研究課題とは？その種類や作成法から注意すべきポイントまで解説

研究課題は、すでに一般的な用語になりましたが、近代科学のはじまりとともに並走してきた命題やテーゼがその発端ともいえます。

ルネサンスの勃興期以後、ガリレイやダビンチなどの科学研究における巨人が、あらたな命題を使用して科学的成果を得てきたのです。ガリレオには有名な地動説というテーゼがあり、ダビンチはたとえば鳥の飛行に関するアイデアからの研究課題があり、実際にそのモデルも設計しています。

本記事では、古くから重要であった研究課題について、その種類から作成法や注意すべきポイントまで解説します。

研究課題とは

科学研究において重要な土台となるのが、研究課題の設定です。研究課題があらたに作成され、それに基づいていろいろな研究の進展があることによって、科学研究が発展してきたともいえます。

科学黎明期であるルネサンスの時代から、研究課題に基づいて仮説たて、それを実験をとおして実証するプロセスを継続することが、近代科学のメインテーマともなっています。たとえ実験により、想定していたことと違う結果が出たとしても、そのデータを注意深く検討し、異なった仮説や場合によっては、あらたな研究課題を設定することにつながります。

あらたな課題を実験をとおしてさらに検討するという、いわば研究サイクルが出来ることにもつながります。またこのサイクルは、現時点でとどまるものではなく、徐々に自転車の車輪のように進んでいくのです。

進捗の程度は、研究課題が設定されている領域や分野によっても異なりますが、科学研究の進歩と密接に結びついています。このように研究課題は、近代の科学研究をささえており、その設定方法なども重要です。科学研究の発展に対して、適切な研究課題が貢献してきたことは間違いないといえます。

研究課題の種類

研究課題には、大きく分けて定性的研究課題と、定量的研究課題があります。

定性的研究課題　

定性的な研究とは、ルネサンス時代の科学勃興期からすでにはじまっているものです。定性的研究課題をさらに分けると、探求的、予測的や帰結的な課題があります。

◇　探求的な研究課題

探求的な研究課題とは、科学の王道ともよべるものとなっています。これはダビンチなどのルネサンス期からはじまる科学的探求には、欠かせなかったものです。

ガリレオは地動説を始めとした天文学的業績、ダビンチはモナリザや最後の晩餐等の美術的業績と、自然科学と人文科学のふたつの分野に貢献がありますが、人体構造学が人物の描写などに大きく影響したことはよく知られています。機械と人の構造について、仮説から始まる深い洞察があったのです。むしろダビンチには、アートとサイエンスの境界はなかったのではないでしょうか。

このような探求的な研究課題は、現在は難しいという見方もないわけではないですが、それでは科学自体の否定になってしまいます。少なくとも科学研究に携わる研究者では、当然、自身の専門領域の中でも持ってほしい問いではないでしょうか。

先行研究の中に各種のギャップを見出し、その穴埋めをするというようなギャップ・スポッティング的な研究にならないようにすることも大切です。

◇　予測的な研究課題

予測的な研究課題は、テーマにまつわる予測や将来の結果を得ることを目的とする課題です。

地動説の例で恐縮ですが、「それでも地球は動いている」という帰結になる前には、「地球は動いているのではないだろうか」という予測的な質問があったものと思われます。

予測的な場合は、探求的な場合ほど、根源的な問いとはなりにくいですが、それでも科学研究面からも、重要なテーマです。探求的課題よりも、数多くの予測的な仮説が繰り返されて、そのサイクルが加速することにより、今日の科学的成果が蓄積されていったということもいえます。

本年度ノーベル賞受賞の免疫細胞研究でも、当初は予測的に課題設定されていたものと思われます。ただ研究の進展により、いろいろな視点から研究課題が設定されることとなります。

◇　帰結的な研究課題

帰結的な研究課題とは、予測的な研究課題とは逆の立場から質問をこころみるものです。

ルネサンス期の科学でも、このような問いがあったものと思われます。「それでも地球は動いている」では結論になるかもしれませんが、解析的な要素も含んでいます。

現代に比べれば、その当時の少ないデータで解析的な仮説を提起できています。地動説が確立したために、その後の天文学の発展や、しいては宇宙の理解がすすんだともいえます。 

また万有引力の発見には、リンゴが樹から落ちるのをみて、ニュートンが法則を発見したというエピソードがあります。その偉大なところは、その力を一般化し、リンゴの落ち方も、惑星や彗星の運行も同じ法則を用いて、解析的に説明したことです。

ニュートン力学ともいわれるこの業績により、古典力学のあらたな地平が切り開かれたのです。 

現代でも、科学的データを利用して、あらたな知識（＝解釈）を得るような、帰結的な研究課題を実施する場面もあります。自分の専門分野で定性的な研究課題を設定してみることも大切です。

定量的研究課題

定性的研究と異なり、定量的な研究課題は、古典的な科学成果がだんだん一般的になってから、発展してきた経緯があります。近代になり、いろいろな実験が比較的容易に実施できるようになり、多数の実験データが供給されるようになったこととも相関があります。

定量的研究課題には、多数の実験データを用いる通常の課題と、とくに医薬やバイオ分野でよくみられる比較検討型の研究課題があります。

◇　通常の定量的研究課題

通常の定量的研究課題では、実験系などのデータ解析において、大量な測定値と変数に基づいて要因を特定したりするものです。統計学的なアプローチも広く用いられています。

たとえば、少し前の例になりますが、コロナウイルスが蔓延していたときに、外出率とコロナ感染率などの関連調査研究がかなり実施されました。この場合では、外出の程度とその際の感染率という変数との相関を調査研究することができます。

コロナの例以外にも、医療やバイオ分野でもこのような手法が広く用いられています。生活習慣と病気などの関係調査にも利用することができます。 

またある程度の科学的データの蓄積が実施されたあとから、定量的な研究も発展してきたといえます。この最たる成果が、現在のAI研究ともいえ、大規模言語学習法LLMにより、ChatGPTなどのAIマシーンが開発されています。AI開発では、さらに推論部分の開発が実施されているようですが、まだまだの感があります。後者では、LLMのように定量的手法が取りにくいので、開発が遅れている可能性もあります。 

一部の推論AIでは、単なる数学的回答が正しかったというレベルで、もてはやされているようですが、人による定性的リサーチクエスチョン、すなわちルネッサンス時代の科学探求レベルには達していないともいえます。

◇　比較検討のための定量的研究課題

比較検討のための定量的研究課題では、とくに医薬品開発などのバイオや医療分野で広く用いられている手法です。統計学を使用することになりますが、あらたな医薬品を投与したグループと、偽薬をコントロールとして投与したグループを用いて、医薬品の効果があるか、調べるものです。

このような定量的研究課題においては、新規医薬品として、コントロールと比較して有意差のある効果が得られるかどうかが問題となります。このタイプの試験研究は、医療などのバイオ分野のベースともなる研究です。

先ほど記載したノーベル賞の先ほど記載したノーベル賞の免疫細胞研究でも、応用段階に入っており定量的研究課題が有効です。研究の進展により、いろいろな視点から研究課題が設定されることとなります。

あらゆる医薬品の認証には、このタイプの実証データはかかせません。国内では、患者群を2つにわけた実地研究ができにくい（患者が集まらないなど）ので、米国などで試験をおこなう場合も多くなっています。「この医薬品には投与時に有効な効果があるか」を検証するような研究課題は、医薬品開発ではとくに重要なテーマです。

研究課題の作成方法

研究課題の作成にあたっては、まずリサーチクエスチョンの設定と予備調査が大切です。

リサーチクエスチョンをつくる 

研究分野におけるイノベーションを目的とする場合、引き合いに出されるのが「アートとサイエンスの領域をクロスオーバーした知識」が科学の発展に寄与するという考え方です。たとえばダビンチは、彼こそが「リベラルアーツ教育の代表的な成功例」だとも言われたりしています。

融合した知識そのものが重要なのではなく、それにより新しい視点からのあらたな疑問、すなわち「リサーチクエスチョン」が生まれることになります。

参照先：リサーチクエスチョンとは？特徴・種類や作り方を紹介　　　　　　　　　　　　　　　　　　

理系大学でも、リベラルアーツ研究に関する学部まで設置している教育機関もあります。アートとサイエンスの融合といえば、ダビンチの独壇場ですが、単に融合すればよいわけではありません。

ダビンチの例をみれば、単なる融合というより「優れたリサーチクエスチョン」を作る方が、よほど有効なことになります。もちろん、最低限の文学や歴史は理解した上でのことですが。 

◇　テーマ分野を選ぶ

リサーチクエスチョンを立てる場合、まずテーマ分野を選定することが大切です。先ほどの新規医薬品開発などでは、当然治療の分野ですが、研究者の場合、たいていは自身の専門分野から取り掛かることが大切です。

もちろん、全く自身にはあたらしい分野に転身したなどの場合は、その分野でリサーチクエスチョンを作ることになります。場合によっては、以前の分野からみた研究への視点が、あたらしい分野の理解に役立つこともあります。

たとえば新しい素材開発で、物理分野の研究者の視点が、有機化学における新分野の開発に役立ったりすることもあり、従来の研究内容からあらたなリサーチクエスチョンを作ることも大変助けになります。

◇　リサーチクエスチョン原案を作る 

文献レビューでこのテーマには回答がでていないことを確認したら、あらたなリサーチクエスチョン原案を作成します。原案というのは、リサーチクエスチョンを提起してから継続して文献調査をする場合もあるからです。

また原案を作成すれば、もし可能なら同じ研究室のメンバーに聞いてみることもできます。当該分野の研究経験がかなりある場合は、有益な示唆があるかもしれません。また原案を作ってから、時間的にインターバルをおいて、自分で振り返って考えてみることも大切です。

 予備調査をおこなう

予備調査は、研究課題の設定には必要不可欠です。リサーチクエスチョンと予備調査が、研究課題の設定における、クルマの両輪ともいえるでしょう。

リサーチクエスチョンを先に実行する場合もありますが、何らかの疑問を持ちながら予備調査をおこなうべきです。サイエンスの発展には、この種の疑問が重要で、疑問なしで予備調査を実施してもうまくいかないでしょう。

関連した文献の予備調査をおこなうことにより、自身の疑問がどの程度のレベルなのか確認することができます。もちろん、同分野の最新情報を得ているかどうかを明らかにすることが大切です。

テーマ分野がきまったら、最低限の文献レビューを実施することが大切です。すでに当該分野では、そのリサーチクエスチョンには回答が出ていることもありえます。もちろん、その回答が不十分であったり、解釈が違っていることもあるので注意しなければなりません。

先ほど記載した免疫細胞の研究課題においても、研究開始当初は、否定的な文献ばかりだったといえます。

予備文献審査をすることにより、選んだ課題に関する自身の知識のギャップと限界を確認することが出来ます。ただ当初限界を感じても、素材開発などの課題でよくあるように、以前自分が使用していた知識が、当該分野への応用にも役立つこともあります。

隣接の分野からの門外漢である研究者の指摘の方が、後日妥当であったことがわかるような場合もありえます。リサーチクエスチョンと予備調査を両方活用して、自身が求める「研究課題」を設定します。

研究課題としての構造化を行う 

作成された研究課題ですが、課題として研究にたえうる構造化を行うことも大切な視点です。

当該分野での実験や検証をおこなう前に、研究課題を構造化しておきます。すなわち、その実験系の対象や実験方法や実験計画など、概要を設定しておくようにします。

たとえば新規医薬品開発では、その手順が規則化されていますので、そのような技術的要素を取り込んだ研究課題となります。

構造化すべき要素があらかじめ決まっていない場合は、文献レビューや研究室メンバーなどの専門家の助言や、さらには自身の想いなども含めて、構造化するようにします。

最近は研究課題の設定まで、AI任せというような話を聞くことがあります。AI活用による予備調査はあらたな研究課題の設定にはつながらないこともあり、自分の過去の研究経験、すなわちどの分野で研究してきたかは、重要なヒューマンファクターです。

たとえば以前の物理科学分野の知識が、有機分野の新素材開発に影響するなどの例はかなりあります。定性的研究課題ではとくにそうですが、定量的研究課題でも以前の分野の知識が、あらたな課題設定に有効です。

ノーベル賞級の研究解説では、セレンディピティなどが提示されますが、研究課題を立てる研究者によって、その構造化要素は異なることがあります。むしろあらたな視点が、当該分野の研究課題の構造化に有効といえるでしょう。

文献レビューにより、先行研究の中に各種のギャップを見出し、その穴埋めをするというような研究ではなく、あらたな要素を取り込むことがイノベーションにはとくに大切です。

研究課題作成時の注意すべきポイント

研究課題作成時の注意すべきポイントについても、下記にまとめました。

良い研究課題であるか  

先ほどヒューマンファクターのことを記載しましたが、どのレベルの研究を目指すかも、自身にとっての「良い研究課題」につながります。従って、研究課題の設定までAIに任せるのはおすすめしません。

良い研究課題となるかどうかは、研究課題を設定する人にも依存しており、卒業研究などではその学生の立場で考えることが大切です。もちろん本記事でここまで紹介してきた、学術的な研究レベルでは、それ相応の課題としてのレベルも求められます。

ただ先ほども記載しましたように、たとえば新たな素材開発に関する研究課題でも、研究者個人の研究経験は大きく影響します。また今年度のノーベル賞でもあるように、従来の文献調査では否定されてきたような、新しい視点も必要です。

免疫細胞研究のあらたな視点とか、金属有機構造体MOFなどは、課題設定時点でAIで研究課題をつくっても、当然そのような課題を得ることはできなかったともいえます。優れた研究課題とは、研究分野における拡大的な解釈も必要ですが、そのような視点は研究者個人にも大きく相関することになります。

もちろん応用分野における研究課題では、イノベーションという視点より、改善に関する視点の方が重要であり、研究課題を設定する研究分野での問題といえます。

課題に焦点があっているか 

研究課題の設定においては、課題に焦点があたっていることも大切です。

研究課題は通常、最終的には研究論文として広く公開されますが、焦点がはっきりした研究課題は、当該分野の他の研究者にとっても理解しやすくなります。もちろん研究論文を作成しない研究もありえますが、それでも課題の焦点がはっきりしていれば、当該研究自体がすすみやすくなるという効果が期待できます。

優れた研究課題では、明確性や特定性があり、課題や実験過程から目標とした結果が得られやすいものです。また研究課題があまりにも広範囲にわたるのは、科学研究には向いていません。なぜなら、広範囲になると多数の要因や変化を考慮しなければならなくなります。

実験データの設定が広範囲すぎたり、実験のプロセスが長すぎたりすると、研究課題そのものの解釈も難しくなってしまいます。研究課題に焦点があっていると、収集したデータと観測データの両方から、予測した仮説の妥当性を立証しやすくなります。

学術研究として十分な課題か

本記事で触れてきた学術研究として、十分な課題かどうかという観点も、研究課題の設定においては大切です。

学術研究であるためには、研究課題の設定は重要で、当該研究分野の領域にも当てはまっていなければなりません。とくに当該分野にあらたに参入した研究者では、当該分野の学術的な視点も考慮することが重要です。

有機分野における新素材開発の例でも、研究課題の設定が、このような学術研究からの視点に沿っているか確認しておきます。当該分野とは異なる研究者でも、同様な研究結果を再現できなければなりません。

金属有機構造体MOFによる研究課題では、当初受け入れられなかった研究結果も、その後重要課題として、広く認知されることとなりました。学術研究としての配慮がおこなわれることも、その後の研究課題設定においては大切です。

まとめ

研究課題の種類や書き方から、作成時の注意すべきポイントについて詳細に紹介しました。実は、取り上げていない注意すべきポイントとして、研究費用の問題があります。

どんなに良い研究課題でも、研究費用が足りなければ遂行することはできません。2回目のノーベル賞受賞となったスーパーカミオカンデの研究課題などでは、国からの研究費用の潤沢な東大以外の国内大学では難しいともいえます。

最近は国立大学でも、とくに高額な大学ファンドを運用して、その利益を大学の研究費用に活用するという動きが盛んです。日経での報道でびっくりしたのは、そのうちの半分程度の資金をオルタナティブ投資で運用するという話が、複数の大学ファンドで出ていることです。

 GPIFでも2％以下の微小割合であるオルタナティブ投資を、発足して間もない大学ファンドで大規模に実施するというのです。たしかにうまくいけば大きな利益を生み出しますが、大手企業でも難しい当該投資を、まだ投資1年未満の複数大学でうまく運用できるとは思えません。

以前の例ですが、超大手私立大学でも、オルタナ資産運用での多額含み損が問題となりました（この大学は、もともとの経営状態は非常に良かったようですが、それでも付属学校の新設などは見送りとなったようです）。

当方が退職した民間企業の企業年金でも、運用経験のある財務出身者が関与しているとはいえ、オルタナティブ投資は３割以下です。ハーバード大学で、８割程度もあるオルタナ投資が有効なのは、数十年以上の経験に裏打ちされているからともいえます。

実は日本では投資失敗例が、大手民間企業から銀行や官庁系金融機関まで多数あります。銀行出身者が運用するから大丈夫というのはかなり甘い考えで、国内銀行でも従来うまくいっているのは、あの超大手銀行ぐらいではないでしょうか。

農林中金などは、海外債券とはいえ2回も超多額の損失を出していますが、農水省などのバックアップ（最終的には国民の税金）により何とか今も運用されています。国立大学ファンドでもし資産運用を失敗すると、農水省とは違い、文科省にそれほどの余力があるとは思えません。場合によっては、大学が倒産するような事態となるかもしれず、研究費用どころではないかと心配です。

投資ファンドではなく、学費などで大学運用費用を賄うという動きもあり、一部は授業料を値上げしています。また海外留学生を多数入れれば、大学運用にも寄与するとかいう話もありますが、一部国内私立大学を除いて、そううまくいくとも限りません。

もし、学費を「支払わない留学生の割合」が高くなると、留学生数が多い理系大学などでは、逆に問題が大きくなります。 

以前、かなりの数の海外留学生が学費を納めず帰国しており、学生課での重要な業務は帰国留学生への連絡事務、というわらえない話もありました（今は解決していることを祈ります）。とくに理科系大学では、年度上予定していた会計枠内の学費収入割合が少なくなれば、大学経営にも関わり、学生の実験や学内研究などにも直接影響が出ることになります。

現場の実態に即した研究費用を稼ぐには、お役人意識の強い文科省では難しいので、各大学で奮闘するのは当然ですが、本末転倒とならない運用をお願いしたいと思います（当方のいた大手企業でも、一度多額の海外投資を失敗していますが、国立大学では失敗時の余力があるとは思えませんし、文科省があてになるかどうかは考えものです）。

本記事が、研究課題について新たに検討している方々のお役に立てば幸いです。

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