人生に悩みが尽きない私のような人たちは、第三者からの意見を求め、それに耳を傾けることが多いと思います。 他者からの助言は、自身のあり方を見つめ直し、悩みをある程度、晴らすことにもつながると思います。 しかし同時に、助言を受けようという姿勢が過度になると、他者の敷いたレールを走ることになったり、「おしえてくん」になったり、あるいはエコーチェンバー現象の中に閉じ込められたりして偏った意見を持ってしまいがちです。 特に、インターネット上にある助言や武勇伝などの多くは、自身の過去の検索や好みに基づくものであったり、あるいは自身でなく他の人が大事だと思ったものに偏ってしまいます。 そうした情報をもとに自身の意思決定を行なうためには、逆説的ながら、そうしたストーリーを分析できるだけの余裕・思慮・判断が必要となります。 それができているなら誰も迷ったりしないわけです。
それにそもそも、そういう助言は、あなた特有の、あなただからこその背景を、一切考慮していないわけです。どのような悩みにも文脈、つまり背景があります。 背景抜きの悩みであれば、その悩みはあなた自身の固有背景すべてから切り離された問題であって、解決策を実行可能か、解決策の存在がわかるか、あるいは解決策が存在しない、 といった比較的単純なクラスの問題に縮約できるはずです。
たとえば、料理をしている人が「ピーマンをどうやって切って、どこを可食部として残そうか？」という問題に直面したとき、（話し手がピーマンアレルギーであるとか、ナイフを使ったことが全くないとか、そういう非常に特殊な前提がない限りは） 自明な解決策があります。「一緒に切る」、「動画を観る」、「やってみる」。 これらで解決できることが多いです。 そのような単純化可能性は非常に重要なことです。 それで解決できる問題であれば、それが一番よいし、どのようなクラスの問題であれば単純化可能か、といったことがわかるためです。 直接的に問題が解決せずとも、問題を単純化するということは、迷いに起因する不確実性が下がります。 とはいえ、大体は悩みの因果に関わる背景が存在するはずです。その背景抜きに解決できない問題を抱えていることが多いでしょう。
立場が変わって、助言を求められることもあるはずです。「どうすればよいでしょうか？」という素朴な訴求もあれば、時には背中を押してほしいだけのこともある。 そういうときに助言を行なうというのは、機知に富む対応が必要となるはずで、実はとても難しいことです。 しかし、かといって「いや、私には助言はできません」という回答では、相手との意思疎通にはならないわけです。 だから何か言う。では何を言う？どう言う？どのように伝える？
科学者であれば、この点に関しては、明確なアプローチが少なくとも１つあります。どのような助言を、受け手あるいは為し手として、尊重するべきか。 私は、再現性のある助言を重視すべきと考えます。 再現性をもった意見とはなにか？ 再現性というのは科学の構成要件の一つでもありますが、 先程のピーマンの例でいえば、助言を求められた人と一緒に行なったり、あるいは動画を観て行なうことが可能ですし、これらの情報は再現性がある程度は保証されています。 色々と複雑な背景が込み入っている場合でも、その背景、つまり迷いを迷いたらしめている要因を特定することによって、ある程度は確度の高い助言、 いうなれば不確実性の低い助言を行なうことが可能です。
どうして再現性が必要かというと、人生は一度だからに他なりません。 私は、自分以外の人生を経験していません。だから助言は経験に基づいて行われる傾向にあります。 しかし誰も、そんな私のこれまでの人生をトレースできません。 それでも、人生の中には、再現可能な要素があるはずです。 そこをうまく抽出することができれば、助言を行なうことは可能かもしれません。 再現性のある助言は、「これをしたのがまずかった。あれをしておいたほうが良かった可能性がある。」 という失敗談も含まれます。 逆に、「これをしたらうまくいったよ」という成功談に基づく助言は、特殊な背景に起因する、あるいは「生存者バイアス」に基づくものである可能性があるため、 再現性に関しては不明なので要注意です。 ただ、そうした成功談が、ある程度は型にはまったものの場合は、うまくいくこともあります。この点に関しては例を用いて後述します。
特に、もしも悩みに対して、科学的分析がされた資料がある場合、科学的根拠のある助言も、再現性があります。 たとえば、「大学の講義についていけないです」という悩みを相談されたとします。 そのときに「大学の講義って、そんなもんだから」という主観的体験 （正確には、「他の人も経験していると私は考えている」、という主観的客観） を助言として与えたとしても、問題は解決しないでしょう。 一方で、「予習をしてはどうか」、「複数の学習法を混ぜてみてはどうか」、といった助言はどうでしょうか。 じつは、これらの方法にはある程度の効果が見込まれることが知られています （予習はflipped learning、学習法の混合はblended learningといいます）。 実際、私は高校生・大学生の頃は、講義の予習・講義の復習・講義に関する勉強の自習を心がけていました。 特に、「予習は復習を兼ねる」というモットーで、とにかく予習を進めて、講義は聞くだけ、という勉強方法をとっていました。 もちろん、すべての講義に対して行なっていたわけではありません。予習が原理的に困難な講義の場合は、復習を行ない、教科書を読み、友達と議論したりしていました。 私は即興で物事を理解するよりも、じっくり時間をかけて理解したいタイプだと知っていたからです。 つまり私の方法は偶然ながら、予習と復習を組み合わせており、上の文献から示唆される形で、再現性があるやりかたであった、と言えるかもしれません。
また例を挙げましょう。研究では、大学院にしろ学会にしろ、国外経験をする機会も多いです。眼の前の修士課程の学生が、「外国へ行くべきか？」という迷いを持っていたとしましょう。 どのような形で国外へ行くにしろ、開口一番の「海外へ行くといい。大学院は無料なので、日本の大学院に行くより安い。」は極めて再現困難な助言です。 助言を求める方は女性ですか、男性ですか？家族はどこに住んでいますか？ 家族の方の体調は万全であり、その点に関しては安心して渡航できるという状況ですか？ たとえば既往症などをお持ちで、病院に定期的に通っていますか？ 外国の家賃は高いことも多いのですが、その点はどうですか？払えますか？ シェアハウスを選ばざるを得ない人もいますが、シェアハウスで住むことでリラックスできるタイプの方ですか？ あるいは他の事由はありますか？ こうした事情・背景を汲み取ったうえで判断された、総合的助言と解釈可能ですか？ 文脈にそぐわないため、再現不可能です。
あるいは、そうした助言を行なう者が、実は帰国子女でご両親もまさにその国に住んでいた、という状況だったとしたら、助言を請う者に特殊な事情がなかったとしても、再現性は低いはずです。 ご両親の（ある程度）近くで安心して生活できる。帰国子女なので英語もできる。こうした違いは非常に重大な違いをもたらすはずです。 これは助言ではありません。ドグマといいます。
国外に行くべきか問題については、再現性のある助言が非常に難しいはず。だから大事なのは、「いろいろな形で外国には行けるよ」ということを伝えることではないでしょうか。 そのうえで、本人が決めたら良いことです。 （ただし、私は「若いうちに外国に行く様々なハードルは、年を取ってから行くよりも、低い」とは思います。 これは、理由は色々ですが、加齢にともなって、飛行機や時差ボケなどの体調管理が難しくなること、などが挙げられると思います。 他にも、言語を学ぶ意識などについても、若い頃の外国語への暴露は重要、というのはあるのかもしれません。）
一方で、助言を請いたい者が「論文のイントロの書き方がわからない」という迷いを持っていたとします。 これは、ある程度は作法が決まっているので、それを教えれば再現性を確保できます。 もしもイントロを書くスキルをまだ身につけていない方が助言を請うている場合は、（大意から言えば）「執筆練習からスタートしよう」と伝えるでしょう。しかしこれも、背景あってこその助言ですよね。 もちろんイントロを書くにしてもいろいろなやり方はありますが、そのやり方を試してみて、自分の納得がいくか、という反省で、反証も可能です。 それに、Scientific Writingの本は数多あるわけで、そこには豊富な客観的情報も含まれており、再現性も高い。
他にも、「数理生物学を勉強したいのですがどの本がおすすめですか？」という問題も、質問者の数学的・生物学的背景を知っておくことで、ある程度は再現性のある助言として「おすすめの本リスト」を提示することが可能です。 ただただ中身について説明しているだけのリストの提示だけでは再現性を担保することは難しいでしょう。 しかし実際に本屋で手にとってみて開いてみることで中身を確認することはできなくはないので、再現性はあるはずです。 本屋さんは数が減ってしまっていますが、これは学習の再現性を低めていると言えるでしょう。とても悲しいことです。
だから私は、「良い助言」（が存在すると仮定した場合）ができるかどうかの判断には、再現性の担保を重視します。 助言するフリをしてhumble bragしているだけの人もいますが、自慢に再現性はありません。だから聞き流せばよいのです。 聞き流せばよいのだという判断ができるのは、再現性を重視するためです。 また、いわゆる「生存バイアス」の強い意見は、再現性が低いはずです。統計学ではcherry pickingといい、再現性を低めるプロトコルですね。 逆に、相互のいろいろな事情（助言する側とされる側の事情、あるいはその共通部分）の明確な助言は、再現性が高いこともあります。 たとえば、女性が海外に留学する際、治安の問題そして治安による高家賃の問題は、男性よりも顕著ですよね。そうした事情を共有したうえで行える助言は、やはり参考になることが多いはずです。 とにかく再現性。人生に再現性はないけど、再現性があることもある。 そこを文脈・背景に即して的確に掴み、再現性のある助言を行なうために勉強し、 伝えるのが、助言する側の責任であると私は考えます。
ちなみに研究の世界にも、ある程度はゲーム感覚で進められるプロセスが存在するのは事実です。そこについては「攻略本」のようなものも最近は数多く出ていますから、参考にされると良いのかもしれないと思います。 しかしかといって、アカデミアの多くを攻略可能なゲーム構造にしてしまうことは、（たぶん）格差を減らす効果はありますが、研究業界の多様性を低下させてしまうと思います。 このあたりのバランス感覚は難しいところです。格差是正と多様性維持は、時として対立することもありますからね。
本ウェブサイトにも、たくさんの情報があるはずです。これら情報は、（私にそのつもりがなくとも）助言と解釈することも可能です。 そういうわけで、独りよがりな助言とならないよう、なるべく再現性が高い形で、情報を残していきたいと思います。
数理生物学・理論生物学において最も基礎的な数理的な手法は、間違いなく微積分と線形代数です。 むしろ、研究で出会うほぼすべての数学は、これら微積・線形でカバーされると言っても過言ではありません。 これらの単元は、大学の教養講義で学ぶものであり、それらの講義も一生懸命修めることを目指すと良いと思います。
しかし、大学の単元は非常に基礎的であり、数理生物学に実際にどう応用するか、という部分については説明を受けることは少ないと思います。 そのため、やる気を出して大学数学の教科書を読み始めたとしても、数理生物学との関係性は見いだしにくいと思います。 どのような数学を学んでも数理生物学には役に立ちますが、 工学・物理学などへの応用を意識した教科書を選んだほうが、豊富な具体的な例で直感をやすいかもしれません。
特に、具体例を用いて理解を深めると良いと思います。 私が「この具体例、いいな」と感じるのは、なんと言おうと、非自明で最もシンプルな例です。そういう例を構成できるようになれば、その単元についての理解が深まっているとも言えます。 あるいは、非自明で最もシンプルな反例についても議論できると尚良しです。
なお、実務的に直面する問題が、実は高校数学で解けることも多いです。 ただ、残念ながら高校数学では、「偏微分」や「固有値」、「固有方程式」、などの計算を行いこそすれど、名前ある概念として学ぶことがありません。 とはいえ、概念としては知らずとも、具体的な計算手法については学んでいることが多いのです。 実際、知らないうちに計算させられていた・解かされていた問題はたくさんあると思います。 たとえば、二次方程式の根の数・配置問題は、幾度となく解かされたものだと思います。 これらは、固有値の場所を決定するうえで基本的なアプローチなのですが、 研究においても、固有値の配置の分析は頻繁に登場するクラスの問題です；たとえば、個体群動態の安定性は、固有値を用いて議論することができます。 なので、必要に応じて高校数学についても思い出すのも重要であると思いますし、「あのときに解かされた問題の背景は、これか」という納得にもつながりやすいと思います。
また、基礎的な確率論（確率分布の種類など）や統計科学についても学んでおくと、 数理解析の生物学的解釈を得るのに役に立つことが多いです。 特に、非常に基礎的な確率過程から導かれる確率分布については習熟しておくと良いと思います。 ただし、数理生物学的な文脈で、それら確率分布が登場したときに、改めて学習する、というスタイルのほうが、脳に定着しやすいと思います。
さらに抽象的な数学についても、学んでおくと、解析の見通しが良くなることは多いです。 抽象化というのは、なにか事物を具体的に計算するうえで便利なことも多いのです。 たとえば、集合位相論、測度論、多様体論、群論、複素関数論あたりは、やはり大学初年度あるいは二年目に習うことが多いと思いますが、 これらはやはり数学の中で言えば基礎的単元（あるいは「数学的常識」）であり、将来的には既視感をおぼえやすい概念の習得に有用であると思います。 他にも、統計物理学、熱力学、情報理論、グラフ理論、数理工学など、どんな数学を学んでいても、数理生物学における解析の見通しを立てる役に立つと私は思います。
どんな数学を学ぶにしろ、研究で登場した具体的問題を解決するために学ぶ数学のほうが身に付きやすいと思います。 勉強は責任が伴わないし楽しいですが、まずは研究で使うのだ、という明確な目標があったほうが、やる気も維持しやすいと思いますし、効率的に学習を進められると思います。 目安として、一週間勉強しても、自分の研究との結びつきにピンとこない場合は、学習を立ち止まり、研究に戻って違うアプローチを検討しても良いと思います。
研究セミナーの準備と本番
大学院に進学すると、研究室のセミナー（いわゆるドイツ語の「ゼミナール」）に参加し発表する機会が増えると思います。 勉強した内容や、読んだ論文の内容、あるいは自分が調べている内容について紹介・発表する「輪講ゼミ」の準備について考えたいと思います。
■ 輪講ゼミの準備
輪講ゼミの題材が、論文なのか教科書なのかにも多少はよりますが、ここでは教科書を想定します。 まず、発表の日付が迫ってきた（一週間前など）で、発表内容についての予告をするとよいです。 そうすると運営者含む聴講者たちが輪講予習に必要な時間についての目安を立てることができます。
なお、予告するうえでは、
- 概要と範囲
- 日付と時刻
- 不明な箇所（と、それに対する自分なりの理解・解釈）
を提示すると良いです。 ゼミ・輪読は、周りの学友や講師から直接的に問題点を指摘してもらえる絶好の場です。 私は、たくさんの問題を解くことや、急いで進めることを目指すよりも、 少数の問題設定・定理・具体例・引用文献の手法分析・解析にじっくり取り組み、徹底的な分析と理解を試みる方が良いと思います。 問題や題材を徹底的に突き詰めて考えて自分の言葉にできるくらいに理解すること、そして理解していないことを明確化することは、研究活動全般においても最も重要な姿勢です。 自分が説明したい内容については、一文一句のがさず理解することを目指すべきです。 そのうえで、不明な点・わからなかったところを「分からなかった」と述べ、その不明点と自分なりの理解を比較すると良いです。 教科書が根本的に間違っていることや、数式のミスタイプ（タイポ）も往々にしてありますからね。
たとえば、ロトカ・ボルテラ競争モデルの背景にある現象論的な仮定は何か？ 密度依存的な死亡と密度依存的な繁殖成功低下とは、どのようにモデルで区別されるか？ こういった仮定を理解し尽くすことは、研究実践の上でも有効な訓練です。
そして分かったふりをしない。自分を誤魔化すのも、そしてわかったふりをして発表において他人をも欺くのも、時間的・機会的損失です。 「だいたいこんな感じ」という曖昧な理解ではなく、徹底的理解を目指してください。 必要に応じて参考文献を読み解くことも必要です。
また、輪講においては基本的にレジュメがあると良いです。数学など理論系の題材では手書きの場合もあります。 （ただ手書きは、視覚的再現性が低いので、LaTeXなどを用いてタイプセットしたレジュメのほうがベターかなとは思います。） そのレジュメも、題材を訳したもの、というのでは不十分です。それならもはや、ChatGPTに任せたほうが速いし多分正確です。 レジュメを作るうえでは、（１）著者の主張と（２）自身の理解、を明確にわけるべきです。 もしも自身の理解が著者の主張と一致している場合、原則的には著者の客観的主張を要約して記述すると良いと思います。 ただしそこで意訳しすぎてしまうと、自己解釈が入り混じってしまうので要注意です。また、必ずしも自身の理解と100%は一致しないとも思いますので、自身の理解などについては、それが自身の理解であることがわかるように補足すると良いです。 体裁としては、題材通りのsectioning（章・節などの明示）を行ない、箇条書きを行なうのが良いのではと思います。 全文和訳することを推奨する研究室もありますが、私個人的には、英文解釈のための訓練は別機会に行なうべきという考えです。
理想的には、本番前に練習をすると良いと思います。練習の目的は、パフォーマンスをうまくやることではなくて、理解した内容を自分の言葉として口に出せるかどうかを確認するためです。 案外、話しているうちに詰まってしまうこともあります。それ自体は良いのですが、詰まってしまうとどんどん焦ってきてしまって、自分の伝えたい内容を伝えられなくなることも多いです。
■ 輪講ゼミの本番
実際の本番ではとにもかくにも、最初に発表内容の概要を話すとよいと思います。 自分がわからなかったところがあったかどうかについても軽く言及すると良いでしょう。
そして、話す場合は必ず、自分の理解と記述内容とを、相対化しましょう。これはレジュメ作成時の原則とも共通しています。 しかし、内容だけでなく、形式も大事です。発表は、講釈ではなくコミュニケーションです。そのために、
- はっきりと、
- ゆっくりと、
- ネクサス（主語と述語/結論）を明確に、
- 「えーっと」、「あの」などのフィラーを減らすことを意識しながら、
- 自己混乱に気をつけ、
- 頭の中を整理しながら
話しましょう。また、板書にしろレジュメにしろ、
- 定理は明文化する
- 演習問題は、前提・問題文そのものを明文化する
- 論理関係を明確化する
- 図を使う
と良いです。聞いているものは前提を簡単に忘れます。書いておくと前提の共有になりますし、凡ミスを防ぎやすくなると思います。
発表はどうしても岡目八目になりがちです。計算しているときの符号のミスなどはその典型です。 書き間違い・言い間違いを指摘されることを恥と思う必要はありません。 しかし自分の理解が怪しいような状態で発表を「こなす」ことを目指すのは無益です。 有益な場とは、題材に関する参加者の相対理解が深まる場です。
なお、個人的には、アウトラインこそ確認する必要はありますが、ノートを見ずに発表することを目指すと良いと考えています。 それくらいに準備の段階で見通しよく理解を深められていると、発表がオマケとなりうるほどにまで、実力がついたことの証左となります。 もちろん難しいですが、数学を学ぶ学生は特に、こうした理想形を意識しておくと良いです。 まあもちろん、発表時間がたんまりある場合にしか、この方法は採用できません。また、そのためには丁寧に練習しておく必要もあります。
質疑、あるいは参加者からの質問に答えるのは、とても難しく、とても本質的なものです。 その際、質問は最後まで聞き、質問に返答を重ねないようにするのは徹底してください。 質問に返答を重ねるのは、賢さを表すことにはなりません。失礼かつ、全体にとって無益です。（同じ理由で、演者の回答を最後まで聞き、コメントや質問を重ねるべきではありません。） ちなみに私はAuditory Processing Disorder (APD)なので、複数の音声を同時処理できません。 また、イエスかノーで答えられることはまずそれを答えてから具体的な内容を説明するようにしてください。 たとえば「10行目のここ、これはAという意味ですか？」と聞かれたら「はい」ないし「いいえ」でまず答えてください。 それを答えることなく説明をだらだらと行なわれると、質問した内容についてイエスなのかノーなのか、回答がとてもわかりにくいです。
私は朝よりも夜のほうが仕事に集中しやすいタイプでした。これは、高校生の頃からそうだったと思います。 大学生の頃は、講義が終わるとすぐに図書館へ行き、食堂でご飯を食べ、図書館が閉まる１０時まで勉強し、 そこから京都大学・中央図書館に設営された「２４時間自習室」へ移動し、だいたい１２時くらいまで勉強していました。 そして朝の講義は出られません。出られないので、友達にノートを写させてもらっていました。 本当に、記憶にある限り、一限の講義には数回しか出た記憶がありません。 まあ中間・期末テストや中間・期末レポートが出せればいいので…（出席をとる講義は絶望的）。
このようなスタイルは大学院に進学しても続きました。 自分のデスクを要塞化し、昼に来て深夜に帰る生活を続けていました。 大学院は九大で、しかも箱崎キャンパスという、飲食店のバラエティが凄まじく高い環境に住んでいたので、 深夜にラボを出てご飯を食べて帰る、というのが当たり前でした。 いざとなったらスーパーもあるし、コンビニは当然24時間営業。深夜でもご飯を得るのは、当然ながら簡単でした。
ここで直面するは、夜型生活の第一問題。九大は夜の交流会、いわゆる飲み会が多かったということ。 飲み会はそれ自体が非常に重要な交流の場なので、参加することの恩恵が非常に大きいのです。 これが飲み会に出られない子育て研究者にとってアンフェアなしくみになっているということは残念ですが、現状として、交流会は夜が多いのです。 夜型研究者にとって、これは致命的です。本来であれば、研究作業に充てられた時間が、飲み会に飲まれていくのです。 飲み会しながら論文は書けないし計算もできない。つまり飲み会では研究は進まない。 そして飲み終えた後に集中して作業できるはずもなく、作業時間そのものがなくなってしまうわけです。
私には幸いにも、夜型スタイルを変更せざるを得ないチャンスがありました。国外に住み始めたことです。 初めて一人で住んだ外国地域は、フランスのモンペリエでした。 まず、毎日外食すると破産する！ また、スーパーが１９時に閉まる！ そしてコンビニがない！（なくはないけど、出来合いのものなど売っていません。） そうなると、ご飯を作る必要があります。 そのためには、スーパーに行く必要があります。 そのためには、１８時ごろまでにラボを退勤する必要があります。 しかも、フランスのランチ文化は大きい。 毎日一時間以上はランチに費やします。その後はもちろんコーヒー。 そうすると、十分な作業時間を確保するためには、朝から活動せねばなりません。 この事情は、二番目に住んだローザンヌ（スイス）でも同様でした。
ポスドクではカリフォルニアのバークレーに住みました。 ここは治安がよろしくございません。 １８時にラボを出るのは少し怖い。 ということで１７時過ぎにラボを出ることにしました。 するとスーパーの閉店にも間に合います。 そもそも、海外のキッチンはコンロが非常に豪華です。 ３つは当たり前で、私が住んでいたアパートには、４つ、しかもオーブンまでありました。 そりゃ、腕を振るい料理するわけです。 そうなると、生活に否が応でも「リズム」がうまれます。
こうして今でこそ、準朝型のリズムで生きていますが、私はこれは根本的にとても大事なことであると思います。 なぜなら、研究は一人で行なうものではなく、いろいろな人との交流の中で生まれるものだからです。 また、太陽の光に当たる時間と精神衛生の関係性も考えると、 やはり日中に活動したほうが良いかなと個人的には思います。 日中にしか対応できない仕事や、対応してもらえない仕事もあります。周りとの足踏みを揃えることには一定の価値があると言えるでしょう。 もちろん、人によっては、夜に活動したほうが捗る、あるいは気分が優れている、という人もいると思います。このあたりは、私の専門分野でないので、直接的な助言は控えます。 その場合は、医療機関に相談するなど、なるべく日中の活動に支障をきたさないようにされると良いかもしれません。
指導者からすると、やはり日中に顔を出さない学生がいた場合、単純に心配になってしまうと思います（少なくとも海外では、ラボに数日でも顔を出さなかった場合、とても心配されました）。 健康あっての研究ですから、可能な限りは、体調を整えられるような内的動機づけを持てると良いと思います。
どんなに成果を残している研究者の研究も、最初は手探りのヒヨコ状態から始まります。 学生の数年間というのは、時として闇雲な手探りを、方向性・一貫性のある目標遂行プロセスへと変貌を遂げさせる時期です。 これは思った以上に難しい変化だと思います。キャリアは30年程度あるとして、キャリアの中で使い続ける技術を数年間で身に付けねばならないのです。
例に漏れずというか、私はこの点に関して、大きな失敗を犯したという自負があります。 私がPhDプロジェクトとして修士課程から取り組んだ問題は、移動分散の進化でした。 というと簡単そうに聞こえますが、実は理論的には、込み入った分野なのです。 進化ゲーム理論はまだしも、血縁選択理論・集団遺伝学理論（の初歩）など、適切な知識や手法をカバーしている研究者人口がかなり限られるのです。 今でこそ、人に教えられる程度には習熟した理論ではありますが、ややタコツボ化している傾向もある、いわば「マニアック」な分野なのです。 さらなる問題は、とある近似手法が頻繁に使われるという事情もあって、数学的に厳密に勉強しようとしても、資料が更に限られる。 資料にたどり着いたとして、非常に難解に書かれてあったり、記号が複雑であったり、はたまた出版社によるタイポが大量に紛れ込んでいたり（これら傾向は相関があり、独立ではないと思いますが）。 博士課程2年生の段階で、それら論文を「解読」するために数ヶ月を費やすということもザラでした。
そんなに大変ならそのプロジェクトに見切りをつければいい、というのは一つの考え方です。 しかし、学生に、うまく見切ることができるでしょうか。できる人はいると思います。でもできない人も多いと思います。 コンコルドの誤りである「せっかく今までやってきたんだから…」にも陥りやすいですし、 見切った先のプロジェクトが、的確な方向性かどうかもわからないわけです。 私はあまり指導教員からの直接的指導を受けてこなかった（それは非常に良い訓練でした）ので、深く考え込んでは頓挫し、見切っては新しい問題に着手して深く考え込み、を繰り返していたように思います。 このやりかたは全くおすすめしません。
もしも自分が学生の頃に戻るのであれば、どうしたいか。 これはおそらく理論生物学特有の事情なので、他の分野についてはよくわかりませんが、 真っ先に考えつくのは、「まずは研究の作法を知る」です。 具体的には、以下のような段階を（厳密に順序を反映しているわけではなくとも）経ることが重要です。
一つめは未解決問題の発見と見通しを立てることです。 問題発見は根本的な前提なのですが、その問題を部分的にでもいいから解決できる見込みがあるかどうか、をまず判断せねばなりません。 この時点で、「まずはやってみよう」ということにアクセルとブレーキの判断をはたらかせる必要があります。 これはとても難しいことですから、指導者と議論しながら進めると良いと思います。 二つめは問題解決手法の習熟です。解きたい問題に応じて、解決手法を身につけるのです。 三つめは問題解決とその相対化です。問題を具体的に解決し、さらに膨大な先行研究に対してどのような意義を持つかを、先行研究を参照しつつ調べねばなりません（もちろん、これはどのステップでも必要ですが）。 四つめは人に説明することです。学会やゼミなどでアイデアや結果を共有し、他者の意見を見聞きする必要があります。 （ただし、このステップがなくても成立する研究は多くあるとは思いますが、査読者にも適切に説明する必要があることは念頭に置くべきです。） どんなに自身の満足のいく形で結果を示したとしても、図・解釈などを通じて、他者を説得できる（あるいは、自分が他者の理解を助ける）必要があります。 五つめは情報整理です。引用文献や解析内容、あるいは数値計算のコードなど、その研究内容を中心にして、情報が膨らんでくるはずです。 その情報を適切に整理し、いわば取捨選択する必要があります。 六つめは研究環境構築です。これは、数値計算や論文執筆などの環境を整えるということに加えて、デスクや食事や寝床など、物理的環境の整備も含まれます。 そして最後は、執筆・改訂・投稿・査読者対応・再改訂・掲載にこぎつけることです。何ステップもありますが、要は執筆して掲載まで持っていくということです。 一般には、これら多くの段階を、時として行ったり来たりしながら、進めていくことが必要になります。 もちろん、上の段階は単純化しているので、もっと複雑に分解することも可能です。（そうしたとしても、下の結論は変わりません。）
さて、こんなに多段階のプロセスなのだとすると、とある問題が生じます。 たとえば、地点Aから地点Bへ自転車で行き、地点Bから地点Cへ泳いでゴールへ行くという、トライアスロン（からランニングを除いたもの）を考えます。 このとき、競技者が自転車を漕ぐのが抜群に速くても、泳げない場合、ゴールには決してたどり着かないのです。 研究も同じです。どの段階でコケても、論文掲載には至らない、あるいは至る確率が著しく低下するのです。 仮に、これら七段階の課題を適切に対処する「能力」の合計値がだれしも同じくらいであると仮定とします。（その能力は、数値的に測定できると仮定します。） すると、もっとも論文掲載に至りやすいのは、どの能力も均等に備わっている人物であることが、数学的に簡単に証明できます。 たとえば、未解決問題の発見が地球上の誰よりもうまかったとしても、解決手法を身に着けていないなら、決して論文掲載に至りません。 とても単純化された帰結ではありますし、定性的な結論でしかありませんが、これが現実です。
学生の間には、限られた時間の中でこれらの能力をバランスよく身につけることが必要不可欠です。 そのためには、いずれの段階も経験せねばなりません。 この段階をすべて経験して初めて、自分にとってこれから向上させたい部分がわかります。 この７段階を一括りにして、私は「研究の作法」と呼んでいます。
この研究作法を身につけるためには、もう一つ大事なことがあります。 まずは一つのプロジェクトに集中することです。 いろいろなプロジェクトを並行してハンドルし、適切に研究作法を経ていく…。 ああ、これができればどれだけ素晴らしいことでしょう。 できる人もいると思います。しかし極めて困難です。 もちろん、研究頓挫のときのためのリスクヘッジ（保険）はあったほうが良いです。 でもそれは研究プロジェクトのマイナーシフトによって達成すべきであって、独立なプロジェクトを複数まわすという形で行わないほうが良いです。 地点Cへ行く予定だったのを、地点C’に変更する、くらいのものであったほうがよいです。