ノート · 更新 2026-08-09 · Markdown 版
査読論文候補の抽出（著者自身の理論を除外した wiki 横断分析）
wiki/note 117件から著者自身の理論に依存しないテーマだけを対象に、査読付き論文として成立する粒度の候補20件を4クラスタ（認識論と方法論、教育と学習、職能と産業、評価と創造性）の精査で抽出した研究戦略ノート。成熟度 A（ほぼ執筆可能）5件、B（骨子あり）11件、C（着想段階）4件に格付けし、投稿順序の推奨を付す。
目次（8）
目的と方法
wiki/note に蓄積された調査ノートから、制作者の関心のうち査読付き論文として成立する粒度のテーマを抽出する。 著者が別に構築している理論を前提、拡張、検証する候補は対象から除外した。 117件のノートを4クラスタ（認識論と方法論13件、教育と学習15件、職能と産業20件、評価と創造性20件）に分け、各クラスタを独立のサブエージェントが全文精査した。 判定では、単なる文献要約と、制作者独自の主張、統合、方法の区別を先に行い、独自性のあるものだけを候補化した。
横断所見
著者自身の理論を外しても、ノート群の関心は一つの重心に集まっている。 それは評価と探索の科学である。 すなわち (1) 何をどう測れるか（LLM-as-a-Judge、能力の文脈依存性、コンピテンシー測定）、(2) 測定と代行が学習を壊す条件（認知的オフロード、失敗駆動学習）、(3) 測定されにくい職能の社会学（新興職、報酬停滞、採用と評価の乖離）、(4) 研究それ自体の新規性の作り方（メタ科学）の四面である。 この重心は、どの候補を選んでも著者の一貫した研究アイデンティティとして提示できる。
Tier 1: ほぼ執筆可能（成熟度 A / A−）
| # | 仮タイトル | タイプ | 基盤ノート | 想定投稿先 |
|---|---|---|---|---|
| 2 | 何をオフロードさせると学習は壊れるか（学習目標整合性の判定枠組み） | 統合レビュー＋理論 | テクノロジーが教育に害を与えるパターンと、その反証：25文献の頑健性判定, 生成AIの早期利用は思考の醸成を阻害するか：cognitive offloading と学習の文献地図, 意図的な失敗の学習設計：期待の失敗から productive failure、産業実装まで | Educational Psychology Review, Educational Research Review |
| 3 | AI 能力測定の非古典的文脈依存性（関係論的存在論の検定設計） | ポジションペーパー | 能力はモデルの中にあるのか：AI評価の関係論的存在論と文脈依存性の検定, AI研究のスキマ、再訪：対称性完成型と被覆型を選り分け、内生的スケール則を掘り当てる | Philosophy & Technology, Minds and Machines, ICML/NeurIPS position |
| 4 | 新規性の確立戦略：生成と名乗りの二層分類 | 統合レビュー | 新規性はどう作られ、どう名乗られるか：確立戦略の類型, 新規性のある問いはどこから来るのか：四つの座とその組合せの学術的検討 | Research Evaluation, Quantitative Science Studies |
| 5 | Agentic Experience の産学ギャップ | スコーピングレビュー | AX × デザイン：学術と産業の対照, Agentic Experience（AX）の学術的基盤：人間-エージェント・インタラクション研究の現在地, Agentic Experience（AX）の産業言説：ベンダー・コンサル・実務家は何を語っているか | CHI, ToCHI, IJHCS |
候補2は、約70文献の三重コーパス（害の原典、査読済み反証、失敗設計の論争）と頑健性判定表が揃い、「代行される認知処理が現在の学習目標そのものであるとき害が出る」という単一の判定軸を50年分の害言説に通す統合が主貢献になる。 候補3は、複数の検収装置（A から G の運用シート、盤面書き換え、族外手法）を通過した唯一の候補で、sheaf-contextuality の検定装置が Proc. R. Soc. A で LLM の語義に適用済みという実行可能性がある。 候補4は、コーパス243件と135件の台帳があり、レビュー方法論の形式化が主作業となる。 候補5は内容がほぼ完成しているが、領域の陳腐化が速く、投稿するなら鮮度維持が律速になる。
Tier 2: 骨子完成、補強が必要（成熟度 B）
| # | 仮タイトル | タイプ | 基盤ノート | 主な不足 |
|---|---|---|---|---|
| 6 | フォワードデプロイデザイナーの管轄権分析 | 文書分析＋概念 | フォワードデプロイデザイナーは職責として成立するか, デザインと専門職：専門職理論から見たデザインの位置づけの文献地図 | 求人コーパス拡張、インタビュー5から10名 |
| 7 | デザイン報酬停滞の6要因モデル | 統合レビュー | デザイナー報酬停滞の構造要因 — 学術レビュー（2026）, デザイナー報酬停滞の構造要因 — 産業動向（2026）, AI経済学とデザイン — 6つの経済理論で読むデザイン労働の構造変化 | 因果順序の精緻化、方法論の明文化 |
| 8 | 「使うが支持しない」：AI 採用と評価の乖離の構造モデル | 理論論文 | 90%採用 × 10%肯定 — AIツール普及と評価乖離のパラドクス, 制作者から編集者へ — AI時代のデザイナー役割移行の構造分析 | 命題形式化、出典の一次確認 |
| 9 | 生成 AI はデザイン教育の学習目標を直撃する | ポジションペーパー | デザイン教育（Not クラフト教育）の論点：失敗設計と認知オフローディングの証拠から, 生成AIの早期利用は思考の醸成を阻害するか：cognitive offloading と学習の文献地図 | 教育学カノンの原典確認、studio pedagogy 先行研究の追補 |
| # | 仮タイトル | タイプ | 基盤ノート | 主な不足 |
|---|---|---|---|---|
| 11 | 計算論的創造性の評価枠組みは生成 AI を評価できるか | 統合レビュー | ジェネラティブアートの学術系譜：情報美学から LLM 以後まで94件の文献地図, ジェネラティブアートのレビュー論文はどの切り口なら引用されるか：書誌データによる実証分析, ジェネラティブアート調査2件への敵対的レビュー：文献地図と引用戦略をデザイン理論カノンで検査する | 評価枠組み側の追加収集、書誌未検証18件 |
| 12 | 引き算は付加と対称な生成操作か（創造性測定装置の付加バイアス監査） | 理論＋机上監査 | 引き算の創造性：付加への偏りと、不在を設計するという仮説 | 先行不在主張の系統的検証、監査の実施 |
| 13 | 新規性の次元の組合せは評価を上げるか（座の組合せの直接検証） | 計量書誌学 | 新規性のある問いはどこから来るのか：四つの座とその組合せの学術的検討 | コーパス構築と分析の全部 |
| 14 | アンディスカバリー率：知識喪失の計量指標 | 理論＋パイロット計測 | 知識の消失：発見の双対としてのアンディスカバリー | 指標の数理的定式化、公開データ計測 |
| 15 | 共進化を駆動するのは認知か評価インフラか（時間的先行性の実証） | 実証（理論検証） | デザイン理論と社会学の接続で、新規性はどこで失われるか, デザイン研究がまだ使っていない社会学、すでに使い尽くした社会学非公開 | フィールドアクセス、研究デザイン、倫理審査 |
| 16 | ジェネラティブアート教育利用の目的七類型スコーピングレビュー | スコーピングレビュー | ジェネラティブアートは教育で何のために使われるのか：目的七類型と72件の文献地図 | PRISMA-ScR 準拠の再構成 |
Tier 3: 着想段階、実装または実験が丸ごと残る（成熟度 C）
| # | 仮タイトル | タイプ | 基盤ノート | 主な不足 |
|---|---|---|---|---|
| 17 | 内生的スケール則（合成データ比率の閉ループ定式化） | 理論＋計算実験 | AI研究のスキマ、再訪：対称性完成型と被覆型を選り分け、内生的スケール則を掘り当てる, AI研究のスキマ、三たび：ゲーム盤の読み替えとして読み直す | 数理モデルと世代反復実験 |
| 18 | デザインシステムは AI エージェントのコンテキスト層か | 概念＋実証 | デザインシステム＝AIの基盤レイヤー — 構造化されたデザイン知識がエージェント精度を決める, 生成AI活用エンジニアリングの系譜とデザイン評価 | 成熟度の操作的定義と直接検証実験 |
| 19 | LLM による Goal-Based Scenario 完全実装のシステム設計教育ツール | システム論文 | シナリオベースのシステム設計学習：Goal-Based Scenario の文脈での産業調査, Goal-Based Scenario の先行研究：Schank の理論から構成要素、実証、デザイン文脈まで31件の文献地図 | ツール実装、評価設計、被験者 |
| 20 | ハルシネーションの有用性の符号を測る比較実験 | 実証（実験） | ハルシネーションを創造性の資源とみなす研究の学術地図, 既知の再結合と非人間的推論：ハルシネーションを創造性の資源とみなせるか | 実験設計、人間ベースライン、複数世代モデル |
推奨する投稿順序
二本目は候補2（学習目標整合性の判定枠組み）が適する。 追加実験なしで執筆に入れる唯一の教育系 A 評価であり、候補9、10、19 の理論的土台にもなるため、後続の論文群を支える位置にある。 並行して仕込むなら候補3（関係論的存在論）が高リスク高リターンの一本になる。 理論だけで完結するポジションペーパーとして投稿ラインに乗る一方、当たれば AI 評価研究の前提そのものに介入できる。 時限性で判断するなら候補6（フォワードデプロイデザイナー）は、職名の生成過程を捉えた再現不能なデータ（消滅済み求人票を含む）を持つため、寝かせるほど価値が減る。
質的研究への絞り込みと新規性の実地検証（2026-08-09 追記）
20候補のうち、質的研究（インタビュー、文書分析、参与観察、質的内容分析）として成立するのは5件に絞られる。 その5件について、ノート内部の「見つからなかった」に頼らず、外部の文献検索で最近接の先行研究を特定する新規性監査を行った。 判定は無傷、限定つきで残る、実質的に既出の三段階である。
| 順位 | 候補 | 質的方法 | 新規性判定 | 律速 |
|---|---|---|---|---|
| 2 | フォワードデプロイデザイナーの管轄権分析（候補6） | 文書分析＋インタビュー | 限定つきで残る | インタビュー5から10名 |
| 3 | 共進化の駆動源の時間的先行性（候補15） | 痕跡データ＋参与観察のプロセス研究 | 限定つきで残る | フィールドアクセス |
| 4 | 生成 AI と crit の相互作用（候補9の改鋳） | crit の参与観察と談話分析 | 再フレーミング後のみ残る | スタジオへのアクセス |
| 5 | 「使うが支持しない」の管理実践（候補8の改鋳） | 半構造化インタビュー | 実質的に既出（改鋳が必須） | 差別化設計の再構築 |
候補6: フォワードデプロイデザイナー
FDD どころか FDE の学術研究も未確認で、文字どおりの組み合わせは成立している。 ただし構成要素はすべて個別に既出である（UX の専門職化言説は Kou & Gray 2018、求人票×UX×生成AI は Honorato ら 2026、新興 AI 職名の求人分析は prompt engineer 研究、専門職の自律と境界×AI×質的研究は放射線科医を対象にした医療社会学）。 守るには、既に市場が立った職業の事後研究しかない専門職社会学の成功事例バイアスを突き、制度化以前の職名主張をリアルタイムで判定する設計に立てる。 求人2件がともに消滅した事実は弱点ではなく、失敗しうる管轄権主張の観察データになる。 FDE（市場承認に到達）との比較事例設計にすれば、単一事例の記述を超えた理論貢献になる。
候補15: 共進化の駆動源
耐久的な評価インフラを駆動源候補とし、タイムスタンプ付き痕跡データで認知的更新との先行関係を識別する三点の組合せは未発見で、設計の核は残る。 ただし不在主張は二箇所で過大だった。 「共進化モデルは認知内過程を前提する」は Wiltschnig ら 2013 と Parsons らの社会的拡張が反例になり、「Espeland & Sauder をデザインに写した研究はない」は DIS ‘24 の反応性論文（倉庫労働者の労働を追跡する指標に Espeland & Sauder の反応性を当て、デザインの方向を論じる）で崩れる。 最大の脅威は Harrison & Rouse 2015（外部の評価的相互作用が問題空間を共同構築することを実証済み）で、これを対立仮説の担い手として本文に組み込み、認知内共進化、対人相互作用、耐久的評価インフラの三説を時刻差データで判別する三項裁定へ組み替える。
候補9の改鋳: 生成 AI と crit の相互作用
教育者への認識インタビューという当初設計は、Fleischmann の研究（2024年は学生の経験、2026年は教育者9名へのインタビュー）と建築教育の複数研究が既に占有しており、そのまま実行すれば追試と査読される。 残っている空白は、AI 生成物が持ち込まれた実際の講評セッションで、教育者が学生自身の探索の痕跡をどう探り確認し再構成するかという相互作用の記述である。 分析単位を認識から crit の相互作用へ移し、理論レンズを失敗設計系譜（productive failure の統合フェーズ）に置けば新規性が立つ。
候補8の改鋳: 「使うが支持しない」
乖離現象の質的解明は Müller ら 2026 が知識労働者で実施済みで、構成要素のペア（デザイナー×専門職のアイデンティティ、クリエイティブ×自律性逆説）も2024年から2026年に個別に埋まっている。 「3理論統合は初」は gap-spotting 型の弱い主張で、査読では守れない。 残る道は三つある。 (1) デザイナーの不支持が作家性と美的判断の帰属というクリエイティブ固有の賭け金に根ざすか（メカニズムの境界条件）を Müller らとの明示的対比で問う、(2) 乖離の存在ではなく管理実践（利用の偽装、選択的開示）へ問いを移す、(3) 日本のデザイン組織という文脈の希少性で比較事例の価値を出す。
質的研究としての総合順位
二位は候補6で、再現不能な時限データと明確な再フレーミング経路を持つ。 三位は候補15で、理論的リターンは最大だがフィールドアクセスが律速になる。 候補9と8は改鋳後にのみ成立し、着手順は後になる。 なお候補6、8、9はいずれも日本文脈での実施が既存研究（米欧豪中に集中）に対する独立の差別化になる。
後続作業
gap-spotting 型の新規性主張が守れないという本監査の帰結を受け、前提反転型の問い生成を wiki corpus の problematization（4領域の前提台帳と12の挑戦） で実施した（4領域45前提から12の挑戦を展開）。 両者の監査結果をレビュー論文の執筆材料として編み直したものが レビュー論文の執筆材料：新規性監査17件が残した前提台帳と近接文献 である。 2026-10-11 には、ギャップの探し方を 15 のレンズに分けて corpus の研究行に当て、候補ごとに近い既存研究を探して判定を付ける走査を 過去のノートからの研究ギャップの走査（2026-10、15 のレンズ） で行った（87 本から 10 候補）。
未検証事項
新規性監査で新たに生じた要確認事項は、次の7件である。
- AI & SOCIETY 2024 の jury 観察の方法詳細
- Fleischmann 2026 の方法と射程
- Research Square の desirable difficulties プレプリントの出版状況
- AMJ の職場管轄権論文（本文未読）
- Honorato ら 2026 の理論枠組みの誌面確認
- Design Studies 2024 権力非対称論文の著者と分析詳細
- Müller ら 2026 の質的パートにデザイナーがどの程度含まれるか
いずれも該当候補の投稿前に一次確認を要する。 また監査は一般 Web 検索によるもので、Scopus、Web of Science、ACM DL の系統的検索と非英語圏文献の掃引は未実施である。
基盤ノートから引き継ぐ未検証マーカーも残る。 候補1で venue の採択実績確認1件、候補3で書誌3件、候補4で書誌十数件、候補6で一次ソース11件、候補8で引用の過半、候補9で教育学カノン6件、候補11で書誌18件、候補12で原典4件、候補14で書誌2件、候補17で書誌3件である。 本分析自体で新規に生じた未検証事項は0件である。
参照文献
本文で名を挙げた外部の文献を、書誌を Crossref、arXiv、出版社の頁で確かめて載せる。 基盤ノートは本文の表から辿れるので、ここには載せない。
候補3：文脈依存性の検定装置
- Lo, K. I., Sadrzadeh, M. & Mansfield, S. (2025). Quantum-like contextuality in large language models. Proceedings of the Royal Society A 481(2319), 20240399. https://doi.org/10.1098/rspa.2024.0399
候補6：新興職名と専門職の管轄
- Kou, Y. & Gray, C. M. (2018). Towards professionalization in an online community of emerging occupation: Discourses among UX practitioners. GROUP ‘18, 322–334. https://doi.org/10.1145/3148330.3148352
- Honorato, F., Sosa, R. & Clemente, V. (2026). UX design meets GenAI: Emerging practices from job postings in Singapore. Base Diseño e Innovación 11(13). https://doi.org/10.52611/bdi.num13.2026.1753
- Vu, A. & Oppenlaender, J. (2025). Prompt engineer: Analyzing hard and soft skill requirements in the AI job market. arXiv:2506.00058. https://arxiv.org/abs/2506.00058
- Lombi, L. & Rossero, E. (2024). How artificial intelligence is reshaping the autonomy and boundary work of radiologists: A qualitative study. Sociology of Health & Illness 46(2), 200–218. https://doi.org/10.1111/1467-9566.13702
- Kim, B., Rezazade Mehrizi, M. H. & Bailey, D. E. (2025). Interlacing situated and algorithmic modes of knowledge work: A workplace jurisdiction perspective. Academy of Management Journal 68(5), 907–938. https://doi.org/10.5465/amj.2023.1286
候補15：共進化の駆動源
- Wiltschnig, S., Christensen, B. T. & Ball, L. J. (2013). Collaborative problem–solution co-evolution in creative design. Design Studies 34(5), 515–542. https://doi.org/10.1016/j.destud.2013.01.002
- Parsons, P. C. & Ridley, A. (2025). Judgment as coordination: A joint systems view of visualization design practice. arXiv:2507.01209. https://arxiv.org/abs/2507.01209
- Parsons, P. C. & Shukla, P. C. (2025). Beyond problem solving: Framing and problem-solution co-evolution in data visualization design. arXiv:2508.07058. https://arxiv.org/abs/2508.07058
- Zhang, W. & Ma, J. (2024). Framing under power asymmetries: A cross-level examination of the early-stage product design process. Design Studies 91–92, 101250. https://doi.org/10.1016/j.destud.2024.101250
- Cheon, E. (2024). Examining algorithmic metrics and their effects through the lens of reactivity. DIS ‘24, 3179–3192. https://doi.org/10.1145/3643834.3660676
- Harrison, S. H. & Rouse, E. D. (2015). An inductive study of feedback interactions over the course of creative projects. Academy of Management Journal 58(2), 375–404. https://doi.org/10.5465/amj.2012.0737
候補9の改鋳：デザイン教育と生成 AI
- Fleischmann, K. (2024). The commodification of creativity: Integrating generative artificial intelligence in higher education design curriculum. Innovations in Education and Teaching International 62(6), 1843–1857. https://doi.org/10.1080/14703297.2024.2427039
- Fleischmann, K. (2026). From tools to thinking partners: Cognitive and pedagogical shifts in design education through generative AI. Arts and Humanities in Higher Education 25(4), 340–361. https://doi.org/10.1177/14740222261420495
- Karadağ, D. (2025). AI in architectural education: Rethinking studio culture. PLANARCH 9(2), 243 ff. https://doi.org/10.54864/planarch.1749891
- Iranmanesh, A. & Lotfabadi, P. (2024). Critical questions on the emergence of text-to-image artificial intelligence in architectural design pedagogy. AI & Society 40(5), 3557–3571. https://doi.org/10.1007/s00146-024-02111-x
候補8の改鋳：AI の採用と態度の乖離
- Müller, M., dos Santos, N. E. G., Kubatova, J. & Mesquita Cardoso, L. (2026). Navigating cognitive dissonance in generative AI adoption: Ethical and psychological dimensions of knowledge worker acceptance. European Journal of Innovation Management. https://doi.org/10.1108/EJIM-03-2025-0305
- Li, J., Cao, H., Lin, L., Hou, Y., Zhu, R. et al. (2024). User experience design professionals’ perceptions of generative artificial intelligence. CHI ‘24. https://doi.org/10.1145/3613904.3642114
- Zulu, N. C., Åkesson, M. & Thomsen, M. (2026). What does generative AI mean for my professional competence? Insights into the perspectives of digital creative professionals. Interacting with Computers. https://doi.org/10.1093/iwc/iwaf056
- Tang, C. (2026). The autonomy paradox in AI-generated content adoption: Creative-specific alternative to TAM model in China’s micro-short drama industry. PLOS One 21(1), e0336166. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0336166
- Vasconcelos, D. (2026). Resisting AI: A conceptual framework for practices of resistance against artificial intelligence in the creative industries. AI & Society 41(9), 8445–8460. https://doi.org/10.1007/s00146-026-03135-1
- Fang, C., Guo, J., Khiatani, P. V., Lin, H., Zhang, B. et al. (2026). Beyond one-size-fits-all: Profiling designers’ adoption of generative artificial intelligence in professional design practice. International Journal of Human–Computer Interaction. https://doi.org/10.1080/10447318.2026.2658255
書いた人：小川 修一郎（デザイン研究者／デザインコンサルタント） 経歴を見る →