アクセス




海洋生物の資源解析学や進化生態学の研究に関心のある大学院生を募集しています。 大学院生の研究テーマは、水産資源学・理論生態学・保全生物学など多岐に渡ります。 当研究室に関心をもたれた方は、教官や在学生にe-mailで気軽に質問してください。 研究室訪問も大歓迎です!


大学院入試について
資源解析分野の院生になるには
東京大学大学院 農学生命科学研究科 水圏生物科学専攻
入学試験を受けて下さい。




進学する研究室を探しているみなさんへ...


こんにちは。2014年10月から、この資源解析分野で助教をしている入江と申します。私はこの研究室の出身ではなく、大学院時代の専門分野も資源解析学ではありませんので、すこし客観的な視点から、研究室探しをしているみなさんへ、メッセージを送りたいと思います。


資源解析分野では、様々な数学的手法を駆使して、海洋生物の研究をしています。そのように書くと、漠然とし過ぎていて、イメージがわかないかもしれませんね。研究室のメインのテーマは、VPAのようなアルゴリズムを使って、漁獲量などの情報から海の中にいる魚の数を統計的に推定するための手法を研究することですが、他にも様々な分野の課題に幅広く取り組んでいます。具体的にどのような研究をしているかについては、それぞれの教員の個別のweb pageを見たり、日本語や英語で書かれた論文や総説などを読んで、詳しい情報を調べてみてください。


大気海洋研究所には、似たような研究室が他にもあるように思われるかもしれませんが、実際には、資源解析分野はかなりユニークな研究室です。大気海洋研究所には、コンピュータを用いたシミュレーション(数値計算)によって様々な現象を研究している分野は、たくさんあります。資源解析分野は、コンピュータ・シミュレーション(電子計算機による数値計算)ではなく、数理統計学や解析学のような数理的手法(数理解析)を用いて、海洋生物の研究をしています。数値計算と数理解析は、似たようなものだと思われるかもしれませんが、現象を数学でどう記述するかというスタンスにおいて、根本的な違いがあるように思います…。このあたりのことに興味があるかたは、直接教員に連絡を取ってみてください。話が難しいほうに逸れてしまいましたので、研究室選びのことに話題を戻しましょう。


さて、Googleで「研究室 選び方《などと入れて検索すると、進学する大学院の研究室選びのコツに書かれたweb siteがたくさん出てきます。そういったサイトには、研究室を運営する教員からのメッセージもあれば、過去に研究室を選ぶ立場だったひとからの情報発信もあります。どちらの種類のサイトも拝見しましたが、これから研究室を選ぶ若い方々には非常に重要な情報が満載で、共感できる点が多々ありました。要点をまとめてみると…
 ・研究室選びは、そのひとの人生を左右する重大事項
 ・研究したい内容も大切だけど、ラボメンとの相性はもっと大切
 ・ブラックな研究室を避けるためには、事前に研究室を訪問すること
 ・研究室の資金力(研究費)や研究業績を調べること
 ・卒業生の就職状況などもチェックしよう
他にも大切なことや、体験談・経験談などがたくさん出ているので、ぜひよく読んで、自分に合った研究室を見つけてください。


私個人の意見ですので、そういうつもりで読んでいただきたいのですが、上に挙げた項目について、資源解析分野の現状はどうかというと…。まず、研究室は毎日かなりのんびりした雰囲気です。院生の人数も少ないので、部屋の中でのひとりあたりのスペースが広くて、そういう意味ではストレスが少ないのだと思います。たまにみんなで部屋の掃除をすることがありますが、それ以外は義務もなくて、みなさんマイペースに過ごしておられます。毎週、火曜日の午前中にはセミナーがあり、そのあとで全員揃ってランチに出かけます。火曜日以外は、ランチは各々が自由な時間に自由な場所で食べています。研究室にいなければいけない時間帯というのは決まっていませんが、いまのところ夜行性のひとはいません(笑)。研究業績については、各教員のweb siteをご覧ください。卒業生の就職状況は、当web siteにリストが出ています。修士課程で卒業されて、官公庁や民間企業に就職されたかたが多いです。博士課程まで進学された卒業生の多くは、水産系の研究職に就かれています。


最後になりましたが、研究室を訪問されたいと考えているかたは、ぜひ躊躇せずに、すぐに教員にメールをお送りください。多くのかたが研究室選びを始める学部4年生の春という時期は、実は、タイミングとしてはかなり遅くて、ギリギリのタイミングだと思います。訪問の時期は、早ければ早いほうが良いです。訪問した研究室ではない研究室に進学することは、選ばなかった研究室の教員に失礼なことだと考える学生さんもおられるようですが、そんなことはありません。教員の側からすると、それぞれの学生さんに合った研究室が見つかることが、第一の願いだからです。専門分野が似ている研究室に進学された場合には、学会などで顔を合わせることも多くなりますので、別の研究室に進学した後も、互いの研究室の学生さん同士で交流が続けば嬉しいです。




Q. 数学が得意ではありませんが、大丈夫ですか?
A. 数学が嫌いでなければ、大丈夫です。高校や大学受験のための数学に必要とされる能力は、研究で必要とされる数学の能力とは違います。研究では、原理を理解して、ツールとして使いことなすことが大切です。その際には、パソコンのソフトが手助けしてくれます。数学やパソコンが嫌いでないことは、重要なポイントです。


Q. 英語が苦手ですが、大丈夫ですか?
A. 博士課程まで進学して研究者を目指すようでしたら、英語論文を読んだり書いたりする能力は、必要上可欠です。そのための能力をすこしずつ養うことが、大学院に入って取り組むべきことのひとつだと言えます。英会話の能力は、読み書きの能力に比べると、とりあえずは重要度が低いです。


Q. 生物のことをよく知りませんが、大丈夫ですか?
A. 資源解析学の研究者には、生物のことをよく知らないという人が少なからずおります。もともとは物理学や数学が専門で、資源解析学に移ってきた方々です。そういった人も、資源解析学で数多くの重要な業績をたくさん残しておられます。


プログラミングをしたことがありませんが、大丈夫ですか?
A. 平松先生と研究を進める際には、MS Excelや無料統計ソフトのRを使うことになります。必要とされるプログラミングのスキルは、取り組む課題によって違いますし、個人の能力に応じて課題を選びますので、心配することはありません。


Q. 自分でデータを取ることもできますか?
A. 資源解析分野には、飼育実験・野外調査・DNA分析を進めている教員もおります。統計解析やモデリングと異なり、これらのアプローチには費用がかかりますので、実際に行う場合には、規模や方法について事前によく相談して決めることになります。