研究室ガイド（金子邦彦研究室）

卒論生の活動

研究プロセス: 問いを立て，分解し，検証し，評価し，次の行動を決める反復過程である。

  1. 第一に，ゼミ活動として，教員や他の学生と積極的にコミュニケーションを行い，知識の習得と発信を行う。
  2. 第二に，卒業研究として，研究テーマの遂行からポスター・論文作成，プレゼンテーション準備までを行う。
  3. 第三に，基礎講習として，ITの基礎や研究の進め方について教員から説明を受ける。
  4. 第四に，技術体験ワークとして，教員から紹介された最新技術を自ら時間をかけて体験する。

研究室ガイダンス: [PDFファイル]

活動記録（クリックして展開）

1. 研究室ガイダンス (4/6頃予定。決まり次第連絡します）

研究の心構え，研究の進め方，中間発表へ向けて，心配なことがあるとき

秋までのスケジュール：中間発表（7月），学会発表原稿（8月），プレゼン（10月）

指導教員，仲間，AIへの相談

説明資料: 研究室ガイダンス

HP掲載資料: AIをあなたの研究アシスタントとして適切に使う

AIをあなたの研究アシスタントとして適切に使う
  1. まず自分で考え，AIは比較材料として使う。
  2. AIの回答には誤りや架空の情報が含まれる場合がある。必ず正確性を確認すること（例：元論文を確認）。
  3. 聞き方を変えて繰り返し試すことで，より良い回答を引き出せる。
  4. AIの回答で終わりにするのでなく，自分で追加調査，独自の考察，実際の検証などを行い，「自分の成果」をメインにすること。

１．私の興味・関心に沿った卒業研究テーマの提案（対象：情報工学科4年生，研究期間：約10か月）

《プロンプトのサンプル》


末尾に記載する私の興味・関心に基づき，研究テーマを複数提案してください。

回答の先頭に，次の文をそのまま記載すること：
「この資料はAIが生成した比較材料です．自分自身のテーマ案を持った上で参照してください．
記載された文献情報・リサーチギャップ・実現可能性には不正確な箇所が含まれている前提で，原論文を探し検証してください．」

■ ゴール
私の興味・関心に沿った卒業研究テーマの提案（対象：情報工学科4年生，研究期間：約10か月）

■ 背景
情報工学科4年生の卒業研究には以下の特性がある．
- 多くの学生にとって初めての研究であり，適切な範囲設定やリサーチギャップの特定に不慣れである
- 研究期間が約10か月に限られる
- 利用環境は一般的なPCが中心である

こうした制約のもとで，興味・関心と実現可能性のバランスがとれたテーマ設定が重要となる．

■ 手順と形式
以下の項目をテーマごとに記載すること。

- 「テーマ名」と「研究の範囲」
- 類似研究の調査結果（既存研究の概要とリサーチギャップ）
  文献を挙げる際は，著者・タイトル・発表年・掲載先を明記する。
- 研究としての成立要件の確認と根拠。成立要件は以下の3点とする：
  ・新規性
  ・特別なハードウェアを必要としない実現可能性
  ・約9か月での完了可能性
  懸念があれば正直に指摘し，対策案も示す。
- 「何をやるか」と「何をやらないか（除外理由含む）」

■ 出力の制約
- 各項目の根拠や理由を簡潔に付記すること
- 判断や評価を行う場合は，その根拠を明示すること
- 専門用語には初出時にカッコ書きで簡単な補足説明を付け，情報工学科の4年生が理解できる記述とすること
- 出力を作成したら，正確性・論理性の観点で品質を確認したうえで表示すること。文献やURLは可能な限り実際にアクセスし確認すること

■ 私の興味・関心
（ここに記入）

２．決まったテーマを，具体的な研究課題と最初に取り組むべき作業に落とし込むこと（対象：情報工学科4年生，研究期間：約10か月）

《プロンプトのサンプル》


末尾に記載する私の研究テーマに基づき，研究の具体化について思考・整理してください．

回答の先頭に，次の文をそのまま記載すること：
「この資料はAIが生成した比較材料です．自分自身の研究計画案を持った上で参照してください．記載された計画には不正確な箇所が含まれている前提で，原論文を探し検証してください．」

■ ゴール
決まったテーマを，具体的な研究課題と最初に取り組むべき作業に落とし込むこと

■ 背景
テーマが決まった後，それを検証可能な問いと具体的な作業に落とし込む段階である．
研究初心者にとってはこの絞り込みが難しい．

■ 出力に含める項目
1. 研究テーマの要素分解：テーマに含まれるキーワードや概念を分解・整理する
2. リサーチクエスチョンの候補：テーマから導出できる具体的な問いを3〜5件提示する
3. 各問いの評価：以下の観点で簡潔に評価する
   - 新規性：既存研究との差別化の可能性
   - 実現可能性：今後約9か月間の卒業論文期間で取り組めるか
   - 検証可能性：実験やデータで答えが出せるか
4. 推奨する最初の作業ステップ：最も有望な問いについて，着手すべき作業を順序付きで3〜5件示す
5. 関連する研究キーワード：文献調査の起点となるキーワードを5〜10件提示する
6. 利用可能なオープンデータがあれば、名称、概要、URL、利用の意義を説明する

■ 出力の制約
- 推測や主観的評価は排除すること
- 各項目の根拠や理由を簡潔に付記すること
- 専門用語には初出時にカッコ書きで簡単な補足説明を付け，情報工学科の4年生が理解できる記述とすること
- 出力を作成したら，正確性・論理性の観点で品質を確認したうえで表示すること。文献やURLは可能な限り実際にアクセスし確認すること

■ 私の研究テーマ
（ここに記入）

３．私の取り組みの実現に適するツールやライブラリの深掘り調査

《プロンプトのサンプル》


末尾に記載する私の取り組み予定に基づき，ツールやライブラリの深掘り調査を行ってください。

回答の先頭に，次の文をそのまま記載すること：
「この資料はAIが生成した調査結果です．調査結果には不正確な箇所が含まれている前提で活用してください．」

■ 背景
情報工学科4年生の卒業研究において，研究に必要な技術が学部授業でカバーされていないことが多い．
そのため，ツールやライブラリを自力で調査・評価する能力が求められる．

■ ゴール
私の取り組みの実現に適するツールやライブラリの深掘り調査（対象：情報工学科4年生）

■ 調査項目
私の取り組みについて，ツールやライブラリごとに以下を記載すること．

- 公式ドキュメントのURL
- 同種の候補の数と主な候補名
- ライセンス形態と商用利用の可否
- 開発の継続状況（最終更新日，リリース頻度など）
- 既知の欠点や制約
- 採用を推奨する理由（他の候補との比較に基づくこと）

調査の終了条件：主要な候補を比較し，推奨順位を付けられる状態とする．

■ 出力の制約
- 判断には根拠を明示し，推測や主観的評価は排除すること
- 専門用語には初出時にカッコ書きで簡単な補足説明を付け，情報工学科の4年生が理解できる記述とすること
- 出力を作成したら，正確性・論理性の観点で品質を確認したうえで表示すること。文献やURLは可能な限り実際にアクセスし確認すること

■ 私の取り組み
（ここに記入）

４．私のアイデアの実現可能性を評価し，検証・試行の具体的な手順を示すこと．

《プロンプトのサンプル》


末尾に記載する私のアイデアに基づき，アイデアの試行や検証について具体的な手順を提案してください．

回答の先頭に，次の文をそのまま記載すること：
「この資料はAIが生成した調査結果です．調査結果には不正確な箇所が含まれている前提で活用してください．」

■ 背景
アイデアの検証と試行のために，新しいツールやライブラリの使用やプログラミングが必要である．
しかし，ツールやプログラミングに不慣れなため，環境構築やコードの誤りが原因で，有望なアイデアを誤って「見込みなし」と判断するリスクがある．

■ ゴール
私のアイデアの実現可能性を評価し，検証・試行の具体的な手順を示すこと．
対象読者は情報工学科4年生とする．

■ 調査項目
私のアイデアについて，候補となるアイデアごとに以下の項目を記載すること．

1. 概要と理由
   - アイデアの概要説明と検証の必要性（すでに検証済みの事実を繰り返さない）

2. アイデアの実現可能性レビュー
   - 「実現できそうか」：技術的に実現可能かどうかの判定と根拠
   - 「罠があるか」：導入時・実装時に陥りやすい問題点（依存関係の競合，非推奨APIなど）
   - 「代案はあるか」：問題が判明した場合の代替手段

3. 長所・短所の比較
   - アイデアの長所と短所を，根拠とともに整理すること

4. 検証・試行の手順
   以下の順序で，ツールやPythonに不慣れな人が迷わずに実行できる手順を示すこと．
   (a) 環境構築：インストールコマンド，必要なバージョン，動作確認方法
   (b) 最小限の動作確認コード：コピー＆ペーストで動作する完全なコードと，その実行方法
   (c) アイデアの検証コード：私のアイデアに即した検証用コードと，期待される出力
   (d) 判定基準：「この出力が得られれば実現可能」「この出力なら方針変更が必要」という判断の目安

5. アイデアの新規性の確認
   以下の観点から，アイデアのどこに新しさがあるかを調査すること．
   - 同じ目的の既存ツール・ライブラリ・研究がすでに存在するか
   - 存在する場合，私のアイデアとの違いは何か
   - 既存技術の新しい組み合わせや，新しい適用対象といえる部分はあるか
   調査結果をもとに，「このアイデアの新しさはここにある」と説明できる文を1～2文で示すこと．
   卒業研究の発表や論文で，新規性の説明として使用することを想定している．

■ 出力の制約
- 判断には根拠を明示し，推測や主観的評価は排除すること
- 専門用語には初出時にカッコ書きで簡単な補足説明を付けること
- コードを示す場合は，コピー＆ペーストでそのまま動作する完全なコードとすること
- 文献やURLは可能な限り実際にアクセスし，リンク切れでないことを確認すること
- 出力を作成したら，正確性・論理性の観点で品質を確認したうえで表示すること
- 可能な限り多くの検索を実行し，情報の裏付けを取ること

■ 私のアイデア
（ここに記入）

ガイド

【最重要】これだけは押さえよう

はじめに読む：研究室の基本

1. 研究室の概要

AIとデータベースの技術を活用して社会課題の解決に取り組む研究室である。「勉強も研究も楽しいものである」という考えを大切にし，個人での粘り強い取り組みとグループでの協働を通じて創造性を発揮できる環境を提供している。

卒業研究は，単位取得だけが目的ではない。指導教員や仲間との議論，試行錯誤を通して，問題解決能力，論理的思考力，プレゼンテーション能力を養う。

研究プロセスを通して自分の興味を形にする達成感を味わい，自信を持って次のステップ（就職・進学）に進む力を身につけてほしい。

2. 3年生から4年生へ：演習から卒業研究へ

情報工学演習IIで取り組んだこと

情報工学演習IIでは，「AIを動かす → 結果を観察する → 変化を確かめる」という研究の基本サイクルを，さまざまなAI技術を通じて繰り返し体験した。

画像から情報を読み取るAI

  • 物体検出（YOLOv10）： 写真の中から人や車を見つける
  • 姿勢推定（BlazePose）： 人の体の動きを3次元で捉える
  • 視線推定（Gaze-LLE）： 人がどこを見ているかを推定する

より高度な画像理解

  • ゼロショット検出（GroundingDINO）： 「ひび割れ」「消火器」など，言葉で指定した物体を見つける
  • セグメンテーション（SAM2+CLIP）： 画像を「空」「建物」「人」などの領域に分ける

言葉を扱うAI

  • 文書類似度（日本語BERT）： 文章どうしの「意味の近さ」を数値化する

AIを活用する力

  • 画像生成AIの特性を実験で探る
  • 対話型AIを「家庭教師」として使いこなす方法を学ぶ

体験を通じて学んだこと

①「調整すると結果が変わる」こと

物体検出では「信頼度閾値」というパラメータがある。この値を上げると，AIは確信度の高いものだけを検出し，見逃しは増えるが誤検出は減る。逆に下げると，多くのものを検出するが，間違いも増える。このようなトレードオフ（一方を良くすると他方が悪くなる関係）を，スライダーを動かしながら自分の目で確認した。

②「同じ技術でも使い方で結果が変わる」こと

画像生成AIの演習では，プロンプト（AIへの指示文）の書き方によって生成される画像がどう変わるかを実験した。同じ内容でも，言葉の順序や強調の仕方で結果が異なることを確認した。

③ AIを「道具として使いこなす」視点

対話型AIを家庭教師として活用する演習では，AIに「質問してもらう」ことで，自分に合った支援を引き出す方法を学んだ。AIは指示の与え方次第で，一般的な回答にも，個別に最適化された回答にもなることを体験した。

研究室の3つのテーマとのつながり

金子研究室では「AIの応用」「対話型AI」「3次元技術」を研究テーマとしている。演習は，これらすべての領域に触れる内容であった。

研究テーマ 体験した技術
AIの応用と社会課題解決 物体検出，ゼロショット検出，セグメンテーション
対話型AIの教育活用 AI家庭教師，画像生成AIの探求
3次元デジタル世界 3次元姿勢推定

卒業研究へ：ここから広がる可能性

これからは，一人ひとりが自分でテーマを決めて取り組む「卒業研究」が始まる。

プログラミングの経験が少なくても大丈夫

  • 最初に，基本となるプログラムと説明が提供される
  • 実行方法については，授業で丁寧に説明する

基本プログラムが動いたら，そこからは自分の工夫次第

  • 自分で集めた写真や文章で実験してみる
  • パラメータの設定を変えて精度を上げてみる
  • 新しい機能を追加してみる
  • 別のデータに応用してみる

「こうしたらどうなるだろう」という疑問を持ち，試してみる。これが研究の出発点である。

難しく考えすぎる必要はない。演習でAIを動かし，結果を観察し，変化を確かめる経験を積んできた。その延長線上に卒業研究がある。自分の興味あるテーマで，自分のペースで取り組んでほしい。困ったときは，いつでも相談を。

3. 毎週のゼミ：気軽なおしゃべりの場

毎週のゼミでは，各自が最近やったことや考えていることを気軽に話す。形式ばった発表ではなく，おしゃべりの延長である。

どんな場か

  • 「今週はこれを試してみた」「ここで詰まっている」といった近況を，普段の会話のように共有する場である
  • 準備に時間をかける必要はない。 話したいことをそのまま話せばよい
  • 進捗がなくても構わない。 「今週は忙しくてあまり進まなかった」でも問題ない

こんなときに役立つ

  • 一人で悩んでいたことを話したら，意外とあっさり解決することがある
  • 「自分も同じところで困った」という仲間の経験が参考になる
  • 教員や仲間と話すうちに，自分の考えが整理されることがある
  • 他の人の話を聞いて，「それは面白そうだ」と新しいヒントを得ることがある

気楽に参加するために

  • 話す内容は何でもよい： 研究のことでも，調べたことでも，困っていることでも，何でも話題になる
  • うまく話せなくても大丈夫： 言葉に詰まっても，みんなで一緒に考える雰囲気がある
  • 聞くだけでも収穫がある： 自分が話す番でなくても，仲間の話から学ぶことは多い

4. 受講準備

研究室のパソコンを使用する。

自身のパソコンで研究する場合は，下記のページ（AIプログラミング実践ガイド）を参考にセットアップする。挑戦を推奨する。

https://www.kkaneko.jp/cc/dev/aiguide.html

5. 求められる姿勢と能力

5.1 基本的な姿勢

  • 自主性： 自ら考え，行動し，楽しむ力
  • 計画力： テーマの具体化と実行計画を立てる力
  • 協働性： 学生間の連携力
  • 時間管理能力： 研究と就職活動の両立（早めの行動・計画的な継続）

5.2 リサーチワークの要点

問題意識の本質

自分で取り組める課題を見つける力が研究の出発点となる。「この教材は使いにくい」という気づきから教育アプリの開発研究につなげる，といった例がある。「なぜそうなるのか」と問い続けることで研究が深まる。

批判的思考の要点

情報をそのまま信じず，自分自身で確かめる姿勢が大切である。証拠や根拠に基づいて判断し，さまざまな角度から考えることで研究の質が高まる。

インターネットの情報だけでなく，自分で実際にパソコンで動作させて確認することで，理解が深まり，新たな発見が得られる。

自律性の重要性

研究の主役は自分自身であるという自覚が必要である。教授から与えられた課題でも，「どう取り組むか」は自分で決める。指導教員は案内役であり，最終的な判断と責任は自分にある。

問題意識から出発し，批判的に情報を集め，自分の判断で研究を進めた結果，独創的な卒業論文が完成する。

必要なときに見返す：研究テーマ例・スケジュール・ルール・連絡先

6. 研究テーマ例

研究テーマは学生と教員の相談のうえで，本人の希望を尊重して決定される。以下に代表的なテーマ例を示す。

6.1 人工知能の技術で社会課題を解決

  • 解決したい問題： 地域の交通渋滞予測や農作物の生育診断など，従来の方法では対応しきれない身近な問題
  • 取り組み方： 画像認識や予測モデルなどのAI技術を実際に試して，その特徴を理解しながら問題解決に応用する
  • 得られる成果： 実際に動くAIシステムの開発と，技術と社会をつなげる実践力

6.2 ChatGPTなどを教育・学習支援に活用

  • 解決したい問題： 一人ひとりに合った学習サポートの不足，わからないことをいつでも質問できる環境の欠如
  • 取り組み方： ChatGPTなどを使って，学習者の理解度に合わせて説明を変えたり，質問に答えたりするシステムを作る
  • 得られる成果： 自分だけの学習アシスタントや，特定の科目に特化した教育支援ツールの開発

6.3 3次元デジタル世界でリアルを再現

  • 解決したい問題： 現実の建物や街並みをデジタル上で再現し，防災計画や観光案内などに活用することの困難さ
  • 取り組み方： スマートフォンで撮影した画像をAIで分析し，簡単に3次元空間を作る方法を開発する
  • 得られる成果： 手軽に3次元空間を作れるアプリや，仮想空間で体験できるキャンパスツアーなどの実用システム

7. 基本情報

  • 担当教員： 金子邦彦（情報工学科）
  • ホームページ： https://www.kkaneko.jp/a/lab.html
  • 研究室（活動場所）： 4号館2階 03203教室（半分を使用）
  • 授業形式： 登校しての活動が基本

7.1 活動時間と形式

  • 定例コアタイム（前期）：火曜日 10:50，木曜日 10:50（4月に相談のうえで決定する。受講中の授業と重ならないように設定される）（後期は別時間に変更する予定）
  • 活動時間の目安： 1回あたり2〜3時間以上
  • 推奨される活動： コアタイム以外も自主的に登校を推奨する。必要に応じて，追加の登校を求める場合がある
  • ゼミ形式： 毎週の「気軽なおしゃべり」形式，全員集合
  • 個別相談： 遠隔活動希望など，特別な事情がある場合は個別に相談可能

7.2 欠席時の対応

  • 欠席した場合は自身で補うか，教員と相談のうえ補充する
  • 卒業論文では公認欠席の考え方は採用しない

8. 研究活動の進め方

8.1 基本方針

研究は，学生自身の自主的な活動が中心である。指示待ちではなく，自ら考え，計画し，行動する自立心が成功の鍵となる。

集合してミーティング等を行った後，各自で自主活動を行う。自主的な調査・学習と，実験手順・実験結果・考察を根拠やデータとともに説明する活動を重視する。

8.2 テーマ設定

  • テーマ決定済： 研究活動を開始する
  • テーマ未定： 最初の約2か月（6月中旬ごろまで）で探求する

8.3 研究プロセス（年間の流れ）

時期 活動内容
4〜5月 研究スキルの基礎（調査，実験，専門知識やスキル），コミュニケーションの開始，IT活用スキル
6〜7月 自主制作（プログラミングやデータの工夫），実験・検証の繰り返し，研究テーマ研と具体的な研究課題、使用するツールやライブラリ、関連調査
7月 中間発表【合格必須】
7月下旬から８月中旬 学会発表原稿【任意・加点対象】
8月〜12月 ITシステム制作，制作物の調査・分析，説明力，客観的な評価
10〜12月 課題発見と課題解決，技術理解，根拠提供，論理的思考
10月 学会プレゼン【任意・加点対象】
12月 卒業論文執筆・提出，卒論プレゼン【合格必須】
1〜2月 仕上げ，学会発表【任意・加点対象】

8.4 進捗に関する心構え

研究が計画通りに進まなくても，試行錯誤のプロセス自体が重要な学びである。 過度に心配せず，経験を次に活かすことが大切である。

9. 提出課題と評価

提出方法はすべて「セレッソ」経由である。

9.1 提出が必要なもの

【合格必須課題】

  • 中間発表用ポスター（1枚），質疑応答：7月予定
  • 卒業論文ファイル（本文10頁以上），論文タイトル，最終プレゼン（5分，許容範囲：4分30秒〜5分30秒）：12月予定

【任意・加点対象課題】

  • 学会発表原稿（1〜2頁）：8月中旬予定
  • 学会プレゼン原稿：10月予定

※学会発表は有用な経験が得られる機会である。原稿は8月に提出し，その後追加実験などを行って自信をもって参加してほしい。

9.2 成績評価の考え方

卒業研究の評価は，他の授業とは異なる。研究を楽しみ，熱中し，自主的に取り組み，自立することが大切である。

評価の観点：

  • 日頃の登校しての活動状況
  • 中間発表
  • 学会発表準備と発表
  • 卒論提出
  • 卒論プレゼン
  • 成長できたか

9.3 成績評価の基準

合格の目安：

  • 登校してのグループ活動に問題がない
  • 自主的に調査し，実験計画を立て，実験し，工夫を行っている
  • 修得した専門知識，使用技術，実験手順，工夫点について，他の教員に説明でき，質問に答えることができる
  • 中間発表のポスターや卒業論文やプレゼンについて，分量や内容のルールを守っている
  • 卒業論文のプレゼンについて，時間制限（4分30秒〜5分30秒で発表を終える）を守ることができている

優秀の目安：

以下の点で優れていること。

  • 専門知識： 専門的な知識や技術を，自主的に学んでいる。仲間に教えたり，仲間から教わったりしている
  • 調査・分析能力： 直面した課題について，関連する情報を収集しながら，解決に取り組んでいる。困ったときは仲間や教員に相談している
  • プログラミング： 研究で使用するプログラムについて，工夫ができる。そのためにPython言語の理解と，実践能力の成長に意欲的である
  • マネジメント： 時間を有効に活用している。締め切り前の確認，教員への相談・質問などに努めている
  • コミュニケーション： 仲間や教員に説明ができる。他の人とともに高め合うことができる。学会発表や，チーム内の意見交換（人の話を聞いたり，意見を言ったりすること）に積極的である
  • 問題解決能力： 失敗してもあきらめずに，実験結果や調査結果を積み重ねながら解決策を見つける。データの取り方，プログラムの設定やアルゴリズムを工夫し，別のやり方も試す。困ったときは仲間や教員に相談する

10. サポート体制とコミュニケーション

10.1 出欠確認と連絡

  • 教員が研究室で活動状況を確認する
  • 進路指導や連絡のため，学生に電子メールで連絡することがある

10.2 質問・相談の方法

  • 簡単な質問： 金子の研究室（4号館2階）へ直接訪問
  • 訪問可能時間： 在室しているときはいつでもドアをノックして訪問可能
  • メールでの質問・相談： kaneko@fukuyama-u.ac.jp
    • 件名の例：【氏名】卒論に関する質問（または相談）

10.3 連絡ツールの使い方

  • 「セレッソ」： 重要なお知らせ・連絡確認，課題提出に使用

※セレッソは定期的に確認すること。

10.4 教材・資料の入手方法

11. 研究室の設備と利用

11.1 基本方針

研究室は学生が主体的に活動するための空間である。研究活動・学習・交流の場として自由に利用できる。

11.2 現有設備

  • PC 6セット
  • 専門雑誌各種

11.3 整備計画

  • PC 12セットへ増設予定（現有6セットのうち5セットはOS入れ替え予定，高性能機を追加）
  • キャビネット（鍵なし）2セット（増設予定）
  • VR実習セット（増設予定）
  • 作業デスク（追加予定）

11.4 利用ルール

  • 研究室のPCは自由利用であり，ソフトのインストール等も自由である。ただし，貴重なデータは各自でバックアップすること
  • 部屋の外への持ち出しは禁止
  • 私物管理： 使用後はキャビネットに収納するか持ち帰ること
  • 貴重品： 各自の責任で管理すること
  • 共有スペース： 他のゼミ生への配慮を忘れずに

12. 毎月の就活・進学状況調査

  • 対象者： 情報工学科4年生全員（進路確定者に限り，報告後は翌月からの回答不要）
  • 回答方法： セレッソ「就職情報2026（情報工学科）」コース内の「アンケート」から回答
    • URL: 準備中
  • 回答期限： 毎月20日
  • 調査目的： 同級生の活動状況の共有（公開されるのは「内々定者：○名」という情報）

※全員が対象であるため，毎月20日までに回答すること。

13. 就職活動でのアピール：演習・研究経験の伝え方

面接で「学生時代に頑張ったこと」を聞かれたとき，情報工学演習IIや卒業研究での経験は十分にアピールできる。

伝えるべきポイント

演習や研究には「正解」がない。パラメータを変えたらどうなるか，プロンプトを工夫したらどう変わるか——自分で試し，観察し，考える活動であった。

うまくいかないことも当然ある。設定を変えても期待した結果にならない，エラーが出て動かない。そんなとき，諦めずに別の方法を試したり，原因を調べたりした経験こそが大切である。

「失敗したが，こう工夫した」と語れることが強みになる。

振り返りの例

  • 印象に残った実験は何か
  • うまくいかなかったとき，どう対処したか
  • 「なるほど」と発見した瞬間はあったか

これらを自分の言葉で話せるように整理しておくと，面接で役立つ。

卒業研究も同じ

卒業研究も，正解のない問題に自分で挑戦する活動である。試行錯誤しながら取り組んだ経験は，「自分で考え，行動できる人」として評価される。

おわりに

卒業研究は、大学生活の集大成となる活動である。自分の興味関心に基づいて技術に触れながら、これからの社会で必要とされる力を養う機会である。楽しみながら、大学生活を過ごそう。