第131回　申請書を書く上で、予備データはどこまで必要か

科研費の申請書を書いていると、

「予備データって、どこまで出せばいいんだろう」

と迷うことがあります。

少ないと不安になるし、
かといって出しすぎると「もう終わっているのでは？」と見られそうな気もする。

この感覚は、多くの方が共有しているものだと思います。

本稿では、この「ちょうどよいところ」について整理いたします。

予備データは「可能性の手がかり」

まず前提として、予備データの役割はシンプルで、

「この研究、動きそうだな」と感じてもらうこと

です。

審査員は、アイデアそのものに加えて、

• 実験や分析の見通しがあるか（いわゆる準備状況）

• 仮説にある程度の根拠があるか（いわゆる着想に至る経緯）

• 研究者自身が扱えるテーマか（いわゆる研究遂行能力）

といった点も見ています。

その意味で、予備データは、

研究のスタート地点が見えているかどうかを示す材料

と言えます。

目安は「一本につながるかどうか」

どれくらい予備データが必要か、という問いに対しては、

「仮説から次の一手までが一本につながっているか」

を一つの目安にすると考えやすくなります。

例えば、

• 仮説につながる観察や結果がある

• 次にやることへ自然につながり一貫性がある

この流れが見えると、予備データの量が多くなくても伝わります。

逆に、データが多くても、

• 断片的でつながりが弱い

• 仮説との関係が見えにくい

場合は、やや伝わりにくくなる印象があります。

多すぎると気になるポイント

予備データが充実していること自体は強みですが、
見せ方によっては少し気になる印象を与えることもあります。

例えば、

• すでに結論にかなり近づいているように見える

• 研究の「残り」が小さく感じられる

• 今後の計画とのつながりが弱くなる

といったケースです。

もちろん分野や内容によるところが大きいのですが、

「これから何を明らかにするのか」がきちんと残っているか

という点は、意識しておくべきかと思います。

分野ごとの違いも大きい

予備データの扱いは、分野によってかなり違います。

• 実験系：ある程度のデータがあると安心感につながりやすい

• 理論系：必ずしもデータが中心ではない

• 人文社会系：資料や視点の妥当性が重視されることも多い

そのため、

「どのくらいの量か」よりも、
「その分野で何が説得力になるか」

を意識する方が、申請書を作成するうえで役に立ちます。

ひとつの考え方

あくまで一例ですが、整理の仕方としては、
予備データによる図表が1枚でも、

• 最初の実験、実施項目とつながっている

• 仮説の妥当性が読み取れる

• 背景（導入部分からの流れ）が伝わる

このあたりが満たされているかを見てみると、
結果的に申請書全体のバランスを整えやすくなります。

まとめ

予備データについては、

「多いか少ないか」よりも、
「ストーリーとして自然につながっているか」

が一つの判断材料になります。

• 少なくても伝わるときは伝わる

• 多くても伝わりにくいときはある

このあたりに悩んだときは、

「このデータで、次にやることがイメージできるか」

という観点で見直してみると、整理しやすくなるかと思います。

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