経営レクチャーシリーズ

第６回
研究戦略としてのケース・スタディ──どのデータをいつ収集するか──横澤公道

１．はじめにシリーズ第六回では，データ収集についてYin（2018）とGlaser and Strauss（1967）を紹介していきます．特にいつデータ収集を始めるか，どのようなデータを収集するかということに焦点を絞って二つのアプローチを比較します．まずはYin（2018）のアプローチから見ていくことにしましょう．

２．いつデータ収集を始めるか
Yin（2018） はデータ収集の開始時期について二つの基準を提示しています． 一つは調査準備を終えたときです．この段階までくると研究者はどのデータをどのように収集するかということについておおよそ把握できるようになっているはずです１．もう一つの基準はケース・ス
タディを行うためのスキルセットが研究者に備わった時です．

2.1

データ収集に必要なスキルセット

Yin（2018）はケース・スタディは，データ収集のプロセスは実験室で行うような実験やサーベイ調査と比較して手続きが標準化されていないために，データ収集を効果的に行うためには特定のスキルセットが要求されると述べております．
良い質問をすること
Yin（2018）のアプローチにおいてデータ収集は，事前に作成したケース・スタディプロト
コルにそって質問をしていくのですが，時には予期しない重要な情報がインタビュー中にでてくることがあります．この際，なぜこのような形で情報がでてきたのかということを自分に問１‌

一方で期限が迫っているからという制約によって押し出されるようにデータ収集を始めないよう注意を促しています（Yin, 2018: p. 83）．

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い続け，その疑問を解消するために質問をし続けるスキルが必要になります．熟練してくると研究者は曖昧な回答があっても，追加の質問が頭にすぐうかび，回答者に問い続けられるようになります．また得られたいくつかの回答を統合したらそれが事前に設定したリサーチクエスチョンの答えになっているものだそうです．
よい「聞き手」になること
よい聞き手になるとは，聴覚のみならず様々な感覚を使って情報をバイアスなく吸収することを意味します．別の表現をすると回答者の言葉の裏にある感情や雰囲気から対象者がみる世界の文脈や意味を読み解くということです．これは文書を読む際に，行間に込められた意味を読み取るということにも当てはまります．重要な発見はこうした行間に隠れた意味を読み取ることでもたらされることが多いのです．
臨機応変になること
実地調査を続けていくと，良くも悪くも予期せぬことが起こり，当初の研究デザインの修正が求められることがあります．ケース・スタディを行うにあたり，現実とずれていることを認識しつつも研究デザインにそって硬直的に進めていくのではなく，常に状況に対応しつつ臨機応変に進める必要があります．一方でその際も，当初の研究目的と理論的問題は維持する必要があります．
本筋を忘れないこと
調査の本筋からずれないように，研究者は理論的問題を理解し心に留めておく必要があります．たとえ研究問題自体を探索する目的の調査であっても「なぜ探索するのか」という理論的根拠を忘れてはいけません．本筋を常に意識することでデータ収集の過程で起こりうるずれを自覚できるのです．もし当初の研究デザインが現実と合わず，当初の研究目的が全く違う新しい方向へとずれていってしまった場合，これまで行ってきた研究デザインをはじめから考え直し，再度文書化する必要があります（Yin, 2018, p. 85）．もともとの計画にない事を進めていくことは未知のバイアスを誘発し，科学的厳密性を失わせてしまうことになるからです．
研究を倫理的に進めること
Yin（2018）は，ケース・ステディ研究者に対して，研究者として倫理的に研究を行うことの重要性を強調します．ケース・スタディのみならず多くの研究者に当てはまることですが，どうしても最初に設定した問題を支持するようにデータを集めてしまう，または解釈してしまおうとするものです．こうしたことを避けるには，データ収集の段階において，同僚に暫定的な発見を懐疑的な視点で意見をもらうことが有効な手段です．

３．どのようなデータを収集するか
3.1

証拠源

Yin（2018）は主なデータ源として文書，保存記録資料，インタビュー，直接観察，参与観察，人工物の6つを紹介しています．表１では各証拠源，具体例，強み弱みをまとめております．

第６回 研究戦略としてのケース・スタディ ─どのデータをいつ収集するか─（横澤 公道）

表１：ケース・スタディ（ 137 ）75

６つの証拠源

証拠源

具体例

強み

弱み

文書

❖‌Eメール， 覚書， 手紙，個人的書類（日記， カレンダー，メモなど）❖‌予定表， 告知， 議事録，進捗報告書， 他の内部記録❖‌調査対象に関連する厳正な研究や評価❖‌マスメディアや地域紙の切り抜きやその他の記事❖‌繰り返し吟味できる❖‌ケース・ スタディの結果として作成されていないためにバイアスが少ない❖‌正確な名前， 連絡先， 出来事の詳細が含まれるため具体的である❖‌長期間にわたる多くの出来事の状況が記載されている❖‌検索するのが難しい可能性❖‌不完全に収集することによる選択バイアス❖‌文書作成者の先入観が反映されている可能性（報告バイアス）❖‌意図的にアクセスできないようにしてある可能性

保存記録資料❖‌省庁， 都道府県， 自治体などが公表している統計
年鑑やその他の統計デー
タ❖‌ある期間のクライアント数などのサービス記録❖‌予算や個人情報などの組織の記録❖‌ある場所の地理的特性を示した地図やチャート❖‌第三者によって作成された調査データ（例： 調査対象の従業員， 住民， 参加者）❖‌（「文書」と同じ）❖‌正確で定量化されていることが多い❖‌（「文書」と同じ）❖‌個人情報保護の観点からアクセスが制限されている可能性

インタ
ビュー

❖‌自由回答❖‌構造化・半構造化❖‌フォーカスグループ❖‌ケ ー ス・ ス タ デ ィ の トピックに焦点が絞られている❖‌認識， 態度， 意味に対して個人的な意見とともにその説明も聞き出すことができるなど洞察に富む❖‌不明確な質問によるバイアス❖‌回答者の記憶が乏しい時に不正確になってしまう
回答者バイアス❖‌回答者が空気を読んで質問者 の 聞 き た い こ と を言ってしまう返答バイアス

直接観察❖‌プロトコルに含まれる観察の測定ツール等によってあらかじめ準備をしておいた公式な観察❖‌会議❖‌歩道での活動❖‌工場での作業❖‌教室‌事前準備なしに行われた非公式な観察❖‌建物や仕事場の観察からみてとれる組織文化や困窮具合など❖‌リアルタイムで行動を見ることができる即時性❖‌ケースの文脈を理解できる❖‌時間がかかる❖‌チ ー ム に な ら な い と 広
範囲 を カ バ ー で き な い（データ選択の問題）❖‌参加者が観察されていることを意識してしまい普段と違う行動をしてしまうバイアス❖‌人件費等のコスト

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証拠源

具体例

強み

弱み

参与観察

❖‌調査対象の地域の住民に調査者が実際になってみる❖‌店員になる等， 地域の役割を担ってみる❖‌ある組織の従業員の役割を担ってみる❖‌ある組織の重要な意思決定者になってみる❖‌（「直接観察」と同じ）❖‌人同士の相互関係に関する行動と動機について洞察が得られる❖‌（「直接観察」と同じ）❖‌参加者・ 観察者が出来事を操作してしまうことによって生じるバイアス

人工物❖‌技術デバイス❖‌ツール❖‌機器❖‌芸術作品❖‌文化的特徴への洞察が得られる❖‌技術的活動への洞察が得られる❖‌データの選択の問題❖‌入手可能性の問題

Yin（2018, p. 114）のFigure 4.1を和訳し一部改訂．

新しいデータ源としてのソーシャルメディア
現在，様々なソーシャルメディアによって以前より手軽に調査の目的に関連するデータを収集できるようになりました．新しい情報源が加わることは良いことなのですが，いくつか気を付けなければいけないことがあります．まずアクセスできる情報が膨大になるためデータ収集の範囲を事前に決めてしまうことが必要です．検索にかける時間に制限を設ける，あるいは様々なウェブサイトを深堀する際に優先順位をつけるなど，情報が管理できる範囲に収めておきます．またウィキペディアは，近年引用されることも多くなってはきたものの，情報の正確性に欠けると主張する学者も少なくありません．使うときは別のソースで裏をとることが必要です．
最後に，様々なソーシャルメディアや個人のブログから情報を使うときは，懐疑的な姿勢を保つことが重要になります．またそれらの情報を使う際は，作成者の許可をとることを忘れてはいけません．

3.2

データ収集の３原則

Yinはデータ収集に関して，三つの原則を提示しております．
原則１：複数の証拠源を利用する（トライアンギュレーションの実践）
ケース・スタディ研究戦略の強みの一つは，複数の証拠源を使うことにあります．これは，主に単一の証拠を扱う実験やサーベイにはない特徴です．定性研究におていこの複数の証拠源から一つの現象をみることで出来事の説明を強化することをデータのトライアンギュレーショ
ンまたは三角測量といいます．トライアンギュレーションにより調査結果の妥当性を高めることができます．複数の証拠源を使うということについてYin（2018）は，ひとつの調査において複数の証拠を収斂して結果を導くやり方と，複数の証拠源を収斂せずに結果を導いて，それぞれの結果を比較するやり方を紹介しております（図１）．

は，ひとつの調査において複数の証拠を収斂して結果を導くやり⽅と，複数の証拠源を収斂せずに結果を導いて，それぞれの結果を⽐較するやり⽅を紹介しております（図１）．
図１：複数証拠源の収斂と⾮収斂
第６回 研究戦略としてのケース・スタディ ─どのデータをいつ収集するか─（横澤 公道）（ 139 ）77

① 単⼀の調査で複数の証拠源を収斂して結果を導く①

単一の調査で複数の証拠源を収斂して結果を導く

保存記録資料

保存記録資料文書

⽂書

自由回答インタビュー
⾃由回答インタビュー

発⾒物
発見物

観察

観察

フォーカスインタビュー
フォーカスインタビュー（直接と参与）（直接と参与）構造化インタビューとサーベイ

構造化インタビューとサーベイ②‌ 複数の調査でそれぞれがひとつの証拠源をつかいそれを収斂せずに結果を比較し一貫性があるか確② 複数の調査でそれぞれがひとつの証拠源をつかいそれを収斂せずに結果を⽐較し⼀貫認する．
性があるか確認する．
実地訪問
実地訪問

発見物
発⾒物

結論
結論

サーベイ
サーベイ

発⾒物
発見物

結論
結論

発見物
発⾒物

結論
結論

5

文書分析
⽂書分析

上記ふたつの図はYin（2018，p.129）のFigure 4.2を和訳し一部改訂．

上記ふたつの図は Yin (2018, p. 129)の Figure 4.2 を和訳し⼀部改訂．
図１：複数証拠源の収斂と非収斂

原則２：ケース・スタディのデータベースの構築
データ収集における⼆つ⽬の原則は，証拠をデータベース化することです．会話の⾳声記

原則２：ケース・スタディのデータベースの構築

録，またはアンケート結果などのデータは定性データ分析ソフトやワード，エクセルなどをデータ収集における二つ目の原則は，証拠をデータベース化することです．会話の音声記録，またはアンケート結果などのデータは定性データ分析ソフトやワード，エクセルなどを使って使って整理した形で保存をし，データベースには他⼈や⾃分がいつも容易にアクセスする整理した形で保存し，データベースには他人や自分がいつでも容易にアクセスする形にしてお形にしておかなければいけません．これにより研究者がケース・スタディの成果である論⽂かなければいけません．これにより研究者がケース・スタディの成果である論文や本を第三者や本を第三者が読んだ際，主張の根拠に不明な点があったらデータベースを参照することが読んだ際，主張の根拠に不明な点があったらデータベースを参照することで，主張が証拠にで，主張が証拠によって裏付けられているか確認できます．データベースの構築，そして第よって裏付けられているか確認できます．データベースの構築，そして第三者が常に閲覧でき三者が常に閲覧できるようにしておくことは信信頼性の確保に重要なのです．
るようにしておくことは信頼性の確保に重要なのです．
原則３：証拠管理連鎖の維持

原則３：証拠管理連鎖の維持

リサーチクエスチョンからケース・ スタディの発見物の間を繋ぐ証拠を厳密に管理し追リサーチクエスチョンからケース・スタディの発⾒物の間を繋ぐ証拠を厳密に管理し追跡可能性（データのトレーサビリティ）を維持することを証証拠管理連鎖の維持（Chain ofEvidence）と呼びます．この⽤語はもともと犯罪の科学捜査で使われているものです．犯罪現場で得た証拠物件をつかい法廷で犯罪を⽴証するために，現場から法廷の過程の中で証78（ 140 ）横浜経営研究第42巻第２号（2021）

跡可能性（データのトレーサビリティ） を維持することを証拠管理連鎖の維持（Chain ofEvidence）と呼びます．この用語はもともと犯罪の科学捜査で使われているものです．犯罪現場で得た証拠物件をつかい法廷で犯罪を立証するために，現場から法廷の過程の中で証拠が滅失や変質しないように適正に管理する必要があります．そうすることで公判廷において証拠物件の証拠能力を維持することができるのです．Yin（2018）は，ケース・スタディを行う際にも同様のことが必要だと述べます．つまりケース・スタディにおける証拠管理連鎖の維持とは，図２にあるように論文などに記述されたケース・スタディの発見物の元をたどれば，ケース・スタディデータベースに保存されている証拠との整合性が取れている，さらにその元をたどると，データベースの中に生データとして残されている特定の証拠源に結び付けられている．その特定の証拠源は，ケース・スタディプロトコルに示されている質問の答えとなっている，さらにプロトコルの質問の答えを統合するとリサーチクエスチョンの答えになっているということです． 省管理連鎖の維持がしっかりとなされていることで，Yin（2018） は研究の構成概念妥当性が高められると述べております．
ケース・スタディの発⾒物

ケース・スタディデータベース

発⾒物からリサーチクエスチョン

データベースにある特定の証拠源まで透明性をもって追跡できる

リサーチクエスチョンと発⾒物との間に⼀貫性がある

プロトコル（リサーチ）クエスチョン

Yin (2018,Yin（2018,p. 135)の Figure
4.3 を和訳し⼀部改訂．
p. 135）のFigure
4.3を和訳し一部改訂．

図２：証拠管理連鎖の維持
４．いつデータを収集するか
Glaser and Strauss の場合
いつデータ収集を開始するかという問題は，いつ実地調査を開始するかという問題と同
４．いつデータを収集するかじであり，それについてはすでにシリーズ第⼆回⽬で詳しく議論を⾏っております．
端的にGlaser and Straussの場合いうと関⼼領域が定まり理論感受性が⾼まった段階でデータ収集（実地調査）に臨みます．

いつデータ収集を開始するかという問題は， いつ実地調査を開始するかという問題と同じ
⼀⽅で Awareness of Dying(1965)の調査⼿順（p. 286）を読むと，Strauss は調査と関係なであり，それについてはすでにシリーズ第二回目で詳しく議論を行っております．端的にいう
く死が間近にせまった⾃分の⺟親や友⼈を看病しているなかで⼤まかな仮説を⾒出しておと関心領域が定まり理論感受性が高まった段階でデータ収集（実地調査）に臨みます．一方でります．研究者の理論的感受性が⾼い場合，研究者が気付かないうちにすでにデータ収集がAwareness of Dying（1965）の調査手順（p. 286）を読むと，Straussは調査と関係なく死が間始まっていたのです．

近にせまった自分の母親や友人を看病しているなかで大まかな仮説を見出しております．研究者の理論的感受性が高い場合，研究者が気付かないうちにすでにデータ収集が始まっていたのです．

５．どのようなデータを収集するか

グラウンデッドセオリーアプローチでは，「データ収集⽅法の技法とか，その利⽤の仕⽅とか，⼊⼿したデータの種類になんの制限もないのである（Glaser and Strauss, 1996: P.91）」と述べている通り，データ収集の技法や利⽤⽅法に制限はなく，広範かつ多様なデータを収集することが求められています．研究者は，調査⽇程，限定された調査地域，調査の進み具合，インタビューを⾏う際に誰が，何回くらい応じてくれるかなど様々な不確か要素と制約

第６回 研究戦略としてのケース・スタディ ─どのデータをいつ収集するか─（横澤 公道）（ 141 ）79

５．どのようなデータを収集するか
グラウンデッドセオリーアプローチでは，「データ収集方法の技法とか， その利用の仕方とか，入手したデータの種類になんの制限もないのである（Glaser and Strauss, 1996: P.91）」と述べている通り，データ収集の技法や利用方法に制限はなく，広範かつ多様なデータを収集することが求められています．研究者は，調査日程，限定された調査地域，調査の進み具合，インタビューを行う際に誰が，何回くらい応じてくれるかなど様々な不確か要素と制約のもと調査を行っているので，収集できるデータは手法，データの種類にかかわらず入手できるものはすべて収集してしまおうという立場にあります．この「多様なデータ」には，インタビュー，観察， 文書の他にも， 全国的な市場研究調査の結果などの公表されている一般的なデータ，新聞雑誌記事が含まれます．また誰に対してということも限定される必要はなく，病院ならば患者，医師看護師，患者家族など問題の中核をなすカテゴリーに関連する人全員が対象になり4444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444ます．調査の問題に関連するカテゴリーに関係するデータならばすべて集めるというのがグラ
444

ウンデッドセオリーアプローチの基本的な考えなのです．様々な手法によって収集された大小の抽象度の異なる多様なデータのスライス２を比較し相違を理解しようと努めることでカテゴリーやカテゴリーの特性がおのずと浮かび上がってくるといい，Glaser and Strauss（1967）はこのデータの多様性が理論産出にとって極めて重要であると述べます．

5.1グラウンデッドセオリーアプローチが提案する独自のデータ源

Glaser and Strauss（1967）は，それまでの社会科学ではあまり注目されてこなかったグラウ
ンデッドセオリーアプローチ独自のデータ源である図書館資料とアネクドータルを紹介しております．
図書館資料
我々はデータ収集というとどうしてもフィールドにでて自分で集めるものと考えてしまいがちですが，Glaser and Strauss（1967）は，我々のこのデータ収集に対する姿勢を見直すことを求めます．彼らはこれまで様々な人によって記録された文章資料（手紙，伝記，自伝，回顧録，言行録，小説，ノンフィクションなど）を含む情報をデータ源として使うことを提案しております３．これらの文書資料はこれまでも使用されてこなかったことはありませんが主に理論検証のためで，理論構築のためには使われてこなかったと述べます．Glaser and Strauss（1967）はこれらの資料は，フィールドワークやインタビューから研究者自身が収集したデータと同様に一次データとして扱うべきだと主張します．使い方によってはインタビューと同等の質のデー２‌

インタビュー，観察，資料などから集められた様々な種類のデータの一片をグラウンデッドセオリー
アプローチではデータのスライスと呼びます．スライスという単位はパンやハムなど薄く切られたものに使いますが，グラウンデッドセオリーアプローチではある社会現象を理解するために切り取られた一片のデータという意味でスライスという単位で表しています．
３‌経営レクチャーシリーズ第二回『実地調査前に理論は必要か』のP. 100で，グラウンデッドセオリー
アプローチにおける調査プロセスの全ての段階において読むべき文献として「専門的ではない大衆向けの，純粋なエスノグラフィック的記述」を紹介しました．今回のこれまでの議論を踏まえると，これらは理論感受性を高める「文献」ではなく，カテゴリーや特性，または仮説を生み出すための「データ」であると理解することができます．

80（ 142 ）横浜経営研究第42巻第２号（2021）

タが得られると述べます．そしてその貴重な情報が貯蓄されているのが我々の身近にある図書館だというのです．
図書館にある資料が一次データとして使われてこなかった理由としてGlaser and Strauss（1967）は，学者自身で集めたデータを使いたがる傾向にあるのは，社会科学を人文科学の領域から切り離したいという姿勢や，現場を自分で見たいという願望，あるいは自分は図書館資料を分析する能力がないという思い込みからといいます．しかしフィールドワークと図書館で情報を収集するのは多くの共通点があり，図書館を使わない理由はないと述べます．Glaser andStrauss（1967）曰く，一冊の書物や雑誌の記事は人間一人に相当し，そうした出版物の中で，人々は会話し，境遇について語り，何かについて雄弁に議論し，出来事や場面を描写してくれるというのです．
図書館資料の利点と限界
利点としてはすでに他界している人からも，その人がまだ生きている時のように話を聞いたり，観察したりすることが可能になります．また，地理的に遠く離れた場所に行って対象から話を聞きに行かずとも，図書館で情報が得られたり，コンタクトをとるのが難しい情報提供者に関する資料が図書館に所蔵されていたりするかもしれません．またすでに解散してしまった集団などに関する資料も得られる可能性もあります． 大学での教育や一般業務などなかなかフィールドワークに費やす時間が取れない研究者にとって，図書館で２－３時間ほど資料収集に費やせば有効な研究を行える可能性も与えてくれます．図書館を利用することは，労力，コスト，速さにおいて利点があるのです．
一方でGlaser and Strauss（1967）は図書館資料の限界もいくつか紹介しております．まずある出来事についての資料が全く残されていない，あるいは情報が断片的で役に立たない，またフィールドワークから得られるような詳細（人間関係，役割，戦略，過程など）が記録されていない場合があります．さらに図書館資料は，書き手の偏見が反映されているというバイアスの問題があります．もう一つの限界は，図書館資料からは，調査者と対象の対面式の会話を通じた相互作用と比較をして理論産出のための刺激が十分に得られないというものがあります．
そして，調査者自身がフィールドにでて対象である集団の観察者や参加者となることで調査が突然進展することがある．それが図書館における調査を優先しすぎるとそれが得られないことになります．重要なのはこうした証拠源の限界を理解し，他の証拠源と組み合わせて使うことなのです．
アネクドータル
自分の体験，人聞きや読書から得られた話のことをアネクドータル（逸話）といいます．このアネクドータルは，考証に基づかない証拠として科学的証拠と認められないという情報として扱われることが頻繁にあります．しかしグラウンデッドセオリーアプローチではこのアネク
ドータルが「特定の人が体験や選択からもたらされた知識の表現４」であればひとつのデータのスライスとして利用するべきであるといいます．Glaser and Strauss（1967）によるとアネク４‌

これを現象学研究では「Lived experience（生きられた体験）」といいます．

第６回 研究戦略としてのケース・スタディ ─どのデータをいつ収集するか─（横澤 公道）（ 143 ）81

ドータルを比較していくことで，特に研究を始めたばかりの段階において，重要なカテゴリーを生み出し，発展させていくことができたり理論的感受性を高めたりことができると述べております．

６．Yin（2018）とGlaser and Strauss（1967）の比較
今回は， データ収集についてYinとGlaser and Strauss (1967)を紹介しました． ここでもこれまでのシリーズ論文と同様に， 伝統的な理論実証の厳密な科学的な手続きを踏襲するYin（2018）と，新しい理論をデータから発見することを目的としているGlaser and Strauss (1967)とで顕著な違いを見出すことができたかと思います．まずいつデータ収集を始めるかということについて，研究の準備が整った段階から始めるという明確な基準を提示するYin（2018）と，研究の関心領域が決まった段階からすでにデータ収集は始まっているとするGlaser and Strauss（1967）とではスタンスが大きく異なることが明らかになったと思います．また，データの種類に関してもある意味，伝統的な証拠源を提案するYin（2018）と，理論構築のために比較できるデータはすべて収集すると主張し，新たなデータ源を提案するGlaser and Strauss（1967）とでは違いが鮮明に表れております．さらに，Yin（2018）はデータの追跡可能性，透明性など従来の妥当性， 信頼性の確保に多くの議論に労力を割いている一方で，Glaser and Strauss（1967）は，新しい情報源をつかうことにより新しい理論の発見を促すという部分に多くの議論をおこなっているという違いも読み取ることができます．次回はデータの分析について両者の相違点を考察していくことにしましょう．

参考文

献

Glaser, B. G., & Strauss, A. L. (1965). Awareness of Dying: Weidenfeld & Nicolson.
Glaser, B. G., & Strauss, A. L. (1967). The Discovery of Grounded Theory: Strategies for Qualitative Research:
Aldine.
Glaser, B. G., & Strauss, A. L. (1996). データ対話型理論の発見─ 調査からいかに理論をうみだすか （後藤隆，大出春江，& 水野節夫，Trans.）．東京：新曜社．
Yin, R. K. (2018). Case study research and applications: Design and methods: Sage publications.

〔よこざわこうどう

横浜国立大学大学院国際社会科学研究院准教授〕〔〔2021年11月２日受理〕