# SciFig ガイド SciFig は Illustration、DataChart、FlowChart を一つのプラットフォームにまとめ、科学イラスト、実データに基づくグラフ、編集可能なフロー図を作成できます。 - [製品の機能](https://scifig.ai/ja/capabilities.md): SciFig は Illustration、DataChart、FlowChart を一つのプラットフォームにまとめ、科学イラスト、実データに基づくグラフ、編集可能なフロー図を作成できます。 - [料金とクレジット](https://scifig.ai/ja/pricing.md): サブスクリプションでは毎月クレジットが付与され、クレジットパックは買い切りです。購入したクレジットに有効期限はありません。報酬クレジットには個別の有効期限があります。最新の条件は料金ページと出版ライセンスをご確認ください。 - [チュートリアル](https://scifig.ai/ja/tutorials.md) - [テンプレート](https://scifig.ai/ja/templates.md): 研究の目的に合うテンプレートを選び、入力済みの内容から始めて結果を調整できます。 - [SciFig について](https://scifig.ai/ja/about.md) - [SciFig の引用](https://scifig.ai/ja/cite.md) - [llms.txt](https://scifig.ai/llms.txt) - [llms-full.txt](https://scifig.ai/ja/llms-full.txt) ## 公式情報源 - [SciFig について](https://scifig.ai/ja/about) - [料金とクレジット](https://scifig.ai/ja/pricing) --- # 製品の機能 SciFig は Illustration、DataChart、FlowChart を一つのプラットフォームにまとめ、科学イラスト、実データに基づくグラフ、編集可能なフロー図を作成できます。 製品機能の確認日：2026-10-06 ## Illustration テキスト、スケッチ、参考画像、PDF、写真から科学図表を作成します。選択した領域の調整、ラベルの修正、色の変更に加え、Vector Canvas で編集を続けられます。 Illustration はテキスト、スケッチ、参考画像、PDF、写真からの生成と既存画像の仕上げに対応しています。AI で文字、部分領域、配色、レイアウトを修正し、画像を別途 SVG に変換すれば Canvas でベクターオブジェクトを編集できます。 Figure Editor で PNG、JPG、SVG、PPTX を出力できます。SVG 変換と画像の拡大は個別の操作です。 - [ワークスペースを開く](https://scifig.ai/ja/app/illustration) ## DataChart DataChart に CSV、TSV、TXT、Excel の表を読み込み、グラフの種類を選んで、ラベル、軸、スタイルを調整できます。 DataChart は AI でグラフを設計し、実際の表データから計算・描画します。46 種類のネイティブグラフを利用でき、統計結果の確認と Python コードのダウンロードが可能です。9 種類の離散配色、14 種類の連続カラーマップ、学術誌向けスタイル、複数パネルのレイアウトを調整できます。 対応する 33 種類のグラフは、編集可能な Excel グラフに変換できます。Canvas で編集するための SVG 変換は、クレジットを使用する別の工程です。 DataChart：PNG、PDF、EPS、TIFF、Python コードを出力できます。対象の有料プランでは、クレジットを使用して結果を SVG に変換し、Canvas で編集できます。 - [ワークスペースを開く](https://scifig.ai/ja/app/datachart) ## FlowChart FlowChart には 4 分類、計 144 個のテンプレートがあります。ネイティブ SVG の図を作成し、文字、図形、接続線、レイアウトを手動または AI で編集できます。 SVG、SVG ソース、PNG、JPG、PPTX を出力できます。PPTX では図形と線が背景画像になり、条件を満たすテキストは編集可能です。 - [ワークスペースを開く](https://scifig.ai/ja/app/flowchart) ## 編集して仕上げる 科学的な意味、ラベル、単位、関係、見やすさを確認します。Illustration では領域編集、テキスト・色の変更、白背景化、画質改善、拡大、Vector Canvas を利用できます。 ## 用途に合わせてエクスポートする ワークスペースで利用できる形式を選び、出力ファイルを確認します。自分のライセンスと、掲載先や発表先の要件に従ってください。 - [チュートリアル](https://scifig.ai/ja/tutorials) - [料金とクレジット](https://scifig.ai/ja/pricing) - [出版ライセンス](https://scifig.ai/ja/publication-license) ## 公式情報源 - [Illustration](https://scifig.ai/ja/app/illustration) - [DataChart](https://scifig.ai/ja/app/datachart) - [FlowChart](https://scifig.ai/ja/app/flowchart) - [料金とクレジット](https://scifig.ai/ja/pricing) --- # 料金とクレジット サブスクリプションでは毎月クレジットが付与され、クレジットパックは買い切りです。購入したクレジットに有効期限はありません。報酬クレジットには個別の有効期限があります。最新の条件は料金ページと出版ライセンスをご確認ください。 料金設定の確認日：2026-10-06 - [料金とクレジット](https://scifig.ai/ja/pricing) - [出版ライセンス](https://scifig.ai/ja/publication-license) ## 無料プラン 無料プランから始められます。登録で 50、初回のデイリーチェックインで 50 のボーナスクレジットを受け取れるため、初日は合計 100 クレジットを獲得できます。ボーナスクレジットにはそれぞれ有効期限があります。 - Starter: USD 100.00 / 年; 毎月のクレジット: 1,200. 年払いを月額に換算すると 8.33 米ドルです。 - Plus: USD 29.90 / 月; 毎月のクレジット: 4,000. - Plus: USD 288.00 / 年; 毎月のクレジット: 4,000. 年払いを月額に換算すると 24.00 米ドルです。 - Pro: USD 49.90 / 月; 毎月のクレジット: 8,000. - Pro: USD 360.00 / 年; 毎月のクレジット: 8,000. 年払いを月額に換算すると 30.00 米ドルです。 - Standardパック: USD 99.90 / 買い切り; クレジット: 10,000. - Heavyパック: USD 249.90 / 買い切り; クレジット: 30,000. ## プランの機能 ### 無料プラン - 入力モード: テキストから図表 · 図表エンハンス - モデル: GPT Image 2 - 拡大時の最大解像度: 2K - 同時生成数: 2 - SVG 変換と Canvas: 含まれない - 出版・商用利用ライセンス: 含まれない ### Starter - 入力モード: テキストから図表 · 図表エンハンス · スケッチから図表 - モデル: GPT Image 2 · Nano Banana · Nano Banana 2 · Nano Banana Pro · GPT Image 2.5 Flare · GPT Image 2.5 Sunburst - 拡大時の最大解像度: 4K - 同時生成数: 5 - SVG 変換と Canvas: 含まれる - 出版・商用利用ライセンス: 含まれる ### Plus - 入力モード: テキストから図表 · 図表エンハンス · スケッチから図表 · リファレンスから図表 · PDFから図表 · 写真から図表 - モデル: GPT Image 2 · Nano Banana · Nano Banana 2 · Nano Banana Pro · GPT Image 2.5 Flare · GPT Image 2.5 Sunburst - 拡大時の最大解像度: 8K - 同時生成数: 5 - SVG 変換と Canvas: 含まれる - 出版・商用利用ライセンス: 含まれる ### Pro - 入力モード: テキストから図表 · 図表エンハンス · スケッチから図表 · リファレンスから図表 · PDFから図表 · 写真から図表 - モデル: GPT Image 2 · Nano Banana · Nano Banana 2 · Nano Banana Pro · GPT Image 2.5 Flare · GPT Image 2.5 Sunburst - 拡大時の最大解像度: 8K - 同時生成数: 10 - SVG 変換と Canvas: 含まれる - 出版・商用利用ライセンス: 含まれる ### Standardパック / Heavyパック クレジットパックの残高がある間は、プロレベルの機能を利用できます。 - 入力モード: テキストから図表 · 図表エンハンス · スケッチから図表 · リファレンスから図表 · PDFから図表 · 写真から図表 - モデル: GPT Image 2 · Nano Banana · Nano Banana 2 · Nano Banana Pro · GPT Image 2.5 Flare · GPT Image 2.5 Sunburst - 拡大時の最大解像度: 8K - 同時生成数: 10 - SVG 変換と Canvas: 含まれる - 出版・商用利用ライセンス: 含まれる ## 使用クレジット - AI編集・再生成: 使用するモデルと同じ (50 / 75 / 100 クレジット) - 標準モデルでの生成: 50 クレジット - 上位モデルでの生成: 75 クレジット - 最上位モデルでの生成: 100 クレジット - 領域を描き直す: 100 クレジット - 文字の編集: 100 クレジット - 2Kに高解像度化: 50 クレジット - 4Kに高解像度化: 100 クレジット - 8Kに高解像度化: 150 クレジット - Illustration の SVG 変換: 150 クレジット - グラフを生成: 100 クレジット - グラフを修正: 100 クレジット - DataChart の SVG 変換: 100 クレジット - フローチャートを生成: 100 クレジット - AI編集: 100 クレジット ## 公式情報源 - [料金とクレジット](https://scifig.ai/ja/pricing) - [出版ライセンス](https://scifig.ai/ja/publication-license) --- # チュートリアル Illustration、DataChart、FlowChart の入力から書き出しまでを学べます。短い動画では Illustration の入力方法と SVG 編集を紹介します。図の用途に合うワークスペースを選んでください。 - [SciFig 使い方ガイド：AIによる科学的図表ジェネレーターを学ぶ](https://scifig.ai/ja/tutorials) ## Illustration：説明文やスケッチから SVG まで Illustration に機序や概念を説明し、生成した画像を修正します。SVG 変換は別途利用できます。 Illustration の画像は SVG に変換してからベクター編集を続けられます。 - [動画を見る](https://cdn.scifig.ai/images/tutorials/workbench-illustration.mp4) ## DataChart：CSV ファイルからジャーナル向けのグラフへ CSV ファイルをドロップすると AI がグラフの種類を選びます。Science スタイルと Lancet パレットに切り替えて、PDF をダウンロードします。 - [動画を見る](https://cdn.scifig.ai/images/tutorials/workbench-datachart.mp4) ## FlowChart：文章から PRISMA フロー図を作成 文献検索とスクリーニングの流れを件数とともに書いて PRISMA 2020 フロー図を生成し、枠を動かして文字を直したら、文字を編集できる PPTX で書き出します。 - [動画を見る](https://cdn.scifig.ai/images/tutorials/workbench-flowchart.mp4) ## テキストから図表 Illustration で機序や概念を説明し、画像を修正して書き出します。 - [動画を見る](https://cdn.scifig.ai/images/tutorials/01-text-to-figure-v2.webm) - [ワークスペースを開く](https://scifig.ai/ja/app/illustration?mode=text) ## 図表精修 チャット、文字編集、領域の再描画で概念イラストを調整します。高解像度に拡大して書き出すか、SVGに変換してCanvasで文字とパスを編集します。 - [動画を見る](https://cdn.scifig.ai/images/tutorials/02-figure-enhancer-v2.webm) - [ワークスペースを開く](https://scifig.ai/ja/app/illustration?mode=enhancer) ## スケッチから図表 スケッチとレイアウト、構成要素、ラベルの説明からIllustrationを作成します。画像を調整するか、SVGに変換してCanvasで編集します。 - [動画を見る](https://cdn.scifig.ai/images/tutorials/03-sketch-to-figure-v2.webm) - [ワークスペースを開く](https://scifig.ai/ja/app/illustration?mode=sketch) ## 参照画像から図表 参考画像の配色、線の太さ、画風を使って新しいIllustrationを作成します。文字とレイアウトを調整するか、SVGに変換してCanvasで編集します。 - [動画を見る](https://cdn.scifig.ai/images/tutorials/04-reference-to-figure-v2.webm) - [ワークスペースを開く](https://scifig.ai/ja/app/illustration?mode=reference) ## PDFから図表 PDFの関連ページと具体的な説明から概念イラストを作成します。Illustrationでラベルとレイアウトを調整し、書き出すかSVGに変換してCanvasで編集します。 - [動画を見る](https://cdn.scifig.ai/images/tutorials/05-pdf-to-figure-v2.webm) - [ワークスペースを開く](https://scifig.ai/ja/app/illustration?mode=pdf) ## 写真から図表 Illustration で装置や採取場面の写真を参考に概念図を作成します。 - [動画を見る](https://cdn.scifig.ai/images/tutorials/06-photo-to-figure-v2.webm) - [ワークスペースを開く](https://scifig.ai/ja/app/illustration?mode=photo) ## ベクターキャンバス 既存画像を SVG に変換、または SVG の要素を編集 - [動画を見る](https://cdn.scifig.ai/images/tutorials/07-vector-canvas-v2.webm) - [ワークスペースを開く](https://scifig.ai/ja/app/vector-canvas) - [GitHub と公開資料](https://github.com/lilingm963/SciFig-AI/blob/main/README.ja.md) - [Illustration](https://scifig.ai/ja/app/illustration) - [DataChart](https://scifig.ai/ja/app/datachart) - [FlowChart](https://scifig.ai/ja/app/flowchart) ## 公式情報源 - [チュートリアル](https://scifig.ai/ja/tutorials) --- # テンプレート 研究の目的に合うテンプレートを選び、入力済みの内容から始めて結果を調整できます。 DataChart は AI でグラフを設計し、実際の表データから計算・描画します。46 種類のネイティブグラフを利用でき、統計結果の確認と Python コードのダウンロードが可能です。9 種類の離散配色、14 種類の連続カラーマップ、学術誌向けスタイル、複数パネルのレイアウトを調整できます。 FlowChart には 4 分類、計 144 個のテンプレートがあります。ネイティブ SVG の図を作成し、文字、図形、接続線、レイアウトを手動または AI で編集できます。 SciFig の 3 つのワークスペースで、科学イラスト、CSV や Excel のデータを使った結果のグラフ、編集可能なフローチャートを作成できます。内蔵の科学図表向け配色で色を揃え、書き出した図をポスターやスライドに配置します。全テンプレートは公式リポジトリで閲覧できます。 - [ポスターテンプレート](https://scifig.ai/ja/scientific-poster-templates) - [学会ポスター](https://scifig.ai/ja/scientific-poster-templates/conference) - [プレゼンテーションテンプレート](https://scifig.ai/ja/scientific-presentation-templates) - [学会発表スライド](https://scifig.ai/ja/scientific-presentation-templates/conference) - [DataChart](https://scifig.ai/ja/app/datachart) - [FlowChart](https://scifig.ai/ja/app/flowchart) - [テンプレート](https://scifig.ai/template) - [研究ポスター・発表用テンプレート](https://github.com/scifig-ai/scientific-poster-and-presentation-templates) ## DataChart - [シプロフロキサシン処理後の生存率](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=bar) - [葉の光応答](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=line) - [湖沼の富栄養化](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=scatter) - [麻疹ワクチン接種率](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=dot) - [都市のPM2.5汚染](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=timeseries) - [ペロブスカイト太陽電池の損失内訳](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=waterfall) - [発電電源構成](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=stacked_area) - [電池正極材料のトレードオフ](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=radar) - [インスリンと肥満](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=boxplot) - [T細胞疲弊](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=violin) - [ストループ干渉](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=raincloud) - [Shank3のシナプス電流](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=beeswarm) - [海水温の季節変化](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=ridgeline) - [ヒッグス粒子の二光子探索](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=histogram) - [金ナノ粒子の粒径](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=density) - [ウイルスの潜伏期間](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=ecdf) - [土壌の粒径分布](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=ogive) - [トウモロコシ試験の残差](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=qq) - [新生児の出生体重](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=stem_leaf) - [哺乳類の代謝スケーリング](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=regression) - [アルミニウム合金の焼なまし](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=errorbar) - [土壌肥沃度調査](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=correlation) - [ウェアラブル心拍数の一致性](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=bland_altman) - [スタチンのメタアナリシス](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=funnel) - [カフェインのHPLC検量線](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=standard_curve) - [医療費と平均寿命](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=bubble) - [恒星の色等級図](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=hexbin) - [高地トレーニングとVO₂max](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=paired_dot) - [肝がんのトランスクリプトーム](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=volcano) - [免疫療法試験の生存率](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=kaplan_meier) - [心血管試験のサブグループ](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=forest) - [AIによるマンモグラフィ読影](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=roc) - [創薬のバーチャルスクリーニング](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=precision_recall) - [集中治療室の死亡予測](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=calibration_curve) - [土地被覆マッピング](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=confusion_matrix) - [イネ開花期のGWAS](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=manhattan) - [BET分解薬のプロテオーム](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=ma_plot) - [インターフェロン応答経路](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=enrichment) - [EGFR阻害薬の効力](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=dose_response) - [改変大腸菌の増殖](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=growth_curve) - [β-ラクタマーゼの反応速度論](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=enzyme_kinetics) - [食事と血漿メタボローム](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=heatmap) - [微生物群集のクラスタリング](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=dendrogram) - [バリアントコーラー間の重複](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=upset) - [世界のプラスチックフロー](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=sankey) - [てんかん発作日誌](https://scifig.ai/ja/app/datachart?chart=calendar_heatmap) ## FlowChart - [FC-001 · CONSORT 登録フロー](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-001) - [FC-002 · CONSORT 試験フロー](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-002) - [FC-003 · CRISPR スクリーニング候補の選別](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-003) - [FC-004 · PRISMA システマティックレビュー](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-004) - [FC-005 · PRISMA 文献スクリーニング](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-005) - [FC-006 · PRISMA 二系統スクリーニング](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-006) - [FC-007 · フローサイトメトリーのゲーティング](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-007) - [FC-008 · 貧血の診断アルゴリズム](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-008) - [FC-009 · ランダム化方式のマップ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-009) - [FC-010 · 創薬の絞り込みファネル](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-010) - [FC-011 · 質量分析の試料前処理](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-011) - [FC-012 · ヒットからリードへの展開](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-012) - [FC-013 · 細菌の形質転換](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-013) - [FC-014 · 化合物の作用機序チェーン](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-014) - [FC-015 · タンパク質精製のステップ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-015) - [FC-016 · 慢性下痢の診療パス](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-016) - [FC-017 · 2 型糖尿病のコンセプトマップ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-017) - [FC-018 · 鎮痛薬のラダー](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-018) - [FC-019 · バリアントコールのパイプライン](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-019) - [FC-020 · 鉄欠乏の精査フロー](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-020) - [FC-021 · 急性上部消化管出血の対応](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-021) - [FC-022 · 研究インパクトのマップ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-022) - [FC-023 · オルガノイドの樹立](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-023) - [FC-024 · ゼノグラフトモデルの構築](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-024) - [FC-025 · 脂質抽出のワークフロー](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-025) - [FC-026 · 神経シグナル伝達マップ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-026) - [FC-027 · クライオ電顕のデータ収集](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-027) - [FC-028 · 4 群試験のフロー](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-028) - [FC-029 · 分子ドッキングスクリーニング](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-029) - [FC-030 · 研究プロジェクトの作業計画](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-030) - [FC-031 · セロトニン毒性の判定基準](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-031) - [FC-032 · サーベイランス・コホートの各ラウンド](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-032) - [FC-033 · 縦断コホートの各ウェーブ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-033) - [FC-034 · セグメンテーション研究のロードマップ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-034) - [FC-035 · メカニズム研究のロードマップ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-035) - [FC-036 · 再現性のフレームワーク](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-036) - [FC-037 · イメージング基盤のロードマップ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-037) - [FC-038 · ラボ自動化のアーキテクチャ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-038) - [FC-039 · CONSORT フロー図](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-039) - [FC-040 · PRISMA メタ分析フロー](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-040) - [FC-041 · AI 創薬パイプライン](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-041) - [FC-042 · モデル開発パイプライン](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-042) - [FC-043 · 都市緑地の最適化](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-043) - [FC-044 · 都市熱緩和のフレームワーク](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-044) - [FC-045 · 生態系安定性モデル](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-045) - [FC-046 · 空間解析のワークフロー](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-046) - [FC-047 · マルチスケール緑地評価](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-047) - [FC-048 · 促進風化の研究体系](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-048) - [FC-049 · 研究能力の全体モデル](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=flowchart-049) - [MA-001 · GAN の学習ループ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-001) - [MA-002 · エンコーダ・デコーダ構成](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-002) - [MA-003 · スイッチング FFN 層](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-003) - [MA-004 · 深層 CNN スタック](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-004) - [MA-005 · CNN-LSTM-Attention ハイブリッド](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-005) - [MA-006 · 多層パーセプトロン](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-006) - [MA-007 · Inception ネットワーク](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-007) - [MA-008 · 再帰型シーケンスモデル](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-008) - [MA-009 · Transformer エンコーダ・デコーダ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-009) - [MA-010 · 階層的特徴ツリー](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-010) - [MA-011 · 重み付き畳み込みブロック](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-011) - [MA-012 · レイヤ化システム構成](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-012) - [MA-013 · CNN-BiLSTM ハイブリッドモデル](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-013) - [MA-014 · スケール化ドット積アテンション](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-014) - [MA-015 · マルチモーダル決定融合](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-015) - [MA-016 · デコーダのみの LLM スタック](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-016) - [MA-017 · Transformer サブレイヤ詳細](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-017) - [MA-018 · 推論エンジンのアーキテクチャ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-018) - [MA-019 · 小型言語モデルのモデルカード](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-019) - [MA-020 · Mixture of Experts 層](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-020) - [MA-021 · 系列変換 Transformer](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-021) - [MA-022 · アテンション付き系列変換モデル](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-022) - [MA-023 · 条件付き GAN の学習](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-023) - [MA-024 · 階層型学習器のトポロジ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-024) - [MA-025 · ミッション運用のアーキテクチャ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-025) - [MA-026 · カタログ結合スキーマ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-026) - [MA-027 · AI プラットフォームの構成](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-027) - [MA-028 · 強化学習によるポストトレーニング](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-028) - [MA-029 · 推論モデルの全体像](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-029) - [MA-030 · エージェント評価フレームワーク](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-030) - [MA-031 · プラットフォームの階層構成](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-031) - [MA-032 · BERT エンコーダのパイプライン](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-032) - [MA-033 · タンパク質言語モデル](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-033) - [MA-034 · シングルセル埋め込みモデル](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-034) - [MA-035 · デジタル・エコツーリズムの枠組み](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-035) - [MA-036 · 政策インパクトの研究枠組み](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=model-architecture-036) - [CY-001 · 有糸分裂の各段階](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-001) - [CY-002 · アッセイ検証サイクル](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-002) - [CY-003 · 窒素循環](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-003) - [CY-004 · データ品質のループ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-004) - [CY-005 · 炭素循環](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-005) - [CY-006 · 水循環](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-006) - [CY-007 · 経済の循環フロー](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-007) - [CY-008 · 細胞シグナル伝達ループ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-008) - [CY-009 · 細胞周期の各期](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-009) - [CY-010 · ウイルス複製サイクル](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-010) - [CY-011 · 細菌の増殖期](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-011) - [CY-012 · 間期と有糸分裂](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-012) - [CY-013 · 自然界の炭素循環](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-013) - [CY-014 · 窒素循環の各段階](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-014) - [CY-015 · 創薬サイクル](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-015) - [CY-016 · 普及のフィードバックループ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-016) - [CY-017 · 科学的方法のループ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-017) - [CY-018 · システム開発ライフサイクル](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-018) - [CY-019 · GROW コーチングの循環](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-019) - [CY-020 · リアクティブシステムの特性](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-020) - [CY-021 · EGCG の生理活性マップ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-021) - [CY-022 · マイクロバイオーム治療のマップ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-022) - [CY-023 · 腎臓の老化ループ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-023) - [CY-024 · ペルオキシソーム標的マップ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-024) - [CY-025 · 細胞周期のタイミング](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-025) - [CY-026 · 品質改善サイクル](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=cycle-diagram-026) - [TL-001 · 研究マイルストーンの年表](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-001) - [TL-002 · 臨床試験の各フェーズ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-002) - [TL-003 · サンプリングの時間軸](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-003) - [TL-004 · 実験スケジュール](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-004) - [TL-005 · コホート研究の年表](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-005) - [TL-006 · 手法の進化の年表](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-006) - [TL-007 · 治療経過の時間軸](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-007) - [TL-008 · 症例報告の時間軸](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-008) - [TL-009 · CRISPR 発見の歴史](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-009) - [TL-010 · 集中治療症例の時間軸](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-010) - [TL-011 · 細胞生物学のマイルストーン](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-011) - [TL-012 · 腫瘍症例の時間軸](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-012) - [TL-013 · 研究フェーズのカレンダー](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-013) - [TL-014 · 診断症例の時間軸](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-014) - [TL-015 · アルボウイルス症例の時間軸](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-015) - [TL-016 · 胎児モニタリングの時間軸](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-016) - [TL-017 · 地球システム科学の年表](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-017) - [TL-018 · 人獣共通感染の伝播時間軸](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-018) - [TL-019 · 重症喘息症例の時間軸](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-019) - [TL-020 · 検体採取スケジュール](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-020) - [TL-021 · 研究室の発展の時間軸](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-021) - [TL-022 · 学位論文の進行計画](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-022) - [TL-023 · 学会準備の計画](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-023) - [TL-024 · 論文投稿のトラッキング](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-024) - [TL-025 · 手法開発の時間軸](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-025) - [TL-026 · 研究フェーズの時間軸](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-026) - [TL-027 · 予防接種後有害事象の報告時間軸](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-027) - [TL-028 · アーキテクチャ進化の年表](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-028) - [TL-029 · 推論能力の分類マップ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-029) - [TL-030 · 炭素吸収源のロードマップ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-030) - [TL-031 · 野外調査シーズンの暦](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-031) - [TL-032 · コホート登録のウェーブ](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-032) - [TL-033 · 複数年の研究計画](https://scifig.ai/ja/app/flowchart?template=timeline-033) ## 公式情報源 - [テンプレート](https://scifig.ai/template) - [DataChart](https://scifig.ai/ja/app/datachart) - [FlowChart](https://scifig.ai/ja/app/flowchart) --- # SciFig について Illustrationでメカニズムや概念図、DataChartで表データのグラフ、FlowChartで編集可能なSVG図を作成します。用途に合う説明、参考資料、データを入力し、図を調整して書き出します。 SciFig は Illustration、DataChart、FlowChart を一つのプラットフォームにまとめ、科学イラスト、実データに基づくグラフ、編集可能なフロー図を作成できます。 ## 個別のツールから、一連の制作工程へ 研究者に必要なのは、最初の画像を作る機能だけではありません。研究が進むにつれて、図版のラベル修正、データ確認、レイアウト調整も必要になります。SciFig は個別の図版作成ツールから、この工程を支える三つの連携したワークスペースへと発展してきました。 ## 個人開発と、明確な責任者 SciFig は独立して開発された製品です。Alex Carter は創設者として名前を公開し、学術誌ガイドの編集窓口を担当しています。出典に基づく学術誌ガイドと、実用的な図の作成手順を公開しています。 ## サービス提供者 SciFig は、イングランドおよびウェールズで登録され、SciFig の名称で事業を行う AI META TECH LTD が運営しています。詳細は利用規約に記載されています。 ## 研究コミュニティのための資料 引用の準備、SciFig を紹介するための公式素材の入手、既存の研究者支援プログラムの確認にお役立てください。各資料には、それぞれの利用条件を記載しています。 - [SciFig について](https://scifig.ai/ja/about) - [利用規約](https://scifig.ai/ja/terms) - [SciFig に問い合わせる](https://scifig.ai/ja/contact) ## 公式情報源 - [SciFig について](https://scifig.ai/ja/about) - [利用規約](https://scifig.ai/ja/terms) --- # SciFig の引用 実際の作業に合う例を選んでください。仮の項目を置き換え、所属機関や投稿先の学術誌の要件を確認しましょう。 ## ワークスペース別の図キャプション 本図は SciFig Illustration（https://scifig.ai）を用いて作成した。科学的内容とラベルは著者らが確認した。 本データ可視化は、著者らのデータセットから SciFig DataChart（https://scifig.ai）を用いて作成した。データとチャートの設定は著者らが確認した。 本図は SciFig FlowChart（https://scifig.ai）を用いて作成した。順序、関係、ラベルは著者らが確認した。 ## 方法とツール使用の開示 入力内容、ツールが行った処理、自分で行った確認や編集を説明してください。グラフでは、データセット、前処理、チャートの種類、統計手法も記載します。バージョンは記録がある場合にのみ記入してください。 SciFig［ワークスペース］（https://scifig.ai；アクセス日：［日付］；バージョン：［記録がある場合］）を用いて、［入力資料またはデータセット］から［目的］を行った。［処理または編集の手順］を実施し、［科学的内容、ラベル、データ、関係］を確認した。［DataChart の場合：チャートの設定、統計手法、関連コードを記載する。］ ## ウェブサイト・ソフトウェアの文献情報 SciFig には専用の引用 DOI はありません。公式サイトと実際のアクセス日を使用してください。過去の作業に現在のプラットフォームのバージョンを割り当てないでください。 ## AI 使用の開示は掲載先の規則に従う 学術誌や機関の方針は用途によって異なります。説明図、データ可視化、元の研究画像について、現在の方針を確認してください。 ## 出版の権利はライセンスに従う SciFig を引用したり、研究者支援プログラムのクレジットを受け取ったりしても、有料利用者としての状態や出版の権利は変わりません。出版ライセンスと利用規約を確認してください。 - [SciFig の引用方法](https://scifig.ai/ja/cite) - [出版ライセンスを読む](https://scifig.ai/ja/publication-license) - [利用規約を読む](https://scifig.ai/ja/terms) ## 公式情報源 - [SciFig の引用方法](https://scifig.ai/ja/cite) - [出版ライセンスを読む](https://scifig.ai/ja/publication-license) - [利用規約を読む](https://scifig.ai/ja/terms)