MUSEの使い方
MUSEの最も強力な機能の一つが、プログラムを平易な言葉で説明するだけで、エビデンスとリンクした完全なロジックモデルを自動生成できる機能です。ノードをひとつひとつ手作業で構築する代わりに、あなたの介入内容を入力するだけで、AIが残りの作業を行います。
仕組み
「ロジックモデルを生成」をクリックすると、MUSEのAIは以下の処理を行います。
- 入力された説明を読み取り、核心となる介入内容を特定する
- 全段階（アクティビティからインパクトまで）のノードと因果関係を含む完全なロジックモデルを構築する
- エビデンスデータベースを検索し、各因果関係に関連する査読済み研究を特定する
- すべてをキャンバス上に配置し、研究が見つかった箇所には緑のエビデンス済み矢印を付ける
一連のプロセスには約 40秒 かかります。
手順
ステップ1：キャンバスを開く
muse.beaconlabs.io/canvas にアクセスするか、上部ナビゲーションバーの 「Canvas」 をクリックします。
すでにキャンバス上にノードがある場合、AIはそこに追加生成します。白紙の状態から始めたい場合は、生成前に More → Clear All を実行してください。
ステップ2：「ロジックモデルを生成」をクリック
キャンバス上部のツールバーにある 「ロジックモデルを生成」 ボタン（ロボットアイコン付き）をクリックします。ダイアログボックスが表示されます。
ステップ3：介入内容を入力する
テキストボックスに、プログラムや介入の説明を入力します。最大 1,000文字 まで入力できます。
説明文には「何を行うプログラムで、誰を対象とし、どのような変化をもたらすことを目指しているか」を盛り込みましょう。
入力例：
「オープンソースソフトウェアへの貢献がEthereumエコシステムに与えるインパクト」
「コミュニティガーデンを通じた都市部の食料不安の解消」
「低所得国におけるモバイルヘルス介入による母体の健康改善」
「農村部の失業成人向けコーディングブートキャンプによる就職率向上」
ステップ4：（オプション）外部学術論文の検索を有効にする
テキストボックスの下に 「外部の学術論文を検索」 というトグルが表示される場合があります。有効にすると、MUSEはロジックモデルの因果関係に関連する学術論文を Semantic Scholar からも検索します。
外部論文は参考資料としてのみ表示されます。MUSEのAIによるスコアリングやブロックチェーンアテステーションの対象にはなりません。TLDR（要約）や引用数とともに表示され、関連性をすばやく判断するのに役立ちます。
ステップ5：「生成」をクリック
説明文に問題がなければ、「生成」 ボタンをクリックします。ダイアログにライブ進捗トラッカーが表示されます。
ステップ6：進捗を確認する
AIは以下のステップで処理を進め、完了するたびに各ステップにチェックが入ります。
| ステップ | 処理内容 |
|---|---|
| ステップ1：ゴールの分析 | AIが入力内容を読み取り、核心となる介入内容を理解する |
| ステップ2：ロジックモデルの構造を生成 | AIが全ノードと因果関係の完全なセットを構築する |
| ステップ3：関連エビデンスを検索 | AIがエビデンスデータベースを検索し、因果関係矢印に関連研究をリンクする |
| ステップ4：外部の学術論文を検索 | （有効時のみ） AIがSemantic Scholarから追加の論文を検索する |
| ステップ5：完了！ | ロジックモデルが完成しました |
ステップ7：ロジックモデルを確認する
生成が完了するとダイアログが閉じ、キャンバスにロジックモデルが表示されます。以下を確認できます。
- 各段階に対応した 色分けされたノード：アクティビティ（オレンジ）、アウトプット（緑）、短期アウトカム（青）、中期アウトカム（黄）、インパクト（紫）
- 段階を左から右へつなぐ 因果関係の矢印
- AIが支持する研究エビデンスを見つけた箇所の 緑の矢印
緑の矢印は特別な意味を持ちます。この因果関係を裏付ける査読済み研究が存在することを示しています。緑の矢印をクリックすると、添付されているエビデンスを確認できます。
生成後：モデルを改善する
AI生成のロジックモデルはあくまで出発点であり、完成品ではありません。内容を確認・改善することが求められます。
- ノードを編集する — ノードをダブルクリックするか鉛筆アイコンをクリックして、タイトルと説明を更新する
- メトリクスを追加する — ノードの編集パネルを開いて、測定可能な指標を追加する
- 接続を削除する — 矢印をクリックしてDeleteキーを押して削除する
- 接続を追加する — あるノードのハンドルから別のノードへドラッグして新しい因果矢印を作成する
- 新しいノードを追加する — Add Logic ボタンを使用して、AIが見落とした可能性があるノードを追加する
- レイアウトを整える — ノードをドラッグして、モデルにとってより視覚的に分かりやすい位置に移動する
AIが生成するコンテンツはエビデンスデータベース内のパターンを反映しており、特定のプログラムの文脈に完全に合致しない場合があります。共有・公開する前に、専門的な視点から生成されたノードとエビデンスリンクを必ず確認してください。
生成に失敗した場合
生成中に問題が発生すると、MUSEは具体的なエラーメッセージを表示します。
| エラーの種類 | 意味 | 対処法 |
|---|---|---|
| 高負荷 | AIモデルが現在混雑している | しばらく待ってから再試行する |
| レート制限 | 短時間にリクエストが集中した | 1分ほど待ってから再試行する |
| タイムアウト | 処理に時間がかかりすぎた | より簡潔な説明文で再試行するか、しばらく後に試す |
| 入力エラー | 説明文に問題がある | 説明文を修正して再試行する |
エラーが続く場合：
- ダイアログを閉じる
- インターネット接続を確認する
- 開発版 で本番環境特有の問題かどうかを確認する