使い方ガイド User guide

操作解説動画 Video walkthrough

本ガイドの内容を、実際の画面で通しで見られる動画です（全 14 章・約 16 分・英語字幕つき）。説明欄のチャプターから各工程へ頭出しできます。 A walkthrough of this guide on the actual screens: 14 chapters, about 16 minutes, with English subtitles. The chapter list in the video description jumps to each step.

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1. 準備（インストールと LLM 接続の設定） 1. Setup: install and connect an LLM

1. Chrome ウェブストアの掲載ページから「Chrome に追加」でインストールします。 Install from the Chrome Web Store listing.
2. 拡張アイコンを右クリック →「オプション」で設定画面を開き、ご自身の LLM API キーを保存します（BYOK = Bring Your Own Key）。既定は Gemini API で、キーは Google AI Studio から取得できます。 Right-click the extension icon → “Options”, then save your own LLM API key (BYOK). Gemini is the default; you can get a key from Google AI Studio.
3. 拡張アイコンをクリックするとプロジェクト選択画面が新しいタブで開きます。「Google でログイン」を押し、メールアドレスと Drive（選択したファイルのみ）へのアクセスを許可します。 Click the extension icon to open the project page in a new tab, sign in with Google and grant access to your email address and Drive (selected files only).

2. プロジェクトを作る・開く 2. Create or open a project

1 つの SR が 1 プロジェクトです。作成すると、プロジェクト DB になる Google スプレッドシートと、PDF ・抽出テキスト・ログを置く Drive フォルダがあなたの Google アカウント内に生成されます。 One project equals one review. Creating a project generates a Google Sheet (the project database) and a Drive folder for PDFs, extracted text and logs inside your own Google account.

• 新規プロジェクト: タイトルを入れて「作成」。 New project: enter a title and press Create.
• 最近のプロジェクト: 一覧から選ぶとそのままメインビューが開きます。 Recent projects: pick one to jump straight into the main view.
• スプレッドシート ID / URL で開く: 共同研究者から共有されたプロジェクトはこの欄から開きます（初回のみ Picker での許可が必要 → トラブルシューティング）。 Open by spreadsheet ID / URL: use this for a project shared with you (the first time you will be asked to grant access via the Picker — see troubleshooting).
• tiab-review から引き継いで作成: tiab-review のスプレッドシートを選ぶと、採用（include）文献をそのまま引き継いでプロジェクトを自動作成します。 Hand-off from tiab-review: select a tiab-review sheet and the project is created automatically, carrying over the included studies.

プロジェクトを開くとメインビューが開きます。左サイドバーが工程（Home → 文献取り込み → プロトコル → 表のデザイン → パイロット抽出 → 一括抽出 → 検証 → ダッシュボード → エクスポート）で、前提を満たしていない工程は淡く表示され、クリックすると必要な条件が案内されます。 The main view opens with the workflow in the left sidebar (Home → Import → Protocol → Schema → Pilot → Extract → Verify → Dashboard → Export). Steps whose prerequisites are unmet are dimmed and explain what is missing when clicked.

3. 文献を取り込む 3. Import documents

採用論文の PDF を取り込みます。Google Drive から選ぶ（フォルダを選ぶと直下の PDF をまとめて取り込みます）か、この PC からドラッグ & ドロップ / ファイル選択できます。取り込み時に PDF のテキスト層を抽出します。 Import the PDFs of your included studies — from Google Drive (selecting a folder imports the PDFs directly inside it) or from your computer by drag & drop / file picker. The text layer is extracted on import.

• テキスト層の状態は一覧に ok / partial / no_text_layer のバッジで表示されます。no_text_layer（スキャン PDF）は根拠ハイライトが使えず、pdf_native モードでの抽出のみ可能です。 Each document shows an ok / partial / no_text_layer badge. Scanned PDFs (no_text_layer) cannot be highlighted and can only be processed in pdf_native mode.
• 同じ試験の複数文書（本文 + 補遺など）は、取り込み後に「統合」でひとつの試験（study）にまとめられます。 Multiple documents of the same trial (main paper + supplement) can be merged into a single study after import.

4. プロトコルを登録する 4. Register the protocol

研究プロトコル（RQ・組入 / 除外基準など）を手入力するか、.md / .docx ファイルから取り込みます。次の工程で AI が表のデザインをドラフトする際の参照元になります。保存は常に新しい版として追記され、過去の版は残ります。 Enter your protocol (research question, eligibility criteria, …) by hand or import a .md / .docx file. It is the source AI reads when drafting the schema. Every save is appended as a new version; earlier versions are kept.

5. 表のデザイン（抽出項目）を決める 5. Design the extraction schema

抽出したい項目のリスト＝スプレッドシートの見出し行にあたるものを作ります（例: 著者名・出版年・対象患者数）。プロトコルとサンプル論文 1〜3 本から AI にドラフトさせ、表形式エディタで項目の追加・削除・型変更・抽出指示（extraction_instruction）の編集を行い、版として確定します。 Define the list of fields to extract — the header row of your coding sheet. AI drafts it from the protocol and 1–3 sample papers; you then add, remove, retype fields and edit their extraction instructions in a table editor before fixing it as a version.

• 項目数に上限はありません（AI が一度に提案する目安が 10〜40 個というだけです）。 There is no cap on the number of fields; 10–40 is merely how many AI proposes at once.
• バイアスリスク評価は RoB 2 / ROBINS-I / QUADAS-3 / QUIPS のテンプレートを事前設定として取り込めます。 Risk-of-bias templates (RoB 2, ROBINS-I, QUADAS-3, QUIPS) can be pre-loaded into the schema.
• 版履歴から過去の版を確認でき、プロトコルを改訂したら AI に再ドラフトさせて差分（追加 / 変更 / 削除候補）を確認できます。 You can browse past versions and, after revising the protocol, ask AI to re-draft and review the diff (added / changed / removal candidates).

6. パイロット抽出で試す 6. Pilot extraction

いきなり全件を回す前に、2〜3 本の論文で AI 抽出を試します。検証 UI がそのまま埋め込まれているので、抽出結果の質をその場で確認し、表のデザインを改訂して再パイロット、という往復ができます。過去のパイロット結果も残ります。 Before running everything, try 2–3 papers. The verification UI is embedded here, so you can judge the output quality on the spot, revise the schema and pilot again. Past pilot runs are kept.

7. 一括抽出を実行する 7. Run the full extraction

対象試験（既定は未抽出の全件）とモデルを選び、コスト概算を確認してから実行します。進捗バーで状況が見え、失敗した文献は個別に再試行できます。 Select the target studies (all not-yet-extracted ones by default) and the model, review the cost estimate and start. A progress bar shows the state and failed documents can be retried individually.

8. 検証する（中核の工程） 8. Verify (the core step)

左に PDF ビューア、右に抽出フォームの 2 ペインです。AI が付けた根拠 quote が PDF 上でハイライトされ、それを見ながら各値を判定します。 A two-pane screen: the PDF viewer on the left, the extraction form on the right. Evidence quotes are highlighted on the PDF while you decide each value.

進めかた How to work through it

• 項目は study（試験レベル）→ arm（群）→ outcome_result（アウトカム）の順にタブが並びます。arm タブの冒頭で群の数と名称を確定すると、arm / outcome の入力ができるようになります。 Tabs run study → arm → outcome_result. Confirm the number and names of arms at the top of the arm tab to unlock arm and outcome entry.
• 判定はキーボードでも行えます: a = accept / e = edit / x = reject / n = not reported、j k で移動、z で直前の判定を戻す、f で該当ハイライトへスクロール。判定すると自動で次の未判定セルへ移ります。 Keyboard: a accept, e edit, x reject, n not reported; j/k to move, z to undo the last decision, f to scroll to the highlight. Focus advances to the next undecided cell automatically.
• 根拠が本文に見つからなかった項目（anchor 失敗）は quote 全文と「本文内を検索」ボタンが出ます。「AI で再特定」で位置を取り直すこともできます。 When a quote could not be anchored, the full quote and a “search in text” button appear; you can also ask AI to relocate it.
• 判定は 1 件ずつ即時に保存されます（オフライン時はキューに退避し、復帰時に自動再送）。人の判定は空欄（未検証）から始まり、accept にも 1 操作が必要です — これは automation bias（AI の値を無検証で追認してしまうこと）への対策です。 Decisions are saved one by one (queued offline and resent automatically). Human rows start empty and even accept requires an explicit action — a deliberate guard against automation bias.

9. ダッシュボードで進捗を見る 9. Track progress

study × section の検証進捗マトリクスに加え、AI 採用率（人が無修正で承認した割合）・anchor 失敗率・not_reported 率を表示します。セルをクリックすると該当箇所の検証画面へ直接飛べます。 A study × section progress matrix plus AI acceptance rate (values approved unchanged), anchor failure rate and not_reported rate. Click a cell to jump straight to that spot in the verification screen.

10. 独立二重レビューと裁定 10. Independent dual review and adjudication

2 名で独立に抽出し、不一致を裁定する運用に対応しています。オーナーが Home の「レビュアー管理」で共同研究者のメールアドレスを登録し、モード（AI 抽出を見ながらの検証 = with AI / AI を見ずに自分で入力 = independent）を選びます。 Two reviewers can extract independently and have disagreements adjudicated. The owner registers collaborators by email under “Reviewer management” on Home and picks their mode (verify with AI, or independent entry without seeing AI output).

• 招待されたレビュアーは、共有されたスプレッドシート ID でプロジェクトを開き、Home の「プロジェクトファイルへのアクセスを付与」で PDF と抽出テキストへのアクセスを許可してから検証に入ります。 An invited reviewer opens the project by its shared spreadsheet ID, then grants access to the project files (PDFs and extracted text) from Home before verifying.
• 2 名の検証が揃った試験は「裁定」画面で処理します。群構成を突き合わせ、一致セルは一括採用、不一致セルは個別に裁定して consensus（確定版）を作ります。レビュアー間一致度（κ）も確認できます。 Once both reviewers are done, the adjudication screen matches the arm structures, bulk-accepts agreeing cells and lets you settle each disagreement into a consensus row. Inter-reviewer agreement (κ) is shown as well.

11. エクスポートする 11. Export

CSV は Drive に保存され、同時にダウンロードされます。メタ解析用の R セット（ma.csv 等）の書き出しと、論文の Methods にそのまま使える文案カードも用意しています。未検証の項目が残っているとエクスポート前に警告が出ます。 CSVs are saved to Drive and downloaded at the same time. You can also export an R-ready meta-analysis set (e.g. ma.csv) and copy a ready-made Methods paragraph. A warning appears if unverified cells remain.

12. 設定（BYOK・接続方式・レート制限） 12. Options (BYOK, providers, rate limiting)

• API キー（BYOK）: Gemini / OpenRouter のキーを保存します。キーはブラウザ内（chrome.storage.local）にのみ保存され、開発者へ送信されることはありません。 API keys (BYOK): store your Gemini / OpenRouter keys. They stay in your browser (chrome.storage.local) and are never sent to the developer.
• LLM 接続先: Gemini / OpenRouter / OpenAI 互換 API / Anthropic / Azure OpenAI から選べます。OpenAI 互換 API は完全 URL を入力し、Chrome の接続許可を与えて使います。http://localhost・http://127.0.0.1・http://[::1] のローカル LLM も指定でき、この場合は API キーを省略できます。 Provider: Gemini, OpenRouter, an OpenAI-compatible endpoint, Anthropic or Azure OpenAI. For OpenAI-compatible endpoints you enter the full URL and grant Chrome host permission; local LLMs on localhost / 127.0.0.1 / [::1] are allowed and may omit the key.
• 既定モデル: 新しい抽出の初期値になります（工場出荷の既定は gemini-3.5-flash）。接続先によってはモデル一覧を自動取得できます。 Default model: the initial choice for new runs (factory default gemini-3.5-flash). For some providers the model list is fetched automatically.
• レート制限: 契約プランに合わせた tier を選ぶと、一括抽出のスロットル間隔・同時実行数・再試行が調整され、429 エラーを避けられます。tier を「カスタム」にすれば RPM と同時実行数を直接指定できます。 Rate limiting: choosing the tier of your plan tunes throttling, concurrency and retries during full extraction so you avoid 429s. “Custom” lets you set RPM and concurrency directly.
• 表示言語: 日本語 / English を切り替えられます（切替は即時に反映されます）。 Display language: switch between Japanese and English; changes apply immediately.

13. トラブルシューティング 13. Troubleshooting

共有されたプロジェクトが「開く権限がありません」になる “You don’t have permission to open this spreadsheet”

本拡張は Drive 全体を読む権限を持たず、drive.file（あなたが選んだファイルと拡張が作ったファイルだけ）で動きます。そのため、他の人が作ったスプレッドシートは 初回に一度だけ Google のファイル選択画面（Picker）で選んで許可する必要があります。エラー表示の下の「Google で許可する」を押し、同じシートを選んでください。許可は「あなた × そのシート」ごとに 1 回で済みます。 The extension never reads your whole Drive — it uses drive.file, i.e. only files you pick and files it created. A sheet created by someone else therefore has to be granted once through the Google file picker: press “Grant with Google” under the error and select the same sheet. One grant per user and sheet is enough.

レビュアーとして PDF が開けない As a reviewer, the PDFs will not open

同じ理由です。Home の「プロジェクトファイルへのアクセスを付与」から Picker を開き、表示されたファイル（PDF と抽出テキスト）をすべて選択してください。付与後にオーナーが新しい文献を追加した場合は「アクセスを付与し直す」でやり直します。 Same cause. Open the picker from “Grant access to project files” on Home and select them all (PDFs and extracted text). If the owner adds documents later, use “Grant access again”.

一括抽出が 429（レート制限）で失敗する Full extraction fails with 429 (rate limited)

設定画面の「レート制限」で、契約プランに合った tier（無料枠なら低い tier）を選んでください。失敗した文献は一括抽出画面から再試行できます。無料枠では 1 分あたりの上限が小さいため、件数が多い場合は時間をおいて分割実行するのが確実です。 Pick the tier matching your plan (a low tier for free quotas) under “Rate limiting”. Failed documents can be retried from the extraction screen. On free quotas, splitting a large batch over time is the safest route.

ハイライトが出ない / 根拠が見つからない No highlight appears / the quote cannot be found

スキャン PDF（no_text_layer）にはテキスト層がないため、ハイライト検証はできません。テキスト層のある PDF でも、記号や改行の違いで位置特定に失敗することがあります（anchor 失敗）。その場合は quote 全文を見ながら「本文内を検索」または「AI で再特定」を使ってください。 Scanned PDFs (no_text_layer) have no text layer, so highlighting is unavailable. Even with a text layer, symbols or line breaks can defeat anchoring; use “search in text” or “relocate with AI” while reading the full quote.

AI 抽出の結果が空だった The AI extraction came back empty

検証画面には「AI 抽出結果なし」として表示され、値は手入力で記録できます。抽出自体をやり直す場合は、一括抽出画面から該当試験だけを再実行してください。 The verification screen shows “no AI result” and you can enter values by hand. To retry the extraction, re-run just that study from the extraction screen.

保存に失敗した / オフラインになった Saving failed / you went offline

判定はオフラインキューに退避され、接続が戻ると自動で再送されます。キュー件数は画面上部に表示されます。ログインの有効期限が切れた場合は再ログインを促す表示が出ます。 Decisions are queued and resent automatically when the connection returns; the queue size is shown at the top of the screen. If your sign-in expired, you will be prompted to sign in again.

14. よくある質問 14. FAQ