# 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

- 著者：小川 修一郎（デザイン研究者／デザインコンサルタント）https://jamjet-iqbal.com/
- 初出：2026-08-09、更新：2026-08-09
- 正規の URL（HTML）：https://jamjet-iqbal.com/notes/review-paper-writing-material/
- 英語版：https://jamjet-iqbal.com/en/notes/review-paper-writing-material/（Markdown：https://jamjet-iqbal.com/en/notes/review-paper-writing-material.md）
- 言語：ja
- キーワード：review-article, scoping-review, problematization, novelty, research-strategy, meta-research, llm-as-a-judge, creativity-evaluation, design-research, ai-and-learning

> wiki コーパス117件から抽出した論文候補20件を質的研究5件へ絞り、さらに前提反転（problematization）で12の挑戦を生成し、計17件すべてに外部の新規性監査をかけた記録と、その副産物をレビュー論文の執筆材料として編み直したノート。監査の結果は無傷0件、限定つきで残る12件、実質的に既出5件であり、実証論文の新規性は「未主張の発見」ではなく特定のフィールドでの経験的実行にしか残らないことが確認された。この判定を受けて重心をレビュー論文へ移し、書ける3案（LLM-as-a-Judge と創造性評価の scoping review、AI と創造的職能をめぐる研究の前提批判レビュー、認知的オフロードの害の条件を束ねる統合レビュー）について、RQ、貢献の置き場所、既存コーパスの実数、方法の作法、残作業、投稿先を整理する。分析枠組みとして4分野（AI とデザイン実務、生成 AI と学習、創造性の評価と測定、デザインプロセス研究と方法論）の前提台帳45件を五層で提示し、監査で特定した最近接文献をレビューの位置づけ証拠として分野別に収める。参照文献88件（DOI または URL つき、うち一次未確認7件を明示）。

## このノートが記録していること

研究の主題を選ぶ作業を、四つの段階で進めた。
第一に、wiki に蓄積した117件のノートを横断し、査読論文として成立する粒度の候補を20件抽出した（候補抽出の記録（非公開））。
第二に、そのうち質的研究として実行できる5件へ絞り、各候補について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かけた。
第三に、監査が「文献の空白を指す型の主張は査読で守れない」と示したため、問い生成の方式を前提反転（**problematization**、分野が共有する前提そのものを同定して挑む手続き）へ切り替え、4分野の前提45件から12の挑戦を生成した（前提台帳の記録（非公開）。この手続きの学術的系譜は [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](https://jamjet-iqbal.com/notes/novel-research-questions-literature/) と [新規性はどう作られ、どう名乗られるか：確立戦略の類型](https://jamjet-iqbal.com/notes/novelty-establishing-strategies-literature/) にある）。
第四に、その12件にも同型の監査をかけた。

本ノートは、この17件の監査が残した材料を、レビュー論文を書くための素材として編み直したものである。

## 監査が示した一つの事実

17件の監査で、新規性が無傷だった候補は0件だった。

| 判定 | 質的研究5件 | 前提挑戦12件 | 計 |
|---|---|---|---|
| 無傷 | 0 | 0 | 0 |
| 限定つきで残る | 3 | 9 | 12 |
| 実質的に既出 | 2 | 3 | 5 |

判定の内訳よりも、判定の理由のほうが重要である。
実証候補では、構成要素がそれぞれ別の分野で既に埋まっていた。
たとえば新興デザイン職の管轄権分析は、専門職化の言説研究、求人票による職務分析、専門職社会学の AI 適用が個別に存在し、組み合わせだけが空いていた。
前提挑戦でも同じことが起きた。
「分野は X を自明視している」という暴露そのものは、12件中ほぼすべてで誰かが先に活字にしていた。
判断を能力ではなく責任の配分とみなす反転は責任研究が、除去テストへの批判は評価改革の学派が、評価器の反応性は量化の社会学とベンチマーク批判が、すでに主張していた。

したがって、査読に耐える新規性は、主張の側ではなく、特定のフィールドと分析単位での経験的実行の側にしか残らない。
そして経験的実行は、フィールドアクセス、被験者、縦断の時間という、いま手元にない資源を要求する。

## レビュー論文へ重心を移す理由

レビュー論文の新規性は、実証論文とは別の場所に置かれる。
実証論文が「誰も報告していない事実」を要求するのに対し、レビュー論文が要求するのは、被覆の範囲、統合の枠組み、そして分野間の断絶の同定である。
ここに、17件の監査が残した副産物が正確に対応する。

監査は、4分野それぞれについて最近接の文献を実際に特定した。
その総数は88件で、いずれも DOI または URL まで確認してある。
これはレビュー論文の関連研究節が要求するものそのものである。
また前提台帳45件は、記述的な文献目録に終わらないための分析枠組みとして使える。
そして各分野で確認した「どの主張がすでに占有され、どこが空いているか」の地図は、レビューの貢献主張を組み立てる根拠になる。

言い換えれば、実証論文としては足りなかった材料が、レビュー論文としてはほぼ足りている。

## 書ける3案

| 案 | 型 | 主コーパス | 成熟度 | 第一投稿先 |
|---|---|---|---|---|
| A | スコーピングレビュー（PRISMA-ScR） | 学術53件＋産業39件＋追加35〜50件 | 骨子確定済み | IJDCI |
| B | 批判的文献レビュー（前提の同定） | 4分野の前提45件＋近接文献88件 | 本セッションで新規に成立 | Design Studies / She Ji |
| C | 統合レビュー（害の条件の判定） | 約70件（三重コーパス） | 骨子あり | Educational Psychology Review |

### 案A: 創造性研究のための LLM-as-a-Judge

もっとも進んでいる案で、RQ、章立て、投稿先、PRISMA-ScR 22項目の対応まで確定している（骨子の記録（非公開）。主コーパスの出所は [LLM-as-a-Judge の最新潮流：中核研究53件の文献地図と創造性評価の独立章](https://jamjet-iqbal.com/notes/llm-as-a-judge-literature/) と [LLM-as-a-Judge の発生史：三つの系譜の合流と四つの要請](https://jamjet-iqbal.com/notes/llm-as-a-judge-history/)）。
RQ は4件（何をどの水準の人間一致で評価できるか、どの型の妥当性証拠が報告されているか、デザイン批評の系譜とどこで接続し断絶するか、未決の研究課題は何か）。
貢献は、NLP と HCI の会議録に散在する実証を、デザイン研究の評価論（consensual assessment、studio crit、工学デザインの新規性指標）の語彙で地図化し、成果物タイプと妥当性証拠タイプのマトリクスを Results の中心に置くことにある。

本セッションの監査は、この案に二つの材料を追加した。
第一に、Discussion に置ける論点として、評価器が生成の選択環境として働く可能性（後述の前提3-2）が加わる。
judge は強化学習の報酬モデルを訓練ループの外に取り出したものであり、すでに生成の側に選択圧をかけている。
評価器の精度を上げるほど、測ろうとする創造性の分布そのものが動くなら、校正精度と独立に妥当性が劣化しうる。
この論点には、量化の社会学の反応性研究、アルゴリズムのモノカルチャー論、大規模言語モデルによる均質化の実証と総説という近接文献が揃っている。
第二に、Research agenda 節に置ける未探索の問いとして、評価者間不一致を誤差ではなく信号として扱う立場（前提3-1）が加わる。
ただしこの立場は自然言語処理の perspectivism として制度化済みであり、かつ不一致の量が新規性を予測しないという否定的結果が科学評価の分野に2件ある。
レビューで扱うなら、この否定的結果を明示したうえで、不一致の構造という未検証の残余を課題として提示する形になる。

### 案B: AI と創造的職能をめぐる研究の前提批判レビュー

本セッションが新しく成立させた案である。
既存の批判的文献レビューには先例があり、高等教育における AI 言説を対象とした批判的レビューが2023年に出ている。
つまり「分野の文献群が何を自明視しているか」を主題とするレビューは、確立した型として存在する。

この案の RQ は、AI と創造的職能をめぐる研究群（デザイン実務、学習、創造性評価）が共有する前提は何か、その前提はどの証拠に支えられ、どこで内部矛盾を起こしているか、である。
貢献は三つ置ける。
第一に、通常は別々に読まれる三つの文献群を、共有する前提という一つの軸で並べること。
第二に、分野内部の未対決の矛盾を名指しすること。
もっとも明瞭なのは学習研究の例で、害研究は「AI を外した状態で残る成績」を真の学習と定義するのに対し、能力測定研究は「AI なしの個人を測る時代は終わった」と正反対の前提を採り、両者は同じ分野に併存しながら準拠環境の選択について一度も対決していない。
第三に、前提ごとに代替の前提地盤と、それを検定できる観測量を対にして示すこと。

この案の弱点も明確である。
個々の前提の暴露には先行があるため、レビューの貢献は「一つ一つの暴露」ではなく「三分野を貫く配置と、矛盾の同定」に置くほかない。
関連研究節では、責任配分の研究、評価改革の学派、量化の社会学、criteriology 論争を正面から引き、本レビューが何を新しく並べたのかを明示する必要がある。

### 案C: 何をオフロードさせると学習は壊れるか

学習研究に絞った統合レビューで、素材は三重のコーパス（害の原典、査読済みの反証と追試、失敗設計の論争。合計約70件）が揃っている（出所は [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](https://jamjet-iqbal.com/notes/ai-cognitive-offloading-learning/)、[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](https://jamjet-iqbal.com/notes/technology-education-harm-patterns/)、[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](https://jamjet-iqbal.com/notes/failure-driven-learning/)）。
主張は一つの判定軸に集約される。
再現性の検証を経て頑健に残る害は、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に集中する。
電卓、検索、ラップトップ、スクリーンタイム、生成 AI という50年分の害言説を機構別に類型化し、この軸で選別する構成になる。

本セッションの監査は、この案の位置づけを一つ変えた。
評価改革の学派が、AI 除去条件で測ることの是非を規範のレベルで反復主張しており、規制当局の討議文書にも入っている。
したがって案Cは、害の有無を判定するだけでなく、「何を準拠環境として選ぶかによって害の意味が変わる」という測定論の問題として枠づけたほうが、既存の議論に接続する。

## 分析枠組み：4分野の前提台帳

案Bの中核であり、案Aと案Cでも Discussion の枠として使える。
前提は五層（理論内部の前提、分野が共有する根拠のイメージ、パラダイム、イデオロギー、場の前提）で掘り起こした。
挑む価値の評価を通過した12件を、監査の判定とともに示す。

### 分野1: AI とデザイン実務と職能

- **判断は個人に内在する能力である**：AI に代替されない残余を判断とテイストとし、それを定義し教育し測定できるとみなす。9件のノートすべてに浸透している。代替地盤は、判断とは組織が特定の位置に付与する保証権限と応答責任だとする見方で、専門職社会学とワークプレイス研究が支える。監査では、責任の宛先として人間が残るという反転が責任研究で既出と判明した。残るのは、レビュー会議で「判断した」と認められる資格が配分される相互行為の記述である。
- **AI は外生的な技術ショックである**：組織が導入し個人が受容または抵抗するという構図。代替地盤は、デザイン職能こそが AI の実行条件（デザイントークン、仕様記述、評価基準）の供給者だという見方である。監査では知識の符号化論と自己自動化の労働言説が先行と判明したが、デザインシステムの機械可読化を内生的なインフラ敷設として観察した研究は見つからなかった。
- **編集者役割は到達点である**：制作者から編集者へという一方向の移行を、持続的な職務形態とみなす（この移行の構造分析は [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](https://jamjet-iqbal.com/notes/maker-to-editor-paradigm/)）。代替地盤は、監視と編集がモデルの欠損を埋める一時的な足場だという見方だが、これは自動化の最終行程のパラドックスとして既に定式化されており、実質的に既出と判定した。

### 分野2: 生成 AI と学習

- **AI を外した状態で残る成績が真の学習である**：害研究群の従属変数を一様に規定している。代替地盤は、転移の判定には準拠環境の指定が要り、卒業後の環境は AI 飽和だという見方である。監査では評価改革の学派が規範のレベルで既に主張済みと判明した。残るのは、AI 除去成績が AI 飽和環境での後続の遂行の何を予測するかという実証である。
- **道徳的負荷語彙は中立な記述である**：怠惰、負債、依存という命名を分析概念として使う。代替地盤は、これらが証拠の確定に先行して政策へ拡散する評決だという見方である。監査では言説分析、メタファー分析、技術パニック循環論の適用、依存概念の批判がすべて占有済みと判明し、実質的に既出と判定した。
- **AI への曝露は割り付けられる**：条件として割付でき、カリキュラムの段階として開閉できるとみなす。代替地盤は、AI アクセスが環境インフラであり、学習者は公認と非公認のチャネルを跨いで自分の利用生態を編成しているという見方である。監査では、公認の経路が機能しないとき学習者が非公認の実践で学習生態を自作するという理論枠が外科研修の研究にあり、生成 AI 教育への移送先が空いていることが分かった。

### 分野3: 創造性の評価と測定

- **一致は高いほど良い**：評価者間および人間評定との一致を最大化することが評価の改善だとみなす。代替地盤は、既存の規範を共有する評価者たちの構造化された不一致が、成果物が規範の境界に触れている信号だという見方である。監査では、不一致を情報として扱う枠組みが自然言語処理で制度化済みであり、かつ不一致の量が新規性を予測しないという否定的結果が2件あると判明した。
- **評価は生成を変えない後段の工程である**：評価器を、対象から独立に校正できる計測器とみなす。代替地盤は、評価装置が生成の選択環境として作動し、測ろうとする分布そのものを変えるという見方である。監査では反応性の適用、モノカルチャー論、均質化の実証と総説がすべて既出と判明した。残るのは、これらを創造性評価の妥当性理論へ束ねる接続である。
- **出所への感応はバイアスである**：評価は成果物の出所から独立であるべきだとみなす。代替地盤は、出所が美的判断の構成要素であり、評価とは達成の評価だという見方である。監査では、この哲学的テーゼが正典に加えて美学誌の最新号でも AI に適用済みと判明した。残るのは、専門家の判断機能を実証的に分解し、評価器設計の構成概念妥当性へ翻訳することである。

### 分野4: デザインプロセス研究と方法論

- **デザインの知は固有の第三の文化である**：分野の方法論的自律の根拠になっている。代替地盤は、この固有性主張が比較の非対称に立つという指摘で、デザイン側は実践の観察で記述されたのに対し、対照項の科学は教科書的な自己記述で代表された。監査では、この問題化がデザイン研究誌上の論争として既に成立していると判明した。残るのは論争の経験的な裁定である。
- **プロジェクトが観察の単位である**：始点と終点を持つ容器を、過程の自然な単位とみなす。代替地盤は、プロジェクト境界が契約と課金の慣行に由来する会計的容器であり、過程の性質として報告された知見の一部は容器の性質でありうるという見方である。監査では、人工物の伝記という方法論的先行が情報システム研究にあるが、デザイン認知研究の妥当性装置を標的にした批判は未発見だった。
- **方法論的基準は自らには適用されない**：評価理論を対象に適用する分野が、自分の査読と品質基準には向けない。代替地盤は、質的な方法論的基準もまた反応性を持つ評価インフラだという見方である。監査では、報告チェックリストの遂行性研究と、通約化を前提しない構成的効果の理論が先行と判明し、実質的に既出と判定した。

## レビューの新規性をどこに置くか

監査の教訓を、レビュー論文の設計に翻訳すると四つになる。

第一に、不在の主張を貢献の柱にしない。
「〜を扱った研究はない」は、検索範囲の宣言にすぎず、査読者の一件の反例で崩れる。
代わりに、最近接の先行を名指しで引き、そこからの差分を書く。

第二に、被覆そのものを貢献にする。
レビューでは、何件を、どの基準で、どこまで拾ったかが主張になる。
案Aが PRISMA-ScR への準拠を要件としているのはこのためである。

第三に、分野間の断絶を主要な発見として扱う。
本セッションの監査は、断絶の実例を複数見つけた。
評価改革の学派と害研究が相互に引用していないこと、計算論的創造性の評価枠組みと LLM 以後の実証が接続されていないこと、デザイン認知研究とインフラ研究が同じ問題を別の語彙で扱っていることである。
断絶は、レビューでなければ書けない発見である。

第四に、内部矛盾の同定は、不在の主張より強い。
不在は反例で崩れるが、矛盾は当該分野の文献そのものが証拠になる。

## 全案に共通する方法の作法

案Aの骨子で確定済みの手続きは、案Bと案Cにも転用できる。

- **事前登録**：プロトコル（RQ、包含と除外の基準、検索式、チャーティング様式）を OSF 等へ登録する。案Aでは PRISMA-ScR 22項目のうち最優先の未充足項目である。
- **二層コーパス**：フロー図の対象を実証研究に限定し、系譜文献と産業資料は別の証拠層として扱う。合算したフローは母数と除外理由を曖昧にし、方法論への批判を招く。
- **スクリーニング体制の報告**：人間が全件の最終判断を行い、言語モデルは不一致検出と感度分析に限定する。モデル版、日付、プロンプト、閾値、不一致の処理を公開し、単独スクリーニングであることを限界として明記する。案Aは主題が言語モデルの評価能力であるため、言語モデルを第二査読者と呼ばない。
- **統合物を Results に置く**：記述的な目録に終わらないよう、軸の交差表（案Aでは成果物タイプと妥当性証拠タイプ、案Bでは分野と前提の層）を Results の中心に置き、空セルを研究課題の源泉として扱う。

## 執筆順と残作業

案Aを先に出す。
設計判断がすべて確定しており、残作業が事前登録、追加収集35から50件、チャーティング、本文執筆という実行だけに還元されているためである。
競合するレビューはデザイン研究誌側に確認されておらず、この領域の成長速度を考えると先行の時間窓は長くない。

案Bはその次に置く。
前提台帳と近接文献は揃っているが、レビューとしての被覆（各前提を支える文献を系統的に集め直す作業）が残る。
本セッションの監査は最近接を特定しただけで、網羅的な収集ではない。

案Cは、案Aと案Bのどちらかが投稿を終えてから着手する。
素材は揃っているが、評価改革の学派との位置関係を測定論の枠で書き直す作業が必要になる。

## 未検証事項

投稿前に一次確認を要する項目を、本セッションの監査から引き継ぐ。

- 均質化の総説（Trends in Cognitive Sciences 2026）と反応性の適用論文（DIS 2024）の射程。両者が創造性評価の評価器を明示的に扱っている場合、案Aの Discussion の位置づけが変わる。
- 評価の再考論文（Assessment & Evaluation in Higher Education 2026）の本文。案Cの位置づけを左右する。
- 職場の管轄権論文（Academy of Management Journal）の本文。本文に到達できていない。
- デザインと科学の論争（Farrell と Hooker、2013）、人工物の伝記の方法論総括（2019）、報告チェックリストの遂行性研究（2025）の前方引用。案Bで扱う三つの前提の被覆確認に要る。
- 分業再構成の研究（CSCW 2025）の書誌確定。
- 投稿先の採択実績。IJDCI、Design Science、Design Studies のスコーピングレビュー掲載前例と語数制限。
- 追加収集候補約30件の書誌（著者、年、誌名、DOI）。

監査は英語圏の一般的なウェブ検索によるものであり、Scopus、Web of Science、ACM Digital Library の系統的検索、非英語圏の文献、有料の本文は未確認である。
着手時に再度の監査を要する。

## 参照文献

本セッションの新規性監査で特定した最近接文献を、分野別に収める。
到達を確認していない項目には注記を付す。

### 問い生成の方法論

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- Alvesson, M. & Sandberg, J. (2014). Habitat and habitus: boxed-in versus box-breaking research. *Organization Studies* 35(7): 967–987. https://doi.org/10.1177/0170840614530916

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- Corbin, T. et al. (2025). "Where's the line? It's an absurd line": towards a framework for acceptable uses of AI in assessment. *Assessment & Evaluation in Higher Education*. https://doi.org/10.1080/02602938.2025.2456207
- Black box assessment: rethinking integrity and learning for a time of generative AI (2026). *Assessment & Evaluation in Higher Education*. https://doi.org/10.1080/02602938.2026.2661365 ［本文未到達、要一次検証］
- Perkins, D. N. (1993). Person-plus: a distributed view of thinking and learning. In *Distributed Cognitions*. Cambridge University Press. https://www.cambridge.org/nf/universitypress/subjects/psychology/social-psychology/distributed-cognitions-psychological-and-educational-considerations
- AI assistance reduces persistence and hurts independent performance (2026). arXiv:2604.04721. https://arxiv.org/pdf/2604.04721
- Bearman, M., Ryan, J. & Ajjawi, R. (2023). Discourses of artificial intelligence in higher education: a critical literature review. *Higher Education* 86: 369–385. https://doi.org/10.1007/s10734-022-00937-2
- Orben, A. (2020). The Sisyphean cycle of technology panics. *Perspectives on Psychological Science* 15(5): 1143–1157. https://doi.org/10.1177/1745691620919372
- Oberg, C. et al. (2026). Feeling AI: circulating emotions, institutional climates, and moral boundaries in student use of AI. *Higher Education*. https://doi.org/10.1007/s10734-026-01658-6
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- Beane, M. (2019). Shadow learning: building robotic surgical skill when approved means fail. *Administrative Science Quarterly* 64(1): 87–123. https://doi.org/10.1177/0001839217751692
- Weber-Wulff, D. et al. (2023). Testing of detection tools for AI-generated text. *International Journal for Educational Integrity*. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00146-z
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- Rhoads, C. H. (2011). The implications of "contamination" for experimental design in education. *Journal of Educational and Behavioral Statistics*. https://eric.ed.gov/?id=EJ915406
- Hirsh-Pasek, K. et al. (2015). Putting education in "educational" apps. *Psychological Science in the Public Interest* 16(1): 3–34. https://doi.org/10.1177/1529100615569721
- Meyer, M. et al. (2021). How educational are "educational" apps for young children? *Journal of Children and Media* 15(4). https://doi.org/10.1080/17482798.2021.1882516
- Keith, N. & Frese, M. (2008). Effectiveness of error management training: a meta-analysis. *Journal of Applied Psychology* 93(1): 59–69. https://doi.org/10.1037/0021-9010.93.1.59
- Investigating the use of productive failure as a design paradigm for learning introductory Python programming (2024). arXiv:2411.11227. https://arxiv.org/pdf/2411.11227
- Impact of CTF-style vs. traditional exercises (2022). *ITiCSE 2022*. https://doi.org/10.1145/3502718.3524806

### デザイン教育と生成 AI

- Fleischmann, K. (2026). From tools to thinking partners: cognitive and pedagogical shifts in design education through generative AI. *Arts and Humanities in Higher Education*. https://doi.org/10.1177/14740222261420495 ［方法の詳細未確認、要一次検証］
- Fleischmann, K. (2024). The commodification of creativity. *Innovations in Education and Teaching International*. https://doi.org/10.1080/14703297.2024.2427039
- AI in architectural education: rethinking studio culture (2025). *PLANARCH*. https://dergipark.org.tr/en/pub/planarch/article/1749891
- Critical questions on the emergence of text-to-image AI in architectural design pedagogy (2024). *AI & Society*. https://doi.org/10.1007/s00146-024-02111-x ［講評観察の方法詳細未確認、要一次検証］
- Vartiainen, H. & Tedre, M. (2023). Using artificial intelligence in craft education. *Digital Creativity* 34(1). https://doi.org/10.1080/14626268.2023.2174557
- Analysing the impact of generative AI in arts education (2024). *Informatics* 11(2): 37. https://doi.org/10.3390/informatics11020037
- A comparative study on AI's effectiveness on providing critiques for art and design education (2025). *SIGGRAPH Asia 2025 Educator's Forum*. https://doi.org/10.1145/3757372.3771869

### 創造性の評価、不一致、評価器の反応性

- Beyond consensus: perspectivist modeling and evaluation of annotator disagreement in NLP (2026). arXiv:2601.09065. https://arxiv.org/abs/2601.09065
- Teplitskiy, M. et al. (2022). Is novel research worth doing? Evidence from peer review at 49 journals. *PNAS*. https://doi.org/10.1073/pnas.2118046119
- Barnett, A. et al. (2018). Do funding applications where peer reviewers disagree have higher citations? *F1000Research*. https://f1000research.com/articles/7-1030/v1
- Roumbanis, L. (2022). Disagreement and agonistic chance in peer review. *Science, Technology, & Human Values*. https://doi.org/10.1177/01622439211026016
- Efthymiou, K. et al. (2026). Being ranked in a material world: the visual originality of an artwork and its effects on the artist's canonization. *Organization Studies*. https://doi.org/10.1177/01708406251397720
- Examining algorithmic metrics and their effects through the lens of reactivity (2024). *DIS '24*. https://doi.org/10.1145/3643834.3660676
- Kleinberg, J. & Raghavan, M. (2021). Algorithmic monoculture and social welfare. *PNAS*. https://doi.org/10.1073/pnas.2018340118
- Picking on the same person: does algorithmic monoculture lead to outcome homogenization? (2022). *NeurIPS 2022*. https://papers.neurips.cc/paper_files/paper/2022/file/17a234c91f746d9625a75cf8a8731ee2-Paper-Conference.pdf
- Goodhart's law in reinforcement learning (2023). arXiv:2310.09144. https://arxiv.org/pdf/2310.09144
- Homogenization effects of large language models on human creative ideation (2024). *Creativity & Cognition 2024*. https://doi.org/10.1145/3635636.3656204
- The homogenizing effect of large language models on human expression and thought (2026). *Trends in Cognitive Sciences*. https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/abstract/S1364-6613(26)00003-3 ［射程の確認が案Aの判定を左右、要一次検証］
- Large language models often know when they are being evaluated (2025). arXiv:2505.23836. https://arxiv.org/pdf/2505.23836
- Curiosity-driven LLM-as-a-judge for personalized creative judgment (2025). arXiv:2510.05135. https://arxiv.org/abs/2510.05135

### 出所、達成、美的判断

- Lopes, D. M. (2026). AI art and artists: what they are, what they could be, what they should be. *Journal of Aesthetics and Art Criticism*. https://doi.org/10.1093/jaac/kpag001
- Nannicelli, T. (2025). Mass AI-art: a moderately skeptical perspective. *Journal of Aesthetics and Art Criticism*. https://doi.org/10.1093/jaac/kpaf026
- Art and achievement (2019). *Philosophical Studies*. https://doi.org/10.1007/s11098-019-01324-x
- Bias against AI art can enhance perceptions of human creativity (2023). *Scientific Reports* 13. https://doi.org/10.1038/s41598-023-45202-3
- Defending humankind: anthropocentric bias in the appreciation of AI art (2023). *Computers in Human Behavior*. https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.107707
- Beyond ethics and aesthetics: perceived lay theory violations and agency disruption in AI-generated art (2026). *Frontiers in Psychology*. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1716814

### デザインプロセス研究と方法論

- Harrison, S. & 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
- 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
- Framing under power asymmetries: a cross-level examination of the early-stage product design process (2024). *Design Studies*. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0142694X24000139 ［著者名未確認、要一次検証］
- Three's company: situation-problem-solution co-evolution (2024). *DRS 2024*. https://dl.designresearchsociety.org/drs-conference-papers/drs2024/researchpapers/35/
- 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
- Farrell, R. & Hooker, C. (2013). Design, science and wicked problems. *Design Studies* 34(6): 681–705. https://doi.org/10.1016/j.destud.2013.05.001
- Farrell, R. & Hooker, C. (2012). The Simon-Kroes model of technical artifacts and the distinction between science and design. *Design Studies*. https://doi.org/10.1016/j.destud.2012.03.001
- Farrell, R. & Hooker, C. (2015). Designing and sciencing: response to Galle and Kroes. *Design Studies*. https://doi.org/10.1016/j.destud.2014.07.004
- Glanville, R. (1999). Researching design and designing research. *Design Issues* 15(2): 80–91. https://ranulphglanville.org.za/wp-content/uploads/2024/12/Glanville-ResearchingDesignDesigning-1999.pdf
- Kimbell, L. (2011). Rethinking design thinking: part I. *Design and Culture* 3(3): 285–306. https://doi.org/10.2752/175470811X13071166525216
- Cross, N. (2001). Designerly ways of knowing: design discipline versus design science. *Design Issues* 17(3): 49–55. https://oro.open.ac.uk/3281
- Pollock, N. & Williams, R. e-Infrastructures: how do we know and understand them? Strategic ethnography and the biography of artefacts. https://www.researchgate.net/publication/220169185
- Hyysalo, S., Pollock, N. & Williams, R. (2019). Method matters in the social study of technology: investigating the biographies of artifacts and practices. https://www.researchgate.net/publication/335853515
- Karasti, H. (2014). Infrastructuring in participatory design. *PDC '14*. https://doi.org/10.1145/2661435.2661450
- Saad-Sulonen, J. et al. (2018). Unfolding participation over time: temporal lenses in participatory design. *CoDesign*. https://doi.org/10.1080/15710882.2018.1426773
- Cacciatori, E., Tamoschus, D. & Grabher, G. (2012). Knowledge transfer across projects. *Management Learning*. https://doi.org/10.1177/1350507611426240
- Stigliani, I. & Ravasi, D. (2012). Organizing thoughts and connecting brains. *Academy of Management Journal*. https://doi.org/10.5465/amj.2010.0890
- Project value as practice: interactive valuation practices in architectural design projects (2022). *International Journal of Project Management*. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263786322000448

### 質的研究の基準とその反応性

- Buus, N., Ong, B., Einboden, R., Juel, A. & Perron, A. (2025). Constructing research quality: on the performativity of the COREQ checklist. *Qualitative Health Research*. https://doi.org/10.1177/10497323251323225
- How do you solve a problem like COREQ? (2024). *Methods in Psychology*. https://doi.org/10.1016/j.metip.2024.100148
- Buus, N. & Perron, A. (2020). The quality of quality criteria: replicating the development of the COREQ. *International Journal of Nursing Studies*. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2019.07.012
- Schwandt, T. A. (1996). Farewell to criteriology. *Qualitative Inquiry* 2(1): 58–72. https://doi.org/10.1177/107780049600200109
- Sparkes, A. C. & Smith, B. (2009). Judging the quality of qualitative inquiry: criteriology and relativism in action. *Psychology of Sport and Exercise*. https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2009.02.006
- Dahler-Larsen, P. (2014). Constitutive effects of performance indicators. *Public Management Review* 16(7): 969–986. https://doi.org/10.1080/14719037.2013.770058
- Gaver, W. (2012). What should we expect from research through design? *CHI '12*. https://doi.org/10.1145/2207676.2208538
- Zimmerman, J., Stolterman, E. & Forlizzi, J. (2010). An analysis and critique of research through design. *DIS '10*. https://doi.org/10.1145/1858171.1858228