オープニングとインフルエンザ体験談
Re Normal Radio パーソナリティーのけいです。パーソナリティーのしんぺーです。 この番組では、周りからちょっと普通じゃないよねと言われがちな言語学研究者で大学教員のけいと、
車椅子ユーザーで元上場企業の管理職しんぺーの二人が、世の中にあふれる普通という言葉にツッコミを入れながら、本当にこれって普通なの?と問い直し、解体して楽しんでいく雑談ラジオです。
よろしくお願いします。よろしくお願いします。
アッチョンブリケ。
え?
突然?
アッチョンブリケ。
はい。
なんで?
インフルエンザって怖いね。
闇明かりだから。
そう、インフルエンザになってたんですよ、彼は。
はい、もう本当に毎日アッチョンブリケって言ってました。
ブラックジャック。
そう、わかるよね。
わかるわかる。
なんか大変そうだったもんね。結構高熱ずっと続いてたもんね。
うん。結構インフルとかになっても、2日3日で回復してたんだけど今まで。
うん。
倍以上かかったからね。
うん。
いや、さすがに5日間38度駆動出るっていうのはしんどいんだなっていうのを感じました。
それはもうお疲れ様でした、本当に。東洋生活。
もう笑えてきたからね、最後。もうなんか途中ネタに走ってたもんね。
おかしくなってたもんね。ずっとなんか漫画のセリフでね、どうやって金と戦うかみたいな。
本当キングダムのキャラ持ってきて。
ね。
我武士になりとか言い始めたしね。
おかしくなってる。タミフルのせいだったもんね。
あれタミフルのせい。
あれタミフルのせいでしょ、多分。
うーん。なかなかでしたね。
ねー。まあでもだいぶ良くなって。
はい。
良かったです。
ありがとうございます。
安心しました。
論文の有用性とビジネスへの応用
はい。さてと、今回のテーマなんですけど。
はい。
どんなテーマですか。
テーマとしては、普通誰も教えてくれない論文の探し方っていうのをちょっとやろうかなと思ってて。
はい。
あのー、ケイジのラジオ始めてからというか、こういう話をするようになってから、僕も割と論文というものに触れる機会みたいなのが増えた感じはあって。
で、なんかそういう世界があるんだなーって感じなんですよ。パンピーからするとやっぱり。
なるほどね。
うん。でもやっぱその有用性がすごいあるっていうか、なんかもっと早く知っておきたかったなーと思って。
で、そういうのもなんか結構ビジネスで活用できそうだなと思ったんですよ。見てて。
ほう。
うん。で、その聞いてる方々も同い年ぐらいの方が多いと思うので、会社の管理職とか重要なポストになっている方々とかが企画書を書いたりとか、
組織編成どういう風にするとか、今の会社の在り方に対して異議を唱えるみたいな時に、学者さんがやってる研究の内容を見るみたいなことって結構重要だなーと思って。
うんうんうん。
要は、あくまでこれ僕の感覚ですけど、なんかすごいやっぱ感覚値で、こっちの方が良くない?あっちの方が良くない?みたいなので、結構大事動かしてるよなーっていう感覚があって。
なるほど。
そう、なんかすごい個人的な感覚というか、まあなんか当然こっちの方が良いよねーみたいな、なんか結構曖昧な決め方してるよなーみたいな認識があって。
なんかそれだったら、なんかそういう研究なんかないかとか、なんかどういう研究があって、なんかここでこういう研究内容としてこうデータが出てて、なんかこういう結論が出されてるから、こっちの方が選択肢としていいんじゃないかみたいな判断の仕方を、
ビジネスマンたちもした方が、要はそのビジネスとアカデミーはもうちょっと近くなった方が良くない?っていう感覚がなんかあるので、
ちょっとどれぐらいの人がこの内容に興味を示してくれるかわかんないですけど、ビジネス上、なんかどういう風にその論文を探して、なんかそれが、その内容がどれぐらい信用に当たるのかみたいなところを、ちょっとけいちゃんに質問しながら、レクチャーしていってもらいたいなーという風に思っています。
で、まあただその論文がさ、まあ論文って何言ってる人もいるかもしれないし、論文わかってても、なんかあんまり身近じゃないから、なんかちょっと、なんて言うんでしょう、あの、自分のいる領域からはほど遠いよねみたいな、ちょっと離れた感じで感覚持ってる人もいるかもしれないから、なんかそこがなんか近くなってくれたらいいなーとは思うなーって感じです。
まあ確かに内容は見てて難しいなと思うけど、まあ要約してくれるし、AIで、もう今ある程度ね、まあそれがなんかどれぐらい正しく要約されてるかはあるけど、なんで、ちょっとそこのあたりも含めて聞いていこうかなという風に思っておりますって感じです。
論文とは何か？主観と客観、エビデンス
はい。
はい。
えっと、情報の集め方ですね。
そうですね。
はい。
いやなんかでもね、まず最初に、なんか今、結構大事なその研究としてやっていくこととか、論文とは何かみたいな話をするときに、結構なんかその対立概念みたいなものを、しんぺーが今言ってて、反対側の概念。
ビジネスシーンだと結構感覚でやっちゃうとか、自分の思い込みでやっちゃうみたいなことを言ってたんだけど、それってまさに、あのよく言う主観的とか客観的っていう言葉で言ったら、すごく主観的なものに基づいて何か意思決定がなされたりすることがあるよと。
そうだね、かなり多いと思う。
まあね、よく言うKKDってやつですよね。
KKD。
はい、あの結構さ、会社の意思決定をするときにやっちゃいけないKKDってやつがあって、感動経験度胸で意思決定をしてはいけないみたいなね、よく言われるんだけど、それってもう本当にまさに、いわゆるその何て言うんだっけ、主観的なその意思決定とか判断っていうことにつながるわけですよね。
まあそれはまあ100%ダメってわけじゃないんだけど、何かあったときとかに結構責任取りにくいと思うんですよ。
そうだね。
うーん、なんか失敗しちゃったとか損失が出てしまったっていうときに、これ誰がやったんだって、どうやって決めたんだ、いや勘です、ダメだろそりゃーってなるもんね。
うん、そうだよね。
まあ何か、エビデンスとして欲しいというか、寄り所としても欲しいかなって感じはする。
エビデンスっていう言葉でね、ちょっと強そうだよね。
対応されるよね、ビジネス。
ボスキャラ?
エビデンスって。
ね、求められるよね。
若干、広角類みたいな。
苦手意識ある、アレルギーあるよね。
めっちゃ苦手。
アレルギーあるよね、やっぱり。
ローンチとか、アジャイルとか。
ビジネスよくない?
分かんない、分かるんだけど、分かるんだけど、気持ちが悪い。
気持ち悪いよね。
ね。
さあ、戻りますけど、エビデンスっていうものに、一応科学とか論文っていうものもエビデンスつまり証拠とか根拠っていうものに基づいて書いていくものが、いわゆる論文っていうやつなんですけど、
まず簡単にちょっと論文って何か。
そうだね。
論文とは何かっていうお話を簡単にすると、ある学術的なテーマ。
いわゆる問いってやつだよね。
自分がこれについて書きたいというか、ただ書きたいって言って、自分の夢書くのが論文になるかって言うと、それ絶対にならないわけですよね。
例えば、僕だったらば、言葉の意味っていうものに興味があるので、一つの言葉を取ってきて、かわいいの意味とは何なんだろうみたいな問いを立てるわけですよ。
で、それについて例えば今まで、かわいいについて論考されたもの、要は論文とか学術書とかっていったものがどれぐらいあるんだろうかなっていうのをまず調べて、
で、それが自分の言いたいことに対してどういう意味を持つのかとか、それと自分が言いたいことっていうのがどう違うのか。
で、言いたいことっていうのも、ただ言いたいから言うっていうんじゃなくて、具体的な実験とか調査とかデータを集めた上で、論理的かつ客観的に新しい知見を述べようとするものが論文です。
新しい知見なんだね。
そうそう。結局、客観的に書こうとすると、具体的な事実とかをずっと書くわけだよね。でも具体的な事実をただ列挙してもいけないわけじゃない。
具体的な事実とか根拠とかを並べ立てた上で、そこから言えることとして、新しいなんか主張だったり、そういう発見みたいなものを論じていくのが論文って言われるものになります。
それはだからあれなの?結局、これってこういうことじゃねっていう仮説を立ててから始めるの?
そういう場合も多い。
場合も多いって感じなんだ。
場合も多いっていうか、基本的にやっぱり仮説ありきでやることがほとんどかな。
ただ、研究って本当にいろんな研究があって、例えば今言ったみたいに新しい知見を自分が主張していくっていうような研究もあれば、
今までの研究史っていうものを整理するっていうのでも研究として意義があるのね。
だからそれだけで一つの研究として成立するんですよ。
ちょっとこれ難しいね。主張してないんじゃないの?っていうかもしれないけど、それはでも実はいろいろな研究と、研究群の関連性だとか、違いみたいなものっていうものがこれまでに論じられていないのであれば、
それをしたっていうので、新たな主張したっていうことになるので、そういったタイプの研究もあったり。
という、いろいろあります。本当に研究って。
これは多分ね、あと5回ぐらいお話ししないといけなくなっちゃうから、ライトに。
なんかさ、一般的にさ、僕らみたいな素人がさ、本屋で買えるようなさ、例えばビジネス系のさ、本とかあったりするじゃない?
ああいうものとさ、論文は何が違う?
例えば、ビジネス系だとちょっと、ものによってはちゃんと結構学術チックに書かれてるものとかもあるし、
実際、自分の知っている大学の先生で、もともと同じ会社で仕事してた人とかは、本当学術的にビジネス書っていうものを書いてたのを目の当たりにしてるから、
結構ね、ビジネス書もその、あれだね、本当にピン切りというか、
本当に何かしらのデータ、自分で実験をしたりデータを集めて、それに基づいて何かを、
なんだろうな、例えばミドルマネージャーは今の時点で学び直しっていうものが必要だ、みたいな主張してるんだけど、それの根拠としてしっかりとしたデータがあるかどうかみたいな。
っていうのは結構そのデータがちゃんとしっかりしてれば結構学術的だし、どっかの学会に出したものが書籍になってたりとかっていうものもあったりするので、
だからそれで結構ビジネスシーンは、本当に玉石根香状態かな。
もっと分かりやすい。
自分の思想を列挙したものじゃなくて、事実根拠のあるものに基づいたものが書いてあるものが論文っていう認識ってこと?
あとね、自分の思想もちろん入るんだけれども、
例えば、豚骨ラーメンがラーメンにおいて最高のラーメンだ、これって乾燥ですよねって言われるわけだよね。
でも例えば各種、家系だったり二郎だったり醤油だったり味噌だったりってスープを並べた上で、栄養成分を採取してみたと。
そうすると、最も旨味を感じる、例えば塩味と苦味とか甘味とかのバランスで、味の良さとかって結構今、数値化できるんだけど、
それを調べた結果、豚骨ラーメンが最も理想的なバランスをしていた。
含有コラーゲン量が各あるスープの中で最も高かった。
以上の理由から健康的な部分、美容的な側面を考えると、豚骨ラーメンは最高のラーメンだっていうのって、
さっきのね、豚骨ラーメンは最高だっていう、ただただ言うだけ、要は思想を言うだけと、
いろいろな調査とかデータに基づいて、豚骨ラーメンは栄養的にも美容的にも最高だって言ったら、
2番目の方がさ、しっかりしてるなーって思わない?
そりゃそうだ。
すごく。
元々は豚骨ラーメン最高だって言いたいんだけど、それがどういう点で、
どういう根拠によってそれが最高なのかっていうのがきちんと提示されてる。
それがいわゆる論文と言われるものになるかなと思ってもらえれば結構です。
それはオーシャルなものもアンオーシャルなものもある?
いっぱいありますね。
それは本当に、これは気をつけなきゃいけないところで、
論文の体をしたとんでもない詐欺文章みたいなものもあります。
論文の探し方：Google Scholarの活用
公式の論文としてはどうしたら認められる?
学会、例えばある分野においてその影響力を持っている、論文が載るやつっていうのは雑誌っていうか、
学術雑誌ってよく言うんだけど、
専門誌があるんだ。
そうそうそうそう。
それがちゃんとよく知られている、その分野においてよく知られている雑誌かどうかっていうのは結構チェックするかな。
なんか茶読とか言ってるじゃん、いつも。
はいはいはい。
あれはやっぱりありきなの?
要はね、ものによるんだよ。
あ、そうなんだ。
分野において詳しい人が審査してくれるってことだよね。
うん。
論文内容。
そうそうそうそう。
なんで、あの茶読、研究者だったら自分が書いて茶読してもらうこともあれば、
自分が茶読者になって他の人の論文を評価するってこともあります。
で、その茶読っていうのが要は、
例えばその学術雑誌を発刊している編集委員会とかがあるわけだよね。
その編集委員会の人たちが、
要はこの学術雑誌はこの分野において大事な雑誌だから質の低い論文を載せるわけにはいかないって考えるわけよ。
なるほど。
そうすると、ちゃんと同じ専門家たちの目から見ても、
これは良い論文だなとか、意味があるなっていう風に、学術的に意味があるぞっていう風な論文しか載せないって決めてたりするわけね。
へー。
そうすると、
そういうとこだと質高いんだね。
そうなんですよ。
そういうとこでたまに落とされたり受かったりして、
僕が結構いつも一騎一遊してるっていう。
なるほどね。
へー、そうなんだ。
そう。
なので、結構学術論文において、
茶読付き茶読なしっていうのだと茶読付きの論文っていうのは、
結構評価が高いかな。
へー、なるほどね。
うん。
オッケーですオッケーです。
じゃあ、なんか実際にそこを掘り下げていきましょうって感じだね。
はい。
そもそもさ、どうやって探してるの?
例えばさ、ビジネス的にみんなが身近になるように具体的な例が出るといいかなと思ったんだけど、
例えばさ、リモートワークずっとしてたじゃない?
コロナ禍ぐらいから。
で、やっぱ出社回帰しましょうみたいなさ。
うんうん。
あったりするじゃない?
そうするとさ、
なんとなく出社回帰しろっつってるけど、
なんかこれ出社回帰したほうがいいとかいう理由あるわけみたいなさ。
あー。
なんかこう疑問が出てきたりするじゃん、なんかビジネスとかだと。
はいはい、フェイスとフェイスのコミュニケーションがいいのかとか、
テレワークのほうがいいのかってことだよね。
なんか生産性ほんとに変わるわけみたいな。
うんうん。
なんかそういう研究ってないのかなみたいなのを、
例えば調べようと思った際、
どういう手順を踏むのかなと思って。
今もうすでにね、調べたらもう何百の論文があるのか。
あ、まじで。
あ、そうなんだ。
まずさ、論文調べるって何すんの?
そうね。
ネット?
これはネットが多いかなと。
ネットなんだ。
ネットがやっぱり多いね。
まあもちろんその、今みたいに、
例えばこれについてちょっと知りたいなだと、
例えば自分の手元に基本文献みたいなものがなかったりするわけじゃん。
うんうん。
その専門家でもない限りね。
そうだね。
ってなるとやっぱりインターネットに頼らざるを得ない状況にはなるかなと思う。
あ、そうなんだ。
なんかこれ結構アナログな媒体探しに行かないといけないとか思ってる人もしかしたらいるかもみたいな。
もちろん超専門的に学会に投稿するような論文とかであれば、
アナログもデジタルもどっちも調べた上でやらないと評価してもらえない。
あ、そうなんだ。
要はちゃんと、例えば自分の言いたいことが本当に新しいものかどうかっていうことは、
今までそのテーマで書かれている他の論文っていうものを読み尽くしてないといけないわけだよね。
あー、なるほどね。
例えば刑事の可愛いの意味についてやりたいなって思ったら、
可愛いについて論じている研究っていうものをただひたすら調べるわけよ。
アナログであれデジタルであれ。
で、それを全部読んだ上で、今まで読んだ論文の中に僕が言いたいことはないぞと、
僕が主張したい内容っていうのは含まれていない。
ってなったら初めて自分の新しい論文が書けるという。
あー、なるほどね。
それはなんかでもあれじゃない?
どっちかというと研究者目線の話だよね。
だからその、読み手というかさ。
その、意思決定の道具として使いたい人だったら基本的にはニットで探せばいいって感じ?
まあ、そうだね。
基本的にはネットでも十分な量は出てくるけど、
その時にやっぱり気をつけた方がいいのが、そのさっき言ったようなジャーナル、学術雑誌の質っていうものは結構ちょっと気をつけた方がいいかもしれない。
そういうこと?手順としてはどうやって探すの?
手順としてはね、僕よく使うのはGoogleスカラーっていうものを使う。
Googleスカラー?
はい、スカラーって学者ってね、あるんだけど、普通に。
そういう検索エンジンがあるってこと?Googleの。
Googleの中にGoogleスカラーっていう検索エンジンがある。
要はこれは文献を調べるのに特化した検索モードみたいな感じで。
あ、そうなの。まあ普通にGoogleスカラーって打っちゃ出てくるってこと?
うん、うん、出てくる出てくる。
で、Googleスカラー、スペル言っとくとSCHOLARですね。
あ、リンク貼ります。スポテファイン。
この内容のページに。
これあれじゃん、最近あの層、リスナーの層が広がっていて、割と弱伝送っていうか大学生に聞いてもらって。
大学生を君聞いておくんだ。
こうやって探すんだぞって言って。
そうだそうだ。授業とかやったけどね。
これでまず、例えば今僕がさっきしんぺーが言ってた、リモートワークの要はさ、本当にみんながリモートワークを欲してるのかどうかっていう研究とかを知りたいなとかって思うわけじゃん。
そうするとリモートワーク意識調査とかっていうキーワード2つ入れで検索ってやると13,000件出てきた。
え、すごいな。
で、その中で、例えば関連性順、このキーワードの関連性で並び替えるとか、あとは日付で並び替える。
要は新しい論文から見ていくっていうこともできるし、っていうような方法があるかな。
結構古い研究は2006年からね、研究されてる。
あ、そうなんだ。これってさ、あ、そういう感じで出てくるんだ。
うんうん。
えっと、一応さフィルターかけれるじゃない。
うんうんうん。
これやっぱ新しいものの方がやっぱいいとかはあるの?そういうわけではないの?
っていうわけではないかな。まずは自分が知りたい内容とマッチしているタイトルから読んでいくっていうのが一番いいと思う。
もちろんこれキーワード検索だから、この2つの単語が含まれている論文とか、本文中に含まれている論文っていうのが機械的にバーっと出てきてるだけだから。
へー。
で、この関連性っていうのをGoogleの方が判定している関連性で出てきてしまうので、必ずしも自分が知りたいものが上に出てくるわけじゃないよね。
あーなるほどなるほど。
ちょっと違うなって思ったらキーワードを増やしてあげたりだとか、このキーワードは絶対に入れるとかそういう風にしたり、いろいろまあ方法はあるかなと思います。
へー。
はい。
あ、でもあれだね。トップのページにラボ、ラボっていうかラウスっていうAIの機能っぽいのが。
そうだね。最近は本当にいろいろAI機能っていうかAIによる文献調査っていうものも出てきてるんだけど、これはまだね多分研究者の人たちもいろいろ手探りで使ってるような状況だと思うので。
あーそうか。
ちょっと今回は本当に今までの。
本当に検索して使った方がいいって感じか。
うんうん。
へー。
あ、じゃあ基本的にはタイトルを見ながら、その自分がこう求めるような研究内容かどうかっていうのを判別していくって感じ?
そうそうそうそう。
キーワード増やしながらみたいな。
うん。
絞っていくみたいな。
が一番大事だよね。
へー。
論文の信頼性判断：引用数と雑誌の質
で、あともう一個見るときの視点があって、検索画面を見てもらうと、非陰陽数っていうのがあるんだよね。
非陰陽数、あーそのあれ下にね。
被害者の非に。
うんうんうん。
そうそう陰陽数っていうのがあって。
うんうん。
で、これあの実はあの、この論文が何回引かれたか、陰陽されてるかっていうことを示す数なのね。
何回陰陽されたかってどういうこと?
要は他の論文において。
あーそう参考文献としてそれが使われたかっていう話。
そうそうそうそう。
あーなるほどね。
ってなると、やっぱりその非陰陽数は高い論文っていうのはいろんな研究に関連があるから、やっぱり自分のなんかこう知りたいことにもマッチするかなとかっていう見える指標にはなると思う。
あーはーはーはー。ここで言うと内閣府が出してる生活意識行動変化調査っていうのが非陰陽数70あって。
そうそうそうそう。
まあある程度信頼できるよねって言えるっていうことだね。
そうそう、信頼できるその理由としては例えば内閣府がやってるから、まず例えば規模感が違う、原者の。
あーサンプル数が全然違う。
とかっていう可能性も高いわけだよね。
うんうんうん。
なので、あのーそういうふうにこう情報がこういい情報なのかな悪い情報なのかなとかっていうのを見ていくって結構ポイント。
へーなるほどね。
さっき言ったさ、そのなんかどの雑誌に載ってるかとかさ、それはここ上でわかるもん?
ここだけではわからないんだけど、例えばなんだろうな、ここに出てる都市計画論文集とかっていうの名前が出てきたらその雑誌名だけで検索してみる。
都市計画論文集。
日本、これは例えば日本都市計画学会っていうところが観光している論文集だってことがわかったりするわけだよね。
で、その学会っていうのがちゃんとした学会なのかなとか、その会員数がどれぐらいいるのかとかそういうのを調べたりすると、
ちゃんとした学会だなとか、いろんな著名な研究者の方が参加している学会だから、これは割と比較的良い雑誌なのかなって思えたりとか、この学会のその論文集がちゃんと差読をしているのかとか、そういうのを調べることができるじゃない。
そんなことまで調べられる?
そうそうそう、例えば都市計画論文集っていうところを見てみると、多分それに対するその、何だろうな、要項、投稿するための要件とか書いてあったりするんだよ。
そうすると、そこの中に例えば差読部っていうのがあるとかっていうふうに書いてあれば、これ差読部会とかっていうのがあるから、これきっとあれだな、差読をちゃんとする仕組みがあるんだなとかっていうのがわかるわけだね。
そういうことか。
見てみると、学術委員会では、この学会内の委員会では論文ごとにテーマ、内容などから適切と判断した2名の所属者を選び、論文の取りまとめ担当委員を1名選出して、その後、所属参考資料に従って慎重に差読を行っていただきますっていうふうに書いてあるので、
ここでは2名の人が所属した論文がちゃんと刊行されてるなってことがわかるわけですよ。
なるほどなるほど。じゃあ、もはやそこにあるよねっていうことがわかるんだったら、日本都市計画論文集っていうところの中から、論文を見つけると結構精度高いよねみたいなことになるっていうこと?
そうそうそうそう。要はさっき出てきたリモートワーク意識調査で出てきた2番目の論文の話を今してたんだけど、その論文は割と、これは割とちゃんと学術論文としてちゃんとした論文なんだろうなっていうことが結構わかってくるってことだね。
へー。
で、それも一応ね、あれなんだよ、その本当に、これもまたピンキリなんだけど、最近ではハゲタカジャーナルっていう名前もあって、何それって思うかもしれないけど、要は論文を投稿した人に経済料っていうものを払ってくれと。
そしたらだいたい乗るから、みたいな形にしてる学術論文ですよっていう提言をして、佐渡くんもほとんどちゃんと行われていないで、お金だけ集めて論文を載せて、かつ研究者の方はそれで業績を稼ぐっていう人たちもいるわけ。
なるほど、それはもう判断つく。
なんでそういう論文はやっぱり。
自分の専門だったらね、やっぱり。
専門外だとやっぱ難しいんだ。
わかんないわかんない。
そもそも論理だってなくない?みたいなのが全然わかるってことか、中身として。
それは、まず読めば、もちろんハゲタカジャーナルに載ってる論文全てが悪いのかどうかはわからないんだけど、
うんうん。
まずその質をチェックするシステムがあるかどうかっていうのはわかるわけだよね。
あーその佐渡くんがあるかとか。
そうそうそうそう。
そういうことね。
うん。でなった時にちょっと情報の信憑性としては低いなって思いながらその論文を読むとか。
へーなるほどね。
心構えができたりする。
論文の読解とAI活用、参考文献の重要性
うんうん。
まあちょっと信用度に関してはある程度見ないといけないそうなんで、そうするとね。
そうだね。これはまあ、ただやっぱりこういろんな論文で、やっぱさっき言ったようにいろんな論文でちゃんと引かれてるっていうのは、
結構その分野において影響力が高い、
うん。
まあ論文とか書き物だっていうことになるので、まあそういったものを参照すると、割と客観的な事実に基づいた意思決定につながるのかなとは思うけどね。
うん。これさ、えっと、たぶん順序的にはさ、次探して読むって方に行くと思うんだけどさ、
うんうん。
えっと、まあ実際さ、その英語の論文もあるじゃない?
はい。
で、中にはさ、難しい計算式が書いてあるものもあるじゃない?
うん。
これってさ、その、あの、けいちゃん肌感覚でいいんだけど、
うん。
ちょっとGPTとかAIとかに、これ日本語で要約してって出させてきた内容って、
うん。
どれぐらいの精度まで来てる?そんなに?
なんか物によるんだよね。すごく綺麗に、
あの、何だろう、要約してくれてるものもあれば、
例えば、述語の訳が全然変だったりするのとかある。
ああ、そういうことか。それ例えばさ、読ませて要約させる上で、
うん。
なんかこういうプロンプト打った方がいいよとかってある?
なんかこういう注意点まで、紙した上で出してとか。
あんまりやんないからなあ、どうなんだろうなあ。
まあ、読み切っちゃうって、基本は。
まあ、要約、よくその、まあ、学会の他の先生とかがよく言ってるのは、
最近は、チャットGPTに要約させて、面白そうだなって思ったら読む。
あ、そっちなのね、逆に。
でも、必ず目を通すって言ってた。
ああ、なるほどね。
まあ、チャットGPTほんと使い方いろいろあるから、
これこれこういうことをやりたいし、こういう意思決定をしたい。
だからそれに関連する論文、
かつ、その、なんだろ、信憑性の高いものを10個選んでみたいな、
そういうプロンプトをしてあげると、結構いいの出してくれたりするから、
そこはほんとトライアンドエラーで、こう何回もいろいろなプロンプトを試して、
やるのがベストかなとは思うかな。
ああ、そういうことか。
うん。
まあ、ある程度知的体力もいるね、やっぱりね。
そうすると、読むっていう上がね。
そうかね、うんうん。
やっぱりあとその大事なのは、1個論文引いたら、
その参考文献のリストをちゃんと見るっていうのが大事かな。
えー、そうなんだ。
そうすると、なんか呪辱なぎ的に、
この論文はこれとこれを結構重要視してたから、引いてみよう。
で、読んでみる。
あ、自分の書きたいことにも結構関係するなとかっていうのがわかってくるんだよね。
へー。
まさか、それをほんと続けてると、
インプットのキリがなくなるよっていうのはそういうことなんだよね。
うんうんうん。
なんかウィキのスパイダーウェブみたいな。
あ、そうそう。でも結局そうだよ。
まあそうだよね。
へー、なるほどね。
まあ、そうか。
まあ、でもその1個の論文からある程度情報を得てみるみたいなのは、
1回やってみるべきかなって感じだね。
まあ、でもなるべく読んだほうがいいよって感じってことね。
そうだね。やっぱりあの、書いた、自分が書いたものが、
例えばそのもともとの論文で書かれてることを紹介しなきゃいけない箇所、
まあ要は引用しなきゃいけない箇所があるわけじゃん。
うんうんうん。
でもそれを誤った切り取り方だけをしてしまったりすると、
全然違った文に聞こえてしまったりしうるわけだよね。
そうするとそれってその、まあ読み手としての責任を果たしていないということになるので、
それをやっちゃいけないことなわけよ。
ああ、なるほど。
うん。だから自分の目で、その例えば引用したい箇所だったりとか、
そういうのは自分の目で確かめる必要は絶対あるということになりますね。
ニュアンスちゃんと全体理解しましょうねってことだね。
そうそうそうそうそうそう。
それ例えばさ、これ、まあ仮にさ、今ビジネス寄りに寄せた形の話をするとさ、
論文の引用ルールと剽窃
使うとしたらさ、その企画書とかさ、
社内の企画書とか、お客さんクライアント向けの提案書とかの内容に盛り込むとかになると思うんだけど、
うん。
なんかそういうことするときってさ、なんか注意点というかルールというか、
なんかやらないといけないこととか。
まあ絶対にやっちゃいけないことを一つ紹介しておくと、
うん。
あの、しんぺーのお家に僕が行ってさ、
うん。
しんぺーが大事にしているボロシリ系とガラスのお皿を勝手に持って行っちゃう、これって犯罪ですよね。
うんうんうん。
これと同じで、あの、アイディアもその人の財産って考えたら、そのアイディアを勝手に持ってきて、
ま、まるでさ、もう自分が考えたみたいな感じで書いてしまったら、
これってめちゃくちゃやっちゃいけないことだよね。
うんうんうん。
で、仮に僕がそれやったらもう二度とこの業界で飯食えません。
うんうん。
一発アウト。
うん。
って言われるぐらい、ま、あの、重大な犯罪行為、ドミナ、学術上の犯罪行為になる標説っていうものがあって、
うん。
要は、その他人のアイディアを無断借用してしまう。
うんうんうん。
とか、自分のものと偽って書くっていうことはやっちゃいけない。
うん。
なので、何かしらこうその論文から知見を得たのであれば、その論文ない、論文だったり、ま、なんかこう提案書でも何でもいいんだけど、
うん。
例えばこの、後藤っていう先生、後藤アンドハマノっていう人の2020年の論文ではこういうことが書かれていた、みたいな形で必ず引用して、
うんうん。
その論文の情報、書紙情報って言うんだけど、
うん。
それを必ず明記しないといけない。
うーん、なるほどね。
これは、どんなビジネスマンであっても絶対にやるべきだと思う。
うん。
これあの、学校で習ってないからみたいな、そんな幼稚な言い訳をしてるビジネスマンがいたら、もう仕事辞めたほうがいいと。
ははははは。
そうね、かなり気をつけないといけないよね。
厳しいこと言いましたね、今ね。
うん、だいぶ厳しいこと言いましたね。
ははは。
はい。
なんかね、まあでもだからこう何か使いづらいというかさ、えっとハードル高いみたいなところ多分あるんだと思うんだけど、
ルールもわかんないし、読み方もわかんないみたいなところでなかなか使われない。
なんかそれもったいないなと思うからさ、
そうね。
ある程度ルールちゃんと知ってほしいんだよね、そこのね。
本当にちゃんとルールを知りたければ、APAっていう形式のその引用の仕方のハンドブックっていうのがある。
まあ英語なんだけど、これは。
うんうん。
まあ基本的に書く論文のその引用の仕方っていうのが、APAか大体MLAのどちらかのスタイルで書かれることがあるのね。
うんうんうん。
で、APAっていうのがアメリカンサイコロジアソシエーション、アメリカンサイコロジカルアソシエーションね。
うん。
で、まあ割と社会科学系の論文はAPAのスタイルで引用しますと。
で、参考文献のリストみたいなものもそのスタイルで書く。
うん。
で、MLAっていうのがモダンランゲージアソシエーションって言って人文科学系のものとか文学とかで多い引用の形式なんだけど、
うん。
まあどちらでもいいので、まあそのどういうものなのかっていうのが引用っていうのがどういうものなのかって言ったらAPAとかって言って検索してもらうと、
割とそこにガイドラインっていうのがあるので。
うーん。
それをまあ参照するっていうのが大事かなと思いますね。
なるほどね。
それはさ、なんかえっと、ちょっとだいぶ突っ込んだ話になるけどさ、えっと、商用利用かどうかみたいな判断基準ではないんだ。
例えばさ、その社内で企画書を起こすとかだったら別にお金派生しないじゃん、そこに。
うんうん。
それでも同様。
関係ない。
関係ないんだね。
関係ない。
いかに要はその人のアイディアですよっていうものをちゃんと何らかの形式で表記するか。
で、そのAPAかMLAかっていうのは単純にその例えば書き方の順番の違いだったりするんだよね。
うんうんうん。
例えばAPAだったら著者名、出版年で作品のタイトル、論文のタイトル、だと出版情報っていう順番なんだ。
割と学術のその進化とかを重要視する学会、学術分野だとその出版年っていうのが結構重要になってくるんだよね。
うん。
ってなるとその割と出版年が先に来るみたいな。
へぇー。
で、一方MLAってやつは著者名、作品タイトル、出版情報で最後、出版年とかアクセスBみたいなものを載せるって感じ。
うんうんうん。うわ、なんか大人のたしなみって感じ。
そこまでいくと。
なんかそこまで多分やってないだろうなと思う。
もちろんなんかどっから引用したとか、ソース元がどこかみたいなリンク載せたりとかは多分してると思うけど、
うんうんうん。
なんかそこまでオフィシャルなものあるって多分知らない。
もうね、求められることは多分社内情報とかではないけれども、やっぱりこう、人のアイディア取ってこないっていうその一番根幹になる、やっちゃいけないみたいなことだけは守らないといけないと思うので、
うんうんうん。
モラルとしてこれは。
やらないといけないってことね。
そうそうそう。
まあそのAPのスタイルだとかっていうのはまあちょっと形式上の話なのであれだけど、
ちゃんとまあソースがどこから持ってきたものですよっていうのがちゃんと明記してあればまあオッケーかなとは思いますけどね。
うん。
論文の場合はどれかのスタイルになってないと絶対ダメなので。
まあそうだね。
うん。
いやーそれでも結構いるんじゃない?知らずに提案書書いてる人。
なんかそこのまあなんかソース元とか書いてると思うけど。
うんうん。書かないでやってる人とかもいないと思う。
いやーいるよねー。
そうだよね。
うん。
あーそうかー。まあちょっと学びましょうって感じですね、それは。
もしこう自分ドキッとした人がいたら、ダメだよーって。
図表の引用と方法論の参照
それ、あとは何だろうな、例えばその論文の中からさ、その一部だけピックアップしてくるみたいなこともあるじゃない?
はいはいはい。
例えばその使われてた図形だけ持ってくるとか。
うんうん。
それもなんかほとんど内容としては一緒?引用の仕方としては。
一緒です。
ほぼ同じ。
必ず誰々の何年の論文の何ページから持ってきたっていうのを明記しなきゃいけない。
あーなるほどね。
図とか表ならね、特に。
うんうんうん。
なんかさ、すごい例えばさ、曖昧な部分とか、これ単純に俺の疑問ね。
うん。
なんかすごい曖昧な部分ある。確か、例えばさ、その論文で読んだ内容があって、で、まあ中でこういうグラフが使われていて、
で、集計方法としてはこういうふうに使われていた。
ただ、そのサンプル自体は正直うちの社内でも取れるから、社内で全く同じ内容でサンプル取り直してデータ出してみたみたいな場合ってどうだった?
であれば、おにゃららを参考に同様の形式で、社内でも同様の調査を行ったところ、これこれこうだったって書かなきゃいけない。
あーなるほどね。
うん。
はいはいはいはい。
参考にしたわけだから。
うんうんうん。
それをやらないのはインチキなんですよ。
あーなるほど。
うん。できるからね。できるけど、
そうだね。
でもそのメソッド、要はその今のはメソドロジーの部分じゃん。
うんうんうん。
方法論のところ。
うん。
だからその方法論が何を参考にしたのかっていうのをもう参考に、明らかに参考にしてるので、
うーん。
それは明記しましょうという話になります。
あー。勉強になるね。
巨人の肩の上に立つ：学術の基本姿勢
いやーなんかそのアウトプット、そのさアウトプット自体がさ、
うん。
結構楽になったじゃない?その技術がさ、
まあノート、
うん。
書いてる書とかさ、
うん。
そのノートブックLMとかで自分で日記書いてるの公開したりとかさ、
でなんかある程度できるようになったからさ、
うん。
なんか結構なんかそこのなんだろう、なんか危ういよね。
ふふふふ。
なんか結構危ういよなーと思うよなー。
そうだねー。
思うしね、なんかこれどこまでやればいいんだろうとか。
うん。
要は本当にそのなんていうんだろう、どこまでがこう自分のアイデアなのかってこう知れば知るほど曖昧になってくるっていうのはもちろんあるんだよね。
うーん。
ただその自分が言いたいことが何かっていうものをもう一回こう見つめ直して、
でそれが他の人の論文とか書き物で言われてないかっていうのを確かめるみたいな癖づきをしていくと、
見えてくるというかこうなんていうの、
主従関係とかってよく言ったりするんだけど、
自分の言いたいことが主でなくてはいけないと。
うんうん。
でその引用してくるものはそれに従属する、
要はそれを自分が言いたいことを言いたい主張をサポートするために持ってきた情報でなくてはいけないから、
うん。
そこはね、ちゃんとこう何が自分が言いたいんだろう、何を自分が書きたいんだろうっていうのをこう常に考えながら、
論文を集めたり引用したりすると、
まああの、あんまり混乱しないで書けるかなと思います。
へえ。
思ったより難しいね。
いや、そう自分もこれマジでリスナー離れないっていう。
まあでも、なんだろうな、でもなんかその論文探すとか読むとかは別にさ、
なんかその別にハードル高くないじゃん、今の話だと。
うん、高くない。
なんか納得させるとか、その載せるみたいなところまで行くと、
なんかちょっとハードル高いかなーって感じはするけど、
なんか知識として得るとか、なんかちょっと自分が疑問に思ったことの研究誰かしてないかとか、
なんかそういうの調べる程度だったら結構使えるかもね。
うんうんうん。
なんかそれをなんか実際どっかに載せて納得させるみたいなフェーズまで行くと、
学ばないといけないことちょっと多いけど。
まあなんかちょっと、まあ氏名なのかわかんないけど、
ちょっと最後に国立国会図書館にも絶対書いてある大事な言葉を言っておくと、
科学とか学術論文がやっていることっていうのは何なのかっていうと、
巨人の肩の上に立つっていう言葉をよく言うのね。
これはなんかニュートンの言葉として知られていて、
まああの12世紀のシャルトルのベルナールに由来するフレーズなんだけど、
過去の知見をちゃんと尊重してそれを活用することで遠くまで見渡せる。
つまりより優れた成果が出せるっていう意味なんだよね。
なるほどね。
そうだから今までいろんな研究者とかがこう自分の頭とかこう手間暇をかけて書いたものが一遍の論文なわけで、
そういったものたちを集めて知識を得てそこからさらに新しい知識を紡ぐっていう。
だから自分たちがやっていることっていうのは巨人、今までの巨人というのが今までの先行研究の数々の先行研究のことを指して、
その肩の上に乗って初めて景色を見させていただいているっていうような考え方なんだけど、
そう、この考え方さえ持っておけば間違った道に進むことはないんじゃないのかなと思いますね。
いやーでも勉強になったわ。僕自身がすごい勉強になりましたね。
論文の楽しみ方と情報収集の重要性
平和が満たされているが、感謝して。
聞いてる人はどうなのかっていうね。
まあでもね、結構面白い論文とかめっちゃいっぱいあるから、好きな人は好きだと思う。
なんかその使う使わないとかっていうんじゃなくて、ただ読み物として読むっていうことに関しては、
なんか結構面白い。だから今パッてさ、検索したページ見てるだけのさ、
なんかシティポップにおけるシティのイメージとかさ。
面白いね。
好きな人は好きじゃん、こういうの。
面白そうだね。
そうそう、なんか面白い論文とか超いっぱいあるから、
なんかそこにね、なんか触れる機会があったら嬉しいなって思う。なんか僕もっと読もうかなと思う。
いいと思う。だからね、例えばダイエットをしたいとかっていう人は、
なんか例えばこうそういうふうに、超学術的な知識からどうやったら一番そう痩せるのかとか、
筋トレしたいんだったらどういう筋トレが今一番学術的に良いとされてるのか試してみるとかね。
そういうのね、楽しい。
まあ確かに。そういう使い方もありだね。
あとはやっぱりこう自分が例えば病気になっちゃったとか、あるいは障害を追ってしまったとかっていう時に、
その情報を調べる時にも今みたいな考え方っていうのはすごく役に立つと思うので。
あーなるほどね。そうか。
いやなんか単純にGoogleとはやっぱ一線を貸してるね。なんかもっとこうディープな世界に誘ってもらえそうな感じだね。
あのやっぱり前もねあの話をしたけど、今って本当にインターネット面白くない時代だって僕は言ったのはその、
昔はほんといろんな専門家のページに行けたんだけど、今それが結局なんだろう広告だとかのアルゴリズムによって、
その広告収益が高くなるようになるようにその表示がされてしまうんだけど、
スカラーはそう、割とそうではなく、関連度とかその日付っていうのを調べられたりするので、
これは全然違う検索結果を見せてくれる。
あーいいですね。
読みましょう。みなさんで。なんか面白いのがあれば。
いや結構面白い論文なんかパッと見るだけでもいっぱいあんなーと思う。
あーでもそういうの出てくる。
なんだろうな、でも結構出てくるじゃない?なんかそのビジネスで活躍してる人の話もそうだし、
少なくともそのけいちゃんの周りの話とかもそうだけどさ、
なんか普通に雑談の中でさ、あーなんかこういう研究あってさ、みたいな。
でも論文論談だけどこういう内容でさ、
あーそうなの?みたいな話とか結構出るじゃん。
出るかもね。
おもろいよなと思う。
それをなんか自然にやってる大学の先生ってやっぱ普通じゃねえなと思うけど、
でもなんかあーそうかーそっからそもそもってくんだーみたいなさ、
なんかそのyoutube見て知った情報とはやっぱちょっと違うじゃん。
まあそれはそうだね。
なんか結構そこに足踏み入れてみるのも面白いよなーと思うっていうだけの回でした。
はい。
いや本当にこんなまでをなんだろうね、
本当にこう今何が頭自分で働かさなくても情報の方が向こうからやってきてくれるような世の中になっちゃってるから、
自分が今本当に調べたいことをちゃんと能動的に知る方法っていうのをやっぱり一回身につけておいた方がいいとはやっぱり個人的には思うので、
それがちょっと今学術チックな話になっちゃったけど、
みなさんどうやって今普段情報を調べてますかっていう問いをみなさんに投げかけて今日は終わりでしょうかな。
そうしますか。
たぶんインスタしか調べないとか。
あーそうだよね。
いると思うよ。
いやインスタってもともと検索エンジンじゃないしなーとかって思っちゃうけどさ、
でもまあ今それがそれで機能してるんだよね。
まあそうだね。あれはあれでね、ビジュアルで検索するっていう先駆けだったからね。
ビジュアル検索はね、まあやりやすいし、本当にお店で出てる食べ物見えていいっていうのはね、よくわかるけど、
それじゃない情報の調べ方もいっぱいあるので、いろいろ使えるようになるっていうのがたぶん今後大事になってくるんじゃないのかなと思います。
そうね。だからまあ情緒的ではなく、こう精度の高い信用できる情報を調べる術として今回参考にしてもらいたいなーって感じですね。
エンディングと情報収集への問いかけ
いいんでしょうか。いいんでしょうかっていうかもう完全に僕の自己満なんですけど、知りたかった。
いやわからない。
いやもうこれ完全に。
これたぶん俺夜寝る前聞かないなーって思った。
これは聞かないんだ。
いやだってもう。
知ってるからだもんね。
そうそうそうそう。
なんかこうしんぺーとの会話から何かが生まれた感覚もあんまないしさ。
ああそうなんだ。いやでもすげえ個人的にはおもろかったけどね。ああそうやって調べるんだーみたいな。
なるほどね。
ちょっとなんかあの知らない世界すぎるっていうかさ。
いつもふわふわふわふわふわ喋ってるからね。
8割以上が知らない世界すぎる話だからさこれって。
ああそっかそっか。
そうそうそうそう。
なんかいい参考になればいいなーと思うけど。
はい。
って感じです。
ありがとうございます。参考にしてみてください。
はい。
ではこんな感じですかね今回は。
大丈夫そう?
大丈夫。
不満?不満なんか?
いやいやいや全然不満はないよ。不安はないんだけど。
なんて言うんだろうそっか。
自分にとっての当たり前すぎることを喋っただけだから。
そうだよ。
不満はない。
マジで一回疑った方がいいよその自分の感覚を。
当たり前じゃないからそれ。
マトリックス?
全然当たり前じゃない。始まってる。
ちょっとネオンになっちゃったかな。
はいって感じです。
ちょっと参考になればと思います。
ぜひ活用してみてくださいみなさん。
はいということで情報の集め方をキヤヌリーブスがお届けしました。
また次回もよろしくお願いします。
よろしくお願いします。
はいありがとうございます。
ありがとうございます。
