2022年度卒 修士（東京理科大学, 理工学部, 電気電子情報工学科） 

・志望理由

　電力システムに関する研究に興味があり、電力業界への就職を考えていたからです。

・就活や研究以外の活動とのバランス

　研究以外にやったことは就活と資格の勉強です。シミュレーション系の研究をやっていて結果が出るまでに数時間かかるので、その間の時間に資格の勉強をしたりしていました。就活が忙しい時期などは事前に教授に伝えておけば問題ないと思います。

・研究テーマ

　B4：太陽光発電の出力予測

　M１～２：深層強化学習を使用した蓄電池の運用

・研究生活（普段何をしているか）

　ほぼリモートで家で作業しています。コアタイム等はありません。ただ、ずっと家にいるのはつらいので、研究室には週１、２回行きます。

・研究室？の特徴

　黙々と研究を進めている人が多いので、会話量は少なめです。ですが、教授や先輩に質問しにくいということはありません。また、飲み会などの研究室のメンバーで集まって何かするといったことはほぼありません。自主的にやりたい人がやっています。

・研究指導

　週に1回研究テーマ毎にミーティングをします。その際に1週間の研究進捗を資料にまとめてお話しします。毎週のノルマなどはないです。なので、結果が出てなくても何も言われませんが、自分でどんどん進める人と進めない人で差は出てくると思います。

・学会, 論文等

　ノルマ等はありません。個人の自由で発表・論文作成をします。私は3年間で2回の学会発表をしました。

1. 塚崎紀貴, 小平大輔, 近藤潤次, "深層強化学習を使用した蓄電池の最適運用手法", 令和4年電力技術/電力系統技術合同研究会, 2022年8月. link

2. 塚﨑 紀貴, 呉 大輝, 小平大輔, 亀田 裕介, 近藤 潤次, “機械学習を使用した予測と地理的な発電分布の変遷からの予測を組み合わせた太陽光発電出力予測手法,”, 電気学会全国大会, 2021年３月. link

・教員との距離感・相性について

　とても話しやすい方だと思います。鬼のように怒ったり、質問攻めをしたりとかはありません。質問など気軽に出来ます。 

2021年度卒 学部 -> 2022年度 修士（東京理科大学, 理工学部, 電気電子情報工学科） 

・志望理由

　機械学習や統計学を勉強したいと考え、志望しました。

・就活や研究以外の活動とのバランス

　就活では、メーカーやIT等幅広い選択肢があると思います。研究のノルマやコアタイム等がないため、就活にも時間をかけることが出来ます。 

・研究テーマ

　太陽光発電の出力予測

・研究生活（普段何をしているか）

　コードを書いたり、論文を読んだりしています。シミュレーション系でパソコンがあればどこでもできるので、研究室、図書室、自宅等、好きな場所で研究しています。 

・研究室？の特徴

　かなりホワイトです。自由主義だと思います。自主性が求められます。 

・研究指導

　個人に合わせた指導をしてくださります。研究熱心な人には、必要以上の指導を、そうでないひとには必要十分な指導を。 

・学会, 論文等

　希望すれば沢山の発表機会を得られます。国内、国際学会、論文等、他の研究室では得られなかった経験だと思います。 

1. H. Yamamoto, J. Kondoh, and D. Kodaira, “Assessing the Impact of Features on Probabilistic Modeling of Photovoltaic Power Generation,” Energies, vol. 15, no. 15, p. 5337, Jul. 2022. link

2. H. Yamamoto, T. Kure, J. Kondoh, and D. Kodaira, “Multi-point forecasting of photovoltaic power generation by light gradient boosting machine,” in Grand Renewable Energy proceedings, 2022, p. 9. link

3. 山本 裕己,  小平 大輔, 近藤 潤次, “太陽光発電の出力予測における特徴量選択、及び信頼予測区間“, 第17 回電気学会東京支部千葉支所研究発表会, 2021年11月.

・教員との距離感・相性について

　良い意味で大学の先生感がしないです。気さくな方だと思います。研究はもちろん、就活等の相談も乗ってもらっています。先輩や同期は結婚について話していました。  

・受賞
SICE優秀学生賞

2022- 2023年度 修士（筑波大学） 

・志望理由

　機強電の中でも電力系の研究に興味があったので志望しました。

・就活や研究以外の活動とのバランス

　研究を最優先させるスタイルではないので、就活などの個人的な都合にも柔軟に対応してもらえます。コアタイムがないので自分の好きな時間に研究も進められます。 

・研究テーマ

　収益向上を目指した強化学習ベースの蓄電池制御手法の検討

・研究生活（普段何をしているか）

　コードを書いてシミュレーションをします。リモートでも作業可能ですが、モニターがあって便利なのと、気持ちの切り替えのために研究室に来て作業をしています。 

・研究室？の特徴

　自由です。研究も自分のペースでやることが出来ます。逆に言えば気付いたら手遅れになるリスクもあるので、管理されないと進められないタイプの人には向いてません。 

・研究指導

　研究ノート代わりのパワポを週1回程度送ります。ノルマはないので、進捗がなくても何も言われませんし、「失敗した」というのも進捗として見てくれます。基本はオンラインですが、必要であれば対面での打ち合わせもやってもらえるので指導不足ということはありません。 

・学会, 論文等

　特にノルマはありませんが、大学院の卒業要件として、最低1回の学会発表があります。そのつもりがなくても国際学会への参加を求められ正直かなり嫌でしたが、結果的に自身の成長につながったので良かったです。

1. T. Goto and D. Kodaira, "Optimal Control of Battery System by Reinforcement Learning Considering Profitability",  IEEE 2023 1nd International Conference on Power and Renewable Energy Engineering (PREE), Tokyo, in press

・教員との距離感・相性について

　とても接しやすく、大学の先生にありがちな壁は感じません。連絡手段はメールではなくSlackを使うので、気軽に質問、相談できるのがとてもいいと思います。