【結論】再現可能性と研究倫理を守って研究に使う
研究用途ではClaude Codeに結論を委ねず、再現可能なData処理Script、Test、Environment lock、Provenance記録の作成に使います。
生Data、個人情報、未公開成果、契約制限のある論文を送信できるか、所属機関の規程と契約を確認します。
統計手法、除外基準、乱数Seed、Software versionを明記します。
# ターミナルで実行：隔離環境を作成
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
# ターミナルで実行：依存関係を固定
pip install pandas scipy matplotlib
pip freeze > requirements-lock.txt
# ターミナルで実行：固定FixtureでTest
python analysis.py --input fixtures/sample.csv --seed 42
# ターミナルで実行：Dataと結果のHashを記録
sha256sum fixtures/sample.csv results.csv具体的な手順・設定方法
研究質問、仮説、主要評価指標を事前登録します。
匿名化済みFixtureでPipelineを作ります。
欠損処理、外れ値、Multiple testing、Data leakageをTestします。
結果を別の研究者が再実行できるREADMEとEnvironment情報を残します。
実践プロンプト / 活用テクニック
# 起動後のセッション内で入力
analysis.pyを読取専用で監査してください。
統計仮定、Data leakage、欠損処理、乱数Seed、多重比較、再現性の問題を指摘してください。
結果の有意性を断定せず、追加検証を提案してください。注意点・よくあるエラーと対処法
PDF要約は原文のMethod、Limitation、対象集団を省略する場合があります。
AIが生成した引用、DOI、統計値を原典未確認で論文へ載せないでください。
研究参加者データは匿名化だけで十分とは限らず、倫理審査とData processing agreementを確認します。