原田拓弥

原田拓弥

配属を検討している方へ

本ページでは配属を検討している方に向けて研究室の特徴や配属に関する質問についてまとめています． 研究室で取り扱う内容については研究テーマを，その成果については，論文や学会発表を参照してください．

当研究室では以下のことを重視し，研究を進めています．

研究を進めるうえでもっとも重要なことは考えることです．研究テーマを設定する際にも多くの情報から具体的にどのようなテーマを設定するか考える必要があります．また，テーマを設定した後も，どのように目的を達成するか考える必要があります．一人で考え抜くことは大変かもしれません．その場合は教員や研究室のメンバーなど他の人の考えを聞いてみると良いと思います．自身と他者の考えを統合することで新たなアイデアになります．

考えがある程度まとまったら挑戦してみましょう．機会があるのに挑戦しないことはもったいないです．自らの体験から得られる知識や技術は身につきやすいです．また，そもそも挑戦する機会がない場合もあります．挑戦する機会があることは幸運なことでもありますので，積極的に挑戦してみましょう．

挑戦すると失敗することがあります．しかし，失敗から得られることは成功することよりも圧倒的に多いです．失敗した際には「なぜ失敗したのか？」や「成功するためにはどうすればよいのか？」を考えることで成功に導くことができます．また，失敗しそうなことでも説教句的に挑戦してみましょう．失敗せずに世紀の発明となることもあります．現在，照明やディスプレイに使用されている青色のLEDは不調な実験機器によって発明されました．危機の不調により実験を取りやめていると世紀の発明には至らなかったと思います．

これらのことから当研究室では考え，失敗を恐れず積極的に挑戦し，失敗した場合には失敗から学ぶことを重視しています．これらは研究以外にも役に立ちます．大学を卒業すると失敗することが難しくなります．失敗できる環境に身を置いている間に失敗からの学び方を会得しましょう．そのために，積極的に挑戦すること，挑戦する機会を得るために考えることを重視しています．

よくある質問とその回答

研究室の配属はどのように決まるのでしょうか？

研究室配属は志望動機と大学での学びをもとに総合的に判断します．大学での学びについては，成績も重要ではありますが，それ以上に，「なぜその科目を履修したのか」や，「その科目を履修し学んだことは何か」などを重視しています．

ノートPCしか持っていないのですが大丈夫でしょうか？

まったく問題ありません．研究室では以下の計算資源を整備しており，必要に応じてリモートアクセスできるように設定しています．

また，近年では，GPUを使用してデータ分析や機械学習などの汎用計算の高速化がされています．とくに，直近では大規模言語モデルを動作させたり，学習したりするための環境も整備しています．当研究室では上記の計算機に以下のGPUを搭載して運用しています．

当研究室では，これらの資源をクラスタリングし仮想化プラットフォームを構築しています．したがって，Windowsはもちろん，UbuntuなどのLinux環境やGoogleColabのような実行環境を構築し，提供しています．

履修したほうがよい科目は何でしょうか？

配属にあたって必須科目はありません．具体的な研究テーマを決定するまで必要となる技術やスキルが確定しないためです．もちろん，プログラミングのように多くの研究で活用できる科目もありますが，すべての研究で必須というわけではありません．研究では皆さんが学んだ，もしくは新たに学ぶ知識や技術を駆使して進めます．また，一見研究と関係ない知識や技術においても，ふとしたひらめきによって研究に応用できることがあります．したがって，履修”すべき”科目はとくにありません．これまで学んだことを応用できるように知識や技術の定着ができていると良いと思います．

研究テーマはどのように決定するのでしょうか？

社会に関する大まかなテーマについては皆さんが関心のあるものを設定してほしいと考えています．たとえば，「人工社会を作ってみたい」や「人を救う研究をしたい」などです．大まかなテーマから具体化する際には文献調査やゼミを通じて，皆さんと相談しながら決定します．もちろん，こちらからテーマを提示することもできます．

事前にどのようなスキルが必要でしょうか？

研究室配属前に求めているスキルはありません．研究を進めるうえで必要となったスキルについては積極的に習得してほしいと考えています．ただ，プログラミングについては苦手意識がないと良いと思います．プログラミングによって多くの単純な作業効果的な処理ができます．

プログラミング言語は何を使用するのでしょうか？

研究室でプログラミング言語を統一することは考えていません．皆さんが得意な言語や研究を進めるうえで楽な言語を選定してもらえればと考えています．たとえば，データ分析や機械学習をする場合はPython，GPUを使用した技術開発をする場合はCUDA C++などです．原田自身もC++やC#，Rust，Python，SQLなど，さまざまな言語を目的に応じて使い分けています．プログラミング言語については研究を進める際に相談してもらえればと考えています．

コアタイムはあるのでしょうか？

研究室の学生全員でのゼミは実施していますが，毎日特定の時間帯に集まるという意味でのコアタイムは考えていません．