システム情報工学研究群（通称：シス情）では、在学生に大学院での研究のこと、授業のこと、そして筑波大での生活についてリアルな声を聞くインタビュー企画を行っています。第2回目の今回は、コンピュータサイエンス専攻（今年4月から情報理工学位プログラムに改組）の博士後期課程で、データ解析のためのアルゴリズムの開発研究に取り組む松田さんにお話を伺いました。

はじめに、筑波大学大学院に進学を決めた理由を教えてください。

学士課程は他大学の情報理学専攻に所属しており、線形代数や微分積分、情報科学などの講義を受けて現実世界で使われている数学や計算、プログラミング技術を学びました。数学と情報を掛け合わせた“数値計算”に興味を持ち、学部4年生のゼミ配属で数値計算分野に進みました。進路を考えている時に、“固有値計算”が現実でどのように役立っているのかを知りたいと思い、大学院進学を決めました。
自身の学部卒業と同時に、当時の指導教員が定年退職されるということで、他大学の大学院を探しました。
筑波大学は自然が多く、自然以外に何もなかったので研究に集中できると思い、筑波大学大学院に進学を決めました。
 

現在所属している情報数理研究室はどのように探しましたか？

学部4年生時の指導教員から、他大学で同分野の研究室を紹介していただきました。実際に、研究室見学や、専攻公開（※現在は学位プログラムオープンキャンパスの名称で実施）に参加しました。
 

松田さんの現在の研究テーマについて教えていただけますか？

研究テーマは、データ解析のためのアルゴリズム開発です。例えば、健康者と罹患者の百人分のデータを集めた時、そのデータから性別や年齢、健康状態などのグループ分けができるはずです。グループ分けを利用して医療診断支援に役立てるためには、「健康者であるのに罹患者である」or「罹患者であるのに健康者である」と判定されては困るので、分類性能がより高いアルゴリズムを開発する必要があります。またその先には、データの中でどの部分が病気に影響しているかを調べるようなアルゴリズムを開発することで、病気の診断マーカー探索に役立つ可能性が出てきます。
 

この研究テーマに関心を持った具体的なきっかけなどはありますか？

例えば、人間が右図を見た時、「赤と黒の点で分けられる」と考えると思います。コンピュータでも、データ点の座標を与えれば人間と同じように赤と黒の点でグループ分けしてくれます。このことを知った時、単純に、“すごい…。”と感じました。これには固有値計算が使われていたので、そこでデータ解析に興味を持ちました。
 

次に、授業についてですが、これまでに履修した授業の中で、特に面白い！と感じたものがあれば教えてください。

「機械学習論」です。
機械学習の様々な手法について、理論面（目的関数を導出するための計算方法）から学べるところが面白かったです。
 

研究でお忙しい日々かと思いますが、大学の外で何か打ち込んでいる趣味や活動はありますか？

特別打ち込んでいることはありませんが、映画鑑賞が趣味です。基本的にインドア派なので、何も用事がなければ外に一歩も出ないことが結構あります。多い日には、1日に映画を4本見ることもありました。（今は時間がなくて出来ないので、懐かしいです。）
 

今後の進路について、現時点で考えていることや目標としていることがあれば、教えてください。

製薬会社から内定をいただいています。「企業の中にデータはたくさんあるが、解析をする人がいない」という現状を知り、たくさんのデータを扱ってみたいと思いました。自分のこれまで得た知識を使って新たな知見を広げ、社会へ還元したいです。
 

最後になりますが、今、シス情の受験を考えている皆さんに、何か伝えたいことがあればどうぞ！

他大学から筑波大学に進学して感じた違いは、研究室の多さです。様々な分野の先生方がたくさんおり、興味がある分野をまだ見つけられていない人も、筑波大学では見つけられると思います。
また、筑波大学は経済的支援が手厚く、独立生計者としての授業料免除や、リサーチアシスタント制度による支援を受けています。経済的負担を気にすることなく研究に没頭でき、感謝しています。
 

関連リンク

• 情報理工学位プログラム：https://www.cs.tsukuba.ac.jp/
• 情報数理研究室：https://www.mma.cs.tsukuba.ac.jp/