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．
これらの研究に興味をお持ちの方は，ぜひ，欅研究室への配属を検討いただけますと幸いです．
研究室運営において，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）．
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：2025.3.21）
歓迎する人物
- 情報アクセス（情報検索，対話システム，情報推薦）課題，自然言語処理の応用課題，これら技術による社会科学課題の解決に興味のある方
- 研究活動を通じて下記知識・能力を向上させたい方
- 上記分野に関する専門知識
- 論理的思考力，批判的思考力，課題解決能力，プログラミング技術，アカデミックライティング能力，英語能力
- プログラミングや英語に嫌悪感のない方
- 苦手意識がある程度であれば大丈夫です
- プログラミングに関しては小町研と合同で勉強会を実施します
研究室の運営方針
対外発表を目指して研究活動に取り組んでいただきます．
また，欅研究室の指導方針 を公開しております．Q&A と併せてご参照ください．
研究室の活動
欅研究室では下記のミーティングを中心に活動を行っています．
- 欅研究室で実施
- 進捗報告ミーティング
- 個別ミーティング（適宜実施）
- 小町研究室と合同で実施
- 合同研究会：基礎勉強会，論文読み会
- 合同ゼミ：学会参加報告・発表練習
欅研究室への配属を検討いただいている方へ
外部から大学院進学を検討している方へ
一橋大学ソーシャル・データサイエンス研究科博士前期（修士）課程/博士後期課程の学生として積極的に受け入れしております． ぜひ面談させていただければと思いますので，後述の Q&A を参考にされたうえで，欅 (a.keyaki [at] r.hit-u.ac.jp) までご連絡ください．
一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部生の方へ
受け入れは 主ゼミナール生 として募集します．受け入れ人数は，原則 4 名までを想定しています．ただし，もし 1 次選考で 5 名以上の希望があった場合は受け入れ人数の拡大を検討します．
選考にあたっては，GPA や関連科目（「プログラミング科目」や「情報・AI科目」など）の成績も参考にしますが，取り組みたい研究テーマ・興味とのマッチングを重視します．
研究テーマの具体化やマッチング確認のための面談を実施中です．
2 次選考以降も含めて，主ゼミナールとして欅研究室を志望する可能性のある方は面談予約フォームから申し込みをしてください．
なお，面談の時点では取り組みたい具体的な研究テーマが決まっていなくても構いません．その場合は面談にて興味やスキル・知識の聞き取りと，場合によってはテーマの具体化や関連研究の提示を行います．
面談の結果（特に既に取り組みたい研究テーマが決まっている場合），明らかにミスマッチがあったり，別の先生の方が適任だと判断した場合は，お伝えさせていただきます．
また，選考に影響はありませんが，博士前期（修士）課程への進学も検討して頂きたいと考えています（外部の大学院含む）． 博士課程進学については，向き不向きがあるので一律には勧めていません．
なお，小町研究室と合同で複数の研究室活動に参加していただくため，主ゼミナールとして欅研究室に配属される場合には，副ゼミナールとして小町研究室に登録していただきます（副ゼミとして他のゼミを選択いただくこと自体は差し支えありません）．
副ゼミナールの受け入れ対象は，博士前期（修士）課程から欅研究室への配属を志望する可能性のある方のみとさせていただきます（ただし，主ゼミとして小町研究室に配属される方は副ゼミとして欅ゼミナールを登録ください）． 主ゼミナールで取り組む研究に関する技術的なアドバイスを希望する場合は，副ゼミナールとしてではなく，別途対応とさせていただきますので，個別にご連絡ください．
一橋大学他学部（商学部，経済学部，法学部，社会学部）生の方へ
受け入れは 副ゼミナール生 として募集します．
受け入れ対象は，博士前期（修士）課程から欅研究室への配属を志望する可能性のある方のみとさせていただきます． 選考にあたっては，GPA や関連科目（「プログラミング科目」や「情報・AI科目」など）の履修状況も参考にしますが，取り組みたい研究テーマ・興味とのマッチングを重視します． 特に，情報アクセス・自然言語処理と社会科学の融合領域の研究テーマに興味のある方を歓迎します． ぜひ面談させていただければと思いますので，下記の QA も参考にされたうえで，欅 (a.keyaki [at] r.hit-u.ac.jp) までご連絡ください．
Q&A
共通の Q&A
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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いただくことが可能です． 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・学生の現在のテーマは研究テーマからご覧ください． 卒業生・修了生が取り組んだテーマは学位論文を参照ください． 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いただくためにも，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． しかし，特に研究経験のない学部生は上手く興味を持つテーマが見つけられないこともあるかと思いますので，必要に応じて欅からテーマの候補を提示することを想定しています． -
Q. 現在何名の学生が所属している?
2025 年 1 月現在，所属学生は 3 名です (M2×1, M1×2)．2025 年 4 月には大学院生の人数は 4 名 (M2×2, M1×2) となる予定です（学部生については未定）． -
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. 学生へのメッセージは?
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ぜひ志望していただきたいと考えています．
博士前期（修士）課程進学者向けの Q&A
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Q. 博士前期（修士）課程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！ ぜひぜひ，ご検討ください．出願時に__「指導を希望する教員（第1希望）」として欅を指定いただ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． -
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いただ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. 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）．
博士課程進学者向けの Q&A
- Q. 博士後期課程にも興味がある
博士後期課程としての受け入れも行っております．博士後期課程では博士前期課程以上に事前のマッチング調査と研究計画のすり合わせが重要になりますので，興味をお持ちの方は余裕を持って個別にご連絡ください（出願期限 1 ヶ月前 目安）．
参考：[学生募集要項]