総説論文とは？その種類や書き方から注意すべきポイントまで解説

総説論文は、特定分野の既存研究を網羅的にまとめ、比較検討した結果を述べる研究論文です。過去の研究に基づくこと、新たな研究データは含まないこと、そして未発表の文献を対象としないことが特徴です。

テーマやその課題を俯瞰して把握することができ、その分野の研究を始める上では、まず読むべき論文として講読されることになります。

本記事では、総説論文について、その使用目的や種類、さらには書き方や注意点まで解説します。

総説論文とは

総説論文とは、ある特定の分野やテーマに関して、先行研究を徹底的に調査し、結果を比較検討し、さらに自身の考察も含めて解説をおこなった論文です。

過去の研究に基づくこと、新たな研究データは含まないこと、そして未発表の文献を対象としないことが、主な特徴となります。なお総説論文は、単独で著作物となりえる研究論文の一種ともいえます。

通常の研究論文では、新しい発見や研究データを公開するのに対し、総説論文では、既存の文献をもとにその分野の現状を俯瞰的に整理して、さらには今後の研究の方向性などを示すことを目標としています。 

総説論文の作成目的

総説論文では、新しい事実や成果の公開は含まれていませんが、特定の分野や主題となるテーマ全体の概要を知ることができます。

特定分野やテーマを俯瞰して把握することが可能となり、とくにその分野の研究を始める上では、まず読むべき論文として講読されることになります。とくに当該分野では、何が解決されていて、何が解決されていないか、新たにその分野の研究者に対して、研究の方向性を定めるうえで、ある種の指針を示すことができます。

このような総説論文では、若い研究者や、さらには当該研究分野に最近研究対象を移した研究者にとっては、羅針盤のような役目を果たします。

総説論文の著者は、たいていの場合、当該分野の研究者として熟練の研究経験や実績を有しています。このためその論文を読むことにより、当該分野の最新の研究動向のみならず、当該の研究の勘所や問題点を把握することができるのです。

最近はややもすると、論文の検索もAIに任せて、最新の動向のみ把握できればよい、とする考え方が多いようですが、これでは当該研究分野にイノベーションを起こすことにはつながりません。

なぜならAI検索では、既存の文献の最大公約数をまず発見することが主眼だからです。また新しい視点からの当該研究テーマに関する見通しなどを導入するといったことも難しくなります。

折しも本年度のノーベル賞では、日本のふたりの先生が受賞されましたが、いずれの分野でも、当該学会などから異端といわれたり、研究対象としては従来の研究と真逆のアプローチをされたことのたわものとも言えるからです。

もちろん既存の研究動向と真逆の方法がいつもイノベーションを引き起こすものではなく、洞察力に優れたある種の研究者のみがその立場に到達することができます。 

このような優れた研究者の方が、もし当該分野の総説論文を作成されていると、とくに役立つことになります。

総説論文の種類

総説論文とは、特定の分野やテーマに関する先行研究を集め、体系立ててまとめることで、その分野やテーマの概説や研究動向や展望を示すことを目的としているといえます。 

このような総説論文の種類には、大きく分けるとシステマティックレビューとナラティブレビューがあります。簡単にいえば、システマティックレビューの方が、既存文献を網羅的に調査・解析する立場ともいえます。

システマティックレビュー

システマティックレビューは、当該研究分野のすべての研究データや発見につながる現象を広く、統一的に検討・検証することになります。

通常の研究を一次研究とすると、当該研究分野を対象とした、研究の成果を包括的に収集、評価し、知見を統合することを目的とした、二次研究ともいえます。

たとえばデータベースや検索法の設定からはじめて、データの抽出と管理、論文の質の評価などを順を追って実施します。既存研究のデータや検討結果に異なる視点や新たな分析を加えることができるので、当該分野の将来の予測などに利用されています。

システマティックレビューは、一次研究としての「収集」「選択」「抽出」「評価」が系統的かつ総合的に行われます。

研究対象領域である一次研究を総合的に検証するために実施します。一次研究の取扱い方法としては、データ解析などを当該分野において実施したのと同じ状態となることを目指しています。このためシステマティックレビューでは、客観的かつ網羅的なエビデンスを提供することができます。当該分野での研究の質や結果を評価し、研究結果の一貫性や信頼性を検証することが可能です。また、研究のバイアスや偏りを最小限に抑える効果もあり、当該分野の今後の展望についても記述することができます。

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ナラティブレビュー

総説論文の一種にナラティブレビューがあります。ナラティブレビューの対象とは、どのようなものでしょうか。

ナラティブとは、もとは物語やそのストーリーに起因する用語です。このため、ストーリー性のある研究論文ということになりますが、著者の過去の経験や、当該研究の対象としている研究データやその解釈を、独自の立場から科学的に明らかにしていく、という作業といえます。

ナラティブレビューの対語には「システマティックレビュー」がありますが、こちらは研究対象領域の全体にわたるデータや現象を広く、統一的に検討・検証することになります。これに対してナラティブレビューは、研究者の個人的な知識や経験に依存する場合が多くなっています。ただしヒエラルキーにおいては上位に位置するため、研究者にとっては、研究の現状と将来の展望を客観的に把握するための重要な手段ともなりえます。

特定のトピックに関する既存の知識や研究を整理・概観することも可能です。著者の経験にそって、研究の動向や発展を追跡し理解することもでき、新たな研究課題や仮説を提案することができます。さらに、研究成果の解釈や意義について議論を深めることも実施されており、使い方によっては、特に自分が提起する新しい概念や理論の展開も期待できます。

主に研究者個人からみた研究の展望を述べるために書かれるものともいえ、そのベースとなる文献を引用しつつ論説を展開します。

過去に発表されたエビデンスをもとに述べるのは、システマティックレビューと同じですが、前者がバイアスを排除する方法に基づいて実施されるのと異なり、ナラティブレビューではその保証がないため、ベースとした文献には偏りがあるかもしれません。もしナラティブレビューがノーベル賞級の先生方において作成されると、当該研究分野の後進者にとっては、その効果はとくに大きくなります。

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総説論文の書き方

総説論文は、ある研究テーマに関してその時点で分かっていることが、原著論文に基づいて解説されています。

原著論文とは、新規性や有用性を有する、新たに作成した研究論文のことになります。

新規性、有用性などを兼ね備えたものですので、オリジナリティのある論文ともいえます。この原著論文を当該研究分野の視点から収集し、分析を加えてさらに解説したものが総説論文ともいえます。

 総説論文のための調査方法

まず偏りなく、幅広く関連文献を調査することが大切です。Google Scholarなどの検索システムや、所属する大学図書館などのシステムも使用すると効率的です。

執筆するテーマの先行文献をまとめるためには、取り扱うテーマの研究や論文の調査を行わなければいけません。その際、検証する論文に偏りができないよう留意し、広く網羅的に調査する必要があります。また効率化を図るためにも参照文献を管理するツールなどを駆使し、調査の時間をできるだけ減らすことができるよう工夫するといいでしょう

。最初の手がかりとしては、アブストラクトになるかもしれませんが、総説として載せる場合は、その全文を読むことが重要です。総説的論文をはじめて作成する場合は、アブストラクト中心の場合もあるかもしれませんが、このような立場では総説論文でも求められる、最終的なオリジナリティの主張は難しくなります。

単にアブストラクトを集めるだけではなく、関連文献も詳細に読むことで、研究背景を深く理解し、研究問題を明確に設定できるようになります。ま

た、先行研究と自分の研究を比較し、自分の研究の位置付けや新規性を明示することも必要です。少なくとも研究者として、当該研究分野の総説論文を作成するためには、自身の研究成果と他者（他の研究者）の成果を比較して、客観的に解説することが大切です。

参照論文の読み方やまとめ方

幅広く関連の参照論文を調査することも大切ですが、論文内容についても精査して読み込むことが重要です。

どの様な実験を行っていて、どの様な結果を得ていて、何を推定しているのかを、いくつかの文章で解説しなければなりません。当該論文と類似した実験が行われている場合には、関連するいくつかの論文をひとつの段落やその中での研究項目で記載する必要があります。とくにシステマティックレビューでは、過不足なく関連論文を網羅することが大切です。

また研究内容によっては、たくさんの実験結果があってはっきりと分かっていることもあるが、そうではないこともあります。それらを適切な表現、たとえば可能性が高い、不明であるなどを解説しなければなりません。

このため同様な研究結果でも、実験データがどのように取り扱われているか、参照論文の本文内容を読み込むことが不可欠です。アブストラクトのみに頼っていると、実験データなどの正確性がおろそかになることもあります。

卑近な例ですが、日本でも従来、後日研究不正とされる主要論文が受理され、その論文が多数引用されて問題となったこともいくつかあります。意図的な研究不正を見破るのは難しいですが、少なくともAI検索頼みではなく、総説論文を検討・作成することが求められます。

総説論文においても、原著論文と同様に、アウトライン（構成）を準備してから、実際の論文を作成すると論理的に執筆しやすくなります。 

箇条書きで、タイトルや序論、本論に記載する内容などをメモしていきます。また、パラグラフライティングを使用することも有効な対策です。原著論文ほどではありませんが、総説論文の本論においても、いくつかの段落であるパラグラフをふまえて記載していくことにより、論文全体のバランスが取れることにもつながります。

 総説論文の考察と推敲

最後に、総説論文の考察と推敲についても少々記載してみます。

総説論文では、単に先行文献をまとめるだけでなく、執筆者自身の考えや分析を盛り込むことでオリジナリティを出すことが大切です。当該研究テーマや分野において明らかになった疑問点などを考察し、将来の研究に対する助言や解決方法の提案などを含めることも、重要な視点です。

先行文献研究は、AI要約などでよいとする向きもありますが、これでは先行研究からのイノベーションは望めません。総説論文の主旨にも反していることになります。なにより同じような要約検討では、総説論文としては適当ではありません。

総説論文であっても、オリジナルな考察が求められます。たんなる研究内容の要約ではなく、カバーする学術研究にふさわしい考察が必要です。論文テーマとの関連からも考察し、総合的な解説の文章としてまとめていくようにします。

総説論文での注意すべきポイント

総説論文の書き方について、検索段階からはじめ、読み方やまとめ方さらには、執筆者の考えを含める重要性について記載しました。

最後に、押さえておきたい執筆上のポイントについても紹介します。総説論文の種類や検証方法によっては、書き方の詳細は変更可能とする学術誌もあります。原著論文も同じですが、投稿先の学術誌の規定を熟読し、もし書き方や構成に条件がある場合は、まずその規定に従うことが必要です。 

文献調査のポイント

具体的な文献調査方法としては、まず鍵となる原著論文を見つけることが大切です。

この原著論文から見つかった論文をいくつか読むと、共通して引用している重要な論文が判明します。このような新しい鍵論文をもとにまた論文探しを行います。こうした作業を繰り返して、当該研究分野に関連する重要な論文を見つけることができます。

当該テーマに関するキーワードをGoogle Scholarなどの専用サイトを使用してあらかじめ検索して、関連の参考文献を網羅しておく必要があります。

ただし検索で見つかる鍵となる論文は、必ずしも最新の論文ではありません。Google Scholarでは、その鍵論文の下にある「被引用数」をクリックすると、その鍵論文を引用している、より新しい論文がリストアップされるので、これを利用すると便利です。

なお原著論文や博士論文などの作成においても、同様な論文検索を利用します。たとえば博士論文の考察については、自身の研究と他者の研究比較が必要となり、同様なプロセスを経ることになります。

なお先行研究などで把握した関連資料は、論文作成の準備作業として、手元に書き留めておくと役立ちます。関連研究の論文や、もし外部の研究会などで関連研究者が研究発表したものを自分用にリスト化していると、総説論文作成にも効果的です。

論文内容設定のポイント

総説論文であっても、自身の論文でオリジナリティを示すためには、明確な問題意識やテーマ設定が重要です。 

総説論文のイントロダクションには、研究分野やテーマに関する情報との関連性を記載し、執筆する目的を明確に示すことが大切です。

様々な分野やテーマの最新研究などを示すことができ、分野外の研究者や一般の読者も目を通すものといえます。読み手を意識し、簡潔かつ明瞭に執筆するとともに、必執筆者自身の考えとオリジナリティを入れ、執筆者の見解をわかりやすく説明します。

総説論文では、技法的には、先行研究を網羅的に調べ、それらに批判を加えて新しい知見を付け加えることを目的とするものです。このため同じテーマを扱った先行研究などは、網羅的に調べ上げる必要があり、当然先行論文のアブストラクトだけではなく、全文を自身で講読しておくことが大切です。

先行文献研究は、AI要約などでよいとする向きもありますが、これでは先行研究からのイノベーションは望めません。なにより同じような要約検討では、総説論文としては不適格です。 

また総説論文では、とくに正確な情報や専門用語を、適切に過不足なく使用するようにします。原著論文ではないので、あらたな専門用語の導入の可能性は少ないですが、逆に当該分野での言い回しなども含め、専門領域として成立する研究論文でなくてはなりません。

できるだけ専門用語を使わないというアドバイスも時にあるようですが、まず当該領域の専門家に正確な情報と自身の分析結果が受け入れられるようにすべきです。場合によっては、当該専門用語の定義などを解説しておくスタイルもありえます（ただし、投稿先の規定に基づいて判断）。

論文作成中のポイント

総説論文は、参照論文となる文献をまとめた論文ですので、文献リストの作成も重要です（投稿先の学術誌の規定に留意）。 

総説論文と引用文献には密接な関係があり、引用方法にも注意を払う必要があります。

引用とは、どこから引用してきたのか、その出典を明示することです。他の研究論文に書かれていることを、自身の総説論文で用いる場合には適切な手順が必要となります。また他の著作物に書かれているデータや方法などを参考にした場合も同じです。

論文の引用にあたっては、今後、総説論文をみる他の研究者、すなわち読者がすぐ引用元を特定できるようにしなければなりません。論文の読者としては、筆者がどのような研究や文献を根拠として用いているのか、を確かめる必要があります。自然科学分野でいえば、論文をみた読者が同じような研究をする場合、すぐに再現ができるものでなくてはなりません。

論文引用の書き方としては、直接引用、ブロック引用、間接引用があります。 

直接引用では、たとえば2020年の研究成果を記載する場合は、下記のようになります。

〇〇（2020）は、「・・・・・」と述べている。　　　　　　　　　　　　　　　　　

また英文論文でよくみられる例として、下記もあります（〇〇、□□は著者名）。

・・・・・（〇〇、2010）、・・・・・（□□、2020）

直接引用の中でも、文章の集合体をそのまま紹介する、ブロック引用という方法もあります。間接引用では当該の論文や書籍の内容を、引用をおこなう著者が自身の理解に基づき、内容要約する方法となります。

引用する際は、正しい方法で引用元を明確にし、投稿先の学術誌の規定に従い、形式などを調整します。なお引用文献が、書籍の場合は（著者、本の名前、出版社、発行年）、 論文や雑誌の解説記事の場合は、（著者、論文名、出典、ページ、発行年）を記載します。外国語から翻訳された文献を参照した場合は、まず文献の原題を示し、次に訳者と翻訳題名、出版地：出版社、出版年を示します。

また引用を適切に行うためには、自身と他者の研究成果の区別をすることも欠かせません。どこが他者の研究成果で、どこからが自分の考えや研究成果なのかを、明確に区別して書かなければなりません。この明確性がなければ、総説論文など学術誌にも掲載されるような論文での査読基準には合致しません。

また自他の成果を区別するとは、他者の研究に敬意を払うためです。学術誌でもときに研究不正の課題がクローズアップされることがありますが、著作権の問題以前に盗作などとされてしまうこともありえます。このため、学術誌では引用ルールが投稿規定として設定されています。学会誌などでも同様な論文作成規定があるところもあり、これらの規定やルールに従い、受理してもらえる総説論文を作成することが大切です。

まとめ

最近は研究評価の観点から、文献の引用数が多くなる研究が優れているという風潮もあるようです。いわゆる被引用数が多くなるというのは結果的にであって、本年度ノーベル賞のふたりの先生方も最初のうちは、当該テーマの推進には苦労されたようです。

引用数の重視では、応用研究にはつながっても、イノベーションが大切なノーベル賞級の研究にはまだまだともいえます。最近はアジアの国でも、日本以上に文献の引用数が多い状態であり、「被引用数」の重要性が強調されています。この手法は、ある種の原理原則が確立された研究テーマの実用化にはとくに有効で、その国に当該研究拠点が多いほど、被引用数は大きくなります。

研究拠点の間で切磋琢磨することにより、当該研究テーマの実用化に邁進することができるからです。ただこの方法の欠点としては、いつまでたっても人（研究者）の後追いということにあります。AI検索の利用でも似たようなことがあり、もちろん合格点を付けられる研究比較は容易にできることになります。

このような合格点をまずとる研究方針にケチを付けるつもりはありませんが、イノベーションを求めていく優秀な研究者の立場とは異なることになります。日本では、研究というと基礎研究と応用研究の区別が混在していることもあり、ちぐはぐとなっています。本年度ノーベル賞のおふたりの先生も強調されているように、基礎研究への投資がまず必要なのです。

最近、イチローさんのインタビューをあるテレビ番組で聞きましたが、

「目の前のことに対処することばかり注力していると、上には行けない・・・」

とのことで、「とくに、先を見る訓練が大切」とのことでした。

スポーツの世界でも、先を見る訓練を実施している人たちほど、メジャーリーグでも活躍している気がします。 

研究でも同じで、単なる既存文献の整理だけでは、その先のイノベーションのある研究成果にはたどりつけません。合格点のある研究にはなるでしょうが、今年の日本人ノーベル賞の先生方がいわれていることとは、まったく違います。この点でも、物語性のあるナラティブレビューは、これからそのあとをたどっていく研究者にとっては、羅針盤といえるような論文になりえます。 

幸い日本では、世界最古の源氏物語のような長編物語りを基調として、さらに多くの人々へ継承していくという伝統が、古来から受け継がれています。 

日本の研究者はすでに優秀ですが、その研究環境が保証され、今後もその独自性をさらに発揮していってほしいと思います。

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