2021年度の研究室配属のために研究内容等を紹介します。外部からの大学院入学・研究生希望の方もこちらをご参照ください。
配属に関する説明相談会:
予定していた説明相談会は全て終了しました。希望があれば個別に対応しますので、研C303へ来てもらうか、メールで連絡してください。
研究テーマ
現在の主な研究テーマは以下のようになっています。
- インフラIoT
- インフラをIoTを用いて点検・監視することで安心・安全な社会を実現
- センサーを用いた計測、通信、機械学習を用いたデータ分析などを総合的に実践
- 業務・教育・学習支援
- ソフトウェア(RPAなど)・ハードウェア(卓上ロボットなど)を活用し、業務・教育・学習を支援
- データ分析と作業支援ツール開発
- カメラや生体認証デバイスを用いた計測・分析
いずれも多数(多数のインフラ、多数の作業者、多数の学習者)を対象としたときにも実用的な解となるような手法で実現することを目標としています。このため低コスト、低消費電力、低環境負荷、簡易(設置・設定)といった視点を大切にしています。このことはサステイナビリティやSDGsにもつながっています。
天野研ではインフラIoTについて多くの企業と産学共同研究を行っています。産学共同研究に関連した研究テーマでは実社会の課題を実例を対象に研究できます。産学共同研究では「実物」を対象とした実験ができるといったメリットが非常に大きいところです。
研究室メンバー
センシング技術活用研究室は2021年度9月時点(括弧内に2022年度見込み人数を記載)で以下のようなメンバー構成になっています。
- 指導教員:天野直紀
- 大学院生
- M2 : 4名(3名)
- M1 : 3名(1名)
- 研究生
- 1名(1名)
- 卒研生
- 約11名(皆さん自身? 電気電子工学科では例年10~12名程度)
大学院生・研究生には留学生6名(中国、サウジアラビア)が含まれています。全員、日本語でのコミュニケーションがとれます。
進路例
天野研の卒業生は様々な業種・職種に就いています。以下にその一部(就職先、2021年度分は内定先)を掲載します。天野はメディア学部兼務時代から就職委員を担当していることもあり、多様な企業との接点を有しています。そこで得られた様々な知見をもとに現実的な就職支援に努めています。その一部は卒研進路関連ページ(22卒・23卒)として公開しています。
TDK株式会社
中日本ハイウェイ・エンジニアリング東京株式会社
芝浦機械株式会社
三菱ケミカル株式会社
富士ソフト株式会社
トランスコスモス株式会社
株式会社メイテック
株式会社インテック
株式会社コロナ
株式会社日立情報通信エンジニアリング
株式会社関電工
北陸電気工業株式会社
綜合警備保障株式会社
山梨県警察
以下はメディア学部時代の天野研からの進路例です。
日本電気株式会社
横河電機株式会社
株式会社NTTデータフロンティア
ソフトバンク・テクノロジー株式会社
株式会社日立ハイシステム21
株式会社ディー・エヌ・エー
株式会社ボルテージ
株式会社オールアバウト
志望理由書
志望理由書は10月6日(水) 00:00までに[こちら](Googleフォーム)から回答してください。主な回答項目は以下の通りです。
- 希望するテーマ・スキル範囲
- 進路の検討状況
- 自己PR・志望理由(自由記述)
自由記述を中心に内容を総合的に勘案して判断します。
相談・見学・連絡先
質問・相談はお気軽にどうぞ。
10月1日(金) 10:45~12:00および10月4日(月) 10:45~12:00の間、研C303およびWeb会議室で相談会(ハイブリッド形式)を開催します。時間内は出入り自由です。手品(スマホを用いたコップの中身当て)を実際に見てみたいという要望もあれば言ってください。実施できるように準備しておきます。
それ以外のタイミングでも天野の居室(研究棟C 303)およびWeb会議室にアポなしで来てもらっても構いません。できるだけ昼休みは学生対応できるように時間を確保しています。Web会議室は上記に一定以外でも時間のあるときはできるだけ開けておきます。
電子メールでの相談も歓迎します。原則、2日以内に返信をしています。48時間経過しても返信がない場合には何らかの理由で届いていないか、私が見落としているかだと考えて再送するなどしてください。在学生以外の方はこちらを参照してください。
Google Assistantで「天野研究室につないで」と話しかけるとボットとの対話が可能です。たいした内容はありませんが、対話形式で質問・相談が可能です。LINEの公式アカウント「天野直紀研究室」からもトークでボットと対話できます。
創成課題の予定
質問が多かったので創成課題の予定を書きます。
天野研での創成課題では主にそれぞれの研究テーマを12月までに説明できる水準にする、そのための学習にあてます。
具体的には配属後に面談をします。面談では関心のあるテーマや習得したいスキルなどを聞き取ります。その内容に応じて論文を紹介するので、それを読んでもらって報告というのを何度か繰り返します。それを通じて徐々に関連する知識を身につけ、12月までに仮テーマという形でそれぞれしっかりと説明できるようにします。
天野研で先行して行っているテーマを引き継ぐあるいは関連したテーマに着手する場合にも、テーマを理解するために上と同じように進めますが、必要に応じてスキル獲得を優先するケースもあるかもしれません。このあたりはここに相談しながら決めます。
12月以降はテーマの実現に必要な具体的なスキル獲得、例えばAI/機械学習によるデータ分析などに実際に着手します。
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