| name | scientific-research-methodology |
| description | 研究方法論・研究デザインスキル。体系的な研究計画策定、ブレインストーミング
フレームワーク、批判的思考法、研究倫理・IRB、先行研究評価、
クロスドメイン着想法を含む研究者のメタスキル群。
「研究計画を立てて」「ブレインストーミングして」「研究デザインを設計して」で発火。
|
| tu_tools | [{"key":"open_alex","name":"OpenAlex","description":"研究方法論の文献ベース構築"}] |
Scientific Research Methodology
研究方法論のメタスキル。体系的な研究デザイン、仮説生成フレームワーク、
批判的思考、研究倫理、先行研究の質的評価、クロスドメインアプローチを
統合的に提供する。
When to Use
- 新規研究プロジェクトの計画を体系的に立てるとき
- ブレインストーミングでアイデアを構造化するとき
- 研究デザイン（観察/実験/準実験）を選択するとき
- 先行研究の質を系統的に評価するとき
- 倫理審査（IRB/倫理委員会）の準備をするとき
- 研究の妥当性と信頼性を確保する方法を検討するとき
Quick Start
研究計画策定パイプライン
Phase 1: Ideation（着想）
- ブレインストーミング
- 文献ギャップ分析
- クロスドメイン着想
↓
Phase 2: Research Question（研究課題の定義）
- PICO/FINER 基準
- 仮説の形式化
- スコープの設定
↓
Phase 3: Study Design（研究デザイン）
- デザイン選択
- サンプルサイズ計算
- バイアスコントロール
↓
Phase 4: Methodology（方法論）
- データ収集計画
- 解析計画（SAP）
- 倫理審査
↓
Phase 5: Validity & Rigor（妥当性・厳密性）
- 内的妥当性
- 外的妥当性
- 再現性計画
Phase 1: ブレインストーミングフレームワーク
構造化ブレインストーミング
BRAINSTORMING_FRAMEWORKS = {
"SCAMPER": {
"S": "Substitute（代替）: 何を別のもので置き換えられるか？",
"C": "Combine（結合）: 何と何を組み合わせられるか？",
"A": "Adapt（適応）: 他分野のアイデアを適用できるか？",
"M": "Modify/Magnify（修正/拡大）: 何を変更・拡大できるか？",
"P": "Put to other uses（転用）: 別の用途はないか？",
"E": "Eliminate（除去）: 何を取り除けるか？",
"R": "Reverse/Rearrange（逆転/再配列）: 順序・構造を変えられるか？",
},
"Cross_Domain": {
"description": "他分野のアナロジーから着想するフレームワーク",
"steps": [
"1. 自分野の問題を抽象化する",
"2. 類似の抽象構造を持つ他分野を探す",
"3. 他分野の解決策を自分野に翻訳する",
"4. 翻訳した解を具体化・評価する",
],
"examples": [
"ニューラルネットワーク（CS）→ 遺伝子調節ネットワーク（生物学）",
"品質管理（製造）→ 臨床試験のモニタリング（医学）",
"進化アルゴリズム（CS）→ 分子最適化（創薬）",
]
},
"TRIZ": {
"description": "矛盾解決の体系的アプローチ",
"principles": [
"Segmentation（分割）",
"Extraction（抽出）",
"Local quality（局所的性質）",
"Asymmetry（非対称）",
"Merging（統合）",
]
},
}
仮説タイプ分類
## Hypothesis Types
| Type | Format | Example |
|------|--------|---------|
| **Directional** | X increases Y | 運動は BMI を低下させる |
| **Non-directional** | X affects Y | 運動は BMI に影響する |
| **Null (H₀)** | X does not affect Y | 運動は BMI に影響しない |
| **Mechanistic** | X causes Y via Z | 運動は代謝率向上を介して BMI を低下させる |
| **Interaction** | X modifies Z's effect on Y | 年齢が運動の BMI 効果を修飾する |
Phase 2: 研究デザイン選択
デザイン分類マトリクス
STUDY_DESIGNS = {
"experimental": {
"RCT": {
"description": "ランダム化比較試験",
"strength": "因果推論が最も強い",
"when": "介入効果の評価",
"bias_control": ["randomization", "blinding", "allocation concealment"],
"evidence_level": "1b",
},
"crossover": {
"description": "クロスオーバー試験",
"strength": "被験者内比較（個人差を排除）",
"when": "慢性疾患、washout が可能",
},
"factorial": {
"description": "要因配置試験",
"strength": "複数介入の交互作用",
"when": "2+ 介入を同時に評価",
},
},
"observational": {
"cohort": {
"description": "コホート研究",
"strength": "発生率・リスク比算出可能",
"when": "曝露→アウトカムの前向き追跡",
"evidence_level": "2b",
},
"case_control": {
"description": "症例対照研究",
"strength": "稀な疾患に適する",
"when": "稀な疾患の危険因子探索",
"evidence_level": "3b",
},
"cross_sectional": {
"description": "横断研究",
"strength": "有病率・関連の把握",
"when": "スナップショット評価",
"evidence_level": "4",
},
},
"qualitative": {
"grounded_theory": "データからの理論構築",
"phenomenology": "体験の本質の記述",
"ethnography": "文化・社会的文脈の理解",
"case_study": "特定事例の深い記述",
},
}
def recommend_design(research_question):
"""
研究課題のタイプからデザインを推奨。
"""
rq_type = research_question.get("type")
recommendations = {
"causation": ["RCT", "quasi_experimental"],
"association": ["cohort", "case_control"],
"prevalence": ["cross_sectional"],
"prediction": ["cohort", "validation_study"],
"exploration": ["qualitative", "mixed_methods"],
}
return recommendations.get(rq_type, ["cross_sectional"])
Phase 3: FINER 基準による評価
研究課題の質的評価
## FINER Criteria
| Criterion | Question | Score (1-5) |
|-----------|----------|-------------|
| **F**easible | 限られた時間・予算・人員で実行可能か？ | |
| **I**nteresting | 研究者コミュニティにとって興味深いか？ | |
| **N**ovel | 新しい知見を生み出すか？ | |
| **E**thical | 倫理的に問題がないか？ | |
| **R**elevant | 科学的・社会的に意義があるか？ | |
| **Total** | | /25 |
### 判定基準
- 20-25: Excellent — すぐに計画開始
- 15-19: Good — 一部修正で実行可能
- 10-14: Fair — 大幅なリフレーミングが必要
- <10: Poor — 根本的な再検討が必要
Phase 4: バイアスコントロール
バイアス分類と対策
BIAS_TYPES = {
"selection_bias": {
"description": "対象者選択の偏り",
"countermeasures": ["randomization", "stratification", "matching"],
},
"information_bias": {
"description": "情報収集の偏り",
"countermeasures": ["blinding", "standardized_instruments", "validated_scales"],
},
"confounding": {
"description": "交絡因子による偏り",
"countermeasures": ["randomization", "stratification", "regression_adjustment",
"propensity_score", "instrumental_variables"],
},
"performance_bias": {
"description": "介入実施の偏り",
"countermeasures": ["double_blinding", "placebo_control"],
},
"attrition_bias": {
"description": "追跡脱落の偏り",
"countermeasures": ["ITT_analysis", "sensitivity_analysis", "IPCW"],
},
"reporting_bias": {
"description": "報告の偏り（p-hacking、HARKing）",
"countermeasures": ["pre_registration", "registered_report", "SAP"],
},
}
Phase 5: 研究倫理
IRB / 倫理審査チェックリスト
## Ethics Review Checklist
### 基本原則（ヘルシンキ宣言 / ベルモントレポート）
- [ ] **Respect for persons**: インフォームドコンセント
- [ ] **Beneficence**: リスクの最小化、利益の最大化
- [ ] **Justice**: 公正な対象者選択
### 書類チェック
- [ ] 研究計画書（プロトコル）
- [ ] 同意書・説明文書
- [ ] 個人情報保護計画
- [ ] 利益相反申告
- [ ] データ管理計画
- [ ] 有害事象報告計画
### 特殊な配慮が必要な場合
- [ ] ヒト組織・検体の使用
- [ ] 脆弱な集団（子ども、認知症、囚人）
- [ ] 遺伝情報の取り扱い
- [ ] 国際共同研究
Report Template
# Research Methodology Plan: [Title]
**PI**: [Name] | **Date**: [date]
## 1. Research Question
## 2. FINER Evaluation
## 3. Study Design
## 4. Methodology
### 4.1 Participants / Samples
### 4.2 Interventions / Exposures
### 4.3 Outcomes
### 4.4 Data Collection
### 4.5 Statistical Analysis Plan
## 5. Bias Control Strategy
## 6. Ethics Considerations
## 7. Timeline
## 8. Feasibility Assessment
Completeness Checklist
Best Practices
- Pre-registration: 主要解析を事前登録 (OSF, ClinicalTrials.gov)
- SAP を先に書く: データ収集前に統計解析計画を完成
- Pilot study: 本研究前にパイロットで feasibility 確認
- バイアスを列挙: 排除できないバイアスは limitation に明記
- 再現性を設計: プロトコル・データ・コードの公開計画を含める
ToolUniverse 連携
| TU Key | ツール名 | 連携内容 |
|---|
open_alex | OpenAlex | 研究方法論の文献ベース構築 |
References
Output Files
| ファイル | 形式 | 生成タイミング |
|---|
docs/methodology_design.md | 方法論設計ドキュメント（Markdown） | デザイン完了時 |
docs/study_design.json | 研究デザイン構造化データ（JSON） | デザイン完了時 |
docs/ethics_checklist.md | 倫理チェックリスト（Markdown） | チェック完了時 |
参照スキル
| スキル | 連携 |
|---|
scientific-hypothesis-pipeline | ← 仮説に基づく方法論設計 |
scientific-deep-research | ← 先行研究の方法論調査 |
scientific-grant-writing | → 方法論を研究計画書に組み込み |
scientific-doe | → 研究デザインに基づく実験計画 |
scientific-academic-writing | → Methods セクション執筆 |
