学生募集


修士課程に入学する学生を募し集ています。大学院生（修士課程）の出願は8月、試験は9月です。興味のある方は小町 <mamoru.komachi@r.hit-u.ac.jp> までご連絡ください（※研究計画書に関するコメントはしません。）。

一橋大学ソーシャル・データサイエンス研究科 (SDS) では、欅研究室と一緒に研究グループを構成し、多様な人と広く深く研究したいと考えています。うちの研究室では、以下のような学生を募集しています（博士課程は2025年4月に設置申請予定です）。

※理工系出身であるが情報系出身ではなく、社会人経験や長期の研究開発インターンシップ・アルバイトの経験がなく、研究室の基礎勉強会にも参加しておらず（毎年連休より前にコンタクトいただいた方には、研究室の基礎勉強会への参加をご案内しています）、かつ修士を出たらストレートに就職したい、と考えている人は、すみませんが基本的には他の大学・（欅研を含む）研究室をご案内します。毎年数名しか受け入れられないため、修士課程で学びたいという方は、情報系出身者、人文社会科学系出身あるいは社会人経験のある方を優先して受け入れます。（4月までにお問い合わせいただき、研究室の基礎勉強会に参加いただければ、情報系以外の理工系出身の方も受け入れます）

昨年度の募集要項はこちらです。FAQ もあります。FAQ の中に、それぞれの選択科目の教科書が記載されているので、ご覧になってください。合格者には、社会科学・データサイエンスの基礎を学ぶための事前学習（ブートキャンプ）が提供され、1年前期には全学生必修のそれぞれの特論の授業が開講されるので、入試段階で両方の分野で学部3-4年生レベルの知識が必須とされるものでありません。社会科学（経営学・経済学・法学・政治学から1問選択）・データサイエンス（統計学2問＋情報学2問の合計4問から2問選択）のうち、どちらか得意な領域では学部3-4年生レベルの知識が必須であり、得意でない領域では学部1-2年生レベルの知識があれば良い、という位置付けです。過去の入試問題も公開されています。

研究室について

欅研究室との違いはなんでしょうか？

小町研と欅研は同じ研究グループで、基礎勉強会や論文読み会、全体ゼミなどは合同で行なう予定です（2023年度は基礎勉強会を合同でスタートしました）。お互い修士論文の副指導教員にも入り合いますので、計算機環境もシェアする予定ですし、共同研究や受託研究も研究グループとして取り組むものも多く、どちらの研究室に配属されても、そこまで大きな違いはありません。

一方、研究に関するミーティング（進捗報告）は必ずしも合同でやるとは限りません。こちらは研究テーマの関係性を考慮しつつ、研究グループごとに行う予定です。都立大では現在3グループに分かれてミーティングを行なっており、一橋の特任助教である岡先生が2グループを、都立大の特任助教である三田先生が1グループを見ていただいていて、3グループすべてのミーティングに小町は出席していますが、同様にグループごとにどのように参加するかは今後の状況によって異なります。

実際の配属は研究テーマや研究室のバランスなどを加味して、受験後に決定します。

都立大で学生を受け入れていますか？

いいえ、都立大では新規の学生は受け入れていません（研究生も受け入れません）。小町が一橋に着任する前に研究室に配属されていた学生は、全員卒業するまで都立大にも小町は籍を置いて一緒に研究をするつもりですが、今後小町と一緒に研究をしたい学生は、都立大の学生でも一橋 SDS を受験してもらう予定です。

博士後期課程の学生は受け入れていますか？

2023年現在、申し訳ないですが都立大でも一橋大でも受け入れていません。2025年4月以降は一橋で博士課程の設置予定ですので、2025年4月以降に進学予定の人は受け入れ予定です。博士課程に進学希望の修士の受験生は歓迎しております。

博士後期課程に進学する人については、必ずしもアカデミアに残りたい（研究を続けたい）という人のみに来てほしいとは思っていません。データサイエンスを活かすことのできる様々な職場（企業、官公庁等）で国際的に活躍してほしいと思っています。一方、データサイエンスの教育を受けた人が大学でデータサイエンスを教えるようになる時代が来る、ということも期待しているので、大学教員になりたいという人の進学も歓迎しております（都立大の研究室では、博士後期課程に在籍した9名のうち7名が博士号を取得し、うち2名が大学教員になりました）。

配属前にやった方がいいことはありますか？

入試を突破できる程度の知識があるのであれば、特にありませんが、学部生の人については、卒業論文・卒業研究は、入学後の研究とダイレクトに関係ないテーマであっても、しっかり取り組んでください。特に理系の学部の場合、論文の書き方はどの分野でも大きく変わらないので、配属された研究室で指導を受けられるのであれば、どんな研究テーマであっても貴重な経験になります。もし学会発表もさせてもらえるのであれば、ぜひ学会発表にもチャレンジしてください。

一方、入学前から計算言語学・自然言語処理の研究に取り組みたい、という人がいたら、合格後にご相談ください。都立大では入学前から一緒に研究をして、3月の言語処理学会で発表し、その成果を国際会議で発表する学生も珍しくありませんでした（卒業研究とは別に取り組むケースと、卒業論文として取り組む場合と、両方ありました）。

また、4月の時点で入学についての問い合わせをしていただいている人については、研究室での新入生向けの基礎勉強会（ハイブリッド）もご案内しています。こちらに参加いただけると、スムーズに研究に取り掛かることができます（基礎勉強会でやるレベルの基礎が身についていない人は、まずこれを身につけていただいてから研究していただくことになります。入学後に基礎勉強会に取り組む場合は、研究をスタートするのは修士1年生の夏からになります）。2023年度の基礎勉強会は月17時〜、火17時〜、金10時半〜に開催しています。

受験について

社会科学系の知識は必要でしょうか？

一橋のソーシャル・データサイエンス研究科の特長は、社会科学の知識とデータサイエンスの知識の両方を組み合わせて問題解決に当たる力を養う、という部分にあります。

一方、必ずしも入学段階で両方の知識が必要ということはありません。データサイエンス（統計・情報）の学部生レベルの知識がある人は、社会科学系で必要とされる知識は学部1-2年生レベルであり、教科書を1-2冊読んで理解していればいい、という程度です。入学後には社会科学系の単位もかなり取らないと修士号に必要な単位が揃いませんので、受験時の知識というよりは、学ぶ意欲があることを重視します。

大学入試を理系で選択し、入学後は専門分野以外はあまり履修していない、という人は、高校の「政治・経済」や「現代社会」の教科書を2-3冊読んでみると、割と効率的に必要な基礎知識が得られると思います（どの出版社のものでも手元にあるものでいいですが、もし手元になくて買う場合は、東京書籍や実教出版あたりの教科書がお勧めです）。

入試の過去問が公開されているので、ご覧ください。

データサイエンス系の知識は必要でしょうか？

（繰り返しですが）一橋のソーシャル・データサイエンス研究科の特長は、社会科学の知識とデータサイエンスの知識の両方を組み合わせて問題解決に当たる力を養う、という部分にあります。

そして、必ずしも入学段階で両方の知識が必要ということはありません。社会科学の学部生レベルの知識がある人は、データサイエンスの学部1-2年生レベルの知識があれば良いです。一方、注意していただきたいのは、統計や情報分野は積み重ねが必要な分野であり、学部1-2年生レベルの知識を身につけるためには高校生レベルの知識も（漏れなく）身につけている必要があるので、教科書を1-2冊読んで理解していればいい、という程度ではなく、教科書1-2冊の演習問題を含めて解けるレベルが必要である、という点が異なります。

計算言語学・自然言語処理の研究をするためには（社会科学系の知識は入学前は「あればいい」という程度であるのに対し）統計や情報分野の知識が必須であるため、入学前の知識によっては研究に至るまでにかなり勉強をしなければならない可能性もあります（こういう研究がやりたい、と思っていても、能力次第では修士の2年間だけで取り組むことができず、博士進学を前提に考えていただくかもしれません）。これは学ぶ意欲だけではどうしようもない場合がありますので、事前にご相談ください。

入試の過去問が公開されているので、ご覧ください。

留学生を受け入れていますか？

はい、計算言語学・自然言語処理は言語を扱う学問なので、留学生を大いに歓迎しています。一方、SDS 研究科の受験には、日本の大学を卒業していない場合は出願時に JLPT N1 の合格が必要ですので、海外の大学出身で、JLPT N1 に合格していない方は、すみませんが受験いただくことができません。

また、一橋大学は私費留学生の研究生も受け入れていないので、お問い合わせいただいても受け入れることができません。文科省国費留学生（大使館推薦）の研究生については受け入れておりますので、1次選考に合格した方はお問い合わせください。文科省国費留学生（大学推薦）は受け入れておりませんので、大使館推薦でご応募ください。

社会人を受け入れていますか？

はい、多様な出身の方に来ていただきたいと思っているので、歓迎しております。一方、SDS 研究科は授業が対面で行われ、かつ1年間では座学の単位を取り切ることができないため、退職または2年間休職して修士課程に専念するのでない場合は、履修に関しては事前にご相談ください。長期履修制度を活用することで、在職のまま単位を取ることは可能です。

研究については、長期履修だと研究テーマによっては他の人に先を越されて新規性がなくなり研究として成立しない、というような展開が予想されるため、長期履修を選択する場合はそれでも大丈夫な研究テーマ（他にやる人がほとんどいないと想定されるブルーオーシャンな分野）を相談しながら考える必要があります（あるいは、研究の部分だけは半年ほど完全に仕事をお休みして研究のみに没頭できる期間を確保していただく必要があります）。

研究について

研究計画書には何を書けばいいでしょうか？

研究計画書を書くために、特に小町の過去の論文を読み込んで書く必要はありません（出版されたものは小町にとっては過去の研究です）。研究計画書は論文執筆とほぼ同じフォーマットで書くものであり、皆さんに研究能力があるかどうかを見るために書いていただくものです。一般的な話ですが、下記の5つがしっかり書かれていることが重要です。

研究室で重点的に研究したいテーマとしては、下記のようなテーマを考えています。

ただし、研究計画書は上記のようなテーマ以外はだめ、という意味ではなく、おもしろそうなテーマであれば何でも大歓迎です。ぜひ自分の情熱を持った研究計画についてアピールしてください。

なお、研究計画書に関しては、お送りいただいても小町は細かくコメントを入れてお返ししたりすることはしません。

研究テーマは自分でやりたいことができますか？

はい、修士の研究テーマについては、入学後にご自分で考えた研究テーマができるようにサポートいたします。入学後修士1年生の夏休みくらいを目処に、どういう研究をするのかを決めてもらいます（研究計画書に書いた内容を入学後に必ずやらなければならない、ということはありません。）。小町から「こういう研究をしてほしい」と提案することはありません。皆さんが考えた研究テーマについて「このテーマだと2年間では厳しそうだからやめた方がいいでしょう」「このテーマをやりたいならこの部分にフォーカスしてやりましょう」など、修士の間に形になるようにアドバイスをしつつ、研究を進めるというスタイルを考えています。

一方、取り組むべき研究テーマにそこまでこだわりがない、という方については、この辺りの論文を読んでみたら、というような提案をして、ある程度ご自身で論文を読んでいただく前提で、未解決の研究テーマをいくつか提示する、ということもあり得ます。進学してみたら入学前にやりたいと思ったことが違った、進学してから研究を始めて実験してみたがうまく行かなかったので途方に暮れる、など色々なケースがありうるので、その場その場で相談しながら、どのようにやるかを確認したいと思います。

社会科学とデータサイエンスは両方やらないといけませんか？

はい、何らかの形で両方の分野にまたがるような研究をしてください。例えば自然言語処理分野で考えると、大規模言語モデルに関する研究開発一つとっても、開発に必要なデータの著作権であれば法学、生成された出力の倫理的な問題であれば政治学、大規模言語モデルの訓練に関する電力消費や GPU 等の調達コストであれば経済学、AI 利用によって働き方を含めた社会変革であれば経営学、みたいな形で色々な分野とつながりがあります。自然言語処理分野の主要国際会議においても、2022年以降は Ethical consideration や Limitation を書くことが必須となってきています。工学的な観点のみで尖った研究をしていればよい、という時代ではなく、自分のしている研究が世界の中でどのような位置づけであるか、周りにどのような影響を与えるのか、ということを意識してもらいたいと考えています。

国際会議で発表できますか？

はい、小町は10年間都立大学で研究室を運営してきましたが、学部4年で配属されて修士2年間の合計3年間いた人は、8割程度の人が国際会議で発表したので、普通に研究していれば発表できると思います。修士から都立大に来て2年間いた人は、7〜8割の人が国際会議で発表したので、特に大きな差はありませんが、国際会議に投稿するのが修士2年生くらいになることがほとんどであり、例えば新卒で就職活動をする際には特にプラスにはなりませんし、投稿は修士のうちだが採択・発表は修士号を取ってからになることもあります（就職先によっては発表が許可されないこともある）ので、ご注意ください（発表にかかる国際会議の参加費や旅費は、卒業していたとしてもすべて大学から出しますので、皆さんの負担はありません）。