3年 後半
配属直後〜春休み
研究室に慣れて、問いを見つける
- 週1ゼミに参加し、先輩の発表や議論の空気に触れる
- 貸与 Mac / GPU 環境を整え、Python などで小さな実験を回す
- 興味のある論文・卒論を読み、自分のテーマ候補を絞る
- 教員と相談しながら「測れる問い」に落とす
3年生向け 配属案内
データ品質・LLM・テキスト解析を、手を動かして学ぶ研究室です。週1ゼミ、3年後半からの研究ロードマップ、国内外の発表、大学院進学まで、配属前に知っておきたいことをまとめました。
For 3rd-year students · Gifu University
「質の高いデータ」を、人と機械でつくる
ラベルの揺れ、誤情報、現場の非定型文書——集めれば使えるわけではないデータを相手に、 クラウドソーシング、LLM、SNS 解析で「測る・直す・使う」を研究します。 理論と実装の往復、週1のゼミ、そして2月の論文〆切に向けた伴走が研究室のリズムです。
①
週1回ゼミ
進捗共有とディスカッション
②
2月初頭〆切まで伴走
3年後半からの研究ロードマップ
③
国内外で発表
研究会・国際会議への挑戦
④
大学院進学を推奨
深い研究とキャリアの幅
3分で読むポイント
研究室選びで最初に押さえたいことだけ先にまとめました。詳細は下の各セクションへ。
何を研究？
データの質・LLM・テキスト。お笑い・クイズも。希望テーマも相談可。
どう進む？
3年後半から始め、2月初頭に卒論提出が目安。週1ゼミがリズム。
生活は？
厳格コアタイムなし。Mac貸与・GPUあり。院試・就活で研究を一時停止可。
必須は？
学会発表・個別面談は必須ではない。見学は予約ページから。
Online booking
研究室見学の予約はこちら
平日の時間帯から空き枠を選び、学籍番号と氏名で予約できます（1枠5名・先着順）。
Research roadmap
3年後半から、2月初頭の〆切まで
卒論・修論の提出は2月初頭が目安です。配属後すぐ「何もしない」のではなく、 3年後半から段階的に研究を進めます。以下は典型的な流れです（個人差あり）。
Deadline
2月初頭
卒論・修論 提出
3年 後半
配属直後〜春休み
4年 春〜夏
4〜8月ごろ
4年 秋
9〜11月ごろ
4年 冬
12月〜2月初頭
2月初頭
提出
4年 春〜夏
4〜8月ごろ
本実験と中間のフィードバック
- 仮説→実装→実験→失敗分析のサイクルを回す
- ゼミで進捗を発表し、方針を修正する
- 結果がまとまってきたら国内研究会などへの投稿を検討
- 必要なら追加データや比較手法を設計する
4年 秋
9〜11月ごろ
成果を外に出す・仕上げに入る
- 実験結果を整理し、図表と主張の筋を通す
- 国内・海外の発表機会に挑戦（研究の進度による）
- 卒論の章立てを固め、執筆を本格化
- 修士進学を検討している場合は、延長テーマも見据える
4年 冬
12月〜2月初頭
論文を仕上げ、〆切へ
- 卒論（修論）原稿の推敲・推敲・推敲
- 提出・審査に向けた発表練習
- 〆切は2月初頭が目安（年度により学科案内を確認）
- 提出後も、学会投稿や修士研究への接続を相談できる
毎週のサイクル
実験・実装
平日の研究時間
週1ゼミ
発表・議論
フィードバック
次の一手
方針を更新
Weekly seminar
週1回のゼミが、研究のリズムになる
鈴木研究室では週1回のゼミを行います。自分の進捗を短い発表にまとめ、質問やコメントをもらう場です。 一人で詰まっても、毎週のチェックポイントがあるので、2月の〆切まで走り切れます。
進捗発表
何を試し、何が分かったか、次に何をするかを共有します。
論文・技術の共有
関連研究やツールの紹介を通じて、視野が広がります。
建設的な議論
ダメ出しではなく、次の実験が決まるフィードバックを大切にします。
Support & flexibility
研究の一時停止と、すぐ相談できるしくみ
研究だけを追い続けるのではなく、キャリアの区切りにも配慮しています。 また、分からないことを一人で抱え込まないよう、教員への相談ルートを用意しています。
大学院入試に向けた研究の一時停止
大学院入試に向けて、研究を一時停止する期間を設けています。院試準備に集中できるよう、スケジュールを調整します。
目安：受験時期に合わせて数週間〜数か月程度（個人の受験日程・受験先により異なります）。開始・終了は教員と事前に相談して決めます。
就職活動に向けた研究の停止期間
就職活動に向けて、研究が停止する期間を設けています。就活の波に合わせて研究ペースを緩められます。
目安：説明会・面接が集中する本格期に負荷を下げるイメージです。完全停止の長さは人それぞれで、進捗と〆切を見ながら調整します。
教員との個別相談（必須ではありません）
教員と個別に相談できるシステムがあり、分からないときにすぐ相談できる機会があります。 一方で個別面談は必須ではありません。必要なタイミングで使ってください。
※ 一時停止は「何もしなくてよい」という免除ではなく、院試・就活に集中するための調整です。卒論・修論の提出目安（2月初頭）は変わらないため、前後の進め方は早めに相談してください。
Daily life & expectations
研究室生活の目安
配属前に気になりやすい「人数・在室・スキル・英語・お金まわり」をまとめています。 年度や個人のテーマで差があるため、確定情報は見学時・配属後の案内を優先してください。
人数・体制（目安）
教員1名・秘書、修士・学部の学生が在籍（年度により変動。公開時点では修士・B4合わせて十名程度）。少〜中規模で、教員との距離が近いのが特徴です。最新はメンバーページを参照。
ゼミ
原則週1回。曜日・時間は年度の時間割に合わせて調整し、配属時に案内します（見学時にも確認できます）。
コアタイム・在室
固定の厳格なコアタイムは設けていません。ゼミへの参加と、自分の研究を計画的に進める自律が基本です。実験・打合せがある日は来室し、それ以外は進捗に合わせて調整できます。
指導のスタイル
丸投げでも過度な指示待ちでもなく、進捗を見ながら方向性を一緒に考える伴走型です。詰まったらすぐ相談できるしくみがあり、細かい進捗確認は必要に応じて行います。
必要スキルの目安
Python などのプログラミングは、入門レベルから配属後に伸ばせます。数学はテーマによるが、全員が高度な理論から入るわけではありません。実装・分析・評価など、強みの出し方は多様です。
英語
日常のゼミは日本語中心。論文読解で英語に触れることはあります。国際会議発表は任意で、卒業要件ではありません。英語が得意でなくても配属・卒業は可能です。
共同研究への関わり
テーマの種類として「企業共同研究の一部」があります。配属直後から全員が企業案件に入るわけではなく、興味・進捗・タイミングに応じて関わり方が決まります。
支援（PC・旅費など）
研究用PCを一人1台貸与（Macメイン）。重い計算はGPUクラスタへ。学会発表する場合の旅費・参加費は、研究の進捗と発表先に応じて相談のうえ支援を検討します。
Presentations
国内でも海外でも、発表の機会がある
研究はノートの中だけで終わりません。結果がまとまってきた学生には、国内の研究会・シンポジウムや、国際会議での発表に挑戦する機会があります。スライドづくり、英語の要旨、発表練習まで、教員が伴走します。
重要：国内・海外での研究発表は卒業の要件ではありません。卒論・修論の提出・審査が卒業・修了の要件です。学会発表は任意の機会であり、必須ではありません。
Domestic
国内での発表
- ・ 情報処理学会・電子情報通信学会などの研究会
- ・ データ工学・Web・言語処理に関する国内イベント
- ・ まず日本語で「伝わる発表」を鍛える場として最適
研究室としてデータベースワークショップ（DBWS）に毎年参加しています。学生の発表・交流の場としても活用しています。
International
海外・国際会議
- ・ 国際会議・ワークショップへの投稿・発表の実績あり
- ・ 英語でのポスター／口頭発表に挑戦できる
- ・ 世界の研究者の発表に触れる経験は、就職・進学の両方で強みに
進捗やテーマによりタイミングは人それぞれです。無理強いではなく、 「出したい」「出してみたい」を応援する方針です。卒業のために学会発表が必要なわけではありません。実績は論文一覧も参考にしてください。
Graduate school
大学院への進学を、推奨しています
データ品質や LLM の研究は、半年や1年で「やりきった」と言えることが少ない分野です。 学部の卒論で芽を出し、修士で深め・外に出すことで、研究としてもキャリアとしても一段厚くなります。 そのため鈴木研究室では、大学院（修士）への進学を積極的に勧めています。
研究が深まる
実験の再現、比較、失敗分析まで踏み込めます。国際会議も現実的になります。
発表と論文の経験
国内・海外での発表や査読付き成果は、就職・博士進学のどちらでも武器になります。
進路の選択肢が広がる
研究開発職や高度 IT 職など、学部卒だけでは届きにくい選択肢が増えます。
「まだ決めていない」「経済面が不安」でも構いません。配属後・見学時に、 進学した場合の研究の伸ばし方やスケジュール感を具体的に説明します。 学部で就職する選択も否定しませんが、まずは進学のメリットを知ってから決めてほしい、というのが研究室のスタンスです。 研究に興味を持って研究者の道（修士・博士、研究職など）に進む人もおり、その場合も伴走します。
何を研究している研究室か
データの質・テキスト・LLM を軸にしつつ、お笑いやクイズなど、エンタメ・知識問題の研究にも取り組んでいます。 下に挙げるのは一例で、このページに書かれているテーマだけに限られません。
こんな人に向いています
手を動かして考えたい
論文を読むだけでなく、実装・実験・「なぜうまくいかないか」まで掘り下げたい人
データの「質」に興味がある
集めるだけでなく、どう測り、どう直すかに関心がある人
外に発信したい
ゼミでの発表に加え、研究会や国際会議など外での発表にも挑戦したい人
もう少し深くやりたい
学部で終わらせず、大学院で研究を伸ばすことに前向きな人（進学を推奨しています）
Why research?
「研究者になる気がないのに、なぜ研究をするのか」
研究室での研究は、「将来の職業が研究者になるための訓練」だけではありません。 多くの学生は企業や社会の現場に進みます。それでも研究に取り組むのは、社会で長く使える思考と表現の型を身につけるためだと考えています。
たとえば、問題を自分の言葉で定義し、調べ、試し、うまくいかない理由を分析し、 人に伝わる文章や発表にまとめる——その過程で、日本語で考えを整理する力や問題解決の手順、粘り強く改善する姿勢が育ちます。これらは職種を問わず、仕事でも生活でも役に立ちます。
日本語で考えを伝える力
曖昧な状況を言葉にし、筋道を立てて説明・文章化する力。報告書やプレゼン、議論の基礎になります。
問題解決の手順
仮説→実験→評価→改善のサイクルを自分で回す経験。現場の課題に向き合うときの型になります。
分からないことを前に進める力
正解のない問いに対し、調べ方を設計し、小さく試して判断する。就活・仕事でも繰り返し使う技能です。
チームでのフィードバック
ゼミで意見をもらい、自分の考えを修正する。一人よがりにならないコミュニケーションの練習になります。
「論文を書いて終わり」ではなく、自分で問いを立て、答えに近づく経験そのものが、卒業後の武器になります。研究者志望でなくても、その経験の価値は十分にあります。
研究に興味を持ち、研究者の道に進む人もいます
一方で、配属後に研究そのものが面白くなり、修士・博士や大学・企業の研究職など、研究者の道に進む人もいます。最初から研究者志望である必要はありません。 手を動かすうちに「もっと深くやりたい」と感じたときは、進学や研究職への進路も一緒に考えます。
研究室の環境
実験に集中できる設備と、毎週の議論の場をセットで用意しています。
週1回のゼミ
進捗共有・論文紹介・議論。一人で抱え込まず、毎週リズムをつくれます。
個別相談のしくみ
分からないときに教員へすぐ相談できるシステムがあります。困ったまま抱え込まずに済みます。
一人1台の PC 貸与
研究用計算機を一人1台（Mac がメイン）。日常の開発・執筆は貸与 PC で。
GPU クラスタ
Blackwell 世代を含む計算サーバ群。重い学習はサーバへ投げられます。
共同研究の現場
企業・他大学との連携があり、評価設計や現場適用の感覚が身につきます。
Career Paths
卒業生の就職先
卒業生・修了生の進路の一例です（順不同）。ものづくり・IT・インフラなど幅広い分野に進んでいます。
10+
企業・組織
- 日立製作所
- アイシン
- SCSK
- ブラザー工業
- JR東海
- 日本ガイシ
- デンソー
- 日産自動車
- 愛知製鋼
- NTTデータ東海
- ほか
分野の目安（一例）
就職先は年度・本人の希望で変わります。以下は過去の進路を分野ごとに整理した例示で、割合の公式統計ではありません。
- ものづくり・自動車
日立製作所、アイシン、デンソー、日産自動車、ブラザー工業、愛知製鋼 など
- IT・システム
SCSK、NTTデータ東海 など
- インフラ・素材
JR東海、日本ガイシ など
研究開発職・高度 IT 職など、修士進学後に選択肢が広がる例もあります。学部就職を否定はしませんが、進路の幅は大学院の節もあわせて読んでください。
Lab profile
研究室の特徴（選び方の観点）
他研究室を順位づけするものではなく、「鈴木研究室はこういう研究室です」を明示したものです。 配属先を比較するときのチェックリストとして使ってください。
研究分野
データ品質・テキスト・LLM が中心。お笑い・クイズなどエンタメ・知識問題も扱います。ハード寄り・回路・組込みが主軸の研究室とは軸が異なります。
規模・距離感
教員1名＋秘書、学生は十名程度の少〜中規模。進捗の相談が通りやすく、ゼミでも顔が覚えられる規模です。
拘束の強さ
厳格なコアタイムはなし。週1ゼミと自律的な進捗が基本。毎日長時間の在室を義務づけるスタイルではありません。
必須と任意
卒論・修論の提出が卒業・修了の要件。学会発表や個別面談は必須ではなく、必要な人・出したい人が使う機会です。
キャリアの区切り
院試・就活の時期に研究を一時停止・ペースダウンできる方針を明示しています（個人差あり・事前相談）。
設備
研究用 Mac の貸与、GPU クラスタ（kamome / tsurugi 等）へのアクセス。計算実験が進めやすい環境です。
関連ページの見方
この配属案内だけで決めきれないときは、サイトの各ページを次のように使い分けてください。
配属・見学までの流れ
正式な配属は学科の手続きに従います。見学はメールではなく、下の予約ページから申し込んでください。
- 1このサイトで雰囲気をつかむ
研究・論文・設備・共同研究・就職先をざっと見てください。
- 2
見学はメールではなく、見学予約ページから空き枠を選んで予約してください（学籍番号・氏名・メールが必要です）。
- 3見学で質問する
予約した時間に研究室を訪れ、研究の進め方、ゼミ、発表、進学、設備など気になることを聞いてください。
- 4学科の配属手続き
正式な配属は学科のスケジュールに従います。詳細は学科からの案内を確認してください。
見学で見られること・聞けること
所要は枠の時間帯に合わせて短時間です。次のような内容を想定しています（当日の進行は調整あり）。
研究室の雰囲気
居室のレイアウト、学生の作業スペース、教員室との位置関係など、日常の風景を見られます。
設備の紹介
貸与 PC や計算環境（GPU 利用のイメージ）について説明します。詳細はサイトの設備ページも併せてどうぞ。
研究の進め方・ゼミ
3年後半からのロードマップ、週1ゼミの流れ、テーマの決め方などを口頭で補足します。
質問タイム
コアタイムの有無、院試・就活、進学、プログラミングの不安など、配属前の疑問をその場で聞いてください。
予約には学籍番号・氏名・メールが必要です。キャンセルや予約確認は、登録メール宛の案内に従ってください。
よくある質問
- Q. プログラミングが得意でないと無理ですか？
- A. 実験では Python などを使いますが、「最初から全部できる」必要はありません。3年後半から環境を整え、手を動かして学べます。
- Q. ゼミはどのくらいの負担ですか？
- A. 基本は週1回です。自分の番での発表に加え、他の人の研究へのコメントが中心です。毎週の小さな積み上げが、2月の〆切につながります。
- Q. 院試や就活で研究が止まりますか？
- A. はい。大学院入試に向けて研究を一時停止する期間、就職活動に向けて研究を停止する期間をそれぞれ設けています。院試は受験時期に合わせて数週間〜数か月程度、就活は本格期に負荷を下げるイメージです。個人差があるので、事前に教員と相談して決めます。
- Q. 個別面談は必須ですか？
- A. いいえ、必須ではありません。ただし分からないときにすぐ教員へ相談できるシステムがあり、必要に応じて個別に相談できます。
- Q. コアタイムはありますか？毎日研究室に来る必要がありますか？
- A. 固定の厳格なコアタイムは設けていません。週1のゼミ参加と、自分の研究を計画的に進めることが基本です。実験や打合せがある日は来室し、それ以外は進捗に合わせて調整できます。
- Q. 英語はどれくらい必要ですか？
- A. 日常のゼミは日本語が中心です。関連論文の読解では英語に触れることがあります。国際会議発表は任意で、卒業要件ではありません。英語が得意でなくても配属・卒業は可能です。
- Q. プログラミングや数学はどの程度必要ですか？
- A. 実験では Python などを使います。入門レベルから配属後に伸ばせます。数学はテーマによりますが、全員が高度な理論から入るわけではなく、実装・分析・評価など強みの出し方は多様です。
- Q. 卒論はいつから本格的に動きますか？
- A. 配属後の3年後半から文献調査・テーマ決め・小実験を始め、4年で本実験と執筆に入ります。〆切は2月初頭が目安です。
- Q. 学会発表は必須ですか？卒業の要件ですか？
- A. いいえ。国内・海外の研究発表は卒業（修了）の要件ではありません。卒論・修論の提出と審査が要件です。学会発表は任意の機会で、研究が進んだ学生には積極的に支援しますが、必須ではありません。
- Q. 大学院に進まなくても大丈夫ですか？
- A. 学部で完結する設計も可能です。ただし研究室としては、より深い研究とキャリアの幅のために大学院進学を推奨しています。迷っている段階でも相談してください。
- Q. 見学だけでもよいですか？
- A. もちろん歓迎です。見学予約ページから枠を取れます。
- Q. 卒業後の進路は？
- A. ものづくり・自動車・IT・インフラなど幅広い分野です。日立製作所、アイシン、デンソー、JR東海、NTTデータ東海などの例があります（順不同）。
- Q. 研究テーマは自分で決められますか？お笑い・クイズなどもできますか？
- A. テーマは「教員から与える」「企業共同研究の一部」「自分で考える」の3種類があります。希望があれば可能な限り対応します。お笑いやクイズの研究も実際にあります。このページの例だけがすべてではありません。
- Q. 研究者になる気がないのに、なぜ研究をしなければならないのですか？
- A. 研究は「研究者になるための訓練」だけではありません。問題を言葉で定義し、調べ、試し、失敗を分析し、人に伝わる形にまとめる——日本語で考えを整理する力、問題解決の手順、粘り強く改善する姿勢は、社会のあらゆる場面で役立ちます。一方で、研究に興味を持って研究者の道（修士・博士や研究職など）に進む人もいます。最初から決めている必要はなく、やってみてから進路を考える人も歓迎です。
見学以外のご相談
研究室見学は上の予約ページからお願いします。それ以外——研究内容の詳細、大学院進学、 共同研究、配属に関する個別の質問などは、メールで気軽に相談してください。
教員：鈴木 優（Yu Suzuki）