視覚化をかつてないほど簡単にします。

1. データのアップロード: CSV、Excel、JSON形式をサポート。
2. AI分析: データ構造を自動的に認識し、最適なチャートタイプを推奨。
3. ワンクリック生成: ジャーナル級のチャート ＋ 完全なPythonコードを生成。
4. 自由なカスタマイズ: 自然な対話を通じて、色、レイアウト、注釈を修正。

AIが生成したNature誌の基準に準拠した箱ひげ図

サポートされているチャートタイプ

統計分析

バイオリン図：データの分布形状と密度を直感的に表示

比較分析

エラーバー付き棒グラフ：科学論文における標準的な提示方法

高度な視覚化

ヒートマップ：変数間の相関の強さを表示

ジャーナル級の仕様への自動適応

SciDrawには、さまざまなトップジャーナルのチャート仕様が組み込まれています。

Nature / Science の仕様

# AI 自动生成的代码示例
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Nature 期刊配置
plt.rcParams.update({
    'font.family': 'Arial',
    'font.size': 7,
    'axes.linewidth': 0.5,
    'xtick.major.width': 0.5,
    'ytick.major.width': 0.5,
    'figure.dpi': 300,
})

# 单栏图：89mm (3.5 inches)
# 1.5栏图：120mm (4.7 inches)
# 双栏图：183mm (7.2 inches)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(3.5, 2.5))

Cell Press の仕様

# Cell 期刊配置
plt.rcParams.update({
    'font.family': 'Helvetica',
    'font.size': 6,
    'axes.linewidth': 0.4,
    'figure.dpi': 300,
})

# Cell 单栏：85mm
# Cell 1.5栏：114mm
# Cell 全宽：174mm

その他の対応ジャーナル

• PNAS
• The Lancet
• NEJM (New England Journal of Medicine)
• IEEE Transactions
• Elsevier シリーズジャーナル

色覚バリアフリーなカラーパレット

科学的なチャートは、色覚多様性に配慮する必要があります。SciDrawは、検証済みのカラーパレットをいくつか提供しています。

回帰曲線付き散布図：変数間の関係を明確に提示

ワークフロー

ステップ1：データをアップロード

以下の形式をサポートしています：

• CSV (.csv)
• Excel (.xlsx, .xls)
• JSON (.json)
• データの直接貼り付け

ステップ2：要件を伝える

自然言語でAIに希望を伝えます：

ステップ3：結果を取得

AIが以下の内容を生成します：

• ✅ 高解像度チャート (300 DPI PNG/PDF)
• ✅ 完全なPythonコード
• ✅ 編集可能な設定パラメータ

ステップ4：反復的な最適化

満足いかない場合は、対話を続けて調整できます：

• 「色をブルーグリーンのパレットに変更して」
• 「凡例を追加して」
• 「Y軸の範囲を0から100に調整して」

コードの再利用性

生成されたコードはすべて、そのまま実行可能な完全なPythonスクリプトです。

"""
SciDraw 自动生成的可视化代码
图表类型：箱线图
期刊规格：Nature
生成时间：2026-01-17
"""

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# 数据加载
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# Nature 期刊样式配置
plt.style.use('seaborn-v0_8-whitegrid')
plt.rcParams.update({
    'font.family': 'Arial',
    'font.size': 7,
    'axes.linewidth': 0.5,
    'figure.dpi': 300,
})

# 创建图表
fig, ax = plt.subplots(figsize=(3.5, 2.5))

# 绘制箱线图
sns.boxplot(
    data=df,
    x='group',
    y='value',
    palette='Set2',
    linewidth=0.5,
    fliersize=2,
    ax=ax
)

# 添加标题和标签
ax.set_xlabel('Treatment Group', fontsize=7)
ax.set_ylabel('Expression Level (a.u.)', fontsize=7)

# 调整布局并保存
plt.tight_layout()
plt.savefig('figure.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.savefig('figure.pdf', bbox_inches='tight')
plt.show()

以下のことが可能です：

• 📋 コードをコピーしてローカルで実行
• 🔧 パラメータを修正してカスタマイズ
• 📚 構文を学習してPythonのスキルを向上

従来の方法との比較

活用シーン

🎓 大学院生・博士課程学生

• 学位論文のチャート作成
• ゼミや研究会でのプレゼン資料
• ジャーナル投稿用の図表

🔬 研究者

• 実験データの視覚化
• 助成金申請書の図表
• 学術会議のポスター作成

📊 データアナリスト

• 迅速なプロトタイピング
• レポートの視覚化
• Pythonプロットの学習

まとめ

SciDraw Sci-Visは、データ視覚化をその本質、つまり**「コードの詳細ではなく、データとストーリーに集中すること」**へと回帰させます。

✅ コードの壁ゼロ、自然言語によるインタラクション ✅ ジャーナル級の出力、Nature/Science/Cellへのワンクリック適応 ✅ 完全に透明なコード、再利用可能で学習にも最適 ✅ 色覚バリアフリー、プロフェッショナルな配色 ✅ 中国語と英語の両方をサポートし、世界中の研究者を支援

はじめに

退屈なチャート作成プロセスに別れを告げる準備はできましたか？

👉 今すぐ無料でSci-Visを試す

データをアップロードして、30秒でジャーナル級のチャートを手に入れましょう！