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#131 AIに頼らず、多読せよ!?【脳筋回】【35右左ないちゃん】
2026-08-03 29:01

#131 AIに頼らず、多読せよ!?【脳筋回】【35右左ないちゃん】

なんと、なんと、ないちゃんとひよけんスタジオにて、対面収録したよ〜!
「AIって使っている?」から雑談をスタートし、最後は昭和終わり平成初めの根性論におちつきました。

ゲスト
35歳、右にいくか左にいくかSpotify) ないちゃん

ないちゃん出演過去回も聴いてね♩

パーソナリティ

はち▷小さい動物の研究者。個人番組「 ⁠⁠⁠私はママで研究者。⁠⁠⁠⁠⁠⁠Spotify⁠⁠⁠ / ⁠⁠⁠Apple podcast ⁠⁠⁠

マイク:⁠⁠Yeti Bule⁠⁠

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サマリー

今回のエピソードでは、研究者である「ないちゃん」をスタジオに招き、対面収録を行いました。収録は、AIの活用について話すことから始まり、最終的には昭和・平成初期の根性論へと話題が展開しました。 AIの活用については、妊娠中のつわりで仕事が困難になった際に、GPTにメールの作成や学生の添削方法のアドバイスを依頼した経験が語られました。また、研究報告書の作成や、英語論文の翻訳・校正にもAIを活用していることが明かされました。しかし、AIに頼りすぎることで自身の思考力が低下しないかという不安や、AIが持つ思想による表現の偏りについても言及されました。 一方、研究における「多読」と「根性論」の重要性も強調されました。特に、自身の研究分野で先行研究を深く読み込むこと(多読)が、新たな着想を得るための土台となると述べられました。AIの活用が進む現代においても、自身の頭で考え、試行錯誤するプロセスが不可欠であり、特に若手研究者にとっては、AIに依存しすぎず、自身のアイデンティティを確立することが重要であると結論づけられました。最終的には、昭和・平成初期の根性論的なアプローチが、研究者としての成長に不可欠であるという見解で締めくくられました。

スタジオでの対面収録と近況報告
小さい動物の研究をしているはちと、大きい国の研究をしているないちゃんです。 この番組では、研究者として、横教員として、またまた普通のパラサーとして、お大切なさばいばる日記をお届けしています。
本日は、 来てしまいました。こちらに。 なんと、なんと、35歳右に行くか左に行くかのないちゃんさんと対面収録をしています。
いえーい! いつも、ちーさんが座る席に、なにちゃんがいます。 あ、そうなんだ。聖地巡礼です。本当に。何回もね、ズームとかでは、お会いしてた。実際に会ったことはもちろんあるんだけど、なんですけど、その、いつも、
収録はいつもズームオンラインで、 なので、この背景のこの部屋、こうなってたのねっていうのを、私は今見ています。
今ね、小さい動物を見てもらったりとか。 そうそうそう、いろいろ見学させてもらって、たまたまお仕事をされている場所に、
うちの大学。 私も仕事があって、来る機会があったので、あれ?これって会えるんじゃね?って思って、部屋に連絡をして、来てしまったっていう。
奇跡、奇跡。
で、先ほどね、ちーさんが。 そう、険しい顔してた。
険しい顔で、実験をしてまして。
一別もね、くれず、我々が完全にストーカーで見に行っただけなんですけど。
めっちゃ覗いてましたよね。めっちゃ視線送ったけど。
しかも、廊下歩いている学生さんは、いぶかしい目で見てた。何をやっているの、この人たちは。
そうそう、すっごい険しい顔してたね。
すみましたね、真剣でしたね。 真剣だった。
そう、ちょっと実験が忙しいらしいので、この後来てくれるはず。 そうそうそう、お会いすることができるので。
大丈夫かな。
なので、とりあえず。
そう、何か雑談を取りましょうってことになって。 さっきも。
もう2時間、3時間ぐらいずっとベラベラ話してて、もうなんか話し尽くしたんじゃないかっていうぐらい話してるんだけど、
もうそれ取れやって言うね。
何の話してましたっけ、情熱がなくなったねみたいな。
研究への情熱とAI活用
そうそうそうそう、なんか研究に対する熱って、学部の時とか学生の時と今でちょっと違うよねみたいな。
どっちも好きなんだけど、なんか仕事の面もやっぱあるよね。
ありますよね。やりがいとか話してましたね。
そうそうそうそう、どう思いますよとか言うね。私はこう思ったんだけど、どう思いますよみたいな。
結構詳しくね、今日の仕事、研究の話も聞けて。
あーそうそうそうそう、お互いのね。
でもなんかやっぱ聞いてるとやっぱ違いもあるけど、なんか路線はやっぱ同じな感じはするけどね、とこかしらでね。
しかも今回こちらの大学に来たのも、私ずっと質的研究っていう数字とかが出ない研究をしてたんだけれども、
ちょっといろんな諸事情により、それやらなきゃいけないことになってしまって、やり始めた結果、AIに頼りまくってるわけですよ。
AIの話をしてました。
それで本当にこれが正しいのとか、わかんないみたいな話をしていて、
こっちに来た理由もそれを本当にプロフェッショナルやってる先生がいて、私の研究の分野の中で。
だったら聞いちゃえば早くねって言うので、その先生に依頼をして、ちょっと研究報告させてくださいみたいな。
それで来たっていうのがあるんで。
そういう突撃って結構普通ですか?
たぶんね、普通じゃないと思う。
私が変なんだと思うんだけど。
でも私的には結構普通かも。
本当に?
知り合いの知り合い、人づてでネットワークして訪問とかも、もちろんそれの方が多い感じはしますけど、
学会で会ってちょっと発表聞いて、実際にもうちょっといいですか?が多いけど、でも突撃もあるはありますね。
これまでは結構国内の学会をそういう感じで使ってたんだけれども、私なんかは。
でもやっぱりそういう場が徐々に大学院生に出た方がいいんじゃない?とか思ったりとか、
エフォードも結構かかるので、学会に出るって。
それだったらその前段階のアイディアベースのところでちょっと生き抜かがいたいなっていうので、
ある程度の調査結果が出てるから、それをもとにこれ本当にもしかして大丈夫?っていうのを聞きたかったっていうので来たんだけど、
でも結構あんまないかもしれない。一般的には。
あちらさんというかうちの人かもしれないですけど、大丈夫な人かとかもチェックしてるんですか?
知らない。
全く?
全く知らない。
そうなんだ、それはすごい。
でもなんか有名なというかよく聞く方々とか、グループでいろいろやられてるのは知っていて、
そのうちの一人の方は知ってる。よくよく存じ上げていて、
グループでみんな仲良くわちゃわちゃやってらっしゃるんだけど、
そこに入るか。
そこに入る。定期的に勉強会やってますみたいなのは、
ウェブでホームページで広告されていて、
いつやるんだろう?いつコールフォーペーパー出るんだろう?ってワクワクしてたんだけど、
いつまで経っても出ないから、食っちゃえって。
報告したいんですけどってやったら、私の予定に合わせて皆さん集結してくださるっていうので。
時間使っていただければ。
そうそうそうそう。
だからヤバいもの見せられないっていうのは逆にちょっとプレッシャーになると、
それだったら学会で報告するほうがよかったとか思ったりしてるんだけど、
今回こういうのがあって、
しかもこの分析手法も初めてだし、内容も私がこれまでやってなかったことなんだよね。
全然違うことやってるから、
たまたまなんかこう共同研究でやってくださいって頼まれたものを自分がやり始めてたら、
あれこれ面白くない?ってなって、
これうまくやったら論文になるかもみたいなのでやってたものなので、
内容自体もちょっと怪しいんだけど、足元がぶつかないんだけど。
まずは手法の方が自分としては問題だから、
AIがね世界を変えたというか、
AIがないちゃんを変えたっていうね。
いいですね、でも。
AIとの付き合い方と研究者の葛藤
AIって使ってます?
私もうめちゃくちゃ使ってて、
それこそ本当に妊娠してから、
なんかうつわり期とか始まって、
仕事を断るっていう、
今まで仕事なんて断ったこと正直ないですよ。
まだ若手だし。
断らざるを得ないじゃないですか。
だからちょっとGPTにどうやって断ったらいいですかって聞いて、
メールを作ってもらうところもあるし、
学生の添削とかも、
直す文章自体は自分でやるんだけど、
これをどうやって説明したらいいだろうとかを聞いたりとかして、
すごい助けられました。
なんかこう読んでて、完全に違和感がある文章なの。
私だったらこう言うってのは分かってたけど、
直せはするんですけど、
それを論理的に何が違うって言えばいいのかとか、
それを出してくれると、
そうそうそうそうそれそれみたいな。
あと怖くないように言うっていう。
威圧的じゃないように言ってます。
私はもうちょっと怒り爆発で意味が分かりませんみたいなコメントを返したい。
それは返したいというか、出てしまう。
端から出てしまうから、それをかき殴って、
ちょっとGPTに分かりやすく優しくいう風にトランスレーションしてくださいとか、
めっちゃ活用してました。
なんかそれも人を見られてるというか、
たぶん基本的に、
研究職の特に女性は怖く見られがちってのがあると思うんだよね。
それを何の気なしに不明瞭ですとか書くと、
めっちゃ怖くて、
むしろ感情廃した表現としてそこに置きました。
だけどなぜか受け取り側はそこにめっちゃ感情を入れて読むから。
難しいから、ここはこういう点が分かりにくいと思いました。
例えば、治すことをお勧めしますとか書いた方がより丁寧なんだよね。
ごめんなさい。
大丈夫?
これは保育園にお迎えに行く1時間前に慣らしてて、
そろそろ終了に向けて動き出すアラームが出るので、
十分、十分。
全然急ぎではないやつなんですけど、
リマインドね。
これないと本当に忘れて仕事しちゃう時とかあるんで。
30分前とかね。
閉める準備をしておかないと。
今、行けじゃなくて、
行き始めましょうみたいなやつなんで、
全然大丈夫です。すみません。
AIを活用して色々メールの文章を考えたりとか、
添削したりとかめっちゃ頼ってるけど、
大丈夫?脳みそ驚いてないみたいなところも不安にはなるよね。
めっちゃなってますね。
あと、研究の報告書とかも結構使ってます。
学内の報告書とか、誰にも見られないやつ。
何のための、何の書類なのみたいなやつがあるもんね。
それとかは入れて帰ってきて読んで、
そのままみたいな、読みますよ。
そこが一番大事だから。
読んでファイナルチェックをするっていうのはめっちゃ大事だからね。
これはめっちゃいい使い方だと思ってるんですけど、
論文書くのとかに使っちゃってるのが、
私英語書けなくなってるんじゃないかなみたいなことか。
でも、なんていうの、自分で書いて、
それを直してもらうってことはするよね。
用法してます。
基本は自分で書いて直してます。
例えば、本当にワードのスペルチェックとか、
グラマーとかチェックとか、
あとは同じ単語を何回も使っちゃってるから、
それをいい感じに変えてくれたらいいなとかって、
目的使いたいんだけど、
たまに一部日本語で書いて、
これを論文に書きたいんだけど、みたいなこともあって、
これを本当にやっちゃいけないのかなとか思いながらやってます。
それはね、タイムコンシーミングの時もあるから、
脳みそが英語モードになってない時ってあるじゃない。
ならしのその時間は結構必要な気がするんだけど、
それを頑張らないとダメなんじゃないかとはちょっと思うかも。
まあね、でも世はそうなっていってるんじゃないかなと思うけど、
AIによる論文執筆と表現の偏り
だって私なんてそれこそ、教書で書いた論文集があって、
それを英語で出版すると、
エディダン先生、一番偏者になってきた先生は、
もちろん向こうで学位を取られている英語バリバリな先生なの。
なのにその先生が取った手法は、もともと日本語で出してた本を、
それを英訳して英語の本にもしましょうって言うので、
じゃあまずチャットGPTに全部英訳させますと。
その上でみんなさんがそれぞれ読んでくださいと。
そしたら独特の固有名詞とかがあるから、
それもしかしたら検出できてないかもしれないから、
それをちょっと注意深く読んでワーディングをしてくださいと。
みんながチェックした上で、人のエディターを付けてチェックさせますと。
それを出すっていう。
最初のファーストステップにはチャットGPT出てたから。
だからそのぐらいフランクになってもいいのかなって思ったり、
それで時間取られるんだったら、それよりも早く出して、
世界の人たちに読まれるものになった方がいいかもしれないし、
向こうだってもしかしたら日本語のいい研究論文があったら、
そうしてる可能性もあるので、
文系の場合は日本語で書くことも多いから、
そしたらもういいんじゃねって思ったりはしちゃうからね。
それに頼らず自分で書くのを続けてたら、
チャットGPTと同じぐらいのスピードで書けるんじゃないかっていう。
いやー、それ無理。無理じゃない?
残念ながら無理ではないか。
諦めちゃってるけどなー。
でもただ私の場合は注意しなきゃいけないのが、
やっぱりチャットGPTとかジェミナイとか、
あとクロードもそうだけど、やっぱりアメリカオリジンのAIなのね。
そうすると彼らが持ってる思想がすごく民主自由なのよ。
で、そうすると私が見てるような独裁政権の論文とかを書かせてしまうと、
非常に偏りのある日本語表現になったりする。
例えば、独裁は悪だみたいな表現が出てくるのよ。
そこをなると、ちょっと待て待てみたいな。
いや、独裁が良い悪いだそのものを排除して、論文を書く上では良い悪いじゃないから、
それを平準化した表現を筆者みたいな私は使うんだけど、
でもそれが自由に書かせたりとかすると、そういう表現が入っちゃう。
まだやらせたことがないの。
あと思想が入るか入らないかって結構あると思うから、分野によって。
それはあれもありますよね、プロモート。
どういう風に依頼して書かせるかとか、そういう細かいことをやるのがめんどくさい。
結局やってるのは自分で書いて、日本語とかでも。
その構成、例えば接続詞とか文末のたーたーたーが続くと音が悪いから音をずらしてとか、
そういうのを要求しながら書き換えてほしいとかで、書き換えた文章を見て、
こういう風な候補もあるんだって思って自分で書き換えたりとか、
そういうのは英語も日本語も自分に権利を持ってる感じがする。
あとなんか自分の文章と、自分が書いた文章と名を残したい気持ちもちょっとあるんです。
英語のメソッドとかはなんでもいいんですけど。
ディスカッションとかね、そこら辺のところはね、結構怖いなってきたりするから。
難しいですけどね。
AI時代における研究者のあり方
いやーでもAIとの付き合い方はね。
でもまあ、私が思うのはさっきも言ったんだけど、
もう一応プロじゃないですか。
プロになるまでAIを使ってこなかった人生の人たちは、
使っていいと思う。フル活用していいと思う。
なぜならもうアイデンティティがちゃんと確立されてるから、
あんまり乗っ取られないと思うんだよね。
だけど、それがまだふわふわしている学部生とか、まだ始まったばかりの子たちが、
そこに依存しちゃうと、結構厳しいというか、
みんな同じ考えを持っていくのでは?っていう怖さ。
同じ方向に修練しちゃうのでは?みたいな表現方法とか書きぶりとかが。
それはなんか、それだったらなんかもう、
手書きで書いたレポートを私は抱きしめたいと思うかもしれない。
手書きで書いた日本語が、ちょっと間もながらレポートを抱きしめなくなるかもしれないけど。
今後はそういうのは出てくるし、うまい付き合い方を私自身が学んで、
教えていけるぐらいにならないとダメだなと思うけどね。
確かに教えてもいかなきゃいけないですよね。
なんか論文とかも、ノートブックLMとか本当に便利じゃないですか。
すごい。日本語で修復してくれて、しかもそこだけに意気をしてくれてるじゃん。
かなり違うよね。
めっちゃいいですよね。
引っ張ってこないから、他のところ。
でも、それを初手からやってしまっていいのだろうかっていう。
そうね。
なんかそれこそ、科学系ポッドキャストの日で、
女性研究者のこととか、ジェンダー問題、サイエンスとか、
科学におけるジェンダー問題の論文とかを読んだじゃないですか。
でも、私はああいう論は読み慣れてないから、
もう一から全部読むのは無理だったので、
あれを全部ノートブックLMに入れて読んでたんですよ。
別にいいかなと思って。
知りたいのはね。
だからかなと思ったけど、
自分の分野、自分で引用する論文では用しないなと思って。
怖いよね。
むしろ入れないで読んでも、
結構同じ日本語みたいな感じで読めるようにもなってる気がして。
自分の分野のね。
わざわざトランスレーション求めないかも。
多読の重要性とAIの限界
そうか。でも物によるな。読みにくいやつはある。
やっぱり。読みやすいやつはもっと読みやすい。
自分が書きっこくなったと思うんだけど、
それはその人の書き方が上手かっただけみたいな。
往々にしてあるけど、
だから使いたくなるときは、ないって言ったら嘘にはなるけど、
でもできる限り自分の目視で、
自分の頭で取り込んでいくって作業は必ずしたい。
しかも怖いな、論文であればあるから。
そうですね。
その選択もできるじゃないですか。
この情報だけ欲しくって、
この引用論文でOKかなっていうチェックをしたいだけだから、
パッと読みたいときとかはいい気がするんですよね。
ちゃんと書いてあるなってチェックできれば。
それがもうできますもんね、私たちは。
この研究者のこの論文が怖いなるぞ、私の研究でってのも。
だいぶマッピングがあるから、分かってきてるから。
それはもうその論文を誠読するみたいなのは、
勘どころがついてるからそれは分かるんだけど、
それ以外のやつはって思うけど、
分かんない、私は古い人間なのかもしれないけど、
その筆者だって書くときに英語で書いてるわけじゃん。
その書いてる書き手が必ずしも英語ネイティブなわけじゃないじゃない。
そのときに試行錯誤しながら、
AIに頼りながらかもしれないけど、書いてると。
その人と同じ頭になりたいっていうのがあるのよ。
何に書きしぶったかとか、
その文脈っていうのかな、
にその人のアイデオロジーが出てる気がするかな、私は。
それを読み解くためには誠読が必要。
だけど情報だけを取りたいんだったら、
全然ノートブックでいいやんって思ってるタイプの人間。
いやー、そうですよね。
多読から誠読へ、そして根性論
文系の論文って長いって言うじゃないですか。
どっちが大事なんだろう。
要約されている情報をゲットしてる方が大事なのか、
誠読するのが大事なのか気になってたんで。
でも誠読じゃないかな。
多読ありきの誠読だよね。
多読しないとどれの論文を誠読するべきかをまず、
勘どころができないから、
まずは多読。
うわーって読んで。
その中で怖いなる論文を読むなり、
怖いなる研究者を追う。
キャリアを全部追うっていうか。
Tの字、Tの字。
いやー、そっか。
いい気がする。
それの作業を1回でもしてる人は、
あとはAIに頼れると思う。
いまだに多読の筋トレみたいなのしてます?
その時はあるよ。
うわーって時はある。
でも2年に1回ぐらい。
本当ですか?そっか。
3級とって、
本当に読まなくなったんで一気に。
読めなくなってる気もするし、
でもこの前久しぶりに、
ちょっと読もうっていうタイミングがあって、
読んだら、意外と読めたなみたいな。
でも疲れちゃって途中でやめたんですけど、
昔もこれぐらいで疲れてたかな、どうかなと思ったけど。
でも疲れるのは昔も、
でも体力あったからね。
しかも読むものが、私の場合は変わってきてる時代によって。
昔はもっと日本語重視の文献が多かったけど、
どんどんどんどん多言語になってきてるから。
それも全然違いますよね。
そうそう。だからもう測れないってのはあるけど、
でもなんかね、
自分の読むスピードの方が、
その分野で論文が出るスピードよりも、
若干自分の読むスピードも早いの。
だから読み切るっていうフェーズが何年間に1回か起きるから、
それで待って、
最近いい論文が出たぞ、いい本が出たぞってなったら、
また買えるみたいな感じかな。
それ間に合うならいいですよね。
だって自分のさ、自分のなんか論文を書く時に、
今2026年なのに、
その参考文献リストが2020年となってたら、
ちょっとってなるじゃん。
あります。
なんかあったのは、1回読めるようになってたら、
自転車と一緒で、なんか乗れるのは乗れる気がします。
読むのは、読む能力は忘れない気が。
めっちゃわかる、めっちゃわかる。
でも、ちょっと下手になっちゃう。
わかるわけ。
2週間ぐらいちょっと練習期間必要。
でもなんか、自転車もママチャリなのか、
マウンテンバイクなのかみたいな。
電動自転車なのかみたいな。
確かに確かに。
分野変わるとあれれってなるけど、
なれる。
だって面白いわ。
面白いようにさ、
例えば1つの論文が面白いと思って、
その筆頭編、筆頭著者、論文をバーって読んでいくじゃん。
やっぱりさ、1個目より2個目、2個目より3個目は確実に読みやすくなるじゃん。
その体験も含めて面白く感じてほしいっていうか、
全部が始めました状態じゃないから。
確かに確かに。
それはね、やっぱ成功体験を1回か2回したかどうかによって、
なんか変わってくる気がする。
確かに。
私たちは案に分かってたちに読めと。
実は言いたい。
対応に読めと。
何かあった。
昭和・平成初期の根性論と研究者の経験
結局言いたいのは根性論です。
結局言いたいのは。
ちょっとね。
スマートなAIの方法とか一切ない。
とにかく100本。100本ノックだから。
大事だと思う。
それをやったらその後開けていく気はするけどわからない。
でも私たちがN1の事例だからわからないけど、
もっと賢くやってる人いるかもしれないけど。
昭和です。
昭和生まれでしたっけ?
昭和です。
昭和なんです。ギリギリ昭和なんです。
平成1桁ババアじゃなかった。
ババアじゃなくて死んでますよ。本当に昭和だから。
すごい小声で聞いちゃった。
昭和なんです。本当に。
言ってる?大丈夫ですか?
どっかでうちらの方でも話した気がする。
昭和1桁ババアってのは今あるらしいけど。
昭和の女はどうすればいいのか。
平成1桁ババア。
平成か。昭和1桁はもうなくなっております。
すいませんね。
平成1桁の人は今40になりそうみたいな人までだよね。
30代か。
30代ですみんな。
30代じゃないかな。
38くらいの人かな。
元年かね。
そうなんですよね。
平成か昭和か昭和の末期と平成初期。
ほぼ同じですね。
まだ。
昭和が長すぎたから。
そうですね。平成も。
平成も30数年あったよね。
ありましたありました。
平成初期だから全然。
婚上論ですね。
婚上論全然脳筋ですから。
きっと朝目もそうだよって言ってくれるはず。
確かに朝目。
朝目も脳筋脳筋だから。
本当に。
でも絶対どっかで研究者してる人はどっかでアクセル踏んだ時あると思う。
あると思うんですけど。
ネルマン欲しいんで。
イカブロン分野はみたいなのは。
あれしもあったと思うけどな。
しも健康ではずっときましたけど。
本当に寝ないでやり続けたりしたことはないんですけど。
野油としてのね。
最低限の。
結構ガッツで。
でも結構やった時ありますよね。
楽しかったですけどね。
楽しかった楽しかった。
どんどん知識が入ってくって今まで勉強してない分めちゃくちゃスポンジのように私は休止してたから。
私もそんな感じでした本当に。
自分のやりたいことが明確にあった上での文献講読と何にもない中でどうしようの中の文献講読は全然違う。
それも全然違う。
明確にこのテーマって分かってると結構潰していく感じっていうか。
確かに確かに。
何やろうみたいなさ。
例えば卒論のテーマとか修論のテーマとか。
もうその時は不安定だったと思うけどね。
確かに苦痛だったかも。
どうしたらいいか分からない。
分からないものが分からない。
分からないものが分からないですよね。
でもなんかその時にスーッと落ちてきたりするんだよ問いとかが。
スーッと。
そうなんか不思議なもんでね。
私そんなスーッとあるかなそんな経験。
地道に着々派。
地道に。
どうだったかな。
でも一個だけなんかあるあるか分かんないんですけど。
自分のメインテーマというか卒論から始めたテーマはほぼほぼ先生からもらったみたいな感じなんですよ。
これとこれとこれがあるけどどれやりたいみたいな感じで。
その中で一番やりたいものを選んで始めたんですよ。
始めてみたら意外と面白かった。
自分に合ったって感じ。
進んでたし。
なんか分野的にも多分やり続けてもPhDのプロジェクトになるなみたいな感じだったからやってたんですけど。
そのかたわら自分独自の研究テーマみたいなものサブテーマみたいな。
でも結構関連はしてるんですよ。
関連はしてるけど発展としてやるテーマをなんかやってたいなと思って。
ひたすら先生とか行ってこういうのどう思いますかこういうのどう思いますかってひたすらこう。
投げて投げて。
そうしたら全部跳ね返されるんですけど。
それはダメそれはダメ。
1個だけいいねってなった時があって。
じゃあやろうってなって。
先生はちょっとだけこの先生にこういうこと聞いたらいいよとかのやつをやってくれたんですけど。
その土台を用意してくれてそこから自分でバーって実験して。
そしたらなんか初めての論文になって初めてこれスポで論文を出したやつとかあって。
それは確かめっちゃ楽しかったし。
自分でやってる感じか。
発表してる時もめっちゃ楽しかったです。
どうやろみたいな。
面白いやろみたいな。
なるほどねなるほどね。
なんかはあったかもしれないですね。
それは確か多読してひたすらまず何がわかってるだろうみたいな。
ちょっと関係なさそうな論文をめちゃくちゃ調べて。
あれみたいなこれいけるんじゃないみたいなひたすらやってた。
そうそうそうそう。まさにそういう感じ。
先行研究の渦の中に入ったからこそ新たにみんな見た現象とか。
例えば私だったら文献とかで。
あれちょっと待って私が今まで読んだこのやめくものの中には書いてなかったことは事実資料に出てるんだけど。
どんどんとなって着想を得るとか。
でもそれってただ何にも勉強してなくて先行研究をその資料だけ見てても絶対思いつかない発想っていうか。
その前段階があるから見つけられるっていうのはね。
っていうことで多く読めと。
はい。読んでください。
脳筋ラジオと今後の展望
こんな脳筋みたいなラジオでしたっけ。
珍しくないですか。あんまりそういうエピソードない気がします。
脳筋。私が来ると脳筋になるっていうことはないよね。
ないです。全然ないです。
リョーコ研究者のさばいばる日記では皆さんからの感想やお便りをお待ちしております。
フィックスはいつもチェックしているので気軽にポストしてくださいね。
ハッシュタグはひらがなでひよけんです。
皆さんの感想を楽しみにしています。
特命で送りたいなという方は概要欄にあるマシュマロやグーグルフォームからどうぞ。
どちらからでも大歓迎です。
お聞きの媒体でぜひフォローもお願いします。
国会やアップルポッドキャストでお聞きの方でひよけんを聞いていただけましたら番組の評価をしていただけると励みになります。
最後までお聞きいただきありがとうございます。
またお会いしましょう。
せーの、オーバー。
29:01

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