【総力特集】博士課程の魅力100選！ 研究をトコトン楽しむための大学院生活大全

研究室配属されたての頃はそうだよ。博士課程まで来ると、自分で次に何を調べるか考えるんだよ

にゃん。論文を読んで既知と未知の領域を線引きして、未知のエリアに行くための方法を考える。また、本当に行くべきなのかも考える

それだと、『先生が味噌汁を飲んで来た日はなぜ機嫌が良いのか』も研究テーマになる

嫌だよ、面倒くさい

先に頭を働かせた方がいい。研究って膨大な量のパラメータがあって、イチイチ実験していたらキリがない

たとえば、温度の違いが原因かもと思ったら、温度を変えて結果がどう動くか確かめる。予想通りなら仮説を支える材料が増え、外れたらまた考え直す。期待値が高そうなものから順に試すんだ

そうだよ

愛着を持つと、危ないんよ。「本当はこの子、いい子なんです」とか言って、データをチェリーピッキングするようになる

それとこれとは別なんだよ

使う、使う。論文を読ませて内容を教えてもらったり、プログラムコードを書かせたり、調べ物をさせたりする

それをやると、肝心なところで火傷する。最近のAIはかなり性能が良くなってきたけど、まだ時々ウソをつく。もっともらしい顔でハルシネーションを起こすから厄介なんだよね

こっちを見るな

確認はするね。AIの出力内容を読んで、違和感がないか確かめる。本当は実験もやってくれたら助かるんだけどね…

怖いこと言わないでよ

なるよ。いくら最先端のAIでも、いい感じにまとめてみたいなテキトーなプロンプトでは、欲しいものが出てこない。自分の意志をある程度伝えて、道筋まで立ててあげれば、彼らは爆速老け顔プレッシングアンパンマンで作業を進めてくれる

ちょうど自分がD進した年にChatGPTが出てきたんよ。あれは本当に衝撃だったな。高三の大学受験で国立一本で受験して落ちて、浪人が決まった瞬間ぐらい衝撃だった

研究ではAIにお世話になった。論文を英語に直すときなんか、ほとんど全部AIが翻訳してくれたもんね。博士論文だって英語はClaudeが書いてくれた

AIネイティブ世代として研究したおかげで、研究にAIを使うのは当然っていう感覚がある。収入が少ないなか、毎月何千円もAIに課金して使っていたよ

そう思う。会社に入って周りを見ると、AIを使いこなせている人と使いこなせていない人の間でアウトプットの量・質が全く違っている。若いうちにAIを使えるようになっておくと、これからの時代に役立つかもね
プロンプトはね、具体的であればあるほどいいよ

なるよ。小さい試料をピンセットでつかんだり、細い配線をつないだり、狭い場所に部品を取り付けたりするからね。不器用な人でも、じき器用になる

最初は酷かった。自分は手先が不器用だから、細かい作業ができずに癇癪を立ててすぐイライラしていた。ときどき奇声をあげていたもん、「もう無理！！」って

だいぶ器用になったねぇ。電極間距離600 µmの実験セルを、目視で±10 µm単位でアジャストできるようになった

まぁ、多少は。カニを食べるときとか

うるさいなぁ

変わるよ。○○に効果があることが分かった、みたいな記事を見つけても、なぜ効果があるのか確かめるまでは信じないもん

ほんと、ひと言多いな
科学的な成果を訴えてきたとき、何人を対象にした実験なのかとか、何と比較してどれぐらい差が出たのか、そもそもどうやって測ったのかと考える。元論文があれば、読みに行くこともある

ホンマかいなと思いながら、一日に何杯飲んだのかや、比較年齢群は揃っているのか、運動習慣の違いは見ているのか、と色々考える。研究をやっていると、データと結論を慎重につなげる癖がつくから、結論に飛びつくのも慎重になる

ちゃんと修了できたらね

にゃん

そうだね。データと解釈をちゃんと分けるようになるね

たとえば、実験して何かの数値が下がったとする。数値が下がったのは測定事実。んで、その原因をこう考えます、という部分は、自分の解釈だよね。原因まで事実と思い込みたくなるところをグッと堪えて、切り分けて考える

そうそう

返信が遅いところまでは事実で、
返信が遅いから嫌われた、は解釈

追加データをお願いします

まず理由を尋ねる。なんでそう思うの？　って

研究室では、むしろ私の方が普通だよ。「原因はこれだと思う」と言ったら、何でそう思うのかセットで聞かれるもん。答えられなければ、詰められる

なっちゃったね。友達が、この店が町で一番うまいって言ったら、何店舗食べて、なんで美味いと思ったのか聞きたくなるもん。ま、さすがに聞かないけどさ

…聞くときもある

あるねぇ。何が分からないのか分からないような曖昧な質問から、核心をつく火の玉ストレートな質問まで様々ある

どんな研究も、ひとつの問いから始まる。仮説と仮説を結ぶのも問いだし、問いの質に応じて到達点の高さが変わってくる。良い研究をしようともがく過程で、良い問い方ができるようになるんだよ

いいよ。何が聞きたいの？

それは私も気になっている

実験結果を見たら、なぜそうなったのかを理論で考える。その理論が合っているなら、次に何が起こるか予想して、また実験する。抽象と具象を行き来するんだよ

そう

それは名作映画なんよ

三年間、ずっとそんな感じ

最初は何個か候補を出すよ
試料由来の誤差かもしれないし、温度のせいかもしれないし。あるいは、装置の機嫌の問題かもしれない。常に、あらゆる可能性を想定しておく

うん。そのあと、一個ずつ確かめる。温度が怪しいと思って調べたら、温度は関係なかった、みたいなこともある。容疑者、釈放だね

ありがとうございます
で、次に別の被疑者を取り調べする

もちろん逮捕する。んで、拷問する。徹底的に取り調べる

容赦すると後で仕返しされるから、徹底的にやりこめる

へこむよ。終わった、と思う。文字通り、目の前が真っ暗になる

ただ、間違っていたと分かったら、次に進めるじゃん。軌道修正できるのは嬉しいよ。間違ったまま進む方が、あとで大変だからね

捨てるよ。新しいデータが出たなら、主張もデータに応じて変えなきゃね

なんかちょっと違う気もしなくはないけど、だいたいそんな感じ

学部生の頃は、自分もそんな感覚だったよ。でも研究を始めると、教科書では説明できない現象に出会う

する、する
教科書にはこう書いてあるのに、自分のデータは違う。そうなると、実験をやり直して、論文を調べて、それでも同じ結果が出るなら、自分の目の前で起きている現象をちゃんと考えなきゃいけない

何度やっても再現するなら、実験結果を信じるよ。教科書って、これまでに分かっていることを人間がまとめた本だからね。研究が進めば、説明が書き換わることもある

言い方、ひねくれすぎだろ

他分野の論文も読むよ。別の分野で面白い測定法や解析法を見つけたら、自分の研究にも使えんかな～って考える

そんな感じ。医学系の画像解析手法を材料研究に応用するとか、物理で使われている考え方を化学へ持ってくるとか

使えそうなものを見つけたら、とりあえず自分の研究畑に連れて帰る。で、尋問する

尋問だって