research-ideation について
経済学者向けに、観察した現象から検証可能な研究課題を組み立てるスキルです。パズル、政策、データ、先行研究の拡張という枠組みを使い、実行可能性や識別も評価します。
主な機能
- 01現象から研究課題を構成
- 024種類の発想フレームワーク
- 03実行可能性と貢献の評価
- 04識別条件の確認
活用シーン
- 01経済学研究プロジェクトの開始
- 02論文や学位論文のテーマ出し
- 03政策分析の切り口探し
- 04既存研究の拡張案の検討
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/research-ideationを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルindex.md
詳細
研究アイデアの創出
目的
このスキルは、経済学の思考フレームワークを活用して、経済学者が研究課題を考案し、洗練させるのを支援します。現象の観察から検証可能な仮説の定式化までのプロセスを導きます。
使用する場面
- 新しい研究プロジェクトを始めるとき
- 学位論文のテーマをブレインストーミングするとき
- 政策分析の切り口を見つけるとき
- 既存の研究の発展形を考えるとき
手順
ステップ 1：出発点を把握する
ユーザーに次の質問をします。
- 念頭にある現象、謎、またはデータソースはありますか？
- 経済学のどの分野／下位分野に関心がありますか？
- どのような方法論を好みますか？（理論、実証、構造推定）
- 制約はありますか？（データへのアクセス、期間など）
ステップ 2：アイデア創出のフレームワークを適用する
次のアプローチを使います。
1. 謎に着目するアプローチ
- 現在の傾向のうち、意外な点は何ですか？
- 従来の経済学の常識に反するものは何ですか？
- 標準的なモデルでは説明できないのはどこですか？
2. 政策に着目するアプローチ
- 厳密な評価が行われていない政策は何ですか？
- 活用されていない自然実験は何ですか？
- 重要な問題の解決に役立つ可能性のある介入は何ですか？
3. データに着目するアプローチ
- 新たに利用可能になったデータソースは何ですか？
- 既存のデータから、まだ検討されていないどのような知見が得られますか？
- どのデータセット間の連結が可能ですか？
4. 発展に着目するアプローチ
- 重要な論文をどのように発展させられますか？
- 未検討のメカニズムは何ですか？
- ある分野の手法を別の分野に適用できますか？
ステップ 3：評価して洗練させる
各アイデアについて、次の点を評価します。
- 実現可能性：利用可能なデータや手法で実施できますか？
- 貢献：この研究の新しさは何ですか？
- 関心：この問いに関心を持つのは誰ですか？
- 識別：効果を信頼性高く推定できますか？
やり取りの例
ユーザーの質問：「労働経済学に関心があり、LinkedIn のデータを利用できます」
生成された回答：
研究アイデア：LinkedIn のデータ × 労働経済学
1. 求職におけるネットワーク効果
問い： 職業上のネットワークは、転職や賃金の変化にどのような影響を与えますか？
謎： 標準的な探索モデルではランダムなマッチングを仮定していますが、ほとんどの仕事はネットワークを通じて得られます。ネットワークは成果にどの程度影響するのでしょうか？
アプローチ：
- 転職を示すプロフィールの更新を追跡する
- 現在の雇用主と将来の雇用主の間で、ネットワークの重複を測定する
- 外生的なネットワークショック（出身校の卒業生とのつながりなど）を操作変数として用いる
貢献： 観察されない能力と比較して、ネットワークが果たす因果的な役割を定量化する
2. スキルのシグナリングとリターン
問い： プロフィールに特定のスキルを記載した労働者は、賃金プレミアムを得ていますか？
謎： 記載されたスキルは能力のシグナルなのでしょうか、それとも安価な言葉にすぎないのでしょうか？ スキルの習得とシグナリングには、それぞれどのようなリターンがありますか？
アプローチ：
- 労働者がスキルを追加する前後の賃金を比較する
- スキルへの推薦を検証に用いる
- 準実験として、スキル評価機能を活用する
3. 自己アピールにおけるジェンダー格差
問い： 男性と女性は、同等の実績を異なる表現で説明していますか？
謎： 実験室での研究では、女性は実績を控えめに述べることが示されています。これは実際のプロフィールにも見られ、成果に影響するのでしょうか？
アプローチ：
- プロフィールの言葉遣いを自然言語処理で分析する（形容詞、数量表現）
- 同じ職務／企業に就く労働者の言葉遣いを比較する
- データが利用可能であれば、採用担当者からの連絡率と関連付ける
4. リモートワークと労働市場の地理的範囲
問い： リモートワークは、求人と求職のマッチングが及ぶ地理的範囲をどのように変えましたか？
アプローチ：
- 2020 年前後の距離別の求人応募を比較する
- プロフィールにおける勤務地のシグナルの変化を測定する
- 都市間の賃金収束を調べる
評価マトリクス
| アイデア | データの実現可能性 | 識別 | 政策との関連性 |
|---|---|---|---|
| ネットワーク効果 | 高 | 中（操作変数が必要） | 高 |
| スキルのシグナリング | 高 | 中 | 中 |
| ジェンダーと言葉遣い | 高 | 高（記述的） | 高 |
| リモートワークの地理的範囲 | 高 | 高（COVID の自然実験） | 高 |
推奨される次のステップ
- 実証研究の場合： アイデア #4 から始めます（識別が最も明確です）
- 政策への影響を重視する場合： アイデア #1 は求人マッチングプラットフォームに最も大きな示唆をもたらします
- 方法論の新規性を重視する場合： アイデア #3 は NLP と準実験的手法を組み合わせます
研究課題を生み出すためのフレームワーク
経済学における「5回のなぜ」
観察から始めて、掘り下げていきます。
- GDP 成長率が鈍化している → なぜ？
- 生産性が停滞している → なぜ？
- 投資が少ない → なぜ？
- 不確実性が高い → なぜ？
- 政策の予測が難しい → 検証可能な問い：政策の不確実性は投資の低迷を引き起こすのか？
「もしも」を生み出す方法
- もし［政策 X］が実施されたら？
- もし［技術 Y］が広く普及したら？
- もし［仮定 Z］を緩和したら？
分野横断のアイデア発想法
ある分野の手法を別の分野に応用します。
- IO の手法 → 労働市場（企業は価格と同じように賃金をどのように決めるのか？）
- 金融モデル → 教育（資産価格の考え方で捉える就学の収益率）
- マクロ経済ショック → ミクロ経済の成果（為替レートの変動が企業単位にもたらす影響）
よくある落とし穴
- ❌ 範囲が広すぎる研究課題（「何が不平等を引き起こすのか？」）
- ❌ 明確に識別できない研究課題（「教育は所得を増やすのか？」）
- ❌ データがない研究課題（「中世の農民は幸せだったのか？」）
- ❌ すでに十分に答えが出ている研究課題
参考文献
変更履歴
v1.0.0
- アイデア発想フレームワークを含む初回リリース