雑記(実験科学)

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有機合成で有機金属が必要になることがある。

有機金属というのは、有機化合物に金属原子が付いたものである。

例えば、グリニャール試薬が有名である。

試薬は専門の業者に注文することで入手することができる。

特殊な有機金属になると入手が難しい場合もある。

必要に応じて海外から輸入することもあるかもしれない。

ただし、海外から入手しても良質な試薬が得られるとは限らない。

劣化して濁った試薬が届くこともある。

なので、必要に応じて自前で試薬を合成することもある。

数学、物理学、生物学には未解決問題がある。

数学の未解決問題としては、リーマン予想、P≠NP予想、エルゴード仮説などがある。

物理学の未解決問題としては、ガラス転移、量子コンピュータの実現可能性などがある。

生物学の未解決問題としては、意識の仕組み、生命の起源などがある。

では、化学の未解決問題は?

あまり聞いたことがないのではないだろうか。

さて、これはどういうことであろうか。

その理由は建築学に未解決問題がないことと同じであるかもしれない。

研究費の話になると、

「 少ない研究費でも成果を出す研究室はある 」

・・・という話が出てくることがある。

たしかに、そういう研究室もある。

非常に素朴な実験方法を工夫して、膨大な研究費をもつ研究チームが成し遂げなかったことを実現!

・・・という話は稀に出る。

しかし、それは稀の中の稀の話。

発見をしても、費用がなければその後で追い抜かされてしまうこともあるかもしれない。

やはり研究費が少ないと全体としては疲弊していく。

世間的には、

「 研究者は何でも知っていて、分からないことを聞けば色々答えてくれる 」

・・・という印象があるように思う。

あるいは、

「 世間とズレているところはあるが、専門的な内容に関してなら何でも答えてくれる」

・・・という印象かもしれない。

しかし、おそらく世間的に期待されてよりも、研究者は 「 分からない 」 と答えるであろう。

その理由の1つは、意外と基本的な原理でもまだ分かったいないことがたくさんあるからである。

もう1つは、まともな研究者は 「 分かっていること 」 と 「 分からないこと 」 を区別しているからである。

むしろ、理解が曖昧な人ほど、何にでも答えてしまうものである。

ただし、いい加減なことをいう研究者も普通にいる。

研究者の中にはときどき凄まじい人がいて、他分野の内容を即座に深く理解する人もいる。

しかし、基本的に、研究者は専門外では素人と考えてよい。

だから、有機化学の研究者に無機化学の質問をしても意味がない。

むろん、これは 「 研究者って、大したことないんですね 」 という話ではない。

それだけどの分野も深いということである。

日本には 『 科研費 』 という制度がある。

科研費とは、学術研究を支援するための競争的資金である。

学術研究としては人文学、社会科学、自然科学まで全ての分野を対象とする。

科研費は 『 文部科学省 』、『 JSPS(独立行政追う人日本学術振興会)』 によって助成される。

本職の研究者で科研費のことを知らない人間はいないと言ってよい。

日本国内で研究を行う者にとって最も代表的な研究費である。

2010年の助成金総額は約2000億円である。

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科研費を得るまでの具体的な流れを簡単に説明しよう。

まず、申請用紙に研究内容、研究計画などを書き、提出する。

書類はピア・レビュー方式で審査される。

ピア・レビューとは、その研究内容に近い専門分野に属する複数の研究者によって審査する方法である。

この審査に合格すると研究費が交付される。

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研究には大きく分けて2種類ある。

その2つとは、『 自由な発想に基づく研究 』 と 『 国の政策に基づいた研究 』 である。

前者は 『 自由な発想から生まれる研究 』 であり、後者は 『 効率を優先する研究 』 である。

前者は 『 ボトムアップ型 』 と呼ばれ、後者は 『 トップダウン型 』 とも呼ばれる。

科研費はボトムアップ型を支援するものである。

トップダウン型としては 『 厚生労働省研究費補助金 』 や、

『 JST(独立行政法人科学秘術振興機構)のCREST 』 などがある。

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現在(2014年)のところ、科研費の採択率は約25%である。

すなわち、科研費を獲得することはなかなか難しい。

基本的に、研究は研究室の教授の研究費を分けてもらったり、

他の研究者と共同で研究を行い、試薬や機器を共有することで行う。

そのようにして科研費が獲得できるのを待つ。

『 実験データ 』 と 『 参考にしている文献値 』 との間に誤差が出ているとする。

このせいで、何度も実験をやり直すはめになり、実験が進まないのだとする。

この誤差は大きいものではなくて、何らかの小さな要因が絡んでいるものと推測される。

また、ここで値を操作してもリーダーや共同研究者にバレる可能性は皆無であるとする。

研究プロジェクト自体に大きな支障が生じることもない。

このとき、値を都合のよい内容に変更してもよいであろうか。

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むろん、データを変更してはならない。

意図的にデータを変更することは 『 改竄(かいざん)』 である。

ガイダンスなどで改竄という言葉を聞くと、

「 何でそんなことをする人がいるのか理解できないなぁ 」

・・・と感じる人も多いかもしれない。

しかし、そこに、

○ 原因は大体わかっている

○ ここで改竄しても自分が少し得をするだけで他の人には迷惑はかからない

・・・などの条件が加わってくると揺らぐ人も多いと思われる。

たしかに、誰にも迷惑がかからなくて原因も概ね予想がついているとなれば、

手順を省略して、それらしい値に変更してしまいたくなる心理もあり得る。

しかし、このような改竄は行ってはならない。

データを変更することは、たとえどうでもよいような状況下でもあってはならないことである。

『 データを変更した 』 という経験は将来的にその研究者に悪い習慣を植え付ける可能性が高い。

結果、本人にとっても実は何の得にもならないのである。

むしろ、誤差の要因を詳細に議論すれば、その取り組みが評価される可能性も十分にある。