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6年研究職をして気づいた「できる研究者」に見られる11の共通点

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ぼくは大学院から現在に至るまで、6年間におよぶ研究生活を送ってきました。

その経験の中で、幸運にも何人かのレベルの高い研究者にお会いすることができました。

 

その経験から「できる研究者とは何か?」ということを改めて考え、その共通点をまとめてみることにしました。

 

これから大学院に進学する方、研究職を目指して就活を始める方、すでに研究者としてのキャリアを積まれている方には参考になるはずです。 

 

1.好奇心旺盛

できる研究者は、好奇心旺盛な方が多いです。

具体的にはこんな感じです。

 

 

  • 自分のジャンルだけでなく他のジャンルに関する情報もチェックする
  • 新しい装置が研究室に導入された時に積極的に原理を聞く
  • 自分の知らない実験手法があれば論文を探して詳しく調べる

 

 

とにかく、知的好奇心の強い人が多いです。
強い好奇心は、わからないことをどんどん明らかにしていかなければいけない研究者にとってはかなり重要です。

 

なぜなら、貪欲に情報を集めるという意識を持つことで、研究でうまくいかないことがあった時に、問題解決の選択肢を多く持つことができるからです。

 

2.楽しんで実験している

どんな結果が出てもそれを楽しめるのが、できる研究者の特徴です。

狙った結果が出ずにいちいち落ち込んでしまっては、サイエンスを楽しむことはできません。 

 

なぜなら、実験の失敗からも学べることは多いからです。意図した結果が出なかったということは、逆に言えば「できない方法が明らかになった」ということです。

つまり、意図した結果が出なかったとしても、その実験は「ただの失敗」ではありません。

必ず何かしら明らかになった事実があるはずです。


もし研究に失敗があるとすれば、それは「実験計画の完成度が低い」「実験中に行った手順が間違っている」という、自身の不注意から起こるようなものを指します。

ただ、その場合ですら、思いもよらない発見をする時もあります。

なので、研究ではやはり一概に失敗などと決めつけることはできないのです。

 

だからこそ、どのような結果が出たとしても、ポジティブにとらえ次に進むべきなのです。


そのためには、普段から物事を深く考え「どのような結果が出てもそれを良い方向に働かせる」という思考回路のクセをつけておくことが大切です。

そのような考え方をしていると、多少の失敗であればポジティブにとらえることができます。

むしろ、失敗でさえも「あぁ、今日も新しい発見があったな」と楽しめるようになります。

 

3.実験の組み立てがうまい

実験の組み立て方が上手いかどうかで、研究者としての実力がわかります。

 

無駄なく、無理なく、できるだけ多くのデータが取れるような実験の計画を組む。

 

これは、効率よく研究を進めて結果を出すためにはとても大切な能力です。

 

もし、実験の組み立て方が下手だと、いくら研究に関する知識があってもまったく意味がありません。

それだと、「うんちくだけの研究者」になってしまいます。

実験の組み立て方がうまい人は、きちんとその実験の目的を明確にすることができます。

そして、実験に必要なものを漏れなくリストアップし、実験を行う時の手順を明確に思い描くことができるのです。

実験の組み立て方にはいろいろとバリエーションがあります。

効率を重視するものや、精度を重視するもの、データ量を重視するもの、あるいはこれら全てを重視するもの。

つまり、研究テーマやそのとき明らかにしたいものによって、実験計画を適した形にする必要があるのです。

それを、その時々の状況によって使い分けるためには、普段から判断力を鍛え、ケースバイケースで状況判断できる能力が求められます。

 

4.状況を打開できる発想力がある

何か問題があって、実験がうまくいかない時には、その状況を打開できる発想力が大切になります。

 

できる研究者の方と現在の研究の問題点について話をしていると、自分だけでは考えられなかった解決方法がぽんぽんと提案されてきます。

これは、経験によるところも大きいのですが、もっと大切なのが「思考力」です。

 

ぼくの考える思考力は「深く突っ込む力」「周りにあるものを最大限活用する力」「優先順位を見極める力」です。

 

状況判断力に優れている人は、問題解決能力も高く、少しくらい難しい問題が起きても簡単に解決してしまいます。

 

研究では、今までにない新しいものを生み出すというが求められるため、常にわからないことが沢山あるという状況の中にいます。

そのため、問題解決能力の高さが研究を進めるスピードに大きな影響を与えるのです。

 

5.几帳面 

実験計画を練るときは、細かいところまで気配りできた方が完成度の高い計画を組み立てることができます。

そのため、几帳面さを持っていなければ、完成度の高い計画を立てることはできません。

 

また、仕事ができるようになればなるほど、任される仕事も多くなります。

そのため、仕事に関する資料や研究テーマごとの実験サンプルやデータも、とんでもない量になってきます。

 

そういう時に、普段から几帳面に整理するということを意識していないと、どんどん仕事が回らなくなってきます。

 

できる研究者になると、どれだけ研究に関する資料が増えても、どこにどの資料があるのかをきちんと把握することができます。

そして、必要な情報を必要な時にすぐに取り出すことができるのです。

 

6.いろんなことを知っている

いろんなことを知っている研究者は、情報収集力と好奇心がずば抜けて高いです。

そういう研究者は、わからないことがあればどんどん踏み込んで質問をしたり、いろんなことに興味を持って本やインターネットであらゆる情報を集めてきます。

 

そのため、自分の研究テーマに関係ある・ないに関わらず、いろんな分野に対して詳しい知識を持っています。

 

なぜ、いろんなことを知っている方がいいのかというと、研究でうまくいかないことがあった時に問題解決をするための選択肢が多くなるからです。

いろんなジャンルの研究について知っている方が、型にとらわれずその状況に応じた最適なアイデアが浮かびやすいんです。

 

もちろん、最優先すべきは自分の研究テーマに関する知識を集めることです。

しかし、一度自分のテーマを深く掘り下げたら、次は広く浅く情報を集めるということにも目を向けるべきです。

 

なぜなら、その方がデータを考察するときの考えの幅が広がるからです。

 

幅広い知識を身につけるためにも、プライベートの時間を利用して、本やインターネットでいろんな知識を集めるようにした方がいいと思います。

 

7.コミュニケーション能力がある

コミュニケーション能力は、営業だけでなく研究者にとってもなくてはならない能力です。

 

なぜなら、円滑にコミュニケーションが取れるようになると、周りの人といい人間関係を築くことができるからです。

そうすると、自分にわからないことやできないことがあった時に助けてもらえることがあります。

また、どうしても会社だと、周りの人の協力がなければできないことがたくさん出てきます。

 

例えば自分が開発した新商品を工場の生産ラインに落とし込むときには、まず試作品を生産ラインで作る必要があります。

ですが、生産ラインの機械の扱いについては、ぼくは素人なので、現場で実際に機械を動かしている方にお願いしなければなりません。

 

そういう時にも、仕事をお願いする人に気持ちよく動いてもらえるような接し方が必要です。

 

また、試作品を生産ラインで作る時には、多くの人が実験に絡んできます。

その時に大掛かりな実験を成功させるには、積極的にコミュニケーションをとり、きちんと意思疎通させなければなりません。

 

また、社長や上司に自分が開発した商品についてプレゼンを行うときにもコミュニケーション能力は大切です。

 

 

  • 商品の使い方
  • コンセプト
  • 今までの商品と何が違うのか
  • どういう点に注目して欲しいか
  • 生産する上でどのような点が問題となっているか

 

 

プレゼンではそのような情報をわかりやすく伝える必要があります。


研究者は実験室にこもってあまり周りの人と話さないイメージがあると思うのですが、企業系の研究職だとそうはいきません。

多くの人と関わりを持ちながら仕事をすることが結構あります。

そのため、コミュニケーション能力は研究者にとって大切な能力の一つなのです。

 

8.運動もできる

運動ができる人は頭の回転が早く、判断力に優れています。

この能力は研究職でも大いに役立ちます。

 

なぜなら、実験をしていると予期せぬハプニングが起こり、臨機応変な対応が求められることが多いからです。

実際仕事してて思うのですが、細かい計画変更がおこることは良くあります。

 

なので、瞬間的な判断が求められる状況では、運動で培ってきた判断力がものを言うのです。

 

ぼくは、サッカーをやっていました。

サッカーでは特に判断スピードが求められるためかなり判断力が鍛えられたと感じています。

 

サッカーやっててほんとよかったです。笑

 

9.考察が鋭い

優れた研究者は、ちょっと実験の報告を聞いただけでも、瞬時に内容を理解し、鋭い指摘を入れてきます。

 

考察が鋭いとはどういうことか??

 

例えばぼくの場合、上司に実験の結果を報告する際に自分の考察を話すと、その考察を裏付けるようなデータが足りない時には、たとえどんなに小さな見落としでもデータの穴を指摘されます。

 

考察が鋭い人は、1つの考察を裏付けるためにはどのようなデータが必要なのか、足りないのはどのデータなのかを瞬時に考えることができます。

 

そういうふうになるためには、普段から自分の実験結果をよく考察し、穴のない結論を出せるように心がける必要があります。

実験が複雑になればなるほど考察は難しくなるので、どんなに実験が複雑になっても正解を導き出せるように考察力を高める必要があります。

 

10.自分に厳しい

自分に厳しくなくては、いい研究者にはなれません。

 

なぜなら、実験の結果を考察するときには、自分が出したデータであっても客観的に見る必要があるからです。

そのようなときに、自分に甘い研究者はどうしても自分にとって都合のいいようにデータを解釈してしまいがちになります。

 

研究とは真実を追求するものであり、自分の体裁を保つためのものではありません。

 

だからこそ、自分が出したデータであっても、フェアな気持ちで確認する必要があるのです。

そして、何が正しい解釈なのかを常に頭の中で自問自答することが大切です。

 

また、研究職は直接お客様と接点を持つような仕事ではない分、自分に対する評価が返ってきません。

 

だからこそ、自分で自分に厳しく出来なければ、自分の欠点にも気づけなくなってしまうのです。

そして、自分の欠点に気付かないということは、自分の強みも正しく把握できないということにもつながります。

 

つまり、自分に厳しく出来ない人は、自分を客観視することが苦手で、自己分析もうまくできないのです。

 

11.製造工程や設備状況をよく把握している

研究開発をしていると、いくら良いものを作ることができても「大量生産には向かない」「工場の製造ラインに適合しない」などの問題が出てきます。

 
そのため、最初からきちんと大量生産を想定し、あらかじめ製造工程や設備状況で起こりうる問題を常に考えながら商品を開発する必要があります。
 
もちろん、最初に商品開発に取り掛かるときは、会社が許す限り自由な発想で開発に取り組んで良いと思います。
 
ですが、ある程度はっきりと開発品の形が明確になってきたら、「開発品を製造する工程で改善すべきことはないか??」「開発品が現場の設備に適合しないという問題点は起こらないか?」ということを考えながら開発を進めなければいけなくなってきます。
 
1番の理想は、現場に負担をかけずに新しい開発品を製造ラインに導入し、大量生産を可能にすることです。
 
もちろん、その過程の中でどうしても新たに設備を取り入れない場合もあります。
それは仕方のないことなので、無理なものは無理と判断することも大切です。
 
要は「工場の製造現場に無駄な負担をかけないようにする」という意識が大切だということです。

 

まとめ

どんなことでもそうですが、優れた人から学べることは、本当に多いです。

できれば、学生のうちから優れた研究者の方と接点を持っておいたほうがいいです。

そうすると、自分自身がどのような研究者になりたいのかというイメージを明確に持つことができます。


そのイメージがあるのとないのとでは、モチベーションや成長スピードに大きな違いが出てきます。

なので、自分から積極的にいろんな学会に足を運んでできるだけ多くの「できる研究者」と会うようにしましょう。

ぼくはそんな素晴らしい研究者の方々と出会った経験を活かすため、将来的には地元の沖縄に自分の研究所を立てる予定です。

 

そして、その研究費を自分で稼げる人材になるべく、2016年の5月からプログラミングを学びました。

 

注目!!

プログラミング初心者からわずか半年で転職を決めたぼくが利用した学習ツール14選

 

エンジニアに転職してプログラミングスキルを磨いた後、ぼくは自分の研究所を建てるため本格的に行動を始める予定です。

あなたも、研究に合わせてプログラミングを学んでみてはいかがですか?

 

きっと、自分の持っている研究スキルの新たな活かし方が見えてきますよ。