研究者としての歩み

小学校の頃から算数は好きでしたし、中学校に入ると数学がさらに面白いと感じるようになりました。また、中学時代には英語にも興味を持つようになりました。中学の先生の指導が優れていたのでしょう。当時はテープレコーダーが使われていて、ネイティブの発音が録音されたテープを希望者に貸してくれました。それを自宅に持ち帰って何度も聞いているうちに、英語を日本語に訳してから話すのではなく、英語のまま自然に口に出す感覚が身についていきました。英語や、もっと広く言えば異文化に対する心理的なハードルが下がったという意味では、後の研究生活にも少なからず影響しているかもしれません。

英語の教科書の一節を今でも覚えています。「Work hard and love God, and you will be a great man.」今考えてみると、古きよきアメリカ人の精神的基盤を端的に表しています。

いずれにせよ、このころは理科に特別強い関心があったわけではありません。嫌いではありませんでしたが、強く惹かれるというほどでもありませんでした。

高校に入ると、物理の内容は中学までよりも体系的になり、より整理された形で学ぶようになります。しかし当時の私には、物理はやはりどこか「上から与えられるもの」という感じを持っていました。たとえばニュートンの法則やオームの法則といったさまざまな法則や公式が天下り的に与えられて、それらを覚えて問題に適用していく。もちろんそれによって自然現象を説明できるのですが、当時は「いろいろな公式や法則を覚えて使うもの」という受け取り方が強かったように記憶しています。

それに比べると、数学はより論理的で、一貫した美しさを感じました。基本となる定義さえ理解していれば、あとはすべて、それをもとに論理を積み上げていくことで全体像が構築できる。例えば、三角関数の定義などをしっかり押さえていれば、公式を忘れてしまってもすべて自分で導ける。その点で、数学の方が「美しくて面白い」と感じており、自然とそちらにのめり込んでいきました。

高校時代は、勉強だけに偏った生活をしていました。部活もせず、塾や予備校に通うこともなく、参考書や問題集を自分で選んで購入し、自宅で問題を片端から解いていくという生活をしていました。授業は真面目に聞いていましたが、現実にはほぼ独学で、自分の中で完結する世界で過ごしていました。

通っていた高校は、主に自宅から近いという理由で選びました。当時は学生運動などが盛んな時期で、その影響を受けて、多少なりとも反抗的な気分に染まっていた私は、いわゆる「トップ校」、特に私立高校に進学するのには抵抗感を抱いていました。高知県は、地方にはやや珍しく、公立高校より一部の私立高校の方が進学実績が高かったのです。実際に通った高校は、県内ではそれなりのレベルではありましたが、大都市の有名進学校のように難関大学の受験を意識した生徒たちが集まっているという場所ではありませんでした。しかし、比較的穏やかな雰囲気の学校で、かなり変わった生徒だった私も、それなりに級友や先生に恵まれ、それほど違和感なく過ごすことができたのは大変幸いでした。

そのような高校生活を過ごした後、東京大学に入学しました。若いころは自分のことだけで頭がいっぱいで考えが及びませんでしたが、大学進学率が全国平均で30%足らずの当時、高知から東京に出してくれた両親には感謝しかありません。

入学してしばらくすると、少し意外な感じを抱きました。東京大学というと、学問への強い情熱や突出した能力を持った人ばかりが集まっているのではないかと想像していたのですが、周囲を見渡してみると、必ずしもそうではないという印象を受けました。

もちろん基本的な学力は高いのですが、普段はサークルなど勉強以外に力を注ぎ、試験の前になるとさっと切り替えて過去問をよく研究し、うまく乗り切っているように見えました。特に印象に残っているのは、入学して間もない頃に、自分たちが受けた今年の入試問題の「傾向と対策」について話している人がいたことです。私はそのような考え方で勉強してきたことがなかったので、正直なところ「傾向と対策」とは何なのかよく分かりませんでした。私はただ、手に入る問題集を片端から解いていただけで、受験に向けた特定の戦略や対策を意識したことはほとんどありませんでした。

授業では、印象に残っている場面があります。１年生の物理の最初の授業で、担当の先生が「こんなところに来ていないで、自分で勉強しなさい。」と言ったのです。当時の私にはその意図がすぐには理解できませんでした。

後になって考えてみると、「勉強は本来自分でするものだ。」ということを伝えたかったのでしょう。しかし、正直なところ、その先生は、熱意のある授業で学生の意欲をかき立てるというというタイプではありませんでした。総じて、学生の反応や理解の度合いは気にせずに、自分のペースで一方的に話している先生が多かったように思います。

そうして自分で学んでいくうちに、高校までに抱いていた物理への見方が大きく変わっていきました。高校の物理は、天下り的に与えられた法則や公式を覚えて適用するものと思いがちでしたが、大学の物理はもっと体系的で論理的な学問であることが次第に分かってきました。ごく少数の出発点からほとんどすべてが導けるという意味で、むしろ、高校数学の延長線上にあるのが大学の物理ではないか、という感覚を持つようになり、物理に対して強い興味を感じるようになりました。

一方で、大学の数学には少し違う感じを受けました。高校までの数学とは異なり、定理の証明を重ねていく抽象的な論理の世界へと変わっていました。私自身は定理や証明より計算に面白さを感じるタイプだったので、そのような方向性には距離を置くようになりました。

周囲には非常に優れた数学の才能を持つ学生も何人かいて、彼らのことは強く心に残っています。一度、その一人の下宿を訪ねたことがあります。夜遅くまで話をした後、私はそのまま寝てしまったのですが、彼はその後もずっと数学の勉強を続けていました。翌朝、よくあんなに続けられるねと聞いたら、「やめる理由がない。」と言っていました。まるで遊びのように、楽しみながら数学に接している様子が印象的でした。子供がゲームに夢中になるのと同じような感覚で、数学に向き合っていました。

そうした経験も通じて、自分が進むべき道は数学ではなく物理だと、自然に思うようになりました。

当時、統計力学の研究室は鈴木先生のところだけではなく、久保亮五先生や和田靖先生の研究室とコロキウムと称する合同セミナーを行っていて、メンバーの数も大変多く、非常に活気のある環境でした。各学年に５，６人の学生がいて、多くがそのまま大学院の修士課程から博士課程に進学していくという流れができていました。

そうした雰囲気の中で、自分もこの分野でずっとやっていこうという気持ちが、自然に出来ていきました。

研究室の雰囲気はかなりフラットで、学生同士が自由に議論し、コロキウムでも遠慮なく質問が飛び交っていました。先生方ももちろん発言されますが、学生も積極的に議論に参加していて、今振り返ってみても稀有な恵まれた環境でした。

もっとも、久保亮五先生はときどき率直に厳しいことをおっしゃることもありました。私が初めて国際会議で発表することになったとき、英語での発表練習をしたのですが、その際に「英語がもっと上手ければ、言っていることが分かるのに。」と言われたことがあります。その言葉は今でもよく覚えています。英語というのは、やはり出たとこ勝負ではだめで、十分訓練しなければ身につかないものだと、そのとき改めて感じました。

久保先生に関しては、もう一つ思い出があります。コロキウムの最中に居眠りをされることがあり、当初は驚きましたが、次第にそれが日常的な光景であることに気づきました。そして発表の終盤になると目を覚まし、「寝てしまったので、さっきのところをもう一度説明して。」とおっしゃることがありました。学生としては戸惑う場面でしたが、それもまたこの研究室の雰囲気の一部でした。

鈴木先生の研究室で、初めて研究らしきものに取り組みました。所属する学生が呼ばれて、テーマの候補がいくつか提示され、その中から一つを選ぶ形でした。私はその中の一つに取り組むことになりましたが、今思い返すと、それは簡単に解けるような問題ではありませんでした。

研究というものは、すぐに答えが出るものではないということを、このとき初めて実感しました。最初に与えられたキーワードの一つが「双対性」でしたが、その概念についての先生からの説明はなく、自分で調べ、考えるしかありませんでした。分からないことがあれば自分で調べるものだと思っていたので、そのまま手探りで取り組み始めました。

与えられた課題は、ハイゼンベルク模型の一種における双対性を定式化して、その性質を調べよというものでした。しかし、どう取り組めばよいのか全く分からず、まず、双対性の概念を一通り理解したあとは、長い間考え続けることになります。当時は若さもあって集中力があり、朝から晩まで、電車の中でも食事のときでも、その問題のことを考え続けていました。それでも突破口は見えませんでした。

何か月も試行錯誤を続けた末に、問題設定を少し変えることで道が開けるのではないかと気づきました。具体的には、ハイゼンベルク模型ではなく、より扱いやすい模型に置き換えることで、双対性に関連する構造が見えてきたのです。現在でいう Zq 模型という、より単純化された系を取り扱うことで、問題の本質に近づくことが出来ました。

それまで何も進展がなかった状態から、ようやく手がかりが見え始めた瞬間でした。当初与えられた問題は、今考えると解けない問題でしたが、最初から双対性についての完全な知識を持っていたら、「これは解けない問題です。」と鈴木先生に報告して、終わりになっていたはずです。何も知らないところから始めて、手探りで解決の道を探っていったことにより、別の視点に到達することが出来ました。

この経験は、その後の研究の方向性に大きな影響を与えました。与えられた問題をそのまま解こうとするのではなく、別の視点から取り組むことで本質に迫るというアプローチは、その後もよく採用しました。この経験を、いわば微分方程式の初期条件として、その後の研究の流れが決まったと言ってもよいかもしれません。

このときに得られた結果の中には、自分でも驚くような性質が含まれていました。例えば、一次元で比熱を計算したところ、通常は温度の関数として一つのピークを持つはずの比熱が、二つのピークを持つという結果が現れました。温度を絶対零度から上げていくと比熱が一度増加してから減少し、さらにもう一度増加してから再び減少するという、かなり変わった振る舞いです。

このような結果は当時の私にとって非常に印象的で、「何か面白いことが起きている」という実感を初めて持つことができた経験でした。後になってみると、そのモデル自体は以前から知られていたものでしたが、そのときは自力で見つけたので、研究の面白さを実感するきっかけになりました。

すでになされている研究を徹底的に調べ、それを土台にして何を付け加えられるかを考えるというよりも、問題の本質をざっと理解したら、自分の中でその問題に向き合い、独自に考え続けるというスタイルで研究を遂行した最初の経験でした。

大学院に入った頃は1970年代後半で、スピングラスの研究が非常に盛り上がっていた時期でした。シェリントン・カークパトリック模型の出現をきっかけに、スピングラスが持つ奇妙な性質をめぐって世界中で爆発的に研究が活性化していて、日本でも多くの研究者がこの問題に取り組んでいました。

スピングラスとは、磁性体の中のスピンの向きがランダムに固まった状態のことです。通常の結晶のように規則正しく並ぶのではなく、場所ごとに、つまり空間的にはランダムでありながら、時間的にはその状態が固定されているという、不思議な状態を指します。このような現象が理論的にも実験的にも注目され始めたのが1970年代半ばごろで、まさに私が大学院に進学した頃からしばらくの間がその研究のピークでした。

私はそれまで、双対性に関する問題を扱っていましたが、このスピングラスの問題と組み合わせるとどうなるのだろうかと思いつきました。双対性の枠組みをスピングラスに適用するという発想は、それまで誰も手を付けていませんでした。双対性とスピングラスという、一見異なるテーマを組み合わせることで、新しい見方が得られるのではないかと考えたのです。

この試みは結果的にうまくいきました。双対性の考え方を用いることで、スピングラスにおけるフラストレーションの本質が見えてくるようになりました。フラストレーションという概念自体は、当時すでにきちんと定義されてよく知られていましたが、その性質を体系的に理解する研究はまだ十分に進んでいませんでした。

その中で、双対性をうまく使うことで、ある条件のもとではスピングラスの問題が厳密に解けることが分かりました。これまでに自力で開発してきた方法論と、外から入ってきた新しい問題意識とがうまく結びついた結果と言えるかもしれません。

この結果を得たのは、博士課程に入って比較的早い時期、確か一年目の夏頃だったはずです。当時の研究は、ほとんど紙と鉛筆だけで進めていました。膨大な計算を行っていて、ノートやレポート用紙を大量に買う余裕もなかったため、安価な紙をまとめて購入し、細かい字でびっしりと書き込んでいました。一枚の紙の表と裏を使い切るまで計算を書き続け、それが終わるとまた次の紙に移る、ということを繰り返していました。

少し専門的な言葉で言うと、スピングラスで相互作用の符号の分布が違っていても、フラストレーションの分布が同じなら、分配関数は同じになるという事実を、双対性を適用することで発見したのです。今では、これもその後自力で発見したゲージ変換という手法で簡単に導けるのですが、当時は、手探りで双対性をいろいろな例に適用しながら、たどり着きました。これがきっかけとなって、計算が飛躍的に進むようになりました。

膨大な計算の末に得られた結果は、自分でもすぐには信じられないものでした。スピングラスの問題は非常に難しく、単純化された平均場理論でさえ厳密に解くことが大きな課題とされていました。実際、シェリントンとカークパトリックによる平均場理論の最初の解は完全な意味での厳密解ではなく、その後にパリジが提示した奇妙な方法によって、ようやく正しい解が得られることになります。

平均場理論という比較的単純化された問題でさえ厳密に解くことが難しい中で、私が到達した厳密解は、平均場理論を超える適用範囲を持っていました。その解が成立する条件は限定されていましたが、それでも厳密解が得られるという事実は、大きな驚きでした。

特に衝撃的なのは、得られた解の形です。エネルギーEが温度の逆数1/Tのハイパーボリックタンジェントという非常に単純な関数、E=-N_B tanh(J/T)と表されるという結果なのです。複雑な問題の答えとしては、一見、あまりにも簡単すぎて信じがたい式です。

その公式は相転移点を含む範囲に適用できるものでした。通常、エネルギーのような量は相転移点で特異な振る舞いを示すはずですが、導かれた厳密解にはそのような特異性が現れていませんでした。つまり、素直に考えると「そんなはずはない、間違っている。」としか思えないようなものだったのです。

そのため、何度も計算をやり直して検証を続けました。しかし、どれだけ確認しても同じ結果が出てきます。困り切って、それまで経験のなかったコンピュータのプログラミングとモンテカルロ・シミュレーションの基礎を一生懸命勉強して、数値シミュレーションも行ってみましたが、統計誤差の範囲内で正しさが検証される結果になりました。

それで最終的には、この結果を受け入れるしかありませんでした。この経験は、「結果の単純さと問題の難しさは必ずしも一致しない」ということを実感した重要な出来事でした。

帰国後に所属したのは、三宅哲先生の研究室でした。専門は超伝導などの物性理論で、私の統計力学とはやや分野が異なっていましたが、「自由に研究してよい。」という極めて寛大な環境を与えていただきました。

そうした中で、統計力学を専門とする隣の研究室の小口武彦先生ともよく交流するようになりました。昼食に誘っていただくことも多く、いろいろな話をする中で、当時注目されていた量子スピン系の問題について話を聞く機会がありました。量子力学的効果が重要になるスピン系は、現在でも重要なテーマですが、当時からすでに活発に研究されていました。

あるとき小口先生が、「量子スピン系の数値計算をやってみないか。」と話をされたことがありました。それまで私は本格的な数値計算の経験はほとんどなく、せいぜいモンテカルロ・シミュレーションを少し行った程度でしたが、話を聞いているうちに面白そうだと直感し、思い切って取り組んでみることにしました。

今振り返ると、自分の所属する研究室のテーマとは異なる分野に勝手に踏み込んでいくという、無謀とも言える判断でしたが、研究室の自由な雰囲気に支えられて、それが可能になりました。このことについては、今でも三宅先生に深く感謝しています。

量子スピン系の研究手段として当時からあった方法のひとつが、ハミルトニアンを直接対角化する、いわゆる数値的対角化法でした。固有値や固有ベクトルを数値的に求めることで誤差をほとんど伴わずに系の性質を調べられる方法ですが、必要な記憶容量が非常に大きくなるため、扱える系のサイズは限られていました。

それでもこの方法には大きな魅力がありました。プログラムをきちんと書けば、コンピュータはその通りに動き、明確な答えが得られます。モンテカルロ法のように統計的な誤差を伴う方法とは異なり、「ピタッとした答え」が出る点が、私には非常に面白く思われました。もともと論理を積み上げていくことが好きだったこともあり、この分野に強く引き込まれていきました。

数値的対角化について書かれている本を熟読し、ランチョス法というアルゴリズムが適していることを知って、自分でそのプログラムを書き、大規模計算に取り組みました。当時、東京大学の大型計算機センターに国内で初めてスーパーコンピュータ、日立製のHITAC S810が導入され、それを利用できる環境がようやく整備されたところでした。最初にアメリカで開発されたスーパーコンピュータは、主に軍事計算用途の最先端装置で、アメリカでも大学には設置されていませんでした。東大にスパコンが導入されたというニュースはアメリカの大学関係者に衝撃を与え、「キャンパスにスパコンを。」というキャンペーンが、ノーベル物理学賞受賞者のケネス・ウィルソン教授の主導により始まったと聞いています。また、現在のようにネットワーク経由で気軽に使える時代ではなく、現地に出向いて、スパコンに隣接した部屋の端末からプログラムを打ち込み、結果は紙や磁気テープで受け取るという、今と比べると手間のかかる代物でした。

それでも、この計算機を活用することで、32メガバイトという当時としては非常に大規模なメモリを使って計算を行うことができました。具体的には、量子スピンの数を27個まで扱うことができ、これは当時の世界記録でした。慶應大にいた中西秀氏の協力を得て、問題の対称性を利用して行列サイズを大幅に縮約するなど、さまざまな工夫を重ねることで、限界まで計算規模を拡張することが出来たのです。

この研究によっていくつかの論文を書くことができ、当時としてはかなりの評価も得ることができました。しかし一方で、限界も感じるようになりました。私が本当に知りたかったのは、スピン数が無限大に近づいたとき、すなわち物理的に意味のある熱力学極限での振る舞いです。しかし、27個程度のスピンから無限大の極限を推測するのは、あまりにも隔たりが大きすぎました。

このギャップを意識したとき、対角化を中心とする数値計算だけでは決定的な理解には到達できないのではないかと思うようになり、この分野に一定の区切りをつけることにしました。

ただし、ここで得られた計算技術やプログラミング上の工夫を放置しておくのはもったいないと思いました。そこで、それまでに書いたプログラムを整理し、汎用的に使える形に書き直しました。「プログラム書法」という本を熟読して、誰が読んでもわかりやすいプログラムが、結局は一番効率の良い計算をするということを学び、入り組んだ論理を整理し、何をやっているか分かるように各所にコメントも加えて、他の研究者が使えるようなパッケージとして公開しました。

このプログラムは「TITPACK」と名付け、量子スピン系の数値計算を行うためのツールとして広く使われるようになりました。初版は当時、小口研究室の学生だった田口善弘氏と一緒に整備しましたが、第２版は独自に書き直しました。こうした形で、汎用性を持つプログラムに分かりやすいマニュアルを添付して配布するという発想は、当時はほとんど普及しておらず、現在で言うオープンソースの先駆け的な位置付けになるでしょうか。TITPACKを源流として、それを大きく発展させた各種のプログラムが、現在も様々な形で使われているようです。

こうして、帰国後しばらくの間は量子スピン系を中心とした大規模数値計算に没頭していました。しかしその一方で、数値計算の限界も意識するようになり、新しい方向を模索する時期が近づいてきました。

ちょうどその頃、1980年代半ば、ジョン・ホップフィールドによるニューラルネットワークのモデル、いわゆるホップフィールドモデルが大きな注目を集めていました。このモデルは連想記憶の仕組みを記述するもので、例えば不完全な画像から元の完全な画像を復元する問題などを、物理のセンスで扱っています。

特に重要だったのは、このモデルがスピングラスと深く関係していることです。ホップフィールドモデルは、スピングラスの視点から統計力学の手法で解析することが可能でした。このアイディアをさらに発展させたのが、イスラエルの研究者たちによる論文で、彼らは統計力学の方法を駆使してこのモデルを徹底的に解析しました。

この論文を読んだときの衝撃は大きく、「どうしてこんなことが思いつくのか。」と驚いたことを覚えています。スピングラスの理論が情報処理の問題に応用されるという事実は、それまでの自分の視野を大きく超えるものでした。

この流れは、現在でいう「情報統計力学」と呼ばれる分野の出発点でした。当時はまだそのような名称はありませんでしたが、統計力学の手法を用いて情報科学の問題を扱うという新しい研究領域が、まさにこの時期に形成され始めていたのです。

この論文から、新たな着想が生まれました。イスラエルの研究者たちの理論は、ホップフィールドモデルに古典的な温度、すなわち熱揺らぎを導入して統計力学の解析を行ったのもですが、「もし温度の代わりに量子揺らぎを導入したらどうなるだろうか。」と、ふと思いついたのです。

このアイディアは、これまで自分が取り組んできた二つの流れ、スピングラスと量子スピン系を結びつけるものでした。量子効果については、すでに量子スピン系の研究を通じて相当の知識と経験がありましたし、スピングラスやホップフィールドモデルについても理解していました。その二つを組み合わせることで、新しい方向性が見えるのではないかと考えたのです。

具体的には、ホップフィールドモデルに横磁場によって量子揺らぎを加えたモデルを考えました。この問題に対しては、当時ポスドクとして研究室にいた野々村禎彦さんとともに取り組みましたが、計算は極めて膨大なものになってしまいました。

古典的なホップフィールドモデルですら解析は容易ではありませんが、そこに量子効果を加えると、計算量はさらに大きくなります。紙と鉛筆で100ページ近い計算を積み重ね、すべての式を何度も確認しながら進めるという、非常に根気のいる作業でした。

こうして得られた結果は、非常に興味深いものでした。量子揺らぎと古典的な熱揺らぎが、ホップフィールドモデルに対してほとんど同等の効果を持つことが分かったのです。「温度による古典揺らぎ」と「量子による揺らぎ」が、ほぼ同じ役割を果たしていることが明らかになりました。この結果には大きな驚きましたし、「本当にそんなことがあるのか」と疑いもしました。計算の分量を考えると再検証も簡単ではありませんでしたが、それでも確認を重ね、最終的には論文としてまとめました。

この結果は、その後の研究に大きな影響を与えることになります。熱揺らぎの代わりに量子揺らぎを利用することで、系の探索や最適化を行うという発想へとつながっていきました。これが後に、量子アニーリングの考え方へと発展していくことになります。

量子アニーリングのアイディアを提案した当時は、実際のデバイスは存在せず、理論としても注目を集めることはありませんでした。そうしたこともあって、その後しばらくはこのテーマから離れ、スピングラスや情報統計力学など別のテーマの研究を続けていました。

しかし2010年代に入り、量子コンピュータの研究が大きく進展し始めます。量子ゲート方式の研究が地道に続けられる一方で、D-Waveの影響で量子アニーリングについても関心が高まり、関連するプロジェクトが立ち上がるようになりました。その流れの中で、私も再びこの分野に関わることになりました。

この十数年ほどは、量子アニーリングに関する研究を継続して行ってきました。理論的な側面に加えて、数値計算や実機を用いた研究については、学生や若い研究者たちが中心となって大きな成果を上げてくれました。以前は先駆的すぎて評価されにくかったテーマが、ようやく広く受け入れられるようになってきたのを感じています。

アメリカのDARPA/IARPAのプロジェクトに加わったのも、貴重な経験でした。アメリカの圧倒的な人材の豊富さと、研究の幅広さ、リーダーの強い指導力となど、「これがアメリカの力なのか。」と思わせる迫力がありました。日本でも最近は量子分野に大きな資金が投入されていますが、ものづくりの前に、まず人を育てることから始めないと世界水準で競争についていくこと、ましてや世界をリードすることは難しいでしょう。

これまでの歩みを振り返ってみると、研究というものは、自分では重要だと思っていてもなかなか評価されないことが多く、むしろそれが普通でした。うまくいかないことの方が圧倒的に多く、思い通りに進まないのが当たり前です。そこで立ちすくんでしまうと、研究は続けられません。

「千三つ」という言葉があります。研究で言うと、千個アイディアを出して、そのうちうまくいくのは三つ程度だという意味です。さらにその三つの中で、本当に長く残るものはごくわずかです。ですから、うまくいかないことを前提にして、とにかく考え続けること、失敗を繰り返しながらもアイディアを出し続けることが重要なのです。

これまでの研究生活では、多くのアイディアが生まれては消え、その一部が形になり、さらにその一部が評価されるという繰り返しでした。双対性とスピングラスの結びつきや、量子揺らぎを用いた最適化といったアイディアも、そうした試行錯誤の中から生まれてきたものです。物理学徒なら誰でも知っているノーベル賞受賞者、リチャード・ファインマンと研究室が同室だったことがある人がどこかに書いていたのですが、ファインマンはすごい勢いで計算をしては、うまく行かずに計算用紙をごみ箱に捨てるという行為を延々と繰り返していたそうです。

アイディアというものは、必ずしも特別な瞬間に生まれるわけではありません。私の場合は、通勤の電車の中で考えることが多くありました。電車の中は外部からの情報が遮断されていて、雑音がない環境です。その中で一つの問題について集中して考えていると、思いがけない形でアイディアが浮かぶことがよくありました。

結局のところ、研究者にとって大切な資質は「めげないこと」です。うまくいかないのが普通だと受け止めて、また次のアイディアに進む。その繰り返しの中で、いくつかの成果が生まれてくるのではないでしょうか。

また、自分で考える習慣を持つことも重要です。流行しているテーマにそのまま乗るのではなく、自分が本当に面白いと思う問題を考え続けることが、長い目で見れば重要です。私自身、受験勉強の頃からほとんどすべてを自分流で進めてきましたが、その姿勢を研究においても続けてきたことが、一定の成果につながったのだと思います。

研究とは、一直線に進むものではありません。遠回りや試行錯誤のすべてが、いつか思いもよらない形で新しい地平を切り拓くのです。これから研究の道を志す皆さんも、自らの好奇心を信じ、楽しみながら歩んでいってほしいと願っています。