DeepL・ChatGPTで論文を英訳｜そのまま通用するか・英文校正との違い

DeepLやChatGPTで英訳した原稿は、内容を確認したうえで下書きとして使えます。ただし、そのまま投稿原稿として通用するかは、著者ご自身の確認と、投稿先誌のAI開示ルールによって決まります。医学論文では、文法よりも、用語・主張の強さ・数値・参考文献といった内容の確認が欠かせません。

本記事は、ツールの優劣を比べるものではありません。公式情報と2件の研究に基づいて、AI翻訳・AI校正と、人による英文校正の使い分けを整理します。AIの利用ルール全般は学術論文執筆におけるAI活用：リスク、ルール、開示義務、翻訳サービスの選び方は学術論文の英語翻訳ガイドで扱っています。本記事は、「AIで英訳した原稿をどこまで信頼し、どこから人の目を入れるか」という判断に絞っています。また、投稿全体の見落とし（倫理審査、重複、著者など）は論文投稿のミス10選｜日本の研究者が見落としやすい点に整理しました。本記事は特定のツールの性能を保証・比較するものではなく、投稿先誌の規程と所属機関の規程に代わるものでもありません。

結論：AIで英訳した原稿は、用途によって使い方が変わります

AIの利用は一律に「よい」「だめ」と言えず、何のために使うかで扱いが変わります。公式情報に基づく目安を表にまとめました。

いずれの場合も、最終的な内容に責任を負うのは著者です［文献3］［文献5］。以下では、どの点を確認するかを具体的に見ていきます。

AIで英訳した医学論文で、確認したい6つの点

ここで挙げる6点は、医学論文の英文を確認するときの整理です。発生頻度や、特定ツールの出来を示すものではありません。AIツールは更新が早く、同じ入力でも結果が変わることがあります。本記事には、現行ツールの性能を一般化する根拠はありません。

参考になる研究が1件あります。Lingardら（2023）は、英語を母語としない医療者教育分野の研究者6人と、ChatGPT（当時の無料版であるGPT-3.5）に自分の英文の言語編集をさせ、結果を検討しました。17段落を入力し、ChatGPTが説明した127の修正を検討しています［文献7］。著者らは、修正の多くが同義語の置き換えで、改善にならないものもあったこと、元の意図を変えうること、文の中で最も重要な問題を扱わず、軽微な点に注目する傾向があったことを報告しています［文献7］。また、非ネイティブの書き手は、その修正が適切かを判断すること自体が難しかったとも述べています［文献7］。これは英訳ではなく、英語で書いた段落の言語編集の研究で、無料版の1つの時点のものです。そのまま現行の各ツールにあてはめることはできませんが、「出力を確認する力が必要になる」という点は、AI英訳を使うときにも当てはまります。

1. 用語の一貫性

同じ概念が、段落によって別の語で訳されることがあります（例：patients、subjects、participants、cases）。医学では、「症例」「患者」「対象」の使い分けが、数え方（人数か件数か）にも関わります。用語表を作り、論文全体で同じ語を使います。分野の標準的な用語や疾患名は、MeSHなどの語彙で確認します。

2. 主張の強さ（ヘッジと断定）

和文の「〜と考えられる」「〜の可能性が示唆された」は、そのまま訳すと、弱い表現が二重になったり、逆に断定的な文になったりします。ICMJEは、結論を研究の目的に結びつけつつ、データで十分に支えられていない断定的な主張を避けること、臨床的な意義と統計的な有意性を区別することを求めています［文献2］。表現の強さは、解析結果を見て著者が決めます。

3. 冠詞・単数と複数・数の一致

日本語には冠詞や単複の区別がなく、ここは訳文に誤りが入りやすい部分です。「185例中23例」のような数字は、人数なのか件数なのか、分母は何かを、原稿の表と照らして確認します。

4. 略語

初出での展開、論文全体での統一、診療科や院内でしか通じない略語を使っていないか、を確認します。AIが略語を勝手に展開したり、別の語に置き換えたりしていないかも見ます。

5. 単位・数値・書式

数値、単位、小数点、桁区切り、日付、P値の書き方は、元の原稿や表と一致している必要があります。単位（mg/dLなのかSI単位なのか）や、P値を正確な値で書くかは、投稿先誌の指示に従います。数値は、AIが書き換えていないかを必ず原稿の表と照合します。

6. 実在しない参考文献

文献レビューや参考文献リストをAIに作らせると、実在しない文献が混ざることがあります。Walters と Wilder（2023）は、ChatGPTのGPT-3.5とGPT-4に42のテーマの短い文献レビューを書かせ、そこに含まれる636件の引用を調べました［文献6］。GPT-3.5の引用222件のうち55%、GPT-4の引用の18%は、実在しない文献でした。また、実在した文献でも、著者名・題名・巻号頁などに実質的な誤りがあったものが、GPT-3.5で43%、GPT-4で24%ありました［文献6］。

この図を読むときの注意：この調査は2023年当時の旧バージョンで、多分野の短い文献レビューを「書かせた」結果です。日本語から英語への翻訳の結果ではなく、現行のツールの性能を示すものでもありません。この図から言えるのは、見た目が正しい引用でも実在しない、または細部が誤っていることがある、という点までです。論文に引用を入れるときは、PubMedやDOIなどで1件ずつ照合し、本文の主張を支える文献かどうかを確認します。ICMJEは、引用が文の根拠を支えることを著者が説明できるよう、PubMedなどの文献データベースや原典で確認することを求めています［文献2］。Elsevierも、実在しない文献が含まれると、原稿が不採択になることがあるとしています［文献5］。

あわせて読みたい：文法の基本は科学論文によくある文法ミス、時制は研究論文における時制で確認できます。

例：和文の語順どおりに訳した英文は、どこを直すのか（例示）

次の表は、医学論文のMethods・Resultsを想定した短い和文を、和文の語順に沿って訳した英文（直訳調）と、整えた例を並べたものです。これは当社が例示のために作成した文で、特定のAIツールの実際の出力でも、性能の比較でもありません。数値はすべて架空です。

1. ①：「対象」を subjects と訳すと、本文の他の箇所の patients と揺れます（用語の一貫性）。「同意が得られなかった者」を those who could not obtain consent とすると、同意を取得できなかった主体が曖昧になります。実際の同意の手続き（書面、オプトアウトなど）に合わせた書き方にします。同意の書き方は論文投稿のミス10選｜日本の研究者が見落としやすい点の「見落とし2」を参照してください。
2. ②：「例」を cases と訳すと、患者数か件数かが曖昧です。the most の後ろには形容詞（common）が必要です。分母の185と23、12.4%は、表と一致するかを確認します。
3. ③：「可能性が示唆された」を it was suggested … may と訳すと、弱い表現が二重になります。訳し方によっては、「Smoking worsens outcomes」のように断定的な文になることもあります（例示）。どの強さが適切かは、解析結果をもとに著者が決めます。整えた例の [ ] は、実際の推定値と信頼区間で置き換えます。
4. ④：この文は、直訳調でも大きな誤りはありません。ただし、「有意に」は統計的な有意性を指すのか、p<0.05ではなく正確なP値を書くのか、1.2や0.9は平均か中央値か、単位は投稿先誌の指示に合うか、を確認します。

この例のように、AIが訳した文は、「文法的におかしい」とは限らず、意味や強さが原文と少しずれていることが問題になります。ずれを見つけるには、原文の意図、研究の内容、投稿先誌の書き方の3つがわかる人の目が必要です。Elsevierも、AIで訳した文章は、両方の言語と科学的内容を理解する人が確認するよう求めています［文献5］。

AI使用の開示：公式情報は何と言っているか

確認日：2026年10月11日。投稿先誌の著者向け指示を最優先してください。

細部は団体や誌によって異なります。開示の文章は、投稿先誌の様式に合わせます。骨組みの例（Elsevierが示す推奨書式を参考にしています。括弧内を実際の内容で置き換えます）：The authors used [tool name and version] to [purpose, e.g., translate the Japanese draft into English]. The authors reviewed and edited the output and take full responsibility for the content of the publication.

人による英文校正を加えても、AIを使った事実の開示が不要になるわけではありません。開示は、原稿の作成過程で何が使われたかについての記載であり、後から人が整えたかどうかとは別の問題です。AIを使ったことは、カバーレターで触れる点にもなります（カバーレターの書き方）。

あわせて読みたい：学術論文執筆におけるAI活用：リスク、ルール、開示義務（AI利用ルールと開示の全体像）

患者情報や未発表データを入力するときの機密性

AIの入力欄に原稿を貼り付けることは、外部のサービスに文章を渡すことでもあります。Elsevierは、著者に対し、使うAIツールの利用規約を確認し、データ・入力（未発表の原稿を含む）のプライバシーと機密性が保たれるか、ツールに与える権利が提供するサービスに必要な範囲にとどまるか（学習に使われる権利を与えていないか）、出力の利用が後の論文の公表を妨げないか、を確認するよう求めています［文献5］。特に、個人を特定できる情報には注意が必要としています［文献5］。

• 患者さんの個人情報、特定につながる情報、未発表の結果を含む文章は、入力してよいかを、所属機関の規程、研究計画書、倫理審査と同意の内容に照らして先に確認する（倫理審査の要否の考え方は倫理審査が不要な研究はどれか）。判断は、所属機関の倫理審査委員会・研究支援部門が行う
• 各ツールの利用規約は、無料版と有料版、個人向けと法人向けなどで異なることがある。入力が保存されるか、学習に使われるかを、使うプランの規約で確認する（本記事は、特定のツールのデータの扱いについて述べるものではない）
• 入力が必要な場合は、個人を特定できる情報を除いた文章にする。それでも、研究計画で外部サービスの利用が想定されているかを確認する
• すでに出版された自分の論文（出版社に著作権が移っている場合を含む）を翻訳するときは、出版契約と出版社の方針も確認する（二次出版の条件）

本節は一般的な情報で、法的助言ではありません。個人情報や研究データの外部提供の可否は、所属機関の担当部署にご確認ください。

進め方：AI下書き → 著者確認 → 人による英文校正

AIを使う場合も、人の校正を使う場合も、確認の責任は著者にあります。そのうえで、次の順番にすると、手戻りが少なくなります。

1. 入力してよい内容かを確認する。患者情報・未発表データの扱いを先に確認します。
2. AIで下書きを作る。どのツールを何のために使ったかを記録します（Elsevierは、使ったツールとモデル、使い方の記録を残すことを勧めています［文献5］）。
3. 著者が原文と照合する。6つの点（用語、主張の強さ、冠詞と数、略語、単位と書式、参考文献）を確認し、数値は表と1つずつ照合します。
4. 人による英文校正を加える。用語の統一、文の自然さ、主張の強さの調整、報告ガイドラインとの整合を、医学分野の校正者が確認します。校正の種類は校正・コピーエディティング・実質的編集の違いをご覧ください。
5. 校正後の原稿を著者が最終確認する。数値と内容が、研究結果と一致しているかを確認します。AI使用の開示は、投稿先誌の様式で行います。

人による校正を加えるかどうかの目安を、次の表に示します。ただし、校正を受けても、採択が保証されるわけではありません。また、校正は研究の妥当性（デザイン、統計、倫理）を保証するものでもありません。

校正サービスの選び方は英文校正サービス比較｜医学論文で失敗しない選び方、医学論文の英文校正の特徴は医学論文の英文校正ガイドをご覧ください。出版サポート全体の流れは論文編集・英文校正のページにまとめています。

あわせて読みたい：学術論文の英語翻訳ガイド（翻訳サービスと自己翻訳の進め方）

よくある質問

DeepLで英訳した論文は、そのまま投稿してよいですか。

お勧めしません。AIで訳した文章は、原文と意味や強さがずれることがあります。Elsevierは、AIで訳した文章について、両言語と科学的内容を理解する人が確認することと、AI使用の開示を求めています［文献5］。投稿先誌の指示に従い、数値・用語・主張の強さを原文と照合してください。

ChatGPTを使ったことは、投稿時に書く必要がありますか。

ICMJEは、AIを使った場合、カバーレターと原稿に使い方を記載するよう求めています［文献1］。ただし、文法の基本的な確認などの扱いは誌によって異なります（例：Elsevierは基本的な文法・スペル・句読点の確認は宣言不要としています［文献5］）。投稿先誌の著者向け指示をご確認ください。

AIで英訳した原稿を、英文校正に出すことはできますか。

できます。ただし、AIの訳に不自然な表現が多い場合は、より深い編集が必要になることがあります。校正を受けても、AIを使った事実の開示は別に必要です。

ChatGPTに参考文献リストを作ってもらってもよいですか。

お勧めしません。2023年の調査では、ChatGPTが生成した文章中の引用に、実在しない文献や、細部の誤りが含まれていました［文献6］。ICMJEは、AIが生成した資料を一次情報源として引用することを認めていません［文献2］。引用は、PubMedやDOIで1件ずつ照合してください。

患者データを含む文章を、DeepLやChatGPTに入力してもよいですか。

先に、所属機関の規程と研究計画書、同意の内容、ツールの利用規約を確認してください。Elsevierは、利用規約でプライバシーと機密性が保たれるかの確認を求め、個人を特定できる情報には特に注意するよう述べています［文献5］。判断は、所属機関の倫理審査委員会・研究支援部門が行います。

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参考文献・公式情報

確認日：2026年10月11日（公式ページは更新されることがあります。投稿時には最新版をご確認ください）。

1. ICMJE. Defining the Role of Authors and Contributors（AI-Assisted Technologyの項）. icmje.org
2. ICMJE. Preparing a Manuscript for Submission to a Medical Journal（Discussion、Referencesの項）. icmje.org
3. COPE. Authorship and AI tools（COPE position statement）. publicationethics.org
4. Springer Nature. AI use in manuscript preparation. springernature.com
5. Elsevier. Generative AI policies for journals. elsevier.com
6. Walters WH, Wilder EI. Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. Sci Rep. 2023;13:14045. PMID 37679503. doi:10.1038/s41598-023-41032-5（CC BY 4.0）
7. Lingard L, Chandritilake M, de Heer M, et al. Will ChatGPT’s free language editing service level the playing field in science communication? Insights from a collaborative project with non-native English scholars. Perspect Med Educ. 2023;12(1):565-574. PMID 38163049. doi:10.5334/pme.1246（CC BY 4.0。2023年12月19日オンライン公開）

注：本記事の「例示用」の英文と数値は当社が作成した架空のもので、特定のAIツールの実際の出力、または実際の論文からの引用ではありません。AI使用の開示、データの取り扱い、倫理に関する内容は一般的な情報であり、法的助言ではありません。最終的な判断は、所属機関の倫理審査委員会・研究支援部門と、投稿先誌の規程に従ってください。