個人学際研究における研究姿勢・研究倫理・AI利用方針――公開研究、看護実践、学際研究、解釈、研究公正に関する基本方針

■ 本方針の位置づけ

本稿は、筆者がnoteその他の公開媒体で行う個人学際研究について、研究上の立場、研究倫理、資料の扱い、生成AIの利用、看護実践との境界、各研究領域における基本的な注意事項を明示するものである。

筆者の研究対象は、看護、哲学、AI、歴史、人物、音楽、文学、アニメ・漫画・ゲーム、宗教、社会、政策、経済、国際関係、教育、写真、山岳、自然科学など複数領域に広がっている。

すべての分野について個別の研究倫理を完全に網羅することは困難である。そのため本稿では、現時点で確認できる主要な研究領域について共通する基本原則を示す。

研究領域の拡大、既存研究との比較、新しい研究倫理上の課題の発見に応じて、本方針そのものも更新する。

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■ 1　筆者の研究上の立場

筆者は看護大学を卒業した臨床看護師であり、看護学について大学教育と臨床実践を背景としている。

一方、現時点では大学院課程を修了しておらず、大学や研究機関に所属する職業研究者として研究活動を行っているものではない。

また、哲学、歴史、宗教、AI、文学、音楽、経済、国際関係、自然科学など、看護以外の多くの研究領域については、その分野の専門的な大学・大学院教育を受けた専門家ではない。

したがって、専門外の研究については、自らを当該分野の専門家として位置づけるのではなく、原典、一次資料、公式資料、学術文献、既存研究を学びながら考察する個人研究者として研究を行う。

本noteにおける研究は、原則として公開型の個人学際研究であり、大学・研究機関による正式な研究プロジェクト、査読済み研究成果、専門家による合意を意味するものではない。

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■ 2　研究公正に関する基本原則

筆者は、研究対象について確認された事実と、資料からの推定、既存研究による解釈、筆者自身の解釈、仮説、未確認事項を可能な限り区別する。

自らの主張に都合のよい資料のみを選択するのではなく、可能な範囲で反対説、反例、適用限界、不確実性も確認する。

引用や参照を行う場合には出典を確認し、生成AIが提示した情報のみを根拠として確定的な主張を行わない。

新しい資料や既存研究によって過去の記述が不適切であると判断した場合には、修正、再構成、注記、あるいは削除を行う。

研究体系の一貫性を守ることよりも、より妥当な理解へ修正することを優先する。

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■ 3　独自概念・理論・研究モデルについて

本noteでは、研究過程の中で新しい名称、概念、理論、フレームワーク、分析モデルなどを形成する場合がある。

しかし、名称を新しく付けたことのみをもって、その概念が学術的に新規であるとは判断しない。

既存研究との比較によって、すでに類似概念が存在することが判明した場合には、概念の位置づけを修正し、必要に応じて統合、再定義、縮小、名称変更、廃止を行う。

したがって、

Concept Creation ≠ Academic Novelty

を基本的な区別とする。

また、探索的な理論案、概念モデル、数理的形式化、設計案などについては、それが仮説なのか、概念整理なのか、実証済みの知見なのかを可能な限り明示する。

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■ 4　看護研究と臨床実践の境界

看護は筆者が専門教育と臨床経験を持つ領域であるが、本note上の個人研究と実際の臨床看護は明確に区別する。

本noteでは、原則として実患者データを用いた実証研究を行わない。

患者の診療記録、看護記録、個別の経過その他の実臨床データを、公開個人研究の研究資料として扱わない。

看護研究でケースを用いる場合には、理論的・教育的検討のために構成した仮想事例または複合仮想事例を使用する。

それらは特定の実在患者の症例報告ではなく、特定患者の診療記録や経過を再現するものでもない。

臨床経験は、研究上の問い、問題意識、一般化された実践知を形成する契機となることはある。しかし、実際の患者をそのまま公開研究のケースへ転用することとは区別する。

また、仮想事例を用いた理論分析は、その理論の有効性を実証したことを意味しない。

Hypothetical Case ≠ Empirical Evidence

である。

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■ 5　実臨床への適用

本noteで提示する看護理論、フレームワーク、仮想ケース等は、教育的・理論的検討を目的とする。

個々の患者に対する診断、治療、看護判断を直接代替するものではない。

実際の臨床実践では、患者の個別状態、所属施設の規程、医療チームによる判断、専門職倫理、関連する法令や指針などを優先する。

また、個人研究を目的として患者への介入方法を変更したり、臨床場面を研究実験として利用したりすることは行わない。

将来、実患者データを用いた正式な研究を行う場合には、本note上の個人研究とは分離し、必要な研究計画、所属機関の規程、倫理審査、同意手続き等に従う。

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■ 6　実在人物・歴史研究

歴史人物、登山家、思想家、芸術家その他の実在人物を研究する場合には、本人の発言、一次資料、同時代資料、後世の研究、伝記、伝承、筆者自身の解釈を可能な限り区別する。

資料に示されていない心理、意図、思想を本人の事実として断定しない。

必要な場合には、「示唆される」「本稿ではこのように解釈する」など、資料上の事実と筆者の解釈の境界が分かる表現を用いる。

また、歴史人物を現代の価値観のみから単純に評価することや、成功／失敗、英雄／敗者、善／悪など一つの評価軸へ還元することを避け、その時代の社会的・文化的・歴史的背景を可能な範囲で確認する。

生存人物を扱う場合には、公開情報を基本とし、研究上必要性の低い私生活や個人的情報を過度に扱わない。

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■ 7　文学・アニメ・漫画・ゲーム・音楽などの作品研究

作品研究では、作品本文・本編、公式設定、制作者による公式発言、既存批評、ファンによる解釈、筆者自身の解釈を区別する。

作者・制作者が明示していない内容を、作者自身の意図として断定しない。

作品から哲学的、心理的、社会的な構造を読み取る場合にも、それを作品の唯一の正解とはみなさず、「本稿における読み」として位置づける。

アニメ、漫画、ゲーム等では、可能な限り原作、本編、公式設定資料、公式インタビューなどを優先する。Wikiやファン考察などを利用する場合には補助資料として扱う。

音楽研究では、楽曲構造、演奏、音色、歌唱、文化的背景などと、制作者本人の心理や意図を区別する。

歌詞その他の著作物については、研究上必要な範囲を超えて転載せず、分析・要約を中心とする。

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■ 8　宗教・聖書研究

宗教研究では、信仰上の立場と、歴史的・文献学的・思想史的な記述を可能な限り区別する。

宗教文書については、成立時代、文学形式、歴史的背景、伝承、解釈史などを考慮し、自らの信仰的解釈のみを唯一の学術的解釈として提示しない。

また、異なる教派、宗教、思想的立場について、その当事者が実際に持つ多様な理解を単純化しない。

信仰的意味を扱うこと自体を否定するものではなく、それが信仰上の読みなのか、歴史研究なのか、哲学的考察なのかを区別することを重視する。

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■ 9　AI・技術研究

生成AIを含む技術研究では、技術の能力、実装済み機能、研究上の仮説、将来予測、設計提案を区別する。

概念上可能であることと、実際に実装・検証されていることを同一視しない。

AIシステムの性能についても、限定された実験結果から一般的能力を断定しない。

また、AIによる支援が人間の判断、責任、理解を自動的に代替するものとは考えない。

AI研究においても、設計上の可能性だけでなく、安全性、誤り、不確実性、悪用可能性、人間側の統治を考慮する。

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■ 10　社会・政策・経済・国際関係研究

政策、経済、安全保障、国際秩序等を扱う場合には、観測された事実と分析、将来予測、政策提言を区別する。

速報値、推計値、暫定情報、確定値を可能な範囲で区別し、一時点の状況から長期的な因果関係を断定しない。

政治的・社会的に論争のあるテーマでは、主要な複数の立場を確認し、特定の立場を前提として事実関係を歪めない。

経済研究についても、一般的な経済分析と個別の投資助言を区別する。

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■ 11　教育研究

教育や看護教育を扱う場合には、実在する学生、新人職員、同僚等を特定可能なケースとして公開研究へ用いない。

教育場面をケース化する必要がある場合には、原則として仮想事例または複合仮想事例として構成する。

また、教育モデルを提案したことと、その教育効果が実証されたことを区別する。

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■ 12　写真・視覚表現研究

写真、絵画、身体表現、AI生成画像などを扱う場合には、作品性だけでなく、被写体となる人物の尊厳、プライバシー、撮影場所、公開範囲にも配慮する。

実写写真とAI生成・加工画像は可能な範囲で区別し、AIによる生成や大きな改変を、実際に撮影された出来事として提示しない。

既存作品を扱う場合には、原作品と筆者による分析・再解釈・生成表現を区別する。

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■ 13　山岳・自然研究

登山記録や山岳研究については、特定の登山が成功したことを、その方法が一般に安全であることの証明とはみなさない。

山岳環境は、天候、季節、積雪、地形、経験、装備、体力などによって大きく変化するため、個人の登山経験を普遍的な安全基準として提示しない。

また、自然環境、野生生物、登山道、文化的景観などへの影響にも配慮する。

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■ 14　科学・数学・宇宙研究

自然科学や数学に関する個人研究では、確立した科学知識、現在研究中の仮説、筆者自身の哲学的解釈を区別する。

数式による表現を行ったことのみをもって、数学的証明や実証的モデルが成立したとはみなさない。

科学的概念を他分野へ応用する場合には、専門分野における厳密な意味での使用なのか、類比・比喩・概念的応用なのかを可能な範囲で明示する。

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■ 15　メタ研究・自己研究

筆者自身の研究活動、研究マップ、概念辞典、記事群などを研究対象とする場合には、自己分析であることによるバイアスを認識する。

筆者の記憶による研究形成史と、公開記事・データによって確認できる記録を区別する。

自らの研究を自ら評価した結果は、第三者評価や外部検証と同一ではない。

記事数、概念数、研究領域数等の増加を、そのまま研究の質、新規性、妥当性、社会的価値の証明とはみなさない。

統計分析を行う場合にも、標本の範囲、抽出方法、コード化方法、探索的分析と確証的分析の違いを明示する。

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■ 16　生成AIの利用

本研究では生成AIを、資料探索支援、研究マップ・概念辞典の整理、文章構成、比較、統計処理補助、反例探索、図式化などに利用する場合がある。

しかし、生成AIの出力そのものを研究上の根拠とはみなさない。

重要な事実については、可能な限り一次資料、公式資料、学術文献その他の信頼できる資料へ戻って確認する。

生成AIが提示した文章や分析についても、採用、修正、保留、削除を筆者自身が判断する。

したがって、

AI Support + Human Judgment + Human Responsibility

を基本原則とする。

研究テーマの選択、資料評価、概念の採否、解釈、編集、公開の判断および最終的な責任は筆者が保持する。

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■ 17　研究成果の成熟度と外部評価

本noteには、研究マップ、概念整理、探索的論考、仮説、理論案、文献研究、批評、教育的モデルなど、成熟度の異なる研究成果が含まれる。

公開されたこと自体をもって、学術的に確立されたことを意味しない。

また、AIによって文章生成、情報整理、比較などの速度が向上しても、研究対象の理解、原典読解、既存研究との比較、反証、長期的な検討、専門家による評価には別の時間が必要である。

必要な研究については、将来的に専門家による批評、共同研究、学会発表、査読その他の外部評価を受けることを検討する。

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■ 18　本方針の修正

研究倫理は、一度文章化すれば完成するものではない。

新しい研究分野への展開、新たな倫理的問題、国内外の研究倫理・研究公正に関する規範の変化、筆者自身の研究経験によって、本方針を変更する場合がある。

現時点で十分に想定できていない研究領域については、その研究を開始する際に当該分野固有の研究倫理を確認する。

したがって本稿は、

すべての研究倫理を網羅した最終規程

ではなく、

現時点で確認できる研究活動について、その境界と責任を明示するための基本方針

として位置づける。

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■ 著作権・引用について

研究倫理と著作権は異なる問題であるため、転載、二次利用、写真・図表等の利用条件については別途「著作権・引用・転載・二次利用方針」に定める。

本note上で筆者が作成した文章、写真、図表その他の創作的表現については、適切な出典表示を伴う引用を求める。

一方、筆者が研究過程で形成・命名した概念や理論について、その名称を記載していることのみをもって、学術的新規性または法的独占権が確立していると主張するものではない。

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■ 結び

本研究活動では、多数の領域を横断することそのものを目的とはしない。

異なる対象について、

何が確認できるのか。

何がまだ分からないのか。

どこからが筆者自身の解釈なのか。

どこまで自分の知識で扱えるのか。

AIをどこまで利用してよいのか。

そして、誰が最終的な判断と責任を持つのか。

それらの境界を明確にしながら研究を続けることを重視する。

研究とは、主張を増やし続けることだけではなく、自らの理解の限界を認識し、必要であれば過去の研究を修正することでもある。

本方針は、そのための現在時点における基準とする。