生成AIで科研費の申請書を書くことは可能か？という素朴な疑問を追求するために、前回、4つの生成AIを試してみました。

1. 科研費の申請書を生成AIを４種（Perplexity、ChatGPT、Claude、GEMINI）で書き比べ

このときは、なんとなく「それっぽい」仕上がりになったように思ったのですが、もっといろいろ試してみないと、生成AIがどれくらい有用なのかがわからないので、引き続き別のテーマで試してみます。

生成AIの一つであるPerplexityに、「全身エリテマトーデスに対する新規治療戦略に関して研究助成申請書作成のためのたたき台をつくってくれない？」とお願いして、あとは分量を増やしてもらったり、箇条書きをやめてもらったりして、科研費申請書の下書きを作ってもらいました。具体的に何をやってほしいかに関してはノーヒントです。生成AIが数秒で作ってくれた申請書がこれ。

研究課題名: SLEにおけるIRF5阻害による新規治療戦略の開発

概要:

本研究は、全身性エリテマトーデス(SLE)の病態形成に重要な役割を果たす転写因子IRF5を標的とした新規治療法の開発を目指す。IRF5阻害剤の開発と、その治療効果の検証を行う。マウスSLEモデルを用いた前臨床試験、患者由来細胞を用いたex vivo解析、および臨床検体を用いたバイオマーカー探索を統合的に実施する。IRF5阻害剤の投与による治療効果を評価し、免疫細胞の機能変化を解析することで治療メカニズムを解明する。患者由来細胞を用いて、IRF5阻害の効果と個人差を評価し、治療効果予測因子を探索する。さらに、臨床検体を用いてIRF5活性化状態を反映するバイオマーカーを同定し、疾患活動性や治療反応性との相関を解析する。本研究により、SLEの病態メカニズムの解明と新たな治療法の確立が期待される。

(1)本研究の学術的背景や本研究の着想に至った経緯、研究課題の核心をなす学術的「問い」

SLEは自己免疫疾患の代表的疾患であり、多様な臓器障害を引き起こす難治性疾患である。現行の治療法では、ステロイドや免疫抑制剤を中心とした非特異的な免疫抑制が主体となっており、長期的な副作用や治療抵抗性の問題が存在する(Schmid et al., 2024, Breast Cancer Res Treat 12(3):345)。そのため、より特異的かつ効果的な治療法の開発が急務となっている。近年の研究により、転写因子IRF5がSLEの病態形成に重要な役割を果たすことが明らかになってきた。IRF5は、I型インターフェロン（IFN）の産生や炎症性サイトカインの発現を制御する中心的な転写因子であり、SLE患者の免疫細胞で異常に活性化していることが報告されている(Inoue et al., 2023, Cancer Res 83(15):2789)。本研究の着想に至った経緯として、我々の予備的研究において、IRF5阻害剤の開発に成功し、マウスSLEモデルにおいてその有効性を確認したことが挙げられる。この結果を踏まえ、本研究では以下の学術的「問い」を設定する：

1. IRF5阻害はSLEの新規治療戦略として有効か？
2. IRF5阻害による治療効果のメカニズムは何か？
3. IRF5阻害の効果を予測するバイオマーカーは存在するか？

(2)本研究の目的および学術的独自性と創造性

本研究の目的は、IRF5阻害剤を用いたSLEの新規治療法を開発し、その有効性と安全性を検証することである。本研究の学術的独自性と創造性は、IRF5という特異的な分子標的に着目し、従来の非特異的免疫抑制とは異なるアプローチを提案している点にある。独自に開発したIRF5阻害剤を用いることで、これまで困難であったIRF5の機能解析が可能となる。さらに、マウスモデル、患者由来細胞、臨床検体を統合的に解析することで、基礎研究から臨床応用までを見据えた包括的な研究デザインを採用している点も特筆すべきである。

(3)関連分野の研究動向と本研究の位置づけ

SLE治療の分野では、近年、B細胞を標的としたベリムマブやT細胞共刺激を阻害するアバタセプトなど、より特異的な治療法が開発されている(Ohto et al., 2023, Nat Biotechnol 41(8):1023)。しかし、これらの治療法も十分な効果を示さない患者が存在し、新たな治療標的の探索が続けられている。IRF5に関しては、遺伝学的研究によりSLEの疾患感受性遺伝子として同定されて以来、その病態への関与が注目されてきた。しかし、IRF5を標的とした治療法の開発はまだ初期段階にあり、本研究はこの分野における先駆的な取り組みとして位置づけられる。

(4)本研究で何をどのように、どこまで明らかにしようとするのか

本研究では、以下の3つの側面から研究を進める：

1. マウスSLEモデルを用いた前臨床試験：
   IRF5阻害剤の投与による治療効果（腎症の改善、自己抗体産生の抑制など）を評価する。また、IRF5阻害による免疫細胞の機能変化を解析し、治療メカニズムを解明する。フローサイトメトリーや単一細胞RNA-seqを用いて、IRF5阻害が各免疫細胞サブセットに与える影響を詳細に調べる。さらに、長期投与実験を行い、IRF5阻害剤の安全性と持続的な効果を検証する。
2. 患者由来細胞を用いたex vivo解析：
   SLE患者の末梢血単核球にIRF5阻害剤を添加し、炎症性サイトカイン産生や自己抗体産生への影響を評価する。また、IRF5阻害に対する反応性の個人差を解析し、治療効果予測因子を探索する。さらに、患者由来の樹状細胞やB細胞を用いて、IRF5阻害が抗原提示能や抗体産生能に与える影響を詳細に調べる。
3. 臨床検体を用いたバイオマーカー探索：
   SLE患者の血液サンプルを用いて、IRF5活性化状態を反映するバイオマーカーを同定する。プロテオミクス解析やメタボローム解析を組み合わせ、IRF5活性化に関連する新規バイオマーカーの探索を行う。同定されたバイオマーカーと疾患活動性や治療反応性との相関を解析し、IRF5阻害剤の効果を予測するバイオマーカーパネルの確立を目指す。

(5)本研究の目的を達成するための準備状況

本研究を遂行するための準備状況として、独自のスクリーニング系を用いて高い特異性と効果を持つIRF5阻害剤の候補化合物を同定している。また、MRL/lprマウスを用いたSLEモデルの系を確立しており、予備的な実験でIRF5阻害剤の有効性を確認している。さらに、SLE患者の血液サンプルおよび臨床情報のバンクを整備しており、倫理委員会の承認も得ている。解析技術面では、単一細胞RNA-seq、マルチカラーフローサイトメトリー、プロテオミクス解析など、最新の解析技術を導入済みである。これらの準備状況により、本研究を効率的かつ効果的に進めることが可能となっている。

(6)本研究がどのような国際性を有するか

本研究は、SLEが世界中で問題となっている難治性疾患であり、IRF5阻害という新規アプローチが国際的な自己免疫疾患研究コミュニティーの注目を集めると予想されることから、高い国際性を有する。研究成果は国際学術誌への投稿や国際学会での発表を通じて、世界に向けて発信する予定である。また、海外の研究機関との共同研究を計画しており、国際的な研究ネットワークの構築を目指している。さらに、将来的には国際共同臨床試験の実施を視野に入れており、本研究の成果がSLEの国際的な治療ガイドラインの策定にも貢献することが期待される。これらの取り組みにより、本研究は世界のSLE研究をリードし、国際的な医療の発展に寄与することが可能となる。

申請書を書いてくれたのはいいのですが、なぜ転写因子IRF5に注目したの？と思いました。

1. プレスリリース　転写因子IRF5の阻害が全身性エリテマトーデスの新規治療法となる可能性を実験的に証明　AMED

なんのことはない、Perplexityが吐き出した研究内容と同じ結果がすでに研究成果として出ていたのですね。これは生成AIの落とし穴だと思います。不用意に生成AIを使うと、他人の研究成果を真似しただけのような計画書が出来上がってしまう恐れがあるというわけです。生成AIに相談を持ち掛けるにしても、自分独自の何かをもっていて、それを使ってさてどうするかで相談するのが良いのでしょう。最初から丸投げだと、他人のアイデアの盗用を無自覚にしてしまう危険があるということが今回わかりました。

生成AI花盛りの今日この頃ですが、科研費の申請書作成においても生成AIを活用した人が多かったのではないでしょうか。科研費の研究計画調書を生成AIに丸投げしたときに、どれくらいまともな申請書を作ってくれるのか試してみたいと思います。

依頼内容：トリプルネガティブ乳がんの新しい表面分子マーカー標的の探索という研究テーマで、科研費の申請書を書いてください。

生成AIといえばChatGPTしか知りませんでしたが、知人が、「ChatGPTよりも、PerplexityとかClaudeのほうがいいよ」というので、まずはPerplexity無料版から試してみます。

以下、Perplexityが数秒で返してくれた回答がわりとあっさりしていたので、内容をもう少し具体的にして分量を増やすようにお願いしたほか、学術的な問いもしっかり書くようにお願いしてみました。自分は分量などの指示をしただけで、実験方法や計画に関しては、最初のテーマ（上記）の指示以外は、何の指示もしていません。引用文献も適宜いれてくれるように指示しました。

Perplexity（無料版）で書いた科研費研究計画書

研究課題名: トリプルネガティブ乳がん新規表面マーカー探索

概要
本研究は、トリプルネガティブ乳がん(TNBC)の新規表面分子マーカーを同定し、診断・治療標的としての有用性を検証することを目的とする。最新のプロテオミクス技術と機械学習を組み合わせ、TNBC特異的な表面タンパク質を網羅的に探索する。同定されたマーカー候補の機能解析と臨床検体での検証を行い、TNBCの早期診断や個別化治療に貢献する新規標的分子の発見を目指す。本研究では、(1)プロテオミクス解析によるTNBC特異的表面タンパク質の同定、(2)機械学習を用いた候補分子の絞り込み、(3)候補分子の機能解析、(4)臨床検体での検証、(5)診断・治療標的としての有用性評価を行う。これにより、TNBCの分子病態の理解を深め、新たな診断マーカーや治療標的の開発につながる知見を得ることが期待される。

(1)本研究の学術的背景や本研究の着想に至った経緯、研究課題の核心をなす学術的「問い」

トリプルネガティブ乳がん(TNBC)は、エストロゲン受容体(ER)、プロゲステロン受容体(PR)、HER2のいずれも発現していない乳がんサブタイプであり、他の乳がんサブタイプと比較して予後不良であることが知られている(Schmid et al., 2024, Breast Cancer Res Treat 12(3):345)。TNBCに対する治療法は限られており、新たな診断・治療標的の同定が急務となっている。近年、がん細胞表面に発現する分子が、診断マーカーや治療標的として注目されている。特に、抗体薬物複合体(ADC)の開発により、がん細胞特異的な表面タンパク質を標的とした精密な治療法が可能になりつつある(Ohto et al., 2023, Nat Biotechnol 41(8):1023)。しかし、TNBCにおいては特異的な表面マーカーの同定が遅れており、その探索が重要な課題となっている。本研究の着想に至った経緯として、最新のプロテオミクス技術と機械学習の発展が挙げられる。これらの技術を組み合わせることで、網羅的かつ効率的なタンパク質解析が可能になった(Inoue et al., 2023, Cancer Res 83(15):2789)。さらに、クライオ電子顕微鏡技術の進歩により、タンパク質複合体の詳細な立体構造解析が可能になり、抗体と標的分子の相互作用を原子レベルで理解できるようになった。これらの背景を踏まえ、本研究では以下の学術的「問い」を設定する：

1. TNBCに特異的な新規表面分子マーカーは存在するか？
2. 同定された新規マーカーは、TNBCの診断・治療標的として有用か？
3. 新規マーカーとそれに対する抗体の相互作用メカニズムは、どのような構造的特徴を持つか？

これらの問いに答えることで、TNBCの分子病態の理解を深め、新たな診断法や治療法の開発につながる重要な知見が得られると考えられる。

(2)本研究の目的および学術的独自性と創造性

本研究の目的は、TNBCの新規表面分子マーカーを同定し、その診断・治療標的としての有用性を検証することである。

本研究の学術的独自性と創造性は、最新のプロテオミクス技術と機械学習を組み合わせた網羅的探索アプローチを用いてTNBC特異的な表面タンパク質を同定し、その機能解析を行うとともに、臨床検体を用いた新規マーカーの検証と臨床応用可能性の評価を一貫して行う点にあり、これにより従来のアプローチでは見出せなかった新たな診断・治療標的の発見が期待される。

(3)関連分野の研究動向と本研究の位置づけ

トリプルネガティブ乳がん(TNBC)研究の分野では、近年、新規バイオマーカーの同定と治療標的の探索が精力的に進められている。TNBCは他の乳がんサブタイプと比較して予後不良であり、効果的な治療法が限られているため、新たな診断・治療標的の同定が急務となっている(Schmid et al., 2024, Breast Cancer Res Treat 12(3):345)。最近の研究では、TNBCにおけるIL-34の高発現が予後不良と相関することが報告され、新たな治療標的として注目されている(Kiyono et al., 2020, Breast Cancer 27(4):518)。また、プロテオミクス技術と機械学習を組み合わせたアプローチにより、TNBC特異的な表面タンパク質の網羅的探索が進められている(Inoue et al., 2023, Cancer Res 83(15):2789)。さらに、抗体薬物複合体(ADC)を用いた新規治療法の開発も活発に行われており、TNBCに対する治療効果が期待されている(Ohto et al., 2023, Nat Biotechnol 41(8):1023)。本研究は、最新のプロテオミクス技術と機械学習を組み合わせた網羅的探索アプローチを用いて、TNBC特異的な新規表面分子マーカーの同定を目指す。さらに、同定されたマーカーの機能解析と臨床検体での検証を通じて、TNBCの早期診断や個別化治療に貢献する新規標的分子の発見を目指す。このアプローチは、既存の研究手法を統合し、さらに発展させたものであり、TNBCの分子病態の理解を深め、新たな診断マーカーや治療標的の開発につながる重要な知見をもたらすことが期待される。

(4)本研究で何をどのように、どこまで明らかにしようとするのか

1. プロテオミクス解析と機械学習による候補分子の同定：
   最新の質量分析技術（LC-MS/MS）を用いて、複数のTNBC細胞株と非TNBC細胞株の細胞表面タンパク質を網羅的に解析する。得られたデータに対して、機械学習アルゴリズム（ランダムフォレストやサポートベクターマシンなど）を適用し、TNBC特異的な発現パターンを示す分子を効率的に同定する。さらに、公共データベース（TCGA、GEOなど）の遺伝子発現データを統合解析し、同定された候補分子の妥当性を検証する。最終的に、3-5個の有望な新規表面マーカー候補を選定する。
2. 候補分子の機能解析：
   同定された候補分子に対して、CRISPR-Cas9システムを用いたノックアウト細胞株とレンチウイルスベクターを用いた過剰発現細胞株を樹立する。これらの細胞株を用いて、細胞増殖アッセイ（MTTアッセイ、BrdUアッセイ）、浸潤アッセイ（マトリゲル浸潤アッセイ）、遊走アッセイ（ウーンドヒーリングアッセイ）を行い、各候補分子のTNBCの悪性度への寄与を評価する。さらに、RNA-seqによる網羅的遺伝子発現解析を行い、各候補分子の下流シグナル経路を同定する。
3. 臨床検体での検証：
   TNBC患者サンプル（少なくとも100例）と非TNBC乳癌患者サンプル（対照群として100例）を用いて、免疫組織化学染色法により同定された候補分子の発現を解析する。発現レベルと臨床病理学的因子（腫瘍サイズ、リンパ節転移、病期など）との相関を評価する。また、カプランマイヤー解析とCox比例ハザードモデルを用いて、各候補分子の発現レベルと患者の無再発生存期間および全生存期間との相関を解析する。
4. 診断・治療標的としての有用性検証：
   同定された候補分子に対するモノクローナル抗体を作製し、抗体医薬としての可能性を評価する。また、ファージディスプレイ法を用いて、候補分子に特異的に結合するペプチドを同定し、低分子化合物のリード化合物として活用する。これらの抗体や低分子化合物を用いて、in vitroでの細胞増殖抑制効果やアポトーシス誘導能を評価する。さらに、TNBC細胞株を用いたマウス異種移植モデルを作製し、in vivoでの抗腫瘍効果を検証する。
5. 個別化医療の基盤構築：
   同定された新規マーカーを用いて、TNBCの分子サブタイプ分類システムを構築する。機械学習アルゴリズム（クラスタリング解析など）を用いて、マーカー発現パターンに基づくTNBCの新たな分類法を提案する。さらに、各サブタイプと既存の治療法（化学療法、免疫チェックポイント阻害剤など）の感受性との相関を解析し、治療選択のための予測モデルを構築する。最後に、液体生検（血中循環腫瘍細胞や血中遊離DNA）を用いた非侵襲的な診断・モニタリング法の開発に着手し、個別化医療実現への基盤を確立する。

(5)本研究の目的を達成するための準備状況

まず、TNBC細胞株および非TNBC細胞株のコレクションを確立し、研究に必要な細胞材料を整えた。次に、表面タンパク質解析のためのプロテオミクスプラットフォームの最適化を行い、高精度な網羅的解析が可能な状態にある。また、機械学習アルゴリズムの開発と予備的なデータ解析を実施し、TNBC特異的な表面タンパク質の効率的な同定に向けた準備が整っている。臨床検体の収集と使用に関しては、倫理委員会の承認を取得済みであり、患者サンプルを用いた検証実験を速やかに開始できる体制が整っている。さらに、候補分子の機能解析のための分子生物学的手法を確立しており、同定された新規マーカーの機能的重要性を迅速に評価できる準備が整っている。これらの準備状況により、本研究を効率的かつ効果的に進めることが可能となっている。

(6)本研究がどのような国際性を有するか

本研究で同定される新規マーカーは、TNBCの診断・治療に新たな展開をもたらし、国際的な乳がん研究の方向性に影響を与える可能性を持つ。同定されたマーカーの検証や機能解析において、海外の研究機関との共同研究を積極的に推進し、国際的な協力体制を構築する。また、日本人TNBC患者の特性を考慮したマーカー探索を行うことで、人種間での差異を明らかにし、個別化医療の発展に貢献する。研究成果は国際学会や高インパクトファクターの学術誌で発表し、世界的な認知度を高めるとともに、同定された新規マーカーや関連技術について国際特許の出願を目指す。これらの取り組みを通じて、本研究は世界の研究をけん引し、国際協同を通じて世界の研究の発展に貢献するとともに、我が国独自の研究としての高い価値を創出することが期待される。

引用文献

1. Schmid, P., et al. (2024). “Recent advances in triple-negative breast cancer treatment.” Breast Cancer Research and Treatment, 12(3), 345.
   DOI: Not provided
2. Ohto, U., et al. (2023). “Novel antibody-drug conjugates for targeted cancer therapy.” Nature Biotechnology, 41(8), 1023.
   DOI: Not provided
3. Inoue, K., et al. (2023). “Integrative proteomics and machine learning approach for identification of novel surface markers in triple-negative breast cancer.” Cancer Research, 83(15), 2789.
   DOI: Not provided
4. Kiyono, M., et al. (2020). “High expression of interleukin-34 is associated with poor prognosis in triple-negative breast cancer patients.” Breast Cancer, 27(4), 518.
   DOI: Not provided

いかがでしょうか？ほんの15分くらいで、自分の専門外のトピックでこれだけの研究計画調書が書けてしまいました。分量的にはこれで3ページちょっとなので、適当な図も入れてほしかったのですが、Perplexityは図を描く能力は無いみたいです。

さて、ChatGPTのほうはどうでしょうか。自分はChatGPTはサブスクを購入しているのですが、ChatGPT 4o 以外に、ChatGPT o1-preview という目新しいものが登場してiいたのを見つけ、それに書いてもらいました。以下が、ChatGPTが作った申請書です。以下は、ChatGPTが書いてくれた科研費の申請書です。

ChatGPTで書いた科研費研究計画書

表題： トリプルネガティブ乳がん新規表面分子マーカーの探索

概要

本研究は、予後不良で治療法が限られるトリプルネガティブ乳がん（TNBC）に焦点を当て、新たな表面分子マーカーを探索することを目的とする。最新のプロテオミクス技術を活用し、TNBC細胞の表面タンパク質を網羅的に解析することで、TNBCに特異的な分子を同定する。さらに、同定した分子の機能解析を行い、細胞増殖や転移への関与を明らかにする。臨床検体を用いた検証により、これらの分子が診断や治療標的として有用であるかを評価する。最終的に、TNBC患者の予後改善に寄与する新規治療法の開発基盤を築くことを目指す。

本文

(1) 本研究の学術的背景や本研究の着想に至った経緯、研究課題の核心をなす学術的「問い」：

トリプルネガティブ乳がん（TNBC）は、エストロゲン受容体（ER）、プロゲステロン受容体（PR）、およびHER2が陰性である乳がんの一種であり、全乳がんの15–20%を占める（Foulkes et al., 2010, N Engl J Med 363(20):1938）。TNBCは高い増殖能と転移性を特徴とし、他のサブタイプと比較して予後が悪い。さらに、ホルモン療法やHER2標的療法が適用できないため、化学療法が主な治療手段となっている。しかし、化学療法に対する抵抗性や副作用の問題から、新たな治療戦略の開発が喫緊の課題である。

近年、がん細胞の表面分子を標的とした治療法が注目を集めている。特に、抗体療法やCAR-T細胞療法は、特異的な表面抗原を持つがん細胞を選択的に攻撃することが可能である（Shimizu et al., 2018, Nat Rev Clin Oncol 15(12):731）。しかし、TNBCにおいては、広く適用可能な表面分子マーカーが限られているため、この分野での進展が妨げられている。

本研究の着想は、プロテオミクス技術の進歩により、細胞表面のタンパク質群を網羅的に解析できるようになったことに基づく。これにより、従来の遺伝子発現解析では見つからなかった新規の表面分子を同定できる可能性がある。本研究の核心をなす学術的「問い」は、「TNBCに特異的な新規表面分子マーカーを同定し、それが診断および治療の新たな標的となり得るか」である。

(3) 関連分野の研究動向と本研究の位置づけ：

現在、TNBCの分子特性を解明するために、遺伝子発現プロファイリングが盛んに行われており、複数の分子サブタイプが提唱されている（Lehmann et al., 2011, J Clin Invest 121(7):2750）。これにより、各サブタイプに適した治療法の開発が期待されている。しかし、遺伝子レベルでの解析は必ずしもタンパク質の発現や機能を反映しないため、タンパク質レベルでの解析が重要となっている。

一方、表面プロテオミクスによりがん細胞の表面タンパク質を網羅的に解析する研究が進んでいるが、TNBCに特化した研究は限定的である。特に、TNBCの細胞表面に存在するタンパク質を網羅的に解析し、機能的な役割を解明する研究はほとんど行われていない。

本研究は、最新のプロテオミクス技術を用いてTNBCの表面タンパク質を網羅的に解析し、新規の分子マーカーを同定する点で独創的である。また、同定した分子の機能解析や臨床検体での検証を行うことで、実際の診断・治療への応用可能性を示すことができる。本研究は、タンパク質レベルでの新たな知見を提供し、TNBC研究の新たな方向性を示すものである。

(4) 本研究で何をどのように、どこまで明らかにしようとするのか：

• 表面プロテオームの解析： TNBC細胞株（複数種）と非TNBC細胞株を用いて、細胞表面のタンパク質をビオチン化試薬で標識し、アフィニティ精製と質量分析を組み合わせて同定する。これにより、TNBC特異的に発現する表面タンパク質のリストを作成する。
• 候補分子の選定と機能解析： 同定したタンパク質の中から、発現レベルや既存のデータベース情報を基に、有望な候補分子を数種類選定する。これらの分子について、RNA干渉（siRNA）やCRISPR-Cas9システムを用いて発現を抑制し、細胞増殖、アポトーシス、遊走能などの細胞機能への影響を評価する。
• シグナル伝達経路の解明： 候補分子が関与するシグナル伝達経路を、ウエスタンブロットや免疫沈降法を用いて解析する。これにより、分子機構を明らかにし、治療標的としての有用性を検証する。
• 臨床検体での評価： 患者由来のTNBC組織および正常乳腺組織を用いて、免疫組織化学染色やRT-PCRにより候補分子の発現パターンを検討する。さらに、臨床病理学的データと照合し、予後との関連性を解析する。
• 動物モデルでの検証： ヌードマウスを用いた腫瘍形成実験や転移モデルを作成し、候補分子の発現抑制が腫瘍の増殖や転移に与える影響を評価する。

(5) 本研究の目的を達成するための準備状況：

本研究を遂行するための技術的および人的な準備は整っている。質量分析装置（LC-MS/MS）やデータ解析用のソフトウェアは既に導入済みであり、プロテオミクス解析のための実験手技についても十分な経験がある。さらに、TNBC細胞株および非TNBC細胞株は研究室内で培養可能であり、倫理委員会の承認を得て患者由来の臨床検体も入手可能である。研究チームは、分子生物学、プロテオミクス、病理学の専門家から構成されており、各分野での豊富な研究経験を持つメンバーが揃っている。これらの準備により、研究開始後すぐに実験に着手できる体制が整っている。

(6) 本研究がどのような国際性を有するか：

本研究は、世界的に解決が求められているTNBCの治療戦略に新たな知見を提供するものである。得られた成果は国際的な学術雑誌に投稿し、主要な国際学会での発表を予定している。また、同分野で活躍する海外の研究者との共同研究を推進し、情報交換や技術交流を行う計画である。日本独自の高い技術力と独創的な研究手法を活かし、世界のTNBC研究を牽引する役割を果たすことを目指している。これにより、国際的な研究コミュニティにおける日本のプレゼンスを高め、TNBC患者の予後改善に貢献することが期待される。

引用文献リスト：

1. Foulkes WD, Smith IE, Reis-Filho JS.
   タイトル： Triple-Negative Breast Cancer
   雑誌名： New England Journal of Medicine
   巻(号)： 363(20):1938-1948, 2010
   DOI： 10.1056/NEJMra1001389
2. Lehmann BD, Bauer JA, Chen X, Sanders ME, Chakravarthy AB, Shyr Y, Pietenpol JA.
   タイトル： Identification of human triple-negative breast cancer subtypes and preclinical models for selection of targeted therapies
   雑誌名： Journal of Clinical Investigation
   巻(号)： 121(7):2750-2767, 2011
   DOI： 10.1172/JCI45014
3. Shimizu K, et al.
   タイトル： 申し訳ありませんが、”Shimizu et al., 2018, Nat Rev Clin Oncol 15(12):731″ に該当する論文を特定できませんでした。正確な文献情報をご提供いただけますと幸いです。

以上は、ChatGPTが書いてくれた科研費の申請書でした。文献を引用してくれるのはいいのですが、その文献そもそも存在するの？ということも起こるので要注意です

さて、Claudeも試してみましょう。以下は、Claudeが書いてくれた科研費の申請書になります。

Claude（無料版）で書いた科研費研究計画書

トリプルネガティブ乳がん新規表面分子標的の探索

研究概要

本研究は、トリプルネガティブ乳がん（TNBC）の新規表面分子マーカーを同定し、治療標的としての有用性を評価することを目的とする。TNBCは予後不良であり、効果的な治療法の開発が急務となっている。本研究では、最新のプロテオミクス技術と機械学習を組み合わせた革新的アプローチにより、TNBCに特異的な表面タンパク質を網羅的に探索する。同定された候補分子について、in vitroおよびin vivo実験によりその機能と治療標的としての可能性を詳細に検証する。さらに、同定された分子の発現パターンと臨床病理学的特徴との関連を解析し、バイオマーカーとしての可能性も評価する。本研究により得られる知見は、TNBCの分子病態の理解を深めるとともに、新規診断法や治療法の開発につながることが期待される。最終的に、本研究はTNBC患者の予後改善に貢献し、乳がん治療の新たな展開をもたらす可能性を秘めている。

1. 本研究の学術的背景、着想に至った経緯、および学術的「問い」

乳がんは女性の悪性腫瘍の中で最も頻度が高く、その中でもトリプルネガティブ乳がん（TNBC）は特に予後不良であることが知られている(Foulkes et al., 2010, N Engl J Med 363(20):1938-1948)。TNBCは、エストロゲン受容体（ER）、プロゲステロン受容体（PR）、およびHER2受容体が陰性であり、これらを標的とした従来の治療法が効果を示さない(Bianchini et al., 2016, Nat Rev Clin Oncol 13(11):674-690)。そのため、TNBCに対する新規治療法の開発は喫緊の課題となっている。

近年、がん細胞表面に発現する分子を標的とした治療法が注目を集めている。例えば、HER2陽性乳がんに対するトラスツズマブや、PD-L1を標的とした免疫チェックポイント阻害剤などが臨床で成功を収めている(Emens, 2018, Cancer 124(10):2086-2103)。しかし、TNBCに特異的な表面分子マーカーは依然として限られており、有効な標的治療法の開発が遅れている状況にある。

最近の研究により、TNBCの不均一性が明らかになってきた(Lehmann et al., 2011, J Clin Invest 121(7):2750-2767)。この不均一性は、TNBCの治療抵抗性の一因となっていると考えられる。したがって、TNBCのサブタイプに共通する、あるいは特異的な表面分子マーカーを同定することが、新規治療法開発の鍵となる可能性がある。

プロテオミクス技術の進歩により、細胞表面タンパク質を網羅的に解析することが可能になってきた(Bausch-Fluck et al., 2018, Proteomics 18(21-22):e1800200)。さらに、機械学習技術の発展により、大規模なデータセットから有意義な情報を抽出する能力が飛躍的に向上している(Zou et al., 2019, Nat Rev Genet 20(6):311-322)。

これらの背景を踏まえ、本研究では以下の学術的「問い」を設定する：

1. TNBCに特異的な新規表面分子マーカーは存在するか？
2. 同定された表面分子マーカーは、TNBCの病態にどのように関与しているか？
3. これらの表面分子マーカーは、TNBCの新規治療標的となり得るか？

2. 本研究の目的および学術的独自性と創造性

本研究の主な目的は、TNBCに特異的な新規表面分子マーカーを同定し、その機能解析を通じて治療標的としての可能性を評価することである。この目的を達成するため、最新のプロテオミクス技術と機械学習を統合した新規アプローチを採用する。この方法により、従来の手法では見落とされていた微妙な発現パターンの違いを検出し、新規マーカーの同定につなげることが可能となる。さらに、本研究ではTNBCの不均一性を考慮した解析を行う。これにより、TNBCのサブタイプ間の違いを考慮に入れたよりきめ細かな治療標的の同定を目指す。同定された候補分子については、in vitroおよびin vivo実験を通じて多角的に機能を解析する。この包括的なアプローチにより、候補分子の生物学的意義と治療標的としての可能性を総合的に評価することが可能となる。このように、本研究は最新技術の統合、TNBCの不均一性への注目、多角的な機能解析という独自の視点と方法論を組み合わせることで、TNBCの新規治療法開発に向けた革新的な知見をもたらすことが期待される。

3. 関連分野の研究動向と本研究の位置づけ

TNBC研究の分野では、新規バイオマーカーや治療標的の探索が精力的に行われている。近年、アンドロゲン受容体(AR)やPoly(ADP-ribose) polymerase (PARP)などが注目を集めており、これらを標的とした治療法の開発が進められている。また、免疫チェックポイント阻害剤の登場により、TNBCに対する免疫療法の可能性が開かれつつある。しかし、これらの治療法の有効性は限定的であり、より効果的な治療法の開発が求められている。

既存の研究が特定の分子や経路に焦点を当てているのに対し、本研究ではプロテオミクスと機械学習を用いた網羅的なアプローチを採用する。これにより、これまで見落とされていた新規標的を発見する可能性を高める。さらに、表面タンパク質の発現パターン、臨床病理学的特徴、機能解析のデータを統合的に解析することで、より包括的な理解を目指す。また、同定された分子について、治療標的としての可能性を直接評価することで、基礎研究から臨床応用への橋渡しを目指す。このように、本研究は網羅的、統合的、そして臨床応用を見据えたアプローチを採用することで、TNBC研究の新たな展開をもたらすことが期待される。

4. 本研究で明らかにしようとする内容

本研究では、以下の点を明らかにすることを目指す：

1. TNBCに特異的な新規表面分子マーカーの同定： プロテオミクス解析と機械学習を用いて、TNBCに特異的に発現する表面タンパク質を網羅的に同定する。具体的には、TNBC患者の腫瘍サンプルと正常乳腺組織から膜タンパク質を抽出し、液体クロマトグラフィー質量分析法（LC-MS/MS）を用いて網羅的に解析する。得られたデータに対して、機械学習アルゴリズム（例：ランダムフォレスト、サポートベクターマシン）を適用し、TNBCに特異的な表面タンパク質を同定する。この手法は、Pozniak et al. (2016, Nature Methods 13(5):441-449) の方法を参考にしつつ、TNBCの特性に合わせて最適化を行う。
2. 同定された分子の臨床的意義： 同定された分子の発現パターンと患者の予後や治療反応性との関連を解析し、バイオマーカーとしての可能性を評価する。具体的には、免疫組織化学染色法を用いて、大規模な患者コホート（n > 200）における候補分子の発現を解析する。発現レベルと臨床病理学的因子（腫瘍サイズ、グレード、リンパ節転移の有無など）および予後との関連を統計学的に解析する。この解析手法は、Curtis et al. (2012, Nature 486(7403):346-352) の方法を参考にする。
3. 候補分子の機能解析： 選択された候補分子について、in vitroおよびin vivo実験系を用いてその機能を解明する。in vitro実験では、候補分子の過剰発現株およびノックアウト株を作製し、細胞増殖（MTTアッセイ）、浸潤（Boyden chamberアッセイ）、薬剤耐性（各種抗がん剤に対するIC50の測定）などの表現型を解析する。in vivo実験では、候補分子を操作した細胞株を用いて異種移植モデルを作製し、腫瘍増殖速度や転移能を評価する。これらの実験手法は、Lehmann et al. (2011, J Clin Invest 121(7):2750-2767) の研究を参考にしつつ、本研究の目的に合わせて最適化する。
4. 治療標的としての可能性： 候補分子を標的とした阻害実験や中和抗体を用いた実験を行い、治療標的としての可能性を評価する。具体的には、候補分子に対する小分子阻害剤や中和抗体を設計・作製し、in vitroおよびin vivo実験系でその効果を検証する。特に、既存の化学療法剤との併用効果や、免疫チェックポイント阻害剤との相乗効果について詳細に解析する。この評価方法は、Schmid et al. (2018, N Engl J Med 379(22):2108-2121) の臨床試験デザインを参考にしつつ、前臨床段階での評価に適合させる。
5. 分子メカニズムの解明： 候補分子がTNBCの病態にどのように関与しているのか、そのシグナル伝達経路や下流の分子メカニズムを明らかにする。具体的には、RNA-seqによる網羅的遺伝子発現解析、リン酸化プロテオーム解析、タンパク質間相互作用解析（免疫沈降-質量分析法）などを組み合わせて、候補分子の下流シグナルを包括的に解析する。これらの解析手法は、Mertins et al. (2016, Nature 534(7605):55-62) の統合オミクス解析アプローチを参考に、本研究の目的に合わせて最適化する。

5. 本研究の目的を達成するための準備状況

本研究を遂行するための準備は十分に整っている。当研究室では、これまでに100例以上のTNBC患者の腫瘍サンプルと臨床情報を収集しており、さらに複数の医療機関との共同研究体制を構築していることから、追加サンプルの収集も可能である。プロテオミクス解析に関しては、最新の質量分析装置（Q Exactive HF-X）を導入済みであり、高感度かつ網羅的な解析が可能な体制を整えている。データ解析のための計算機環境も整備されており、経験豊富なバイオインフォマティシャンとの協力体制も確立している。細胞実験に関しては、TNBC細胞株（MDA-MB-231, BT-549など）および正常乳腺上皮細胞株を保有しており、in vitro実験のための準備が整っている。動物実験についても、マウス異種移植モデルの作製および解析の経験があり、必要な設備・体制が整っている。さらに、同定された分子に対する抗体作製のため、抗体作製会社との協力体制を構築している。これらの準備状況により、本研究計画を迅速かつ効率的に遂行することが可能である。

6. 本研究の国際性

本研究は高い国際性を有している。TNBCは世界中で問題となっているがんタイプであり、本研究で同定される新規標的分子は、国際的な乳がん研究コミュニティに大きなインパクトを与える可能性がある。研究の進捗に応じて、AACR（American Association for Cancer Research）やESMO（European Society for Medical Oncology）などの国際学会で積極的に成果を発表し、世界の研究者とのディスカッションを通じて研究の質を高める予定である。また、本研究で得られた知見を基に、海外の研究機関との共同研究を積極的に推進する。特に、同定された分子の機能解析や治療標的としての評価において、各国の専門家との協力を進める計画である。本研究は、日本の強みであるプロテオミクス技術と機械学習を組み合わせた独自のアプローチを採用しており、日本発の革新的な研究として国際的に高い評価を得ることが期待される。研究成果は Nature、Science、Cancer Cell などの国際的に評価の高い学術誌に投稿し、世界中の研究者に向けて発信する。最終的に、本研究の成果はTNBCの診断・治療法の開発につながる可能性があり、世界中の患者の予後改善に寄与することが期待される。これらの取り組みを通じて、本研究は日本の乳がん研究の国際的プレゼンスを高め、世界の研究の発展に貢献することを目指す。

引用文献リスト

1. Foulkes, W. D., Smith, I. E., & Reis-Filho, J. S. (2010). Triple-negative breast cancer. New England Journal of Medicine, 363(20), 1938-1948. DOI: 10.1056/NEJMra1001389
2. Bianchini, G., Balko, J. M., Mayer, I. A., Sanders, M. E., & Gianni, L. (2016). Triple-negative breast cancer: challenges and opportunities of a heterogeneous disease. Nature Reviews Clinical Oncology, 13(11), 674-690. DOI: 10.1038/nrclinonc.2016.66
3. Emens, L. A. (2018). Breast cancer immunotherapy: facts and hopes. Clinical Cancer Research, 24(3), 511-520. DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-16-3001
4. Lehmann, B. D., Bauer, J. A., Chen, X., Sanders, M. E., Chakravarthy, A. B., Shyr, Y., & Pietenpol, J. A. (2011). Identification of human triple-negative breast cancer subtypes and preclinical models for selection of targeted therapies. The Journal of Clinical Investigation, 121(7), 2750-2767. DOI: 10.1172/JCI45014
5. Bausch-Fluck, D., Goldmann, U., Müller, S., van Oostrum, M., Müller, M., Schubert, O. T., & Wollscheid, B. (2018). The in silico human surfaceome. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(46), E10988-E10997. DOI: 10.1073/pnas.1808790115
6. Zou, J., Huss, M., Abid, A., Mohammadi, P., Torkamani, A., & Telenti, A. (2019). A primer on deep learning in genomics. Nature Genetics, 51(1), 12-18. DOI: 10.1038/s41588-018-0295-5
7. Traina, T. A., Miller, K., Yardley, D. A., Eakle, J., Schwartzberg, L. S., O’Shaughnessy, J., Gradishar, W., Schmid, P., Winer, E., Kelly, C., Nanda, R., Gucalp, A., Awada, A., Garcia-Estevez, L., Trudeau, M. E., Steinberg, J., Uppal, H., Tudor, I. C., Peterson, A., & Cortes, J. (2018). Enzalutamide for the treatment of androgen receptor-expressing triple-negative breast cancer. Journal of Clinical Oncology, 36(9), 884-890. DOI: 10.1200/JCO.2016.71.3495
8. Robson, M., Im, S. A., Senkus, E., Xu, B., Domchek, S. M., Masuda, N., Delaloge, S., Li, W., Tung, N., Armstrong, A., Wu, W., Goessl, C., Runswick, S., & Conte, P. (2017). Olaparib for metastatic breast cancer in patients with a germline BRCA mutation. New England Journal of Medicine, 377(6), 523-533. DOI: 10.1056/NEJMoa1706450
9. Schmid, P., Adams, S., Rugo, H. S., Schneeweiss, A., Barrios, C. H., Iwata, H., Diéras, V., Hegg, R., Im, S. A., Shaw Wright, G., Henschel, V., Molinero, L., Chui, S. Y., Funke, R., Husain, A., Winer, E. P., Loi, S., & Emens, L. A. (2018). Atezolizumab and nab-paclitaxel in advanced triple-negative breast cancer. New England Journal of Medicine, 379(22), 2108-2121. DOI: 10.1056/NEJMoa1809615
10. Pozniak, Y., Balint-Lahat, N., Rudolph, J. D., Lindskog, C., Katzir, R., Avivi, C., Pontén, F., Ruppin, E., Barshack, I., & Geiger, T. (2016). System-wide clinical proteomics of breast cancer reveals global remodeling of tissue homeostasis. Cell Systems, 2(3), 172-184. DOI: 10.1016/j.cels.2016.02.001
11. Curtis, C., Shah, S. P., Chin, S. F., Turashvili, G., Rueda, O. M., Dunning, M. J., Speed, D., Lynch, A. G., Samarajiwa, S., Yuan, Y., Gräf, S., Ha, G., Haffari, G., Bashashati, A., Russell, R., McKinney, S., METABRIC Group, Langerød, A., Green, A., … Aparicio, S. (2012). The genomic and transcriptomic architecture of 2,000 breast tumours reveals novel subgroups. Nature, 486(7403), 346-352. DOI: 10.1038/nature10983
12. Mertins, P., Mani, D. R., Ruggles, K. V., Gillette, M. A., Clauser, K. R., Wang, P., Wang, X., Qiao, J. W., Cao, S., Petralia, F., Kawaler, E., Mundt, F., Krug, K., Tu, Z., Lei, J. T., Gatza, M. L., Wilkerson, M., Perou, C. M., Yellapantula, V.,

以上はClaudeが作ってくれたものです。明らかに不要な文などを削除するなど、微修正はしましたが、吐き出された文章そのままです。

GEMINI (GOOGLE)で書いた科研費研究計画書

GEMINIに頼んだら、アウトラインを箇条書きにしてくれるのですがなかなか申請書っぽい文章にしてくれません。代筆させられるのをいやがっているかのようです。「上記はあくまで一例です。ご自身の研究内容に合わせて、より詳細な情報を加えてください。」とやたらと念を押してきます。それでもごり押しして、書いてもらいました。

表題案

• トリプルネガティブ乳がんの新規表面マーカー探索と標的療法開発
• TNBCの新規表面分子マーカー探索による治療戦略開発
• AI駆動型新規マーカー探索によるTNBC克服
• TNBC克服に向けた新規分子マーカー探索と標的療法

概要

トリプルネガティブ乳がん（TNBC）は、既存の治療法が限られ、予後不良な悪性腫瘍である。本研究は、この難治性のTNBCに対して、全く新しい治療戦略を確立することを目的とする。具体的には、最新のAI技術とオミクス解析を融合し、TNBC細胞表面に特異的に発現する新規分子マーカーを網羅的に探索する。同定したマーカーを標的とすることで、従来の治療法では効果が得られなかったTNBC患者に対して、効果的な治療が可能となることが期待される。本研究を通じて、TNBCの分子メカニズムを深堀りし、新規治療薬の開発へと繋げ、最終的にはTNBC患者の生存率向上に貢献する。本研究は、AIと生命科学の融合による革新的ながん研究であり、国際的な学術界において注目を集める。

(1)本研究の学術的背景や本研究の着想に至った経緯、研究課題の核心をなす学術的「問い」

トリプルネガティブ乳がん（TNBC）は、乳がんの中でも特に悪性度が高く、治療が困難なタイプとして知られている。乳がんは、エストロゲン受容体、プロゲステロン受容体、HER2と呼ばれる3つの受容体によって、その性質が大きく異なる。TNBCは、この3つの受容体すべてが陰性であるため、ホルモン療法やHER2を標的とした治療が効きにくく、治療選択肢が限られている。

TNBCは、乳がん全体の約15～20%を占め、その予後不良性から、新たな治療標的の探索が急務である。これまでの研究により、TNBCは遺伝子変異やエピジェネティックな変化が非常に多様であり、その分子機序は複雑であることが明らかになっている。Lehmannらの研究（2011）は、TNBCがBL1とBL2という2つの主要なサブタイプに分類されることを示し、TNBCの分子多様性の深さを浮き彫りにした。さらに、Liuらの研究（2016）は、TNBCが腫瘍微小環境との複雑な相互作用を通じて進展することを示唆し、TNBCの治療標的探索の難しさを際立たせている。

このようなTNBCの多様性に対応するためには、エストロゲン受容体、プロゲステロン受容体、HER2が陰性であるTNBCに対して効果的な従来のホルモン療法や分子標的療法とは異なり、新規の表面分子マーカーを探索し、それらを標的とする新たな治療法の開発が不可欠である。従来の研究では、既知の癌遺伝子や腫瘍抑制遺伝子に焦点を当てられてきたが、TNBCの多様性から考えると、これらの既知の遺伝子だけでは、全てのTNBC患者をカバーできない可能性がある。そこで本研究では、AI技術を活用した網羅的なオミクス解析により、従来の解析手法では見つけることができなかった、TNBCに特異的な分子シグネチャーを同定し、「TNBCの多様な分子背景において、共通して発現が変動し、かつ治療標的となりうる新規表面分子マーカーは存在するか？」という学術的な問いに対する答えを見つけることを目指す。AI技術の進歩により、膨大なオミクスデータを解析し、TNBCの分子メカニズムのより深い理解を目指し、最終的には、TNBC患者の予後改善に貢献したい。

(2)本研究の目的および学術的独自性と創造性

本研究の目的は、以下の3点です。

1. 新規表面分子マーカーの同定: AI技術を用いた深層学習により、TNBC細胞表面に特異的に発現する新規分子マーカーを予測する。
2. マーカーの機能検証: 同定されたマーカーの機能をin vitroおよびin vivoで検証し、その腫瘍形成における役割を明らかにする。
3. 標的療法開発への応用: 同定されたマーカーを標的とする新規治療法の開発に向けた基礎研究を行う。

本研究は、TNBCの分子メカニズムの解明を深め、新規治療標的の同定を可能にし、最終的にTNBC患者の予後改善に繋がることを目指す。

学術的独自性と創造性

本研究は、トリプルネガティブ乳がん（TNBC）の新規治療標的探索において、AI技術とオミクス解析を融合するという、極めて革新的なアプローチを採用する。従来のTNBC研究は、特定の遺伝子や経路に焦点を当てた探索が主流であったが、本研究では、AIの力を借りて、膨大なオミクスデータを網羅的に解析し、未知の分子マーカーを探索する。

具体的には、深層学習などのAI技術を活用し、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームなど、多層のオミクスデータを統合的に解析することで、TNBCに特異的な分子シグネチャーを効率的に抽出する。これにより、従来の手法では見つけられなかった、より精度の高いマーカーの同定が期待できる。

本研究の学術的な独自性は、単に既存の手法を組み合わせるのではなく、AIという新たなツールを導入することで、TNBC研究の新たな地平を開拓しようとする点にある。また、多層オミクスデータを統合的に解析するという点も、本研究の大きな特徴である。これらの独創的なアプローチにより、TNBCの分子メカニズムの解明を深め、最終的には、TNBC患者の生存率向上につながる新たな治療法の開発に貢献することが期待される。

さらに、本研究で得られた成果は、TNBCだけでなく、他の種類の癌の研究にも応用できる可能性があり、広範なインパクトを与えることが期待される。AI技術と生命科学の融合という学際的なアプローチを通じて、従来の枠組みを超えた新たな知見を創出し、がん研究に革新をもたらす可能性を秘めている。

(3)関連分野の研究動向と本研究の位置づけ

近年、トリプルネガティブ乳がん（TNBC）の分子標的療法開発に向けた研究が活発化しており、特にオミクス解析技術の進歩により、TNBCの分子多様性が明らかになってきた。従来の研究では、特定の遺伝子変異や経路に焦点を当てた探索が主流であったが、TNBCの多様性に対応するため、より網羅的な解析手法が求められてきた。本研究は、こうした研究動向を踏まえ、AI技術と多層オミクス解析を融合することで、TNBCの新規表面分子マーカーを探索するという、極めて革新的なアプローチを採用する。AI技術の進歩により、膨大なオミクスデータを解析し、複雑な生物学的ネットワークから、TNBCに特異的な分子シグネチャーを抽出することが可能になった。本研究の独自性は、AI駆動型マーカー探索、多層オミクスデータの統合解析、新規治療標的の開拓という3点に集約される。AI技術を活用することで、従来の手法では見つけられなかった、より精度の高いマーカーの同定が期待できるだけでなく、多層オミクスデータを統合的に解析することで、より包括的な分子プロファイルを構築し、TNBCの分子メカニズムの解明を深めることができる。最終的には、これらの成果を基に、TNBCに対する新しい治療法の開発に繋げ、患者生存率の向上に貢献することを目指す。本研究は、オミクス解析とAI技術を融合することで、TNBC研究の分野において、より網羅的で精度の高い分子標的探索を可能にするという点で、学術的な貢献が期待される。

(4)本研究で何をどのように、どこまで明らかにしようとするのか

本研究では、トリプルネガティブ乳がん（TNBC）の新規治療標的の探索を目的とし、以下のステップで研究を進める。

まず、トリプルネガティブ乳がん患者から手術で切除された腫瘍組織および対応する正常組織を収集し、RNA、タンパク質、代謝産物を抽出し、それぞれRNA-seq、質量分析、メタボローム解析を行う。これら高スループットなオミクス解析により、膨大な量の分子データを生成する。

次に、得られたトランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームデータを統合し、多変量解析を行うことで、TNBC特異的な分子シグネチャーを同定する。このシグネチャーから、TNBCと正常組織を識別できる特徴的な遺伝子、タンパク質、代謝産物を抽出する。

抽出された特徴量を用いて、深層学習などの機械学習モデルを構築し、TNBCと正常組織を分類するモデルを構築する。構築したモデルを用いて、TNBC細胞表面に特異的に発現している可能性のある新規分子マーカーを予測する。

予測されたマーカーの検証として、免疫組織化学染色やウェスタンブロッティングを用いて、腫瘍組織および正常組織におけるマーカーのタンパク質発現を評価する。さらに、ノックダウンや過剰発現実験を行い、マーカーの細胞増殖、浸潤、転移など、腫瘍形成における役割を評価する。

最終的には、予測されたマーカーを標的とする抗体医薬やペプチド医薬を設計し、in vitroでの評価を行う。また、独立した臨床検体を用いて、同定されたマーカーの臨床的有用性を検証し、バイオマーカーとしての活用可能性も検討する。

これらの実験を通じて、TNBCの新規表面分子マーカーを同定し、その機能を解明することで、最終的にはTNBCに対する新しい治療法の開発に繋げ、患者生存率の向上に貢献することを目指す。

(5)本研究の目的を達成するための準備状況

本研究は、トリプルネガティブ乳がん（TNBC）の新規治療標的の探索を目的とする。この目的を達成するため、以下の準備を進めた。

まず、複数の医療機関と連携し、トリプルネガティブ乳がん患者の貴重な腫瘍組織および対応する正常組織の収集体制を確立した。これらの臨床サンプルは、本研究の基盤となる重要なデータである。次に、RNA-seq、質量分析、メタボローム解析といった大規模なオミクス解析を行うための設備とノウハウを有する研究機関との連携も進めている。これらの解析手法により、膨大な量の分子データを生成し、TNBCの複雑な分子メカニズムを解明するための基盤を築く。

さらに、深層学習をはじめとする最先端のAI技術を用いた解析パイプラインの構築を完了した。このパイプラインにより、膨大なオミクスデータを効率的に解析し、TNBCに特異的な分子シグネチャーを抽出することが可能になる。また、オミクス解析、AI、腫瘍学などの各分野の専門家と連携することで、より高度な解析と議論を行う体制を整えている。

これらの準備により、本研究は計画通りに進展し、トリプルネガティブ乳がんの新規治療標的発見に貢献できると確信する。具体的には、臨床サンプルの確保、高性能な解析機器の利用、最先端の解析ソフトウェアの導入、そして各分野の専門家との連携という4つの柱が、本研究の成功を支える基盤となっている。

(6)本研究がどのような国際性を有するか

本研究は、トリプルネガティブ乳がん（TNBC）という国際的な課題である疾患を対象とし、その成果は世界中の患者に貢献する可能性を秘める。

具体的には、世界各地の研究機関と連携し、多様な遺伝的背景を持つ患者サンプルを収集・解析することで、より普遍的な知見を得る。また、国際的な学会で研究成果を発表し、世界の研究者との議論を通じて、研究の質を高める。さらに、RNA-seq、質量分析、メタボローム解析など、国際的に標準化された解析手法を採用することで、研究成果の再現性と信頼性を高め、世界の研究コミュニティとの連携を強化する。

研究で得られた膨大なデータを、国際的なデータベースに登録することで、世界の研究者が自由にアクセスし、共同研究を促進する。これにより、TNBC研究の加速化に貢献し、世界的な医療の発展に寄与する。また、NatureやCellといった国際的な学術誌への論文投稿を目指し、研究成果を世界に発信する。これにより、本研究のインパクトを最大化し、世界のTNBC研究をリードする。

最終的に、本研究で同定された新規バイオマーカーや治療標的は、将来的に国際的な臨床試験に展開され、世界中のTNBC患者に新たな治療選択肢を提供する可能性がある。

このように、本研究は、国際的な共同研究、標準プロトコルの採用、データベースへの貢献、学術誌への発表、そして国際的な医療への貢献という多角的な側面から、高い国際性を有する。

GEMINIは、なんだか素直に言うことを聞いてくれなくて使いにくかったです。研究倫理の倫理観がかなり強めなのかもしれません。

生成ＡＩで科研費申請書を作ってみた感想

生成ＡＩがここまでやってくれるのだとしたら、自分の申請書作成のブラッシュアップに活かさない手はないでしょう。2025年の科研費の採否は、どの生成AIを使った人が勝つのでしょうか。

生成AIの弱点としては、大量の文書を読み込んでそれに基づいて出力していることから明らかなように、本当にオリジナリティの高いアイデアは提供してくれないはずです。そのため、生成AIを使ってかかれた科研費申請書は、どれも似たような物になる可能性が高いと思います。実際上の４つは、シンプルな依頼にも関わらず、研究の戦略はほとんど同じようなものになりました。もしみんなが生成ＡＩを使って書いていたのだとしたら、今年、科研費を審査する人は、どれもそつなく書かれているけど尖ったところがないなという印象を持つのではないでしょうか。

そうはいっても、人間が考える場合でも世の中の潮流の影響を受けて新しい研究を着想するわけですから、人間が書いたからといってどれくらいオリジナリティがあるのかわかりません。生成AIのほうに分がないとも言えないでしょう。

日本語の文章の読みやすさに関しては、生成AIが圧倒的に有利だと思います。人間が書いた文章のように、文の始まりと文の終わりで呼応関係がうっかりズレたといった、しょうもないミスはまずしません。

文章の流れが十分論理的かというと、PerplexityもChatGPTもClaudeも情報を羅列気味であり、必ずしも論理的な流れがハッキリはしていません。人間が書いたほうが接続語などを効果的に使ってもっと論理的な流れがはっきりした文章が作れるだろうと思います。

なんの知識もない人間が一切労力もかけずに、この程度の申請書を書けてしまうのですから、今年度に応募者みんなが生成AIを使っていたならば、これらの文章がこれからの科研費応募書類の最低レベルということになるでしょう。

一個試しただけだと、たまたまということもあるので、別の研究テーマでも試してみました。こちらもご覧ください。

1. 生成AIで科研費の申請書を書くことは可能か？生成AI利用の落とし穴　「全身エリテマトーデスに対する新規治療戦略に関して研究助成申請書作成のためのたたき台をつくってくれない？」

【豆知識】大学からJSPSへの送信後の原稿の差し替えは可能か？

【Ｑ２２０７】 研究機関の担当者が研究計画調書の応募情報を電子申請システムで承認し日本学術振興会に送信した後に、研究者から研究計画調書の一部に誤りがあったとの連絡がありました。差し替えを行いたいのですが、どうすればよいでしょうか。

【Ａ】 日本学術振興会が定めた研究計画調書等の提出（送信）期限（以下「学振受付期限」という。）より前であれば、日本学術振興会への提出（送信）後に研究機関担当者※により研究計画調書等（応募書類）を引き戻し、必要に応じた訂正、再提出を行うことができます。ただし、学振受付期限後に、研究計画調書等の引き戻し、再提出を行うことはできませんので、提出いただく前に十分確認をお願いします。なお、引き戻しを行った場合、一度提出した研究計画調書等であっても、最終的に電子申請システム上の応募状況が「学振受付中」となるまで日本学術振興会に提出されたことにはなりませんので、十分に留意してください。また、アクセスが集中して期限までに再提出が完了できない場合があるため、学振受付期限当日は引き戻しを行わないようにしてください。
※個人管理の研究種目の場合は、提出した研究者本人による引き戻しが可能です。https://www.jsps.go.jp/file/storage/kaken_faq/kakenhi_faq.pdf

科研費の締め切り日時

公募期間

令和６(2024)年７月１６日（火）～９月１８日（水）午後４時３０分（厳守）

令和７(2025)年度基盤研究(Ａ・Ｂ・Ｃ)、挑戦的研究、若手研究の公募について　科学研究費助成事業（科研費） Grants-in-Aid for Scientific Research 公募情報　日本学術振興会

トレンドに「大数の法則」が入っていて、何かと思ってみたら、サイコロを1万回振ることの意義についての議論が活発に行われていました。

夏休にサイコロを1万回振った中学生

中3の夏休みにサイコロ1万回振って確率が本当にどの目も1/6に近づくのか調べてた中学生がいたけど、大数の法則ってなんなのか教えてもらってないのかな。
それだと標本調査がどーして成り立つのか全然理解できないだろうね。

— おがたつ@中学数学専門 (@OgaTatsu_NAC) August 29, 2024

実際にやってみることの大切さについて

大数の法則が何なのか教えて貰ってたら、実際に一万回試行しようなんて思うはずがない、が論旨てことになるけど、僕が知る知的好奇心旺盛でイノベーティブな人たちはたいてい教えて貰った上で「実際振ってみよ」ってサイコロ振り始めるタイプばっかですね。 https://t.co/ZpNhNNw7OE

— inuro (@inuro) August 30, 2024

実験することの意義について

サイコロ一万回は、数学の道と自然科学の道の岐路かもですね。

— 出羽 (@dewa3t) August 31, 2024

理学と工学の違いだなぁ
理想サイコロ振ってるなら無限回変わらないから1万回に意味は見出せないだろうが
物理サイコロは、そもそも誤差があり、摩擦もある世界なので、1万回のときに変わるかもしれない

豆腐のサイコロは大数の法則を当てはめてはならぬとか、発見するかもしれないからやる意味はある https://t.co/p367mnYlNp

— サト("8") (@sat_ukiyoe) August 30, 2024

今回の場合、「ただし、サイコロの重量バランスと空気抵抗は考えないものとする」ってのが学問、実際に振るのが実験。
一万振ったその上で、「あれこれ１００回でもほとんど同じ結果が出てない？」って気づいたらそっから統計学のスタートだ https://t.co/96qiF46aAu

— 8月あき (@PinkMayuNyan) August 30, 2024

一万回も振れば、サンプル数が巨大になると、無視されるはずの違いが無視できなくなることがある。
サイコロなら投げ方の癖や微妙な重心の偏りが顕在化するかもしれない。
だから実験は楽しいんだ。

— 秋津 (@akatonbo1024) August 30, 2024

サイコロの話を読んで、金属加工会社が高精度のサイコロを製作したという話を思い出しました。https://t.co/6SQsiZDHDy

何事も自分で確かめてみる姿勢というのは、実験系の研究者の素質があると思います。 https://t.co/qapHsuVFuS

— 泡月@インデックス投資 (@Bubb1eM00n) August 31, 2024

ｳﾝｳﾝ‍↕️
たぶん、ゲーム競技用のサイコロはそれを考えて品質管理しているだろうし、それは他製品、例えば自動車部品の品質管理などにも通じる話……
工業の仕組みまでわかる秀逸な自由研究の気がしますね

— 平沢ヌル@小説語り (@hirasawa_null) August 31, 2024

ある法則が本当に成り立つのかどうかを信頼できる手法で地道に検証することは最も基本的な科学的態度である。1万回サイコロを振って自明とされる法則そのものを批判的に検討する中学生、立派じゃないか。 https://t.co/l6KEd5gWJF

— y uchida (@uchida204) August 30, 2024

出目確率が1/6になるよう
正立方体を作る技術の向上、
サイコロの振り方の研究。
それを実証検証するのが、
科学とちゃうの？

— hidetanaka (@hidetanaka41) August 30, 2024

サイコロをふることと研究者の素養

サイコロ振らない人は、「知った」人。
サイコロ振る人は、「学んだ」人。

研究者や発明家は学べる人じゃないと務まらないと思う。

と、個人的に思うワケです。
異論は認める！

— apapu (@papu19830919) August 31, 2024

仮説を立てて実験する。文字では簡単なことかもしれないけど研究職というのはこれを成功するまでやる。論文が認められるまでやるからすごいんだ。それこそ、サイコロを一万回するようになんども繰り返すんだよ。論文を読んでるだけじゃ学術の進化は始まらない https://t.co/kNlLUEI6tZ

— 352 (@tochi__tocchi) August 30, 2024

サイコロの6個の目のうち最も出やすいのはどれか

そもそも現実世界のサイコロは、本当に1/6になるのか？というのを考えた人もいる。何より科学は考えたことを実験で確かめることでみんなが納得して先に進んできたんだろうが。最近はノーベル賞だって理論の段階では貰えんぞ。

1から6まで目の出る確率は均等なのか？ https://t.co/Ec0OJ2TLOT pic.twitter.com/1M9sbJqh1W

— えんたろう…ごはんがともにあらんことを (@entaro_) August 30, 2024

夏休の自由研究　サイコロ振り実験のバリエーション

1. 2019年度　サイエンス研究会　研究論文　国立大学法人 奈良国立大学機構 奈良女子大学附属中等教育学校 Nara Women’s University Secondary School　サイコロの出る目の確率について、一般的な「くぼみのあるサイコロ」と「くぼみのないサイコロ」を使って確かめることにした。どちらのサイコロも振る回数が少ないときは確率にばらつきがあったが、回数が多くなるにつれて、それぞれの目の出る確率が一定の値に近づいていった。また「くぼみのないサイコロ」の方が各目の出る確率の差がとても小さくなることがわかった。　https://nwuss.nara-wu.ac.jp/media/sites/11/ssh19_04.pdf　

昔、中学の自由研究で1000個サイコロ振ってみた、ってのやったやついたな。当時は、頭ヤバいのでは、と思ってたけど、今は面白みが分かる。これが”教養”ってやつなんだろうかな。

いややっぱ今考えても頭おかしいか。 https://t.co/SnK6TdHGqd

— ﾄ (@uet1) August 31, 2024

サイコロ1個を10000回振って出た目を記録するのと、サイコロ10000個を1回振って出た目を記録することが、同じであることを確認する自由研究やりたいわね

— たかはしけい / Takahashi K (@KayT0309) August 31, 2024

サイコロをふる小学生

実は僕も小学生の夏休みの自由研究でサイコロをたくさんふる実験をやった。4年生くらいだったかな。1万回はやらなかったと思う。1/6にはぜんぜんならなかった。

— ksaino (@ksaino) August 31, 2024

小学生の頃サイコロ1000回振って確率取ったのを自由研究にした俺くんはマジで賢いんだけど、問題はカスのガキだったから途中で飽きて嘘の結果書き込んだことなんだよな

— 染み”ュー (@swswnonasu) August 31, 2024

何年か前に、小学生の娘の夏休みの自由研究で10000回サイコロを振って1／6に近づくか調べたことがある笑
もちろん、安いサイコロなので近付かず…、正直に表にまとめ提出した。
かなりの力作と自信があったが、全く評価されなかったことがある過去をもつ私。娘より、私が悔しかった。 https://t.co/hBzdsd2Fza

— ティンパニーちゃん（公式） (@ngoro_timpani) August 31, 2024

サイコロをふる大学生

大学の確率統計の講義で最初にこれやったわw
そんなに優秀な大学ではなかったから目的は東大のように高尚で哲学的なものではなかったと思う(データ数の少ない範囲では人間が思うほどサイコロの出目は確率通りではないということに驚いてもらう内容だった)
でも pic.twitter.com/bQPASQpdjL

— わくぁかれす (@waqakares) August 30, 2024

大学の授業では、大人数で同じ試行を繰り返して、サイコロの製品によるバラツキなんかも統計処理して、その差異の原因分析までやりました。
サイコロの種類も２種類ぐらいあったかな。興味深い実験でしたよ。
個人的には、単純だけど深堀りのできる良い自由研究だと思いますけどね。

— たけちぃ。【逃避中】 (@TakechNorthFace) August 30, 2024

ふーん。
工学部統計学専攻・修士のワイ、大学の授業で同じくサイコロ１万回振って確率を調べたけど？
なんか問題ありますかwww？ https://t.co/NQJlTy3sR6

— たけちぃ。【逃避中】 (@TakechNorthFace) August 30, 2024

PC上でサイコロを振る人

私は実際にやってみて実験が予想を再現する様子を見るのとか好きなんだけど、1万回もサイコロを振るのを面倒くさがる大人になってしまったのでシミュレーションで済ませてしまう。
最初は振れの大きい確率が試行回数に従って収束する様子は、何の意外性もないんだけど見ていて楽しい。 https://t.co/scVAjMRqF1 pic.twitter.com/Fuwd2HVuJh

— 倉　啓一郎 (@quityourj) August 30, 2024

サイコロを6万回投げた時のシミュレーションがこちら。
拙著『はじめての統計学レジの行列が早く進むのはどっち？』よりhttps://t.co/BZoi2UmHT7
↑東京都内の国立中学校の入試問題に採用された本です。7刷2万部。
先日は中学生の数学甲子園にて大数の法則教えて参りました。 https://t.co/SoCvxed3dN pic.twitter.com/cBpfYbJnhg

— サトマイ『あっという間に人は死ぬから』 (@satou_rco) August 30, 2024

サイコロを振った科学研究者

イギリスの統計学者ウェルドンによれば、12個のサイコロを26306回振って，5,6の出る確率は０．３３であることを発見した．サイコロの出る目は１/６ずつではないという統計もあるのは転がし方、空気抵抗、摩擦、速度など影響するため意外と想像ができる。https://t.co/nHHxl2ic1G pic.twitter.com/H1Ru6ZFwKC

— ソマリ☕ (@suunnday_s) March 5, 2019

Labbyさんが自動でサイコロを振る装置を作って出目を調べた結果の方より。またピアソンさんがχ²検定を最初に書いた論文はWeldonさんが何万回もサイコロを振った結果を使っている。大数の法則だから、、、って意味がわからない。
Testing Goodness of Fit Using Chi-Squarehttps://t.co/vYGBlFJC8C pic.twitter.com/FvoXjLTw2H

— tomo (@tonagai) August 30, 2024

サイコロ1万回の実験の前に大数の法則を習うべきかはさておいて、実際にサイコロだか硬貨だかを多数回投げて一様分布からの外れを調べた論文があったような気がするが、思い出せない https://t.co/vBOU9P1b5u

— Haruhiko Okumura (@h_okumura) August 30, 2024

今話題の大数の法則の件で、この記事を思い出した

コインで表か裏が出る確率は“50％ではない？”　49人の研究者が35万回投げて検証　肝は投げる親指の動きhttps://t.co/1QKgFbb3ss

— 猫 (@nekolovercat) August 30, 2024

1万回は十分に多いのかについて

理論しか知らない典型的な教員だなという印象
10000回では確率は16～17％にどの目も収束していくが、1000回だと13％と18％の目があるみたいに明らかに偏った結果が生まれることもある
大数の法則がどうとか以前にサイコロに関しては1万回振ることは別にやり過ぎでも何でもない https://t.co/HqPIjuKG2F pic.twitter.com/QpxzYx9EKR

— ֍ナギ@PSO2_ship5֎ (@PSO2_NAGI) August 30, 2024

#統計 そうなんです。たったの1万回だと結構ずれるんです！

どの出目もぴったり確率1/6で出るサイコロを1万回振ったとき、1から6のどれかの目が出た割合が0.99/6以下または1.01/6以上にずれる確率は99.5%もあります(相対誤差1%の場合)。

どれかの目の相対誤差が5%以上になる確率は14%程度もある。 https://t.co/BzKnyMSBWl pic.twitter.com/muQRE319oV

— 黒木玄 Gen Kuroki (@genkuroki) August 30, 2024

サイコロを1万回振ることのリアル

【自由研究】サイコロ一万回ふって統計とってみる【輪廻ヒロ】 輪廻ヒロ / Rinne Hiro チャンネル登録者数 118人

先駆者たち

なぎ、中学の時に、何種類かのサイコロで、これやりました！
（１万回も振らなかったけど)

結果、ものによってあまり1/6に近づかないサイコロがあって、サイコロにも品質があるのね、って気付きました～！！ https://t.co/RcRtvMKs0l

— なぎ＠分子科学？ちゃんねる / Hideki Katayanagi (@hdkktyng) August 30, 2024

昭和生まれの中学校時代は平成初期の人間だけど、中学校のときに後ろの席の奴がまさにそれやってたわ
さいころ6万回振って各目が1万回に近いのかどうかを出た目をすべてノートに記録するってやつ
夏休み前の授業中からさいころふりはじめてた。

夏休みの自由研究って意味あるかどうかじゃないと思うが https://t.co/7uN9nh7JjU

— 002 (@002t) August 31, 2024

サイコロが昔から大好きだったので、中学生の自由研究で、リアルにこれやりました。数学担当の先生からは興味を持たれて、銀賞もらえました。
肝心の検証結果は、忘れました。 https://t.co/jPc9UO5Apf

— べくそん (@tsubekuson) August 31, 2024

これ弟が自由研究でやりたいって言って家族総出で振りましたね、安いサイコロだとちゃんと出る目にクセがあります。

— ○○やまと○○です。 (@yamato105_16) August 30, 2024

中学校の時の自由研究はサイコロを千回振って確立が均等になるかを調査していて、回数を増やすと1/6に収束していくということに気づいたよい。これに大数の法則という名称が付けられていることを当時は知らなかったけど、それを綺麗に一般化することが研究ということなんだと最近気づいたよい。 https://t.co/vwxpkWiyMh

— 大学院生の不死鳥マルコbot (@i_love_OYAZI) August 30, 2024

サイコロを振らない人

サイコロと聞いて、かの有名な「アインシュタイン」博士の言葉を思い出しました。

「神はサイコロを振らない」

„Die Quantenmechanik ist sehr achtunggebietend. Aber eine innere Stimme sagt mir, daß das noch nicht der wahre Jakob ist. Die Theorie liefert viel, aber dem Geheimnis des…

— アイスクリーマ (@icecreamer_X68K) August 30, 2024

国際性が様式に追加

2025年度科研費から、申請書の様式に、(6)本研究がどのような国際性（将来的に世界の研究をけん引する、協同を通じて世界の研究の発展に貢献する、我が国独自の研究としての高い価値を創出する等）を有するか　について具体的かつ明確に記述すること　という指示が付け足されました。

うを。科研費申請書、記載項目が増えてるー。「(6)本研究がどのような国際性（将来的に世界の研究をけん引する、協同を通じて世界の研究の発展に貢献する、我が国独自の研究としての高い価値を創出する等）を有するか」つまり、国際性をより前面に出す必要があるわけだ…。https://t.co/EHbkQH2C9E

— 哎呀ai-ya!? (@ai_yojg) July 17, 2024

ここをどう書けばよいのか戸惑い、悩んでいる人がたくさんいます。変更されてから初めての応募なので、どうのように書いた申請書が採択されたのかという情報がなく、正解がわからないのです。

科研費調書の国際性って何を書けばいいんですか。国際査読誌に載せます、じゃだめですか。

— 宮城島 要 (@KanameMiyagi) August 5, 2024

科研費の追加項目が難題だ
(6)本研究がどのような国際性（将来的に世界の研究をけん引する、協同を通じて世界の研究の発展に貢献する、我が国独自の研究 としての高い価値を創出する等）を有するか

— 河 正一 (@Jeongil1122) August 14, 2024

科研費て研究者が国から研究に対して貰うお金なのだけどその申請書の項目に「国際性」というのが増えてあらゆる人が微妙な反応している所まで把握した。。

— ᎠᎵᏰᏑᏍᏔᏪ (@Ckis) August 20, 2024

国際性が評定要素に追加

単に、様式に（６）国際性が加わっただけというものではなく、それに対応して審査委員の評定要素に国際性が加わっていることに注意を要します。つまり、このセクションの記述に対して点数が付けられるのですから、おろそかにはできないのです。

今年度から科研費の書類に「本研究がどのような国際性を有するか」という項目が加わった。私の研究に関して言えば、私と同じ研究をしている人は海外には複数いるが、国内にはほぼいない。特にヨーロッパと韓国に多くいる気がする。アメリカは似ているけどちょっと違う感じ。 pic.twitter.com/qXYOjs91zr

— 渡邉究/第二のコロチキ西野氏を目指す数学科准教授/YouTube (@Kiwamu_Watanabe) August 7, 2024

科研費の新しい記載項目である(6)国際性だが、書いていない人がしばしばいる。変更を知らないのかと思っていたが、どうもそうではなく、「関係するものがないから」書いていないようだ。ここは評価項目なので、書かないと間違いなく、＊が付く。絶対に書いてください。#科研費　#申請書　#添削

— 児島将康 (@kakenhi_g_rant) August 17, 2024

国際性がない科学研究？

わざわざ国際性を書かせることに対して懐疑的な反応も多数見られました。科学研究の成果は、世界で一番だからこそ発表できるわけで、国際性がない研究という概念がそもそもあるのか疑わしいからです。

科研費の申請書、今更ながら国際性を尋ねるフォームになったようだが、まともな研究計画は尋ねるまでもなく国際的なものでしょ…

— よよいは帰りました (@YYOI) July 30, 2024

科研費の申請で今年から新設された「(6) 本研究がどのような国際性を有するか」が厳しい。実験系の医学研究で国際性を有しないものなんてないと思うんだが。

— ふぁっふぉい (@sugikota) August 6, 2024

科研費申請書類を書いていて思うのは、注意事項でやたらと国際性について言及するように求めてくるなと。自分の分野では国際性というのは当たり前であり、なんなら自分の研究は国内よりも海外で最初に理解者が現れるという始末なのだが、そうでない分野もあるのだろうということが伝わってくる

— 松原隆彦（不明なエラー［4000］でアップデートできません） (@tmcosmos_org) August 20, 2024

国際性をアピールしにくい研究

うーむ．科研費の申請書に「どのような国際性を有するか」を記載することが必須になったのか．日本に限らず，特定の国に特化した研究が全体的にハンディキャップを負いそうな気がするんだけど，どうなんだろう．

— M. Morise (忍者系研究者) (@m_morise) July 16, 2024

このような研究に配慮してか、指示のところには日本独自の研究の例も挙げられています。

(6)本研究がどのような国際性（将来的に世界の研究をけん引する、協同を通じて世界の研究の発展に貢献する、我が国独自の研究としての高い価値を創出する等）を有するか

国際性を評点とすることに関する感想・意見

科研費の新様式、国際性が前提になっている実験科学では記述スペースの無駄だし、そうでない分野ではこじつけや妄想になるのが容易に想像できるので、誰が得するのか解らないし、審査もしたくない

— 周回遅れbot (@lapdelay) August 20, 2024

うーん。

成果が出た後にその国際的な価値を問うのはわかりますが、研究計画段階でそこを問うても、ただの妄想じゃないですか…

全ての申請書類が「国際的に優位だ」「わが国独自だ」と書いてくるわけですよね？どれも未実現のことの中でそこを評価しろと言われても審査員も辛いだろうなと思います pic.twitter.com/BLRFsEPWxz

— 科研費.com (@kakenhi_com) July 22, 2024

そうなのかもしれませんが、相当にハードル高いですね。

「良い研究ならば国際共同研究」
という傾向があるにせよ、
「国際共同研究ならば良い研究」
は必ずしも真ではないという点に、文科省（と財務省）は早く気づいてほしいです。

— 科研費.com (@kakenhi_com) July 24, 2024

科研費、より明確に国際性なき研究は予算を投じるに値する研究にあらずの方針を出してきましたね。 https://t.co/naUUCLgFT6

— યુતકકવસકિ (@suhamma) July 17, 2024

国際性を書かせることになったウラ事情

科研費の国際性の評価、微妙だなー。たぶん、国際なんとか？とかを廃止するための布石なんだろう。挑戦的研究はどうなるのかな？全く学振(国？）のやることはよくわからない？？？#科研費公募　#国際性

— 児島将康 (@kakenhi_g_rant) August 1, 2024

（６）どのような国際性を有するか　を書くにあたって、下記の資料は必読です。特に太字下線にした部分を読むと、今回の変更の意図が良くわかります。つまり（６）どのような国際性を有するか　でアピールすべきことは、「国際共同研究加速基金」や「海外連携研究」の趣旨を反映したものであるべきだと言えるでしょう。

第 1 2 期 研究費部会 における科研費 の 改 善 ・充実及び 今後の 議論の方向性について（ 中間まとめ ） 令和６年 ６ 月 2 4 日 科学技術・学術審議会 学術分科会研究費部会

①国際的に波及効果が高い学術研究の推進
（科研費（基盤研究）における研究の国際化等）
既に基盤研究等の枠組みでも国際競争力のある研究は数多く行われているところ、上記の環境の変化を踏まえ、「国際共同研究加速基金」として別枠で助成する仕組みではなく、審査によりそうした研究を見出し、助成する仕組みが必要である。
また、我が国の研究力の相対的・長期的な低下が懸念される中、現在の物価高や為替安等の厳しい社会情勢も踏まえ、研究者が国際競争力のある研究に十分取り組めるよう、応募額を尊重した研究費配分が望まれる。
このため、本部会及び振興会の学術システム研究センターにおける議論を踏まえ、「国際共同研究加速基金」について、その機能を勘案しつつ可能なものは段階的に「基盤研究種目群」等に統合していくこととする。その際、「基盤研究(B)」との間で実質的な差異がなくなった「海外連携研究」については、令和７年度助成から公募を停止し、速やかに「基盤研究種目群」等に統合することとする。
https://www.mext.go.jp/content/20240624-mxt_gakjokik-000036755_1.pdf

上の資料の経緯」を読めば、（６）国際性　をどう書けばよいかは明らかです。つまり、「基盤研究」に統合される「国際共同研究加速基金」と「海外連携研究」の趣旨を、基盤研究の様式の中で受け継いだのが（６）国際性　の部分なので、それらの趣旨を意識して書けばいいのです。

国際共同研究加速基金

国際先導研究　我が国の優秀な研究者が率いる研究グループが、国際的なネットワークの中で中核的な役割を担うことにより、国際的に高い学術的価値のある研究成果の創出を目指す。ポストドクターや大学院生の参画により、将来、国際的な研究コミュニティの中核を担う研究者の育成にも資する。（７年間（１０年間までの延長可）　５億円以下）

国際共同研究強化　科研費に採択された研究者が半年から１年程度海外の大学や研究機関で行う国際共同研究。基課題の研究計画を格段に発展させるとともに、国際的に活躍できる、独立した研究者の養成にも資することを目指す（1,200万円以下）

海外連携研究　複数の日本側研究者と海外の研究機関に所属する研究者との国際共同研究。学術研究の発展とともに、国際共同研究の基盤の構築や更なる強化、国際的に活躍できる研究者の養成も目指す（期間３～６年間 2,000万円以下）

帰国発展研究　海外の日本人研究者の帰国後に予定される研究（期間3年以内、5,000万円以下）

https://www.jsps.go.jp/j-grantsinaid/35_kokusai/　

（６）国際性の書き方に関するアドバイス

科研費の基盤研究で今年から加わった(6)国際性の部分だが、ここはマイナスにはならない部分だ。プラス評価されると配分額が増えるとか、若手で国際性が評価されると優先的に採択されるなどだ。なので安心して書いていけば良い。5行くらいで十分だろう。#科研費　#申請書　#ジーラント

— 児島将康 (@kakenhi_g_rant) August 21, 2024

1. 博士の就職支援を強化、政府が企業向けに手引作成へ…採用ゼロの企業が７６・６％ 8/23(金) 5:01配信 687 コメント687件 読売新聞オンライン YAHOO!JAPANニュース
2. 博士人材の就職支援、産学官で手引き策定へ　経産省 2024年8月23日 22:18 [会員限定記事]　日本経済新聞　　経済産業省は博士号をもつ専門人材の就職を支援するための手引書を2024年度末をめどにまとめる。

1. ポストドクター等の雇用・育成に関する ガイドライン （30ページ PDF mext.go.jp）令和２年１２月３日 科学技術・学術審議会 人材委員会

平凡なこと、些細なこと、それを積み重ね積み重ねて、そのうえに自分の知恵と経験を加えていく、それではじめて、成功をすることができる。うん、成功は小さい努力の積み重ねやね。（松下幸之助）
https://toyokeizai.net/articles/-/58607

どのような分野であっても、すばらしい成果を見出すまでには、改良・改善への取り組み、基礎的な実験やデータの収集、足を使った受注活動などの地味な努力の繰り返しがあるのです。（稲盛和夫）https://www.kyocera.co.jp/inamori/about/thinker/philosophy/words12.html

下の数式のように、前日比で今日１％向上するということを１年間３６５日続けると、最初よりも３８倍も能力がアップすることになります。

1.01^365=37.78　(日曜数学者 柚子)
https://note.com/yuzu_mathlove/n/n07a7a972cf2e

内村航平の「競技人生を振り返って学んだこと」がコレ。結局、成功者はみんな同じことを言っているから、多分本当にそうなんだと思う。pic.twitter.com/DDB4Rs2bt7

— 田草川 俊｜楽天モバイル社員 (@Nicotama222) August 9, 2024

小さなことを積み重ねることが、とんでもないところへ行くただ一つの道（イチロー）
vitup.jp

大谷翔平の「過程の積み重ねは大事だが、技術的なコツを掴むのは一瞬」という言葉は非常に深い。英語などもそうだが、所謂スキルは閾値に達するまでの積み重ねは大事なものの、変わる時というのは本当に一瞬であることが改めて分かるからこそ、その変化の瞬間まで努力を継続できるかが重要だと思う。 pic.twitter.com/A2BsYTDXr1

— アール (@RR_consultant) January 31, 2024

キャスリン・ペイジ・ハーデン『遺伝と平等：人生の成り行きは変えられる』2023/10/20 新潮社　を読んでいます。この本を読むのはかなり骨が折れます。

1. 「親ガチャ」を乗り越えろ。最先端の遺伝学の成果は、あなたの武器になる　遺伝と平等―人生の成り行きは変えられる― キャスリン・ペイジ・ハーデン／著 、青木薫／訳　（新潮社）

Kathryn Paige Hardenの著書で、原書のタイトルは、The Genetic Lottery: Why DNA Matters for Social Equlityというものです。本の帯には、「親ガチャ」を乗り越えろ！　とか、個人でなんとか変えられるとエールを送るような文言がならんでいますが、内容はちょっと違うように思います。別に個人が頑張れば遺伝の影響を超えられるといった話は出てきません。本書の主張は、社会の平等は遺伝的な差異に配慮すべきというものだと思います。

邦訳に限らず書籍は、内容とタイトルが多少乖離するということが、セールスの都合なのかありがちだと思います。『遺伝と平等』はなかなか読み通すにはハードな本です。大型書店にどさっとおかれていたりして、この本を読む人がそんなに多いのかとちょっと驚きます。行動遺伝学の専門家による本なので内容はしっかりしていて引用文献もネット上にまとめられているようですので、非常に信頼できるものだと思いました。

書評

1. 作家、平野啓一郎が「また新たな基礎的教養書が登場した」と喝破する、遺伝学のいまを知りたい人のためのわかりやすいバイブル bookbang.jp
2. 遺伝がもたらす優劣にどう向き合うべきか？　「親ガチャ」問題を社会学者とサイエンス翻訳家が考える bookbang.jp 青木「ハーデンは、どちらの側でもないんです。人類には優劣があるという優生学的な考え方はとんでもないけれど、一方で、それを見ないことにするのもダメだと。」大澤「遺伝くじが関係していることが明らかならば、その「違い」に対しては、「公正としての正義」の観点からの補償や救済が可能」

本書の引用文献

• https://www.shinchosha.co.jp/images_v2/free_details/book/507351/original_notes.pdf（新潮社）

第4章

• 140ページ サム・ハリスのポッドキャストでの対話 Sam Harris Podcast. A Conversation with Kathryn Paige Harden (Episode #212) Released: July 29, 2020 https://www.youtube.com/watch?v=EEwj5avKmtU

第7章

• 215ページ　認知能力テストとの関連性を差し引いたGWASの結果が説明する非認知的な部分　文献23　Investigating the genetic architecture of noncognitive skills using GWAS-by-subtraction　Nature Genetics volume 53, pages35–44 (2021)　Published: 07 January 2021 https://www.nature.com/articles/s41588-020-00754-2

第II部

第8章

Christopher Sandy Jencks

科研費研究計画調書には独自性と創造性を書きなさいという場所があります。創造性って何でしょうか？

AI による概要

創造性とは、独自性があり斬新で生産性が高い発想を生み出す能力、またはクリエイティビティ（creativity）とも呼ばれます。既存の知識や情報を組み合わせ、独自の視点や考え方を取り入れながら、新しい価値を生み出すことができるのが特徴です。

創造性は英語だとクリエイティビティ。上の説明にもありますが、新しい何かを作り出すことだと自分は理解していました。ところが、科研費の書き方の多くの説明では、波及効果などを書くようにアドバイスしています。

 AI による概要

科学研究費の申請書に書く「創造性」には、本研究の過程や成果による学術の深化や、他の分野への波及効果などが含まれます。具体的には、次のようなことを書くことができます。

• 本研究が今後どのように発展し、他の研究分野に波及していくのか
• 本研究で明らかにすることで、申請者以外の新しい研究や行動を創造しうることを期待できること

また、独自性や創造性の主張には客観的裏付けも必要です。文献や論文などを根拠として示すこともよいでしょう。

これって、「創造性」という日本語の本来の意味じゃないよなあといつも不思議に思っていました。ゼロからなにかを作り出す、存在していたものを題材にしていても斬新なアイデアで何か今までになかったものを作り出すそういう研究に関する創造性なんじゃないかと思ったのですが、科研費の教科書の説明だと、研究がうまくいったその後、何かを創造するということみたいです。なんか違うんじゃない？と思うのですが、皆さんどう書いているのでしょうか。世の中の指南書がみなこうかけと書いているとそれに引きずられてみなそう書いているのでしょうか。

科研費に採択される人と不採択になる人にはどんな違いがあるのでしょうか？

科研費に採択される人は国語力がある　不採択の人には国語力がない

不採択になる理由はいくつもありますが、一番低レベルな不採択の理由は国語力がないこと。つまり、科研費の申請書は日本語で書かれるものですが、その日本語が文法、構文、読みやすさ、論理性といった点でダメダメだということです。まともな日本語の文章になっていない場合、審査委員がわざわざそれを読み解く労を取ってくれるでしょうか。もちろん、そんな親切な審査委員はいないと思います。

日本語の力は小学生の時期につくものだと思います。国語力がない大人は、小学生向けの国語の参考書をつかって勉強するのが早道です。

1. 福嶋 隆史 “ふくしま式200字メソッド”で「書く力」は驚くほど伸びる!  2013/7/19 大和出版（アマゾン）「全体」を構成する技術 文章全体の根幹=骨組みを構築する、そのためのスキル この本は、骨組みを築き上げるための言語技術を伝授する本 主な読者対象は小・中学生の子を持つ親の方々、及び学校や塾の先生方ですが、高校生やビジネスマン、あるいは一般の大人が読んでも当然、役立ちます。とくに今回は小論文も取り上げており、幅広い読者を想定した本
2. 福嶋隆史「ビジネスマンの国語力」が身につく本 言葉を自在に操るための論理思考トレーニング 2010/12/11 大和出版（アマゾン）大人向け「国語力=論理的思考力」を伸ばす方法 『「本当の国語力」が驚くほど伸びる本』の骨組みを維持しながらも、そこに新しい肉付けを多数ほどこした結果、見事に進化し、「大人のための本」として生まれ変わりました。
3. 福嶋 隆史 「本当の国語力」が驚くほど伸びる本: 偏差値20アップは当たり前!  2009/7/18 大和出版（アマゾン）

4. 国語力は読書量であって教えられるものではないと思っていたが、たった３つのことを教えれば誰でも身につくものなんだそう。目からうろこ。説得力あった。この本があれば自分も国語を教えられそう。　福嶋 隆史「本当の国語力」が驚くほど伸びる本: 偏差値20アップは当たり前! https://t.co/rdYXZDlgRZ

   — 博士（理学） (@scitechjp) July 19, 2024

5. #科研費の申請書を書く前に読む本　福地 健太郎・園山 隆輔『図解でわかる！理工系のためのよい文章の書き方 論文・レポートを自力で書けるようになる方法』 https://t.co/YjWTLPORHm @amazonより

   — 博士（理学） (@scitechjp) July 16, 2024

科研費に出す研究者はまとまった勉強時間が取れないくらい忙しい人が多いと思いますが、もしなんとか勉強時間をひねりだせる人であれば、この本がおすすめです。文例は医学系で大学の卒論の文章程度の日本語かと思いますが、科研費の文章レベルに近いと思います。みんなが陥りがちな、不明瞭な文章（一意に意味が取れない）を避ける方法などがみっちりトレーニングできます。一冊こなせば、国語力（正確な文章を書く力）に関しては一皮むけるでしょう。自分は一冊一通りやりましたが（リライティングの実戦練習）、正直、結構ハードで疲れました。しかし、書く力が弱いと感じている人は、一度は通るべき道です。

1. 林 健一 こうすれば医学情報が伝わる!! わかりやすい文章の書き方ガイド (ライフサイエンス選書) 2014/10/8 ライフサイエンス出版 （アマゾン）

時間がない人は下の本がおすすめ。

1. 酒井 聡樹  100ページの文章術 －わかりやすい文章の書き方のすべてがここに－ 2011/3/10 本書の特徴は,100ページと短いながら,わかりやすい文章の書き方のすべてを解説している（アマゾン）

科研費に採択される人は抽象・具体を行き来できる　不採択の人は抽象・具体の書き分けが下手

具体例を抽象化して概念にすることは研究者が普段行っていることです。自分の実験系から得られデータ（具体例）に基づいて、どれだけ一般化できるかを考え、抽象化したものすなわちコンセプト（概念）のレベルに昇華して議論するわけです。トップジャーナルにリジェクトされる一番の理由がconceptual advanceがないということであることからしても、conceptualization概念化がいかに大事かわかります。

1. 細谷 功 具体と抽象 ―世界が変わって見える知性のしくみ 2014/11/27 dZERO（アマゾン）

科研費に採択される人は読み手の存在を意識している　不採択の人は読み手のことを考えない

科研費の申請書は審査委員に読んでもらうために書くものです。つまり相手、人間が向こうにいるのです。しかも、応募者の研究内容を初めて聞く人達です。よっぽどうまく説明しない限り、何をやるのか、なぜやるのか、なぜ重要なのかといったことは伝わりません。不採択になる人は、誰に読んでもらうのかという意識が欠如しています。自分が書くことだけでいっぱいいっぱいで、それが人に読まれるものであることがわかっていないのです。

科研費に採択される人は客観的　不採択になる人は独りよがり

科研費に採択される人はゴルゴ13のように自分を客観視できる人です。不採択になる人は独りよがりな部分が何かしらあります。そもそも研究の仮説が突飛すぎて、根拠がちゃんと書かれていなくて受け入れられない、審査委員は専門家なんだからわかるよなとばかりに難解な語句を散りばめる、略語をいきなり使う、論文の図をコピペしていて中の文字が小さすぎて読めないのに気にもしていない、論文の図中には不要な情報がたくさんあるのに知らんぷり、といった具合です。

科研費に採択される人は細部にまで神経が行き届く　不採択になる人は雑

採択される人の調書は例えば図を見ると非常に見やすく作られています。図の大きさ、図の中の構成要素の配置、整列のさせ方、強調の仕方、配置、記号の使い分けなどすべてに「意図」が隠されています。それに対して、不採択になる人の調書の図は、雑です。ページのレイアウトからはみ出していたり、図が不必要に大きかったり、図の周りの余白が大きすぎたり、図中の文字のフォントが馬鹿でかかったり、図のなかみが整列されていなかったり、図なのに全然視覚的に情報を伝えるものになっていなかったり。

科研費に採択される人の申請書には整合性がある　不採択になる申請書は矛盾がある

科研費は、何がやりたいのかが不明瞭な申請書が採択されることはありません。申請書全体を通じて、一貫した主張が大事なのです。それに対して、不採択調書は、何かしら矛盾があります。一番致命的な矛盾は、研究目的と実験課題が合致していないこと。その実験課題はその研究目的を達成するために必要なのか？その研究目的を達成するためにはもっと違う実験が必要だったり、もっと一歩先の解析までやる必要があったり。

申請書に矛盾がある人は人間的にも矛盾があるというわけでは決してありません。気づけていないだけです。そういう意味では、自分の書いたものを客観的に見直すことができる人できない人という違いに帰着できます。

科研費に採択される人は第三者に読んでもらう　不採択者は一人で書いて出す

なんでも一人でやろうとする人よりも、周りを巻き込んで行く人のほうが仕事ができるものです。研究者の周りには研究者しかおらず、研究者は皆忙しいので、「読んでもらえない？」とお願いすることは勇気のいることです。ついつい気が引けたり、おっくうになったり、面倒くさく感じて一人で書いて出す人が多いのではないでしょうか。しかし申請書を読むのが第三者である以上、第三者の目に自分の申請書がどう映るのか、初めてその内容に触れる人にとって理解しやすいものなのかどうかを確認する作業は非常に大事です。普段からお互いに科研費申請書を読みあうことができるような信頼関係を築いておくことが大事です。これは科研費に限らず論文を段階においても同様です。

1. ココナラ（”科研費”で検索すると添削サービスを提供する元研究者、研究支援経験者などが数十件ヒットします）

科研費に採択される人は情報を取りにいく　不採択になる人は情報に興味がない

いまどき科研費応募を支援するものはいろいろあります。書籍が何冊も出版されていますし、URAが支援している大学も多いです。事務方が頑張ってしっかり読んでくれているところも多いと思います。どの大学でも科研費の書き方の説明会を開催して、外部から講師を呼んだり、審査委員経験者にしゃべってもらったり、科研費をとりなれている研究者に講師をやってもらったりしています。採択された研究計画調書を閲覧できるようにしている大学も結構あるようです。このようにいくらでも支援ツール、支援の機会があるにもかかわらず、不採択になる人はそれらに興味がなかったり、あまり活用していません。もったいない話です。もちろんネット上にも参考になるノウハウがいくらでも転がっています。

科研費に採択される人は様式の指示や留意事項を守る　不採択になる人は無視する

科研費の様式には指示や留意事項がはっきり書かれています。それは評価ポイントと完全に対応しているので、その指示を無視するということは評価されにくいものを書くということです。例えば、学術の潮流や発展を説明してから、問いをどう設定したか書けと書いているのに潮流や最近の発展に言及せずに自分のやってきたことばかり書く人がいます。他人の文献を引用していないということは、その研究領域の潮流の説明をしていないということです。

科研費に採択される人は、書くべき場所に書くべきことを書いているのに対して、不採択になる人は、書くべき場所に書くべきことを書いていなかったり、別の場所に書いていたりします。

科研費に採択される人は応募していた人　不採択になる人は応募するのをやめてしまう

応募しなければ採択されないのは当たり前です。しかし不採択が2回くらい続くと応募するのをやめてしまう人が結構います。3年くらいすれば審査委員も入れ替わるので、出し続けていれば評価してくれる顔ぶれになるかもしれません。

投票って紙と鉛筆なのなんで？
今後コレ止めてくれる人支持するわ pic.twitter.com/K8kXZJ6jLI

— 定時前に帰ろう (@T_TakaChann) July 7, 2024

素朴な疑問：なぜ鉛筆？

鉛筆だと原理的に消しゴムで消して書き直せるので、投票のように書き換えられたらこまる場面で筆記用具は鉛筆しか使ってはいけないというのは不思議に思えます。

都知事選の投票に行ってきた
ボールペン持参して

そしたら
「あの…鉛筆で〜…」
「え？なんで？」
このやり取りを3回繰り返し、理由を説明してくれないくせに張り付いてて離れてくれない
もう諦めて鉛筆で書いたよ

消せないと何か不都合が生じるの？

鉛筆で書かなきゃダメって記載されてたっけ？ pic.twitter.com/2OokTp2C2t

— Mahendra Choudhary (@choudharym300) July 7, 2024

マークシートはえんぴつですが何故でしょうか?理由は、読み取り機が鉛筆に含まれる黒鉛などの電気の流れを読み取っているからです。だからボールペンとかはマークシートは使えない訳です。選挙の開票作業も同様で、開票機で用紙の電気の流れ方で仕分けている関係で、ボールペンではなくて鉛筆にしてね。という話なんです。https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q14264420874　YAHOO!JAPAN知恵袋

光学式マーク認識 （OMR）が開発される前は、電気伝導性感知方式が利用され、 マークシートの読み取りが行われていました。 電気伝導性感知方式は、鉛筆の芯の黒鉛の電気伝導性を感知して、 マークの位置を直接認識する仕組みです。 しかしながら、19世紀後半以降、 電気伝導性感知方式から光学式マーク認識 方式（OMR）に取って代わり、 現在では、電気伝導性感知方式は使われていないマークシート採点の仕組みとなりました。（マークシート採点の仕組み。OMR・OCR・スキャナの違いを解説 2022.08.25 by ㈱CSC 情報システム事業部）

投票用紙の素材は樹脂をベースにした合成紙。白くて不透明で、書き込みや印刷ができて、という紙のような特性を持っていながら、実は石油から作られるプラスチックの一種でもあるのです。‥　紙と違い、インクが浸透しないため、水性のボールペンなどで筆記するといつまでもインクが乾かず、こすれてしまうのです。そのため、筆記には鉛筆やシャープペンシル、または油性のペンを使いましょう。（不思議な書き心地の投票用紙。同じ素材で作られたノートがあるって知ってた？ 2021.12.21 KOKUYO ）

投票用紙：ユポ

投票用紙は紙かと思いきや、材質は紙ではないのだそうです。

• 選挙の投票用紙は、合成紙「ユポ」に印刷などの加工を施して製造されています。ユポとは、株式会社ユポ・コーポレーションの独自製法によって開発された、フィルム法合成紙です。
• ユポを使った投票用紙は、折り畳んで箱に入れても自然に開くため、開票作業がスムーズにできます。
• ユポは、天然紙よりも水に強く、万が一水に濡れてもふやけたりせず、形状が変わることもありません。

（選挙の投票用紙に使われている素材「ユポ」とは？メリットも解説　2024年03月13日　ユポ・コーポレーション　）

使用するのは、「ポリプロピレン樹脂」で、これに無機充填剤を混ぜて熱で溶かし、紙のような厚さになるまで引き延ばす。そうすると、微細な穴が無数に開いたフィルムができる。この穴に鉛筆の黒鉛が削れて入ることできれいに黒が移る仕組みになっている。これが、投票用紙に使われる合成紙「ユポ」の正体だ。（選挙の投票用紙、実は「紙ではありません」…文具マニアも熱視線 2022/05/21 11:45　読売新聞オンライン）

ユポ開発の歴史

• 68年、科学技術庁（現在の文部科学省）が消費増による森林資源枯渇への危機感と、石油化学の勃興を背景に「合成紙産業育成に関する勧告」 を発表
• ユポ・コーポレーションの前身は三菱油化（現三菱ケミカル）と王子製紙（現王子ホールディングス）
• ユポ（YUPO）は三菱油化（「YU」）と王子製紙（「O」）を、「Paper」（紙）で結びつけるという意味
• ポリプロピレンに、少量の添加剤を混ぜ、熱で溶解した上で、紙同様にシート上に薄く伸ばして製造
• 投票用紙表面の摩擦係数を表と裏で変え、ムサシ製の選挙機器が正しく票数を計測できるよう工夫
• 素材名は企業名と同名の「ユポ」で、共同開発した、選挙機器メーカーのムサシ（東京都港区）から「開く投票用紙」という名称で販売されている。

（実は「紙」じゃなかった！　書き心地“半端ない”「投票用紙」の正体と開発秘話 誕生から35年 2022年07月10日 　ITMediaビジネスONLINE　）

1. ！投票用紙の”秘密”を探る公開：2022年6月15日(水)　（津放送局　中野七海） ※2021年10月27日公開の記事を再掲　NHK　投票箱に入れるときは、半分に折るという人も多いと思います。箱に入ったあとの投票用紙は、中で自然に開いているんです。
2. 「ユポ紙」が選挙の投票用紙やポスターに使われる理由　2023.05.26 　ヒラメキ工房　選挙ポスターは屋外の掲示板に貼られていることが一般的です。普通の用紙だと雨に打たれた時点でポスターは破れてしまいますが、耐水性のあるユポであれば雨に打たれても問題ありません！
3. 投票用紙交付機　投票用紙自動交付機 テラック BA-10　ムサシ　投票用紙を1枚ずつ正確かつ迅速に交付します。

投票用紙の読み取り

投票用紙に書かれた候補者の氏名の読み取りは人間が行っているのではなく、機械によって自動的に読まれるのだそうです。

「毎分660票を識別」機械が投票用紙を振り分け　様変わりの開票作業 THE PAGE（ザ・ページ） チャンネル登録者数 37.3万人　2014/12/13 投票用紙「読取分類機」は、投票用紙に書かれた候補者の名前を瞬時に読み取り、候補者ごとのラックに振り分けていく。この読み取りの処理速度が毎分660票で、天地裏表など票の向きも揃えてくれる

投票用紙読取分類機 テラックCRS-VA ／株式会社ムサシ 株式会社ムサシ公式チャンネル チャンネル登録者数 111人　投票用紙に書かれた手書き文字（漢字・ひらがな・カタカナ）を毎分660票のスピードで識別し、候補者別 （政党名別） に自動分類します。

1. 投票用紙読取分類機 テラック CRS-VAnの特長　ムサシ　手書き文字（漢字・ひらがな・カタカナ）を毎分660票のスピードで識別し、候補者別 （政党名別） に自動分類　候補者が多い選挙では、増設ユニットを連結することで分類棚の数を増やすことが可能です。（最大125段）

投票用紙の計数機などでトップシェアを誇る「株式会社ムサシ」に聞いてみました。‥　候補者の「漢字」はもちろん、有権者の方によっては「カタカナ」や「ひらがな」、「漢字とひらがなの組み合わせ」等で書かれる方もいますので、様々な表記を事前に設定しておきます。投票用紙の「裏表」や「上下」がバラバラでも自動的にそろえることもできます。（「集計の機械が、投票用紙を書き換えている」ネットで噂される「開票 陰謀論」はあり得るのか？メーカーに聞いてみた 2018/7/20　選挙ドットコム）

陰謀論「票の書き換え疑惑」について

SNSなどでは「ムサシのシステムが一定の政治勢力の影響を受けて操作されている」とか「票が書き換えられる」とする偽情報が10年以上前から広がっています。選挙などのたびに関連する投稿が拡散、多いときには3万件近くみられます。（不正選挙？ 選挙に関する“偽情報”を調べてみると… 2024年4月27日 15時58分　NHK）

大学院生は1日何時間働けばよいのでしょうか？ラボにいる時間が長ければいいってものではないとよく言われますが、教授にしてみれば、大学院生は最低XX時間いてほしいと思う基準がありそう。「自分が学生のときは土曜日も実験していたのに、最近の学生（大学院生）は、土曜日にラボにこない。」とアメリカでPIがこぼすのを聞いたこともあります。

自分が大学4年のときに卒業研究で入ったラボは、毎日夕方の4時ころには実験が終わり、「もう帰っていいよ。」と教授に言われて拍子抜けし、このラボだと研究できないんじゃないかと不安に思って、大学院は別のラボに行きました。あとから振り返ると、当時、教授が院進してきてから鍛えるつもりで学部学生にはあまり期待していなかっただけのような気がします。

自分が行ったさきの大学院のラボは、朝8時半までにラボに来ていないと怒られるような場所でした。ラボの滞在時間をあからさまに強制されてはいませんでしたが、そのラボで一番成果を上げていた人が夜の9時に帰宅していて、「彼は結果を出しているから誰も文句を言えない特別な存在」みたいな位置づけになっていました。大学院生は終電までもしくは歩いて帰れる人は24時くらいまで毎日ラボにいたように思います。

研究室滞在時間は、時代・分野・実験内容・ラボによるね。自分の大学院時代は、14時間。とある教授の要求は12時間。米国でポスドクしたとき同じラボ内でCNSに出した学生やポスドクのラボ滞在時間は9時間～12時間（人による）だった。上記学生はデータが出そろったとき論文初稿を一週末で書き上げてた。

— 博士（理学） (@scitechjp) June 15, 2024

「忙しくて論文が書けないというのは，言い訳にはならず，能力がないといっているのと同じである」。本当に価値あることが確実に得られているのなら，論文（の祖型）は一晩で書ける。書けないのは，足りない点があるからであり，書く力も能力のうちである。https://t.co/XC15leapMZ

— 丸の内電気鼠 (@caesar_wanya) May 17, 2024

自分が大学院生をやった昔の話は今では通用しません。現在の日本の大学において、大学院生はどれくらいラボにいるものなのでしょうか。研究者や大学院生が想定する時間をうかがい知ることができそうなツイートをまとめてみます。

一つ大事な注意点は、大学院生のうち将来PIになって生き残れる割合は多分1％もないという点です。研究者として生き残らない99％以上の大学院生の人の話をしているのか、生き残る1％未満に入るための話をしているのかという前提が異なっていると、議論がかみ合いません。

1. アカデミア研究者雇用状況の過酷な現実
2. 正念場で頑張れるだけの体力、気力、忍耐力、意志の強さはあるか？

教授にもらったテーマで強制されて実験するのか、自分で見出した研究テーマを面白いと思って自分の意思で長時間実験するのかでも、長時間労働によるストレスの大きさや疲労度は全く異なります。

研究生活を楽しんでいる院生さんのポストを見かけた。自分のやりたいことができるようになると楽しいよね。私はやりたいテーマに合わせてラボを選んだおかげでバッチリ合ってました✌️
わざわざお金と時間を使って大学院に行くのだから、やりたいことできるのが一番だと思う。

— しましま (@yukari_piggy) May 23, 2024

研究室滞在時間：1分以内

東京大学理学部物理学科女子です
勉強しかしてきてないので、本日は研究室vlogをお見せします
傘を回収しただけなので、滞在時間は3秒でしたhttps://t.co/EkJvVjlabh pic.twitter.com/70d7k1pxl2

— たむらかえ (@tamurakae_) April 10, 2024

研究室滞在時間：1時間以内

爆速で帰宅です☺️

自宅から大学まで往復で4時間もかかるのに、研究室の滞在時間は20分でした笑 pic.twitter.com/9GZPJ0CYXH

— SHU (@PsyA1s8YrT8K8u0) October 17, 2023

（注意：上の2つのツイートは、本記事との関連性はありません。面白いと思って紹介しました。）

研究室滞在時間と能力と成果との関連性

やっぱり研究には、朝から晩まで時間をとられるんで、両立は無理だね。特に能力のない者はね、時間で稼ぐしかないんで。(戸塚洋二先生の「二十歳の頃」)

ブラック研究室の教授が学生を研究室への滞在時間の長さでしか評価出来ない理由 pic.twitter.com/QpDO2hxvIg

— 限界ポスドクのアライさんbot (@araisan_postdoc) September 8, 2020

18:30に全員ラボからいなくなるってどういうこと？

てかずっと思ってたけど、みんな朝10時くらいにラボ来て、1日中お喋りして帰るだけなのに、なぜnatureとかscience 級の研究成果がポンポン出るの？

教授が圧倒的天才なだけなの？

ただ、時間を費やせば費やすほど良いって訳では無いことはわかる。

— とうゆま (@yullyullyu) May 22, 2018

人気ラボの大学院生に所属ラボが人気の理由を聞いたら、先生はコアタイムを強制しないこと、成果主義(ちゃんと成果出せばいちいち何時から何時までいるか監視しないこと、なんでこの時間帯にいないの言われないこと)だそうです。自分も若いごろコアタイム主義大嫌いだったこと思い出しました。

— Josephine Galipon (@jgalipon) August 5, 2023

私がこれまでメンターしたポスドクの中で、一番優秀かつ限られた時間でかなりの成果をあげた方が、第二子出産直後にラボに来られた女性でした

限られた時間をマルチタスキングで最大限に有効に使い、Goodleカレンダーを常駐させ、1日2回搾乳室に通い、複数の実験を上手くこなしていて感動しました https://t.co/Tdt6iu7ou4

— Kazuyo K (@kazuyoyk1) August 3, 2020

こういう時間って，無駄なようだけど，削減すると途端に研究成果がでなくなる．前のラボでは「気を練る」と呼んでいた． https://t.co/KN46800SQ1

— きゅういち (@CUEICHI) July 23, 2019

私はラボで一番滞在時間短かったけど、1番成果でててたので長時間いることは成果には結びつかないのよ

朝起きたらラボに、夕方お腹空いたら帰る、土日はラボに行かないくらいでいいのよ

— こばしり (@cobaetal) June 9, 2021

さて、個人の能力の差は大きいので、本当に人それぞれなんですが、大学院生のラボ滞在時間やコアタイムは何時間程度が一般的 なのでしょうか。ツイートを拾ってみます。

研究室のコアタイムを守れないのに就職したら入社時間守れるの？？ pic.twitter.com/MnOAJZp0Y2

— ゆさん (@Yusaaanchem) May 10, 2023

自分のことを振り返ってみると、研究成果が出ない時期ほど長時間働いていました。結果を出さなきゃいけないという焦燥感がありますので、どうしても長くなってしまうわけです。ただ、自分の場合、長時間実験していた大きな理由の一つは、実験が下手で失敗してやり直しが多かったこと。分子生物学はプロトコールが確立されており誰がやっても同じよういうまくいくはずの類の実験なのですが、それでも上手い下手の個人差は歴然とあって、かなり大きな差になっていたと思います。もう一つの理由は、作業仮説が間違っていたもしくは仮説を検証するための実験アプローチが適切でなかったこと。もともとうまくいかないことをどれだけ頑張っても、うまくいくはずがありません。しかし、テーマやアプローチを捨てる判断をするのが非常に難しいのです。実験は始めるのは簡単ですが、何年も労力をつぎ込んだあげくに、うまくいかない実験を諦めて捨てるのは、大変です。

研究とは不思議なもので、あれほど長時間がんばって結果がなかなかだせなかったのに、いったん期待通りの成果が出せるようになると、実にスムーズに事が運ぶようになりました。すると自分の研究の協力者が増えて（ボスが技術員を自分につけてくれたり、強力な学外の共同研究者が得られたりして）、ますます研究が捗りました。狙った通りの結果が出せると（つまり、正しい作業仮説と正しい実験アプローチの採用）、無駄に長時間ラボで働かなくてもよくなりました。自分は論文業績がコンスタントに出せていた時期のほうが、労働時間がはるかに少なかったと思います。ただし、サボっていいというわけではなくて、論文化の見通しがたったあとは、全速力で駆け抜けるイメージです。

問題を選ぶスタートから、解決のゴールまでをゆっくりとした同じペースで進むのではありません。‥　考えている途中でヤマ場にさしかかると、全力をあげて検討することが必要なのです。（広中平祐の数学教室　昭和５５年６月１０日　サンケイ出版　１２０～１２１ページ　思考法の秘訣）http://scienceandtechnology.jp/archives/9571

振り返って思うのは、長時間働いて結果が出せていなかった大学院時代が必ずしも無駄ではなかったのではないかということです。その時点で自分の最善を尽くして、転んでもただでは起きないようにした、限界を感じたところからさらに頑張って自分の限界を超えたときにようやく何か新しい発見につなげることができたという体験をしたことが、研究で結果を出す感覚をつかむのに役立ったのではないでしょうか。

ラボの拘束時間の長さがネットで話題になっていましたが、自分が研究時間をコントロールしているのであれば問題はないと思います。たいして面白いと思えない研究テーマで、強制されてやるというのが、一番心と体を蝕みます。

大学院で精神を病まない方法は、大学院に行かないことです。大学院は非常に特殊な場所であって、科学に対する強い興味を持ち、能力があり覚悟があり努力が継続できる人しか向いていません。http://scienceandtechnology.jp/archives/77026

少年院、病院、大学院は病んだ人しかいない。めっちゃ名言だ

— ぶりっつ (@f0lgore) September 29, 2015

ラボの拘束時間が長い大学

研究室の拘束時間長いランキング‼️(ぐ調べ)

1位 京大
2位 東工大
3位 東大

結論:京大は群抜きでブラック‼️
研究室選びミスると確定で鬼のブラックラボ‼️

— ぐ (@justify_222) March 4, 2024

ラボの拘束時間が長い研究領域

@kz_butqn 4月後半で午前１時とかいうラボあるらしいですよ…　特に有機化学系の合成は反応速度が遅い上に単離する処理も遅くてさらに放置できない反応が多いので拘束時間は長くなりますよね…　ただ有機合成でなくても反応時間100時間とかありますけど…

— Schwarzeon Blacky (@Schwarzeon) May 30, 2013

有機ラボの拘束時間が長くなるのは設備のせいもあるなと思った。
特に自動カラムやオートサンプラーあると、驚異的に時短できる。あと、試薬もバンバン買えて、ガラス器具やエバポ、ドラフト、自動カラムも個人持ちなのはマジで効率的に研究できる。製薬会社はすごい。

— やく有機化学 (@yaku1123) November 28, 2019

合成やってる有機化学とか生化学、バイオ、生物系あたりは研究室の拘束時間がまじでやばいわね

— アニス/旅人騎空士なノスの民 (@AYulva) April 19, 2024

研究室滞在時間：7時間

4月の教授
「うちの研究室は自主性を重んじてるからコアタイムはやってない。だからその辺は安心してほしい。」
8月の教授
「最低でも1日7時間は研究室にいるのが普通。ダメだったらコアタイム作る。健闘を祈る。」

— し (@skt4060) August 21, 2017

研究室滞在時間7時間で足りないと言われたけど、みんなそんなに長くいるの？
通学時間も人によりけりだし、研究だけでなくバイトとかしてたら難しくない？
てか、研究室に無駄にダラダラいても意味なくない？
そろそろ研究室滞在時間が長いのが正義とかやめようや

— N (@KMIyavion) June 15, 2024

研究室滞在時間：8時間

朝7時から夜10時までの間の8時間を目安に研究室に来てください。コアタイムは10時から15時です。とかが普通なのに、8時間部分をコアタイムとかいう教員がいるからおかしくなってるのでは。 https://t.co/QIJeNg0Jl4

— Botanical（ボタ） (@NX6ZNmRwdyulQul) May 8, 2023

失敗しない「研究室の選び方」（日本編）https://t.co/I71JH36rAl
概ね同意だけど、コアタイム8時間以下の有機系研究室って存在しないと思う

— たち悪いひだす (@Hidaspapapapap) September 16, 2016

英国大学院でのラボワークがカルチャーショック

9時過ぎに人が集まり始め17時前にはほぼ帰宅。実験の待ち時間はティータイム。この働き方で成果を出しているから凄い
日本の学部時代の研究室や職場では10分でも隙間時間があると「やった！他のタスクができる」と時間に追われ、早朝や夜も誰かいた。

— さむ (@Sam_th1ng) June 10, 2024

研究室滞在時間：9時間

私が所属している研究室も長くいるが正義の風潮はありますね。コアタイムが9時から18時でそれを守って18時に帰っても怒られますね。じゃあ、コアタイムって何て感じですけど…　短い時間で結果だす方が正義だと思います。沢山寝て、次の研究時間をフル活動した方がコスパいいです！

— 89 (@89kiss_iseatell) June 15, 2024

有機系だと基本的に週5で9:00-21:00∧土曜は昼過ぎまでみたいな話もちらほら聞くから、拘束時間も長くなりがちだし、ラボによっては人間関係も心労が多くなりしんどいのだろうなぁ、、 https://t.co/MO9RkZFv53

— いせきん (@dehydrogenase_2) March 7, 2023

研究室滞在時間：10時間

院生のときは、ラボ滞在約10時間はデフォだったし通学時間も今の２倍近かった。年に複数回は高熱を出してたけどそれも不思議ではないよな

— まっつん (@Mattsun0820) January 8, 2021

2023年 #院生の1日 更新
研究活動をする上でスケジュールや計画を自分で立てて実行するスキルが重要

大学院生の登校日数は週平均5.1日と
過去3回の調査結果から0.1日増加

研究時間平均
研究室コアタイムあり 修士7.8時間、博士8.5時間
ない場合 修士8.8時間、博士10.0時間https://t.co/cm4lbS23US pic.twitter.com/UtGiDG44Hv

— 全国大学生協連 (@nfucaofficialpr) December 20, 2023

研究室滞在時間が1日10時間を超え始め、院生感が出てきた

— あっぷる (@apple_geoph) May 2, 2024

連日研究室滞在時間10時間以上なのよくないな、院生かよ。

— かめもん (@fire_egg) October 3, 2019

研究室滞在時間：12時間

興味のある研究室がコアタイム12時間でした

— 麦茶先輩 (クイズ用） (@B2alIl) May 11, 2024

他大学の研究室に共同研究として１年間勉強させてもらった時、著名な教授に「最初の頃は何していいかわからないと思うから、まず12時間ラボにいる癖をつけるんだ」と言われ、必死に論文を読み、実験した。

結果ポテチ食べながら、TLをみて残り時間を潰す院生となった。先生、変な癖がつきました

— 3D外科医 (@contamiman) August 2, 2021

#2022年の抱負
□ラボ滞在時間は1日12時間迄(ダラダラしない)
□来年発表できるネタを3つ仕込む
□卒業
□週5日は運動をする
□週に1冊は本を読む
□月に2日は外勤以外の外出をする

— ケイト (@Keyte148) January 2, 2022

研究を全然理解してなかったけど、半年無休毎日12時間ラボ畜が可能な体力+面倒なことは無反応になる強メンタルのおかげで博士課程はほとんど苦痛じゃなかった生存バイアスガチ勢です(炎上)

— やもす (@ShIma_Megagauss) February 16, 2021

修士の頃は土日の概念なかったのに、最近はやっと週末か…って思うようになったし、次の日に回せる作業なら明日でええかってなって朝方まで残ることはなくなったし、12時間ラボにいたら疲れるようになってしまった(まだD1)

— がんばる細胞ちゃん (@ganbaru_cell) November 1, 2023

「この研究室にはコアタイムがありません！好きなときに来て、やることやったら帰っていいです！」
って教授に言われたから
１日6~8時間研究やってたら
「半日以上は研究しろ」
って怒られて草

は？

— ぐぬぬ (@gununununununu0) August 27, 2019

学部4年のとき、教授とラボにいる時間の話になったとき、その教授は、「1日12時間実験すれば、ヘトヘトになるよ。」と言っていた。つまり、根を詰めて実験していたら、毎日12時間以上はそうそう働けるるものじゃないよということ。

教授曰、生産率が高く仕事ができるのは12時間が限界だからコアタイム9am-9pmが設置されていた昔ラボ。ちなみ准教の先生は11時頃までいたのでそれ以前には帰れないという地獄 https://t.co/VJn9VSEzlq

— くらげ (@kurageNYC) October 5, 2022

私が大学院で研究してた時。平日は12時間研究室に篭って実験やゼミの準備・勉強、土日もどちらかは細胞やマウスの世話。バイトもできない、ボランティアなんて知らない。基本的にラボ以外の人と関わらない。すごく狭い世界だった。…

— しまろく☺︎ (@shima6oku) January 11, 2024

大学院の研究室にいた頃毎日コアタイム12時間で教授から「社会に出た時に楽になるよ」って言われて調教されてたけど就職できずにニートになった。 https://t.co/uDFsBmeF6z

— おのおの (@onoono_FF14) May 9, 2024

東工大のとある研究室ならコアタイム12時間で教員より早く帰ろうとすると怒られるし土曜日もあるから充実した学生生活が送れる。研究室では研究以外の事は禁止。 https://t.co/mWyoL7YWvZ

— おのおの (@onoono_FF14) January 26, 2024

研究室滞在時間：14時間

うちのコアタイムは同調圧力によってできたようなものなので特に強制力はないしちょいちょい遅刻しても何も言われない感じだけど、世にはそれが14時間に及び、その間トイレに行く時間も計られ長いと教授に報告され注意がいくという研究室もあるとの噂なので、恐ろしい

— 野犬 (@wanwantanosiina) September 12, 2018

うちの研究室でコアタイム聞いたら「コア…？何それ？」って言われた。教授に。 RT @tokudakeita
研究室コアタイムが13時間とか14時間。。。しかもあくまで「コアタイム」だからそれ以外の時間帰っていいというわけじゃないんだよね。

— 杉山奈津子 (@suginat) November 13, 2012

研究室滞在時間は、時代・分野・実験内容・ラボによるね。自分の大学院時代は、14時間。とある教授の要求は12時間。米国でポスドクしたとき同じラボ内でCNSに出した学生やポスドクのラボ滞在時間は9時間～12時間（人による）だった。上記学生はデータが出そろったとき論文初稿を一週末で書き上げてた。

— 博士（理学） (@scitechjp) June 15, 2024

研究室滞在時間：16時間

プライベートもキープするのであれば、やはり時間内にいかに成果を上げるのかを考える方がいいのかな？と思います。

特に出産を挟む予定の女性研究者や、持病がある方には、ヨーロッパのラボを一度Visitするのをお勧めしたいです　「案外やれる？」と勇気をもらえるかも？

— さすらいの研究者 (@PI_in_abroad) April 12, 2024

研究室の滞在時間を競い合うのは全く意味がないが、実験系出身の理事が週に80時間働いているらしく、それでも以前よりだいぶ楽になったと言っていて、その前までは週に100時間は研究に費やしているのが普通だったらしく、すいません、という気持ちになったことは言っておかねばなるまい

— 松原隆彦（不明なエラー［4000］でアップデートできません） (@tmcosmos_org) June 15, 2024

ラボ滞在時間が週に114時間くらいなら普通では？

— 電子計算機の沼 (@Hishinuma_t) August 26, 2020

研究室滞在時間：24時間365日？

末法系研究室(超超超時間労働、休日なし)って日本だけの問題かと思いきや、USでもところによりあるんだな…というのを昔当該研究室にいた友人から聞いて戦慄した。

実験がラボでしかできない、実験の数をこなしまくることが成果につながりがち、とかな分野だとそうなりがちなのか…

— Hajime Fujita (@fujita_d_h) May 12, 2023

沼研の伝説的なエピソード:沼正作(1929-92)

ラボに長時間いる必要はあるのか

ラボ選びTips:
生体扱うとこならどこでも拘束時間は長くなる

— うを (@AgzlWUhoFISHsx2) May 30, 2024

人気ラボの大学院生に所属ラボが人気の理由を聞いたら、先生はコアタイムを強制しないこと、成果主義(ちゃんと成果出せばいちいち何時から何時までいるか監視しないこと、なんでこの時間帯にいないの言われないこと)だそうです。自分も若いごろコアタイム主義大嫌いだったこと思い出しました。

— Josephine Galipon (@jgalipon) August 5, 2023

そして、これもいつも言うことだが、「実験」はラボでしかできないけれど、「研究」はどこでもできる、歩きながらでも、風呂入りながらでも、と思っているので、ラボ滞在時間＝研究従事時間とは思っていない。

— サクセスリバーコーテシーinエイトプリンス (@rei_nari) May 7, 2023

どちらの言い分も分かるのだが、本当にみるべきなのはラボに居る時間に何を成したかなので、単にラボに居る時間で評価できるものではない。

ラボに長く居る人を評価するPIは、自分がラボに長く居たからそれを正義だと思っている。
そうではないPIは、違う基準を持っている。

— Yoshinobu (@Haruto611416748) June 15, 2024

労働量∝労働時間

tips. 朝30分早くラボに行くと…なんと活動時間が30分増えて成果も増えるんです！

— あばばばば (@hbc_abbbb) November 14, 2019

実験系の場合、単純に労働量が労働時間に比例する場合があります。つまりあまり頭を使う必要がない、もしくは先輩や教員が研究を計画して下の立ち場の人間を手足として使うようなケースです。そういう状況で頑張りすぎると、肉体的にも精神的にもくたくたに疲れるだけで、人生を消耗してしまい、本来の大学院の目的である頭脳を鍛える訓練が不足する恐れがあります。自分の大学院時代＝分子生物学（土木作業）花盛りの時代でしたので、上から与えられたテーマでの体力の消耗と自分のテーマを探すために頭を鍛えることのバランスをとるのが難しいと思っていました。

結局、真の狙いが労働力として募集しているラボに入った院生は悲惨の一言に尽きる。研究時間が半分以上取られるなんて序の口。例え誘ってくれた人が知り合いでも、人生の責任をとってくれるわけじゃない。いろんな道がある。よく調べて。

— Op-sapou (@usa_jong) September 11, 2021

単なる労働力が欲しいだけで院生指導は放置なラボは注意。実験時間は土日祝祭日潰さざるを得なくなり、論文読む時間も極限まで削られ、知識が追いついていないので指導者らとまともな討論すらできない。これで病まないわけがない。事前にどういうラボかは調べること。知り合いとか紹介とか関係ないぞ。

— Op-sapou (@usa_jong) January 30, 2021

ウェット系のラボではまぁ基本的にやった実験量と成果が比例しがちなので、時間拘束したがるのはわかるけど、金銭関係が無い人に対してやる所業では無い、とは思う。

— Kemtaro (@oxt23) May 8, 2023

ラボ選びの重要性

ぶっちゃけブラックラボの本質って拘束時間が長いこと自体ではなく、ボスが人格破綻者→長時間拘束の部分にあるのでは。
分野によってはどうしても長時間いないとダメだったりするし。

— mai3ben (@mainichi30study) April 3, 2023

ラボに拘束され続けるのに慣れたからラボに拘束されない時間というのが変な感じ。適応というのは恐ろしい。

— 東大院生ショータ@D3 (@Shota_output) April 3, 2019

大学院生が育つかどうかは、本人の資質によるところも大きいですが、同時に、入ったらラボにもよります。ラボ選びを間違うと、学生本人に資質があったとしてもつぶされかねません。

長時間拘束×アカハラ教授
のラボは本当にクソ
自由時間、自己肯定感、失うものしかない

— 黒研@理系大学院生24卒 (@kuroken_1) August 25, 2023

ポスドクの時のラボ、外から見たら間違いなくビックラボだと思うけど、ボスはラボメンとの1対1のディスカッションの時間は必ず確保してたし（年に3-4回だったけど）、盛り上がったら6時間とか付き合ってくれてた。

院生の時が完全放置ラボだったからね、こんな世界もあるのか、と驚きました。

— 山田です (@sato_dehanai) September 30, 2019

日本では大学院生が労働力としてとらえられており、アメリカでは大学院生は研究者（の卵）として尊重される（PIには教育責任がある）といった、扱いの違いが存在しているように自分は感じました。

私がMITのススムラボにきて驚いたのは、院生やポスドクがラボに入ったあと、短くて3ヶ月、長いと1年くらい実験をやらせてもらえないこと。逆にいうと、取り組むべき重要なクエスチョンを探し、じっくり考え、まわりの人と議論して検討する贅沢な時間をめちゃくちゃたっぷりともらえるということ。

— Tsuyoshi Miyakawa (@tsuyomiyakawa) January 20, 2024

ラボ選びの重要性：成長できる場所かどうか

成長：もし退院に成功して学外に出たら、一年くらいの時を置いて、かつてのラボ、院生共同研究室、図書館などを覗いてみよう。そこに誰がいるか？先輩、同期、後輩…「何一つ変わってない」人たちを目にするかもしれない。そのとき、あなたは時間の意味と、あなた自身の成長を悟ることになるだろう。

— 院生版 悪魔の辞典 (@ddforgraduates) November 16, 2021

ワークライフバランス

教授が准教授以下の教員の土曜日出勤を義務づけているラボを見たことがありますが、そこに所属する大学院生も当然土曜日はラボに来ることが当然なのでしょう。

院生がプレゼントをもらった時に言う「ラボで使うわ」は普段使いしたくないと言う意味ではなくて、ラボという大変なストレスがかかる場所で安寧をもたらしてくれるこのプレゼントはマジで最高だ　という意味合いがあります

— ｶﾝﾀ / kanta (@ammonite_boy) April 15, 2024

家族より長い時間一緒にいるからラボではキムワイフとか呼ばれてたわね https://t.co/kOtzhdGtCx

— 中田:‖ (@paddy_joy) March 1, 2023

総説論文

1. Matthew Cobb, Who discovered messenger RNA?, Current Biology, Volume 25, Issue 13, 2015, Pages R526-R532,
   https://doi.org/10.1016/j.cub.2015.05.032. The announcement of the discovery of messenger RNA (mRNA) and the cracking of the genetic code took place within weeks of each other in a climax of scientific excitement during the summer of 1961. Although mRNA is of decisive importance to our understanding of gene function, no Nobel Prize was awarded for its discovery. The large number of people involved, the complex nature of the results, and the tortuous path that was taken over half a century ago, all show that simple claims of priority may not reflect how science works.

原著論文

1. Genetic nature of the genetic code for proteins. Crick, Barnett, Brenner, and Watts-Tobin. Nature 192, pages1227–1232 (1961) 有料

研究者は英語で論文を書いたり、英語でプレスリリースを出したりすることにより、自分の研究成果を世界に伝えます。たとえ優れた研究成果があったとしても、日本語で発表しているだけでは、英語しか理解しない世界の人々には内容の良さが伝わりません。IDLEのYOUTUBE動画を見ていて、それを再認識させられました。

YOASOBIのIDLEは、アニメ「推しの子」の主題歌で、世界中で視聴されていますが、YOASOBIが英語でも歌ったことにより、さらに深く理解されて、その内容の濃さが多くの人を驚かせています。

最近はリアクションビデオがYOUTUBEで流行っていますが、YOASOBIの英語版IDLEを初めて聴いて、初めてその歌詞の内容を理解した人達の反応を紹介したいと思います。英語で伝えることの意義の大きさが良くわかります。『推しの子』のエピソード１を見た人は、このIDLEの歌詞がその内容を含んでいることを英語の歌詞で初めて知って驚いているようです。

日本語の歌詞がそもそも、単に作品に音楽がランダムにカップリングされたというわけではなく、『推しの子』の作品に対して作られたという経緯があります。

Ayaseは元々同作の原作のファンだったといい「読んだときに感動して、何かで表現したいとなったときにデモが上がって」と元々リリースの予定はないまま先に同作に合わせた楽曲を作っていた　‥　実際にオープニング主題歌のオファーをもらった

（YOASOBI、話題の「アイドル」は「推しの子」OPテーマ依頼前から制作 裏話告白 2023.06.21 12:15　モデルプレス）

英語版でも歌詞の内容はもちろん、音楽的な言葉の響きという点でも日本語版と英語版で違和感がないようにしよう

自分の中で楽曲と小説への理解を一番深くまで掘り下げて、作品の世界観の中に完全に身を投じた状態で歌詞と向き合おう

完全にストーリーの中に自分が入り込んで、主人公の目線とAyaseさんが構築した歌詞の世界観にリンクできているなと実感した瞬間から、実際に翻訳していく作業が始まる

（YOASOBI、“日本語のように聴こえる英語詞”はどう生まれた？　訳詞担当 Konnie Aokiに聞くこだわりの手法　2023.01.19 19:00 Real Sound）

上の英訳者の説明によれば、英語に翻訳する作業は、単に日本語の歌詞を訳したというものではなく、『推しの子』の原作が表現したものに合ったものであり、しかもさらにそれだけではなく、日本語の歌詞との対応や日本語の歌詞によってつくられた音楽から離れたものにならないように細心の注意が払われています。英語版の歌詞を知った世界の人達が、そのことを知って深く感銘を受けていることが、以下のリアクションビデオを見ると良くわかります。

YOASOBIのIDLE英語版に対するリアクション

MUSIC DIRECTOR REACTS | YOASOBI / Idol (「アイドル」English Ver. ) DrumRollTony Reacts チャンネル登録者数 21.5万人 “Oh, my god. I love it. This is done so well.” “The key change means a lot more now.”

YOASOBI 「アイドル ] IDOL | Oshi No Ko 英語バージョンの反応 GazMASH Cuts! チャンネル登録者数 4.11万人 “It makes so much sense now.”

Rapper Re-Reacts to YOASOBI ‘IDOL’「アイドル」English Ver. | Oshi No Ko OP A2R + チャンネル登録者数 9610人 “Even from the jump, it’s just hitting different.”

Initial Discussion and Reaction Reacting to English Version of YOASOBI – Idol「アイドル」Official Music Video [Oshi no Ko OP] David & Roiess チャンネル登録者数 2240人 “My leg hairs are actually standing, Bro.” “So, good.”

YOASOBI – “Idol” (English Ver.) REACTION | Oshi no Ko Opening Reaction Neel Desai チャンネル登録者数 11.3万人 “Watching this with lyrics, now it makes sense.”

MUSICIAN First Time Reaction to – YOASOBI「アイドル」Idol – Oshi No Ko OP – Singer Reaction Millie Mochi Anime チャンネル登録者数 6200人

Reacting to YOASOBI – IDOL ENGLISH VERSION (OSHI NO KO OP) MV REACTION Defiant With Style チャンネル登録者数 4.98万人

YOASOBI Idol「アイドル」英語Verの歌もすごい!! 推しの子(OP) 海外の反応 今朝のJ-DiP チャンネル登録者数 1.04万人

英語バージョンについて

英語版でも歌詞の内容はもちろん、音楽的な言葉の響きという点でも日本語版と英語版で違和感がないようにしよう（YOASOBI、“日本語のように聴こえる英語詞”はどう生まれた？　訳詞担当 Konnie Aokiに聞くこだわりの手法　2023.01.19 19:00 Real Sound）

翻訳を担当したKonnie Aoki氏が自ら説明しているように、英語の歌詞にしても音楽的に違和感がないようにと細心の注意が払われており、そのことは英語圏の人が聴いたときにしっかりと伝わっているようです。また同じ歌手が日本語版と英語版の両方を歌っていることに対する驚きも大きいようです。

YOASOBI – Idol【海外の反応】 (「アイドル」English Ver. ) 彼女は日本人のように聞こえるwww 英語の方がいいのか？ PATRICK MORDI チャンネル登録者数 22.6万人 チャンネル登録

Drummer React to Idol by Yoasobi English Version (from Oshi no Ko) Covers & Commentary チャンネル登録者数 5280人 “They could not have picked better lyrics for the English version. Holy crap!”

日本語バージョンを聞きなれたファンにとっても、この英語訳は大成功で完璧だという賞賛の声に溢れています。翻訳を担当したConnie Aoki氏が語ったことと全く同じ言葉を、この英語版を聞いたファンが口にしています。

First Time Hearing Idol (「アイドル」English Ver. ) | Oshi No Ko | YAOSOBI | Reaction Marp チャンネル登録者数 5010人 “It’s like perfect. It’s translated to English but at the same time, it’s giving the same flow and everything.” ”This captured that same essence of the Japanese version and still kept it but in English! Perfect! Amazing! “

【 YOASOBI – Idol (「アイドル」English Ver. ) 】どう考えても日本語に聞こえるwww「推しの子（OP）」 MrFuji from Japan《目指せトリリンガル》 チャンネル登録者数 22.7万人

参考

公式 YOASOBI / Idol (「アイドル」English Ver. ) Ayase / YOASOBI チャンネル登録者数 636万人　3255万 回視聴 7 か月前

公式 YOASOBI「アイドル」 Official Music Video Ayase / YOASOBI チャンネル登録者数 636万人　416,316,637 回視聴 9 か月前

国立大学に対する国からの補助金である運営費交付金は、”成果を中心とする実績状況”を示す各指標に基づいて配分されるのだそうです。

これがあるから国立大学を辞める若手が多いのです。
40過ぎたら使い捨てられると言っていた通りのことが起きている。40過ぎの大学教員が企業へ転職するのは大変ですよ。 https://t.co/vsxVDOLUCa

— ポスドク問題 (@UNIONTELLING) January 13, 2024

1. 令和5年度成果を中心とする実績状況に基づく配分について（PDF)（文部科学省）
2. 令和4年度成果を中心とする実績状況に基づく配分について（PDF)（文部科学省）
3. 令和３年度国立大学法人運営費交付金の重点支援の評価結果について
4. 令和３年度成果を中心とする実績状況に基づく配分の仕組みについて（PDF)（文部科学省）
5. 令和２年度国立大学法人運営費交付金の重点支援の評価結果について
6. 令和元年度国立大学法人運営費交付金の重点支援の評価結果について
7. 国立大学 法人運営費交付金「成果を中心とする実績状況に基づく配分」　2022 03-01 群馬大学 二宮祐研究室 Hatena Blog
8. 国立大の運営費交付金、東工大など7校が最高評価　リセマム　文部科学省は2019年8月9日、2019年度国立大学法人運営費交付金の重点支援の評価結果を公表した。 ‥　2019年度からは、この重点支援評価に基づく配分に加えて、新たに客観的指標による成果を中心とした実績状況に基づく配分の仕組みを創設。運営費交付金対象事業費のうち、約700億円を評価対象経費として、改革に取り組む大学などのインセンティブを後押しする。

実績に基づく運営費交付金配分の余波

国立大学の運営費交付金に成果配分が取り入れられて、総額は変わらずに大学同士の相対評価で増減
「常勤教員数あたり」の評価項目があるのでポストを増やせない。前にいたところ、配分が減ってテニュアが遠のいたとPI准教授が泣いてた https://t.co/UhNDkoGrkj

— たゆtayu (@tayutau19) July 5, 2021

国立大学の運営費交付金が減らされたことの影響

大学の教員ポストが少ないのがかなり根本的な問題なんだけど、その理由は少なくとも国立大学に感じでは運営費交付金が削減されたせいです。これは日本の文部科学行政の問題なんだけど、実はそれを主導してるのは財務省なんだよ。そこはきちんと理解しておくべき。様々な問題の元凶はそこ

— あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 (@kikumaco) June 11, 2023

国立大学の運営費交付金の大部分は人件費ですからね。毎年1%減らされてるってことは人件費を毎年減らさざるをえない。定年などで空いたポストが補充されないのはそういうこと。東京藝大なんかは芸術の総合大学なんだから教員数は非常に多いんだろうと推察される。

— yayataro (@orhdydjrhdjsgs1) April 19, 2023

ちなみに減ってるのは人件費とかになる大学への運営交付金。https://t.co/aU2vQRuFFU
「常勤の特に若い人のつく助教、准教授のポストを毎年のように減らしている(…)将来を担う若手研究者が付く常勤の教員ポストの絶対数がどんどん少なくなっている。」
国連も同じ道を辿っていると思う。 https://t.co/HLBq1X4W5v

— N. (@Kiwialafrique) August 30, 2022

「地方国立大学は、運営費交付金削減の影響をもろに被って、教員の新規採用凍結（定年などで退職した教員のポストの不補充）……を余儀なくされた。教員は減っても、授業は既存の教員が受け持たなければならないので、教育負担は増えて研究時間は減った。 」https://t.co/SAoPgA6ZRp

— Yosuke OKADA (@ellhgj) June 14, 2022

RT @enodon: 博士課程修了者の就職難「人件費削減の影響」宮本議員に政府答弁書 http://ow.ly/22WyW 答弁書は、３５歳以下の大学教員の割合の減少など、若手研究者ポストの減少は、国立大学の運営費交付金の削減と行革推進法の人件費削減の義務付けの影響によるもの

— Yumiko Yamaguchi (@clione) June 24, 2010

35歳未満の大学教員の割合が15年前の19%から13%に減少しているように、若手研究者ポストは減少している。これは運営費交付金が自公政権下の五年間で720億円も削減され、また行政改革推進法による「2006年度以降5年間で5%以上の人件費削減」が義務付けられたからでは？（一部改変）

— ヨートゥーン (@jotun82) May 30, 2011

大学教員数が増えているのは定年が延長されたから。
運営費交付金が減る中で、高齢の教員（給与の高い教員）が増えているのだから、大学の運営はカツカツ。若手には任期付きで明日をも知れないポストしか与えられない。

— ぽこぺん (@coffee_break015) November 10, 2016

（承前）少ないのではないでしょうか。また、(2)については、運営費交付金が減らされ、専任教員人事が凍結され、といった中で、ポストが大型資金に依存し、また大学の運営そのものが大型資金の間接経費に依存する、というようなことが起こっているわけです。そういった中で、大学の研究者の構成（続）

— KASUGA, Sho (@skasuga) March 24, 2019

大学院重点化の功罪

この点朝日はしっかり書いていて「９０年代に国が進めた「大学院重点化」大学院生は増加したが大学の財政難で教員のポストは増えず競争倍率は91年の４・１倍から07年は７・７倍に。しかも国立大の運営費交付金は０４年度以降に減らされ続け、非正規の教員や非常勤講師が増えた。」のだ。

— k o h 0 5 1 6 (@koh0516) April 21, 2019

問題の核心。
”９０年代に国が進めた「大学院重点化」で、大学院生は急増した。ただ、財政難に苦しむ大学で、教員のポストは増えなかった。”
”大学に自立を促す国の政策のもと、国立大の基盤を支える「運営費交付金」が０４年度以降に減り続け、（中略）非常勤講師が増えた。”https://t.co/YW9H0135ZA

— 小池　英雄 (@rongo_to_sonshi) April 18, 2019

大学院博士課程進学者が減少した理由

先細る日本の「ノーベル賞人材」　30年代に受賞者急減も https://t.co/LA9rFAc0px 国立大学法人化で運営費交付金を毎年1%減額、若手研究者の待遇や研究環境も悪化、大学正規教員で25〜39歳の割合は90年代に比べ3割強も減少、安定したポストが少なく将来不安から博士課程への進学が敬遠されている。

— Tatsuhiko Fujimoto (@Tatsu_Fujimoto) March 4, 2023

とした制度設計のみなおしを求めてはいる
国立大学は、人件費などに充てられる運営費交付金が2004年の法人化以降1600億円以上減、研究者ポストの縮小と非正規化が進行
若手教員の約7割が不安定な任期付き雇用
苦労して博士号を取得しても安定した研究職に就けないことが
〝博士離れ〟の最大の原因

— 淳平 (@JunkoTjunpey) October 6, 2023

若手研究者が使い捨てられる日本の科学業界の構造

大学の運営費交付金を少なくとも法人化前の額まで戻すべきだし、できればもっと増やすべき。
それをやらない限り、パーマネントの教員ポストは増やせず、若手の使い捨てが続く

— あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 (@kikumaco) September 22, 2023

1. 運営費交付金の削減で教員ポストを減らさざるを得ない
2. 若手教員比率を上げることを求められている

今大学に課されているこのふたつの条件から導かれる結論はただひとつで、若手教員の使い捨てです。

2は1と両立しない。若手比率を上げたければ、教員ポストを増やすべき

— あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 (@kikumaco) June 12, 2022

研究業界で起きていることの真実を見極めるべきことについて

女性限定公募を出す大学は、アカデミアを目指す大学院生たちの良い道標になると思う。
・運営がお上のいいなり
→教職員の意向なく、数値目標だけで考えもなしに動く
→組織運営次第で給与もポストも削られる
・運営費交付金が厳しく個人研究費が少ない
→助成金目当て

— ポスドク問題 (@UNIONTELLING) October 4, 2022

1. 東北大学の女性限定教授公募の波紋「教授って合コンサークルか何かなのか？」
2. 「国際卓越研究大学」東北大学のテニュアトラック偽装の衝撃

日本の科学研究を破壊した科学技術政策の責任の所在について

日本の大学で若手教員のパーマネントなポストが減っているのは運営費交付金を毎年(少し例外はあるにせよ)削減し続けるという財務省主導による狂気の政策によるもので、解決法は運営費交付金を大規模に増やすしかないし、それだけで解決する問題はかなり多いでしょう。がんばってください

— あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 (@kikumaco) March 8, 2023

財務省は国立大学の研究力を削ぐことに全力をあげていて、文科省はその言いなりです。

大学の研究力を上げるには、運営費交付金を倍増させて、自由に使える研究費を増やすとともに、パーマネントの教員ポストを増やすことが絶対に必要です。

— あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 (@kikumaco) October 5, 2022

競争的研究費を増やすことが問題の解決にならないことに関して

大学の運営交付金を毎年1%ずつ減らし、そのぶん競争的資金（科研費など）を増やした。しかし競争的資金では任期なし常勤教員は雇えない。任期付き研究職のみ。結果、大学教員のポストが減り、研究者の雇用環境が悪化した。伴って教員数も不足し、教育環境も劣化している。大学改革は明らかな失敗。

— ばく (@kapibaku) March 29, 2023

競争的資金をいくら増やしても任期つき教員ポストが作れるだけで、任期なしポストは増やせません。任期なしにするには恒常的な財源の裏付けが必要です。

国立大学の場合、恒常的な財源は国からの運営費交付金しかありません。運営費交付金が少ないと、設備のメンテも教育環境の整備もできません

— あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 (@kikumaco) July 10, 2023

日本の大学には教員ポストが少なすぎます。若い研究者をきちんと任期なしポストで雇いたいわけですよ、僕たちは。しかし、そのためには運営費交付金が必要です。競争的資金をいくら増やしても、任期なしポストは作れない。

財務省主導で運営費交付金を減らしてきたのが問題です。運営費交付金の倍増を

— あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 (@kikumaco) June 12, 2023

何度も書くけど、若手研究者の雇用問題の根本にあるのは国立大学の運営費交付金が減らされて無期雇用の教員ポストが増えないことにあるんですよ。

競争的資金をいくら増やしても任期付きのポスドクが増えるだけです。

運営費交付金を増やして無期雇用ポストを増やさないと解決しない https://t.co/7s5lL4p4kE

— あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 (@kikumaco) May 18, 2022

競争的研究費を増やすことが問題を悪化させていることに関して

ちなみに、運営費交付金を競争的資金埋戻した結果、任期付き雇用の大学教員が激増して任期なしの教員ポストが激減してしまうという不可逆な変形が生じてしまったので、元通りに戻すには3000億円以上はかかるはずです。だから財務省はあほ。

— Yoshi-aki Shimada (@yoshi_and_aki) June 28, 2023

競争的資金によるポスドクを増やして、その一方で運営費交付金削減によってパーマネントの教員ポストを減らすという政策がうまくいくはずはないわけで、とにかく大学の運営費交付金を増やして無期雇用教員ポストを増やすのは急務。特にこれからの時代は地方大の運営費交付金を増やすべきです

— あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 (@kikumaco) May 18, 2022

若手研究者が直面する現実を実感として理解できないシニア研究者

若手研究者には比較的短い任期の不安定なポジションが多いことをシニアの研究者はきちんと理解するべきだよ。

財務省が大学の運営費交付金を削り続ける限り、大学の教員ポストは減る一方で、そこにさらに「若手研究者比率を高めるべし」とかいうお達しがきたら、何が起きるかは明らか

— あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 (@kikumaco) June 8, 2022

東北大学副学長「優秀な若手男性がポストに恵まれないことは周囲を見ていて無いと思います。」（東北大学の女性限定教授公募の波紋「教授って合コンサークルか何かなのか？」）

日本の研究力を再び上げるために必要なこと

これは何度でも書くけど、競争的研究資金をいくら増やしたって、それだけでは日本の「研究力」は上がらないです。

大学の運営費交付金を倍増させて、パーマネントの教員ポストを増やす以外に解決策はありませんよ。

運営費交付金を毎年削るというあまりに愚かな政策が続く限り無理

— あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 (@kikumaco) September 10, 2022

参考

1. 「国立大学法人化は失敗だった」 有馬朗人元東大総長・文相の悔恨 2020.5.21 中山 玲子 日経ビジネス記者　日経ビジネス

ジョン・フォン・ノイマン（1903–1957）は、論理学・数学・物理学・化学・計算機科学・情報工学・生物学・気象学・経済学・心理学・社会学・政治学の分野で研究論文を発表した多才な人です。プリンストン高等研究所で「人間のフリをした悪魔」と呼ばれていたくらい頭が良かったのだそう。また、EDVACというコンピューターの設計に関する数学的な基礎づけを行い、EDVACが完成したときには「自分の次に計算の速い奴ができた」と言ったのだそうです。

フォン・ノイマンの論文

ノイマンの論文を集めた『フォン・ノイマン著作集』は、全六巻で、

• 第一巻　Logic, Theory of Sets and Quantum Mechanics　論理学・集合論・量子力学
• 第二巻　Operators, Ergodic Theory and almost Periodic Functions in a Group　作用素・エルゴード理論・群における概周期関数
• 第三巻　Rings of Operators　作用素環論
• 第四巻　Continuous Geometry and Other Topics　連続幾何学とその他の話題
• 第五巻　Design of Computers, Theory of Automat and Numerical Analysis　コンピュータ設計・オートメタ理論と数値解析
• 第六巻　Theory of Games, Astrophysics, Hydrodynamics and Meteorology　ゲーム理論・宇宙物理学・流体力学・気象学

となっています。一部は邦訳されています。

数理物理学の方法―ノイマン・コレクション (ちくま学芸文庫)  収載論文：

• 量子力学の数学的基礎づけ
• 量子力学におけるエルゴード定理とＨ‐定理の証明
• 星のランダムな分布から生じる重力場の統計
• 最近の乱流理論

作用素環の数理: ノイマン・コレクション (ちくま学芸文庫)

• 数学者
• 作用素環についてI
• 作用素環についてII
• 作用素環についてIII
• 作用素環についてIV

ゲームの理論と経済行動〈1〉 (ちくま学芸文庫)

ゲームの理論と経済行動〈2〉 (ちくま学芸文庫)

ゲームの理論と経済行動〈3〉 (ちくま学芸文庫)

計算機と脳 (ちくま学芸文庫)

自己増殖オートマトンの理論 ‎ 岩波書店; オンデマンド版

フォン・ノイマンの業績に関する解説

双書20・大数学者の数学 フォン・ノイマン(2) /量子力学の数学定式化へ (双書・大数学者の数学 20) 単行本 – 2021/6/23 廣島 文生 (著)

双書19・大数学者の数学 フォン・ノイマン(1) /知の巨人と数理の黎明 (双書・大数学者の数学 19) 単行本 – 2021/4/21 廣島 文生 (著)

フォン・ノイマンの伝記および人物に関する解説

未来から来た男 ジョン・フォン・ノイマン  アナニヨ・バッタチャリヤ、 松井信彦 | 2023/9/21

フォン・ノイマンの生涯 (ちくま学芸文庫) ノーマン・マクレイ, 渡辺 正他 | 2021/4/12

フォン・ノイマンの哲学 人間のフリをした悪魔 (講談社現代新書) 高橋 昌一郎 | 2021/2/17

参考

1. John von Neumann Collected Works : Vol. 1-6　明倫館書店　¥ 300,000 税込　ISBN：0080095666
2. フォン・ノイマンの哲学　高橋昌一郎　國學院雜誌 第 115 巻第 11 号（2014年）（PDF)
3. John von Neumann 1903—1957 A Biographical Memoir by S. Bochner (PDF)
4. 集合論における自然数の標準的な構成法（ペアノの公理 ウィキペディア）
5. 俺の次に計算の速いヤツが出来たな。 ～ジョン・フォン・ノイマン【科学者の智慧 vol.04】  2016年7月30日 FUTURUS（フトゥールス）Livedoor News
6. A (very) Brief History of John von Neumann moderndaymath チャンネル登録者数 1.52万人