研究室概要紹介
幾何学や力学系から金融、数理生物学、化学実験まで幅広い分野の研究室がある現象数理学科ですが、その中でも特に独特な雰囲気があるのが、私たち中村和幸研究室です。所属する8人がそれぞれの興味関心に従ってテーマ(例えば画像処理や音楽、心理学、言語学など)を設定し、それに対して機械学習や統計的アプローチをかけることによって、世の中に起こる現象を解析しています。
中村研究室ではこんなことを学んでいます!
学生が主体的に行動する力を養っています。研究面では、おのおのが研究者として自ら計画を立て、数学的視点からデータを読み解きながら研究を進めています。イベント面では、合宿でデータ解析コンペを企画し、初見のデータを短時間で分析し、そのアウトプットを発表しました。以下は学生の研究テーマの一例です。
- 鹿の個体数推定
- 電車の遅延解消
- 台風経路の分析
- ポケモンバトルの戦略分析
- 音楽のグルーヴ感(ノリ)の分析
- サッカーのフォーメーション形状解析

アピールポイント
自分の研究にほかの分野の内容をツールとして使うときに、もし行き詰まってしまうことがあっても、ゼミ生それぞれの研究テーマが違うので、その分野を専門に研究するゼミ生に聞くことができるのが最も強いポイントです。また、人工知能も含む機械学習は世界的に研究が盛んに行われていて、日々発展している技術なので1人で情報を追うのは大変ですが、学生間で頻繁に情報共有を行ったり、それぞれの分野について全体会などで報告したりすることで、世界に置いて行かれないように頑張っています。

研究室の雰囲気
北は秋田県から南は熊本県まで、全国各地から個性豊かな8人が集まったゼミで、野球を愛する人、山登りが好きな人、ラッパーの追っかけで全国を飛びまわる人、ディズニーを愛する人など、おのおのの趣味も、研究テーマ同様に多種多様です。現在、「バランス感と独立心」を研究室のテーマとして、「個」を伸ばしながら全体のことも考えるバランス感を習得中です!このメンバーだからこそ、白熱した議論や主体的なゼミ運営、互いの高め合いができていると思います。ぜひ今後に期待してください!

先生の紹介
中村和幸先生
研究の進捗についてだけでなく、日常の些細なことなど、何についても笑顔で優しく学生たちの相談に乗ってくれます。また、頻繁に出張されますが、その度にお土産を買って来てくれて、一緒に食べながら笑顔を振りまいてくれる一面もあります。

私はこんな理由で研究室を選びました!
もともとは数理生物学や医学に興味があり、生物現象を数式で表現してシミュレーションしたいと思っていました。そんな中、研究室選びを悩んだときに中村先生に何度も相談に乗ってもらい、中村研究室には統計に限らず幅広いテーマを掲げる先輩方がいる点や、学生主体でゼミに参加できる点に魅力を感じて選びました。中村先生は常々「自由とは辛いものである」と言っていて、大変なときもありますが、その自由の恩恵を受けてのびのび活動しています!

中村研究室あれこれ
男女比・人数
男性14人:女性2人=16人
M2:男性4名、女性2名 M1:男性2名、女性0名 B4:男性8名、女性0名
OB・OGの主な進路先
- 大学院進学
- 東日本旅客鉄道株式会社(JR東日本)
- 朝日放送テレビ株式会社
- 株式会社DMM.com
- 株式会社SUBARU
- 全国共済農業協同組合連合会(JA共済)
- 明治安田生命保険相互会社
- 日鉄住金テックスエンジ株式会社など
研究室の秘密道具・グッズ
ゼミ長が、雑貨店で行われていた抽選会に参加したときに大当たりを出してもらった、某有名パン柄クッション(通称ランチョン)です。ずっと椅子に座ってパソコンに向かう人が多い中村研究室では、快適に研究するためのグッズとしてみんなに重宝されています。

名物ゼミ生
4年生の石曽根毅さんです。石曽根さんは、中野キャンパスの近くにあるカレー屋「トリコカレー」が大好きです。胃腸炎のときでもカレーを食べに通うほどトリコカレーが大好きで、昼過ぎになると研究室内がカレーの匂いになることが日常茶飯事です。そんな石曽根さんは、授業では先生の言葉を一言一句逃さずメモを取り、授業内容や先生のつぶやきまで盛り込んだ資料PDF(通称:ZONE-P)を作るという一面もあります。研究室では副ゼミ長兼書記として、研究室内での議事録をPDF……ではなく、Slackにまとめて掲載してくれています。

メッセージ
中村研究室は、他研究室や他学年との交流が盛んで、毎日メンバー以外の人が研究室を訪問してくるほどオープンな研究室です。研究内容やランチョンに興味を持った方は、気軽に中野キャンパス高層棟 903教室にお越しください!
紹介者(写真右)と中村先生
「胸部レントゲン写真の自動診断支援」 レントゲン写真の撮影技術の向上により、1日に撮影されるレントゲンの枚数は昔よりも莫大になっています。それは患者さんのメリットになっているものの、放射線科の医師の先生方にとっては読影する写真の量が増え、大きな負担になっています。私は機械学習や画像処理のさまざまな技術を用いて、入力されたレントゲン写真が健康な人のものなのか、病気にかかっている人のものなのか、病気にかかっているとしたらそれは何の病気であるのかを、自動かつ高精度で判定するシステムを作っています。これにより医師の方々の負担軽減、そして診断ミスの減少に貢献できればと思っています。
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