学生募集

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。首都大学東京システムデザイン学部情報通信システムコース(システムデザイン研究科情報通信システム学域)小町研究室は自然言語処理の研究をしています。情報系に限らず、他分野の学科(人文・教育系を含む)出身で自然言語処理分野の基礎・応用の研究をしたい人を広く募集しています。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、人文系出身に限らず、障害のある方、女性、海外出身の方(外国人留学生や海外で学んだ経験のある日本人学生)、社会人経験者(セミリタイヤ後含む)、留年・短期修了(飛び級)など、様々なバックグラウンドのある方を歓迎します。

このページには内部進学生向け、外部受験(一般選抜、留学生特別選抜および研究生)に共通する内容を掲載しています。内部進学生と外部受験生向けの内容は以下に分けました。

研究について

Q: 好きな研究ができますか?

A: はい、好きな研究テーマをしてください。新しい研究分野を切り開くような研究テーマにむしろ積極的に挑戦してもらったほうが嬉しいです。

B4で配属された人は、夏休みまでの課題として研究室で用意した複数のテーマ(例えば機械翻訳、対話、言語学習支援、ソーシャルメディア解析など)の中から1つを選択し、大学院生1名をメンターとしてつけ、8月まで取り組み、9月の NLP(自然言語処理)若手の会シンポジウムで発表してもらいます。そのテーマを特別研究まで継続するもよし、10月からは違うテーマにするもよし、自らおもしろいと思う研究に取り組んでください。

2016年度の学部4年生5人中2人が査読付き国際会議に投稿し、1人が発表します。2015年度の学部4年生4人中1人が査読付き国際会議(トップカンファレンスの学生セッション)で発表しました。2014年度の学部4年生4人中2人が査読付き国際会議(1件はトップカンファレンスのフルペーパー、もう1件はトップカンファレンスの学生セッション)で発表しました。学部生で自然言語処理のトップカンファレンスにフルペーパーで採択されるのは極めて珍しい(小町の知る限り日本人では初めて)ですが、難関国際会議に通すのが珍しくないような研究室にしたいと考えているので、みなさんもどんどんバッターボックスに立ってもらえれば、と思います。

大学院生は、基本的に1つの研究あたり目安として3か月で100本の論文(主にトップカンファレンスで発表された英語論文)をサーベイしてもらいますので、M1のどこかでサーベイの時間を取り、研究テーマについて考えてください。修士で入る前にやりたかったテーマを修士論文にする人はだいたい1/3程度です。おもしろそうな研究テーマはたくさんあります。しかし、短い修士の期間では、そのうち1つか2つくらいしかできません。大学院では「何をするか」より「何をしない(諦める)か」の方が重要になってきます。先輩の話を聞いたりサーベイをしたりすると、自分が少なくない時間をかけて取り組みたいと研究テーマが見えてくるので、ぜひ挑戦してもらいたいと思っています。(他大学の学生で、大学院で本研究室への進学を希望する人は、卒論・卒研のために論文を100本サーベイする、というのを意識してもらえたらと考えています)

B4で配属されてそのまま大学院に進学して修士で卒業する場合、大学院から首都大に来て修士で就職する場合、博士後期課程にも進学した場合、という3つのケースの典型的な研究サイクルについて書いてみました。また、同じような規模・体制のお茶の水大伊藤研究室の場合明治大学中村研究室の場合も参考になります。

研究テーマに関する問い合わせが多いので、問い合わせの多いテーマについて、見学(検討)すべき他大学についてまとめます。研究テーマに特にこだわりはないが、自分で自由に決めたい、という人は、NAIST 松本研をお勧めします。(ただし、松本先生はあと2年で定年なので、博士後期課程に進学する可能性のある人はご注意ください)

  • 深層学習: NAIST 松本研、豊田工大佐々木・三輪研、東大鶴岡研、東大中山研、東工大岡崎研
  • 対話: NAIST 中村研、阪大荒瀬研(、阪大駒谷研、京大河原研)
  • ウェブマイニング: NAIST 荒牧研、東大喜連川研(吉永研)、京大森研
  • 機械翻訳: NAIST 中村研、愛媛大学二宮研

Q: 研究室見学はできますか?

A: はい、B4の研究室配属・大学院の受験生ともに、研究室見学をすることを強くお勧めします。特に、研究室に来てからは教員と過ごす時間は全体の1割程度で、9割は研究室で先輩・同期・後輩と一緒に研究をするので、学生室の雰囲気がどうであるか、ということをちゃんと見てほしいと思っています。

B4 の研究室配属の前は B3 後期に合計3回公式な研究室見学があります。大学院受験生に関しては4-5月にオープンキャンパス+公式な研究室見学があります。うちの研究室以外の他の研究室も検討している、という場合はこれらの公式な研究室見学を利用するとよいです。

また、うちの研究室の研究内容に興味がある、という学生は、いつでも見学を歓迎しています。基本的にはお昼のランチを小町と一緒に食べ、午後の勉強会(13〜16時)に参加してもらう、という流れです。勉強会は原則的に授業期間中しか開催されていないので、可能であれば長期休暇中に見学することをお勧めします。(ただ、帰省のついでやインターンのついでなど、長期休暇中でないと来られない事情もあるでしょうし、柔軟に対処したいと思います)

Q: 他の研究室と研究テーマはどう違うのですか?

A: 情報通信システムコースでもっとも研究テーマが近いのは石川研と高間研です(大学院入試で複数の研究室に興味がある人は、これらの研究室と迷うようです)。ソーシャルビッグデータ研究センターで 共同研究をしています。次に似ているのが山口研そして貴家研です。情報通信コースの学生で、研究室配属をどこにするか悩む人は、石川研・高間研に加えて貴家研・山口研と迷うようです。首都大以外から大学院の受験を希望する人は、研究テーマを割と絞り込んでいるので、貴家研とは迷わないようです。

貴家研・石川研と迷う人は、それぞれの研究室に進学した方がいいと思います(助教の先生方がいらっしゃるのは大きく違います。ただし、貴家先生・石川先生とも、あと数年で定年です。)。高間研と迷う人は個別に相談に乗ります。また、それぞれ研究室の学生から話を聞いたほうがいいと思います。石川研、高間研とうちの研究室は、ウェブ系の開発をしたい人が多いので、自由な雰囲気です。例えば卒論(修論)発表会に私服で来るのはこれらの3研究室の学生です(学会も、スーツで行くと浮きます)。

それぞれ共通点と相違点を挙げます。

石川研

  • 共通点: 検索エンジン、ウェブマイニングに関する研究をし、国際会議で発表している。Python を研究に用いている。
  • 相違点: 石川研は Twitter などのソーシャルメディアからの情報抽出応用の研究をしている(解析対象および出力が必ずしも言語とは限らない。たとえば、入力が GPS データ、出力が可視化でもよい。最近は月震のデータ解析など、ほとんど信号処理の研究も多い)。小町研は Twitter も含めたウェブテキストを解析する基礎的な手法の研究をしている(入力もしくは出力のいずれかは必ず言語。入力は、GPS データや画像データも用いることがある)。小町研は必ずしもビッグデータを扱わない。どちらの研究室も機械学習を用いるが、小町研の方が機械学習成分が高い。石川研は特任助教が1名いる。ただし、石川先生はあと数年で定年(2018年9月現在 B2 以下の学生は、修士まで面倒を見てもらえません)。

高間研

  • 共通点: テキストマイニングやウェブ情報抽出に関する研究をしている。
  • 相違点: 高間研は主に可視化による分析支援・意思決定支援の研究をしている。小町研は言語データの解析の研究をしている(分析のために可視化することがある)。高間研はフロントエンド・ 小町研はバックエンド。高間研は Java (Weka) と Ruby を研究に用いている。どちらの研究室も機械学習を用いるが、高間研は教師なし学習(クラスタリング)、小町研の方が教師あり学習(特に深層学習)が盛ん。高間研は国内発表(和文論文誌)重視、小町研は国際会議(メジャーカンファレンス)重視。

山口研

  • 共通点: 対話システムの研究をしている。
  • 相違点: 山口研はロボットを用いた研究をしており、ハードウェアやセンサーを活用した研究をしている。アルゴリズムはフローチャートで書き下せるようなルールベースが主(プログラミングは Java が多い)。小町研はハードウェアやセンサーを用いた研究はしていない。小町研ではアルゴリズムは疑似コードで書き下せるような機械学習を用いるのが主(プログラミングは Python が多い)。また、山口研と違い、対話システムがメインの研究テーマではなく、小町研では対話は数多い研究テーマの中の一つ。山口研は助教が1名いる。ただし、山口先生はあと数年で定年。

貴家研

  • 共通点: マルチメディアを対象とした情報理論的な手法を用いた研究をし、国際会議で発表している。
  • 相違点: 貴家研は画像・音声データを対象として、統計的手法を用いた研究をしている。パターン認識・信号処理。小町研は言語データを対象として、統計・ 機械学習手法を用いた研究をしている。小町研では音声データを直接は扱わない(元々は音声のデータでも、書き起されてテキストになったデータを用いた研究 はしている)。貴家研は助教が1名いる。ただし、貴家先生はあと数年で定年。

2015年度以降は山口研・石川研とそれぞれ共同研究をしています。2014年度は石川研・高間研と合同でウェブマイニングに関する基礎勉強会を開催しました。また、大学院の期末評価は石川研、山口研・高間研とそれぞれ共同で研究しており、博士後期課程の学生の副査は山口先生・高間先生にお願いしたりし ています。ソーシャルメディア分析・ウェブ(データ)マイニングに興味のある人は、石川研究室・高間研究室を検討されることをお勧めします。

研究テーマはどれもつながっているので、入力あるいは出力に言語を使いたいか、あるいは応用的な研究がしたいか基礎的な研究がしたいか、といったと ころがポイントです。また、研究テーマに大きなこだわりがないのであれば、研究室のスタイル・ポリシーや雰囲気などで研究室を決めてよいでしょう。

また、情報通信システムコースでは、ほとんどの研究室では学生の研究テーマは研究室のテーマ(先輩がやった研究)の中から選択するスタイルのようです。うちの研究室は学部4年生の最初の半年〜1年だけは研究室のテーマ(正確には研究室の大学院生が考えたテーマで、必ずしも過去にやったことがあるテーマとは限らない)をやってもらいますが、大学院に進学してからは完全に自由に決めてもらっています。自由に研究がしたい人は、うちの研究室が合っていると思います(ただし、適切な研究テーマを自分で選択しなければならない、という意味で、言われたことをやれば卒業できるというわけではなく、むしろ厳しい環境であると言えます)。

2017年度は情報通信コースで最大(学生数25人)の研究室となりました(次に大きい研究室は学生数18人の石川研究室・貴家研究室・高間研究室)。ちょっと 居室は狭く感じるかもしれませんが、和気あいあいと勉強・研究しているので、ぜひ研究室見学に来て在学生と話してみてください(図書館にこもって一人で勉強・研究したいと考えている人には向かない研究室です。狭いスペースでホワイトボードを使いながら自由闊達に議論する雰囲気が好きな人に来てほしいと思っています)。

以下に研究室の関係を学部3年生の研究室見学希望のログから抽出したグラフを示します。詳細はこちらのエントリを参照してください。

進路について

Q: 経済的に不安なのですが、大学院に進学したほうがよいでしょうか?

A: はい。学部を卒業したらもうプログラミングなんて見たくもない、あるいはどうしても親に仕送りしなければならない、などの事情がないかぎり、修士(博士前期)課程への進学をお勧めします。エンジニアとしてプロダクト・サービスを作る、あるいはなんらかの形でデータを分析したりする職業に就きたい場合、日本ではほとんど理工系の修士号を取得していることが前提となっています。

在学中は日本学生支援機構から奨学金を借りることができ、大学院で借りる第一種の奨学金(修士は月50,000円または88,000円)であれば在学中の研究業績などにより、受給者のうち3割の人が全額あるいは半額免除になります。アルバイトにせいを出すくらいなら、研究成果を挙げるほうが割がよいかもしれません。うちの研究室では、博士前期課程で第一種奨学金の希望者はほぼ受給できています。

情報通信システム学域だと、筆頭著者としてだいたい論文誌1本あればほぼ免除(全額もしくは半額)、国際会議が1本あれば免除の可能性あり(2本あれば免除の可能性が高いが、1本だと他の業績次第)、といったところです。国内学会・研究会の発表のみではほとんど免除の対象にはなりませんが、本研究室は全ての大学院生に論文誌あるいは国際会議への投稿を義務付けていて(採否は問いません)、そういう意味では全員に免除の可能性がありますので、第一種奨学金を申請することをお勧めしています。(2015年度実績では、研究室で第一種奨学金を受給していた学生4人のうち、2人が免除に推薦、1人が免除補欠に推薦されました。2016年度実績では、同じく受給していた学生5人のうち、1人が免除に推薦、1人が補欠に推薦されました)

また、経済的に困窮している人に対しては、必要に応じて研究室で研究開発のアルバイトを斡旋しています(時給1,000円程度です)。必ずしも自分の研究テーマに関係していないかもしれませんが、広い意味で自然言語処理に関する実タスクに関わることができるので、開発経験を積むこともできます。基本的にはプログラムを書く、データを作る、サーベイするなどして、ソースコードを納品したり報告書を用意したり論文にまとめて投稿したりする、という内容です。これとは別に、2014年度からは全ての大学院生に RA または TA もお願いしています。RA は月3万円程度、TA は時給1,200円程度(1人あたり2時間 x 8回=2万円程度)です。RA は卒研生の面倒を見る、というお仕事です。

  • 2014年度実績: 研究室の学生10人中7人に対し、1人あたり年間12万円程度のアルバイト、3人の RA
  • 2015年度実績: 研究室の学生20人のうち8人に対し、1人あたり年間15万円程度のアルバイト、4人の RA
  • 2016年度実績: 研究室の学生22人のうち11人に対し、1人あたり年間30万円程度のアルバイト、4人の RA

決して多い金額とは言えませんが、支援対象の人数・金額ともに、日本の大学ではこれくらいが限界だと思います(海外と比較してはいけませんが、日本ではかなり出している方だと思っています)。これ以上の経済支援を本学ですることは難しいので、もっと都心で豊富にアルバイトがある東大や東工大(大岡山)に通うか、あるいは NAIST のように生活費の安い大学に通うことをお勧めします。

蛇足ですが、みなさんが働き始めたら年収400万円としても、おおざっぱに年間の労働時間2,000時間で換算すると時給2,000円です。学生のうちに少し自由になるお金があるのは嬉しいことでしょうが、アルバイトで(就職したら自由に消費できない)貴重な自由時間をお金に換えるのは大変もったいないです。大学院でアルバイトをする場合、その経験が自分の将来に役立つかどうか、もう一度考えてみてください。

Q: 卒業後はどのような進路がありますか?

A: 情報通信コース全体の傾向から言うと、学部生のうち6〜7割が大学院に進学し、進学者のうち8〜9割が首都大、1〜2割が他大学(主に東大・東工大)に行きます。情報通信コースの中でも情報系の研究室は、そのまま修士まで進学する人がほとんどです。小町研学部1期生の進路は進学2名・就職2名、学部2期生の進路は進学4名・就職0名、学部3期生の進路は進学3名・就職1名、学部4期生の進路は進学5名・就職0名、学部5期生の進路は進学5名・就職0名(予定)です。

修士の学生はほぼ全員が就職します。小町研修士1期生の進路はほぼ全員ウェブ開発企業(起業含む)です。就職先は年によって人気の分野は変わるようですが、ウェブ開発、SIer、メーカーなどさまざまです。小町研修士2期生も進路は半数以上ウェブ開発企業です。ウェブ開発企業は就職活動の時期が早いため、M1の秋〜冬にかけてどこかの企業から内々定をもらった上で、少し気になっている企業も受けてみて、最終的に行くところを決める、というような感じみたいです。

自然言語処理を専攻する研究室の修士の学生は、だいたい Yahoo! や楽天などのウェブ開発企業に就職するか、あるいは NTT データ・IBM・野村総研などのいわゆる SIer として就職するか、あるいは NTT や富士通などの研究所に就職する人が多いようです。就職活動に関しては、ウェブ開発希望だとうちの研究室の学生はほとんど苦労しないようですが、メーカーや SIer 希望の人は本学では推薦されても割と落ちます(例えば、NTT データに首都大から6人推薦したのにウェブテストを通過したのは2人で、最終面接で2人とも落とされたり、ということがあります)ので、修士から大学を変えて、修士号を取得したら就職したい、という人は、大学推薦の数も多く、実際に就職で高く評価されている NAIST をお勧めします。奈良までは行きたくない(行けない)、東京がいい、という人は、東工大(奥村・高村研究室)または総研大(相澤研究室・宮尾研究室)をお薦めします。

過去に研究室で修士号を取得した学生の主な就職先(2名以上)は以下です。

  • ヤフー株式会社

Q: インターンシップに行ってもいいですか?

A: はい、ぜひ行ってください。実際にしばらくの間研究・開発体験をするのはその後のキャリアを考えるのに大きく参考になりますので、小町は積極的にお勧めしています(自分自身、NTT研究所、Apple Inc.、Microsoft Research、Yahoo! JAPAN 研究所でインターンしてきました)。研究室にインターンシップの案内もよく届きますので、研究室内SNSに転送・紹介しています。ただし、行くなら最低2週間、できれば4週間以上、理想的には3ヶ月以上のインターンシップに行きましょう。2週間未満のインターンシップは企業見学以上でも以下でもないので、2週間未満のインターンシップに行くくらいなら、大学院で研究したほうがよいと思います。また、手続きを踏めば、大学院生は5日間以上のインターンシップを卒業に必要な単位にすることができます。

また、インターンシップに行くのは研究室2年目に行くことをお勧めしています。1年目は自然言語処理の知識が不足していることが多いため、自然言語処理に関するインターンシップに行っても十分活躍することができないからです。自然言語処理とは関係ない一般的な開発のインターンシップであれば、特に関係ありませんが、自然言語処理の研究開発に関係しないインターンシップに行くことはお勧めしていません。

過去に研究室の紹介で学生が行ったインターンシップ先は以下のようなものがあります(個人で応募して行ったインターンシップおよび研究室の紹介でもアルバイト扱いのものは除いています)。

  • マイクロソフト(M2)
  • ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン(M1 x 2)
  • トヨタIT開発センター(B4 / M1)
  • NTT 研究所(M1 x 2)
  • 富士通研究所(M1)
  • エン・ジャパン株式会社(B4 / M1)
  • 弁護士ドットコム(M1)
  • JX通信社(B4 x 4 / M1)
  • 株式会社富士ゼロックス(M1)

大学院入試について

Q: 試験はいつありますか?

A: 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(出願はそれぞれ7月および1月。留学生は出願資格審査があるので、それぞれ6月と12月に申請する必要があります)となります。毎年4-5月に大学院入試説明会がありますし、研究室見学はいつでも受け付けています(できれば研究室の勉強会に参加して研究室の雰囲気を体験してほしいので、長期休暇期間よりは授業期間の方をお勧めします)。

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。文系の人、留学生の人、社会人の人、留学していて大学院受験の時期がずれてしまった人、など特殊な事情があれば、冬季入試も受験を認めます。ただし、冬季入試は夏季入試より選抜が厳しい(留学生特別選抜、社会人特別選抜を除く)ので、どうしてもタイミング的に冬季入試しか受けられない(受けられなかった)、というのでなければ、夏季入試を受けてください。夏季入試は博士後期課程に進学希望でない人も出願を認めますが、冬季入試は博士後期課程に進学希望の人のみ出願を認めます。

博士後期課程は夏季入試および冬季入試のいずれも受験を認めています。ただし、余裕を持って入学後の研究計画を準備したほうがいいので、早めの問い合わせをお勧めします(夏季入試後には研究室の座席が埋まっている可能性があるので、博士後期課程へ入学希望の方は、夏季入試を受けない場合でも、7月末までにお問い合わせください)。

2017年度は研究室の座席が逼迫しているので、夏季入試の合格辞退者がいなければ冬季で受け入れることができません。ご了承ください。

Q: 推薦入試はありますか?

A: はい、首都大が第一志望の場合は内部進学・外部進学いずれでも筆記試験が免除になる制度があります(過去に外部進学でも筆記試験免除を受け付け、入学した学生がいます)。また、筆記試験免除で合格した場合は、必ず希望する研究室に配属されます。筆記試験免除の出願が許可されるのは、合格した場合入学を確約できる場合に限りますので、他大学と併願するなら一般選抜で受験してください(一般選抜の場合は、必ずしも第一希望の研究室に入れるとは限りません)。

ただし、本研究室では原則として外部進学の人には筆記試験免除の申請を認めません(障害のある方など、筆記試験を受けることが困難であることが予想される場合は、特例的に認めることはあります)。一般選抜を受験してください。他研究室は外部進学の人でも筆記試験免除の申請を認めていることがあるので、本学の筆記試験免除を希望される外部進学の人は他研究室に問い合わせください。

また、推薦入試ではありませんが、会社に在職のまま受験する場合は、社会人特別選抜制度があります(会社による推薦書が必要です)。社会人特別選抜の場合も、筆記試験は免除され、口頭試問のみになります。社会人特別選抜の申請を認めるのは、最低1年間の休職が可能(※社会人特別選抜は、在職のまま進学する制度ですので、退職予定の方は対象ではありません)な場合に限ります。社会人特別選抜の場合も、合格した場合は希望研究室に配属されます。

Q: 出願前に連絡をしなくてもいいですか?

A: いいえ、研究室の内部進学以外の受験希望の方は、出願前に小町まで連絡を取ってください。

募集要項に記載の通り、留学生特別選抜および社会人特別選抜の場合は、出願書類にそもそも指導教員のサインが必要です。一般選抜の場合、出願書類に指導教員のサインは不要ですが、出願前に連絡がなかった場合、出願を認 めないことがあります。出願前に連絡を取っていただき、原則として研究室見学(授業期間の場合は勉強会への参加)をしてもらっています。

また、大学院の合否と希望研究室は全く関係がありませんが、定員次第で大学院入試には合格しても希望の研究室には配属されない可能性があることをご了承ください(合格通知の後に、希望通りでない場合は、配属に関して連絡します)。博士前期課程の1学年につき、定員は内部進学者・外部進学者・留学生を含めて夏季5名+冬季1名(合計6名)の予定です(内部進学者が例年3-5名いますので、外部進学者の定員は1-3名程度です)。

博士後期課程の受験生は原則受け入れたいと考えていますが、座席の問題で受け入れが困難なことがあるため、仮に冬季試験を受けるにしても、夏季試験より前にご相談ください(夏季入試で博士前期課程の合格者の定員を調整しなければならないことがあるためです)。

Q: 他大学と併願してもかまいませんか?

A: はい、併願は歓迎です。本研究室が第一志望でなくてもかまいません。

また、自然言語処理以外の研究でも構わない、という人より、自然言語処理の研究がしたい、という人に来てほしいと考えています。そのため、原則として自然言語処理の研究をしている研究室にリストアップされている研究室(と自分の出身研究室)のみ併願を許可します。これ以外で自然言語処理の研究をしている研究室で併願したいところがあれば、ぜひご相談ください(例えば東大の中山研との併願は許可します)。

環境について

Q: 研究室はどのような感じでしょうか?

A: 小町の居室と学生室は建物が別です。学生室は2017年5月現在博士の5人(うち1人は社会人)と修士の13人と学部4年生の5人と研究生の2人の合計25人います。学生には1人1台 MacBook Air もしくは MacBook Pro、そして Thunderbolt Display もしくは Dell 24/27インチディスプレイが割り当てられ、基本的には自分のローカル環境で作業を行ないます。

他に、大規模計算・GPGPU計算用サーバとして、以下の計算機があります。GPU は1人2枚使えます。今年度はさらに GPU を10枚以上購入し、1人2枚は使えるようにする予定です。

  1. GPU サーバ: Xeon E5-2660 v4@2.00GHz 14コアx2・256GBメモリ・SATA 12TBストレージ・Tesla P40 x2(GPU)+GeForce GTX TITAN X x4(GPU)+ GeForce GTX 1080 Ti x4(GPU)
  2. GPU サーバ: Xeon E5-2660 v4@2.00GHz 14コアx2・256GBメモリ・SATA 12TBストレージ・GeForce GTX TITAN X x8(GPU)
  3. 大規模計算サーバ: Xeon E5-2697 v3@2.6GHz 14コアx2・512GBメモリ・SATA 16TB ストレージ・Tesla K40 x4(GPU)
  4. 小規模計算サーバ: Xeon E5-2640 2.00GHz 8コア x2・128GBメモリ・SATA 20TB ストレージ
  5. GPU ワークステーション: Xeon E5-1620 v3@3.50GHz 4コア・96GBメモリ・SATA 6TB ストレージ・GeForce GTX 1080 Ti x4(GPU)
  6. ファイルサーバ: Dual-core Intel Core i3-4150 3.5 GHz・8GBメモリ・SATA 72TB ストレージ
計算機環境としては可能な限りストレスのないようにしたいと考えていますが、計算機でカバーできない部分は頭を使って研究をしてくれることを期待しています。

Q: 研究室は忙しいですか?

A: はい、最初の半年(4月上旬〜8月下旬)は忙しいです。研究室の時間割もご覧ください。コアタイムはありませんが、平日週4〜5日は、毎日16〜17時ごろには基礎勉強会がスタートし、18〜19時程度まで開催されます(南大沢に帰る連絡バスには間に合わないことも多いので、南大沢在住の人はご注意ください)。午前中は M1 の授業があり、TA および外部進学の新入生が授業を履修するため、午前中に基礎勉強会を開催できないのです(また、全ての基礎勉強会で課題が課されるため、どのみち1日3〜6時間程度は課題を解く必要があります)。

新入生に関し、4月から8月までは、平日(特に基礎勉強会のある16〜19時)にアルバイトを入れることは控えてもらっています(アルバイトの必要があれば夜間もしくは週末にするよう調整してもらっています。ただし、B4 の4〜8月までは、平日夜間にアルバイトをすることは全くお勧めしません。)。その代わりに9月は研究室的にはお休みで、10月以降は平日に研究室に来る日は週3日(全体ゼミ、論文紹介、進捗報告)になるように調整しており、平日週1-2日程度研究開発に関するアルバイトをする学生もいます。

Q: コアタイムはありますか?

A: 平日は毎日研究室に来ることを原則としていますが、コアタイムは存在しませんので、好きな時間に来て好きな時間に帰ってください。ただし、小町が出勤するのは10時半〜17時ですので、授業期間中(=勉強会のある期間)はこの時間帯には研究室に来てください(研究室滞在時間が30分でもかまいませんので)。

また、新入生は4月中旬〜8月上旬は平日はほぼ毎日16〜19時の時間帯に基礎勉強会が入りますので、この時間はアルバイト等は不可です(加えて、GW 明けから9月上旬の若手の会シンポジウム発表までは研究をしますので、8月末までずっと忙しいです)。これ以外に研究室全員参加の勉強会が3コマ程度ありますし、基礎勉強会はそれぞれ同じくらいの時間は演習課題を解いたりする必要があります。内部進学の B4 の学生に聞くと、最初の4ヶ月はトータルで週40時間程度は自然言語処理に関する何かをするそうです(B3 の同時期の忙しさの2-3倍程度、と聞きました)。外部から来る M1 の人はこれに加えて週10時間程度授業があるので、かなり大変だと思います。最初の半年は覚悟してください。

ちなみに、新入生以外は、すでに出席したことのある基礎勉強会に再度出席する必要はありませんし、研究室2年目の人の最低限出席するゼミ(研究会・進捗報告・勉強会・論文読み会)は週3日で、合計週9時間前後です。それ以外の時間は各自研究等に充てます(いつどこでどのようにしなさい、と言うことはありません)。

ポリシーとしては「よく学びよく遊べ」で、勉強・研究でも、遊びでも、全力でやってもらえたらなと考えています。基本的に平日は毎日大学に来て、言語処理の研究するにせよ、プログラミングの勉強をするにせよ、就職活動の準備をするにせよ、漫画を読んだりゲームをしたり、哲学談義したりするにせよ、研究室のメンバーと楽しく過ごしてもらえればなと思っています。研究室に来たからといって研究が進むわけではありませんが、研究室に来ない人(特に新入生)はほぼ確実に研究は進みません。研究が進んでいない場合、(昼間の時間に)研究室に来ていればなにかしらサポートできると思いますが、来ていないとどうしようもありませんので、家でも研究できる自信がある人(一度査読付き論文を書いたことのある人)以外は、研究室に来て作業することを強くお勧めします。

社会人博士の人の場合は、適宜研究の進捗状況に合わせた1:1ミーティング(Skype 可)を実施しています。長期履修制度を利用される場合はこの限りではありません。

研究室の雰囲気に合うかどうか、というのは重要だと思いますので、可能な限り研究室内の勉強会を見学し、かつ在学生のみで話してもらえる機会を作りたいと思っています。小町や在学生の Twitter アカウント、ブログなども見て、どのような研究室か、ということを判断してください。


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Mamoru Komachi,
2016/09/01 2:26
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Mamoru Komachi,
2014/02/02 21:55
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Mamoru Komachi,
2014/02/02 21:43
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Mamoru Komachi,
2014/02/02 21:48
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Mamoru Komachi,
2013/12/16 3:58
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