学生募集: 大学院内部進学生向けの情報

小町を指導教員にと考えてこのページを訪れてくれた人、どうもありがとうございます。東京都立大学システムデザイン学部情報科学科小町研究室は自然言語処理の研究をしています。研究の分かる(できる)エンジニアを輩出することを目指しています。本研究室は言語(英語、日本語)に関する知識、プログラミングに関する知識、機械学習に関する知識のいずれかに優れ、最先端の研究を挑戦する開拓精神に溢れた人をお待ちしています。また、様々なバックグラウンドのある方を歓迎します。

内部進学生と外部受験生に共通する話題は共通情報としてまとめてあります

大学院入試は夏季と冬季にあり、それぞれ7月末〜8月頭、1月下旬が試験日となります。研究室見学はいつでも受け付けています。

本研究室の博士前期課程は原則として夏季入試のみ受験を認めています。筆記試験免除の対象とならなかった場合は外部受験生と同じ土俵(うちの研究室の外部受験生の TOEIC スコア平均点は750点くらいです)で選抜されることになりますので、ご了承ください。

研究室選択について

Q: 履修しておいたほうがよい授業はありますか?

A: 都立大のシステムデザイン学部生で自然言語処理を含む人工知能の研究をしたい場合、以下の科目を履修しておくとよいですが、必須ではありません。ただし、 太字にした科目は自然言語処理の基礎にあるにも関わらず、研究室配属後に独学するのが難しいので、履修しておくことを強くお勧めしておきます(機械学習に 関係しています)。また、「形式言語とオートマトン」「離散数学」「データ構造とアルゴリズム1・2」「人工知能」「情報理論」「データマイニング」は自然 言語処理と密接に関係しているので、言語処理に関心があるなら履修しておいたほうがよいです(研究室に配属されたあとでも、これらの科目の うち言語処理に関するところは復習しますので、ついていけないというほどではありません)。「ソフトウェア構成論」「ソフトウェア設計論」「ソフトウェア工学」はソフトウェア 開発に必要な知識を学ぶことができるので、言語処理専門でなくても、エンジニアとしての就職を考えているのであれば履修しましょう。3年後期には重要 な講義がたくさんありますので、大学院に進学予定の人は卒業に必要な単位が充足されていても、以下の授業を履修することを検討してください(それでGPA が下がっても責任が取れないのが痛いところですが……)。

    • 理系共通科目: 確率統計(2年後期)

    • 1年次

      • 後期: 情報数学1・プログラミング基礎演習1・データ構造とアルゴリズム1

    • 2年次

      • 前期: プログラミング基礎演習2・データ構造とアルゴリズム2・形式言語とオートマトン・離散数学

      • 後期: 情報数学2・データ構造とアルゴリズム演習・人工知能・実践数値計算・言語処理系・データベース

    • 3年次

      • 前期: 情報理論・情報論理学・機械学習・応用プログラミング・画像処理

      • 後期: パターン認識・プログラミング言語論・アルゴリズム解析・データマイニング・音響・音声信号処理

余力があれば以下の科目も履修しておくとよいかもしれません。履修しなくても言語処理の研究にあまり関係ないでしょうが、言語処理やデータマイニングに関する仕事をするエンジニアになりたい場合、これらの基礎知識が役に立つでしょう。

    • 2年次

      • 後期: 計算機システム・コンピュータネットワーク・ソフトウェア構成論・ソフトウェア設計論

    • 3年次

      • 前期: オプジェクト指向型言語・計算理論・ネットワークダイナミクス

      • 夏季集中: ソフトウェア工学

    • 4年次

      • 前期: 自然言語処理・ネットワーク科学・情報可視化・情報科学応用数学・符号理論

ただし、将来自分が情報系の研究室に行くか通信系の研究室に行くかまだ決めていない(どちらもありうる)という人も多いでしょうし、2年生のうちは 幅広く基礎的な科目を履修することをお勧めします。また、年間50単位までしか履修できないという制限(CAP 制)があるため、科目は計画的に履修してください。教養科目は1年生のうちに履修しないと、2年生からは専門科目でほとんど埋まってしまいます。

あと、小町が担当している科目を履修しなければならないということもありませんので、自分で勉強したい科目を勉強してきてください。研究するに当 たっては自分で独学できる能力も重要なので、講義を全部聞いて単位を取っておけばよい、と考えているよりは、なんでも貪欲に勉強する人のほうが向いている でしょう。たとえば Coursera で機械学習や自然言語処理、人工知能やデータ構造とアルゴリズムに関する授業を聞いてみて、おもしろいと感じる人はエンジニア・研究者の適性があると思います。自然言語処理を独習したい人のためにも参考にしてください。

研究室の卒業生(研究室インターンシップから修士まで)が小町研を卒業した話というブログ記事を書いてくれました。

Q: どのようにすれば小町研究室に配属されますか?

A: 小町のところで自然言語処理の研究をしたい受験生(高校生等)は、東京都立大学システムデザイン学部情報科学科を受験してください。1-2年 生は南大沢キャンパスで他学部の学生と一緒に主に一般教養の授業を学びます(2年生から専門の授業が少しずつ始まります)。3年生からキャンパスを日野 キャンパスに移して、システムデザイン学部の専門科目を履修します。入学後の学部・学科変更も可能ですが、学部1年生から学部・学科に分かれて授業を 受けるので、最初から情報科学科で入学するほうがスムーズに進学できます。

研究室配属には GPA と呼ばれる成績を用いるため、希望の研究室次第で1-2年生のうちからそこそこ高い成績を取っておく必要があるそうです。うちの研究室は配属に必要な GPA 最低点が高い年もあれば低い年もあるので、タイミング次第では入りにくいかもしれません(今のところ、GPA が3.0ある人はうちを希望すれば配属されていると思いますが、2019年度は GPA 3.3 でも厳しかったと聞いています)。そのため、うちの研究室に来たい、と思って学部を受験して入ってきても、GPA が低いと必ずしも入れない可能性はありますが、情報科学科は高間研・横山研・山口研、そして貴家研・小野研など人工知能関連の研究室は多数あり、致命的に GPA が低くなければ(GPA 2.0未満だと、あまり選択の余地はありません)、どこかには入れるようです(ただし、山口先生は2021年3月に、貴家先生は2022年3月に退職予定です)。

GPA は特に本人の能力との相関はないと考えていますが、本人の性格との相関は経験的に高く、GPA が2.4未満の人は〆切を守ることが困難だったり、指示を聞いていなかったりすることが往々にしてあり、教員が1名しかいない(のに学生数が20人以上いる)現状では、小町の研究室での活動に割ける時間が限られていて、手厚くサポートすることが難しいです。研究室の学生数が少ない、または助教の先生がいらっしゃる研究室に行ってください。(小町自身、特に成績が良い学生時代を過ごした訳ではないので、自分にできていないことを要求しているのは心苦しいのですが、現在の環境では維持できないことをご理解いただければ幸いです)

また、高専からの編入も毎年若干ながらいて、高専から来て希望することも可能です。高専から来る人は(1-2年の教養科目が GPA の算出から外れるので、ほとんどの場合)GPA が高めなため、配属の可能性は高いようです。都立産業技術高専からは推薦枠があります。国立東京工業高専からは推薦枠はありませんが、地理的に近いので、見学を歓迎しています。ただし、出身の高専が情報系ではなく電気系や機械系、通信系だった場合、3年生での単位取得が極めてハードモードになることがあるので、電子情報システム工学科と情報工学科のどちらに出願するかは十分検討してください。専攻科経由で大学院から入りたいという学生も歓迎です。

研究室としては自然言語処理の研究に意欲があり、数学・英語・プログラミングの能力のある学生に来てほしいです。特に、配属前から自然言語処理や機械学習に関する論文を読んだり、教科書やブログ記事を読んで実装してみたりしている人を歓迎します。逆に、自然言語処理や機械学習の研究に興味がない人は、他の研究室に行くことをお勧めします。自らサーベイしたくなる研究テーマの研究室に行く(あるいは自らサーベイしなくてもいい研究スタイルの研究室に行く)、先輩からシステム一式を譲り受けて実験すればいいスタイルの研究室に行く(あるいは実験のうち実装の占める割合が少ない研究室に行く)、助教がいるなど論文指導に余裕がある研究室に行く(あるいはそもそも添削をほとんどしない、または外部発表も積極的にしない研究室に行く)、など、自らの適性と興味に基づいて判断してください。また、深層学習を用いたテーマに取り組みたい人は東大の中山先生のページも読んでみてください。

共通情報の「他の研究室と研究テーマはどう違うのですか?」も参考にしてください。

Q: 配属前にやっておいた方がいいことはありますか?

A: 必ずしもうちの研究室に配属される(配属されたとしても、筆記試験免除に通らない場合は大学院生としても残れる)とは限らないので、あまりうちの研究室に特化したことはやらない方がいいと思いますが、以下のようなことはやっておくとよいと思います。

    • プログラミングコンテストあるいは Aizu Online Judge などのオンラインジャッジによるデータ構造とアルゴリズムの勉強

    • 開発に関するアルバイトまたはインターンシップ(数週間以上の長期間)

    • 未踏 IT 人材発掘・育成事業やセキュリティ・キャンプ、情報科学若手の会など合宿形式のイベントへの応募や参加

    • 英語力の向上(読み書き会話、全部必要ですが、まず読めるように、次に書けるように、そして会話)→「電通大1年生に1日1時間の英語学習を勧める根拠(電気通信大学梶本研究室)

やらなくてもいいと思われるのは以下のようなことです。

    • 基本情報技術者試験などの情報技術に関する資格の取得(これらに受かるような知識は必要ですが、資格自体はあまり意味がありません)

    • 開発に関係しないアルバイト(同じお金をもらうなら開発に関することで稼ぎましょう)

    • ハッカソンという名の数日間のアイデアソン(開発期間が短いイベントはアイデア勝負になりがちので、プログラミング的にはあまり意味がありません)

    • TOEIC 対策(TOEIC はビジネス英語なので、アカデミック英語とも技術英語とも違います。やらないよりはましですが、TOEIC 対策をして TOEIC の点数が上がるのはあまり意味がありません)

進路について

Q: 研究室に配属されたら、そのまま進学できますか?

A: いいえ、B4 の研究室配属はそのまま同じ研究室で大学院に進学できることを意味しません。

内部進学の学生は筆記試験免除に合格しなかった場合、一般選抜を受験する必要があることに留意してください。一般選抜を受けることになった進学希望の人は、他大学(具体的には NAIST/JAIST)を受験しておくことを強く勧めます。

ちなみに、うちの研究室志望の外部受験生の TOEIC 中央値・最低値は2016年の入試で680点・620点、2017年で765点・760点、2018年で855点・805点、2019年で725点・700点でした(2020年は新型コロナのため Duolingo English Test のスコアで、同列に比較することができませんが、皆 TOEIC 換算で700-800点程度あります)。筆記試験免除を取れなかった場合は、これらの人と同じ土俵で戦うことになりますので、現実的には筆記試験免除が取れなかった段階で、うちの研究室では進学するのは英語力が十分にないと難しいと思ってください。

筆記試験免除に通ったけど、まだ TOEIC 650点を取れていない人は、進学までに TOEIC 650点をクリアしてください。

Q: 他大学に進学希望なのですが、かまいませんか?

A: はい、かまいません。研究はどこかでつながっているものなので、進学先でも役に立つ力を身につけて行ってくれればよいと思っています。特に博士後期課程に進学希望の学部生は、他大学に行くことも積極的に応援したいと思います。ただし、基礎勉強会には参加してもらいたい(卒業研究のために必要)と思っており、基礎勉強会は8月頭まであることから、他大学の大学院入試の勉強(専門科目)が必要な人がうちの研究室を志望するのはお勧めはしません。

あと、筆記試験免除の出願は合格した場合本学に入学を確約できる場合に限りますので、他大学に進学希望かつ他大学に落ちた場合は本学に残りたい場合、本学の大学院入試は一般選抜で受験してください。(一般選抜の基準で外部受験生と同列で選抜されます)

また、研究室に1年以下しか滞在しない人は研究テーマと進め方に制限がありますので、小町までご相談ください。(例えば深層学習に関する研究テーマは1年間で成果を挙げるのは困難なので、言語資源作成に関する研究テーマをやってもらうことになるかと思います)

Q: 他研究室に進学希望なのですが、かまいませんか?

A: いいえ、もし大学院では(システムデザイン研究科の)他研究室に進学希望でしたら、最初からその研究室に配属の希望を出してください。ただ、学部の研究室配属では教員に拒否する権限はないので、配属されたら他の学生と変わらず指導はします(その代わり、基礎勉強会や研究も他の学生と変わらず参加してください)。また、他研究室に進学希望の場合は研究室に3年在籍しないということなので、研究テーマと進め方に制限がありますので、小町までご相談ください。

筆記試験免除に受かった人は全員そのままうちの研究室で上がれますし、原則として研究室の学生しか筆記試験免除の出願を認めないので、筆記試験免除に通る程度の成績の人は、特に大学院進学については心配しなくてよいです。他研究室からうちを希望する場合は、一般選抜と同じ基準で出願を許可します。

Q: 修士には進学せず、就職予定なのですが、かまいませんか?

A: はい、かまいません。ただし、学部卒では基本的に研究職は採用なし、(自然言語処理や機械学習に関する)開発職も厳しいので、研究開発を仕事にしたいのであれば、大学院に進学することをお勧めします。日本では、学部卒の学生には専門性があると見なされていないようです(そもそも、研究室配属前に就職活動が始まるので、専門性を評価できるわけがありませんが)。あと、就職活動の如何に関わらず基礎勉強会には全て参加してもらいたい(基礎実験や応用実験のように、出席が必須)と思っており、4月1日までに内定が出ていない場合、基礎勉強会が終わって就職活動に本腰を入れられるのが8月以降になることから、就職希望の人がうちの研究室を志望するのはお勧めはしません。

また、他大学に進学する人と同様、研究室に1年以下しか滞在しない人は研究テーマと進め方に制限があります(研究室インターンシップの B3 生と同様のテーマをアサインすることになる)ので、小町までご相談ください。

余談ですが、研究開発・技術職に就きたい場合は、学部で数カ月就職活動するくらいなら、その間も含めて研究をスタートさせ、M1のうちに学会発表やインターンシップに行き、修士で就職活動をしたほうが満足度の高い就職活動ができると思います。日本学生支援機構の奨学金の返還免除の可能性も上がります。

Q: 博士には進学せず、就職希望なのですが、かまいませんか?

A: はい、全くかまいません。本研究室は「研究のできるソフトウェアエンジニア」を養成することを目的としているので、学部4年〜修士の3年間研究室に滞在して研究能力を身につければ、博士後期課程に進学する必要はありません。小町としては、内部進学生は基本的に全員が修士には進学するが、ほぼ全員が博士課程には進学せず就職するものと考えています。過去修士から博士課程に進学したのは外部受験生のみです。外部受験生については、内部進学生と受け入れ方針が異なり、研究室の多様性確保のために色々な人を受け入れています。

あと、企業との共同研究やインターンシップ、研究開発のアルバイトを盛んにしている(教員も奨励している)ことをうちの研究室に来たい理由に挙げてくれる人がいて、これはこれで嬉しいのですが、新入生でこれらの共同研究・インターンシップ・アルバイトを紹介するのは GPA 3.0 以上を目安とします。研究室に来て1年経って一緒に論文を書けば、どのくらい研究開発能力があるかお互い分かるのでよいのですが、それ以前は研究開発能力を測る方法が GPA 以外にないためです(GitHub のリポジトリで研究室配属前に書いてきたソースコードを見せてもらえるなど、他に開発能力が分かるエビデンスがあればよいです)。GPA は優秀さを示すものではないのですが、締め切りを守れるか、人の話を聞いているか(分からないとき、ちゃんと確認するか)、といった性格と相関があるようで、外部の人とのお仕事に参加してもらうにあたっては、重要な評価尺度です。

課程博士だけでなく、社会人博士などで博士後期課程に進学することは歓迎します。研究室の博士後期課程の学生のうち半分は社会人経験者か、あるいは社会人博士です。課程博士の人には東京都立大学博士後期課程研究奨励金という制度があり、一定の条件を満たせば月15万円の給付を3年間受けることができますので、博士後期課程への進学に興味のある人はご相談ください。日本学術振興会特別研究員(いわゆる学振)の DC2 にも過去2名採択されています(DC1 で採用されるのは難しいようです)。また、これ以外にも、社会人も含め博士後期課程の学生について、授業料の半額相当は最大で3年間大学から支給されます。

Q: 海外に進学希望(海外に就職希望)なのですが、かまいませんか?

A: はい、かまいません。というか、積極的に挑戦してくれることを期待しています。海外で働きたいと思っている人は、博士後期課程に進学するつもりで研究すると可能性が上がると思います。メジャーカンファレンスで1本論文があれば、修士を終えたあと海外の PhD コースに進学することもできるでしょうし、あるいは日本で博士後期課程に進学したとしても、博士の学生のうちに海外の大学や企業でインターンシップをしたりすることもできると考えています。海外で PhD を取る、あるいは海外でインターンシップをした経験があり、日本で PhD を取得した人であれば、海外で働きたいのに働けない、ということは少ないのではないかと思います。

その他について

Q: 教員免許を取得したいのですが、かまいませんか?

A: はい、かまいません。ただし、教育実習の時期として、夏休み前に2-3週間抜けるとそれ以降の基礎勉強会への参加が困難となるため、秋(9月)に教育実習に行ってもらうようお願いしています。それ以外に教職に必要な実習等で勉強会を欠席することはかまいません(ただし、基礎勉強会は除きます)。

他大学で途中まで単位を取得して(あるいは最初から)本学で科目等履修生として不足する単位を取得することも可能ですが、「教職に関する科目」は南大沢開催ですのでご注意ください。他大学から進学する人の場合、博士後期課程に進学する人は(就職活動がないので)時間的な余裕があるでしょうが、博士前期課程だけの人はほとんど時間がない(教職科目を履修していたら研究する時間がなくなる)ので、1-2科目の不足程度でも、移動時間を考慮すると週に3-6時間取られるため、研究が順調な人でない限り単位取得に行くのはお勧めしません。

内部進学生が例えば教科「情報」に加えて教科「数学」あるいは「理科」等を取得したい(ので南大沢に必要な単位を取りに行く)ような場合は(南大沢の科目を学部生のころから計画的に履修していれば)、博士前期課程の間に追加で取得可能だと思いますし、本気で教員になりたい人は「情報」の免許だけでは就職が難しいので、時間を作ってもう1科目取得することをお勧めします。

ちなみに小町も学部生のとき教職科目を履修していたので、教員免許を取得したい人は大いにサポートしたいと考えています。

Q: 飛び級(早期卒業)してもいいですか?

A: はい、かまいません。修士の短期修了は歓迎しています。ただし、修士の短期修了は博士後期課程に進学予定の人しか認められていません。博士の短期修了もありますが、一定の条件がありますので、大学院入試の前にご相談ください。

また、B4 の早期卒業は必ずしもお勧めしていません。早期卒業するのであれば、1年間の余裕ができたと思って、学部生のうちにトップカンファレンスにフルペーパーを書いてみる、という経験をした方が有益ではありませんか?(そして、その業績によって修士を短期修了した方がよいと思っています)

Q: 英語が不安です。

A: 英語に関してはうちの研究室では日常的に(読み書き、会話ともに)使いますので、TOEIC 650点未満の人は諦めて英語を勉強してください。卒業研究の半分以上は英語で書いて国際会議に投稿しますし、修士に進学したらほぼ全ての人が英語で論文を書きます(読む論文の99%は英語です)。機械翻訳の性能がかなり向上したので、英語で論文を読み書きすることのハードルはだいぶ下がりましたが、少なくとも英語が読めない人は英語力が不足したまま研究室に配属されても、(お互い)つらいと思います。