A
"書くべきこと"の確立
プロトコルに「書かれるべき項目」と「根拠」を体系として確立する。スタイルではなく、内容にフォーカスする。
A-01実験プロトコルに含めるべき記載項目の定義
A-02なぜそれが必要か — 根拠と条件分岐の体系化
A-03LLM等による整形・テンプレート化は項目確定後に加速
A-04ドメインを跨いで利用可能な共通の語彙の整備
PROJECT · BIOSKILL-LEGACY
熟練者の"技"を、 未来の遺産に変換する。
生命科学実験の再現性を支えているのは、プロトコルに書かれない「現場の判断」です。BioSkill-Legacyは、その判断と勘所を体系的に収集・構造化し、教材・テンプレート・データセットとして次世代に引き渡します。
FOCUS
Life Science
Wet-lab Protocols
Wet-lab Protocols
METHOD
多視点撮影 +
聞き取り + 注釈
聞き取り + 注釈
OUTPUT
項目集 / 教材 /
再利用データセット
再利用データセット
FIG. 00
CHART · 熟練者の知見の累積モデル / Conceptual
SECTION · 01 / PROBLEM
プロトコルに、書かれない知識。
同じ手順を辿っても、同じ結果は得られない。条件のわずかな違いが実験の成功率を決め、熟練者は試料の状態を見て判断する。
この問題の多くは、実行に必要な情報がプロトコルに十分に含まれていないことに起因する。
熟練者は「どこを見るか」「何を変えるべきか」を判断しながら進められるため成功率が高い。一方、初学者はその判断に必要な情報にアクセスしにくく、同じ手順を実行しても失敗しやすい。BioSkill-Legacyは、その空白を埋めることを目的としています。
P-01
類型 I · OBSERVATION
観察に基づく判断
サンプルの色・粘性・泡立ちなどを目で見て、次の工程の条件を分岐させる。目盛りには現れない判断。
e.g. "ここで止めるか、あと10秒続けるか"
P-02
類型 II · CALIBRATION
経験則による調整
数値化されていないが、成功率を左右する微妙なチューニング。試薬ロット差、季節、湿度、その日の状態。
e.g. "今日のロットは少し薄めで"
P-03
類型 III · CONTEXT
文脈依存の手技
環境・機器・試薬ロットに応じた、その場でしか判断できない微調整。プロトコルに書ききれない「現場の作法」。
e.g. "この機種だけ少し短めに回す"
SECTION · 02 / MISSION
暗黙知を、遺産に変換する。
BioSkill-Legacyは、Data → Model → Operation の3段で動く。継続的に集め、整理し、次世代へ引き渡せる形式に変換し続ける。
熟練者が実際に使っている判断基準や、
不記載になりやすい情報を継続的に集め、整理し、
次世代へ引き渡せる形式に変換する。
M-01
Data
収集 · 記録
熟練者の現場で観察・聞き取り・多視点撮影を一体で実施。条件分岐の瞬間と、その判断根拠を捉える。
SPEC · VIDEO + AUDIO + PROTOCOL
M-02
Model
構造化 · モデル化
観察→判断→介入→結果のチェーンを取り出し、項目・根拠・分岐として再利用可能な形へ。
SPEC · SCHEMA + ANNOTATION
M-03
Operation
活用 · 更新
教材・テンプレートとして還元し、現場のフィードバックを受けて継続的に育てる。
SPEC · TEMPLATE + DATASET
SECTION · 03 / TWO PILLARS
二つの柱。何をするか。
(A) "書くべきこと"の確立 — プロトコルに含まれるべき項目を体系として固める。
(B) 判断プロセスの記録とモデル化 — 熟練者の判断を観察可能な単位で記録する。
B
判断プロセスの記録とモデル化
熟練者の判断（メンタルモデル）を、観察可能な単位で記録し、将来のワールドモデル構築へ接続する。
B-01観察 → 判断 → 介入 → 結果 のチェーンを記録
B-02操作対象物の状態変化に着目（手の動きだけでなく）
B-03アフォーダンスに基づく記録単位の設計
B-04将来的なワールドモデル構築への接続
SECTION · 04 / STRUCTURE
どう動くか。体系図。
4つのロールが上流から下流へ繋がり、運用ループによって継続的に更新される。図はその全体像を示す。
FIG. S-01 / SYSTEM PIPELINE
A
上流
パートナーシップ / ブランディング
熟練者・研究室・企業との関係構築。LEGENDSレクチャー、Troubleshooting Night、Lab Hero Storiesによる発信と協力者の獲得。
B
現場
データ収集
熟練研究者による実験の実施・聞き取り・多視点撮影を一体で実施。俯瞰・側面・対象クローズアップ・プロトコル画面・音声を同時取得。
C
基盤
データ整備 / アーカイブ
データスキーマ（メタデータ、手順ID、機材情報、環境条件等）の整備。保存・検索・再利用の可能性を担保する。
D
下流
解析 / モデル化
不記載情報を質問群・項目群・根拠として構造化。動画・注釈・結果指標との紐づけと、再利用可能な表現への変換。
運用ループ — Continuous Operation
FIG. L-02 · 抽出 → 構造化 → 記録 → 紐づけ → 更新
SECTION · 05 / WHY JOIN
なぜ、参加するのか。
BioSkill-Legacyは、参加した一人ひとりに具体的な見返りがある。あなたが熟練者でも、立ち上げ中の研究室でも、学生でも、メーカーでも — 受け取れる価値と、最初の一歩がある。
FOR · VETERAN RESEARCHERS
熟練研究者
STAKE · S-01
"口頭で消えていた判断が、引用される知見になる。
- 同じ説明を何度もしなくてよくなる — 育成負荷の軽減
- あなたの判断と工夫が、クレジット付きで記録される
- 自分でも言語化していなかった勘所が、構造化されて返ってくる
FOR · LABS & PIs
研究室・PI
STAKE · S-02
"次のメンバーが、あなたを呼ばずに立ち上がる。
- 属人化した手順が明文化され、引き継ぎコストが下がる
- 新規メンバーが独立して動けるまでの期間が短縮される
- 再現できない時の原因切り分けが速くなる
FOR · EARLY-CAREER
若手研究者・学生
STAKE · S-03
"先輩の頭の中が、手元で読める。
- "なぜそうするか" — 判断の根拠と条件分岐が注釈付きで得られる
- 成功例だけでなく、失敗パターンと回避法から学べる
- 自分の判断と熟練者の判断を、同じ動画で照合できる
FOR · INDUSTRY PARTNERS
企業・メーカー
STAKE · S-04
"現場で何が詰まっているか、ようやく見える。
- ユーザの実環境での製品挙動と、運用上の詰まりポイントが可視化
- 観察された不具合・要望が、製品改善・新規提案の起点になる
- 実験環境全体（ベンチ・機材・試薬・運用）の改善検討に接続できる
SECTION · 06 / GET INVOLVED
参加する。経験を、遺産に。
参加の入り口は複数ある。5分で投稿できる事例から、共同検証・拠点利用まで。あなたの関わり方を選んでほしい。
PRIMARY · 5 MIN
現場で起きた一つの事例を、
投稿してください。
失敗談・突破口・現場の工夫 — いただいた事例は、収集開始後に整理・構造化し、教材として還元していきます。匿名で構いません。
現在は準備期間中です。事例の投稿は、当面 BioSkillDX 共通のお問い合わせフォームで受け付けています（まずは関心のご連絡として歓迎します）。本格的な事例収集の開始は、追ってこのページでお知らせします。
CAT · 01 · TROUBLESHOOTING NIGHT
失敗談・ヒヤリハット
何が見えて、どう判断し、何を変え、どうなったか。観察と介入のチェーン。
RECOMMENDED · 月1回 / 短時間OK · 推奨
CAT · 02 · LAB HERO STORIES
困りごとの解決事例
現場で試行錯誤して見つけた突破口を共有する。再利用可能な突破事例。
ANYTIME · ストック型 · 推奨
CAT · 03 · LAB HACKS & GEAR
実験の工夫 · 機材Tips
道具や環境の改善で成功率を上げた事例。小さな工夫こそ価値がある。
ANYTIME · 写真歓迎 · 推奨
参加の段階 — Engagement Protocol
PROTO · 01 → 04 / 任意の段階から
STEP · 01
ライト参加
短時間の聞き取り、プロトコルレビュー、質問項目へのコメント。
EFFORT · 30 MIN
STEP · 02
データ提供
最小構成（俯瞰・側面・対象・プロトコル・音声）での撮影。
EFFORT · 2–4 H
STEP · 03
共同で検証
結果指標（成功・失敗・QC）と紐づけたケーススタディ作成。
EFFORT · JOINT
STEP · 04
拠点利用
整備されたベンチ・機材環境での実験の実施と記録。
EFFORT · ON-SITE
SECTION · 07 / TEAM
運営する人びと。Core team.
BioSkill-Legacyは、BioSkillDXの中で、生命科学領域の研究者・データエンジニア・コミュニケーターが手を組んで進めている研究プロジェクトです。
MEMBER · T-01
笹川 洋平
東京科学大学
MEMBER · T-02
大田 達郎
千葉大学
MEMBER · T-03
小野 浩雅
プラチナバイオ株式会社
MEMBER · T-04
二階堂 愛
東京科学大学
MEMBER · T-05
藤江 学
沖縄科学技術大学院大学