科学的なイラストのための効果的なAIプロンプトの書き方

Multi-panel statistical analysis figure for clinical trial, 4:3 landscape format,
2×2 grid layout showing "A. Kaplan-Meier Survival Curve", "B. Forest Plot Meta-Analysis",
"C. Violin Plot Biomarkers", "D. ROC Curve AUC=0.89", sample size "n=324" labeled,
confidence intervals "95% CI" visible, p-values "*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001" annotated,
color-coded groups "Treatment vs Control", professional medical journal figure style,
clean white background

Comprehensive metabolic pathway network diagram, 4:3 landscape, dense interconnected
pathways filling entire frame, glycolysis pathway left side labeled "Glucose→Pyruvate,
ATP+2, NADH+2", TCA cycle center with "Citric Acid Cycle, 8 steps", electron transport
chain right showing "Complex I-IV, ATP Synthase", amino acid metabolism branches,
lipid pathways connected, enzyme names labeled "Hexokinase, Phosphofructokinase,
Citrate Synthase", metabolite structures shown, energy values "ΔG°" marked, color-coded
pathways (blue=carbohydrate, red=lipid, green=protein), no empty space, biochemistry
textbook style

Plant cell cross-section illustration, 4:3 horizontal composition, detailed organelles
with English labels "Chloroplast", "Mitochondria", "Cell Wall", "Nucleus", "Vacuole",
"Endoplasmic Reticulum", "Golgi Apparatus", cutaway view showing internal structures,
magnification "×15,000" noted, scale bar "5 μm", biology textbook style with clear
colors (green chloroplasts, purple nucleus), educational scientific illustration,
high detail

![適切な英語ラベルの例](/images/blog/principle-3.png)

**要点:** 常に正確な測定値（「小さい」ではなく 50 μm）、統計値（「有意」ではなく `p<0.001`）、そして適切な科学的命名法を明記してください。

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## 原則4：明確な応用シナリオを定義する

**なぜ重要か：** 異なる出版文脈では異なるビジュアルスタイルが求められます。Nature の表紙は芸術的な味付けを必要とし、メソッドの図では技術的な明瞭さが求められます。

**適用方法：** 意図した用途を明示してください：「Nature 誌表紙」「目次グラフィカルアブストラクト」「実験ワークフロー図」「補足図」など。

**プロンプト例：**

![Nature 表紙スタイルの例](/images/blog/principle-4.png)

**重要なポイント：**ビジュアルスタイルはターゲットの出版フォーマットに合わせる——表紙は芸術的、メソッドは技術的、TOCは概念的。

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## 原則5：学術命名規則に従う

**なぜ重要か：**正確な科学的用語を使うことは厳密さを示し、図を査読者や読者がすぐに理解できるようにする。

**適用方法：**適切な遺伝子名（*TP53*のようなイタリック表記）、タンパク質命名（CD8+、HSP70）、化学式（H₂O、CO₂）、標準略語を使用する。

**プロンプト例：**

![適切な命名規則の例](/images/blog/principle-5.png)

**重要なポイント：**自分の分野に応じた正しい用語を調べ、プロンプト全体で一貫して使用する。

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## 原則6：多層情報を設計する

**なぜ重要か：** 最高の科学図は、構造図、定量的データ、注釈、視覚的強調といった複数の情報タイプを、単一のまとまったイメージ内に組み合わせる。

**適用方法：** 異なる情報タイプを重ねる：メインイラスト＋データ曲線＋ラベル＋凡例＋インセット。それぞれの層を明示的に説明する。

**プロンプト例：**

![多層情報の例](/images/blog/principle-6.png)

**重要なポイント：** 構造情報、定量的データ、ラベル、視覚ガイドを、単一の包括的な図に統合する。

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## 原則7：戦略的な色分けを実装する

**なぜ重要か：** 色は科学的図における強力な視覚的整理ツールとして機能する。戦略的な色の使用により、読者は関係性やカテゴリを素早く理解できる。

**適用方法：** 経路、グループ、条件、データタイプなど、異なる要素に対して色の割り当てを明示的に定義する。

**プロンプト例：**

![色分けされた要素の例](/images/blog/principle-7.png)

**重要なポイント：** 最初に配色を定義し、一貫して適用する（例：「青＝糖解系、赤＝脂質代謝、緑＝タンパク質合成」）。

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## 原則8：曖昧で一般的な記述を避ける

**なぜ重要か：**「科学的な図」や「分子構造」といった用語は曖昧すぎる。AIは正確で出版品質の出力を生成するために、具体的な詳細を必要とする。

**適用方法：**一般的な用語を正確な仕様に置き換える。「タンパク質」ではなく「RBDドメインを持つスパイクタンパク質トリマー」と記述する。「プロセス」と書くのではなく、各ステップを明示的に説明する。

**悪い例：**「免疫応答に関する科学的な図を作成」

**良い例：**

![具体的な詳細な説明の例](/images/blog/principle-8.png)

**要点：**徹底的に具体的であれ。すべての要素に名前を付け、すべての関係を定義し、すべてのパラメータを指定する。

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## クイック品質チェックリスト

プロンプトを送信する前に、以下を確認してください：

- [ ] **アスペクト比を指定済み**（4:3、3:4、16:9 など）
- [ ] **コンテンツがフレームを満たしている**（大きな空白エリアなし）
- [ ] **適切な単位を含む英語ラベル**が追加されている
- [ ] **応用場面を明記**（ジャーナルカバー、TOC、図パネルなど）
- [ ] **正確な命名**（遺伝子名、タンパク質、化学物質）
- [ ] **複数の情報レイヤー**（構造＋データ＋ラベル）
- [ ] **カラースキームを定義済み**（色を使用する場合）
- [ ] **具体的な詳細**（「分子A」や「一般的な構造」などは不可）
- [ ] **品質キーワード**（professional、high-detail、publication-ready など）
- [ ] **目標解像度**（4K、8K、ultra-detailed など）

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