なぜデジタルデータの流通基盤を研究しているかなのですが、みなさんはデジタルデータって聞くとどんなものを思い浮かべるでしょうか. 自分の書いた実験レポートのファイルとか, Instagramに載せたオシャレ写真とかYouTubeに上がっているお気に入りの動画とか自分のブラウジングの履歴とかでしょうか. 大体そんなところでしょう. みんながスマホを持って写真を撮ったり動画を撮ったりブログを書いたりツイートしたりウェブサイトを見たりするのが当たり前になり, データ社会, SNS社会なんて言葉が登場して久しいですが, デジタルデータは現在, 尋常じゃない速度で, あちらこちらで, それこそあなたの手元でも, 生成され続けています.
デジタルデータって, 食べ物とかと違って腐らないしかさばらないので, 「とりあえず生成する」ことが是とされていて, 大量に生成して, それをいかに効率よく分析するかってところに世の中的な注目が集まっているんです. データサイエンティストっていうかっこいい名前の職業がもてはやされたり, AIっていうクールなプログラムがいい感じにデータを分析して, お金儲けに使えそうな知見を教えてくれたりとか, そういうところにお金と人が集まっているのが, 最近の流行りだと僕は思っています.

「デジタルデータは腐らないしかさばらないから大量に在庫を抱えても問題ないからじゃんじゃん生成して, あとでいい感じに分析して利活用したいじゃん」

これがデジタルデータに対する人間の態度ですね. ちょっと具体的に考えてみますか. デジタルデータって多分大きく分けて二つに分けられると思うんです. 自動化された機械が吐くログデータとか誰かのブラウジングの履歴とかに代表される「鑑賞できない系」と, 画像とか映像とかブログ記事とか音楽とか, いわゆる「鑑賞できる系」です. 「鑑賞できない」系のデータはプログラムで分析するのにもってこいですね. データの持つ意味がデータそのものにほぼ格納され尽くしていると考えられるからです. 「17:09にネジAが5本製造された」というログの持つ意味は, データそのものにほとんど完結していると言えるでしょう. 「鑑賞できる」系のデータはそうともいきません. オシャレな画像そのものに「この画像はオシャレですよ」という情報はおそらく含まれていないからです. こういう「鑑賞できる系」のデジタルデータは「デジタルコンテンツ」という名前で呼ばれることが多いです. コンテンツですから, 人が鑑賞して楽しむものなんですよ. さっきまでの話は「デジタルデータはじゃんじゃん生成して分析しようね」ということでしたが, 「鑑賞できない系」のデジタルデータは「集めて分析する」話がそのまま適用できそうですね. 一方で「鑑賞できる系」のデジタルコンテンツはどうでしょうか. 難しいですねぇ. どうしましょう. 「写真ならディープラーニングってやつで顔検出とか, そういうの, あるやん」って言いたい方, そうですね, そういうアプローチもあるでしょう. 画像や映像はそういう分野と相性が良かったりしますね. 画像系の研究室とかがやってるのがまさにそれでしょう. それもそれで研究のしがいがありそうです. 最近では「音楽もAIで」みたいな話もあったりして, 盛り上がってそうですね. でも金子研究室では全く異なるアプローチで取り組みます. 金子研究室では, そもそもデジタルコンテンツ自体を分析することはありません. 「この写真には天野先生が写っている」とか「この動画は楽しい動画だ」とか, そういったデジタルコンテンツそのものに対する分析や意味の付与はしないのです. だってそういった価値判断って, そのデジタルコンテンツを鑑賞した人によって全然異なるでしょう. デジタルコンテンツそのものを分析することって, すなわちコンテンツ消費者を分類しているのと同じなんだと思うんです. 「この写真には天野先生が写っているように見えるだろう」とかって, もしかしたら天野先生のそっくりさんか写っているのかもしれないし, そもそも天野先生をよく知らない人がその写真を見て「知らないおじさんが写っている写真だ」と思うことだって全然ありえるし, そういった, 人それぞれのコンテンツに対する価値判断は, それぞれが尊重されるべきであって, 分類なんて到底できやしないのではないか, というのが金子研究室の考え方です.

「え, でもデジタルコンテンツだって分析しないと意味ないじゃん, どうすんの？」

そこで金子研究室ではネットワークに着目しました. コンテンツって実は, 他のコンテンツとの関係の中で意味づけされて消費・鑑賞されているのではないか, という予想です. 情報工学科の教授の写真が並んでいるところに天野先生の写真があったら「あ, これは (知らないおじさんではなくて) 天野先生だな」ってなるし, 今の内閣の閣僚の顔写真に混じってその写真があると「えっ」ってなりますよね. コンテンツの消費・鑑賞は, そのコンテンツの置かれた文脈によって大きく異なってきそうだということがお分かりいただけると思います. 何もこの考えは特殊なものでは全然なくて, みなさんに身近なSNSだってこの考え方にそう部分があるんですよ. SNSの基本は「人の繋がり」です. 人の繋がりのネットワークの上でコンテンツのネットワークが構築されているんです. 仲のいい友達が投稿したナイトプールで遊んでいる動画は嫉妬まじりで「まじか」って思うけど, 知らない人の動画は特に波風立たずに見れたりしませんかね. そういうことです. これを金子研究室ではもっと展開して, 「人のネットワークに依らず, コンテンツそのもののネットワークを構築したらもっとコンテンツを利活用できるんじゃないか」と考えています. コンテンツそのもののネットワークにはどんな性質があるのだろう, どんな技術があるとコンテンツのネットワークって構築できるのだろう, そんなことを考えて研究しています. 個別の研究内容は別ページに譲りますが, 金子研究室の研究の大まかな方針はこういうことです, それを先生は「デジタルコンテンツの長期的な利活用について研究しています」ってさらっと言います. 難しいですね. でも, 面白そうですよね？

興味を持たれた方はぜひ, 研究室説明会にお越しください. お待ちしています！

• 研究室運営効率の最大化
• 「ネットワーク」に関する技術的な意見交換
• 知り合いがたくさんできて嬉しい

2-3月

(とても手厚い) 新人研修の2-3月

金子研究室の特徴は「新人研修が手厚い」ところです. 他の研究室と比較してもかなり手厚いです. B4に上がる直前までに研究室のメンバーが一定の知識レベルに到達するように, 次のM1が付いて指導します. 具体的には, この研究室のテーマでもある「ネットワーク」について一通りの知識を得るべくB3のみなさんで英語の教科書を分担して読み進める『輪講』や, 研究や開発の過程で必要となる仮想マシンの立ち上げ方法, バージョン管理ツールgitとGitHubを用いた開発フローなども指導します. どれも「情報工学を大学でやってました」と言いたいならば必要になる知識なので, ここでひとまずの知識を獲得できるのは間違いなく一定のアドバンテージになります.

4月

ラボ内輪講で論文を読む4月

B4として取り組む課題は大きく分けて二つありますが, そのうちの一つ目が夏に行われる「輪講発表」です. これは, 一つ論文を選んでそれを読み込み, 自分の指導教官以外の教授に向かって論文の内容を発表するというものです. これに向けてB4は四月から「論文を読むこと」の練習も兼ねて, 研究室内で輪講発表をします. 先輩に論文の選び方・探し方を質問したりしながら論文の読み方を体得していきます. 輪講は研究室での活動の多くを占めるので非常に大切です. 先輩もB4のために時間を割いてサポートします.
あと, 忘れがちですがとても大事なのが大学院入試の出願です. 理工学部所属の学生の大学院入試は, まず書類選考に出願するところから始まります. この出願を忘れると筆記試験と口頭試問を受ける必要があります. 書類選考への出願はGW明けすぐなので忘れないようにしましょう.

5月

BBQと院試の5月

新人勧誘の意も込めて多摩川の河川敷でBBQをします. だいたい毎年GW明けぐらいですね. 寺岡・金子研で相互交流ができるいい機会です. 意外な先輩と仲良くなったり？！ なんてこともありましたね…今は実施できていません．コロナが明けた結果多分忘れ去られたのだと思います.

6月

輪講発表にむけて準備の6月

引き続き輪講をしたり, 輪講発表が視野に入ってくるのでその論文選びなどをぼちぼち始めたりします. 4-5月で取り組んできた研究室内輪講で得た知見を活かしながら論文を読み進め, 輪講資料を作成していきます.
ソフトボール大会があるのもこの辺ですね. この研究室は寺岡・金子合同研究室としてソフトボール大会に出場しました.

7月

輪講発表の7月

いよいよ輪講発表です. 他の研究室の教授たちを前に説明するのは意外と緊張するものです. これまでの準備を教授先生にぶつけてみましょう. 輪講発表は他の研究室の輪講発表も見ることができます. 他の研究室の輪講スタイルとか研究内容を垣間見ることができる数少ないチャンスです.

8月~9月

合宿

寺岡・金子研究室合同で合宿に行きます. この合宿は「研究なしミーティングなし」の完全レジャーな合宿です. 夏まで頑張った分のご褒美です. 先輩とも仲良くなれるとてもいい機会です. 2024年度は伊豆に1泊2日で行ってきました. 宿泊先でBBQやカラオケをしたり道中で温泉に立ち寄ったりとそれぞれが思い思いに満喫してきました.

研究を始める9月

卒論研究が視界に入ってくるので, テーマをそろそろ具体的に決めたいなという時期です. 研究テーマはこれまでのラボ内輪講で選んだ論文なども参考に, 先輩の研究の途中で生じたテーマや, はたまた個人的に持ち込むテーマでもなんでもありです. 研究テーマに困ることはないでしょう.

10月

研究を進める10月

いよいよ卒論を見据えて研究を本格化させます. テーマを具体的に確定させて, 今後の研究の道筋をできるだけ明確にしておきたいですね.

11月

研究をもっと進める11月

卒業できるようにひたすら研究しています. 多分設計等を考えて実装にも手をつけ始めている時期だと思います.

12月

研究がとても進んでいる12月

実装が終わって実験データを取り終えているところでしょうね. データが取れてないとヤバみが増してきます. 自分の仮説がデータで実証できているのか, ドキドキしますね.

1月

卒論提出と発表の1月

卒論として研究してきた内容を発表します. 輪講発表と同じ教授陣に対して自分の研究成果をプレゼンしましょう. プレゼン資料の作成と発表準備に卒論自体の執筆とやることが結構あって大変です. 早め早めの行動が吉であることは言うまでもありませんが, そうは言っても難しいものです. ちょっとだけ踏ん張って頑張ります. あと, この時期の先輩はとても優しいです. 研究室に所属する前の1月は, 先輩の卒論発表を見にくることもできます. 来年のためにも見ておくといいかも知れません. 雰囲気がつかめますよ. 打ち上げもあります. 楽しみですね.