落とされない申請書を作るための 「書き方以外」の要素 㿊劤 牂鰊 ꫼䀤㣐㷕 䞔㜠㷕鿇 yusuke_yamamoto@acm.org 情報学部教授会 科研費セミナー2021 2021年7月29日 㿊劤牂鰊 ؙٔؒ؎ذ؍ـ؝ٌٝؤٓ؎إٝأ $$#:/$4"

׻׋׃ך灇瑔顤栻䖤娖JSPSꟼ⤘ⴓ 㛇湍$ 暴鏣ⴓꅿ هأسؙ 63" هأسؙ 闌䌌 Ⲥ侄䱇 %$ 㤺⸠灇瑔 蕯䩛# 㛇湍# ➙䎃 ꫼䀤㣐㷕

׻׋׃ך灇瑔顤栻䖤娖JSPSꟼ⤘ⴓ 㛇湍$ 暴鏣ⴓꅿ هأسؙ 63" هأسؙ 闌䌌 Ⲥ侄䱇 %$ 㤺⸠灇瑔 蕯䩛# 㛇湍# ➙䎃 ꫼䀤㣐㷕 蟟蔟 㛇湍#

׻׋׃ך灇瑔顤栻䖤娖JSPSꟼ⤘ⴓ 㛇湍$ 暴鏣ⴓꅿ هأسؙ URA هأسؙ 闌䌌 Ⲥ侄䱇 %$ 㤺⸠灇瑔 蕯䩛# 㛇湍# ➙䎃 蟟蔟 㛇湍# ꫼䀤㣐㷕 執筆失敗経験 & 申請支援（+審査委員インタビュー） 皆様に還元できること

灇瑔鎘歗锃剅⡲䧭٥㻢叨ך⵸䲿 応募者 審査委員 立場 教育・研究に忙しい研究者 申請書対応数 1-2本 数10本 1申請書に割ける 対応時間 （最大）2-3ヶ月 （最大）数時間 短いレビュー時間で審査委員に響く申請書の作成が重要 5 ؐ؛׷

׮ךׅ׀ֻ灇瑔䧭卓ָ֮׷➂ד׮猰灇顤כ衅׍׷ IUUQTUXJUUFSDPN%BJTVLF4BLBNPUP

ゲームのルールを押さえて 落とされにくい申請書を書く !"#$%&'()*+,# 灇瑔⸂UPך׋׭ח猰灇顤顤׾栻䖤ׅ׷חכ l 申請する審査区分をよく考える l 審査委員を想像する l 伝わるように書く ポイント

申請する審査区分をよく考える 1 落とされにくい申請書を書く心構え

Q. 自分の専門分野がXX学なので、 XX分野に申請しようと思うのですが… A. 所属分野に縛られずに、外の分野に 申請した方がよいこともあります

ה֮׷꣇拄ⴓꅿך⯓欰ך歍锜 歗⫷IUUQTLBLFOOJJBDKQKBHSBOU,",&/)*130+&$5,

⢽1: ה֮׷꣇拄ⴓꅿך⯓欰ך歍锜 IUUQTUXJUUFSDPNJTPCFIJSPBLJTUBUVT

⢽2: ׻׋׃ך歍锜 ï׽ࣈ౳ð ݚڀ୅දऀ ॴଐݚڀػؔ ྩ࿨úïù÷ùøð೥౓ ج൫ݚڀʢ̗ʣʢҰൠʣݚڀܭըௐॻ ø÷ çù ùý ೥ ೔ ݄ ੩Ԭେֶ ෦ɹہ ৘ใֶ෦ ৬ ïϑϦΨφð ϠϚϞτçϢ΢εέ ߨࢣ ݚڀ՝୊໊ ൷൑తͳ΢Σϒ৘ใ୳ࡧΛ׆ੑԽͤ͞Δ৘ใΠϯλϥΫγϣϯ ࢯ໊ ೥౓ ઃඋඋ඼අ ফ໣඼අ ݚڀܦඅ çʢઍԁʣ ཱྀඅ ͦͷଞ ࢖༻಺༁ʢઍԁʣ ݚçڀçܦçඅ ઍԁະຬͷ ୺਺͸੾Γ ࣺͯΔ ৽ن ྩ࿨ú೥౓ ྩ࿨û೥౓ ྩ࿨ü೥౓ ྩ࿨ý೥౓ ççççúóýĀ÷ ççççüóþù÷ ççççúóþù÷ ççççûóüù÷ ççççççÿÿ÷ ççççççøú÷ ççççøóø÷÷ ççççççĀý÷ ççççùó÷÷÷ çççççççç÷ çççççççç÷ çççççççÿ÷ çççççççÿ÷ çççççççÿ÷ ççççøóý÷÷ ççççøóý÷÷ ççççùóø÷÷ ççççøó÷ÿ÷ ççççøó÷ÿ÷ ççççøó÷ÿ÷ ççççççýù÷ ççççççĀý÷ ççççççĀý÷ ççççøóùý÷ çú൛ ਓ݅අ ँۚ ɾ ø ÷÷÷ø øúÿ÷ø ýù÷ù÷ ÷ü ੔ཧ൪߸ খ۠෼ ػؔ൪߸ ݚڀछ໨൪߸ Ԡื۠෼൪߸ খ۠෼ ΢Σϒ৘ใֶ͓ΑͼαʔϏε৘ใֶؔ࿈ ݚڀछ໨ ج൫ݚڀïĉð Ԡื۠෼ Ұൠ ྩ࿨ ࢁຊç༞ี ï׽ࣈ౳ð ݚڀ୅දऀ ॴଐݚڀػؔ ྩ࿨ù೥౓ ïù÷ù÷೥౓ð ج൫ݚڀʢ̗ʣʢҰൠʣݚڀܭըௐॻ ø÷ ݩ ùÿ ೥ ೔ ݄ ੩Ԭେֶ ෦ɹہ ৘ใֶ෦ ৬ ïϑϦΨφð ϠϚϞτçϢ΢εέ ߨࢣ ݚڀ՝୊໊ ஌ֶࣝशϓϩηεΛࢧԉ͢Δ৘ใݕࡧΠϯλϥΫγϣϯ ࢯ໊ ೥౓ ઃඋඋ඼අ ফ໣඼අ ݚڀܦඅ çʢઍԁʣ ཱྀඅ ͦͷଞ ࢖༻಺༁ʢઍԁʣ ݚçڀçܦçඅ ઍԁະຬͷ ୺਺͸੾Γ ࣺͯΔ ৽ن ྩ࿨ù೥౓ ྩ࿨ú೥౓ ྩ࿨û೥౓ ྩ࿨ü೥౓ ççççûóø÷÷ ççççúóþû÷ ççççýóþû÷ ççççüó÷ÿ÷ ççççøóúù÷ ççççççø÷÷ ççççøóø÷÷ ççççççĀý÷ çççççççç÷ ççççúó÷÷÷ çççççççç÷ ççççççø÷÷ ççççççø÷÷ ççççççø÷÷ ççççøóý÷÷ ççççøóý÷÷ ççççùóø÷÷ ççççøó÷ÿ÷ ççççøó÷ÿ÷ ççççøó÷ÿ÷ ççççççýù÷ ççççççĀý÷ ççççççĀý÷ ççççøóÿ÷÷ çù൛ ਓ݅අ ँۚ ɾ ø ÷÷÷ø øúÿ÷ø Ā÷÷ù÷ ÷ü ੔ཧ൪߸ খ۠෼ ػؔ൪߸ ݚڀछ໨൪߸ Ԡื۠෼൪߸ খ۠෼ ਤॻؗ৘ใֶ͓Αͼਓจࣾձ৘ใֶؔ࿈ ݚڀछ໨ ج൫ݚڀïĉð Ԡื۠෼ Ұൠ ྩ࿨ ࢁຊç༞ี 灇瑔갪湡כקה׿וずׄ ؎ٝزٗך剅ֹ倯׾㼰׃ְׄ׶ 歍锜⼒ⴓ׾չ㔳剅긫䞔㜠㷕պַ׵չؐؑـ䞔㜠㷕պח

⢽2: ׻׋׃ך歍锜 ï׽ࣈ౳ð ݚڀ୅දऀ ॴଐݚڀػؔ ྩ࿨úïù÷ùøð೥౓ ج൫ݚڀʢ̗ʣʢҰൠʣݚڀܭըௐॻ ø÷ çù ùý ೥ ೔ ݄ ੩Ԭେֶ ෦ɹہ ৘ใֶ෦ ৬ ïϑϦΨφð ϠϚϞτçϢ΢εέ ߨࢣ ݚڀ՝୊໊ ൷൑తͳ΢Σϒ৘ใ୳ࡧΛ׆ੑԽͤ͞Δ৘ใΠϯλϥΫγϣϯ ࢯ໊ ೥౓ ઃඋඋ඼අ ফ໣඼අ ݚڀܦඅ çʢઍԁʣ ཱྀඅ ͦͷଞ ࢖༻಺༁ʢઍԁʣ ݚçڀçܦçඅ ઍԁະຬͷ ୺਺͸੾Γ ࣺͯΔ ৽ن ྩ࿨ú೥౓ ྩ࿨û೥౓ ྩ࿨ü೥౓ ྩ࿨ý೥౓ ççççúóýĀ÷ ççççüóþù÷ ççççúóþù÷ ççççûóüù÷ ççççççÿÿ÷ ççççççøú÷ ççççøóø÷÷ ççççççĀý÷ ççççùó÷÷÷ çççççççç÷ çççççççç÷ çççççççÿ÷ çççççççÿ÷ çççççççÿ÷ ççççøóý÷÷ ççççøóý÷÷ ççççùóø÷÷ ççççøó÷ÿ÷ ççççøó÷ÿ÷ ççççøó÷ÿ÷ ççççççýù÷ ççççççĀý÷ ççççççĀý÷ ççççøóùý÷ çú൛ ਓ݅අ ँۚ ɾ ø ÷÷÷ø øúÿ÷ø ýù÷ù÷ ÷ü ੔ཧ൪߸ খ۠෼ ػؔ൪߸ ݚڀछ໨൪߸ Ԡื۠෼൪߸ খ۠෼ ΢Σϒ৘ใֶ͓ΑͼαʔϏε৘ใֶؔ࿈ ݚڀछ໨ ج൫ݚڀïĉð Ԡื۠෼ Ұൠ ྩ࿨ ࢁຊç༞ี ï׽ࣈ౳ð ݚڀ୅දऀ ॴଐݚڀػؔ ྩ࿨ù೥౓ ïù÷ù÷೥౓ð ج൫ݚڀʢ̗ʣʢҰൠʣݚڀܭըௐॻ ø÷ ݩ ùÿ ೥ ೔ ݄ ੩Ԭେֶ ෦ɹہ ৘ใֶ෦ ৬ ïϑϦΨφð ϠϚϞτçϢ΢εέ ߨࢣ ݚڀ՝୊໊ ஌ֶࣝशϓϩηεΛࢧԉ͢Δ৘ใݕࡧΠϯλϥΫγϣϯ ࢯ໊ ೥౓ ઃඋඋ඼අ ফ໣඼අ ݚڀܦඅ çʢઍԁʣ ཱྀඅ ͦͷଞ ࢖༻಺༁ʢઍԁʣ ݚçڀçܦçඅ ઍԁະຬͷ ୺਺͸੾Γ ࣺͯΔ ৽ن ྩ࿨ù೥౓ ྩ࿨ú೥౓ ྩ࿨û೥౓ ྩ࿨ü೥౓ ççççûóø÷÷ ççççúóþû÷ ççççýóþû÷ ççççüó÷ÿ÷ ççççøóúù÷ ççççççø÷÷ ççççøóø÷÷ ççççççĀý÷ çççççççç÷ ççççúó÷÷÷ çççççççç÷ ççççççø÷÷ ççççççø÷÷ ççççççø÷÷ ççççøóý÷÷ ççççøóý÷÷ ççççùóø÷÷ ççççøó÷ÿ÷ ççççøó÷ÿ÷ ççççøó÷ÿ÷ ççççççýù÷ ççççççĀý÷ ççççççĀý÷ ççççøóÿ÷÷ çù൛ ਓ݅අ ँۚ ɾ ø ÷÷÷ø øúÿ÷ø Ā÷÷ù÷ ÷ü ੔ཧ൪߸ খ۠෼ ػؔ൪߸ ݚڀछ໨൪߸ Ԡื۠෼൪߸ খ۠෼ ਤॻؗ৘ใֶ͓Αͼਓจࣾձ৘ใֶؔ࿈ ݚڀछ໨ ج൫ݚڀïĉð Ԡื۠෼ Ұൠ ྩ࿨ ࢁຊç༞ี 灇瑔갪湡כקה׿וずׄ ؎ٝزٗך剅ֹ倯׾㼰׃ְׄ׶ 歍锜⼒ⴓ׾չ㔳剅긫䞔㜠㷕պַ׵չؐؑـ䞔㜠㷕պח 区分越境は科研費獲得のチャンス． 越境してくる黒船に対処する必要もある

䞔㜠㷕⼒ⴓה䞔㜠㷕⟃㢩ך⼒ⴓחֶֽ׷AIꟼ⤘فٗآؙؑزך䱰䫛侧 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 "*ꟼ⤘فٗآؙؑزך䱰䫛⟝侧 "*ꟼ⤘فٗآؙؑزךⶴさ 若手研究と基盤研究ABCにおいては 情報学以外の区分でもAIプロジェクトが増えつつある？ ˟"*فٗآؙؑز ,",&/%#דչ"*➂䊨濼腉帾㾴㷕统堣唒㷕统պؗ٦ٙ٦سדמ׏ַַ׷׮ך Ӎ 䞔㜠㷕⟃㢩 Ӎ 䞔㜠㷕

ⴓꅿⴽח鋅׷AIꟼ⤘فٗآؙؑزך䱰䫛ⶴさ in 2019䎃䏝猰灇顤 2.0% 2.0% 2.3% 2.9% 3.0% 3.3% 3.4% 3.4% 4.0% 4.3% 8.9% 37.0% 0% 10% 20% 30% 40% Misc H E G K F A B D I C J 䞔㜠㷕 㣐⼒ⴓ+ 䊨㷕禸 㣐⼒ⴓ$ ⼔㷕٥欰ㄏ禸 㣐⼒ⴓ* 䊨㷕禸 㣐⼒ⴓ% 椚㷕禸 㣐⼒ⴓ# ➂俑爡⠓㷕禸 㣐⼒ⴓ" 鴋㷕禸 㣐⼒ⴓ' 橆㞮㷕禸 㣐⼒ⴓ, 欰暟禸 㣐⼒ⴓ( ⻉㷕禸 㣐⼒ⴓ& ⼔㷕٥欰ㄏ禸 㣐⼒ⴓ& ˟ر٦ةا٦أכ,",&/%#

ⴓꅿⴽח鋅׷AIꟼ⤘فٗآؙؑزך䱰䫛ⶴさ in 2019䎃䏝猰灇顤 2.0% 2.0% 2.3% 2.9% 3.0% 3.3% 3.4% 3.4% 4.0% 4.3% 8.9% 37.0% 0% 10% 20% 30% 40% Misc H E G K F A B D I C J 䞔㜠㷕 㣐⼒ⴓ+ 䊨㷕禸 㣐⼒ⴓ$ ⼔㷕٥欰ㄏ禸 㣐⼒ⴓ* 䊨㷕禸 㣐⼒ⴓ% 椚㷕禸 㣐⼒ⴓ# ➂俑爡⠓㷕禸 㣐⼒ⴓ" 鴋㷕禸 㣐⼒ⴓ' 橆㞮㷕禸 㣐⼒ⴓ, 欰暟禸 㣐⼒ⴓ( ⻉㷕禸 㣐⼒ⴓ& ⼔㷕٥欰ㄏ禸 㣐⼒ⴓ& ˟ر٦ةا٦أכ,",&/%# ぐ⼒ⴓך䱰䫛فٗآؙؑزך ⫘ぢ׾濼׷חכ

㻢叨⼒ⴓ׾寸׭׷׋׭חכ 科研費データベースを使って 申請区分で採択されているプロジェクトを知る https://kaken.nii.ac.jp/

KAKEN-DB׾⢪׏גװ׷ֿה l レベル感を知る ← 研究種目の選択の参考に l ウケの良いトピックを知る ← 申請区分の参考に l ウケの良い分野を探る ← 申請区分の参考に 図書館情報学（情報検索）分野 ではウェブリテラシの話がない フェイクニュースが出てくるのは 「ウェブ情報学」分野

審査委員を想像する 2 落とされにくい申請書を書く心構え

衅׍חְֻ歍锜剅׾⡲䧭ׅ׷ؼٝز ウケが良く、落としにくい申請書を書く 審査委員 を想像する 申請書の 作り方を工夫

衅׍חְֻ歍锜剅׾⡲䧭ׅ׷ؼٝز ウケが良く、落としにくい申請書を書く 審査委員 を想像する 申請書の 作り方を工夫

猰灇顤㻢叨㨻㆞ 歗⫷⳿ⰩIUUQTXXXKTQTHPKQKHSBOUTJOBJE@TFJEP@TIJOTBJNBHFTIJOTB@OBHBSF@QEG • 㛇湍灇瑔$蕯䩛灇瑔כ铬겗֮׋׶㻢叨㨻㆞כ4せ • 㛇湍灇瑔#כ铬겗֮׋׶㻢叨㨻㆞כ6せ • 審査委員の任期は最長3年 • 任期を終えた委員は連続して委員になれない

衅׍חְֻ歍锜剅׾⡲䧭ׅ׷ؼٝز 審査委員 を想像する 申請書の 作り方を工夫 採択案件 を分析 ウケが良く、落としにくい申請書を書く

衅׍חְֻ歍锜剅׾⡲䧭ׅ׷ؼٝز 審査委員 を想像する 申請書の 作り方を工夫 採択案件 を分析 審査委員 リストを見る 麓⿠ךٔأزכ ⰕꟚׁ׸גְ׷ ウケが良く、落としにくい申請書を書く

猰灇顤㻢叨㨻㆞せ砢 https://www.jsps.go.jp/j-grantsinaid/14_kouho/meibo.html

⢽ ⳿Ⱙ: https://www.jsps.go.jp/j-grantsinaid/14_kouho/meibo.html

⢽ ⳿Ⱙ: https://www.jsps.go.jp/j-grantsinaid/14_kouho/meibo.html 審査委員リストから以下を想像する • 自分の申請書の評価のされ方 • ウケの良い/悪い研究トピック

伝わるように書く 3 落とされにくい申請書を書く心構え

灇瑔鎘歗锃剅⡲䧭٥㻢叨ך⵸䲿2/2 短いレビュー時間で審査委員に響く申請書の作成が重要 可読性・理解容易性の向上 評価の誘導 ৹ࠪͷෛ୲Λܰݮ ΢έΔϙΠϯτΛ ࣮֬ʹ఻͑Δ 29 ؐ؛׷

⠗׻׷״ֲח歍锜剅׾⡲׷ه؎ٝز1 : 鐰⣣ך钷㼪 応募書類の各項目欄の指示に忠実に従い かつ評定要素を満たすように記述

⢽1 ༷ࣜ S ʵ̍̏ ݚڀܭըௐॻʢఴ෇ϑΝΠϧ߲໨ʣ ج൫ݚڀʢ̗ʣ ʢҰൠʣ ̍ ᇶ┙◊✲㸦㹀㸧㸦୍⯡㸧㸯 㸯 ◊✲┠ⓗࠊ◊✲᪉ἲ࡞࡝ ᮏ◊✲ィ⏬ㄪ᭩ࡣࠕᑠ༊ศࠖࡢᑂᰝ༊ศ࡛ᑂᰝࡉࢀࡲࡍࠋグ㏙࡟ᙜࡓࡗ࡚ࡣࠊࠕ⛉Ꮫ◊✲㈝ຓᡂ஦ᴗ࡟࠾ࡅࡿᑂᰝཬࡧホ౯ ࡟㛵ࡍࡿつ⛬ࠖ㸦බເせ㡿㸯㸯㸯㡫ཧ↷㸧ࢆཧ⪃࡟ࡍࡿࡇ࡜ࠋ ᮏḍ࡟ࡣࠊᮏ◊✲ࡢ┠ⓗ࡜᪉ἲ࡞࡝࡟ࡘ࠸࡚ࠊ㸲㡫௨ෆ࡛グ㏙ࡍࡿࡇ࡜ࠋ ෑ㢌࡟ࡑࡢᴫせࢆ⡆₩࡟ࡲ࡜ࡵ࡚グ㏙ࡋࠊᮏᩥ࡟ࡣࠊᮏ◊✲ࡢᏛ⾡ⓗ⫼ᬒࠊ◊✲ㄢ㢟ࡢ᰾ᚰࢆ࡞ࡍᏛ⾡ⓗࠕၥ࠸ࠖࠊ ᮏ◊✲ࡢ┠ⓗ࠾ࡼࡧᏛ⾡ⓗ⊂⮬ᛶ࡜๰㐀ᛶࠊᮏ◊✲࡛ఱࢆ࡝ࡢࡼ࠺࡟ࠊ࡝ࡇࡲ࡛᫂ࡽ࠿࡟ࡋࡼ࠺࡜ࡍࡿࡢ࠿ࠊ࡟ࡘ࠸࡚ලయ ⓗ࠿ࡘ᫂☜࡟グ㏙ࡍࡿࡇ࡜ࠋ ᮏ◊✲ࢆ◊✲ศᢸ⪅࡜࡜ࡶ࡟⾜࠺ሙྜࡣࠊ◊✲௦⾲⪅ࠊ◊✲ศᢸ⪅ࡢලయⓗ࡞ᙺ๭ࢆグ㏙ࡍࡿࡇ࡜ࠋ 㸦ᴫせ㸧 㸦ᮏᩥ㸧 ͤ␃ព஦㡯㸸 1. సᡂ࡟ᙜࡓࡗ࡚ࡣࠊ◊✲ィ⏬ㄪ᭩సᡂ࣭グධせ㡿ࢆᚲࡎ☜ㄆࡍࡿࡇ࡜ࠋ 2. ᮏᩥ඲యࡣ㸯㸯࣏࢖ࣥࢺ௨ୖࡢ኱ࡁࡉࡢᩥᏐ➼ࢆ౑⏝ࡍࡿࡇ࡜ࠋ 3. ྛ㡫ࡢୖ㒊ࡢࢱ࢖ࢺࣝ࡜ᣦ♧᭩ࡁࡣື࠿ࡉ࡞࠸ࡇ࡜ࠋ 4. ᣦ♧᭩ࡁ࡛ᐃࡵࡽࢀࡓ㡫ᩘࡣ㉸࠼࡞࠸ࡇ࡜ࠋ࡞࠾ࠊ✵ⓑࡢ㡫ࡀ⏕ࡌ࡚ࡶ๐㝖ࡋ࡞࠸ࡇ ࡜ࠋ 5. ᮏ␃ព஦㡯㸦ᩳయࡢᩥ❶㸧ࡣࠊ◊✲ィ⏬ㄪ᭩ࡢసᡂ᫬࡟ࡣ๐㝖ࡍࡿࡇ࡜ࠋ ᵝᘧ㹑㸫㸯㸱◊✲ィ⏬ㄪ᭩㸦ῧ௜ࣇ࢓࢖ࣝ㡯┠㸧 ʢ֓ཁʣ ຊݚڀ՝୊Ͱ͸ɼ൷൑తͳ΢Σϒ৘ใ୳ࡧΛଅਐɾ׆ੑԽͤ͞Δ৘ใΠϯλϥΫγϣϯٕज़ͷݚ ڀ։ൃΛߦ͏ɽ۩ମతʹ͸ҎԼͷݚڀ߲໨ʹऔΓ૊Ήɿ • ৘ใ୳ࡧߦಈΛ಺লɾվળ͢ΔͨΊͷ΢Σϒϒϥ΢β • φοδΛ༻͍ͨɼ৘ใਫ਼ࠪଶ౓Λܹࢗ͢Δݕࡧ݁ՌαϚϦͷੜ੒ • ൷൑త৘ใ୳ࡧΛϑΝγϦςʔγϣϯ͢Δʮ໰͍ʯͷର࿩తఏࣔ ৘ใͷ৴པੑΛҙ͍ࣝͯ͠ͳ͍Ϣʔβ΍ภͬͨ৘ใऔಘΛߦ͍ͬͯΔϢʔβ͕ɼۄੴࠞᔿͷ΢Σ ϒ͔Β൷൑తʹ৘ใΛऔಘ͢Δ͏͑ͰඞཁͱͳΔεΩϧͱଶ౓Λແཧͳࣗ͘વʹվળͰ͖ΔΑ͏ɼ ্ه 3 ߲໨ͷݚڀ։ൃʹऔΓ૊Ήɽ ʢຊจʣ ຊݚڀͷֶज़తഎܠ ΢Σϒ΍৘ใΞΫηεٕज़ͷൃలʹΑͬͯɼ୭΋͕ࣗ༝ʹ৘ใΛൃ৴ɾऔಘͰ͖ΔΑ͏ʹͳͬ ͨɽͦͷҰํͰɼ΢Σϒ৘ใͷ৴པੑ΍৘ใऔಘͷภΓ͕ࣾձ໰୊ʹͳ͍ͬͯΔɽίϩφՒʹ͓ ͍ͯ΋ɼ ʮ৽ܕίϩφ΢ΠϧεʹΑͬͯτΠϨοτϖʔύʔ͕ෆ଍͢Δʯͱ͍ͬͨϑΣΠΫχϡʔ ε͕ιʔγϟϧϝσΟΞ্Ͱ֦ࢄͨ͜͠ͱ͸ɼهԱʹ৽͍͠1ɽ ΢Σϒ৘ใͷ৴པੑ΍৘ใऔಘͷภΓʹ͔͔Δ໰୊͸ɼύʔιφϥΠθʔγϣϯٕज़ʹΑͬͯ ͞ΒʹਂࠁԽ͍ͯ͠Δɽྫ͑͹ɼ੓࣏τϐοΫʹରͯ͠ύʔιφϥΠθʔγϣϯΛ༻͍ͨ৘ใ഑ ৴͕ߦΘΕΔͱɼෆ͔֬ʹ΋͔͔ΘΒͣࣗ෼ͷڵຯ΍৴೦ʹҰக͢Δ৘ใΛݟΔػձ͕૬ରతʹ ૿͑Δ͜ͱʹΑΓɼݸਓͷภݟ͕ॿ௕͞Εɼࣾձͷ෼ۃԽ͕ਐΉ͜ͱ͕ࢦఠ͞Ε͍ͯΔɽ ͜ͷΑ͏ͳঢ়گʹରԠ͢ΔͨΊɼ৘ใݕࡧ΍σʔλ޻ֶͷ෼໺Ͱ͸ɼϑΣΠΫχϡʔεͷݕग़ ΞϧΰϦζϜΛؚΊɼ৘ใͷ඼࣭Λ༷ʑͳ֯౓͔ΒධՁɾ෼ੳ͢ΔΞϧΰϦζϜ͕ఏҊ͞Ε͖ͯ ͨɽ͜ΕΒܭࢉػʹΑΔ৘ใ඼࣭ͷࣗಈ෼ੳΞϓϩʔν͸ɼͦͷద༻ൣғ͕෼ੳʹඞཁͱͳΔ ࣄલ஌͕ࣝೖखͰ͖ΔυϝΠϯʹݶΒΕΔɽ·ͨɼΞϧΰϦζϜ͕ฦ͢ग़ྗ͸ɼ৘ใͷਖ਼͠͞Λ อূ͍ͯ͠ΔΘ͚Ͱ͸ͳ͍ɽ͞Βʹผͷ໰୊ͱͯ͠ɼܭࢉػ͕৘ใͷ඼࣭Λ൑அ͢ΔࡐྉΛఏ ڙͯ͠΋ɼͦΕΛద੾ʹར༻Ͱ͖ͳ͍/ར༻͠ͳ͍Ϣʔβ͕ଘࡏ͢Δɽਃ੥ऀ͸ɼ΢Σϒ৘ใͷ ৴པੑ൑அࢧԉγεςϜͷݚڀͰɼϢʔβ͸ධՁ஋ͷߴ͍จॻΛ໡໨తʹӾཡͨ͠ΓɼγεςϜ ͷఏڙ৘ใΛࣗ෼ͷ৴೦ʹҰக͢ΔΑ͏ʹ౎߹Α͘ղऍ͠ɼ৘ใͷۛຯΛߦΘͳ͍܏޲͕͋Δ͜ ͱΛ໌Β͔ʹ͍ͯ͠Δʢݚڀۀ੷ [10, 11]ʣ ɽ ଟ༷ͳ؍఺͔Βͷ৘ใऔಘΛࢧԉ͢Δݕࡧ݁Ռͷଟ༷Խٕज़͸ɼ৘ใऔಘͷภΓΛܰݮ͢Δ্ Ͱ༗ޮʹಇ͘Մೳੑ͕͋Δ2ɽ͔͠͠ɼ৘ใ୳ࡧϢʔβ͸ࣗ෼͕޷Ή৘ใΛ༏ઌతʹӾཡ͢Δʮબ ୒త஫ҙ܏޲ʯΛ༗͢ΔɽͦΕΏ͑ɼภͬͨ৘ใऔಘΛ͍ͯ͠ΔϢʔβͷࢹ໺Λ޿͛Δʹ͸ɼબ ୒త஫ҙ܏޲ͷଘࡏΛߟྀͨ͠৘ใΞΫηεγεςϜͷઃܭ͕ٻΊΒΕΔɽ 1૯຿লɿ ʮ৽ܕίϩφ΢Οϧεײછ঱ʹؔ͢Δ৘ใྲྀ௨ௐࠪʯ ɼ2020 ೥ 6 ݄ɽ 2Rafiei, K. Davood et al. Diversifying Web Search Results. In Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web (WWW 2010), pp.781–90, 2010. ʲ̍ɹݚڀ໨తɼݚڀํ๏ͳͲʢ͖ͭͮʣ ʳ ج൫ݚڀʢ̗ʣ ʢҰൠʣ ̎ ۄੴࠞᔿͷ΢Σϒ৘ใ͔Βੜ্͖͍ͯ͘ͰඞཁͱͳΔ৘ใΛऔಘ͢Δʹ͸ɼطଘͷݚڀϓϩδΣ ΫτͰߦΘΕ͍ͯΔΑ͏ͳɼܭࢉػ͕ਓؒͷ୅ΘΓʹ৘ใͷ඼࣭ධՁΛߦ͏Ξϓϩʔν͚ͩͰ͸ ෆे෼Ͱ͋Δɽถࠃϐϡʔݚڀॴ΋ใࠂ͍ͯ͠ΔΑ͏ʹɼ΢Σϒʹ͓͚Δ৘ใͷ৴པੑ/ภͬͨ ৘ใऔಘͷ໰୊Λղܾ͢Δʹ͸ɼ୯ͳΔٕज़తͳ໰୊Ͱ͸ͳ͘ɼ৘ใΛड͚औΔϢʔβͷ৘ใϦ ςϥγʔʹ΋য఺Λ౰ͯΔඞཁ͕͋ΔɽPost-truth ࣌୅ͱ͍͏ݴ༿ʹ৅௃͞ΕΔΑ͏ʹɼࣗ෼͕ ৴༻Ͱ͖Δ৘ใ͕ʮਖ਼͍͠৘ใʯͰ͋Δͱߟ͑Δ෩ை͕ڧ·͍ͬͯΔঢ়گʹ͓͍ͯ͸ɼ৘ใΞΫ ηεγεςϜΛ࢖͍͜ͳ͠ɼϢʔβࣗΒ৘ใΛ൷൑తʹ୳ࡧɾӾཡ͢ΔϦςϥγʔ͕ɼ͜Ε·Ͱ Ҏ্ʹڧ͘ٻΊΒΕ͍ͯΔɽܭࢉػʹΑΔ৘ใ඼࣭ͷධՁΞϓϩʔνͷෆ׬શੑΛิ͏ͨΊʹ΋ɼ Ϣʔβͷ൷൑తͳ৘ใ୳ࡧ׆ಈΛ׆ੑԽͤ͞ΔΞϓϩʔν͕ॏཁͱͳΔɽ ݚڀ՝୊ͷ֩৺Λͳֶ͢ज़తʮ໰͍ʯ ઌʹड़΂ֶͨज़తഎܠΛ౿·͑Δͱɼ΢ΣϒϢʔβͷ൷൑తͳ৘ใ୳ࡧ׆ಈΛ׆ੑԽͤ͞Δʹ ͸ɼҎԼͷΑ͏ͳֵ৽తͳֶज़తʮ໰͍ʯʹ౴͑Δඞཁ͕͋Δɽ͢ͳΘͪɼ ໰͍ 1 ΢Σϒ৘ใΛ൷൑తʹ୳ࡧɾӾཡ͠Α͏ͱ͍ͯ͠ͳ͍ɼ͋Δ͍͸ҙཉ͸͋ͬͯ΋Ͱ͖͍ͯ ͳ͍Ϣʔβͷ൷൑త৘ใ୳ࡧ׆ಈΛ׆ੑԽͤ͞Δʹ͸ɼͲͷΑ͏ͳ৘ใγεςϜɾΠϯλϥ ΫγϣϯΛઃܭ͢Δ͜ͱ͕Մೳ͔ʁ ਃ੥ऀ͕աڈʹߦͬͨݚڀͰ͸ɼ΢ΣϒݕࡧΤϯδϯͳͲͷ৘ใΞΫηεγεςϜΛ༻͍ͯ൷൑త ʹ΢Σϒ৘ใΛऩू͢Δʹ͸ɼ ʮ΢Σϒ৘ใͷ඼࣭Λ֬ೝ͢ΔͨΊͷํུʯ ʮ৘ใΞΫηεγεςϜΛ࢖ ͍͜ͳ͢εΩϧʯ ʮ൷൑తͰ͋Ζ͏ͱ͢Δଶ౓ʯ ͳͲɼ ൷൑తͳ৘ใ୳ࡧΛߦ͏ͨΊͷεΩϧతଆ໘ ͱଶ౓తଆ໘ͷ྆໘ͰͷڧԽ͕ඞཁͰ͋Δ͜ͱ͕໌Β͔ʹͳ͍ͬͯΔʢݚڀۀ੷ [8]ʣ ɽ͕ͨͬ͠ ͯɼຊݚڀ՝୊Ͱ͸্ه໰͍͔Β೿ੜͯ͠ɼҎԼͷ 2 ͭͷֶज़తʮ໰͍ʯΛઃఆ͢Δɽ ໰͍ 2 Ϣʔβ͕ࣗ਎ͷ΢Σϒ୳ࡧߦಈΛলΈͯɼ൷൑త৘ใ୳ࡧʹඞཁͳεΩϧΛແཧͳ͘ண࣮ ʹվળ͢Δʹ͸ɼͲͷΑ͏ͳ৘ใγεςϜɾΠϯλϥΫγϣϯΛઃܭ͢Ε͹Α͍͔ʁ ໰͍ 3 ΢Σϒ୳ࡧߦಈΛ๦͛Δ͜ͱͳ͘ɼϢʔβͷੵۃతͳ൷൑త৘ใ୳ࡧߦಈΛ༠ൃ͢Δʹ͸ɼ ͲͷΑ͏ͳ৘ใγεςϜɾΠϯλϥΫγϣϯΛઃܭ͢Ε͹Α͍͔ʁ ຊݚڀͷ໨త ຊݚڀ՝୊Ͱ͸ɼ৘ใΞΫηεγεςϜΛ༻͍ͯ৘ใΛ൷൑తʹਫ਼ࠪ͠ɼҙࢥܾఆʹ༗༻ͳ৘ใΛ ੵۃతʹऩू͢ΔߦಈΛ൷൑త৘ใ୳ࡧͱఆٛ͢Δɽຊ՝୊ͷ໨త͸ɼ৘ใͷ৴པੑΛҙ͍ࣝͯ͠ ͳ͍Ϣʔβ΍ภͬͨ ɾ ҆қͳ৘ใऔಘΛߦ͍ͬͯΔϢʔβ͕ɼ ۄੴࠞᔿͷ΢Σϒ৘ใ͔Βੜ͖͍ͯͨ͘ Ίʹඞཁͳ৘ใΛ൷൑తʹऔಘͰ͖ΔΑ͏ɼ ൷൑త৘ใ୳ࡧʹඞཁͱͳΔεΩϧ΍ଶ౓Λແཧͳ͘ ࣗવʹվળ͠ɼ൷൑త৘ใ୳ࡧΛଅਐ͢Δ৘ใΠϯλϥΫγϣϯٕज़Λ։ൃ͢Δ͜ͱͰ͋Δɽ ֶज़తಠࣗੑͱ૑଄ੑ ਤ 1: ຊݚڀ՝୊ͷҐஔ͚ͮ ৘ใݕࡧ΍σʔλ޻ֶͷ෼໺Ͱ͸ɼߴ ඼࣭ͳ৘ใΛޮ཰Α͘৘ใݕࡧɾӾཡ͢ Δ͜ͱΛࢧԉ͢΂͘ɼ(1) ৘ใͷ඼࣭ʹؔ ͢Δ༷ʑͳ෼ੳΞϧΰϦζϜͷݚڀʢਤ 1 ࠨԼʣ ɼ(2) ൑அࡐྉͷࣗಈू໿ɾՄ ࢹԽٕज़ʹؔ͢Δݚڀʢਤ 1 ӈԼʣ͕ ߦΘΕ͖ͯͨɽຊݚڀ՝୊ͷֶज़తಠ

⢽2 ༷ࣜ S ʵ̍̏ ݚڀܭըௐॻʢఴ෇ϑΝΠϧ߲໨ʣ ج൫ݚڀʢ̗ʣ ʢҰൠʣ ̍ ᇶ┙◊✲㸦㹀㸧㸦୍⯡㸧㸯 㸯 ◊✲┠ⓗࠊ◊✲᪉ἲ࡞࡝ ᮏ◊✲ィ⏬ㄪ᭩ࡣࠕᑠ༊ศࠖࡢᑂᰝ༊ศ࡛ᑂᰝࡉࢀࡲࡍࠋグ㏙࡟ᙜࡓࡗ࡚ࡣࠊࠕ⛉Ꮫ◊✲㈝ຓᡂ஦ᴗ࡟࠾ࡅࡿᑂᰝཬࡧホ౯ ࡟㛵ࡍࡿつ⛬ࠖ㸦බເせ㡿㸯㸯㸯㡫ཧ↷㸧ࢆཧ⪃࡟ࡍࡿࡇ࡜ࠋ ᮏḍ࡟ࡣࠊᮏ◊✲ࡢ┠ⓗ࡜᪉ἲ࡞࡝࡟ࡘ࠸࡚ࠊ㸲㡫௨ෆ࡛グ㏙ࡍࡿࡇ࡜ࠋ ෑ㢌࡟ࡑࡢᴫせࢆ⡆₩࡟ࡲ࡜ࡵ࡚グ㏙ࡋࠊᮏᩥ࡟ࡣࠊᮏ◊✲ࡢᏛ⾡ⓗ⫼ᬒࠊ◊✲ㄢ㢟ࡢ᰾ᚰࢆ࡞ࡍᏛ⾡ⓗࠕၥ࠸ࠖࠊ ᮏ◊✲ࡢ┠ⓗ࠾ࡼࡧᏛ⾡ⓗ⊂⮬ᛶ࡜๰㐀ᛶࠊᮏ◊✲࡛ఱࢆ࡝ࡢࡼ࠺࡟ࠊ࡝ࡇࡲ࡛᫂ࡽ࠿࡟ࡋࡼ࠺࡜ࡍࡿࡢ࠿ࠊ࡟ࡘ࠸࡚ලయ ⓗ࠿ࡘ᫂☜࡟グ㏙ࡍࡿࡇ࡜ࠋ ᮏ◊✲ࢆ◊✲ศᢸ⪅࡜࡜ࡶ࡟⾜࠺ሙྜࡣࠊ◊✲௦⾲⪅ࠊ◊✲ศᢸ⪅ࡢලయⓗ࡞ᙺ๭ࢆグ㏙ࡍࡿࡇ࡜ࠋ 㸦ᴫせ㸧 㸦ᮏᩥ㸧 ͤ␃ព஦㡯㸸 1. సᡂ࡟ᙜࡓࡗ࡚ࡣࠊ◊✲ィ⏬ㄪ᭩సᡂ࣭グධせ㡿ࢆᚲࡎ☜ㄆࡍࡿࡇ࡜ࠋ 2. ᮏᩥ඲యࡣ㸯㸯࣏࢖ࣥࢺ௨ୖࡢ኱ࡁࡉࡢᩥᏐ➼ࢆ౑⏝ࡍࡿࡇ࡜ࠋ 3. ྛ㡫ࡢୖ㒊ࡢࢱ࢖ࢺࣝ࡜ᣦ♧᭩ࡁࡣື࠿ࡉ࡞࠸ࡇ࡜ࠋ 4. ᣦ♧᭩ࡁ࡛ᐃࡵࡽࢀࡓ㡫ᩘࡣ㉸࠼࡞࠸ࡇ࡜ࠋ࡞࠾ࠊ✵ⓑࡢ㡫ࡀ⏕ࡌ࡚ࡶ๐㝖ࡋ࡞࠸ࡇ ࡜ࠋ 5. ᮏ␃ព஦㡯㸦ᩳయࡢᩥ❶㸧ࡣࠊ◊✲ィ⏬ㄪ᭩ࡢసᡂ᫬࡟ࡣ๐㝖ࡍࡿࡇ࡜ࠋ ᵝᘧ㹑㸫㸯㸱◊✲ィ⏬ㄪ᭩㸦ῧ௜ࣇ࢓࢖ࣝ㡯┠㸧 ʢ֓ཁʣ ຊݚڀ՝୊Ͱ͸ɼ൷൑తͳ΢Σϒ৘ใ୳ࡧΛଅਐɾ׆ੑԽͤ͞Δ৘ใΠϯλϥΫγϣϯٕज़ͷݚ ڀ։ൃΛߦ͏ɽ۩ମతʹ͸ҎԼͷݚڀ߲໨ʹऔΓ૊Ήɿ • ৘ใ୳ࡧߦಈΛ಺লɾվળ͢ΔͨΊͷ΢Σϒϒϥ΢β • φοδΛ༻͍ͨɼ৘ใਫ਼ࠪଶ౓Λܹࢗ͢Δݕࡧ݁ՌαϚϦͷੜ੒ • ൷൑త৘ใ୳ࡧΛϑΝγϦςʔγϣϯ͢Δʮ໰͍ʯͷର࿩తఏࣔ ৘ใͷ৴པੑΛҙ͍ࣝͯ͠ͳ͍Ϣʔβ΍ภͬͨ৘ใऔಘΛߦ͍ͬͯΔϢʔβ͕ɼۄੴࠞᔿͷ΢Σ ϒ͔Β൷൑తʹ৘ใΛऔಘ͢Δ͏͑ͰඞཁͱͳΔεΩϧͱଶ౓Λແཧͳࣗ͘વʹվળͰ͖ΔΑ͏ɼ ্ه 3 ߲໨ͷݚڀ։ൃʹऔΓ૊Ήɽ ʢຊจʣ ຊݚڀͷֶज़తഎܠ ΢Σϒ΍৘ใΞΫηεٕज़ͷൃలʹΑͬͯɼ୭΋͕ࣗ༝ʹ৘ใΛൃ৴ɾऔಘͰ͖ΔΑ͏ʹͳͬ ͨɽͦͷҰํͰɼ΢Σϒ৘ใͷ৴པੑ΍৘ใऔಘͷภΓ͕ࣾձ໰୊ʹͳ͍ͬͯΔɽίϩφՒʹ͓ ͍ͯ΋ɼ ʮ৽ܕίϩφ΢ΠϧεʹΑͬͯτΠϨοτϖʔύʔ͕ෆ଍͢Δʯͱ͍ͬͨϑΣΠΫχϡʔ ε͕ιʔγϟϧϝσΟΞ্Ͱ֦ࢄͨ͜͠ͱ͸ɼهԱʹ৽͍͠1ɽ ΢Σϒ৘ใͷ৴པੑ΍৘ใऔಘͷภΓʹ͔͔Δ໰୊͸ɼύʔιφϥΠθʔγϣϯٕज़ʹΑͬͯ ͞ΒʹਂࠁԽ͍ͯ͠Δɽྫ͑͹ɼ੓࣏τϐοΫʹରͯ͠ύʔιφϥΠθʔγϣϯΛ༻͍ͨ৘ใ഑ ৴͕ߦΘΕΔͱɼෆ͔֬ʹ΋͔͔ΘΒͣࣗ෼ͷڵຯ΍৴೦ʹҰக͢Δ৘ใΛݟΔػձ͕૬ରతʹ ૿͑Δ͜ͱʹΑΓɼݸਓͷภݟ͕ॿ௕͞Εɼࣾձͷ෼ۃԽ͕ਐΉ͜ͱ͕ࢦఠ͞Ε͍ͯΔɽ ͜ͷΑ͏ͳঢ়گʹରԠ͢ΔͨΊɼ৘ใݕࡧ΍σʔλ޻ֶͷ෼໺Ͱ͸ɼϑΣΠΫχϡʔεͷݕग़ ΞϧΰϦζϜΛؚΊɼ৘ใͷ඼࣭Λ༷ʑͳ֯౓͔ΒධՁɾ෼ੳ͢ΔΞϧΰϦζϜ͕ఏҊ͞Ε͖ͯ ͨɽ͜ΕΒܭࢉػʹΑΔ৘ใ඼࣭ͷࣗಈ෼ੳΞϓϩʔν͸ɼͦͷద༻ൣғ͕෼ੳʹඞཁͱͳΔ ࣄલ஌͕ࣝೖखͰ͖ΔυϝΠϯʹݶΒΕΔɽ·ͨɼΞϧΰϦζϜ͕ฦ͢ग़ྗ͸ɼ৘ใͷਖ਼͠͞Λ อূ͍ͯ͠ΔΘ͚Ͱ͸ͳ͍ɽ͞Βʹผͷ໰୊ͱͯ͠ɼܭࢉػ͕৘ใͷ඼࣭Λ൑அ͢ΔࡐྉΛఏ ڙͯ͠΋ɼͦΕΛద੾ʹར༻Ͱ͖ͳ͍/ར༻͠ͳ͍Ϣʔβ͕ଘࡏ͢Δɽਃ੥ऀ͸ɼ΢Σϒ৘ใͷ ৴པੑ൑அࢧԉγεςϜͷݚڀͰɼϢʔβ͸ධՁ஋ͷߴ͍จॻΛ໡໨తʹӾཡͨ͠ΓɼγεςϜ ͷఏڙ৘ใΛࣗ෼ͷ৴೦ʹҰக͢ΔΑ͏ʹ౎߹Α͘ղऍ͠ɼ৘ใͷۛຯΛߦΘͳ͍܏޲͕͋Δ͜ ͱΛ໌Β͔ʹ͍ͯ͠Δʢݚڀۀ੷ [10, 11]ʣ ɽ ଟ༷ͳ؍఺͔Βͷ৘ใऔಘΛࢧԉ͢Δݕࡧ݁Ռͷଟ༷Խٕज़͸ɼ৘ใऔಘͷภΓΛܰݮ͢Δ্ Ͱ༗ޮʹಇ͘Մೳੑ͕͋Δ2ɽ͔͠͠ɼ৘ใ୳ࡧϢʔβ͸ࣗ෼͕޷Ή৘ใΛ༏ઌతʹӾཡ͢Δʮબ ୒త஫ҙ܏޲ʯΛ༗͢ΔɽͦΕΏ͑ɼภͬͨ৘ใऔಘΛ͍ͯ͠ΔϢʔβͷࢹ໺Λ޿͛Δʹ͸ɼબ ୒త஫ҙ܏޲ͷଘࡏΛߟྀͨ͠৘ใΞΫηεγεςϜͷઃܭ͕ٻΊΒΕΔɽ 1૯຿লɿ ʮ৽ܕίϩφ΢Οϧεײછ঱ʹؔ͢Δ৘ใྲྀ௨ௐࠪʯ ɼ2020 ೥ 6 ݄ɽ 2Rafiei, K. Davood et al. Diversifying Web Search Results. In Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web (WWW 2010), pp.781–90, 2010. ʲ̍ɹݚڀ໨తɼݚڀํ๏ͳͲʢ͖ͭͮʣ ʳ ج൫ݚڀʢ̗ʣ ʢҰൠʣ ̎ ۄੴࠞᔿͷ΢Σϒ৘ใ͔Βੜ্͖͍ͯ͘ͰඞཁͱͳΔ৘ใΛऔಘ͢Δʹ͸ɼطଘͷݚڀϓϩδΣ ΫτͰߦΘΕ͍ͯΔΑ͏ͳɼܭࢉػ͕ਓؒͷ୅ΘΓʹ৘ใͷ඼࣭ධՁΛߦ͏Ξϓϩʔν͚ͩͰ͸ ෆे෼Ͱ͋Δɽถࠃϐϡʔݚڀॴ΋ใࠂ͍ͯ͠ΔΑ͏ʹɼ΢Σϒʹ͓͚Δ৘ใͷ৴པੑ/ภͬͨ ৘ใऔಘͷ໰୊Λղܾ͢Δʹ͸ɼ୯ͳΔٕज़తͳ໰୊Ͱ͸ͳ͘ɼ৘ใΛड͚औΔϢʔβͷ৘ใϦ ςϥγʔʹ΋য఺Λ౰ͯΔඞཁ͕͋ΔɽPost-truth ࣌୅ͱ͍͏ݴ༿ʹ৅௃͞ΕΔΑ͏ʹɼࣗ෼͕ ৴༻Ͱ͖Δ৘ใ͕ʮਖ਼͍͠৘ใʯͰ͋Δͱߟ͑Δ෩ை͕ڧ·͍ͬͯΔঢ়گʹ͓͍ͯ͸ɼ৘ใΞΫ ηεγεςϜΛ࢖͍͜ͳ͠ɼϢʔβࣗΒ৘ใΛ൷൑తʹ୳ࡧɾӾཡ͢ΔϦςϥγʔ͕ɼ͜Ε·Ͱ Ҏ্ʹڧ͘ٻΊΒΕ͍ͯΔɽܭࢉػʹΑΔ৘ใ඼࣭ͷධՁΞϓϩʔνͷෆ׬શੑΛิ͏ͨΊʹ΋ɼ Ϣʔβͷ൷൑తͳ৘ใ୳ࡧ׆ಈΛ׆ੑԽͤ͞ΔΞϓϩʔν͕ॏཁͱͳΔɽ ݚڀ՝୊ͷ֩৺Λͳֶ͢ज़తʮ໰͍ʯ ઌʹड़΂ֶͨज़తഎܠΛ౿·͑Δͱɼ΢ΣϒϢʔβͷ൷൑తͳ৘ใ୳ࡧ׆ಈΛ׆ੑԽͤ͞Δʹ ͸ɼҎԼͷΑ͏ͳֵ৽తͳֶज़తʮ໰͍ʯʹ౴͑Δඞཁ͕͋Δɽ͢ͳΘͪɼ ໰͍ 1 ΢Σϒ৘ใΛ൷൑తʹ୳ࡧɾӾཡ͠Α͏ͱ͍ͯ͠ͳ͍ɼ͋Δ͍͸ҙཉ͸͋ͬͯ΋Ͱ͖͍ͯ ͳ͍Ϣʔβͷ൷൑త৘ใ୳ࡧ׆ಈΛ׆ੑԽͤ͞Δʹ͸ɼͲͷΑ͏ͳ৘ใγεςϜɾΠϯλϥ ΫγϣϯΛઃܭ͢Δ͜ͱ͕Մೳ͔ʁ ਃ੥ऀ͕աڈʹߦͬͨݚڀͰ͸ɼ΢ΣϒݕࡧΤϯδϯͳͲͷ৘ใΞΫηεγεςϜΛ༻͍ͯ൷൑త ʹ΢Σϒ৘ใΛऩू͢Δʹ͸ɼ ʮ΢Σϒ৘ใͷ඼࣭Λ֬ೝ͢ΔͨΊͷํུʯ ʮ৘ใΞΫηεγεςϜΛ࢖ ͍͜ͳ͢εΩϧʯ ʮ൷൑తͰ͋Ζ͏ͱ͢Δଶ౓ʯ ͳͲɼ ൷൑తͳ৘ใ୳ࡧΛߦ͏ͨΊͷεΩϧతଆ໘ ͱଶ౓తଆ໘ͷ྆໘ͰͷڧԽ͕ඞཁͰ͋Δ͜ͱ͕໌Β͔ʹͳ͍ͬͯΔʢݚڀۀ੷ [8]ʣ ɽ͕ͨͬ͠ ͯɼຊݚڀ՝୊Ͱ͸্ه໰͍͔Β೿ੜͯ͠ɼҎԼͷ 2 ͭͷֶज़తʮ໰͍ʯΛઃఆ͢Δɽ ໰͍ 2 Ϣʔβ͕ࣗ਎ͷ΢Σϒ୳ࡧߦಈΛলΈͯɼ൷൑త৘ใ୳ࡧʹඞཁͳεΩϧΛແཧͳ͘ண࣮ ʹվળ͢Δʹ͸ɼͲͷΑ͏ͳ৘ใγεςϜɾΠϯλϥΫγϣϯΛઃܭ͢Ε͹Α͍͔ʁ ໰͍ 3 ΢Σϒ୳ࡧߦಈΛ๦͛Δ͜ͱͳ͘ɼϢʔβͷੵۃతͳ൷൑త৘ใ୳ࡧߦಈΛ༠ൃ͢Δʹ͸ɼ ͲͷΑ͏ͳ৘ใγεςϜɾΠϯλϥΫγϣϯΛઃܭ͢Ε͹Α͍͔ʁ ຊݚڀͷ໨త ຊݚڀ՝୊Ͱ͸ɼ৘ใΞΫηεγεςϜΛ༻͍ͯ৘ใΛ൷൑తʹਫ਼ࠪ͠ɼҙࢥܾఆʹ༗༻ͳ৘ใΛ ੵۃతʹऩू͢ΔߦಈΛ൷൑త৘ใ୳ࡧͱఆٛ͢Δɽຊ՝୊ͷ໨త͸ɼ৘ใͷ৴པੑΛҙ͍ࣝͯ͠ ͳ͍Ϣʔβ΍ภͬͨ ɾ ҆қͳ৘ใऔಘΛߦ͍ͬͯΔϢʔβ͕ɼ ۄੴࠞᔿͷ΢Σϒ৘ใ͔Βੜ͖͍ͯͨ͘ Ίʹඞཁͳ৘ใΛ൷൑తʹऔಘͰ͖ΔΑ͏ɼ ൷൑త৘ใ୳ࡧʹඞཁͱͳΔεΩϧ΍ଶ౓Λແཧͳ͘ ࣗવʹվળ͠ɼ൷൑త৘ใ୳ࡧΛଅਐ͢Δ৘ใΠϯλϥΫγϣϯٕज़Λ։ൃ͢Δ͜ͱͰ͋Δɽ ֶज़తಠࣗੑͱ૑଄ੑ ਤ 1: ຊݚڀ՝୊ͷҐஔ͚ͮ ৘ใݕࡧ΍σʔλ޻ֶͷ෼໺Ͱ͸ɼߴ ඼࣭ͳ৘ใΛޮ཰Α͘৘ใݕࡧɾӾཡ͢ Δ͜ͱΛࢧԉ͢΂͘ɼ(1) ৘ใͷ඼࣭ʹؔ ͢Δ༷ʑͳ෼ੳΞϧΰϦζϜͷݚڀʢਤ 1 ࠨԼʣ ɼ(2) ൑அࡐྉͷࣗಈू໿ɾՄ ࢹԽٕज़ʹؔ͢Δݚڀʢਤ 1 ӈԼʣ͕ ߦΘΕ͖ͯͨɽຊݚڀ՝୊ͷֶज़తಠ

⢽3 ʲ̍ɹݚڀ໨తɼݚڀํ๏ͳͲʢ͖ͭͮʣ ʳ ج൫ݚڀʢ̗ʣ ʢҰൠʣ ̏ ࣗੑ͸ɼ্ه (1) ͱ (2) ͷΞϓϩʔνʹΑͬͯ։ൃ͞Εͨ৘ใΞΫηεγεςϜΛ͏·͘ ࢖͍͜ͳ͢͜ͱ͕Ͱ͖ͳ͍ʮਓؒͷඇ߹ཧతଆ໘ʯΛܭࢉػΛ༻͍ͯվળ͠Α͏ͱ͢Δ఺ʹ͋Δɽ ͜ΕΛୡ੒͢ΔͨΊʹɼຊݚڀ՝୊Ͱ͸ɼਃ੥ऀͷઐ໳෼໺Ͱ͋Δ৘ใݕࡧʹՃ͑ͯɼೝ஌৺ཧ ֶɼߦಈܦࡁֶɼڭҭ޻ֶͷ஌ݟΛԣஅతʹ׆༻͢Δɽ͜ͷ఺ʹ͓͍ͯɼຊݚڀ՝୊͸૑଄ੑ͕ ͋Δͱߟ͑Δɽ ຊݚڀͰԿΛͲͷΑ͏ʹɼͲ͜·Ͱ໌Β͔ʹ͠Α͏ͱ͢Δͷ͔ ਤ 2: ຊݚڀ՝୊ͷϑϨʔϜϫʔΫɽ ਤ 2 ʹɼຊݚڀ՝୊ͷϑϨʔϜ ϫʔΫΛࣔ͢ɽຊݚڀ՝୊Ͱ͸ɼ൷ ൑త৘ใ୳ࡧʹඞཁͱͳΔεΩϧ΍ ଶ౓Λ޲্ͤ͞ɼϢʔβͷੵۃతͳ ൷൑త৘ใ୳ࡧΛଅਐ͢ΔͨΊʹɼ ʢ1ʣ಺লɼ ʢ2ʣφοδʢ҉໧తઆಘʣ ɼ ʢ3ʣϑΝγϦςʔγϣϯʢ໌ࣔతઆಘʣ ɼ ͷ؍఺͔Βݚڀ։ൃΛߦ͏ɽҎԼʹ۩ ମతͳݚڀ߲໨Λه͢ɽ ݚڀ߲໨ 1: ࣗ਎ͷ৘ใ୳ࡧߦಈΛ಺লɾվળ͢ΔͨΊͷ΢Σϒϒϥ΢β ൷൑త৘ใ୳ࡧͷεΩϧ΍ํུΛ಺লɾվળ ͢ΔͨΊͷϒϥ΢βʹؔ͢ΔݚڀΛߦ͏ɽ ҰൠʹɼεΩϧ΍ೳྗΛվળ͢ΔͨΊʹ͸ɼࣗ 審査員に評価に必要な項目がどこに書いてあるかを誘導する

歍锜剅ך剅ֹ倯ך⿫罋项俱 画像出典3: https://www.amazon.co.jp/dp/4758120978 画像出典2: https://www.amazon.co.jp/dp/4065165989 画像出典1: https://www.amazon.co.jp/dp/4758121079

⠗׻׷״ֲח歍锜剅׾⡲׷ه؎ٝز2 : هٝث窩 申請書の1-2ページ目にポンチ絵を置く 調査・分析 ：： 文化産業振興XXXX拠点 XXX大学 XXXXX教育研究推進センター 地域XXXXX総合実践研究ユニット XXX大学 URA室 教育学研究科 経済学研究科 工学研究科 農学研究科 経営管理大学院 公共政策大学院 文学研究科 理学研究科 商工会議所 企業 NPO 地方公共団体 複数の部局の教員・学生を導入し、 学際的に地域の課題に取り組む 学術研究の推進を担当する専門家集団 URAを活用し、地域課題と教員をマッチング 学内組織と地域との連携を調整促進． 地域課題の解決に向けた教育プログラムをコーディネート 社会変革期に対応するトップリーダー育成拠点: 京都の文化産業振興を目指して （ドラフト） 分野の垣根を越えた 教員・学部生の参加 A学部 B学部 C学部 文化産業に関わるステークホルダー 食 芸 術 織 物 観 光 建 築 文化産業に関する地域課題 ● 教員（学術資源）を分野横断的に活用し課題を調査・分析 ● 地域住民との継続的対話を通じて課題解決を目指す 学部学生 教員 地域住民 指導 地域の諸課題の共有 産学連携型の教育プログラム 京都の文化産業の振興!! 創造性/実効性を 併せ持つ人材の育成!! プログラム 地域で活躍 大学院に進む 学 生 学 生 京都府・京都市 京都の文化産業に関する データを集約・提供 地域の「知の拠点」としての大学に!! 知の提供 人事交流 企画・検討 事業背景 【京都の課題】 文化産業の振興．京都の文化産業は、国際的な競争優位 を獲得することによって我が国全体に有益性をもたらしうる 【京都大学の課題】 ● 社会変革期に対応したトップリーダーの育成 ● 地域寄与する実践性をもった共通教育の開発 本事業の狙い 学部学生が主体となり、京都の文化産業が抱える諸課題の解決に向けた活動を行う ● 文化産業に特化した産学連携による、京都の顕在的/潜在的価値の再活性化 ● 全人力をもった将来のトップリーダー、精鋭の士の育成 ● 学部学生の縦のつながりの組織化（ピア・サポート） Step1 後輩を指導 Step2 Step3 その結果 京都市と関西文化学術研究都市をメイン地区に プロジェクトの概要と実行体制

⠗׻׷״ֲח歍锜剅׾⡲׷ه؎ٝز2 : هٝث窩 申請書の1-2ページ目にポンチ絵を置く ディープラーニングを 学びたい!! 猫 ディープラーニング 猫好きの学習者 … Google brain （猫画像の分類 が著名な例） 研究項目2: 事前知識・関心と学習対象をつなぐ 観点のマイニング 図や例で 考えたい 閲覧ページの数 A B 検索結果クリック順位 タイプA A B 研究項目1:ウェブ探索行動と 知識レベル・学習スタイルの関係分析 猫好きの学習者 （図で考えるタイプ） ディープラーニングの仕組み ディープラーニングが あれば何でもできる！ 難しそうだけど勉強したい！ ࢓ ૊ Έ Λ ۩ ମ ྫ ͔ Β ֶ ΜͰ ͸ ディープラーニング 猫 分類 σΟʔϓϥʔχϯά͸ສೳͰ͸ͳ͍ ディープラーニング 直感的理解 ディープラーニング 限界 ディープラーニング 誤解 研究項目3: 偏りのない学習を誘発する対話型検索インタラクション Ϣʔβͷߦಈɾೝ஌ಛੑʹ ؔ͢Δ஌ݟͷ׆༻ σʔλϚΠχϯά ٕज़ͷ׆༻ 研究プロジェクトの構成 研究課題の位置づけ

⠗׻׷״ֲח歍锜剅׾⡲׷ه؎ٝز2 : هٝث窩 申請書の1-2ページ目にポンチ絵を置く ディープラーニングを 学びたい!! 猫 ディープラーニング 猫好きの学習者 … Google brain （猫画像の分類 が著名な例） 研究項目2: 事前知識・関心と学習対象をつなぐ 観点のマイニング 図や例で 考えたい 閲覧ページの数 A B 検索結果クリック順位 タイプA A B 研究項目1:ウェブ探索行動と 知識レベル・学習スタイルの関係分析 猫好きの学習者 （図で考えるタイプ） ディープラーニングの仕組み ディープラーニングが あれば何でもできる！ 難しそうだけど勉強したい！ ࢓ ૊ Έ Λ ۩ ମ ྫ ͔ Β ֶ ΜͰ ͸ ディープラーニング 猫 分類 σΟʔϓϥʔχϯά͸ສೳͰ͸ͳ͍ ディープラーニング 直感的理解 ディープラーニング 限界 ディープラーニング 誤解 研究項目3: 偏りのない学習を誘発する対話型検索インタラクション Ϣʔβͷߦಈɾೝ஌ಛੑʹ ؔ͢Δ஌ݟͷ׆༻ σʔλϚΠχϯά ٕज़ͷ׆༻ 研究プロジェクトの構成 研究課題の位置づけ 荈ⴓדכֲתֻ窩ָ䲽ֽזְ㜥さכ וֲ׃׋׵״ְךַ˘

؟؎ؒٝأ٥؎أٓأزٖ٦ةך崞欽 歗⫷⳿Ⱙ吳أل٦أة؎ي8FCTJUF״׶ IUUQTXXXTUYTUDPN  ꧟钞ך邌秵 ؚٓؿ؍ٕؕ٥،ـأزؙٓز 学術内容専門のイラストレータに作図を依頼 ؚٓؿ؍ٕؕ٥،ـأزؙٓز _ ⰼ

؟؎ؒٝأ٥؎ٓأزٖ٦ة٦䞔㜠 http://www.geijutsu.tsukuba.ac.jp/~jssv/index.html

ゲームのルールを押さえて 落とされにくい申請書を書く !"#$%&'()*+,# 灇瑔⸂UPך׋׭ח猰灇顤׾栻䖤ׅ׷חכ l 申請する審査区分をよく考える l 審査委員を想像する l 伝わるように書く ポイント

剑䖓ח 「研究力」UP 研究費獲得 灇瑔顤栻䖤ך䧭やכ 灇瑔ך颵⟃㢩ך 銲稆ח׮ꟼ⤘ׅ׷ 良い研究 鋅ַֽ♳ך l 申請書の質と同時に研究の質も磨く l 研究費獲得を目的にせず、腰を据えて研究を磨く  個人的に大事だと思うこと