昨日のゼミで、実験番号の付け方について確認しておいた方がよい場面がありました。実験を始めたばかりの人が誤解しやすいところかもしれないので、研究室全体でサンプル、データ、実験ノートをきちんと結び付けるための基本ルールの共有できればと思います。
結論から言うと、実験番号は「1つのバッチに1つ」付けるのが原則です。別の言い方をすれば、実験番号は、その人が何回、独立した実験操作を行い、サンプルやデータを作ったかをたどるための番号です。
1. 実験番号は「1つのバッチに1つ」
ここでいうバッチとは、1回の操作や反応プロセスで、同時に、あるいは一括して調製・処理されるサンプルや物質のまとまりです。
例えば、1つのフラスコ、1つの反応容器、1つの水素生成試験容器、1つの合成操作で作った粉末や分散液は、基本的に1つのバッチです。したがって、そのバッチに1つの実験番号を付けます。
大切なのは、出発物質が同じかどうかではありません。出発物質が同じバッチであっても、それを3つに分けて、3つの反応容器で、3つの条件を試したなら、反応バッチは3つです。この場合、実験番号も3つ必要です。
例：
状況 実験番号の考え方 同じ出発物質を3つの反応容器に分け、3条件で反応した 3つの実験番号を付ける 1つの合成バッチから粉末を分けて、同じ測定を複数回行った 合成バッチは1つ。測定ファイルやサンプル名で区別する 同じ水素生成試験を、別々の容器で3回行った 3つの実験番号を付ける 同じ容器・同じサンプルで、エバキュエーション後に3回測定した 実験バッチとしては1つ。測定回を枝番やファイル名で管理する
枝番を使うこと自体は悪くありません。ただし、枝番は「同じバッチから生じたサンプル、分画、測定ファイル」を整理するために使うものです。独立した反応容器や独立した調製操作を、枝番だけで処理してしまうと、後でデータやサンプルの由来を取り違えやすくなります。
2. なぜバッチを厳密に分ける必要があるのか
実験科学では、同じプロトコル、同じ試薬量、同じ装置を使っても、得られる結果が完全に同じになるとは限りません。試薬の計量誤差、ロット差、撹拌状態、昇温・降温のわずかな違い、室温や湿度、容器の状態などが、材料の物性や反応結果に影響することがあります。
このような、バッチごとに生じる変動は、一般に batch-to-batch variation や batch effect と呼ばれます。生命科学やデータ科学の文献でよく議論されますが、化学や材料科学でも本質は同じです。材料の合成、触媒調製、光反応、電気化学測定、水素生成試験などでは、バッチが違えば、そこには独立した変動要因が入ります。
だからこそ、実験番号は「データをきれいに並べるための記号」ではなく、「後から原因をたどるための鍵」です。
例えば、あるサンプルだけ活性が高かったとします。そのとき実験番号が正しく付いていれば、
そのサンプルはどの反応容器から来たのか
どの出発物質、どの試薬ロット、どの条件で作ったのか
同じ条件を別バッチで再現したときにも同じ傾向が出るのか
測定の問題なのか、合成時の問題なのか
を後から切り分けることができます。
逆に、複数の独立バッチを1つの実験番号にまとめてしまうと、良いデータが出ても悪いデータが出ても、その原因をたどることが難しくなります。これは研究のスピードを落とすだけでなく、研究の信頼性にも関わります。
3. 「同じ実験を3回やる」ことの意味
同じ条件を3回繰り返したデータと、1回だけ行ったデータは、意味がまったく違います。
1回だけの実験で得た結果は、「そのバッチではそうだった」という情報です。一方で、独立したバッチで3回同じ傾向が出れば、「その条件では再現性をもってその傾向が出る」と言える可能性が高くなります。
ここで注意したいのは、同じサンプルを3回測定することと、独立に3回実験することは違うという点です。同じサンプルを3回測定することは、測定のばらつきを見る上で有用です。しかし、サンプル調製や反応そのものの再現性を確認するには、独立したバッチで繰り返す必要があります。
この区別は、英語文献では technical replicates、independent replicates、inter-run replicates などとして議論されます。分野によって言葉の使い方には多少の違いがありますが、「独立していない繰り返しを、独立した実験のように扱ってはいけない」という点は共通しています。
4. 実験番号とサンプル名・ファイル名を結び付ける
実験番号を付ける目的は、実験ノート、サンプル、測定データ、解析ファイルをつなぐことです。したがって、実験番号はノートの中だけに書くのではなく、サンプル管、測定ファイル名、解析フォルダにも入れてください。
基本形は、研究室のルールに従って次の形です。
(個人番号) + (イニシャル) + (ノート番号) - (通し番号2桁)
例：
31MY1-01
これは「行本さんの1冊目のノートの最初の実験」という意味になります。個人番号は研究室ホームページで確認してください。通し番号は01から始め、新しいノートに入ったら再び01から始めます。
サンプルやファイルには、必要に応じて枝番を付けます。
例：
31MY1-01-s1
31MY1-01-solid1
31MY1-01-frac1
31MY1-01_H2_20260529_1430.csv
このとき重要なのは、枝番を増やしても元のバッチが分かるようにすることです。データファイル名には、実験番号と、可能であれば測定日時や測定内容を入れてください。海外の研究室のデータ管理ガイドでも、サンプルIDをデータファイル名の基本にすること、すべてのサンプルやデータを一意のIDに紐づけることが推奨されています。
5. 実験数は「バッチ数」として数える
ゼミ発表で実験数を確認しているのは、どれだけのバッチを処理し、どれだけ作業仮説を立て、どれだけ結果を見て考え直したかを共有するためです。
したがって、実験数は基本的にバッチ数として数えてください。
例えば、水素生成試験を異なる容器で3回行った場合、それは3つの実験です。一方、同じバッチのサンプルを用いて、同じ容器でエバキュエーションを繰り返しながら3回測定した場合、それは1つのバッチから得られた複数の測定です。
同じ条件の繰り返し実験も、独立したバッチで行ったなら、実験としてきちんと数えます。むしろ、それを「同じことをしただけ」と見なして評価しないのは、バッチ間誤差や再現性確認の重要性を見落とすことになります。
6. どのくらい実験すればよいのか
「卒業研究として何回実験すれば十分か」「修士研究では何回必要か」という問いに対して、分野を超えて使える一般的な基準はありません。テーマ、装置、実験の重さ、解析の深さ、1回の実験にかかる時間が大きく違うからです。実際、文献でも、technical replicate や independent replicate の必要数について、一律の合意はないとされています。
しかし ’batch effect’ のことを考えると、1回の実験で何かを議論するのはかなり危険だということを分かっていただけることと思います。
また、研究者として力が付く過程を考えると、たくさんの独立した実験を経験することの価値は明らかです。実験を1つ行うたびに、仮説を立て、条件を決め、操作し、観察し、失敗や予想外の結果を解釈し、次の実験を設計します。その繰り返しの中で、実験技術だけでなく、考える力、問題を切り分ける力、プロジェクトを前に進める力が育ちます。
いまいちど、「試行錯誤は30回」を思い出していただいて、どうしても上手く行かないとき、壁にぶつかった時は、30バッチの実験をする覚悟で実験計画を立て、実行すると、何らかの形で、必ず成果が得られるということは、是非、覚えておいて、社会に出た後も実行してみていただきたいです。
そして、その『突破』の経験を学生時代に得ることができた人は、きっと社会に出て強いだろうなと思います。就職活動に臨むみなさんは、参考ページで、「世の中には、修士課程の段階でも非常に多くの独立した実験を積み重ねている学生がいる」ということを知っておいても良いかもしれません。就職活動や学会発表の場で同じ土俵に立つ学生の中には、そのような経験量（＝突破力？）を持つ人もいます。そのことを知っておくことは、自分の研究への向き合い方を考える上で有用だと思います。
7. 今後のお願い
今後は、少なくとも次のことを守ってください。
1つの反応容器、1つの独立した調製、1つの独立した試験バッチには、原則として1つの実験番号を付ける。
同じ出発物質を分けて別条件で反応した場合は、それぞれ別の実験番号にする。
同じバッチから得た分画、測定、解析ファイルは、実験番号に枝番や測定名を付けて管理する。
サンプル管、測定ファイル、解析フォルダには、必ず実験番号を入れる。
ゼミで報告する実験数は、原則としてバッチ数として数える。
昨日の発表で見られた番号付けは、このルールに照らすと、修正した方がよい例でした。すでに記録したものを今すぐ修正できるなら修正してください。混乱が大きい場合は、次回以降から確実に直す形でも構いません。ただし、「1つの独立した反応容器・実験バッチに1つの番号を付ける」という考え方は、これから必ず実践してください。
実験番号は、単なる事務的な番号ではありません。自分の実験を後から説明できるようにするための道具であり、再現性を確認するための道具であり、研究を前に進めるための道具です。
たくさん実験すること自体が目的ではありません。しかし、必要な実験を避けずに行い、同じ条件の再現性も確認し、失敗から次の仮説を立てることは、実験科学の基本です。自分の実験数を正しく数えること、他の人の積み重ねを正しく見ること、その両方を大切にしてください。
参考文献・参考ページ
山口大学 西形孝司先生 有機化学研究室, People. http://nisikata.chem.yamaguchi-u.ac.jp/people.html
Berezin C.-T. et al., “Ten simple rules for managing laboratory information”, PLOS Computational Biology, 2023. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011652
McManus Lab, “UC Lab Notebook Guidelines”. https://mcmanuslab.ucsf.edu/uc-lab-notebook-guidelines
McQueen Lab, “Sample Tracking and Data Management”. https://occamy.chemistry.jhu.edu/references/samples/index.php
Dirnagl U. and Przesdzing I., “A pocket guide to electronic laboratory notebooks in the academic life sciences”, F1000Research, 2016. https://doi.org/10.12688/f1000research.7628.1
Kanza S. et al., “Electronic Lab Notebooks and Experimental Design Assistants”, in Laboratory Automation in the Chemical Industries, 2020. https://doi.org/10.1007/164_2019_287
Dahlin J. L. et al., “Basic Guidelines for Reporting Non-Clinical Data”, Assay Guidance Manual, NCBI Bookshelf. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/books/NBK550206/
EQIPD, “Biological and technical replicates”. https://wiki.go-eqipd.org/wiki/3.4.2.3_Biological_and_technical_replicates
Blainey P., Krzywinski M., Altman N., “Replication”, Nature Methods 11, 879-880, 2014. https://doi.org/10.1038/nmeth.3091