あなたの研究テーマについて教えてください。What is your research theme?

「少数データからの機械学習」をテーマに研究をしています。
深層学習は画像処理、自然言語処理など様々な分野において顕著な成果を挙げていますが、高精度な深層学習モデルを獲得するために、膨大なパラメータを持つモデルを大規模データで学習する必要があります。しかし、医療画像のようにラベル付与に高いコストがかかる分野や、プライバシー保護などの理由で十分なデータが入手できないなど、データが限られた環境では、一般的な機械学習法では良い性能が得られないため、少数データでも性能を向上させる研究が求められています。

そこで、少数の学習データでもモデルの性能を高める「メタ学習」の研究に取り組んでいます。メタ学習とは、関連する他のデータから学習の仕方を学習することで、新しいタスクにおいて少数の学習データでも性能を高める手法です。メタ学習の研究を進める中で、既存のメタ学習法は学習時とテスト時のタスクが同じタスク分布に従うことを前提としていたものを、タスク分布が異なる状況でも性能を高めるメタ学習法に関する研究を行っています。

また、関連する他のデータが入手できない状況でも、公開されている学習済みのモデルを活用してメタ学習を行う手法に関する研究も行っています。
メタ学習により、少数のデータしかない状況でも機械学習が使えるようになるため、機械学習の応用領域を拡大できます。

なぜ博士課程へ進学しましたか？Why did you decide to pursue a doctoral program?

学部時代から「少数データからの機械学習」に強い関心を持ち、既存の機械学習法はデータ依存度が高いという課題に深く取り組むためには、博士課程での研究が不可欠だと考えました。
大学での研究では、人工知能を用いた作曲支援システムを開発する中で、大量の学習データを用意しなければ高性能なモデルを構築できないという問題に直面し、少数データに対応する新たな手法の必要性を強く感じました。
こうした経験を通じて博士課程へ進学し、「少数データからの機械学習」に関する研究に取り組むことを決めました。

Graniteの支援で役立っている・助かっていることを教えてください。Please share what has been helpful or beneficial through the support provided by Granite.

研究に必要な設備やツールの購入、学会参加費の負担など、経済的な支援が非常に助かりました。この支援のおかげで自分の研究活動に集中することができました。
また、Graniteのワークショップなどの活動を通じて、他分野のGranite学生や業界の専門家とのネットワークを構築する機会を得られたことも大きなメリットです。

将来の目標、もしくはあなたが胸に秘めた野望があればぜひ教えてください。Please share your future goals or any ambitions you hold close to your heart.

私の目標は、世界的に活躍できる研究者として成長し、自身の研究を通じて社会および学術の発展に貢献することです。

博士課程進学を考えている人へのメッセージをください。Please share a message for those considering pursuing a doctoral program.

興味を持てる研究テーマに出会ったら、進学を検討したほうがいいと思います。
長期にわたる研究生活でも興味を持って取り組めば、苦痛を感じにくく、集中力も持続しやすくなります。
もし興味を持つ研究テーマを見つけたら、それを大切にしながら、博士課程進学を考えたほうがいいと思います。