ご挨拶
2023年4月に設置された一橋大学ソーシャル・データサイエンス (SDS) 学部・研究科の准教授の欅です． 欅のバックグラウンドは情報科学（コンピュータ・サイエンス）です．
これまで，学生・大学教員・企業研究者時代を通して継続的に情報アクセス（情報検索，対話システム，情報推薦）の研究を中心に取り組んできました． その際，周辺分野（自然言語処理，データマイニング，機械学習，データベースシステム）の知識や技術を活用してきました． 今後はこれまでのテーマにも取り組みつつ，更に社会科学や統計学分野との学際研究にも積極的に取り組んでいきたいと考えております．
SDS や欅研究室に関する質問などがございましたら欅 (a.keyaki [at] r.hit-u.ac.jp) までご連絡ください． （最終更新：2024.6.12）
お知らせ：自然言語処理の基礎勉強会（2024年4月頃〜）
同学部・研究科の小町研究室（小町先生のご専門：計算言語学，自然言語処理，人工知能）と連携させて頂いています（連携形態や研究室の違いなどは小町先生のご説明をご参照ください）． 2024年4月頃から自然言語処理の基礎勉強会を開催予定です． 小町研究室/欅研究室への配属を希望している方は参加可能ですのでご連絡ください．
Q&A（2025年4月入学の修士課程学生対象）
Q. 研究室への学生の受け入れを行っている?
はい，積極的に受け入れを行っております！ 是非是非，ご検討ください． 出願時に「指導を希望する教員（第1希望）」として欅を指定頂く場合には事前に欅 (a.keyaki [at] r.hit-u.ac.jp) までご連絡ください． 研究テーマのすり合わせや研究遂行に必要となる知識・技術について確認させて頂きますので， 出願期限2週間前 を目安にご連絡ください．
また，2025年度入学者向けの入試や募集要項，研究計画書様式についてはこちらからご確認ください． 2024年7月13日(土) 10:00-12:00 にソーシャル・データサイエンス研究科オープンキャンパス（Zoom 実施）も開催されます（要事前予約）．
Q. どのようなテーマの研究に取り組める?
欅の専門である情報アクセス（情報検索，対話システム，情報推薦）全般や，関連分野（自然言語処理，データマイニング）のテーマに取り組んで頂くことが可能です． 上記と社会科学・統計学の融合領域のテーマについては SDS の先生方と連携しつつ取り組めるケースも多いと考えています． 研究テーマによっては，必要に応じて他の適任者を紹介させて頂いたり，指導教員をお引き受けできない可能性があります．
Q. どのようなテーマの研究に取り組んでいる?
教員・学生のテーマは研究テーマからご覧ください． 教員が過去に取り組んだテーマは教員の業績ページから確認できます．
Q. どのようにして研究テーマを決める?
研究テーマの決め方は大別して「学生が考えたテーマに取り組む」と「先生が与えるテーマに取り組む」の二つだと思います． 欅からどちらかを押し付けることは想定していませんが，愛着を持って研究に取り組んで頂くためにもまずは「学生が考えたテーマに取り組む」方向を目指すのが良いと思っています． そのために一緒に研究テーマをサーベイしたり，テーマの深堀りや具体化のための議論をしたりしたいと思っています． それでも上手くテーマが見つけられなければ，欅からテーマの候補を提示することもあるかもしれません．
Q. 指導方針は?
進捗報告ミーティングを週に1回行っています． M1の春学期は基礎勉強会（週1〜3コマ）参加や授業で忙しくなることが予想されるため，この時期は無理に研究を進めるよりも基礎知識と単位をしっかりと習得・取得することを優先して欲しいと思っています． 夏休み以降は，培った基礎知識を活用して本格的に研究に取り組んで頂くことを想定しています．
また，昨今はインターン参加機会の増加や早期選考などで研究に専念できる時間も限られているため，基本的には個人のペースで研究を進めて頂くことになりますが， 積極的に対外発表を目指して頂きたいと考えています．
Q. 現在何名の学生が所属している?
2024年4月現在，所属学生は4名です．
Q. 文系出身で情報科学の知識はないがやっていける?
研究テーマの設定次第ではやっていけると考えています． ただし，研究テーマによっては，必要となる基礎知識の学習に数ヶ月以上必要となる場合もあり，全く知識のない状態から2年間で修論を纏めることはかなりハードルが高いと思います． その場合，研究テーマを変えるか，もしくは修了までの期間を延ばすかのどちらかが必要だと思います． 外部からSDSに進学される方はさまざまなバックグラウンドをお持ちだと思います． それぞれお持ちの知識や技術が大きく異なると思いますので，それらを踏まえたうえで学生と教員がお互いに納得できる研究テーマを一緒に探索したいと思っています． （ちなみに欅の出身である奈良先端科学技術大学院大学には情報系以外の理系出身者や文系出身者もいましたが，観測範囲では真面目に取り組んでいた学生は皆さん無事に修了していました．）
また，SDS に出願される方には，入学前からできる準備（知識・技術の習得）の相談も個別に対応させて頂きます． 合格後には，特に基礎知識が不十分と判断された分野については，入学までにSDS主催のブートキャンプ（オンデマンド授業）を受講して， いずれの学生さんにも大学院の授業を受ける上で最低限の知識を身に付けて頂くことを目指しております．
Q. 理系出身で社会科学の知識はないがやっていける?
研究テーマの設定次第では十分やっていけると考えています． SDSに進学されるからには社会科学との融合に興味をお持ちの方が多くいらっしゃると思いますので，SDSの先生方とも連携しつつ指導したいと考えております． 欅自身も社会科学の素養は現時点で十分に備わっているわけではないため，当面は一緒に勉強したいと考えています．
Q. どのくらいの学力が必要?
入学時点で情報科学もしくは社会科学のうち少なくとも一方の知識・技術が学部4年生レベルに到達していることが必要です．
Q. もっと具体的にはどの程度の知識・技術が必要?
こちらの研究科修士課程の筆記試験の出題方針等の QA の 筆記試験までに、どのような学習を行えばよいでしょうか。 に， 科目・分野ごとに、代表的な教科書・参考書 が挙げられております． こちらを参考にしてください． なお，入学試験では社会科学と統計学もしくは情報学の知識が問われますので，筆記試験突破の観点では自身の専門外の分野も試験対策されることを推奨します．
Q. 学生へのメッセージ
研究はすぐに華々しい研究成果が得られないことも多いですが，粘り強く取り組んでくれる方に是非受験して頂きたいと考えています．
Q. 学生の指導経験はある?
はい，前々職である大学教員（東京工業大学情報理工学員助教）時代に，教授と共に合計23名の学生の指導を行いました （うち学士延べ12名，修士延べ18名)． また，前職の企業研究者時代には，お茶の水女子大学小林研究室， 東京工業大学岡崎・高瀬研究室との共同研究に取り組んでおりました． また，2023年度より筑波大学関研究室と共同研究をさせて頂いており，継続して学生指導に携わっています．
Q. 企業と大学どちらも経験しているってこと?
はい，こちらの職歴の通り，東京工業大学情報理工学院に助教として5年間所属して， その後，株式会社デンソーアイティーラボラトリに研究者として3年間所属しました．
Q. SDS について知りたい
SDS の Web サイトをご覧ください （特にこちらに学部紹介や教員紹介など各種動画があります）． SDS に関する不明点などがあればお気軽にご連絡ください（事務へのお問合せはこちらからどうぞ）．
Q. SDS に進学したいけど研究室を迷っている
SDS に興味を持って頂きありがとうございます！ 学生と教員双方にとって幸せな研究生活が送れるかどうかは，研究テーマとのマッチングだけでなく，指導方針とのマッチングの影響も大きいと思います． なので，興味のある研究室が複数あれば直接全教員と話してみるのが一番よいと思います． どの研究室に興味があるのかすら分からないという場合は欅の知っている範囲で SDS の先生方をご紹介するのでご連絡ください．
Q. 博士後期課程にも興味がある
現在SDSには博士後期課程のコースはありません． 2025 年 4 月開設を目指して準備を進めております．[参考]