これまで何度も議論してきた内容を,改めてわかりやすく整理してお伝えします．本稿では,一般的な論文の書き方を扱うのではなく,私たちの研究室独自の方法論――「ひとつのアイデアを明確に伝える」ための実践的なアプローチについて解説します．

1. 初めて論文を書くあなたへ
For your first writing
荒牧英治 ∗1
Eiji ARAMAKI
∗1
奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
1. はじめに
これまで何度も議論してきた内容を, 改めてわかりやすく整
理してお伝えします．本稿では, 一般的な論文の書き方を扱う
のではなく, 私たちの研究室独自の方法論――「ひとつのアイ
デアを明確に伝える」ための実践的なアプローチについて解説
します．
多くの研究者にとって, 論文が学会やジャーナルで採択され
ることは重要な目標です．しかし, 私たちはその一歩先を目指
します．それは「社会に影響を与える研究」, 具体的には多く
引用される論文の執筆です．
では，どのようにすれば高いインパクトある研究ができるの
でしょう．一つには作文技術の問題もあります．本稿が, 魅力
的でインパクトのある論文を目指す研究者にとって一助となる
ことを願っています．
2. 書く前に
2.1 はじめにを最後に
「はじめに」から書き始めるのは，映画の脚本がま
だ完成していないのに，もう冒頭シーンを撮り始め
るようなもの．
いきなり「はじめに」を書くのではなく, 研究の手順とは異
なる順序で書くことをお勧めします．具体的には, 手法や実験
結果などから書き始め, 結果を踏まえた「はじめに」を最後に
仕上げます．
例えば, 研究初期に「X と Y が関係する」と仮定していたと
しても, 実験の結果「X と Y は無関係であり, 予想外に Z が重
要な要素である」と判明することがあります．このような予定
外の結果と「はじめに」をどう繋げるべきでしょうか？
この場合，
「はじめに」を修正し,Z の発見を予感させつつも，
その発見が盛り上がる形に書き直します．例えば，以下のよう
に, 伏線を張る形で「はじめに」を工夫するのがポイントです．
結果で Z が注目されるのを分かった上で伏線をはる
X については，Y との関係が指摘されてきた．しかし，Z
については，これまで多くの研究が見過ごしてきた．
ここで，次のような反論をされる方もいます．以下のように
オープンな問いにすればいいのではないか？
連 絡 先: 荒 牧 英 治 ，奈 良 先 端 科 学 技 術 大 学 院 大 学 ，
eiji.aramaki@gmail.com
正しいけれど心を打たない目的
X について，何が影響するのか調査する
この書き方をしている論文を，実際に非常によく目にしま
す．間違ってはいませんが，個人的には，作業レポート的でメ
リハリのない書き方だと思います．我々が目指す面白い研究
は，当初の予想があって，本研究が判定を下すと言う，白黒分
かりやすいドラマチックな研究です．この盛り上がりを結果を
持ってくるようストーリを改善していくのが，本当の執筆作業
です∗1
．
2.2 盛りすぎ厳禁
研究のインパクトを過剰に強調しすぎると, 逆に批判の的に
なります．以下のような例を見てみましょう．
一般的な大発見をしたと言いたいが
（誤）
「新しい情報抽出法を提案」
（正）
「新しい医療テキストからの情報抽出法を提案」
医療テキストでしか実験をしていない場合,「一般的な方法」
として主張するのは査読で批判される可能性があります．小
さな成果を確実に記述する方が, 論文採択の可能性は高まりま
す．予想される批判は次の通り：
盛り過ぎた研究への致命的な査読コメント
「はじめに」やタイトルでは一般的な手法と主張している
のに，医療テキストでしか実験してないではないか．主
張と証明が対応していない．
このように痛いところをつかれて後悔しても遅く，一旦広げ
た風呂敷を畳むために，別のコーパスでの実験が必要になりま
す．よい論文とは主張のスケールが大きい論文だと思ってしま
いがちですが，正しい論文を書くことに集中することが採択へ
の近道です．
2.3 意味のあるキャプションを
図表を理解できない非専門家のための情報を
（誤）実験結果．
（正）実験結果．一般コーパスである CoNLL2003 を除
く，多くのコーパスで提案手法は最高精度（９０％以上）
を達成した．
∗1 医学系論文では，当初の倫理申請時の目的を変えるのは禁止され
ています．ここでの書き方は情報系の書き方です．
1

2. 図表を理解できない非専門家のために，この図表が伝える情
報をテキストでも伝えましょう．３行以上でも問題ありませ
ん．図１に関しては，図アブストラクトとして，５行ほど書く
こともままあります．
昔の論文では，実験結果といった味気ないキャプションも散
見されましたが，我々の研究室の認識は，
「トップジャーナル
ほど図見ただけで，ほぼ内容分かる！」です．
2.4 初稿はスタート地点
想定読者の誤謬
（誤）すごくいい論文ができた．偉い先生から高い評価
が得られるに違いない．
（正）すごくいい論文ができた．誰が読んでも興味深い
に違いない．
想定読者を専門家に限定せず，あらゆる人が興味深いと思う
ことが大事です．我々の研究室では，どんなレベルの人が読ん
でもある程度は，特に，
「はじめに」と「考察」は理解できる
ように書き上げます．なぜか．考えてください．査読者が３人
いるとして，２名の専門家と１名の非専門家が入ることはよく
あることです．２名の専門家は，内容をよく理解できるので，
表現の未熟な部分があったとしても，
「もうちょっと上手く書
けないものかなぁ」ともどかしく思うにしても，理解はしてく
れます．しかし，非専門家はどうでしょうか？ 表現が拙いと，
そこで脱落してしまいます．もちろん，査読の点数は期待でき
ません．つまり，査読における点を上げるためには，非専門家
からの大きな減点を避けるのが効率的です．
さらに言えば，その論文が出版された後，多くの読者は非
専門家です．我々が目指す研究は，社会に大きなインパクトあ
げる非引用数が 1k を超えるビッグペーパーです．このために
は，one idea の簡潔さ．素朴な問いと明確のアンサーなど，誰
が読んでも理解できるレベル面白さが強力な武器になります．
これを実現するために，図１，キャプションまで，文字単位
で吟味しましょう．教員群は，この編集のプロです．プロが作
業する時間を確保するために，初稿を締切前２週間で仕上げま
しょう．
2.5 常識
以下の暗黙のルールです．
べからず集
・キーワード（と言われたら最低５個あげる；２つや３
つでは足りない）
・概要，アブスト中では改段落しない
・連体修飾に「，
」はいらない
3. 書いた後に
3.1 タイトルを凝る前にコンセプトを絞ろう
怠惰な査読者に当たってしまう最悪のケースでも, タイトル,
図 1 とそのキャプション, 概要くらいは目を通してもらえると
期待できます．そこで，これらミニマムな要素において，論
文の良さをしっかりとアピールできていることは大きな武器
です．中でもタイトルは論文の第一印象を決める非常に重要
な要素であり, 簡単に改良が可能な部分でもあります．そのた
め, 挑戦的で魅力的なタイトルをつけることは多くの論文で見
られる戦略です．また, 採択後の引用数においても, タイトル
の影響は絶大です．タイトルだけを見て論文の内容がある程度
理解できる場合, その論文は引用されやすくなる傾向がありま
す．しかし, 攻めすぎたタイトルは内容が伝わりにくくなるリ
スクを伴います．このバランスをどう取るか，インパクトと分
かりやすさの両方を獲得するために，２つの別々の要素を繋ぐ
タイトルが効果的です．典型的には，以下に示す論文タイトル
のように,「キャッチーなフレーズ」と「テクニカルで正確な
情報」を「：」で繋ぐ形式があります．
魅力的なタイトルの例
Earthquake shakes Twitter users: real-time event de-
tection by social sensors [Sakaki 10] 5,000 引用
Twitter catches the flu: Detecting influenza epidemics
using Twitter [Aramaki 11] 1,000 引用
両方とも,
「：」
までののフレーズ，
例えば，
「Twitter catches
the flu」のように，研究内容を一言で説明できているところが
ポイントです．ただ，これはタイトルだけの小手先のテクニッ
クでできるものでありません．大事なのは，魅力的なタイトル
が生まれる背景には, そもそも基盤となるアイデアが十分にシ
ンプルかつ明快であることです．タイトル自体のすごさだけで
なく, その根底にある簡潔なシェイプアップされた内容が良い
タイトルを可能にしています．
3.2 表現のエッジを立てる
中立的な表現では, 読者に意図が伝わりにくくなります．ポ
ジティブまたはネガティブのどちらかに明確に寄せる表現を選
びましょう．
どれが分かりやすい？
抽出精度は 80%であった．(neutral)
抽出精度は 80%を達成した．(positive)
抽出精度は 80%にとどまった．(negative)
which is soulful?
the results were 80% (neutral)
the results demonstrated..(positive)
あれ，この人何を言おうとしてるんだろう．
．
．
．あ，悪い（ネ
ガティブ）だと言っているのか！ このタスクだとこの数字は
失敗という意味なんだな，ということがままあります．これを
避けるため，neutral な表現を避けましょう．客観的に，ある
がままを neutral に書くのが論文らしい考えている人もいます
が，それは我々の目指す書き方ではありません．Nature など，
高インパクトな一般誌に通すには，内容は客観的に，しかし，
形式は，何を言わんとしているのか，もっと簡単にいうと，よ
うは，良いことか悪いことかぐらいは用語のチョイスだけで
伝えて，分かりやすくする技術が必要です．以下を参考に，動
詞，副詞や機能語で表現のメリハリを工夫してください．
悪い結果を伝える言い換え
(名詞) 可能性 →リスク
(機能語) できる →してしまう
(動詞) 確認できた →露呈した
3.3 接続詞「また」を禁じる
「また」を素朴な順接の意味で，使ってしまいがちですが，
漠然とした接続です．その証拠に，
「また」を翻訳した場合，直
2

3. 接対応する接続詞「also」を使うことはほとんどなく，大抵次
のような英語にすると思います．
「また」を言い換えると？
In addition,（さらに）
Therefore, Thus, It leads to,（つまり）
This motivates,（これにより）
Considering that,（考慮すると）
最初から，このような関係が明確になる接続詞を使いまし
ょう．
3.4 それってわざわざ言うこと？
その動詞って必要？
表１に TF/IDF を 計算した 結果を示す．
表１に TF/IDF を示す．
研究者は「計算」したのかも知れませんが，読者は，計算し
た結果の表を見ています．ついつい，自分がやった作業を都度
書いて，こんなにいっぱい作業したんだぞ，と V1 した V2 し
たと，動詞で書きたくなりますが，読者に必要なのは，この表
が何を示すかで十分です．
英語でも，
主語を we でなく，
table や results にして，
「The
table shows 」とすると簡潔な文書になります．同様に，”use”
なども中止して使いましょう．必要ない，または，必要ならば
もっと具体的な動詞に置き換えてみましょう．
4. おわりに
本稿では, 論文作成時の心構え（第 2 章）と, 完成後の改善
方法（第 3 章）をまとめました．論文は単に専門家に情報を伝
えるだけでなく, 非専門家を含む幅広い読者に興味を持たせる
工夫が必要です．
「高度な内容を, 非専門家に教えてあげる」という姿勢を持
ち, シンプルかつ魅力的な論旨を追求しましょう．これにより,
社会に大きなインパクトを与える論文を書く道が開けます．
謝辞
これまでの学生たちの貢献に感謝します．
参考文献
[Aramaki 11] Aramaki, E., Maskawa, S., and Morita, M.:
Twitter catches the flu: Detecting influenza epi-
demics using Twitter, in Proceedings of the Conference
on Empirical Methods in Natural Language Processing
(EMNLP), pp. 1568–1576, Association for Computa-
tional Linguistics (2011)
[Sakaki 10] Sakaki, T., Okazaki, M., and Matsuo, Y.:
Earthquake shakes Twitter users: real-time event detec-
tion by social sensors, Proceedings of the 19th interna-
tional conference on World wide web (WWW), pp. 851–
860 (2010)
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