情報系学科対談

先日、「情報系」に何かしらの関わりを持つ学科の学生が集まり、対談を行いました。今回はその時の様子をお届けします！

司会：本日は理学部情報科学科の山本さん，工学部電気電子工学科の工藤さん，電子情報工学科の田中さん，機械情報工学科の村上さん，計数工学科の助田さん，以上5学科の皆さんにお集まりいただきました．近年人気が高まる「情報系」ですが，これらの学科一堂に介する場というのはなかなか貴重だと思います．よろしくお願いします！

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イメージ通り？らしくない？各学科の１日！

司会：皆さんにはまず，「学科の色が最も出ていると思う曜日」を選んでその1日を紹介してもらいます．

計数工学科

計数工学科3年の時間割(Sセメスター)

助田：例えば３Sの金曜日は計数らしい日だと思います．まず，朝起きて信号処理論第一を受けます．計数にはシステム情報工学コースと数理情報工学コースがあって，僕は数理の方なんですが，これはシステムの方の授業です．
注：3Sとは、3年Sセメスター(3年前期)の略

司会：２つのコースはどれくらい離れてるんですか？

助田：２Aは一緒で，３Sから分かれます．数理は「数理工学」といって数学を使って機械学習とかアルゴリズムをやります．システムの方はロボットとかをやりますね．必修がそれぞれあって，それ以外の科目はもう一方の学科のを取ることが可能です．それから物理工学科と近くて，物理の授業も受けたい人は受けられます.
注：同様に、2Aは2年Aセメスター(2年後期)の略

助田：２限は確率数理工学という数理の授業でした．これは計数数理の名物授業で，他の学科からも受けに来て合計150人くらいいました．若手の超優秀な先生なんですが，喋るスピートがマジで早くて，「板書が律速」と言われていた授業です．

司会：これは確かにみんなの計数数理のイメージと合ってる気がしますね，

助田：３４限は数学の問題を解きまくる授業です．去年はオンラインでしたが，みんなが発表を工夫して一番わいわいした授業でした．ギャグを入れまくったり，VTuberに喋らせたり，板書を中継したり......計数はコーディングしたり何かを作るのもありますが，数学の問題を解く授業が多めです．

司会：授業が終わった後はどう過ごしていましたか？

助田：課題がこの３Sに一番多かったかな．自分はこの後ものづくりプロジェクトに参加して，それが終わった後やっていました．１２時にはちゃんと寝れてましたよ．

電気電子工学科

電気電子工学科3年の時間割(Aセメスター)

工藤：僕は３Aの金曜日を紹介します．まず，7:00に起床します．

司会：健康的！！

工藤：１限は電子回路，普通に講義の授業ですね．で，２限が電子情報機器学という授業で，めっちゃ面白いです．「びっくりどっきりするメカを作ろう」という授業で，１学期間かけて，１人か２人のチームでそれぞれメカを作ります．

司会：それは楽しそう，何を作ったんですか？

工藤：僕は「よみとーるオルゴール」というのを作りました．紙の楽譜を読み取って，演奏してくれるオルゴールです．実物がここにありますよ！

よみとーるオルゴール

一堂：おー，すごい！

工藤：これはこの授業の時間だけじゃなくて，結構時間をかけました．３限以降，13号館に一般実験室っていうのがあって，はんだづけとか基板加工を自由にできるようになっているので，そこで作業をしていました．

司会：午後の授業はないんですね．

工藤：eeic（電気電子工学科・電子情報工学科をまとめてこう呼ぶ）は必修が重いというイメージがついてますが，２Aは講義がギッチギチに詰まっているのが，３S以降になると実験とかものづくりが授業のメインになってコマ数としては減っていく傾向にあります．今は課題も実験のレポートが主ですね．

司会：だんだん楽しくなっていく，と．

工藤：僕はこの授業で組んだ人がつよつよだったので，こういう面白いものを作れました．eeicのいいところとして，チームメイトがめっちゃ助けてくれるというのがあります．

工藤：就寝は23:00です．

司会：健康すぎて逆に気が狂いそうなレベルですね．

電気情報工学科

電子情報工学科の時間割(4Sセメスター)

田中：僕は４Sの月曜日を紹介します．今は授業と研究が半々くらい，まず授業があってその後研究をやります．電電と同じく，２Aは講義，３年は実験と講義が半々，で４年は研究と講義になります．２限はプログラミング言語の授業です．

司会：理情みたい！

田中：この講義の目的は関数型言語を使えるようになることと，コンパイラを作れるようになることです．実際作るところまでは行かないけど，確かに理情っぽいかも．

司会：作ろうと思えば作れるレベルになれるってことですね．知識はどの学科でも共通にやることは結構あって，その上で何を演習・実験でやるかが異なるっていう捉え方は的を射てるかも．

田中：３限はバイオエレクトロニクスという授業で，生体の中での電気を扱います．電情のいいところは情報だけじゃなくて電気っぽい授業も取れるところです．他にも人工知能演習は実際に機械学習を使っていろいろ作る授業だし，アルゴリズムは競技プログラミングにも通じる興味深い授業です．工藤くんも言ってくれましたけど，実は３S以降授業の自由度が高く，自分の好きな科目を取ることができます．

司会：電電と電情は電情が情報というかコンピュータ寄りなんですか．

田中：そうですね．電電はよりハード寄り．ただこの２学科は本当にほぼ一緒です．

田中：その後研究室ミーティングに出席します．これは全体ミーティングで，１：１のミーティングは別にあります．研究室内輪講って感じです．まだ配属されたばかりなので，全体像がまだ分かってないですけど．僕は音声処理を機械学習でやる研究室に配属されました．

司会：基本的にこの時期に研究室に配属されるんですよね，計数は例外でAセメからだけど．

理学部情報科学科

理学部情報科学科の時間割(3年Aセメスター)

山本：理情には１限が，ありません！

司会：素敵！

山本：２Aから卒業までずっとないです．なので起床は(オンラインなら)10時でOKです

山本：３Aの火曜日を紹介します．２限は計算量理論という競プロ（競技プログラミング）みたいな授業です．ただ，理論なのでコーディングはしません．問題をコンピュータで解く際の複雑さを議論します．これは演習とセットです．

司会：競プロ向きの授業ですか？

山本：そんなことはなくて，基本的には理論がメインですし，競プロをやってないと肩身が狭いとか，競プロの話題が中心とか，そういうことは全くないです．

司会：それは理情のイメージからするとちょっと意外かもしれませんね，

山本：そしてお待ちかねのCPU実験です！やることは「コンピュータを作ってください」，以上です．最後にそれを使って指定の問題を解きます．回路設計とか通信のところはもちろんなんですけど，機械語というコンピュータを動かす言語を自分で作るところが一番オリジナリティが出ます．

司会：ある日突然コンピュータのない世界に飛ばされても自分でコンピュータを作れるようになる，それが理情だと聞いたことがあります．

山本：作っていくうちに，「コンピュータはこういうものである」という常識を疑えるようになります．常識を裏切る独創的なアイデアは高く評価してもらえます．もちろんスピード合戦は盛り上がりますが，最終レポートを書くので動くかどうかや速さが全てという評価ではないです．そこは安心．それから，毎週進捗報告をして，ちゃんとサポートしてもらえます．

司会：やっぱりCPU実験が理情を象徴するというのはある程度正しそうです．

山本：学科も力を入れていて，このコロナ禍の中にあってもなんとか対面でできるように調整してくれました．

機械情報工学科

村上：機情はロボットを作る学科です．それが中心にあって，授業も画像処理から神経と脳みたいな授業まで多岐に渡ります．それぞれ理論はもちろんですけど，実際に使うことに重きが置かれています．３Sまでは機械ABと一緒でハード寄りのことをやり，その後ロボット系の授業がはじまります．

司会：そっか，ロボットをやるにはいろんなことを知らないといけないのか．

村上：３Aの月曜日を紹介すると，１限は神経と脳の授業で，２限はロボットシステムという授業です．ロボットオペレーティングシステムの使い方を学びます．

司会：パソコンを動かすためのOSと同じようにロボットを動かすためのOSもあるんですね，知らなかった

村上：そうですね，環境構築から実装までを学びます

村上：３４限は自主プロジェクトと呼ばれる演習があります．１人で，もくもくとメカを作ります．工作室が使えて，３Dプリンターがあったり一通り揃っていて，かつ先生も必要ならサポートしてくれるので，孤独ではないです．

司会：設備の充実っぷりがエグいですね，この演習の様子がネット上に上がっていて，クオリティすげーと思いながら見たことがあります．
村上：自分はテーブルサッカーを機械と対戦できるようにしました．可動部の設計から，ボールを認識して動かすまでの処理まで，全部自分でやります．

司会：自分でできるものなんですか？

村上：必要な技術はその前に一通りさらっています．VRから筋電計測まで一通り触る演習というのがあります．それから，ソフトウェアだけで完結させる人もいます．

司会：なるほど．できるようになるためのカリキュラムが整ってるんですね．

実際どうなの！？情報系質問大会！

司会：各学科の雰囲気がつかめたところで，皆さんには「こういう風に聞いてるけど実際はどうなの？」「学科の名前から何をやってるか良く分かんないんだよね」といった，学科の外から見たときの疑問を聞いて行ってもらいます！

助田：じゃあまず俺から，電情と電電ってどう違うんですか？

田中：違いはほぼないですね．必修が一部違ったり，電情電電に属する研究室は違うんだけど，授業も被りが多くて好きなものを取れるし，研究室配属もお互いのところを志望できる．例えば電情の超人気研究室に電電から行くことも問題なく可能で，余ったところにしかもう一方の学生が行けないとか，そういうこともない．ただ学生の雰囲気として電情はコンピュータが絡んだことが多くて，電電はハードも作っていこうみたいなのはあるかもしれないです．

工藤：そうだね，強いて言えばハードとか実物のものづくりにも興味がある人は多い．

工藤：eeicの数学は「使えればいいでしょ」みたいな感じだけど，計数にいくとそういう姿勢は怒られまますか？

助田：一応厳密に示せるように一通り学ぶし，輪講とかでもそこの議論は弱いよみたいなことを教員が指摘してくれることはある．ただ，厳密じゃない論理は詰められるとかはなくて，そこまでお堅くなくうまくバランスが取られている．

山本：ついでに聞くけど計数はガチプロって何割くらいいるんですか？なんでそれを知ってるの？みたいなことを知っている人．

助田：授業以外で数学をやっている人は半分くらいはいると思う．一方で割と機械学習とか関数解析とか将来的に使うことの先取りが多い．趣味としてそういうのに関係ないことをやっているヤバい人は数人かもしれない．別にガチプロじゃなくても楽しく生きていける．そういえば競プロって各学科でどれくらい流行ってるんですか，うちは別にプログラミングできないとっていうのはそこまで強くないんですが．

村上：理情はプログラミングできる状態で進学しないとキツい？

司会：最初の自己紹介で「好きなシェルは？」って聞かれて「ホタテ」って答えたら２年半ぼっち確定，みたいなエピソード聞きますね．

山本：いや，競プロはメインストリームではないかな．もちろん学科内で好きな人が集まっていたりはするけど，目立ってはない．Kaggleは全然話題にならないですね．もちろんオンラインで交流が冷え込んでる可能性もありますが．というか，必修で時間がほぼ埋まっていて，その必修は「何でコードが動いているのかを知る」ってのがメインなので．例えば「このプログラムを実行すると何が起こるか説明せよ」ってのが問題で出たりする．

田中：じゃあ入る時点ではプログラミングを知らなくても大丈夫？

山本；うん．アルゴリズム入門を駒場で受けていれば，後は進んでからで大丈夫．３０人のうち５人は本当に知らなくて入ってきているけどどうにかなっている．たしかにキツいけど，競プロやってる人も同じようにキツそうだから，大丈夫だと思います．

司会：機情とかの方が前提知識が必要な気がするんですが，どうですか．例えばRoboTech（ロボコンサークル）学科みたいな感じなんですか．

村上：ハード面で困ったら確かに頼れる存在ではある．ただ，RoboTechの人たちが中心かというと必ずしもそうではないと思います．授業がちゃんと組まれているので．それから，昔はアマチュア無線とかでハードに詳しい人が多かったみたいなんですが，今ではよりそういう人は少なくなっていて，一から育ててくれます．たまにそういう話題で教授と露骨にテンションの差があったりするんですよね．

工藤：元の分野に詳しい人が減る一方で機械学習とかに興味がある人が増えるっていうのは確かに電電でもあると思います．電電がだんだん情報に寄っている感じがあるんですが，機情もそうなんですか？

村上：確かに画像処理とか強化学習とかそういう話題が増えたのは確かだと思う．研究室でもそういうのを扱っているところが結構ある．計数は「統計論的機械学習」とかそういう感じでしょ？

助田：うん．あと学部の授業ではほとんどやらない．応用からじゃなくて，基礎の数学が爆速で進んで学部が終わる．

村上：その点では，こっちは実際にロボットに載せるという方がメインなので，バンバン実装していくことになりますね．機械学習で何か作ってみたい，という人には意外とおすすめの学科です．

司会：画像処理，音声処理，みたいに応用分野ごとの研究室は，いろいろな学科に分かれているイメージがありますね，

村上：多分似たような研究室がeeicにも計数にもあるんじゃないかと思っている

助田：うん，システムコースの方はそういう分野ごとの研究室がある．一方の数理は統計，とか学習理論，とかの分かれ方をしている．

田中：理情はコンピューターサイエンスに特化して深堀しているイメージで，計数は理論をやっているイメージがある．

助田：ハードウェアを扱うのは他にeeicと理情もそうですか？

山本：理情はハードウェアはあんまり扱わないです．最近の学生の興味は機械学習に若干寄ってるかな．杉山研究室とかが有名です．

司会：さっき競プロとかものづくりの経験という話が出ましたが，初心者に手厚い学科はどこでしょう？

田中：これはeeicだと思います．研究室配属が点数によるので殺伐としているかというと全くそんなことはなく，大抵の質問はSlackに投げると瞬時に帰ってきます．

助田：それはうちもそう．Slackに貼り付いている人がすぐ返してくれる．あとシケ対制度がしっかりしてる．

田中：それから，文系からの進学者には教員がメンターみたいについて数学のフォローをしてくれます．ここまでしてくれる学科は他にないんじゃないかな．

山本：理情は普段だと理学部の地下に，今はDiscord（SNSの一種）にみんなでたむろして教え合う文化があります．だから助け合いはけっこうみられる．

村上：うちは実験がメインなのでシケ対は無意味ですが，Slackで質問すればすぐ返ってきますし，実験ではTAや教員が．研究室では先輩が教えてくれます．必ず誰かフォローしてくれる人がいる．

司会：どの学科もちゃんと周りが助けてくれるので，自分の興味を追求して学科を選べばいい，ということですね，そういえば，どの学科も上の院に進むのがメインですか？

山本：基本は持ち上がりですね．機械学習の研究室は競争があるけど，それ以外は基本的に希望のところに収まる．

村上：機械情報も95%は院に進むね．

助田：計数はそもそも研究室配属が４Aだけだから，院ありきのカリキュラムという感じがする．

田中：eeicはソフトウェア関係のところに学部で就職する人がたまにいるかな．一般の就職をする人もいるので，この中だと一番学部就職しやすいかもしれない．

入る前と入った後

司会：この対談を見てくれる人の中には進振りを控えた１・２年生も多いんじゃないかと思います．学科を一言でまとめるとどうなりますか．それから，「入る前の自分の学科のイメージ」「入った後のイメージ」について教えてもらえますか．

計数工学科「数学を使う分野を広くやる」

助田：入る前は社会の問題を数理モデリングで解いていくみたいなイメージがありました．入った後は想像よりずっと理論寄りで，厳密性をちょっと落とした数学科って感じ．先生はもちろん企業との共同研究とかも含めて応用もやってるんだけど，学部の授業では数学の問題を解くのがメインかな．（数理情報学コースの話）

電気電子工学科「電気っていろいろ応用きくよね」

工藤：志望した時はものづくりをいっぱいするイメージがありました．実際は情報系のトピックが多くあって，手段として機械学習とかをバンバン使います．新しいデバイスを作るとかは研究室配属以降ですね，もちろん実験とかでもやりますが．

電子情報工学科「なんとなく情報系に興味がある人に優しい場所」

田中：入った時はプログラミングの授業がいっぱいあるイメージでした．ただ授業はプログラミング以外にもたくさんあって，とても幅広い．それから，思ったより電気系の授業がためになります．研究分野が本当に幅広く、勉強してみるとどこかの研究室では自分のやりたいことがきっと見つかるはずです．

理学部情報科学科「コンピュータとは何かを理解する」

山本：コンピュータが動いている中身を知りたいと思って志望しました．使ってどうこうより中身を知りたいので，理学部がいいだろうと思いました．実際カリキュラムは上手く組まれていて，２A3Sでコンピュータを理解し，３AのCPU実験で実際に作ることになります．理情特有のプログラミングのつらさというのは「どう書けば動くのか」を考える時間の長さだと思います．

機械情報工学科「ロボティクスという総合格闘技にまつわるあらゆることを学ぶ」

村上：入った時は，ものづくりができる人になりたいと思っていました．実際は，ロボティクスという観点からハードだけではなくて，知能の部分もやるのが刺激的でした．人間の模倣をするために人間を知る部分や．機械特有の部分，それぞれに違った面白さがあります．

真剣！進振りケース！！

司会：最後に，進振り前の１・２年生を想定してどの学科に向いているかを皆さんに考えてもらいます．

「アプリとかのコーディングが好きでソフトウェアエンジニアになりたい」

助田：シス創に行けばいい気がする．授業というよりは自分で書いて身に着けるスキルが多そうだから．

田中：ソフトウェアエンジニアはeeicに行けば仲間が多そう．

村上：確かに王道はeeicだね．

山本：理情は授業自体はソフトウェアはあまり扱わないけど，中身がわかって書きたいというモチベで来る人はちらほら見る．

「機械学習は興味があるけど数学のガチプロの中に放り込まれるのはちょっと......」

助田：思いっきり計数を意識してるやん

田中：でもこういうタイプの人は割といるよね．eeicでも理情でも，好きな方を選べばいいと思う．

村上：理論に興味が薄いなら機械情報もありだと思う，

司会：情報系がメインでものづくりもしたいってなるとeeicが存在感強くて機械情報を考える人は少ないけど，機械情報の演習の動画とかを見ると面白そうなことやってんだよね．

助田：というか，計数にくればいいと思います．

「理論をやりたいから理情に惹かれるけど，プログラミングの経験はそんなにないんだよな...」

山本：理情に来たらとにかく人に聞くこと．それからプログラミングの問題って，苦戦の原因は数学とかハードウェア周りの話だったりすることが多いんですよね．

司会：「プログラミング怖い」の解像度を上げるといいんじゃないかということですね．

助田：そういう人には計数がおすすめかもしれないですね．

司会：「文系から情報系に行きたいけど，周りが助けてくれるのってどこ？」これはどうですか．

田中：サポート体制の手厚さはeeicが頭ひとつ抜けてる気がします．

山本：周りに聞けばどうにかなるけどね．

助田：Slackで何でも聞けるよね．

田中：やっぱり教員のサポートがつくっていう点はeeicが良いけど，他に特定のいきたい学科があるならそこで頑張ればいいと思います．

「学部で就職するつもりだけどせっかく東大に来たから今アツい情報系に進みたいな」

田中：就職に強い学科っていうのは多分この中にはないんですよね．

山本：東大でしかできない体験という点では理情を勧めます．

助田：計数は卒論配属が４Aの半年なので，研究活動がしたいなら他の学科がいいかも．

工藤：学部で完結するという点ではeeicが良いかもしれないですね，

田中：電情はこの中だと一番「キラキラ」している感じがあって馴染みやすいかも

工藤：学部で完結．どこも多かれ少なかれ院を念頭に置いているけど，強いてあげるなら電情でしょうね．

「画像処理（特定のやりたいこと）があるけどどの学科もはまらない感じがする」

司会：これ難しいですよね，どの研究室がいいか選んでその学科を志望すればいいんでしょうか．

村上：ただ研究室配属は第一に入るかわかんないんだよね．

助田：計数数理は話し合いで決めるけど．それ以外はブラックボックスだね．

山本：理情は割と配属で希望が通りやすいかも．機械学習以外は．

田中：学科に配属されるとやりたいことが変わるということもよくある．

村上：必ずしも希望の研究室に行けるわけではないということを念頭に置いた上で，どの学科に行きたいかを考えてもらうといいんじゃないでしょうか．

「機械学習でプロダクトを作りたいです．うまく行けば起業したいです」

助田：計数数理は、機械学習の実装はほぼないし起業に直結はしない

工藤：eeicは人工知能演習でその辺の技術を一通り軽くさらった後実際に作って，上手くいくと学会発表までサポートしてくれる．その先で起業とかできそう．

人工知能演習
最新の人工知能技術を学び、
使い倒す
画像認識・生成、自然言語処理、強化学習など、最新の機械学習・深層学習技術を学びます。日頃から機械学習・深層学習の研究を行っている教員・大学院生の手厚い指導を受けながら基礎を学んだ後、各班で設定した自由課題に挑みます。座学では実感しにくい機械学習の威力や実用性を、実際に自分でプログラミングしながら体験していくことができます。優秀な結果を出した班には国際会議への投稿のサポートもあります。
(https://www.ee.t.u-tokyo.ac.jp/j/education/experiment.html)

司会：仲間が集まるかどうかでいうと？

助田：計数はそうでもないな

田中：シス創Cがトップのはず．

司会：シスCですかね．

工藤：授業じゃなくてテックガレージにいくべき．

村上：研究室発のスタートアップは機械情報でよく見ます

田中：シスCの松尾研とかは起業支援してますよね，

山本：理情はちょっと別かもしれない．有名なTier4は例外的存在です．

田中：eeicはProgateの発祥だよ．あと企業との共同研究はとっても多い．

司会：個別のケースを考えると学科の特色がより強く出る気がしますね．

最後に

司会：以上で対談は終わりになります．参加してくれた皆さん，ありがとうございました．情報系学科が介してそれぞれを俯瞰できる機会はとてもレアだと思うので，今までよく知らなかった学科について知る機会になってもらえれば幸いです．他にも学科対談の記事はいくつかあるので，そちらも除いてみてください！