基本的な「調査」「分析」「評価」「検証」の手法を教えない日本の大学（文系）！そして、学問成果に興味のないアホJTC！
これは私の経験談だが、日本の大学、特に文系学部については、学問探求において「調査」「分析」「評価」「検証」の手法を教えないままに、「レポートを書け」と指導している教員が腐るほど多い。日本の高校生は基本的に、受験勉強しかしないので、こうした手法になじみはない。大学教員は浮世離れしていると言わざるを得ない。
また、JTC（伝統的日本企業）は、文系の場合は学問的な成果には一切興味が無く、ただひたすら「リア充かどうか」「学生時代に頑張った課外活動（いわゆるガクチカ）」ばかり面接で質問する。志望動機も真剣に質問する傾向があるが、何も知らない大学生に志望動機を聞いても、「内定をとるためにひねりだした」ものしか出てこないだろう。とんだ茶番である。
そして、「リア充・ガクチカ」重視のせいで、頭脳レベルが基準に満たない人材でも大企業に潜り込めてしまう（さすがに筆記試験で数理・計算が中学生レベルの人は落とすと思うが）。これが、日本企業が低レベルな原因に思えてならない（特に文系）。だから、戦略をコンサルティングファームに丸投げするしかないのだ。
日本企業は、OECD加盟国でも、人的投資の割合が下から数えたほうが早い。「精神論」「長時間労働」でカバーしているのだ。
こうした問題意識を踏まえて、以下の通り、大学生や若手社会人のために、基本的な研究・探求の手法を伝授したい。効率的な手法を知っていれば、同期に差をつけられるだろう。何も、資格試験や英会話だけが強みになるとは限らないのだ。
調査（Investigation / Research）
調査とは、問題を明確にし、必要な情報を収集するプロセスである。大学では文献調査、アンケート、フィールドワークなどが用いられ、企業では市場調査、ユーザーリサーチ、競合分析が中心となる。
アドバイス
リサーチクエスチョンを明確にすることが最も重要。何を知りたいのか曖昧なまま情報収集を始めると、時間が無駄になる。
自分自身に質問を投げかけるイメージだ、「私は何をしたいのだっけ？」
調査の客観性を保つ。バイアスを避け、一次情報と二次情報を組み合わせて多角的に検討する。
どこぞの人事も公平中立な調査ができないようだ
データソースの信頼性を評価する。企業レポート、政府統計、学術論文など、情報の質を見極める目を養う。
分析（Analysis）
収集したデータを整理し、そこから有意義な知見を引き出すのが分析の役割である。分析手法は、**定量分析（統計学的手法）と定性分析（意味解釈）**の二種類に大別できる。
※以下、理系でないと厳しいものが多いが、AIにやらせればいい。解析結果も「素人でも理解できるように説明してください」とプロンプトを入れればOKだ。
アドバイス
分析手法を選ぶ前に、目的を明確にする。目的によって使う手法が異なるため、分析ありきで考えない。
データの前処理に時間をかける。ノイズの多いデータをそのまま使うと、誤った結論を導きやすい。
可視化を活用する。グラフや図を使うことで、パターンや異常値を直感的に理解しやすくなる。
評価（Evaluation）
評価とは、分析結果の妥当性を判断し、実際に活用可能かどうかを検討するフェーズである。
アドバイス
評価基準を明確に設定する。何をもって「良い結果」とするのか、事前に定義する。
バイアスを排除する努力をする。自己満足にならず、第三者の視点を取り入れる。
思い込みが強いと、自分の偏見に引っ張られて評価を間違える（JTCのことかな？w）
学術的評価とビジネス評価の違いを理解する。学術では「理論的貢献」、企業では「実用性」が重視される。
検証（Verification）
調査・分析・評価を経た結果が、実際に有効かどうかを検証する段階である。大学では再現性が求められ、企業では持続可能性が評価される。
アドバイス
一度の成功で満足せず、異なる条件でも試す。
他の手法と比較し、相対的な評価を行う。
フィードバックを取り入れ、改善を繰り返す。
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