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vol.35 博士論文をパワーポイントで順番通りに並べる（2026年2月15日号）
斉藤キョージュです。コンサルタントとして仕事をいただくための企画書を作ることがあります。私はパワーポイントを使って書いています。この間、企画のための会議をオンラインでやってAIアドバイザーの鈴木さんから即座にAIで作った企画書をもらいました。すごくよい出来なので、そのまま企画書にしてまとめていたら全部信じてはダメと言われてしまいました。そうでした。私が生成AIが作った論文をそのまま使ってはダメと言っているのに鈴木さんが出してきた企画書があまりに見事だったので鵜呑みにしてしまいました。そこから考え直して3日間は推敲、加筆訂正を繰り返したでしょうか。ずっと考え続けているとあれを入れよう、これが抜けていた、あそこは削除しようと気が付きやっと整合性が取れる順番に並べかえることができたとこです。この結果、パワーポイントで40ページを超える企画書ができました。これで文章を書けば仕様書とか報告書ができてしまいます。博士論文も100枚くらいのパワーポイントでまとめられるのではないでしょうか。このパワーポンとは博士論文のフロー図のようなものです。この方法は論文執筆のための論文計画に使えると思います。何も博士課程に入学してから書くべきものではありません。入学前から書き始めていいですよ。
vol.36 二刀流の研究領域から世界をにらむ（2026年2月16日号）
斉藤キョージュです。学会で知り合った方ですが学歴だけを遠目から辿るとちょっと面白い。面白いなんていうと失礼かもしれませんが博士論文の執筆を目指すみなさんの示唆に富んでいると思いますので勝手に書かさせていただきます。この方は大阪大学を卒業しその後、慶應大学大学院修士を卒業し起業と公表された経歴に書いてあります。しかしその後、別な分野で大阪公立大学大学院修士で学び直し今は、学びなおした分野の研究のために高知工科大学大学院博士後期課程に在学中とのことです。本人もSNSで言っていましたがどこの大学が同窓なのかまったくわからない。稀有な学歴変遷と思います。将来大学の教員を目指すのであれば大阪大学の恩師のところに我慢強くいて研究しているのが一番の早道と思います。しかし、慶応大学大学院に行って大きな影響を受けて起業するのですね。その気持ちはよくわかります。起業するなら慶応大学と思いますし慶応大学が持っているネットワークをフルに生かせばいろんなつながりが生まれビジネスに最適。でもどうもこの業種での起業ではないと社会に出て思ったのでしょうね。その分野じゃないと私も思います。そしてこの方は別な分野で学び直すのですよ。今はこの分野で博士号を取る最中です。実はこの方はグローバル教育が盛んな高校を卒業されていて大阪大学もグローバル系、そして慶応大学大学院を経てグローバル系で起業。そして大阪公立大学大学院修士で地域系の研究領域を学びおそらく高知工科大学大学院博士課程で地域系の博士論文を書いていると思います。これ二刀流ですね。実は私もそもそも地域系で学びを深めてきましたが地ビールの醸造設備の販売を経験しで、醸造設備や機械の世界を学ぶことができました。この結果、地域と機械をつなぐオンリーワンの実務家としてメシを食うことに成功しました。おそらく上記の方は地域とグローバルをつなぐオンリーワンの研究者として存在価値を高めこの成果をベースにできれば地方の国立大学の教員でもなれればそのうち大阪大学の教員として復帰することができると思います。そのためには地域系の学会で存在価値を高めることが必須です。都市計画学会とか建築学会とか大きいところで目立つといいかもしれません。日本はこういうたくましい人材を求めています。横断的な研究領域から世界をにらむことが重要です。まだ若い方なので大きく跳ね上がってほしいと外から応援しています。
vol.37 仮説と定義の違い（2026年2月17日号）
斉藤キョージュです。思考を深めるために問いを立てることは研究者にとって重要な作業です。論文で問いを発することは、研究や執筆において非常に重要な役割を果たします。論文は、自分が立てた問いに対して論理的な根拠によって研究者の主張を明らかにするものです。逆に言うと問いを立てることによって、研究の目的や範囲が明確になります。論文で問いを提示する際には、仮説の形で表現することが一般的です。仮説とは、特定の現象や問題に対する予測や説明を提供するために立てられる提示です。これは、実験や観察を通じて検証可能なものであり、通常はまだ証明されていないアイデアや推測です。一方、定義とは、特定の用語や概念の意味を明確にするための説明です。定義は、言葉や概念が何を指すのかを示し、理解を助けるために用いられます。例えば「AI伴走とは何か」は問いでしょうか。それとも定義でしょうか。『「AI伴走」とはAIが出した答えが当事者の能力を超え受け入れるだけにとどまることを防ぐために、AIが出した答えを複数の人間が吟味するサービスのことである』と文章化してみました。これは私にとって定義です。深く探求する言語ではないからです。なので研究者を志すみなさんは探求する言語と定義する言語を分けてください。またすべての言語が問いとはならないことを理解してください。
vol.38 学会の査読論文採択率に注目する（2026年2月18日号）
斉藤キョージュです。大学の教員の評価は学会で採択された査読論文の本数です。学術研究論文、学術研究ノート、事例報告などの査読本数は学術研究論文は1本、学術研究ノートは0.5本、事例報告は0.3本と規定され年間論文数が教授で5本以上、准教授で3本以上と規定されています。なので大学教員の研究には「ノルマ」があります。学会は教員評価の責務があるため査読論文は正確に評価する必要があります。また論文採択率を公開することで、その正当性を担保しています。論文採択率が8割を超えるとなると大学は学会を信用しなくなります。採択率は50パーセント以下に抑えるのが妥当と言えます。学会の理事会では論文評価委員会から査読論文の採択率が何パーセントであるのかが毎回報告されます。一方、社会人や学生にとって学会はどのような役割を持つのでしょうか。これはいつも言っていますが、博士課程入学にとっても査読論文の本数は入学のための評価指標となるため重要です。また博士課程在学者にとっては指導教員との連名で共著の論文を２～３本採択を受ける必要があります。ちなみに共著申請の名前は博士課程在学者名、指導教官名の順番です。学会によっては年1回しか論文を受け入れないところもあるため論文執筆や投稿日程は余裕をもって準備しておく必要があります。学会は教員、在学生、博士課程に入学を希望する社会人にとって重要な存在です。学会が開催する研究大会では発表の機会もあり、研究者から意見を聞くこともできるので参加してみてはどうでしょうか。
vol.39 論文は主張である（2026年2月19日号）
斉藤キョージュです。論文には主張が不可欠です。主張は読者に対して何を伝えたいのかを明確に示すものです。論文は単なる事実の羅列ではなく、論証が必要な主張を含むことが求められます。なので査読付きの事例報告であっても事実だけを書くのではなく、その構造の新規性は主張であるべきです。論文は、主張を支えるために、背景、課題、先行研究、方法論、結果、考察などの要素によって構造化する必要があります。これらの要素は主張を裏付けるための根拠であり、主張が正しいことを示すための客観的な証拠です。論理的な根拠が不可欠です。したがって、論文は主張であるという考え方は正しいと言えます。
vol.40 学会の理事になる（2026年2月20日号）
斉藤キョージュです。学会の理事になるには選挙で当選する必要があります。理事になりたい人は学会の活動で出会った人たちに自分が理事になりたいことを伝え、投票を依頼するといいです。学会はその多くが小さな組織ですから10票程度で理事になれるのではないでしょうか。私は会員1200名程度の地域活性学会におりますが理事にさせていただいたことがあります。理事なんて別になりたくはないので静かにしていましたが11票を投票いただいて理事になりました。広報関連の常任委員会の委員長にもさせていただきました。その後、常任委員会委員長になったことから歳が歳だけに名誉会員にもなりました。今は名誉会員なので学会正会員としての会費の支払いが免除されています。終活も始まろうとしている身なので学会を辞めずにいられるなんてありがたいことです。学会の理事になっていいことがあるのでしょうか。これも大学教員の評価となるのではないでしょうか。会長、副会長、常任委員長などは学会において重要なポストです。これが大学教員の人事にも影響があると聞いたことがあります。私は大学の人事とかは関係ない立場なのと若い人に理事になっていただきたいとの思いから二期続けて理事を辞退しています。１万人を超える大きな学会では研究者だけではなく、業界や官界の方も多く参加されています。このため大学教員の研究者は学会において官民との連携を深めるチャンスを得るわけです。学会とは研鑽を深める場であると同時につながりを得る場です。大学教員になったのでしたら複数の学会に所属して自分の目指す方向性とフィットする学会で学会活動にも力を入れられたらどうでしょうか。10年もするとみなさんの顔と名前が分かり、そのころには学会は大切な存在となりそこで出会った方々に自分が理事になりたいことを表明することで理事になることができると思います。１０年なんてあっという間です。是非、理事にトライしてください。
vol.41 AIの答えを消費する（2026年2月21日号）
斉藤キョージュです。AIが即座に答えを出す時代に人間はどう関わるべきでしょうか。私はAI伴走で行う論文指導やAIが作成した企画書を書き直す作業を通して経験を積んでいます。少ない経験ではありますがわかってきたことがあります。AIはいきなり高度な答えを出しますが結局、研究者がAIが出した答えを理解しもう一歩先に行く必要があると言うことです。もう一歩先にたどり着いたときにAIが出した成果は論文においても企画書においても存在していません。AIの答えを「消費する」という表現が適していると思います。論文が研究者の主張であるのならそれはまだ誰も気づいていない課題を見抜き、独自の問題として提示することが必要です。AIの答えを「消費する」先に誰も気づいていない課題はあるのかは甚だ疑問です。AIが検索する論文という集団の中には研究者が気づいていない問題は存在しないしむしろ問題は現場にあると言うことです。若い研究者に推奨したいのは最初からAIを使うということを目的化せずせいぜいそれは外部にいる人間という他者との議論を高めるツールにとどめることです。それよりも研究領域にある現場で起きている現象に研究者としていち早く気づくことです。現象は現場で起きている。
vol.42 2040年に私立大の約４割が経営破綻の危機（2026年2月22日号）
斉藤キョージュです。2040年度に私立大の約４割が経営破綻の危険性が高くなることを文部科学省が発表しました。同省によると18歳人口は2034年度までは100万人ですが、2035年度からの６年間で74万人まで急減する見通しであるとのことです。また2040年度の大学進学者は46万人と今の学生数が半減すると推計しています。同省は2022年度に大学設置基準の規制緩和をしていて体育館とか運動場とかがいらない新設大学づくりを推進しています。今、新設大学やオンライン大学の新設ラッシュが続いていますがみんな全滅するんじゃないですか。人口減少社会に入り大学はその多くがオンラインとなることはむしろ好ましい事態ではないかと思います。私は大学進学率より大学卒業資格の不要な大学院博士課程への入学進学率が多いな時代が来ると思います。博士号取得者が増えることによって国際強化が図れることが第一です。地域にとってはイノベーションの喚起につながります。博士の集積により国際的競争力に寄与する農村とか、地域研究者を多く抱える商店街とか、今までは考えられなかった二刀流人財が誕生することで日本の人口減少社会を解決する手立てを見いだせないかと考えています。私がやっているAI伴走博士課程とか企業内博士課程も存在価値が見いだせると思います。70歳で定年で大学教員を退職してもいいですが博士課程学生の支援ノウハウは持っているので活かすことはできます。学会の査読論文支援や博士論文の執筆期間の短縮化に貢献し博士号認証機関である大学院の負担も軽減できるはずです。日本の人口減少社会を解決できたのは博士号取得者比率が高め全国各地でイノベーションが喚起ができたことにあると言われる日本を作りたいですね。
vol.43 二重投稿はバレる（2026年2月23日号）
斉藤キョージュです。同じ大学の学生や同じ企業の社員が同じ調査で取得したデータをもとに一人一人が論文を書いて学会に同時期に投稿してよいでしょうか。2つの論文を2者連名で2回の投稿機会に投稿した方がよいでしょうか。2名の学生は博士課程入学を目指しています。一般論ですが、それだけではダメではないです。よくあります。ただ、内容が似通っていて、しかも著者同士が近い関係にあるということになると窃票（一方の投稿を他方が真似して、パクった等）や二重投稿の疑いが出る可能性もあります。ポイントは投稿の内容で、同じデータを使っていても、論旨が違う、目的（リサーチクエスチョン）が違う、結論が異なる等、個別に独立した研究と判断されれば大丈夫です。実際、政府統計等の同じデータを使った論文は普通に複数存在します。もちろん論旨も結論も異なっています。なお、窃票や二重投稿等と判定された場合には、掲載後でも取り消し処分になり、著者名を含めて公開される学術誌も多いですので、慎重に検討されることを推奨します。この論文とよく似た論文を別の学会誌で見たような気がするという話も聞きます。学会誌に掲載された後にJ-Stageにも掲載されます。結構バレます。
vol.44 研究者に世の中を見通す力が問われている（2026年2月24日号）
斉藤キョージュです。アンケート集計結果のエクセル表をそのままAIに入れると論文の目次や調査方法、結果まで出てきます。調査方法においては選択肢を出すこともできます。でもこれでは順番がまるっきり逆です。例えばイベントの参加者へのアンケートの場合、流入ルート分析、参加動機分析、情緒的価値転換分析、参加へのボトルネック分析などを調査方法の選択肢として出してきます。あれ、博士論文で何を主張したいのでしたっけ。リサーチクエスチョンは何でしたっけ。もしかしてこのリサーチクエスチョンに答えるにはアンケートを作る段階で、もっと設問を考えておかなければいけなかったんじゃないですか。最近はアンケートやヒアリングは音声データでも生成AIが文章化してくれてしゃべっている人の気持ちまでも推察してくれます。でもアンケートはワンチャンスなのでアンケート調査の結果が何を意味するのかはあらかじめ想定しておかないといけません。リサーチクエスチョン、アンケートの設問、アンケート結果、考察の想定は博士論文の根幹をなすものなのでしっかり人間が議論しておかないといけません。博士論文で試されるのは全体を見通す力なのです。これが、研究者の世の中を見通す力につながります。大切なトレーニングです。AIにやらせておくだけではもったいないです。
vol.45 背景や目的はこだわり続ける（2026年2月25日号）
斉藤キョージュです。ある先生がSNSで「博士論文が公開されております」との見出しで博士論文が公開されているURLを明示しています。先生は『こだわり続けてきたクラブマネジメント人材の成長、世代交代、そして、育成。自身の現体験、調査研究、教育活動、社会実践におけるキーコンセプトを1つカタチにできたのではないかと思っています』と述べられています。人材の成長、世代交代、育成の循環が視点なんですね。併せて『これからを創っていく使命、責任、希望、期待』と述べられています。いいですね。スポーツの人材育成を時間軸で捉えています。みなさんが博士課程在学か入学前の方でしたらここはAIを活用せず書いてください。自分自身が「こだわる」起点ですから。
vol.46 質的研究法とは何か（2026年2月26日号）
斉藤キョージュです。質的研究法とは、数値化できない人間の主観的経験や価値観、行動の「文脈」をインタビューや観察を通じて深く理解し、解釈する研究手法です。「文脈」は「コンテクスト」（Context）ともいい、背景、状況、前後関係を指す言葉です。言語データや記述資料を分類し類型化します。少数の事例から新たな理論や視点を構築できるので社会学などの分野で使われる研究法です。客観的な測定値より当事者視点での質的な洞察を優先するのが大きな特徴です。事象の意味や背景の理解を助けます。インタビューによる構造化や聞き取り、少人数のグループによるグループディスカッションなどを行うことが質的研究法の範疇にあります。最近はインタビューやヒアリングを音声データとしてまとめAIを使うことで全体的な構造や理論を導き出すことが簡単にできます。量的研究が「どれくらい（数値・統計）」を重視するのに対し、質的研究は「なぜ・どのように（意味・解釈）」を重視します。学会への論文の投稿を見ていると数値、統計の論文が多くなってきています。若い研究者は人に向き合うのが苦手なのかな。研究者が現場に出てこないのが大きな要因なのかな。量的研究（アンケートなど）に比べてサンプル数は少なくなりますが、一人ひとりのケースを深くに調査するって洞察力が必要です。なぜ・どのように（意味・解釈）を深く考えてください。これは研究者が持っている世界観とか立ち位置とかを明確にする作業です。ここ深いけど、コンテキストを語れる研究者はかっこいいいし、商業出版でも活躍できるのでやってみてはどうでしょうか。
vol.47 アンケート調査で共分散構造解析を使う（2026年2月27日号）
斉藤キョージュです。毎日メルマガを書いてるといつかはネタ切れになるのではないか。その時はどうしようと気にしています。でもSNSで大学教員の方々が専門用語を使って配信するので、それは何なのとAIで調べて、自分なりに解釈して記事化しています。昨日配信した「質的研究法」なんてそうで、調べて、へーえと感心して、自分なりの解釈を入れて記事化しました。すごく勉強になっています。「アンケート調査の共分散構造解析」もそうです。生成AIを使って答えを聞くと以下の答えが返ってきました。共分散構造解析（SEM）は、アンケート調査のデータを用いて、変数間の因果関係を検証するための強力な手法です。この手法は、観測変数と潜在変数の関係を明らかにし、複雑な因果関係をモデル化することができます。共分散構造解析の基本的な流れは以下の通りです。研究目的と仮説の設定:まず、分析の目的を明確にし、変数間の関係性について仮説を立てます。この段階で、潜在変数と観測変数を特定します。測定モデルの構築:仮説に基づいて、変数間の関係を示すパス図を作成します。パス図は、変数間の因果関係を視覚的に示すものです。データの収集と前処理:アンケート調査などから必要なデータを収集し、欠損値の処理や変数のスケーリングを行います。モデルの推定:専門のソフトウェア（例: AMOS, LISREL, Mplus）を使用して、モデルのパラメータを推定します。モデルの適合性評価:推定したモデルがデータにどの程度適合しているかを評価します。適合性指標（例:RMSEA、CFI）を用いて妥当性を検証します。だそうです！取組みたい方はぜひ研究されてください。博士論文になりそうです。