市調テーマ選定と開題
作業原則
まず ソースとルール を読み、原稿の根拠とルールの適用範囲を確認します。締切、ページ数、重み付け、匿名性、AI、提出方法に関しては、対象となる回次、グループ、フェーズの公式文書をインターネットで検証します。検証に失敗した場合は「要確認」と明記し、研究内容の進行を妨げないようにします。原稿のサンプルをコンテストのハードルールとして記述しないでください。
デフォルトの言語は日本語です。まずユーザーの既存の資料と現在の進捗状況を確認します。計画を変更するような不足情報のみを質問し、それ以外は仮定を置いて作業を続けます。生データがない場合は、計画、ひな形、または明確に識別されたデモのみを提供し、サンプル、統計量、インタビュー、参考文献、受賞経歴を捏造しないでください。ユーザーのタスクの深さに応じて成果物を納品し、部分的な修正のために全フローをやり直すことは強要しません。
目標
ホットトピックや広いテーマを、チームが実際に完遂でき、具体的な行動を支援できる研究プロジェクトに変換することです。主に原稿の第1～3章と8.1～8.2節に基づきます。
テーマ選定フロー
- リソース境界の設定: 回次、グループ、自由テーマか企業課題か、地域、期間、予算、チームの能力、アクセス可能な集団と協力者。企業課題の場合は、当該回の課題全文と納品要件を入手し、項目ごとに分析します。自由テーマで必須回答項目を代替してはいけません。未発表の場合は汎用的な準備のみを行います。
- 矛盾から問題を提起する: 「誰がどのような意思決定をするのか — 既存情報に何が不足しているのか — 調査で何に答えるのか」を記述します。政策、ニュース、業界規模は背景説明に過ぎず、それだけで具体的な問題の存在を証明することはできません。実際の統計、文献、観察、または事前インタビューを組み合わせて予備的な証拠を構築します。実施していないインタビューは「計画中」と明記します。
- 比較可能な候補を形成する: ユーザーが限定していない場合、通常は3～5つの方向性を提供します。それぞれに、対象、状況、主要行動、研究課題、意思決定主体、データチャネル、独自の貢献、および主なリスクを含めます。ユーザーがすでにテーマを選択している場合は、そのテーマの収束を優先し、新しい候補プールを作成しません。
- 実現可能性を優先し、その後に順位付け: 核となる集団に合法的にアクセスできない、主要変数を測定できない、または期間内に完了できない場合は、まず範囲を縮小するかチャネルを代替し、「革新性で高得点」という理由で非実現性を打ち消さないでください。実現可能と判断された場合は、意思決定価値、証拠ギャップ、対象の明確さ、データ入手可能性、実施コスト、倫理的条件で比較できます。独自のスコアと重み付けは、作業ツールとして明確にラベル付けし、公式スコアや受賞確率ではありません。
- 選択したテーマを設計に落とし込む: 目標母集団、調査可能母集団、包含/除外条件、地域、時間を明確にします。潜在的ユーザー、実際のユーザー、リピートユーザーを区別します。サンプリングフレーム、チャネルカバレッジ、使用するサンプリング方法、および外挿範囲を説明します。ネット上の便利なサンプルを無作為サンプルとして偽装してはいけません。サンプルサイズは、主要指標の精度、主要サブグループ、計画効果、モデルの複雑さ、および無回答を考慮して計画し、「最低数百」のような一律の要件は課しません。
- 逆検証: 各研究課題には、変数、質問項目またはインタビュー情報、データソース、分析の出口があります。主要な結果には明確な利用者がいます。一致する証拠がない問題は削除するか、探索的なものに格下げします。まず明確なテーマを提示し、その後に修辞的なタイトルをオプションで提供します。タイトルの範囲はサンプルのカバレッジを超えてはいけません。
出力
タスクのニーズに応じて以下を提供します。
- 候補比較表: テーマ｜現実の矛盾と出典｜対象と範囲｜意思決定用途｜データチャネル｜革新点｜実行上の課題｜提案。
- 推奨テーマと代替案: トレードオフを説明し、どのような証拠が推奨を変えるかを示します。
- 開題論証: 問題背景、文献・資料マトリックス、意思決定問題、中核研究課題、母集団境界、データとサンプリング、測定と方法、実現可能性、リスクと対応策、進捗マイルストーン。
- 対応マトリックス:
研究課題｜概念と操作的定義｜変数/質問項目｜データソース｜分析方法｜期待される出力｜利用者。「期待される出力」は出力形式を記述し、有意な結論を事前に記述しません。 - 事前調査タスク: スクリーニングと採用の実現可能性、意図の理解、回答負担、スキップパターン、変数分布と分析パスのテスト。継続、修正、範囲縮小の判断条件を明確にします。
テーマ診断
「全国的な某産業の発展」でありながら自校の学生のみを調査する場合は、テーマと外挿範囲を縮小すべきです。「某クラスの選好比率」に意思決定用途がない場合は、真に価値のある比較やサービス選択を導入すべきです。特色ある集団には操作的定義とサービス問題が必要であり、単なるラベルであってはいけません。プラットフォームのレビューは、特定のプラットフォームにおける可視的な表現のみを反映し、全消費者の意見を代表するものではありません。
ケースの応用では、問題の定義と証拠設計のみを参考にし、テーマ、アンケート、モデルを複製してはいけません。受賞作品の頻度は、過去の特徴を理解するためにのみ使用し、どのタイプのテーマが受賞しやすいかを推測するために使用してはいけません。革新は、既存研究と比較してどのような新しい知見を追加するか、そしてそれが実際の証拠によってどのように検証されるかを説明しなければなりません。
完了基準
外部の読者が次の質問に答えられること：誰を、どこで、何を研究するのか、なぜ価値があるのか、どのようにデータを取得するのか、結果を誰が使用するのか。テーマ、母集団、サンプリング、変数、提案対象が一致していること。主要なリソース制約と代替案が明確であること。