【重要】2026年度 卒研生の研究室配属について

宇都研究室に興味がある方は、このページの内容に目を通してください。研究内容やゼミの進め方など、普段の研究室紹介で説明している内容をまとめています。

研究室の紹介動画 では現在の主な研究テーマを説明しています。また，こちらのページ（全体説明会で使用した資料） も合わせてご覧ください。基本的にはこれらの資料をもって研究室の説明に代えます。

これらを確認した上で、宇都研究室を希望する場合、あるいはより詳しい説明を聞きたい場合には、私宛（uto[at]ai.lab.uec.ac.jp）にメールをください。個別に面談・説明を行います。

宇都研究室は面談必須ですので、配属を希望する方は必ず連絡をください。とりあえず詳しく話だけ聞きたいという人も歓迎しますので、気軽に連絡をください。

面談申し込み時の注意事項

• 面談の申し込みは 11月22日（日）23時59分 まで受け付けます。それ以降の申し込みは受け付けません。面談自体は 11月25日（水）18時までに実施します。ただし、締め切り直前の申し込みで都合が合わない場合には面談希望に対応できない可能性がありますので、早めに余裕を持ってご連絡ください。

• 面談・説明を依頼するメールには希望日時を3つほど書いてください（平日の13時〜18時が望ましい）。

• メールを受け取ったら48時間以内には返信するつもりです。それを過ぎても返信がなければリマインドをお願いします。

• 面談の日程が決まったら、研究室の詳細な紹介資料（生成AIに読み込ませて研究室のことを質問できるテキストファイル）をメールでお送りします。生成AIにその資料を読み込ませて事前に自由に質問をした上で、面談に望んでいただければと思います。

研究内容について

ベイズ統計・確率論を基礎に、人工知能、機械学習、自然言語処理などについて理論・応用両面で研究しています。キーワードは以下の通りです。

• 数理モデル：潜在変数モデル、ベイズモデリング、深層学習モデル、時系列モデル

• 推定手法：マルコフ連鎖モンテカルロ法、数値最適化

• 応用フィールド：教育評価、行動計量、情報システム 

特に現在力を入れている研究トピックは大きく以下の4つです。

1. 人間の主観評価に伴うバイアスを取り除く数理手法の研究

2. 人工知能技術を用いた文書自動評価技術

3. 問題生成と問題評価

4. 医療面接試験のためのAI模擬受験者

詳しい説明は 研究概要のページ と 卒研配属向け資料（全体説明会で使用した資料） を参照してください。

本研究室の研究アプローチ

社会的ニーズの高い現実の問題を対象として、数理モデルやアルゴリズムを考案・実装し、実際のデータを使って有効性を評価します。実社会で役立つ数理技術の開発や、それらの技術の現実データでの実証実験などに興味がある方を歓迎します。また、教育評価関係のデータを扱うことが多いため、教育分野のデータ解析に興味がある人は特にマッチすると思います。

学生に求めること

本研究室では、どの研究テーマを選ぶ場合でも、統計・確率論の基礎知識が必須となります。また、実験をするためにはプログラミングスキルも必要となります。ただし、研究室配属後に自主的・意欲的に学習すれば、研究を進めるために必要な知識・スキルは十分に獲得可能です。したがって、本研究室では、上記のような研究内容に興味があり，統計・確率論・機械学習・人工知能・言語処理などの技術について研究意欲がある方を歓迎します。

ゼミの進め方・考え方

週1回ゼミを行っています。ゼミでは毎週全ての学生に進捗状況を報告してもらい、疑問点や問題点、今後の進め方などについて細かくディスカッションを行います。当然ですが進捗を作るためには、ゼミ時間以外で文献調査やプログラミング、論文執筆などを、ある程度の時間を確保して計画的に行う必要があります。研究に必要な本質的な能力（論理的思考力や文章表現能力、プレゼン能力など）は一朝一夕では向上しませんし、研究自体も短時間では完成しませんので、毎週きちんと進捗を積み上げることが重要です。逆にいうと計画的に研究活動を進めていれば、アルバイトやサークル活動などで研究室に来れないことがあっても問題はありません（もちろんゼミや勉強会の時間は除きます）。

研究室での活動はそれぞれの学生が主体です。指導教員はあくまで学生の研究活動を支援することしかできません。研究活動がうまくいくかは，各学生の主体性と意欲にかかっています。

なお、これまでの学生はみな、コンスタントかつ熱心に研究活動に取り組んでおり、卒業研究の成果で論文誌掲載や学会賞受賞、大学の目黒会賞や学生表彰などを勝ち取っています（詳細はメンバーページ や卒業生ページを参照）。宇都研究室を希望する方には、是非これに続いてほしいと思っています。

年間スケジュール（学域/学部）

研究室内定後 〜 4月：

• テーマ決め（学生の興味を踏まえてディスカッションを重ねて決定します）

• 基礎勉強（統計学、ベイズ統計、機械学習、自然言語処理、テスト理論など）

4月〜7月：

• 文献レビュー（各自のテーマに関連する研究論文を読んで、研究を進めてもらいます）

• 理論構築・システム実装・実験（集中して夏までに何らかの結果を出すことを目指します）

8月〜9月：進捗に応じて学会発表（旅費は研究室で負担）

10月：中間レポート提出、卒研中間発表会

1月〜2月：卒論提出、卒研発表会

年間スケジュール（修士）

研究室内定後 〜 5月：

• テーマ決め（学生の興味を踏まえてディスカッションを重ねて決定します）

• 基礎勉強（統計学、ベイズ統計、機械学習、自然言語処理、テスト理論など）

1年目：

• 文献レビュー（各自のテーマに関連する研究論文を読んで、研究を進めてもらいます）

• 理論構築・システム実装・実験（集中して1年目の内に結果を出すことを目指します）

• 進捗に応じて学会発表（旅費は研究室で負担）

2年目 春〜夏：論文誌投稿準備、国際会議発表

2年目 8月：修士論文中間発表

2年目 1月〜2月：修論提出、修論発表会

配属の基準

• 希望する研究テーマが本研究室に合致していること（マッチング）を大前提とします。あまりにも漠然とした希望や本研究室の主テーマに合わない希望の場合には配属の優先度を下げさせていただきます。

• 同等のマッチング度合いの中ではGPAを主たる基準に優先順位を付けさせていただきます。マッチング度合いとGPAが共に希望者が複数名いる場合には，面談時の議論内容や各種スキルを加味して総合的に判断します．

研究室について

学生にはそれぞれに研究スペースが与えられます。また、数値計算などを行うのに十分なスペックのPCを一人あたり最低一台用意します。さらに、必要が生じた場合には研究室で所有している高性能PCを自由に利用できます。

その他イベント

夏期休暇や冬季休暇などの前後には懇親会を行っています。