測定を先に凍結する
実証の前に、測定項目と「何をもって変化とみなすか」を文書化して固定する。データを見てから基準を決めれば、どんな結果からでも好きな結論が引けてしまう。
方法論
測定項目は結果を見る前に固定し、主観・行動・生理の3系統で記録します。直後の気分だけでなく、翌日以降に残る変化まで確認します。研究の進め方そのものにAIを織り込み、その型も公開して検証にさらします。
4つの基本姿勢
3系統で取る
主観報告（既存尺度を使う）、行動・ログ（対話の全文、実際にやったこと）、生理指標（取れる場合）。単一系統だけでは、期待効果と本当の変化を分離できない。
翌日以降に残っているかを見る
直後の気分は、何をしても良くなりやすい。翌日や1週間後にも変化が残っているか、行動そのものが変わったかを確認する。
効果の主張と手続きの検証を混ぜない
サンプルが小さく統制群がない段階では、「効果がある」とは書かない。この段階で報告できるのは、手続きどおりに測定が回るかどうかまでである。
3系統で取る
単一系統だけでは、期待効果と本当の変化を分離できません。3系統を照合し、矛盾そのものも結果として扱います。
主観報告
既存尺度を使い、本人がどう感じたかを同じ条件で比較できる形にする。
行動・ログ
対話の全文と実際の行動を記録し、本人の印象だけでは捉えにくい変化を見る。
生理指標
取得できる場合に限り、注意や負荷に関わる生理指標を補助線として用いる。
AIネイティブな研究の型
文献探索・仮説生成・解析・執筆にAIを織り込む。この型自体を公開して検証にさらす。
文献探索
先行研究の収集と要約をAIで回し、読む対象の選定に人の時間を使う。
仮説台帳
立てた仮説と、棄却した仮説を同じ台帳に残す。消さずに残すこと自体を手続きにする。
解析
解析の手順をコードとして残し、同じ入力から同じ結果が出ることを確認できる形にする。
執筆
下書きにAIを使い、事実・数字の出所は人が確認する。AIの推計は推計として明示する。
速さを厳密さ（再現性・倫理）の放棄にしないこと自体が、上段で扱う技術応用のテーマになる。当研究所は、研究の進め方そのものを研究対象として扱う。