第3章　研究テーマを4軸に分けて候補専攻を絞る

一つ目は「何を説明、予測、設計したいか」という問いです。二つ目は「何を観測、採取、計算するか」という対象・証拠です。三つ目は使う理論、実験、装置、計算という方法です。四つ目は最後に示すモデル、装置、材料、設計、アルゴリズムという成果物です。四行が書けると、専攻名より具体的に教員との接点を探せます。

例えば宇宙を対象にしても、自然法則を説明するなら物理、センサーや回路を作るなら電気電子、時系列から情報を抽出するなら情報、衛星の構造や熱を設計するなら機械、観測を防災へ実装するなら社会基盤が候補になります。ここでいう問いは答えたいこと、証拠は答えを支えるデータ、方法は答えへ至る手順、成果物は修了時に残すものです。

数学的構造なら数理科学、自然法則なら先端物理、細胞や分子なら生命生物、建物や空間なら建築、分子や反応なら先端化学、電力・回路・通信なら電気電子、機械・熱流体・航空機なら機械航空宇宙、インフラや防災なら社会基盤、AI・データ・計算機なら情報理工、火災現象や避難なら国際火災を入口にします。ただしこれは大学の配属表ではありません。

自分の問いとの一致、使いたい方法やデータとの一致、筆記科目を準備できるか、2027年度募集要項に氏名とコードがあるか、事前相談で希望内容を扱えると確認できたか、の五つで比較します。最後の二つは必須です。研究室サイトに名前があることや論文が面白いことだけでは、2027年度の受入を保証しません。

2026年度の学部科目「創域特別講義」には、数学とAI都市交通、生命科学と電気電子、建築省エネと情報検索などの組合せがあります。分野の切り口を考える例にはなりますが、学部科目なので、2027年度大学院の入試範囲、修了要件、研究室配属の根拠には使いません。

次の課題は大学が公表した過去問ではなく、本書が作成した独自演習です。「災害時の衛星画像から通行可能な道路を早く抽出したい」という関心について、問い、証拠、方法、成果物を各一行で書き、候補二専攻と筆記科目・相談分野を挙げます。解答例は、問い＝被災直後の道路ごとの通行可否を推定する、証拠＝災害前後の衛星画像・道路網・現地確認データ、方法＝位置合わせ・画像分類・誤判定率評価、成果物＝確信度付き通行可能道路地図です。候補1は情報理工学専攻で、現行要項の13科目から4科目を選び、画像解析・機械学習分野を相談します。候補2は社会基盤工学専攻で、数学・専門・小論文を準備し、防災・交通分野を相談します。教員名と研究分野コードは2027年度募集表と事前相談で確定します。

「AIを使いたい」を、①センサー信号から異常を分類するアルゴリズムを設計したい、②AIを組み込んだ交通制御が渋滞と安全へ与える影響を評価したい、の二つへ書き換えてください。①は回路・情報処理、②は社会システム・交通という違う証拠と方法を要求します。流行語の一致ではなく、入力データ、評価指標、失敗条件まで書いて候補専攻を比べます。