# 金曜日しぶちょーさんとコラボしました！ おはようございます。 皆さん、お元気ですか? エビデンスに基づく人生デザイン、ドクターリンです。 もう噛んでますけどね、月曜日。 今日はですね、金曜日に支部長さんとコラボをさせていただいて、 そのアーカイブをですね、お送りしたいと思っていますが、 聞いていただいた方はどうだったでしょうかね。 結構、研究とはっていう話とかですね、 あとは大学院に入るためには、みたいな話を結構させていただけて、 私は楽しかったです。 楽しかったんですけど、何のこっちゃっていうね、 人もいっぱいいらっしゃるかもしれないんですが、楽しかったです。 なんか私、本当に話すの下手だなと思って、 ちゃんと伝わるように話せるようにならないといけないなと思いました。 思いついたことを言っちゃうからね、 あんまり理路整然としなくて申し訳ないんですけれども、 よかったら聞いてください。 大学院に興味がある人、研究に興味がある人も、 ぜひ聞いていただけたらと思います。 では、いってらっしゃい。 # しぶちょーさん初コラボ👐研究とはなにか？大学院最初の1歩 じゃあ後半戦ですね。皆さん前半戦どうでしたか?とても私は楽しかったです。 なんか自分の好きな話ばっかり言ってごめんなさい。 ありがとうございます。 市部長さんよろしくお願いいたします。 はい、市部長です。よろしくお願いします。 じゃあ自己紹介をお願いできますか? はい。モノづくりの視点という番組をやってます。市部長です。 現役のエンジニアをやってまして、工作機械っていうですね、 工場の中でモノを作る機械っていうのを設計したりしております。よろしくお願いします。 いや、モノづくりする人すごいなと思いますよ。だってモノができるんでしょう? そうなんですよ。モノができるんですよ。家に3Dプリンターいっぱいありますから、思いついた形すぐできる。めっちゃいいですよ。 3Dプリンターで今まで作った傑作って何ですか? 傑作はまさに今チャレンジして作ってるんですけど、ちょっとこれ説明が長くなるんですけど、 おもちゃの旋盤っていうおもちゃを作ってるんですよ。旋盤って何かって言ったら、僕今工作機械作ってますよって言ったんですけど、 工作機械って金属を削って部品を作る産業機械のことを工作機械って言うんですけど、 子供が使って遊べる工作機械っていうのを作りたいなと思って、それを3Dプリンターで作ってるんですよ、今。 それをおもちゃの旋盤って、安心安全だし、モノづくり学べるし、学習にも使えるようなものをなんとか製品化したいなと思って。 すごい。社会に貢献してる感じですね。 本業で本物の工作機械作りながら、副業というか個人的におもちゃの工作機械作ってるっていう、ずっと工作機械作ってるんですけど、寝ても覚めても。 いいですね。 そういうものを最近作っていたりとか、子供向けの、自分の子供のためのおもちゃとかも3Dプリンターで作ってますね、結構。 クリエイティブなお仕事、本当に憧れます。 いえいえ。 今日カレー作ったぐらいで。 カレーを製造されてるんでね、今日。 ちょっとお便りを読んでいきますね、最初の。 みなともさん、こんばんは。今夜も楽しみにしてます。 エメルドさん、こんばんは。 アイリーさん、こんばんは。 スタミンさん、ジョイマンしないの? しない。 自分の番組ですからね。 ご飯はね。 エメルドさん、聞こえますか? タキミキさん、しぶちょーさんの放送機器と3Dプリンターは一家に一台いるんだろうなという。 マジで。 僕はずっとそう言ってますね。 ちょっと気になってはいるんですよ。 でも何作んねんって思うんですけど。 もうね、そうです。 この話しだすと、もうこの3時間終わっちゃうんじゃないですか。 わかりました。ちょっと研究の話をね。 いいですよ。とにかく。勝手損はないんで。 実質もうタダみたいなもんなんでね。 タダはおかしいでしょ。 ものを作る環境があるっていうことは無限の価値ですから。 大丈夫。何が大丈夫かわかんないけど。 わかんないです。 エメルドさん、怪我のしづらいおもちゃの交差機械ってこと?って聞いてますね。 怪我をする心配のない、子供が自由に形を作れるような機械を今、開発してます。 そうですね。 意向枠の世界とかも3Dプリンターも当たり前に作ってるというか、 もうオーダーメイドで作ってくれるんですよね。 こういう機械が欲しいんだけどって言ったら、 意向枠部がほなって3Dプリンターで作ってくれる世界だから、 いいや、それを見ててちょっと欲しいなって思ったんですけど。 結構実験用のね、機器とか自分で作りたいなみたいな。 そうそうそうそう。オリジナルの。 あると思いますしね。結構医療分野でも3Dプリンターって使われてたりしますからね。 ピタゴラスイッチ的なものですか? おもちゃは具体的に、子供向けに作るおもちゃってことですよね。 パズルとかだったりとか、 なんかクニクニ動くフィギュアみたいなやつも一発で印刷できたりするんで。 すごい。 子供と一緒にモデルを選びながら、これが欲しいなって言われたら、 よし、じゃあこれ印刷するかみたいな感じでやってますね。 ちょうどこの質問ね、研究するなら、 支部長さんが研究するならっていうことで、 うさみさんが聞いてくれてるんですけれども、 実際その研究をしていくときって、 なんか突然本題。 なにそれ。どこで本題入ろうかなって。 そうなんです。ずっと探りつつ。 リサーチクエスチョンがやっぱり大事なんですけど、 まずはどういう研究をしたいかっていうのが漠然とあって、 それをリサーチクエスチョンに落とし込んでいくのは、 どこのフィールドも多分一緒だと思うんですよね。 なにを、私たちの世界だったらピコとかペコって言うんですけども、 ペーシャント、パティシパント、どんな対象に対して、 IかEなんですけども、インターベンション介入とか、 Eはエクスポージャー、バックログを与えて、 アウトカムはどういうものを使って、 なにと比較するのかみたいなのを、 リサーチクエスチョンを作るときに、 そこをベースに作っていくんですが。 リサーチクエスチョンっていうのは、 自分が研究したいなっていう雑化した分野に対して、 今のなにをクエスチョンしていくんですかね。 物事の問いがあって、 適切な問いがないと研究って、 適切に行われる方法もずれるし、結果もずれるじゃないですか。 自分がなにを知りたいのかとか、 なにを成したいのかっていうことが、 たぶん漠然とあるとして、 それを研究デザインに落とし込んでいくためには、 適切な問いをたけないといけない。 それがリサーチクエスチョンっていうものなんですね。 対象はどういうものなのか。 例えば、私は医学系だから、 どうしても患者さんとか人が対象になっちゃうんですけれども、 例としては、 今日の配信で言った話だと、 超加工食品をいっぱい食べさせると、 食べさせたらどうなりますかみたいな。 どうなるのかなっていうのがクリニカルクエスチョンって漠然とした問いとしてあって、 それを考えたときに、 リサーチクエスチョンに落とし込んでいくときに、 どうなりますかって考えたときに、 体重が増えるだろうなとか、ウエストが増えるだろうなとか、 血中の脂質が増えるだろうなとか、 ケットが増えるだろうなとか、いろんなアウトカムが想定できると思うんですけれども。 アウトカムっていうのは予想される結果みたいな。 そうですね。 どういう測定項目で変数を見ていくのかっていうことですが、 本当に多岐に渡るわけですよ。 でも、一つしか私たちアウトカムって選べないんですよね。 はいはい。一つしか選べない。 研究するときにアウトカムがたくさんあってはブレるからです。 なるほど。 ブレるし。 事象に対して、これがどう影響するのかみたいな、 そこをフォーカスして研究しようぜっていう、注目をしたいってことですね。 そう。主要アウトカムと副次アウトカムっていうのが出てきて、 主要アウトカムは必ず1つ多くても2つぐらいしか作れないんですよね。 何でかっていうと、サンプルの数、どれぐらいの人にやってもらうのかっていうのを計算するときに、 このアウトカムがいくつぐらい増えたり減ったりしたらみたいな、 効果量の設定をしてからサンプルサイズ計算をするので、 そのアウトカムがいっぱいあるとしたら、みんなばらつくじゃないですか。 このアウトカムだったら100で済むけれども、 このアウトカムだったら1万人いるみたいなのが出ちゃうでしょ。 一番重要な、自分にとって知りたいことを表すようなアウトカムは何ですかっていうのは1つ。 複字はいくつあってもいいんですけど、できるだけ少ないほうがデザイン的にはきれいになります。 複字はデザインに影響してくるんですか。メインはメイン立てて、複字でいっぱいあったら、 それも研究の中には入ることもできる? 入ります。一緒に取るんですけど、 ただ、主要アウトカムは、例えばさっきの体重でした場合に、他の項目も気になるじゃないですか。 血統とかウエストのサイズとか、あとQOLとかね、その人の満足度とかいうのも気になるから、 取りたいのは取りたいから取ってもいいんですけども、 ただ、あんまりたくさんありすぎちゃうと統計解析がいっぱいやらなきゃいけなくなって、 これも結果に影響を及ぼしちゃうので、できるだけも簡潔にというか、 本当に知りたいリサーチクエスチョンが、仮説が体重が増えるかどうかということであれば、 その体重のことだけに関連した副次評価項目だけを選ぶんです。 体重に関してだったら、例えば脂肪の量とか、筋肉量とかウエストのサイズとかは関係ありますよね。 もしかしたらQOLとかも取ってもいいかもしれないですが、 副次的な感じなんですね。 そうやってデザイン、それで今主要なアウトカムと副次的なものを出して、 デザイン、研究デザインってどこまでやるんですか? それは今何%くらい研究デザイン? リサーチクエスチョンは本当の最初の最初。 そこからいろいろデザインしていくんですね。 ただこのリサーチクエスチョンに行き着くまでに、 なんで学生が脱落するかっていうと、論文を読めなかったりとかするからですね。 論文を読まないと、今まで何が分かってて、何が分かってないのか分からないじゃないですか。 だからそれを調べる必要が、研究する必要があるのか、 もう世の中にあるのかどうかっていうことを遠隔を捉えなきゃいけないってことですよね。 そうです。でも最初からリサーチクエスチョンがある程度定まってる方だったら別に問題はないんだけれども、 なんとなく本当にふんわりと大学に入ってこられた方は、そこから探すわけだから何が知りたいかな。 それこそQOLのことを知りたいなとか、男女格差のことを知りたいなとか、 関心がいっぱいありすぎちゃって、迷いすぎちゃって、それこそ半年経っても何も決まってないみたいな方もいらっしゃったりするので、 とりあえず論文を読みなさいが基本なんですけど、そうすると多岐に渡っちゃうじゃないですか。 興味がたくさんありすぎると、全部読まなきゃいけなくて、 一つのテーマであっても、私は博士講義課程のときに、自分の研究テーマはけっこうはっきり決まってたんですけど、 それでも800本くらい読んでますから。 ちなみにはっきり決まってたのは、もうバシッと決まってたんですか。 研究しようと思ったときに、何から手をつけていいかわかんないという人ももちろん最初にいると思うし、 これがやりたいんだみたいな強い思いがある人も当然いると思うんですけど、 りんさんの場合は、この分野のこれが知りたいんだというのはバシッと最初からあった感じですか。 これちょっと複雑なんですけど、私添分屋してて、 その前、一番最初に入ったとこ、それこそ一本ずりで来ないかって先生のところで、 やめてっていうか添分屋してるんですけど、そこで与えられた課題がやっぱり教授のプロジェクトだったんですよね。 教授が研究費を持ってきていて、コマが足りない、コマが足りないっていう状態の中に私入ってきて、 じゃあその分担でっていう感じだったんですけど、それ私ってやりたいことじゃなかったから、 あんま教授ともうまくいかなかったので、ちょっと添分屋して、 そこからは自分が本当にやりたいことはこれって決めてやれたから良かったんですけど、 決めるときってもうすんなり決まったもんですか? すんなり決まりました。 なるほど。これちょっと知りたいなみたいな。 そうですね。前から気になってたことだったし、この介入をやったら良くなるのかなみたいなのがあったのと、 ちょうどですね、海外の奨学金が取れて、その分野のすごい先生とも紹介でつながることができて、 いけるってなったからもうこれしかないなって、すごい道筋が勝手に決まった感じでした。運命的に。 でも、みんな迷われると思います。私みたいに本当に唯一無二のテーマに当たるっていうことが結構難しいから、 みんな研究費取るのとかも大変なんだろうと思うし、ありがたいというかね、典型でいただいたようなテーマです。 ちょっと話それちゃう。研究費っていうのは研究機関の中で割り当てられる感じですか? その期待度とか何によって割り当てるんですか?研究費って。 これね、競争的研究資金っていうのを私たちは取ってこないといけないんですよね。 競争的研究資金。 そうそう。もちろん大学とかの運営費みたいなのが、政府から運営交付金みたいなのがあって、各分野とか研究者に割り振られるけど、 今日ポスト見てたら10万円とか年間10万円とか言ってたから、なんもできんやんって。 私はもうそういうのはちょっと期待してなくて、それこそ何十万あったって足りないのでやりたい研究しようと思った。 なので、科学研究費っていうのとか、国外の研究費を求めたりとか、 あとは企業とかが出してる研究費もあったりするので、それを取りに行ってきて、奪ってきてですね。 そういうことですね。それはこういう研究やってるから出してくれみたいなので審査かけてもらって、 そうですそうです。 審査があるねって言ったら出るって感じですね。 そう。審査があるんですよ。 例えば課金費とかだと2割、3割ぐらいしか応募した人に対して取れなかったりするから、みんなやっぱり苦労されている。 その研究費を取るのがやっぱり大変だと思うんですけど、私は研究内容が取れる研究内容なので、 研究って何によって評価されるんだろうなと。 インパクトファクターとかね、論文の引用はわかりますけど、 じゃあ課金費取ろうとかそういうものをやったときって、当然そこだけじゃないですよね。 研究の重要性みたいなもの。 もちろんそうです。やっぱり意義があるかどうかというのは、大学院も同じですよね。 大学院で研究するときに、それは意義があるのかどうかを見極めて研究疑問を決めるわけですけれども、 私たちの課金費とかも、やっぱり意義がなければ取るわけもなく、 それこそ新規制であったりとか、やっぱり社会に貢献できるのかどうか、どれくらい経済効果があるのかとか。 経済効果も、計算に入ってくるんですか、研究。 見ておられる先生は見ておられると思いますけど、私はめちゃくちゃ見ますね。 だって、例えば予防とかも、予防をしても経済効果があまりないんだったら、予防する意味ってあまりないとかあったりするじゃないですか。 それこそ新型コロナの時とかは、予防効果が、やっぱりそれをほっとくよりは意味がある。 コストエフェクティブだから、あれだけ研究されたわけでしょ。世界中が競って研究されたわけですよね。 実際に重症化率とか死亡率が減って、コストは減ったわけですよ。っていうのはやっぱり考えますよね。 分かりました。ちょうどね、研究のテーマとかを考えようと思った時に、企業人がドツボにはまる部分があるってすごい言われていて、 それが経済性の話なんですよね。結局企業の人が研究テーマを考えようと思った時に、企業能なんで、利益とか市場とかの話になっちゃうんですよね。 それはアカデミックじゃないよって。僕もこういうテーマとかどうですかみたいな感じで軽く言った時に、 博士の人から言われるのは、企業の視点だから違うんだよと。お金とかじゃなくて、さっき言った意義とか。 それが学術的な分野においてどういう意味を持ってるのかみたいなとこが重要なんですよってなってくるんですけど、 企業の中にいるとそこってお金にならないから結構ないがしろにされるみたいなとこがあって、 研究テーマをうまく、例えば今自分がやってる企業の中で使おうと思った時に、結構トレードオフというか視点を切り替えなきゃいけない部分があって、 研究って難しいなってところですごい思った。だから意義とかって、研究の意義とかってすごく難しいなって思ってて。 そうですね。社会に対してのインパクトはあると思うんです。その中に費用対効果っていうのはあるとは思うんですけれども、 支部共産が本当に明らかにしたいことが何かにもよりますよね。 それは費用対効果なのか、それとも社会にどれぐらい貢献できるのか、何人の人を救うことができるのかとか、 もしかしたらそっちの方が意義としては大きかったりするのかもしれないですし、何をやりたいかによると思います。 でも費用対効果研究はよくやられてますよ。 研究のことがわかったとは言わないですけど、雰囲気というか、すごい解像度が上がってきました。自分らで今日。 私が言えることはそうですね。論文をとにかく読んだほうがいいのと、批判的吟味をしながら読めるようになるっていうこと。 何が分かってて何が分かっているのかっていうのが明確になって、そしてピコとかペコのレベルでリサーチクエスチョンができて、 できれば専攻文献からこういう方法で研究をやりたいと思っているというふうに目指している教授、相性が合いそうな教授のところに行かれるのがいいかなと思います。 ありがとうございます。さっき最初のコメントの質問でありましたよね。何の分野とか機械設計について研究するんですかみたいな。 今実は専門が機械設計ではなくてAI分野なんですよね。4年前ぐらいからそっちの転向をして。 開発ですか? そうですね。機械学習エンジニアみたいなことをやり始めて。 すごい最先端だ。 その時に機械学習を大学に少しだけ学びに行ったんですけど、その時に出会った教授めっちゃ面白い人で、その人の研究室に入りたいなと思ったんですよね。 いいじゃないですか。見つけてるんだ。 結構その分野では有名な人で、何回か食事行ったりとかお話しさせてもらってて、めっちゃいいなっていうのがあって。 いろいろ聞いたところ、当然ですけど、まず終始ですよねと。 それはそう。順番はそう。 一応技術士っていう国家資格を持ってて、機械分野だと終始飛ばせるんですよ。 そうなの? 基本的に終始相当の実力を占めていれば入れるじゃないですか。大学の先生が言っていれば。 そうなんだ。素晴らしいね。 だから言われたんですよ。技術士持ってるから別に機械分野の研究をするんだったら、終始取る必要なくそのまま白紙家庭工学に入ればいいと。 ラッキーですね。ラッキーですねっていうか。でも苦労すると思いますけどね。 相当苦労はすると思うんですけど、そういう道もあるんかって思ってたんですけど、僕AIの分野を研究したいなってなったんで。 もともと機械系なんですね、僕。そもそも。だから全然分野が違うところだし、そもそもちゃんと勉強しなきゃいけないよねというのなんで、 ちょっと終始からどっかで取らなきゃなと思って。 情報系の終始を取った後に、その先生のところで終始取れれば一番いいんですけど、場所的な話と。 離れてるんですね。 ちょっと今の仕事の関係だと、すごいきつそうなんで。でも終始取りはなんでもいいから終始取りはいいよって言ってたんで。 なんでもいいから。 なんでもいいから。 終始さえ持ってれば。 いや、だったら博士行ったほうがいいじゃん。 なんでもっていうのはちょっと語弊があったけど、学士だと論文を出してないといけないから、終始は持ってないと、やっぱりその門を叩く資格がないと。ルール的に。 で、いろいろ今リソースで終始取れるところないかなって探してたら、ちょうどよさとんとかあったんで。 そこでちょっと、それも情報学だったんで、ちょうど自分が学びたい分野でいけるなーっていうのがあって。 そこでちょっと研究をしようかなと思って、今動いてるっていうのが段階なんですよ。まだちょっと先なんですけど。 いやいやいやいや、素晴らしいですね。 それで終始取ったら、その先生のところをチャレンジしようかなと思ってるんで。結構長い目線の計画なんですけど。 そうですよ。長くなると思います。 AIの分野で、何となく研究したいなって思ってることもざっくり。まだ関係の論文を読めてないんで、その分野の研究の形とか動向がどうなってるか全く読めないんですけど。 やっぱ製造業とAIっていうところで、いろいろやっていきたいんで。AIの判断根拠の可視化みたいなところ。 すでにやられてる。研究分野としてあるんですよ。AIってブラックボックスで。これが犬猫の画像ですよっていうのを見分けてくださいって言ったら、これ犬猫ですよってわけなんですけど。 何をもって犬としたのかっていうところの判断根拠っていうのは基本的にはブラックボックスだと。 それをどこを見たんだっていうのを表すようなネットワークもあって。 ヘイトマップでこの犬のここの部分を私は犬だと思ったんですっていうのをAIが示してくれるような研究もあって、それも実装されてるんですね。 ただやっぱ製造業においてAIを入れようと思ったら結構根拠めっちゃ重要視されるんですよ。 地震です。 地震?大丈夫ですか? 関東方面の皆さん大丈夫でしょうか。 ここで? 関東方面の皆さん大丈夫ですか。 おさまりました。大丈夫大丈夫。 震度2とか3だと思います。そんなには大きくないけど。 良かったですね。最近ちょくちょくありましたよね、地震。 そうなんですよ。ちょっと気をつけましょうね、皆さん。ごめんなさいね、お話。 大丈夫です。何の話をしたか地震で忘れちゃいましたけど。 AIのね。 そう、AIのブラックボックスの。 製造業って結構なんで間違えたのかとか、なんでここ不具合が出てるのかって根拠をすごい大事にするから。 根拠を無視して結果だけ出してくるAIとの相性が結構悪くて。 だからなんかこう、もっと判断根拠って、いろんなAIでなんとかならんのかなと思って。 その可視化をする技術とか、そういう分野の研究をちょっと興味あるからしてみたいなと思っているっていう。 すごいざっくりしたとこです。AIって言ってもそこらへんかなっていうのが。 なるほどね。実は私今、生成AIに関わってて。 それやってる。 日本製のやつですね。 はいはい。 やってるところです。 素晴らしいですね。 面白いですね。 すごい勢いでいろんな論文出るけども、AIの分野はなんだこれはって感じですけど。 機械だったらそんなバンバンその分野で新しい論文出ることないけど。 本当に1ヶ月おきぐらいに新しい話が出てたりするから、論文もそれは間に合わないぐらいですよね。 今出てる論文はもう過去のものだからみたいな話じゃないですか。 先生もいかにしてキャッチアップするのかがめっちゃ難しいから、学生をフル動員してやってるとかって。 やるでしょうね。だからジャーナルクラブめっちゃ大事だと思いますよ。 これこそにつながるんですね。 そうそうそうそう。だって論文めっちゃ出るんだもん。 間に合わないよ、その把握するの。 皆さんAI系の論文も結構読んでますか。 残念ながら私は仕事で関わっているだけで、ネイチャーで出る論文は趣味で読んでますけど、 ネイチャーニュースとかの文は読んでるぐらいで、残念ながらそんなに詳しくはわかんないです。 そういうことですか。でもAIにも関わってらっしゃるんですね。 そうなんですよ。たまたまですね。楽しい仕事をさせてもらってます。 AIに食わせるデータを作ってますね。 なるほど。そういうことをちょっとやりたくて。 ずっと機械系のことやってたので、情報系とかが太いんですけど、本業がそっちが目になってきたんで、 OJTで会社でやってることの中で学んでいくより、アカデミックの世界で学び直さないと、 この先なんか違うなと思ったんで、そういうところに踏み入れようかなと思っていたときに、 凛さんを見つけたんで、話を聞いてみたいなと思って研究の。 興奮深いですね。AI本当にすごい勢いで変わっていくから、 例えば研究デザインをして、就職のときもやったらいいと思うんですよね。 就職のときもAI関係のやつでやろうかなと思って。 ベースにした方が絶対いいですもんね。博士に行く前に研究の素地を作っておくじゃないですけど。 そうですね。だから情報学系のところを今選んでいて、やっていこうかなって。 そこの大学の研究の内容を見たらAI系のやつもあったから、できる先生もいるんだなと思って。 すごい早く変わっていくっていうのが問題で、 だからイザチクエスチョンを決めて、これでやっていくぞってデザインしたけれども、 それが使えなくなるかもしれない。 そう、多分早いんで。本当に早いし。 検証するのも研究の内容によってですけど、結構純粋にPCのパワーみたいなのがいるからみたいな。 設備の話もあるだろうし。 大規模、最近だと特に非常に規模の大きいモデルとかを扱うっていうことが多いと思うんで。 結算量多いから、すごい良いコンピューター使わないといけないよねみたいな。 ぶっちゃけですけど、系統的レビューとかっていう手もあるかなと思っていて。 系統的レビューとは。 研究をまとめるんですけど、まとめたレビューを作るんですけど、 系統的っていうのは結構厳しい条件を設けて、 プリスマ生命っていうメソッドに沿ってやっていくんですが、 何年から何年までの間の研究論文を導入サーチエンジンから拾ってきて、 自分が知りたいテーマに沿って分類をして、 だから論文をしのほど読まなきゃいけないんですよね。 研究分野の体系的なマップ作るみたいな感じ? そうです。今本当に分かっているのは何かっていうのとか、課題とかっていうのを出す。 研究のレベルとしては高いんですよ、系統的レビューって。 それが研究になるんですか? そうです。 研究がどういうふうな分野に今なされているかっていうのを調べるという研究がある? そうですよ。系統的レビューが一番上なんですよ。 ただそれは無作為化比較試験とかをまとめた系統的レビューとかメタ分析っていうのが一番上にくるんですけれども。 ごめんなさい。今もう終わらなかった。 すみません。今ちょっと私が待つをしててごめんなさい。 ごめんなさい。 ごめんなさい。よく置いてけぼりしちゃいます。すみません。これが特性です。 自分の中ではもう楽しくなっちゃって。 テーマとか説明していただける? もちろん。情報研究のヒエラルキー、信頼性のヒエラルキーっていうのがあるんですよ。 順番があって、この研究の一番下が専門家の意見とかケーススタディとかなんですよね。 一つ一つの症例でこんなことがありましたっていうのは一番下じゃないですか。 あと専門家の意見っていうのもテレビのコメンテーターとかですね。 いくら意思とかであってもオリジナルの文献にはかなわないので一番下の方なんですよ。 その次に例えばアンケート調査みたいな横断調査みたいなのがあって、 ここら辺はやっぱりいろんな変数が関わり合っていて影響し合ってるから、 確かなことってあんまり言えないじゃないですか。傾向とか関連とかは言えても言えない。 あとはその下に技術統計みたいな平均とか合計だけで出す研究とかもあったりしますし、 一時研究、私たちが実際にやる研究の一番上は無作為か比較試験なんですよね。 比較をする介入分と対象分を無作為に分けて介入するっていうのが一時研究では一番上で、 その上にあるのが二次研究だけれど、こういうものを全部。 一時研究の上に二次研究は? 一時研究を使った二次研究、無作為か比較試験とか相関研究とかアンケート調査でもいいんですけれども、 そういうのをまとめたものが系統的レビューとか統計解析したもの、メタ分析とかっていうのが上にあって、 それらを使ったものがガイドラインとかレベルがあるんですよね。 系統的レビューは上になるんです。 そういう感じですね。なんか法律と憲法みたいな感じになってる感じ。 わかります?なんか言いなんとすること。 質の高さ、信頼性の高さです。 重要度というか信頼性の高さってことですね。 そうそうそうそう。 同性研究論文を読まなきゃいけないんだから、そういう方法もあるなってちょっと思いました。 その2年間でどんな研究がされてきたのかっていうことを把握するだけでも博士でめっちゃ役に立つかなって。 ああ、そういうのがあるのか。それ面白い。面白いけど多分すげえ大変だろうけど。 いや、めっちゃ大変です。私もやったことないもん。 読むのは読むし、解説もできるんですけど、やれるとは思わない。だって死ぬほど論文読まなきゃいけないから。 地獄へ伸びそうになる。 そうですね。基本英語ですしね。 そうですよね。そういう研究があるのか。それすごい面白いな。めっちゃいい話聞けた。 一度ジャーナルクラブお越しください。私主催してるのがあるんです。 はいはい。 いろんな人と一緒にやってる。 ウェブ上でやるみたいな感じ? そうです。オンラインでやってますね。 ありがとう。なんかあれですか、りんさんのプロフィールから飛べるみたいな。そんな感じ? ウェブサイトがあるので。 お誘いしますね。 分かりました。 是非、系統的レビューはここでやった一番最初の回の時にやったんですよ。難しすぎてみんなが引いてた。 その系統的レビューの概要を理解するのも結構難しい概念だなと思って。 そうですね。図表とかを解説したんですけど、ちょっとみんな置いてけぼりになっちゃったので。 簡単な、今本当に記述統計のところからやっている。 でもそこから参加、本当に低レベルなところから研究のことを分かっていくと、上のことも理解できるというか、そういうふうに思っていて。 よかったらご参加ください。紹介無料です。 分かりました。ありがとうございます。チェックさせていただきます。ありがとうございます。 すいません、ベラベラ喋って。 いや、めっちゃ勉強になりました。ありがとうございます。10分もオーバーしてますけど。 ごめんなさい。 いやいや、ごめんなさい。 お便り読んでいきたいと思います。 そうですね。 プラザさん、支部長さん小学生の時、どんなことに興味がありましたか。また支部長さんみたいになるには小学生でどんなことをしたら。 息子は鉄道が大好きです。同じプラザさんが言ってますけれども。 僕みたいになったらあれですけど。 支部長さんになるにはどうしたらいいんでしょう。 よく物作り好きあるあるですけど、なんか分解しますよねってのはありますね。 なんか物見たら分解しちゃうみたいな。なんかどうなってんだろうみたいな。 好奇心だ。 自転車とか小学校の時分解して戻せなくなって壊したことあるんで。 絶対開けちゃいけないとこ開けちゃって。 いろんな部品が出てきちゃって。 買い直してもらったっていう経験があるくらいいろいろバラしてたんで。 好奇心で仕組みどうなってんだろうってバラすような子供でしたね。 好奇心が個体ね。 そう、好奇心ですね。 物を作ったら面白いなとか仕組み面白いなっていうのを学べるようなところがもっと世の中にあればいいなと。 物理的なものですね。 最近プログラミングとかどっちかっていうとデジタルの世界が流行っていて、 論理的なことを学びましょうみたいな風潮ありますけど、 私は物を学んで欲しいから物理的に物を削るとか作るとか。 そういうのに触れるっていうのをちょっとやって欲しいなと思って今はおもちゃの旋盤って作ってるんですね。 楽しいと思う。 そういうものに触れてくださいと作るんですね。 好奇心を刺激してあげたいですね。 そこが実際手を動かすのが結構大事だと思いますね。 自分で実験したりやってみるとかね。 研究も一緒ですよね。 一緒です。 とりあえずやってみるです。 ふさみさん、大学院に入るのはピンポイントで研究したいことを見つけるのが大事なんですね。 決まってる方がいいと思います。 やっぱりこの人ちゃんと修了できるかなっていうところを見られるから。 大学院の面接のときって、例えば一貫性があるかとか、ちゃんとチェックの項目があるんですよ。 院の面接のときってね。 一貫性っていうのは、その人の発言に対して一貫性があるのか。やりたいこと? やりたいことと内容が一致してるかどうか、議論整然としているかどうか。 別に大学院入ってからみんな論文読み始めると思うんですけれども、 少なくとも自分が言ってることを何言ってるのかわかるくらいな感じじゃないと大学院修了できないから。 ちゃんと組み立てていかれた方がいいと思います。 代表的な論文をとりあえず1本とか、創設とかでいいので読んで、アイディアを拾っていかれるといいですかね。 寺友さん、やりたいことが必要性がある。 そうなんです。企業も研究費を出してくれますね。結構出してくれてます。ありがたいことに。 僕の研究はすぐに役立つわけでないけれども、将来役立つかもしれないという研究費を取るのが難しい。 基礎研究とかはそうですよね。砂漠の中から一粒の砂を見つけるみたいな基礎研究もあったりします。 聞いたことある。 何が出てくるかわかんないけど、とりあえず見てみるかみたいな研究は必要だけど、削られるところかなと思います。 やっぱり実践的ですぐに活用できるみたいなもの、無作為化比較試験とか応用試験は通りやすいかなと思います。 2匹ヘビ、何のことかな。 その話したっけ? ちょっと覚えてない私。 誰か眠くて悲しくなっちゃったかな。何の話かな。これみんなが弾いてた。 みんなが弾いてた。そんな話してましたね。 うん。それはさっき聞いた。 今さっきの話ですね。 終わりました。 楽しかったわ。 ありがとうございます。 こちらこそ非常に勉強になりました。ありがとうございます。 こちらこそこれからもぜひ私を活用してください。 私ができることなんてこれぐらいしかないので。 また新曲あったらコラボで報告させてください。 ぜひぜひよろしくお願いします。 広告宣伝などはございますか。 宣伝ですか。 モノづくりの視点という番組をやってますんで。 月曜日から金曜日までですね。 週5プラス日曜日にプレミアム放送をやってますんで。 もし興味があったら聞きに来ていただけると嬉しいです。 10分ぐらいで聞けるモノづくりの話と言いながら。 大体20分30分ぐらい喋ってるんで。 聞けるとき、基本1話完結で1トピックなんか使ってるんで。 気になるタイトルから聞いていただけると嬉しいですという。 今日の紹介をさせてもらいました。ありがとうございます。 そういえばレンさんが支部長さんから聞いたなんとかかんとかって言ってましたよね。 レンさんがポテキャストのノイズが困ってるって言ってたんで。 どうやったら消せるかみたいな。 支部長さんの名前出たからすごい狭い世界だなって思ってました。 レンさん結構仲良くさせてもらってるって言ったらあれですけど。 本当に。 一緒にイベントやりましたよこの前。 今年の3月だったかな。4月か。 ポテキャストシンポジウムっていう大阪の上田ラテナルっていうバーみたいなとこがあって。 そこでポテキャストのイベントやったんですよね。レンさん主催の。 レンさんが今イギリス行っちゃいましたけど。 イギリス行く前のイベントでやって。 そこに呼んでもらったんですよね。ゲストとして。 わーすごい。そういうご縁だったんですね。 レンさんお会いしたことあります? 私はこの前のコテンラジオの件でちょっといろいろ絡んだんですね。 あーはいはいはい。 あれまでさすがレンさんっていう。 よく気づいた。聞き流すところがうってなったのがレンさんだなって。 科学的な規定。 すごいですね。真剣に科学の発信を取り組んでるし。 正しくエンタメにしたい。 しかも研究者へのリスペクトをそこにあってほしいよねっていうので発信されてたから。 いやさすがだな。科学系ポッドキャスターのリーダーとしてね。 さすがですね。 批判的吟味をされたんだなと思って。 それまさにそうですよね。そういう視点でコテンラジオを聞いてたというか。 そういう視点を持ってるっていうところで。素晴らしいですよね。 ありがとうございました。 ちょっとバックグラに赤ちゃん子供がねくじを言うような声が聞こえたような気がしたので。 バックグラに赤ちゃん子供がねくじを言うような声が聞こえた気がしたので。 パイソン。あのパイソンをネタ的に認識蛇って言った。 そういうことなんですね。AIって言ってたからパイソンだろうと。迷走ゲームみたいですね。 そうですね。バックグラ赤ちゃんはわかんないわ。ちょっと心霊現象ですかね。 心霊現象か。僕が今車の中で喋ってるから。もしかしたらバイクの音が聞こえたのかもしれないですね。 なるほど。みなともさんはフォローさせていただきましたということで。 みなさんありがとうございました。お付き合いいただきまして。 市部長さんも本当にありがとうございました。楽しい時間を。 こちらこそまたよろしくお願いします。 またお願いします。ありがとうございます。 みなさんもありがとうございました。 失礼します。