研究の進め方

思考の三大技術

卒業研究では、「誰も考えたことのないことを考える」ことが必要になります。これは難しいことに思えるかもしれませんが、研究を進める上で重要な3つの思考技術を紹介します。

1. 自分のいやがることを進んでせよ

研究を進めていると、「これは面倒だな」「これは難しそうだな」と感じることがあります。しかし、そうした「いやがること」の中にこそ、重要な発見や成長の機会が隠れていることが多いのです。面倒なことを避けていると、いつまでも同じ場所にとどまることになります。「いやだな」と思ったら、むしろそこに向かっていきましょう。

2. 極端から極端へのパン

思考が行き詰まったときは、極端な立場を想定してみることが有効です。例えば、ある変数の影響を考えるとき、その変数が「ゼロ」の場合と「無限大」の場合を想像してみます。現実にはありえない極端な状況を考えることで、その変数が持つ本質的な意味が見えてくることがあります。

カメラのパンニングのように、一方の極端からもう一方の極端まで視野を動かすことで、全体像を把握することができます。

3. メタファーは景気良く

抽象的な概念を理解したり説明したりするとき、比喩（メタファー）は非常に有効です。「〜のようなもの」という表現を恐れずに使いましょう。ただし、中途半端な比喩は誤解を招きます。比喩を使うなら、思い切って大胆に使うことで、かえって本質を突いた説明になることがあります。

生成AIとのつきあいかた

ChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AIは、研究を進める上で強力なツールになりえます。しかし、適切に使うためにはいくつかの注意点があります。

ハルシネーション（幻覚）

生成AIは、もっともらしいが事実ではない情報を生成することがあります。これを「ハルシネーション」と呼びます。特に、具体的な数値、人名、論文の引用などについては、必ず元の情報源で確認する必要があります。AIの回答を鵜呑みにせず、クリティカルに評価する姿勢を持ちましょう。

著作権の問題

生成AIが出力した文章をそのまま論文に使用することには、著作権上の問題があります。また、AIに他者の著作物を入力することも問題になる可能性があります。AIの出力は参考にとどめ、最終的な文章は自分の言葉で書くようにしましょう。

思考の代替ではなく補助として

生成AIは「考える」ことの代わりにはなりません。AIに丸投げして得た回答は、あなた自身の理解にはなっていません。AIは思考を補助するツールとして使い、最終的な判断や理解は自分自身で行うことが重要です。

効果的な使い方

  • ブレインストーミング：アイデアを広げるための壁打ち相手として
  • 文献要約の補助：長い論文の概要を把握するための補助として
  • コードのデバッグ：プログラミングエラーの原因特定の補助として
  • 文章の推敲：書いた文章の改善点を指摘してもらう

議論のマナーについて

ゼミでは活発な議論が行われます。議論を実りあるものにするために、以下のマナーを心がけてください。

批判と否定は違う

「批判」は、さまざまな角度から検討し、よりよいものにするための建設的な行為です。一方、「否定」や「論破」はコミュニケーションを遮断する行為です。ゼミでは批判は歓迎されますが、否定や論破は避けてください。

発言は人格とは別

発言内容と発言者の人格を混同してはいけません。ある意見を批判することは、その人を批判することではありません。また、自分の意見が批判されても、自分自身が否定されたわけではありません。

沈黙は避ける

沈黙は、「理解した」のか「理解していない」のかを区別できません。わからないことがあれば質問し、思ったことがあれば発言しましょう。発言することで議論が活性化し、あなた自身の理解も深まります。

質問は貢献

「こんなことを聞いてもいいのだろうか」と躊躇する必要はありません。あなたの疑問は、他の人も持っている可能性があります。質問することは議論への貢献です。

研究の設計

時間の使いかた

卒業研究は、企画立案、計画、実行、分析、執筆までを自分の力で行う必要があります。基礎実験のようにレールが敷かれているわけではありません。

重要なポイント：

  • 報告・連絡・相談が重要：進捗状況を教員に伝えることで、適切な指導を受けられます
  • 徹夜は機能しない：一発逆転スケジュールは研究には向きません
  • よく寝てよく食べる：基本的な生活リズムを崩すことは効率を悪くするだけです
  • 相談の敷居を下げる：「こんなことで相談していいのだろうか」と悩まず、気軽に連絡してください

研究の組み立てかた

研究の基本は、お手本となる先行研究を見つけることから始まります。

  1. 自分の興味のあるテーマで論文検索
  2. 自分の興味関心と合致する論文を見つける
  3. その研究を完全に再現する（追試）

先行研究が見つからない理由：

  • 問いの形式の問題：「なぜ」ではなく「どのように」で問う
  • キーワードの問題：日常用語と専門用語の違い、類義語の存在
  • 概念の中身の問題：自分が興味ある対象が何なのか明確でない

自分の興味関心と100%マッチする先行研究は見つかりません。60-80%マッチすれば十分です。

興味がない場合

特に研究したいテーマが見当たらない場合も、気軽に教員に相談してください。こちらからいくつか研究テーマを提示します。統計ゼミですから、分析モデルを提案する形になります。

卒論で求められていること

卒論に求められているのは、研究者の卵としての潜在的な能力です。

  • 自分の研究の面白さを説明できること
  • 自分の研究の長所と限界を理解していること
  • 自分のやったことを十分に理解していること

卒論発表会では必ず「研究は面白かったですか」と尋ねます。面白くなかったのであれば、もっと研究を続けるチャンスを与えます。