研究活動 — 大学・大学院の思考プロセスをAIネイティブに活かす
このドキュメント群の目的 大学・大学院（学士→修士→博士）で人がどのように「考え」「調べ」「記録し」「新しい知を生む」のか、その思考プロセス・手段・ツール・活動を体系的に整理する。日本国内に閉じず、米国・中国・欧州との共通点/相違点、普遍的な原理、2026年現在の流行り廃りまで幅広く扱う。 最終目的は、大学院に行かずに、その方法論をソフトウェアエンジニア／AIネイティブな日常・業務に転用すること。上司の言う「研究ノート」を含む研究の作法を、実務の武器にする。
読者の前提（このドキュメントの設計思想）
- 学位は持つが大学院の経験はない
- 経済学＝文系的な学習が中心で、理系の実験・研究の作法は未経験
- ソフトウェアエンジニアとして働き、AI Agentを日常的・業務的に使う
- 「研究ノート」的な思考・記録プロセスに実務価値を感じ、体系的に学びたい
→ よって本ドキュメントは「理系の大学院に潜入して、研究の作法を最短で盗む」ことをゴールに、専門用語を都度かみ砕き、実務への転用を常に併記する方針で書いている。
全体の地図（読む順番の推奨）
| # | フォルダ | 何が書いてあるか | 特にSEに効く度 |
|---|---|---|---|
| 00 | 研究プロセス概論 | そもそも「研究」とは何か。問い→仮説→検証→貢献の普遍ループ。文系と理系の思考の違い | ★★★ |
| 01 | 学士修士博士のステップ | 各学位フェーズで「思考・手法・活動」がどう変わるか。消費者→再現者→生産者への進化 | ★★★ |
| 02 | 国際比較 | 日本/米国/中国/欧州の研究文化。共通する普遍と、国ごとの制度・カルチャーの違い | ★★ |
| 03 | 研究ノート | ラボノート/研究ノート/ELNの実践。思考の可視化・証拠保全・再現性。上司の言う「研究ノート」の本体 | ★★★ |
| 04 | ツールと手法 | 文献レビュー、批判的読解、2026年のAI研究ツールスタック | ★★★ |
| 05 | AIネイティブ実務転用 | ここまでの全部を、SE×AI Agentの日常・業務に落とし込む実践ガイド | ★★★★ |
| 99 | 出典 | 調査に使った一次情報・参考リンク集 | — |
3行サマリー（時間がない人向け）
- 研究＝「まだ誰も答えていない問い」を立て、検証可能な形で答え、証拠付きで公開するループ。学士は「消費者」、修士は「再現者」、博士は「生産者」。
- 研究ノートは"実験記録"ではなく"思考の外部化＋意思決定の証拠"。何を・なぜ・どう考え・どうなったかを時系列で残すことで、再現性・反証可能性・自分へのフィードバックが生まれる。
- 2026年の研究はAIネイティブ化（Elicit/Consensus等でのレビュー自動化、ELMのagentic化）が進む一方、再現性危機への対抗として記録・事前登録・オープン化がむしろ強化されている。SEにとっては「決定ログ(ADR)＋実験追跡＋AI文献レビュー」がそのまま転用先になる。
このドキュメント群の使い方
- 通読するなら: 00 → 01 → 03 → 05 の順。02・04は参照用。
- 今すぐ実務に効かせたいなら: 05_AIネイティブ実務転用 と 03_研究ノート だけ先に読む。
- 各ドキュメントは独立して読めるよう、重要概念は都度再説明している。