目的は共通、手段は各自。 The purpose is shared; the method is yours.
| Research Log | Thinking Log | |
|---|---|---|
| 何を書くか | 何をやったか（事実） | 何を思ったか（違和感・疑問・仮説） |
| 頻度 | 毎日1件 | 毎週月曜（3行でよい） |
| 役割 | 再現性・進捗・研究の責任 | 問いの種を逃さない |
| 誰が読むか | 未来の自分、チーム、指導教員 | まず自分 |
Research Log は「やったこと」の記録です。実験条件、解析の設定、読んだ論文、出た結果、次にやること。後から見返して「何をやったか」がすぐわかれば十分です。インタビューや実験が始まると、これは研究の責任として必須になります。
Thinking Log は「ズレ」の記録です。予想と違った、説明に納得できない、なぜか気になる。探究は違和感から始まるので、違和感を残さないと問いが生まれません。完璧な情報を残す場所ではなく、自分の違和感を残す場所です。
自分に合う形を見つけるための参考です。正解はありません。
A：Notion カレンダー ＋ 夜に AI で要約
Notion のカレンダーで日ごとに記録。タイトルで内容がわかるように書く。帰宅時に Claude にその日の内容をまとめさせ、自分で修正・加筆して翌日に持ち越す。AI への質問事項も要約に含めるよう指示している。
B：Notion 週表示 ＋ 長めのタイトル
週単位のカレンダー表示で、タイトルを長めに書くことで内容を記録。過去の検索には Notion AI を使う。
C：ローカル Markdown、箇条書き、3行
Notion は使わず、ローカルの Markdown ファイルで管理。1日に複数タスクがあるので箇条書き。「続けること」を重視し、気負わず書く。Thinking Log は3行程度。ファイルを Claude と共有して参照させている。
D：Obsidian、週次 Thinking Log、英語で
Obsidian で Weekly Thinking Log を作成。論文・教科書の読書ログと、ルールベースの Research Log を運用。自分の言葉で書き直すことを重視し、英語での記録も実践中。全データがローカルの Markdown なので、将来別の LLM に移行しても対応できる。
E：Notion ＋ GitHub の分業
研究の概念・トライ＆エラーは Notion に週ごとに記録し、コードが決まったら GitHub へ。Claude にコミットログの書き方ルールを設定し、規則に沿ったコミットメッセージを自動生成させている。
F：論文ごとの Notion スペース
論文ごとに Notion にスペースを作り、重要度・優先度・ステータスを管理。PDF を添付して自分の言葉でまとめる。AI ベースでまとめることもあるが、自分の文章で書くことを心がけている。
G：日次ログとテーマ別ページの分離
日ごとのログとテーマごとのページに分けて運用。最近は Claude との会話内容をそのままログとして残す方法を始めた。論文は章ごとの重みづけガイドを Claude に出させてから読み始める。
実験や解析をするときは、Research Log とは別に詳細ログを残します。
何を書くか：日付、目的、手順（機器・設定値・パラメータ）、結果（表・グラフ・写真）、考察、次のステップ。
記入例（Markdown / Jupyter）
# 2024/06/01 地熱流体の熱伝導率測定 ## 目的 圧力変化による熱伝導率の変化を測定し、実験とシミュレーションを比較する ## 手順 1. TOUGH2 で 10 / 15 / 20 MPa の条件で計算 2. 実験データと比較 ## 結果 | 圧力 (MPa) | 温度変化 (°C) | 熱伝導率 (W/mK) | |---|---|---| | 10 | 5 | 0.58 | | 15 | 5 | 0.61 | | 20 | 5 | 0.65 | ## 考察 - 透水係数が高いほど熱伝導率が上昇 - 実験とシミュレーションに差あり（要再検証） ## 次のステップ - 透水係数を変えた追加データを取得
良い例・悪い例
| 良い | 悪い |
|---|---|
| 日付と条件が明記されている | 「実験した」だけで条件が不明 |
| 結果が表・グラフで整理されている | 数値が散らばっている |
| 考察と次のステップがある | 「データ取得した」で終わっている |
Google Colaboratory のフォーマット例は Notion（データ管理）にあります。