パターンB：概念・戦略型（Strategy & Mindset）を選択しました。

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テキスト
数学、人文学、網羅的オミクス解析など、「仮説（AならばB）」が馴染まない分野があります。無理に仮説を捏造する必要はありません。その代わり、仮説に代わる「推進力（Driving Force）」を定義してください。それは「問いの鋭さ」であり「データの網羅性」であり「論理の構築力」です。仮説がないことと、無策であることは違います。

画像案
「矢印の種類」を変えた図解。

  • 左（仮説型）： スタートからゴールへ一直線の矢印。「予測（Prediction）」のラベル。
  • 右（非仮説型）：
    1. 登山型（数学等）： 頂上（定理）は見えているが、ルートを探すジグザグ矢印。「構築（Construction）」
    2. 採掘型（データ駆動）： 広大な鉱脈を高性能ドリルで掘り抜く太い矢印。「探索（Mining）」

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タイトル：「仮説」が立てられない研究のための戦略論：予測の代わりに「推進力」を設計する

パターンBを選択しました。

1. 導入：無理な「仮説」は論理を歪める

「仮説を書けと言われても、数学の証明に事前の予測などない」
「史料を読んでみないと実態は分からない（人文学）」
「未知のウイルス探索において、特定の候補を挙げるのは嘘になる（探索型研究）」

これまでの記事で「仮説（予言）の重要性」を説いてきましたが、学術の世界には、演繹的（AならばB）な仮説検証スタイルが適合しない分野が確実に存在します。

そのような分野の研究者が、審査員の顔色を窺って無理やり「こじつけの仮説」を書くと、かえって論理が破綻します。数学で証明できていないことを「証明できるはずだ」と根拠なく書いたり、バイアスのかかった予断を史料調査に持ち込んだりするのは、研究倫理的にも誠実ではありません。

しかし、注意してください。「仮説がなくていい」は、「何も考えずに始めます」という意味ではありません。仮説検証型ではない場合、それに代わる**「研究をゴールへ導く推進力（Logic Driver）」**を明示する必要があります。

2. 概念の再定義：3つの代替モデル

「仮説（Hypothesis）」という言葉の呪縛から解き放たれましょう。代わりに、あなたの研究スタイルに合わせて以下の3つのモデルのいずれかを適用します。

モデルA：登山型（構築・証明の論理）

  • 適用： 数学、理論物理、哲学、法学など。
  • 代替概念： 「仮説」→**「予想（Conjecture）と戦略（Strategy）」**
  • 思考法： 山頂（証明したい定理や構築したい理論）は決まっています。重要なのは「登れる確証」です。「AならばB」という予言の代わりに、「この補題とあの理論を組み合わせれば、頂上に到達できるルートが見えている」という**「構成の実現可能性」**を語ります。

モデルB：採掘型（データ駆動・網羅的解析）

  • 適用： オミクス解析、スクリーニング、フィールドワークなど。
  • 代替概念： 「仮説」→**「網羅性（Exhaustiveness）とスクリーニング精度」**
  • 思考法： 特定の鉱石（因子）があるかどうかは掘らないと分かりません。しかし、「この鉱山（サンプル群）には間違いなく何かが埋まっている」という確信と、「私のドリル（解析技術）なら砂粒一つ見逃さない」という技術論が、仮説の代わりになります。
    • 注： 前回批判した「闇雲なフィッシング」との違いは、ここに「必ず答えが含まれている」というサンプルの質と、「ノイズを除去して正解だけを残せる」というフィルタリング論理の堅牢さにあります。

モデルC：探偵型（帰納的推論・再解釈）

  • 適用： 歴史学、文学、地域研究など。
  • 代替概念： 「仮説」→**「問い（Research Question）と視座（Perspective）」**
  • 思考法： 犯人（史実）が誰かは分かりません。しかし、「捜査の切り口（視点）」が新しければ、必ず新しい事実が見えてくるはずです。「従来は政治史から見られていたが、私はジェンダーの視座から同じ史料を読む」という**「レンズの独自性」**が推進力となります。

3. 具体的実践法：「目的」欄の書き換え技術

これらのモデルを実際の申請書にどう落とし込むか、文言のレベルで解説します。

【数学・理論系（登山型）の書き方】
×「定理Xが成立するという仮説を検証する。」
○「定理Xの導出に向けた、理論的枠組みを構築する。具体的には、近年発展した〇〇理論を××へ適用することで、最大の難所である△△の壁を突破する。」

  • ポイント： 「結果の予測」ではなく「プロセスの道筋」を具体的に示し、登頂成功の蓋然性をアピールします。

【データ駆動系（採掘型）の書き方】
×「何らかの重要因子が見つかるはずだ。」
○「本研究の独自性は、対象を絞るのではなく、網羅的に捕捉しきる点にある。最新の〇〇技術を用いることで、従来法では見落とされていた低発現因子も含めた完全なライブラリを作成し、そこから特異的因子を抽出する。」

  • ポイント： 「何が出るか」ではなく「なぜ漏らさず見つけられるか（技術的優位性）」を強調します。

【人文学系（探偵型）の書き方】
×「〇〇という歴史的事実があったという仮説を証明する。」（※史料がない段階での断定は危険）
○「本研究の核心的な問いは、『なぜ〇〇は××を選択したのか』という点にある。未公開資料である△△文書を、□□論の観点から分析・再解釈することで、通説に見られる〇〇の矛盾を解消する新たな歴史像を提示する。」

  • ポイント： 結論を決めつけるのではなく、「問いの質」と「資料の価値」によって、必ず面白い結果が出ることを保証します。

4. まとめ：明日から意識すべき行動指針

「仮説検証型」ではない研究者が、申請書を書く際の指針は以下の通りです。

  1. 「仮説」という言葉を避ける
    無理に使わず、「核心をなす問い（Key Question）」「作業仮説（Working Hypothesis）」「目標とする理論構成」などの言葉に置き換えてください。
  2. 「方法」の必然性を強化する
    結果が予言できない分、「その方法でやれば、必ず何らかの結果（Output）が出る」という方法論の堅牢さを、通常以上に厚く記述する必要があります。
  3. 「ゴール」の定義を変える
    「Yes/Noの判定」をゴールにするのではなく、「新しいモデルの提唱」「決定的なリストの作成」「新たな解釈枠組みの提示」を成果として定義してください。

審査員は「仮説がないこと」自体を否定しているわけではありません。「研究の行き先（Direction）」と「進むためのエンジン（Methodology）」が見えないことを嫌うのです。

あなたの研究を前に進めるエンジンは何ですか？ それを言語化できれば、仮説という形式に囚われる必要はありません。