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  • AI時代に必要な「エビデンスとの付き合い方」を鍛えようぜ!#8『さて、論文をどう読むか?』

      『「エビデンスとの付き合い方」を鍛えようぜ!』の続きです! ( #1 , #2 , #3 , #4 , #5 , #6 , #7 )   このシリーズでは、健康ニュースや論文紹介を鵜呑みにせず、研究を自分の生活に使うための読み方を学んでおります。言ってみりゃ、「研究を鵜呑みにしないスキルを身につけようぜ!」ってことですな。   で、今回は「具体的に論文をどう読むか?」って話を見てみましょう。   さて、ネットニュースで「 研究によると○○だった! 」みたいな話を見かけたとき、とりあえず元の論文を開いてみる人もいるでしょう(私は必ずそうしてます)。最近は、AIが論文を翻訳してくれるんで、元論文のPDFさえあれば、とりあえず内容は読めますからね。   しかし、そこで研究に慣れていない人は、 「論文って、どこから読めばいいの?」 みたいなとこでつまづくんじゃないでしょうか。一般的に、論文ってのは、抄録、序文、本論、結論みたいなパ

    1日前

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  • AI時代に必要な「エビデンスとの付き合い方」を鍛えようぜ!#7『分析をたくさん試せば、そりゃたまには「当たり」が出るだろう』

      『「エビデンスとの付き合い方」を鍛えようぜ!』の続きです! ( #1 , #2 , #3 , #4 , #5 , #6 )   このシリーズでは、健康ニュースや論文紹介を鵜呑みにせず、研究を自分の生活に使うための読み方を学んでおります。言ってみりゃ、「研究を鵜呑みにしないスキルを身につけようぜ!」ってことですな。   で、今回は「なぜ科学の世界では『効いた!』という研究ばかり目につくのか?」って話を見てみましょう。   さて、世の中には面白い研究が日々発表されてまして、「○○で寿命が延びた!」とか「△△で頭が良くなった!」みたいな話を毎日のように見かけるわけです。かく言う私もこういう研究を紹介しまくってる人間なので、新しい論文を見つけるたびに「おお、これは面白い!」となるわけです。   が、ここでひとつ覚えておきたいのが、   科学の世界では、そもそも“面白い結果”のほうが世の中に出やすい   って問題です

    3日前

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  • AIを使って、AI時代に必須の「質問力」を育てようぜ!#2『「知っている」「説明できない」「知りたい」を分けようぜ!』

        『AIを使って、AI時代に必須の「質問力」を育てようぜ!』の続きです!( #1 )   このシリーズでは、AIに手伝ってもらいながら、「何を知りたいのか」「次に何を確かめるか」を自分で考える力を育てるトレーニングをしております。で、前回はAI時代に質問力が大事になる理由と、「わかっていること」と「推測」を分ける方法について説明したんで、今回は記事を読んで見つけた理解の穴を、具体的な質問に変える方法をチェックしていきましょう!   今回のステップでフォーカスするのは、「 質問が大事なのはわかるけど、そもそも聞きたいことが思いつかない! 」という問題であります。たとえば、   記事を読んだり、説明を聞いたりして、「なるほどねー」と思った。 しかし、そこで「何か質問はありますか?」と言われても、特に出てこない。 さらに、あとから誰かに内容を説明しようとすると、うまく言葉にできない。   みた

    5日前

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  • AIを使って、AI時代に必須の「質問力」を育てようぜ!#1「AIで、私たちの質問はどう良くなるのか?」

        「 AIの時代は、必要とされる能力が変わるよねー 」みたいな話をよく聞くところ。「仕事の企画を考えて」とか「難しい文章をわかりやすく説明して」とか、AIがいろんな回答をしてくれるからこそ、その回答を何に使い、どこまで信用するかを考える力が大事になるってことですな。   でもって、ここで必要になる能力はいくつもあるんだけど、個人的に大事だよなーと思ってるのが「質問力」であります。私の「 運の方程式 」でも、運を良くするために必要な要素のひとつとして取り上げたものですね。   なぜAIが便利になるほど質問力が大事になるのか?    その理由のひとつは、 答えを簡単に手に入れられても、「何について答えを出すべきか」は、自分の状況に合わせて考える必要があるから であります。たとえば、「仕事の効率を上げる方法を教えて」と聞けば、「似た作業をまとめて処理するのが効果的だ!」とか「定型作業を自動化するのがお

    2026-10-03

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  • AI時代に必要な「エビデンスとの付き合い方」を鍛えようぜ!#6『「メタ分析が出てるなら、もうほぼ確でしょ!」とか言っちゃう問題』

        『「エビデンスとの付き合い方」を鍛えようぜ!』の続きです! ( #1 , #2 , #3 , #4 , #5 )   このシリーズでは、健康ニュースや論文紹介を鵜呑みにせず、研究を自分の生活に使うための読み方を学んでおります。言ってみりゃ、「研究を鵜呑みにしないスキルを身につけようぜ!」ってことですな。   で、今回は、みんな大好き「再現性」から入って「メタ分析」の話です。     最初の研究は派手な結果が出やすい問題 世の科学ニュースでは、 「最新研究で○○の驚くべき効果が判明!」 みたいな話がよく流れてくるわけです。新しいサプリで集中力が上がったとか、特定の食事で寿命が延びたとか、ある習慣で幸福度が大幅アップした……みたいな話ですね。   もちろん、こういう話は私も好きなんですけど、Dラボ民のように「データを生活に使いたい!」って方は、ここで安易にニュースに左右されて欲しくないところです。そこで肝に銘じて

    2026-10-01

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