就職への強さと、理論にとどまらない実践的なカリキュラムに惹かれて、進学を決めました。本学は先生との距離が近く、質問や相談がしやすい環境です。また、ITスキル向上に意欲的な学生が多く、仲間に刺激を受けながら日々勉学に励んでいます。

入学当初は、数学やアルゴリズムの理論をどのようにプログラムへ落とし込めばいいのか理解に苦労しました。しかし、「学んだらすぐにコードを書く」というアウトプット重視の学習姿勢を徹底することで、抽象的な知識を実践的な技術として身につけられるようになりました。さらに、多彩な実習を通して設計・実装・検証までの一連の流れを学んだ経験は、現在の研究活動の基盤となっています。

現在は知能応用システム研究室に所属し、「雲画像と気象情報を統合した局所的な気象予測手法」の研究に取り組んでいます。観測データに加え、雲画像をディープラーニングで解析し、急激な天候変化を予測するシステムの構築が目標です。精度向上に苦戦した時期もありましたが、データを一つひとつ見直し、反射やノイズを除去する地道な作業を重ねた結果、課題の本質が入力データの質にあることを突き止めました。この経験を通して、仮説と検証を繰り返しながら粘り強く課題に向き合う力が身についたと感じています。

研究成果は国内学会に加え、IEEEの国際会議でも発表しました。初めての英語による論文執筆やプレゼンテーションには当初高いハードルを感じていましたが、徹底した準備と練習を重ねることで、本番では自信を持って臨むことができました。

卒業後は企業の研究職として、大学で培った研究開発のサイクルを活かしていきます。将来的には、防災・減災に直結する技術を確立し、「この技術があったから助かった」と言われる社会インフラを実現することが目標です。