研究とは？
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研究 (けんきゅう) とは、ある特定の物事について、(1)人間の知識を集めて考察し、(2)実験、観察、調査などを通して調べて、その物事についての事実を深く追求する一連の過程のことである。語義としては「研ぎ澄まし究めること」の意。 上記のうち、(1)のタイプの研究は英語ではstudyに相当し、人文学系の研究の多くがこれにあたる。このタイプの研究をする人は、学者(student; scholar)と呼ばれることが多い。一方、(2)のタイプの研究は英語ではresearchに相当し、科学的研究がこれにあたる。このタイプの研究をする人は、学者というよりも研究者(researcher)・科学者(scientist)と呼ぶ方が適している。日本語では、これら2つの異なる知的活動がどちらも同じ「研究」と呼ばれるため、誤解と混乱を引き起こしている。 研究の目的は突き詰めれば、新しい事実や解釈の発見である。それゆえ、研究の遂行者は、得られた研究成果が「新しい事実や解釈の発見」であることを証明するために、それが先行研究によってまだ解明されていないことも示す必要がある。また、自身の研究成果が新しい発見であることを他の研究者によって認めてもらうためには、学会や査読付き論文などにおいて研究成果を公表しなければならない。どんなに優れた研究成果が得られても、それが他の研究者によってすでに明らかにされていたとすれば、それは研究とは認められない。そのため、公表されない研究はどんなに優れた発見がなされていても、研究ではない。 基礎研究は、純粋研究とも呼ばれ、理論や知識の進展を目的にしている。その出発点は知的好奇心であり、研究成果を何かの役に立てることが目指されているわけではない。それに対し、応用研究は具体的な問題の解決を目指すことが出発点であり、産業や社会の発展のために行われる。 研究を、作業工程という観点から考えた場合、基礎研究、応用研究の別によらず大雑把に言えば「研究とは仮説の構築とその検証、再評価の延々たる繰り返し」である。 「一つの研究」に着目して考えると「一つの研究」の各段階は、概ね「計画、実行、評価」の流れで見ることが出来、より詳しくは以下の要素からなっていると考えることが出来る。このように研究の過程が構造化されていることは、研究結果の公表物であるところの論文がIMRADのように構造化されているのとよく似ている。しかしながら、「論文におけるIMRADのような略称」は今のところない。 「何を調べたいのか」、「何を調べるのか」、「何を調べることが出来るのか」、「何を調べればモノになるのか？」「調べようとする問題に先人はどのように取り組んできたのか」、「調べようとする事柄を調べるにはどのような方法が検討しえるのか」を整理するために文献調査、討論、予備的な実験等を行う。 これからおこなう一連の活動によってどのような問題を解決、解明しようとするのかを決定する。また、これから解決、解明しようとする問題にどのような切り口から光を当てるのか、どのような着眼点を持つのかをまとめる。 "(2)"で設定した問題の「仮の答え」をいくつか考える。ここでいうところの「仮の答え」は、「棄却すべきであるか否か」を「いくつかの実験事実等の事実」と「それからの推論」のみで決定できるものでなければならない（検証可能性）とされ、通常、定性的あるいは定量的なモデルを立てるという形をとる。 但し、場合によっては明確な形の仮説をおかず、「ここを調べればちょうど抜けたパズルのかけらが埋まりそうだ」といったレベルの考えで話を進めることある（だからといって悪い結果が得られるとは限らない）。また、「どのよな実験をすればどのような結果（どのような範囲、傾向の結果）が得られるのか」であるだとか、「もしこういう結果が出た場合はこういうことが考えられる」、「複数の実験および先行研究の結果を組み合わせた上でどのような知見が得られるのか」などの問題意識をよりハッキリさせるにとどまる場合がある。そのようなケースにおいては(2)の段階や(4)の段階との区別があいまいになる 実際に行う実験を「いつ、どこで、何をつかってどのように何を行う」といったルーチンワークレベルの作業手順におとす。必要な機材がなければ購入計画を立てるあるいは設計するあるいは自分で製作する。また、解析するための方法を検討する。解析方法、実験回数の選択などは統計学特に実験計画法に従って検討する。 "4"で立案した計画に沿って実際の実験、調査、解析などを行い、結果をグラフや図や表にまとめる。適宜統計処理を行う。実験、解析などの段階においては以下の"(9)"の「偶然的な発見」が得られることがあり、また、誤謬が紛れ込む可能性も高い。その意味でこの段階は、まさに研究におけるクリティカルフェーズである。この過程では、特に実験ノートが威力を発揮する。 仮説、研究目的の妥当性の評価、得られたデータから予想あるいは主張できる内容の抽出、仮説の真偽判定及び修正、及びそれらに基づいた研究計画の修正などを行う。また、得られたデータや先行研究によって得られた事実にどのような文脈の中におくのかを検討する。 学会発表・専門誌への公刊、研究室内、学内での研究報告会、審査会等。ここでもらった意見の一部は研究にフィードバックされる。 有名な学者の多くが、三上のたとえよろしく、煮詰まった環境下でふと、あることに気づき、ブレークスルーに繋がったというエピソードを語る。 有名な学者の多くが偶然という言い方をするが、実際のところは、広くアンテナを張り巡らし、適切な記録をとり、わずかな兆候を見逃さず、いろいろな解析処理を試せるだけの技能とチャレンジ精神を持ち、適宜研究計画にフィードバックを加えるといったことが出来るぐらいに訓練された人間以外にはなかなかこのような幸運は訪れない。 あるうわさを聞いてあわてて帰って研究室に引きこもって何かに取り付かれたように研究に取り組んだという逸話が残る先生が何人かいる。 高等学校向けのの理科の検定教科書の課題研究の項や、各大学の学生実験の指導書等、研究の初心者あるいはそれ未満のレベルの人を対象とした人向けの教育課程では研究の過程として「『(1)→(2)→(3)→(4)→(5)→(6)→(1)』のループを何度か繰り返したあと、(7)に至る」と等いった極めてオーソドックスな流れを解説している。ただし、理科の検定教科間でも記述に若干の違いがあり、執筆者の個性が伺われる。ただし、どの教科書においても概ね「要素」としてあげているものは上の(1)〜(7)で尽きている。問題は、一部の要素が結合されていたり、省略されていたり、より細分化されていたり、ループさせる/させないの違いだけである。特に、「得られた結果と実際の予想とが大きく食い違うこと」は、課題研究や学生実験では起こりにくく、また、そのような”変則的”（実際には”変則”でないほうがおかしいのだが）な事態に対処できるレベルは意外に高いという考えから、「研究結果をフィードバックさせる」というトレーニングをするか否かに大きな違いが現れる。また、(8)-(10)は、学生実験や高等学校の課題研究レベルでは問題になることが殆ど全くなく、検定教科書には解説されていない。 これらの要素をどのようにつなげるのか、どのように偶然的な要素や目標との現実とのズレを実際の研究計画にフィードバックするのかは、研究者の腕や個性、場合によっては価値観や感性にかかわってくる問題である。その意味では、必ずしも実際の研究の現場では必ずしも各要素を直線的に実行（「『(1)→(2)→(3)→(4)→(5)→(6)→(1)』のループを何度か繰り返したあと、(7)に至る」といった具合に）わけではなく、そうあるべきとも限らない。 また、「プライオリティー」が物を言う研究の世界では、極端な場合過去のデータを見て突然ひらめいてそのまま発表するといった「(8)→(10)」のような話や、(6)の過程を省略し、単なる実験結果の羅列を報告するケースなど、ショートカットや省略が多々あるとされる。また、偶然の発見の決定的な証拠が取れた場合、再現実験を何度か行いながら同時平行的に「それをどのような文脈におくのか」を検討するような流れ、つまり「(9)→(1),(2),(3),(4),(5),(6)→(7)」のようなこともよくあるとされる。さらに、通常は(6)の段階でテーマの分割、整理統合が行われる場合がよくある。優れた研究者の中には、(4),(5)と(6)の間の往復に殆どに労力をつぎ込み、ある程度の結果がたまったところで、（10）に至るものもある。また、実験計画の立案や実験のみを行う人、考察のみを行う人のように分業体制で研究を行っているところもある。実験系の場合には「装置の開発」や「材料の精製」の部分のみで学士、修士、博士の学位が与えられ、場合によってはノーベル賞クラスの評価が与えられることもある。一見、「装置の開発」や「材料の精製」の部分のみを行うことは(4)の段階にのみにとどまっているように見えるが、「装置の開発」や「材料の精製」という問題自体を一つの課題として考えれば概ね上の要素に還元できる場合が殆どである。 実験系において、実際の卒業研究の現場では、(1)から(4)の段階は指導教官が用意してくれ、場合によっては、(5)はほとんどテクニシャンのおかげ、(6)についてですらほとんど先輩や指導教官の指導のなせるがままというケースもあるといわれる。また、多くの学生、場合によっては未熟な研究者にあっては、「事前によい狙いをさだめること」や「狙いからのズレを適宜フィードバックしてよりよい狙いを定めていくということ」が出来ず、「焦点の定まらない実験データの羅列」に近い”論文”を量産するだけのケースもある。 一方で、人文系の文献研究や、数学、素粒子理論などでは、研究目的の決定や、調査方法の立案を行えるレベルに到達するまでに一定数の文献を読む等の基礎学習求められ、上記の(1)〜(11)以前にに(0)として「基礎基本の勉強」という要素が入るのが通常である。数学、素粒子理論の場合、大学院前期課程ですら、殆どの時間を基礎基本の勉強に割いていて、修了までに新たな知見を得られないどころか、基本的な研究の過程の体験すらできない可能性が低くない。また、後期博士課程の3年次を過ぎても、研究の過程の体験という段階に入れないケースもある。これらのケースにおいては、博士後期を除き、上記の工程を体験せずとも、「在学中に勉強したことのまとめ」という形で、学士、修士論文が受理されることがある。 研究者に必要な資質は、大概の場合は、誰にも考えつかないような突飛なアイデアをどんどん思いつくことではない。実際には、 散逸した情報から、研究目的に沿った密度の高い情報を濃縮、精製するために必要な能力を身に着けていること（情報収集能力、リサーチ能力、データの解析能力） 等の基礎基本を身につけていることだと言われる。逆に、こういう地道な過程を踏まずに思いつきや思い込みで物事の成否を判断する姿勢は研究者としてはふさわしくないと考えられている。このような科学的な思考の基礎基本は多くの場合は、初等教育の過程で一通り教育される。 例えばイギリスでは、以下の事柄を義務教育課程で教わるべきとしている。これは、上記で延べた「研究者としての基本的な資質」を詳細化したものになっている。 いかに科学的な考え方が発表され、評価され、広まっていくか（例えば、出版物や他の科学者のレビュ ーによって）。 経験的な証拠を異なって解釈することから、いかに科学的な論争が巻き起こるか（例えば、ダーウィン の進化論）。 科学的な仕事が、それがなされる状況から影響を受ける様（例えば、社会的、歴史的、倫理的、精神的） と、そうした状況が考え方を受け入れるかいなかにいかに影響を与えるか。 産業的、社会的、及び環境的な問題に取り組む際の科学の力と限界について考察すること。それは、科学 が答えられることと答えられないこと、科学的な知識の不確かさ、及び、関連する審美的な諸問題も含む。 証拠を収集する際、考慮すべき主要な要因について検討し、また、容易に変数がコントロールできないよ うな状況で（例えば、野外作業や調査など）いかに証拠を収集できるかを検討すること。 収集しようとするデータの範囲と程度（例えば、生物調査の際の適切な標本の量）、技法、装置、及び用 いる材料を決定すること。 観察や測定における不確かさの程度を判断すること。（例えば、繰り返し測定における分散を用いて、測 定値の平均値の正確さの程度を判断すること） ダイアグラムや表、チャート、グラフ、及びICT（情報通信技術）を用いて、量的データや質的データ を表現したり、他人に伝えたりすること ダイアグラムや表、チャート、グラフを用いて、データにおけるパターンや関連性を見つけたり説明した りすること。 こうした結論がどの範囲において予測を支持するか、及び、さらなる予測を可能とするか、について説明 すること。 不規則なデータについて、それらを却下、もしくは採用するための理由について検討するとともに、測定 と観察にともなう不確かさに関して、データの信頼性を検討すること。 2007年現在では、日本においても、「課題研究」等の指導項目が盛り込まれ、徐々に研究者としてのコンピテンスを高めることを目的とした指導が取り入れられるようになってきている。ここで、特筆すべきことは、実は昭和20年代に、不採択とはなったものの極めて質の高い「研究者としてのコンピテンスを高めることを目的とした教育」が日本の初等教育過程で検討された経緯がある。以下、「昭和26 年版学習指導要領（試案）における中学理科の目標」（S26）の抜粋を引用する。これにおいて、「科学的な問題を解決するのに必要な技能」という項目が、特に「機械・道具・装置・薬品などを扱う技能」、「簡易な機械や道具を作成する技能」が強調されていることが特徴的である。 同様の教育はアメリカやカナダ等の世界各国の初等教育でも行われている。世界各国における初等教育における「研究者としてのコンピテンスを高めることを目的とした指導」の状況は、研究国立教育政策研究所の小倉康らのグループによって比較、検討が進められている。小倉らが、平成18年に提出した科学研究費成果報告書には、詳細な比較、検討の結果が記されている。各国で、若干の重点の置き方の違いがみられるものの、その本質的な部分はあまりかわらない。 興味深いことには、上記に挙げた事柄が、少なくとも日本においては（欧米諸国においても）大学院教育の目的と比べて、本質的な部分では大差ないことである。 |
[ 106] 研究 - Wikipedia
[引用サイト] http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A0%94%E7%A9%B6
