学生募集

研究室配属について(2024年4月配属)

以下の内容は随時に更新するため、予告なしに変更となる場合があります。ご了承ください。

[2024年2月10日15:40更新] 2024年4月配属に関する情報に更新しました。

[2024年3月9日6:50更新] 3月20日(水)の予定について追記しました。

[2024年3月17日15:50更新] 3月19日(火)の予定について追記しました。

 オープンハウス(事前アポ不要)

  • 今年度のオープンハウスは対面で実施します。
  • 開催日時は以下の通りです。
    • 3月18日(月) 10:00~15:00
    • 3月19日(火) 10:00~15:00(内田不在)
    • 3月21日(木) 9:00~12:00
  • オープンハウスへの参加については事前アポは不要ですので、上記の開催日時の中で都合の良いときに研究室にお越しください。内田研は、西早稲田キャンパス55号館N棟5階にあります。
  • 3月19日(火)は内田が終日不在となりますが、内田研に所属する学生さんが研究室で待機し、予定通りにオープンハウスを実施します
  • 3月20日(水)は対面でのオープンハウスは実施しませんが、オンラインでの個別面談は実施しますので、希望する場合は内田まで連絡してください(下記参照)。
  • オープンハウスでは内田研に所属する学生さんが研究室で待機する予定ですので、学生目線で質問したいことなどがありましたら気軽に参加してください。なお、内田は別件の用事のため、対応できない可能性があります。内田と確実に面談したい場合には、個別に面談を行います(下記参照)。

個別面談(事前アポ必要)

  • 内田との個別面談を希望する(内田と確実に話したい)場合には、オープンハウスとは別に個別面談を随時に行います。
  • 個別面談は、学生さんの希望に応じ、対面、もしくはオンラインで実施します。
  • 個別面談を希望する場合は、事前アポが必要です。日程調整を行いますので、メールで内田(m{dot}uchida{atmark}waseda{dot}jp)まで連絡してください。
  • 内田研への配属を希望する/検討している場合には、内田との個別面談を推奨します。
  • オープンハウス期間外の個別面談も可能です。

研究室配属後の顔合わせ

  • 内田研への配属が決まった学生さんに対し、メールで連絡します。

研究テーマ

機械学習の理論と応用

内田研では、機械学習に関する研究を幅広く行っています。特に、最近では、

  • 統計的機械学習に関する理論構築
  • 機械学習モデルの安全性・信頼性・公平性

などの、機械学習の根本に関わる研究に力を入れています。近年、機械学習のアルゴリズムは次々と発明されており、膨大な数の論文が日々発表されています。流行りの手法となると、何百ものバリエーションが存在するものと思われます。しかし、内田研では、「n+1番目」の新しいバリエーションを新たに発明することよりも、機械学習の根底にある問題やその定式化に焦点を当てた研究を行っていきたいと考えています。
一方で、機械学習の応用に関する実践的な研究も行っており、最近では、AIセキュリティ分野、医療分野、鉄鋼プラント分野などを研究対象としています。こうした研究の一部は、各分野における企業や大学(NTT研究所、KDDI総合研究所、東京医科歯科大学、東芝三菱電機産業システム株式会社(TMEIC))との共同研究となっています。これは、社会において実際に求められる研究を行うためには、外部組織との連携が有効なアプローチの一つであると考えているためです。また、このような応用研究を通じて、机上の検討では気が付きにくい機械学習の課題を発見し、解決していきたいと考えています。

プロジェクト研究A/B(情報理工学科/情報通信学科3年生対象)

機械学習に関する事前知識や希望に応じて内容を決めます。以下はこれまでの事例です。

教科書や論文の輪読:機械学習の理論に関する以下のような教科書や、著名な国際会議等の論文を輪読します。

コンペに参加:KaggleやSIGNATE[※]が主催するコンペに参加する。
[※]日本最大のデータ解析コンペサイト(内田はSIGNATEの技術顧問

研究室の特色

研究の進め方

良い研究を行う上で最も大切であり、かつ最も難しいことは、「正しい」Research Questionに基づいた研究テーマを設定することであると考えています。そのため内田研では、十分な時間と手間をかけて丁寧に研究テーマを練り上げることを大切にしています。また、自分がやりたい研究テーマでなければ熱意を持って取り組むことができませんので、学生自身が主体的に研究テーマを設定することを原則とし、研究テーマを天下り的に与えることはしません(研究テーマを考えるきっかけとなる様々な情報や機会は与えます)。以下は研究の進め方の大まかな流れです。

研究室に配属された直後の春学期のゼミでは、内田研で実際に行われている研究について知ることを目的として、先輩学生の研究紹介を行います。また、著名な国際会議の論文を各学生が一人一本ずつ読み、ゼミで紹介してもらいます。紹介された論文の内容については、研究室のメンバーで議論して理解を深めます。そのような準備を行った上で、新たに配属された卒論生には、研究テーマの案を発表してもらいます。当然、最初から完璧な研究テーマが発表されることはありませんので、ゼミでの議論を通じ、修正や見直しを何度も繰り返していくことになります。もちろん、研究テーマを見つけるためのサポートは惜しみませんので心配はありません。春学期が終わる頃には研究テーマが概ね固まります。夏季休暇中に行うゼミ合宿では、それまでに考えてきたことや調べてきたことを踏まえ、その後の研究計画を発表してもらいます。秋学期以降は、本格的に研究を進めることになりますが、ゼミにおいて丁寧に議論することは春学期と同様です。卒論の執筆にあたっては、先輩学生からのチェックが入ります。このように、先輩が後輩を指導するという文化は内田研の特徴の一つです。

多様な研究成果

これまで、個々の学生の興味や関心を尊重した自由な発想による研究テーマに取り組んできた結果、多様な研究成果が得られてきました。このことは、内田研の論文が多様な国際会議で発表されていることに象徴的に現れています。例えば、ACML、ICANN、IEEE ICMLA(いずれも機械学習の理論や応用を扱う国際会議)、IEEE CNS(セキュリティ分野の国際会議)、IEEE Globecom、IEEE ICC(いずれも、IEEE Communications Societyが主催するフラグシップ会議)、IEEE TALE(IEEE Education Societyが主催する技術教育に関する国際会議)、IEEE Healthcom(IEEE Communications Society が主催するe-Healthに関する国際会議)などの様々な技術領域における国際会議において学生さんが主著となる論文が採録されています。また、機械学習分野における著名なジャーナルであるNeural Computationへの論文採録や、国内外の学会における論文賞も多数受賞しております。このような風通しの良い雰囲気を好む方は、是非、一緒に研究しましょう。

学生主体の研究室活動

内田研では、学生さんが主体となった研究室運営を重視しています。活気のある研究室にするためには、学生さんの主体的な参加が欠かせません。いつも研究室のどこかのテーブルで自然発生的に議論が行われ、学年とは関係なく学生さん同士がお互いに高めあい、刺激を与えあう関係でいられることが理想的な状態だと考えます。研究室の主宰者である内田の最重要な役割は、このような空気を作り出すことだと考えています。

就職

OB/OGの就職先にはNTT研究所、NTT東日本、NTTコミュニケーションズ、NTTデータ、野村総研、三菱総研、アクセンチュア、デロイトトーマツ、三井物産、Yahoo、JPNICなどがあります。なお、ゼミの一環として行う「就活フィードバック」では、先輩学生から門外不出(?)のノウハウが伝授されます。

ゼミ

研究室ゼミは月曜日の午前(10:00~)と火曜日の午後(13:00~)を予定しています。

行事

歓迎会や送別会、研究室合宿等を行う予定です。(新型コロナウィルスの感染状況に依存します)

 

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