チャットの図やスライド一式を自分の Canva アカウントへ送り、Canva のポスターやプレゼンテーションをエージェントが確認できるファイルとして取り込み、Canva 公式 MCP サーバーを通じてエージェントにデザインの検索・エクスポート・作成をさせられます。権限はツールごとに設定します。
一つの研究を扱った実際の11ターンの Neutropic セッション — 文献、仮説、デザイン、分析、統計、図、原稿、レポートレビュー、論文査読、スライド — をターンごとに読みます。各ターンが何を実行し、何を作り、次のターンへ何を引き継いだか。
Neutropic のすべてのチャットをリンクで共有できるようになりました。開いた人には自分と同じ画面 — 会話、タスクの手順、すべてのレポート・図・スライド — がアカウントなしで見え、何も変更できません。
/slides と入力すると、チャットにあるレポート・分析・図・原稿が、ラボミーティング・研究計画発表・クライアント報告用のスライドになります — 1枚に1メッセージ、すべての数値は成果物に紐づき、発表者ノート付き、PPTX/PDF 書き出し。
顔の動画や写真を添付すると、感情レポートカードが1枚できます — 感情の構成、主な指標4つ、時間による流れ、ハイライト、シーンごとの反応。複数人は比較し、カードは画像でダウンロードします。
Neutropic の 7 つの EEG ツールの実践ガイドです。ファイルの整え方、研究タイプごとのプロンプト、返ってくるもの、確認すべき点、そしてツールの限界をまとめました。スクリーンショットの数値はすべて、正解がわかっているサンプル記録から得たものです。
インタビュー、思考発話（think-aloud）セッション、音読クリップをアップロードすると、Neutropic がタイムスタンプ付きで書き起こし、ピッチ・jitter・shimmer・HNR・フォルマント・MFCC を決定的なツールで測定し、一文ごとに根拠となった分析ステップを指すレポートを書きます。
動画や写真から顔のアクションユニット 17 個を計測し、頭部姿勢・感情ラベル・フレームごとの表まで受け取って、条件や参加者の間で比較できます。ブレンドシェイプ近似の仕組み、返ってくるもの、確認の方法、そして限界をまとめました。
写真や動画から身体ランドマーク 33 点を検出し、関節角度・姿勢・腕の位置・体幹の傾き・向きとランドマークのオーバーレイを返します。頭部の向きは表情ツールから得られます。2 次元推定が何を測るのか、人間工学から非言語行動までの研究での使い方、そして限界をまとめました。
普通の顔動画から、公開済みの rPPG アルゴリズム 3 種（POS・CHROM・GREEN）で心拍数を推定し、手法ごとの SNR も返します。パイプラインの仕組み、脈拍 72 bpm が分かっている動画での確認結果、そして照明・動き・短い記録で信頼できなくなる条件をまとめました。
Neutropic は画像を見て読む（図・刺激・スクリーンショット）ことも、計測ツールで測る（顔のアクションユニット・身体の姿勢）こともできます。実例で両方を示し、どちらをいつ使うべきかをまとめました。
論文やページ、ファイルをそのままチャットに取り込み、エージェントに許すことをツールごとに決め、仕上がったレポートやコードを Notion・Drive・Zotero・GitHub へ送り返せます。コピー＆ペーストは不要で、根拠はどこまでもたどれます。
脳波の記録、インタビュー音声、顔の動画、生体信号のエクスポートをアップロードしてください。Neutropic が前処理し、決定的なツールで測定し、理由とともに適切な統計検定を選び、すべての数値をそれを生んだステップまでたどれるようにします。
データ分析・統計・研究デザイン・レビューのレポートにも、文献レポートと同じように文ごとに [n] 番号が付くようになりました。番号はその主張を出した分析ステップ、データ、検出力曲線、レビュー対象文書を指し、クリックするとステップと出力が表示されます。
すべての原稿を Major Revision で返すパネルは、すべてを通すパネルと同じくらい役に立ちません。結果が分かっている原稿 35 本で論文査読のキャリブレーションを 7 回行い、14 のバイアスチェックのうち 13 に合格しました。何を測り、何を変え、何が残っているかをまとめます。
マネージドトークンの数え方、Lite・Basic・Deep で実際に何が変わるか、プランで使えるモデル、使用量の確認場所、そしてチャットが長くなったときの動作をまとめました。
学位論文の研究を1つのプロジェクトで10ターン進めます。文献レビュー、仮説、デザイン、分析、統計、図、執筆、レポートレビュー、論文査読まで、段階ごとに入力したプロンプト、返ってきた結果、指導教員に見せる前に確認すべき点をまとめました。デザインを事前登録と倫理審査（IRB）の申請に移す方法も扱います。
NeutropicがMCPサーバーになりました。一度接続すれば、いつも使っているAIアプリから実際の文献検索、引用チェック、統計、研究スキル全体を実行でき、結果はすべてNeutropicアカウントに保存されます。
OpenAIとAnthropicの新しい4つのモデルが利用できます。GPT-6 LunaはFreeプランの既定モデルになり、GPT-6 Sol・Claude Opus 5.5・Claude Sonnet 5.5は有料プランに加わります。
Neutropic 2.0 は、アカウント単位のプロジェクト、作り直したエージェントループ、そしてアンケート回答から生理信号までのマルチモーダルなヒトデータのネイティブ対応をもたらします。すべての結果がエビデンスまで追跡できます。
research スキルがキーワードを計画し、アクティブなトラックのすべてのデータベースを検索し、出典を検証し、すべての文に [n] 引用が付いたレポートを書く方法——そして操縦のしかた。
research スキルの論文トラック：どのデータベースを検索し、雑誌ランクをどう反映し、なぜ全文を読み、スクリーニング表に何が含まれるか。
特許トラックが技術ランドスケープを地図化する方法：年別出願動向、出願人、登録状況、マイルストーン特許——実際の請求項を読みながら。
Web トラックが、出典の信頼性を明示したまま企業レポート、機関文書、ニュースを扱う方法。
quick-fact スキル：検索一回、出典付きで検証された回答ひとつ、1 分以内に。
hypothesis スキルがセッションの文献から研究空間を地図化し、出典とともに矛盾を列挙し、検証可能な仮説を新規性・妥当性・検証可能性でランク付けする方法。
experiment-design スキルが説明だけから研究のスコープを定め、参照デザインを調査し、プロトコルフロー・期待結果チャート・検出力曲線付きのデザインレポートを作る方法。
data-analysis スキルがデータセットを監査し、明示的な計画を書き、検証済みのメソッドスキル——記述統計から表情・rPPG・EEG まで——でサンドボックス実行し、再現可能なレポートを納品する方法。
statistics スキルがデザインを特定し、前提を監査し、検定を選んで正当化し、不確実性付きの効果量を報告する方法——構成する心理測定メソッドスキルとともに。
figure スキルが研究フロー、フレームワーク、パスモデル、パイプラインを、雑誌テンプレートとマルチパネル構成とともに、編集し続けられるネイティブベクター図として描く方法。
illustration スキルが装置、記録リグ、解剖構造、手順の説明を、一貫したセミフラットスタイルの編集可能なベクターイラストに変える方法。
paper-writing スキルがセッションの出典・分析・図を、すべての主張が引用または結果に結び付いた IMRaD セクションに変え、支持できないものを開示する方法。
原稿を添付して投稿先ジャーナルを指定すると、Neutropic がジャーナルの範囲・規定を読み、類似論文を集め、査読者5名と編集長を走らせて、編集判定・修正ガイド・推奨ジャーナルを返します。
/review は2つのトラックのどちらかを実行するようになりました。レポートレビューはレポート・分析・研究デザインを点検し、統計を再計算して引用を確認し、修正案付きの優先順位付き指摘を返します。論文査読は原稿全体を投稿先ジャーナルの基準で審査します。
study-workflow スキルがひとつのテーマから文献レビュー、レビュー・改訂を経た研究デザイン、分析計画、統合研究提案書を連鎖させる方法。
compact スキルが長いセッションを、次のターンが出発点とする忠実な要約に圧縮し、指定した部分を詳細に保つ方法。
問いをひとつ投げると、すべての文に実在する出典への引用が付いたレビューが得られます——PubMed、Crossref、OpenAlex、Semantic Scholar と購読データベースを横断して検索。
レビューした文献から検証可能な仮説を導きます——各予測を、それを動機づけた研究へと遡ってつなぐ仮説マップ。
走らせたい研究を説明すると、エージェントが関連研究のデザインを調査し、構造化されたデザイン文書——プロトコルフロー、測定、検出力曲線付きのサンプル計画——を作ります。
アンケートのエクスポート、インタラクションログ、生体信号をセッションごとに一度だけ読み込み、以後は参照で作業します。クリーニング、結合、探索的チェックは黙って捨てる代わりに欠損と異常を明示的に浮かび上がらせます。
因子分析、SEM、信頼性、混合効果、ベイズモデルを会話で実行します。別のレビューエージェントが、結果がレポートに届く前に前提の違反、多重比較、サンプルサイズの問題を確認します。
研究フロー、パスモデル、パイプラインを編集可能なベクターダイアグラムとして、装置や手順を科学イラストとして描きます——投稿直前まで編集を続け、SVG・PDF・PPTX に書き出します。
実際に走らせた分析から事前に埋められる方法・結果セクション、コードとデータ出典にリンクしたすべての図表——改訂はクリック一回で再現され、論文の何もエビデンスから逸れません。
独立したレビュアーを原稿、分析、デザインに向けてください：主張を解析し、あなたのデータで統計を再実行し、引用を検証し、それぞれに修正案が付いた優先順位付きの問題リストを返します。
生成とレビューは別の仕事です。分析を実行するエージェントと、それを崩そうとする独立したエージェントを分けました——両者の意見が分かれるところで科学は良くなります。
SUS・NASA-TLX・UEQ の自動採点、正しい検定を使う A/B 比較、インタラクションログと視線データ——ひとつのセッションで追跡可能なレポートに。
再生成できない図は、軸の付いた噂に過ぎません。Neutropic のすべての成果物は自分の来歴——データ、コード、出典——を携えているので、再現は発掘作業ではなくクリック一回です。
フィルタ設定、アーチファクト閾値、ずれたイベントマーカーが統計を静かに書き換えます。Neutropic の信号パイプラインはその決定を声に出させます。
項目データを添付すると、区間付きの α と ω、採択基準を描き込んだスクリープロット、適合度指標付きの CFA パス図が得られます——すべての数値にそれを生んだコードが付いて。
セマンティック・ディファレンシャルのプロファイルと林の数量化 I 類を一つのメッセージで：どの素材、色、形が「快適」と「高級」をどれだけ動かすのか。
文献レビューは PDF のフォルダで終わるべきではありません。Neutropic は研究上の問いを、引用付きの統合、分野のギャップの地図、そしてそのまま研究デザインに持ち込める仮説に変えます。
