鈴木晴也 大学院進学を決意したきっかけ

大学院での研究生活は、専門知識を深め、研究者としての第一歩を踏み出す重要な期間です。私、鈴木晴也は情報工学専攻の修士課程で、機械学習とデータサイエンスを専門に研究しています。研究活動を通じて、技術力の向上だけでなく、問題解決能力やコミュニケーション能力も培うことができました。この経験は、将来のキャリアにおいても大きな財産となっています。

 

 

学部時代に取り組んだ人工知能に関する卒業研究が、大学院進学を決意するきっかけとなりました。特に機械学習アルゴリズムの開発に携わる中で、より深い専門知識の必要性を実感しました。また、指導教授との対話を通じて、最先端の研究に触れる機会が増え、自身の研究テーマを追求したいという強い意欲が芽生えました。さらに、国際会議での発表機会や企業との共同研究プロジェクトなど、大学院ならではの経験ができることも魅力でした。

 

【具体例】
学部4年次に参加した「全国学生AIコンテスト」での入賞経験が、研究の面白さを実感する大きなターニングポイントとなりました。

 

2. 研究活動と学びの成果
大学院での研究活動を通じて、データサイエンスの実践的なスキルと研究手法を習得することができました。週1回の研究室ミーティングでは、最新の論文レビューやプロジェクトの進捗報告を行い、教授や先輩からの的確なフィードバックを得られました。また、企業インターンシップに参加し、実務での機械学習の応用事例を学ぶ機会も得ました。これらの経験を通じて、理論と実践の両面から専門性を高めることができました。

 

【具体例】
トップカンファレンスのICML2023で発表した研究論文が採択され、海外の研究者との活発な議論を通じて国際的な視野を広げることができました。

 

3. 院生生活で得られた人脈と成長
大学院での研究生活を通じて、鈴木晴也さんは貴重な人脈を構築し、研究者としての大きな成長を遂げました。専門分野である人工知能研究において、国内外の研究者との交流が活発に行われ、特に国際学会での発表や研究室間の共同プロジェクトを通じて、グローバルな研究ネットワークを確立することができました。また、産学連携プロジェクトにも参加し、企業の研究者との協働経験も得られました。これらの経験は、研究スキルの向上だけでなく、コミュニケーション能力やプロジェクトマネジメント能力の向上にも大きく貢献しました。

 

具体例：
・ACM SIGCHI国際会議での研究発表を通じて、スタンフォード大学の研究者との共同研究につながった
・産学連携プロジェクトでソニーの研究開発部門と協働し、特許出願まで実現
・研究室主催の国際ワークショップの運営を通じて、アジア圏の若手研究者との継続的な交流が確立

 

大学院での2年間は、研究者としての基礎を確立する重要な期間となりました。特に、AI技術の実践的な応用研究を通じて、最先端の技術トレンドへの理解を深め、独自の研究アプローチを確立することができました。また、多様な背景を持つ研究者との交流は、視野を広げ、新たな研究の着想を得る機会となりました。これらの経験は、修了後のキャリアにおいても、イノベーションを生み出す原動力となっています。学術的な成果に加えて、研究を社会実装につなげる視点も養われ、研究者としての総合的な成長を実現できた貴重な期間でした。