研究室紹介

ごあいさつ

中山研究室のホームページをご覧頂き、ありがとうございます。

研究室で現在行っている主な研究は、画像・映像を中心とするさまざまなマルチメディアの認識・理解を自動的に行うための基礎技術の開発です。 これには、各種メディアを扱うための素性(特徴量)抽出や、大規模なデータを有効に利用するための機械学習・データマイニング手法の開発などが含まれます。 また、Webサービスや実世界システムへの応用についても力を入れて取り組みたいと考えています。

これまでのWeb技術は言語処理を中心に発達し一定の成功を収めていますが、現在はSNSや動画共有サイトの普及により非言語のマルチメディアも爆発的に増えています。 また、センサーネットワーク等の発達により、今後は実世界に開かれたコンピュータシステムが自動的に収集するセンサー情報も溢れていくでしょう。 これらの膨大な情報の持つ意味を瞬時に認識・理解し、有効に活用していくことは次世代の情報処理技術の鍵になると考えています。

この分野はまだまだ発展途上であり、未解決の課題が山積みになっています。 しかしそれだけに研究対象として非常に魅力的であり、また多くのビジネスチャンスが眠っていると感じます。 世界中で熾烈な開発競争が続いている分野ですが、我こそはと思う学生さんの参加を心待ちにしています。 また、共同研究等も積極的に行っていきたいと考えておりますのでお気軽にお問合せ頂けると幸いです。

研究室のポリシー

中山研究室は2012年8月にできた研究室です。 創造情報学専攻では、優れた創造的アイデアを産み出すと共に、これを実践的なプロダクトへと昇華できる人材の育成を目指しています。 当研究室でも、以下のようなキーワードを重視していきたいと考えています。

世の中にないものを"創る"

当研究室・専攻を修了する学生の多くは、ソフトウェアに深く関わる分野で活躍していくことになると思います。この分野は研究開発のスピードが早く、高度な技術も非常に短時間で普及するようになっています。最先端の国際会議で発表された内容が半年と待たずにオープンソースに実装されることも珍しくありません。

このような背景から、ソフトウェアエンジニアは新しい技術やフレームワークを"創る側"と、それを"使う側"への二分化が進んでいるように思います。誤解のないように言いますが、これはどちらが上とか下といった性質のものではありません。次々に登場する新しい道具にキャッチアップし、使いこなしていくことは研究者やエンジニアとして生きていく上で必要不可欠な能力で、これも継続的に磨いていかなければなりません。しかし、出来上がった技術の使い方を学ぶだけであれば、わざわざ大学で時間を費やす意味は薄いと考えます。 当研究室で学ぶ学生には常に"創る側"として、まだどこにも存在しない価値を見つけ出し世に問う意識を持って欲しいと思います。

新しいものを産み出すことは容易ではなく、長い時間がかかり、苦労も伴ないます。しかし、例えどんなに小さい一歩であったとしても、まだ世界で誰もできなかったことが出来たり、あるいは世界で誰も知らなかった知見を得たりした時の喜びは何にも代えがたいものです。皆さんにもぜひその魅力をじっくりと満喫して欲しいと思います。

創ったものは"実践する"

新しい技術・知識は多くの人に伝わる形にしてこそ真の価値を発揮します。もちろん、大学の活動では研究発表、論文投稿がその第一歩となるわけですが、その他にもいろんな形があります。例えば、なんらかのソースコードやサービスの公開、場合によっては起業などもありえるでしょう。未踏ソフトウェア事業などに挑戦してみるのもよいと思います。このような活動は研究室としても大いに奨励したいと思います。ただし重要なのは、前述のようにあくまで"創る側"として、オリジナルな新しい技術をコアにしていくことです。実践的な活動を重視するあまり、既存の道具の寄せ集めになってしまうようでは意味がありません。世の中を驚かせるような、斬新なプロダクトの開発を期待します。

やったことは"魅せる"

最近は益々先が読めない世の中になっており、大企業でも安泰ではなくなってきています。組織の一員として一生守ってもらう時代は終わり、これからは個人の力を積極的に磨き、広く世の中にアピールして生き抜いていくことが必要です。例えば、既にgithubやslideshare、ブログ等の内容が個人のスキルの判断材料とされることは一般的になりつつあります。上述の実践重視の項とも関係しますが、自分の仕事や能力・知識は積極的にオープン化し、自分なりの魅せ方を身につけて欲しいと思います。大学での研究活動は、そのようなスキルを学ぶ場としても貴重なチャンスです。研究室や大学のメンバーとしてではなく、個人として一目置かれるような存在になって欲しいと思います。

当研究室を志望する学生の方へ

本気で研究開発がやりたい人を求めています

大学院を修了した人間に求められる能力は、自分の分野の専門家としてアウトプットを出し、それを外部へ向けて発信できることだと考えます。 自己満足の成果では修士号には値しませんし、そもそも大学院に来てまでやる必要もないはずです。 研究室では、修了までに査読付の国際会議や論文誌で発表することを奨励しています。 あるいは、学術研究よりも実践的な開発が好きな人は、オープンソースの発表等でもよいかもしれません。 積極的な学生はいくらでもチャンスを得て伸びていけるように、私はもちろん研究室全体でサポートしたいと思います。
逆に、なんとなく人工知能や機械学習という流行りのキーワードで選んだだけの人、ほどほどの修士論文だけ書いて就職すればいいやと考えている人には辛い環境かもしれません。最近は研究室の人数もかなり多くなっており、指示待ちの人を面倒見ている余裕はなくなっています。

深層学習の研究がやりたい人へ

最近非常に人気のある分野で希望する人も多いのですが、他の人の2,3倍研究に時間を割く覚悟がない限り手を出さない方が無難です。理由は主に、(1)深層学習自体が非常に計算に時間がかかると同時に、泥臭い作業が多い技術であるためどうしても本質的な部分以外での手間が多くかかること、(2)一か月、一週間という単位で技術革新が起こっている極めて競争が激しい分野であり、生半可なスピードでは研究として意味のある成果は出せないこと、の2点です。これらを理解した上で挑戦したいという方は大いに歓迎します。

あると望ましいスキル

主にソフトウェアを扱う研究室ですので、ある程度のプログラミング技術は必要です(C++、Python、Matlabなど)。また、当研究室ではコアな技術として数学的な理論を背景とした手法の開発および実装を行いますので、数学(線形代数など)の力もかなり重要です。これらについては既にある程度の基本的な知識を持っていることを前提とします。もちろん、必ずしも配属当初から高いスキルを持っている必要はありませんが、手取り足取りのケアはしませんので楽しんで自学自習していくことが大事です。

博士課程から入学したい方へ

博士課程から研究室に加わる方には、自律的に研究を企画・実施し対外発表まで行う一通りの経験とスキルをすでに持っていることを期待しています。このため、我々の研究分野において中堅レベル以上の国際会議やジャーナルに最低一本論文が採択されていることを出願の条件としています。具体的には、例えばここで挙げられている国際会議などが該当します。
無論、修士課程から引き続いて博士課程に進学する場合も、同等の水準が期待されるのは言うまでもありません。

研究室見学について

創造情報学専攻では、指導を希望する教員と事前に面談を行い、研究内容等について相談することを推奨しています(必須ではありません)。研究室見学は随時受け付けていますので、興味ある方はお気軽にメール頂ければ幸いです。ただし、毎年入試出願期間の直前は見学希望が多く空き時間が少なくなりますので、早めのご連絡をお勧めします。

入試情報

情報理工学系研究科の創造情報学専攻のページをご覧ください。なお、創造情報学専攻では修士の冬入試も実施しております。