読む・書く・伝える：研究の実践ガイド

神谷之康

公開

2026年9月8日

はじめに

改訂履歴

第1版（2026年6月25日）― 初版公開
第2版（2026年7月5日）― 第1・2・3・6・10章と付録を改訂。全文推敲（論理の整合・重複解消・読みやすさ）と PDF 組版の改良

冒頭に出る日付は、この版を最後に更新した日である（版の公開日は上の履歴のとおり）。

本書は、京都大学大学院情報学研究科・神谷研究室で、卒論生や新しく配属された大学院生（おもに修士1年生）に向けて行ってきた講義の資料に基づく。神谷之康が2023年まで京都大学総合人間学部を兼担していた際の「脳情報学ゼミA」がもとになっている。文章化・構造化には生成AI（Claude）を活用したが、内容の企画・判断・最終的な責任は著者にある。

本書は「役に立つリンク集」でも「研究のノウハウ集」でもない。研究を始めたばかりの人は、まず「何を読み、どう書き、どのツールを使うか」を知りたくなる。だが本当に重要なのは、その手前にある姿勢である。研究とは、論理とエビデンスで他者の信念を更新する仕事である。既存の権威に従うことでも、もっともらしい物語を作ることでもなく、他者が検証できるかたちで問いを立て、証拠で主張し、批判を通じて知識を磨く営みだ。だから本書は、便利な手順を配る前に、何を信頼の基準に置くかを繰り返し確認する。

この点で研究は学校の勉強と違う。学校では「これを覚える」「これを解く」と答えや到達目標があらかじめ定まっていることが多い。だが研究には「これとこれができれば合格」という基準はない。誰もまだ答えを知らない問いに、議論を重ね、記録を残し、信頼できる方法で挑むのが研究である。読む・書く・伝えるという三つの行為も別々の技能ではなく、同じ一つの態度の表れだ―読むときは主張の根拠と限界を見極め、書くときは読者の認知負荷を下げて論理を通し、伝えるときは過度な期待を抱かせず、誤解を与えない。

その態度の核を、本書では次の三点に置く。

自律と対話 ― 通説をうのみにせず、自分の頭で考え、対話を通じて理解を磨く。
論理とエビデンスによる説得 ― 人の信念を変えるのは権威や地位ではなく、論理とエビデンスである。研究とは、他者の信念をこの方法で更新する仕事にほかならない。
科学の誠実さ（scientific integrity） ― 「言えること」と「言えないこと」を峻別する。データと手順の透明性を保つことも、誇張（ハイプ、hype）を避けて期待を適切に管理することも、この誠実さの具体的な現れである。

心理学を中心に再現性の危機（reproducibility crisis。一般にはこう呼ばれるが、本書では NASEM に従い Reproducibility を「再生性」、Replicability を「再現性」と区別する。第2章§4.1）が明らかになった。データ解析への依存度が高い神経科学でも、不適切な解析から誤った主張が導かれるリスクは小さくない。研究のインパクトとは派手さではなく、共同体がそれまで信じていたことを、どれだけ大きく、しかも信頼できるかたちで更新できるかである。意外な主張ほど、より慎重な方法と丹念な論証を要する。誠実さとインパクトは対立せず、大きなインパクトを目指すほど、両者はいっそう強く求められる。

将来は AI が書類やデータを読み、評価のされ方も変わるかもしれない。それでも研究者がまず身につけるべきは、人間の読者・査読者・共同研究者・審査者に、自分の問いと証拠を説得的に示す力である。本書では AI をそのための補助ツールとして位置づける。

本書の使い方

本書の目的は、研究者として自立するための基礎を、問いの立て方から公表のしかたまで一つの流れとして示すことである。各章は独立して読めるが、本来は前から読むほうがわかりやすい。研究倫理や研究実践の土台なしに文章技術だけを学ぶと、「見かけ上うまく見える文章」を作る方向に流れやすいからだ。よく読むことはよく書くことの前提であり、よく書くことは責任をもって伝えることの前提である。順序には意味がある。

参考文献やツールは網羅的なカタログにせず、「まず押さえるべき定番」「歴史的に重要なもの」「考え方の軸になるもの」を中心に示す。残りは必要なときに参照できる補助線として置く。

もう一つ、本書では国際的に共有される原則と、米国や日本など特定の制度・慣行をなるべく区別する。研究倫理・論文執筆・査読・公表・CV の基本原則には世界標準があるが、研究費・公募書類・学会運営・雇用慣行は国や機関ごとの差が大きい。まず国際的に通用する考え方を身につけ、そのうえで自分の置かれた日本の制度や、必要に応じて米国その他との差を読めるようになることが重要である。

本書の流れ

本書は四つの部から成る。

部	章	扱う局面
第I部研究者として立つ	第1〜3章	「知的対話」への参加（1）、その対話が信頼されるための倫理と公正（2）、記録・データ・コード・再現性として実務に落とす設計（3）
第II部読む・書く・考える	第4〜7章	文献を「議論の履歴」として読む（4）、論理を文章に変換する（5）、論文の形式にまとめる（6）、数式を文の一部として書く（7）
第III部伝える・届かせる	第8〜10章	口頭発表とスライド設計（8）、英語を研究参加の道具とする視点（9）、査読・投稿・プレプリント・研究評価など公表の制度（10）
第IV部研究者として続ける	第11章	奨学金・研究費・就職・推薦状・面接・メンタルヘルスなど活動継続の現実的課題
付録	AI活用ガイド	各章で触れる AI 利用の論点を一箇所に集めて整理

一通り読んだあとは、読む順序を目的に応じて選べる。初めて読むなら、はじめに → 第1〜3章を通読してから第4章以降へ。文献を集め始めたら第4章を起点に第5・6章を往復し、論文やスライドを作るなら第5 → 第6 → 第8章を中心に読む。投稿・学会発表の直前は第10章と第8章の該当節を、研究費・進路・推薦状は第11章を早めに参照するとよい。

なお、引用スタイル・報告ガイドライン・AI 利用の原則のように複数の章にまたがるトピックは、詳しい説明を一つの章にまとめ、他の章からはそこを参照する方式をとる。

本書が最終的に伝えたいのは、個別スキルの足し算ではない。研究の技術は断片的に習得できても、研究者としての判断の土台は断片からは築けない。各局面で「何を根拠に判断するか」が読者の中に一本通ること―それが本書の目指すところである。