情報系大学院生（M2）がこれまで行ってきたこと

自己紹介とQiitaを始める動機：

お世話になっております。

アパレル関連の事業会社にて、IT系職種で2026年度入社予定の大学院生（M2）です。

本日より、Qiitaを試験的に利用したいと考えました。

• 技術ブログを積極的に活用したい
• 同期と知識の共有を行いたい
• アウトプットを行うことで自身の知識定着を図りたい

といったモチベーションがあります！

さて、今回は講義や研究で扱った学問、プログラム、ソフトウェア、ツールなどを紹介します。
全ては紹介しきれないため、現在の研究や入社以降で役に立つと信じているものに焦点を当てます。

私の経歴：

• 学部：機械系の学科に所属し、主に力学や設計製造を学ぶ
• 研究室（B4～）：統計力学と情報科学の接点を扱うような研究室に所属（簡単に言うとAIや機械学習の理論系）
• 大学院：大学の諸事情により、機械系から情報工学専攻の道に進む（研究室はそのまま）
• アルバイト：学生チューターとして高校生にプログラミングと機械学習の基礎を教える
• 資格：基本情報技術者試験合格（応用情報は1点差で不合格、今年秋リベンジ！）

取り組んだこと目次：

• 数学、物理、確率統計などの基礎
• プログラミング
• 基本情報（応用情報）技術者の勉強
• 使用ツール

数学、物理、確率統計などの基礎

恥ずかしながら、あまり理系科目に自信がありません。
学部時代、理論系の研究室に所属するとは一切考えておらず、"線形代数"や"統計学"は単位が取れる程度の勉強をしました。そのため、研究の都度、教科書を読み直す毎日を過ごしています...

今のAIは優秀でプログラムや研究を助けてくれますが、これらの基礎に対して真摯に向き合うことが将来を豊かにすると信じています！

以下の本はデータ分析や機械学習で用いるための基礎となる微積分学や線形代数の基礎が分かりやすく紹介されていてオススメです！

プログラミング

今まで扱ったプログラム言語は以下の通りです。

• C
• Python
• HTML、CSS、JavaScript

研究で使用している言語はPythonで、他は授業で扱った程度です。
機械学習ゴリゴリ！というよりかは、シミュレーションやデータを分析するためにPythonを用いています。具体的には、ゲーム理論に基づく市場モデルを構築し、研究しています。

また、プログラミング上達のために競技プログラミング（AtCoder）を触ったこともありますが、茶色（段位の種類）で止まっています。

基本情報（応用情報）技術者の勉強

基本情報技術者はIPA（情報処理推進機構）が主催しているITエンジニアの登竜門的な資格試験です。

情報系の大学院を卒業するレベルであれば、正直あえて勉強する必要はありません。が、私の場合、学部が機械系で情報系の知識がかなり薄かったため、大学院で通用するレベルになることを目標に受験しました。勉強を通して、広いITの知識を学ぶことができるため、オススメです！

使用ツール

• 開発・プログラミング関連

  • VS Code(Visul Studio Code)：
    高機能なコードエディタ、様々なプログラミング言語に対応し、拡張機能が豊富

  • LaTex：
    文章作成システム、数式や複雑なレイアウトを含む技術文書、論文作成に強い

  • Anaconda：
    Pythonのデータサイエンス環境。パッケージ管理や仮想環境構築が容易

  • Google Colaboratory：
    Googleが提供している、ブラウザから直接Pythonを記述サービス

  • GitHub：
    バージョン管理システムGitを利用した、ソフトウェア開発プロジェクトのためのプラットフォーム
    
    

• データ分析・可視化ツール

  • Tableau：
    直感的なデータ可視化ツール、複雑なデータをダッシュボードやグラフで表現可能
    
    

• AI・情報収集・文書作成支援

  • ChatGPT：
    OpenAIが開発した大規模言語モデル
  • Gemini：
    Googleが開発したAIモデル、学生なら1年半くらい無料で利用できるため、先日ChatGPTから完全移行
  • DeepL：
    翻訳ツール、論文読解や論文を英語で書くときに用いた
    
    

• 情報整理・ナレッジ共有

  • Notion：
    学習記録として使用
  • OneNote：
    Microsoftが提供するデジタルノートアプリ、学部1年からの講義資料は全てここに印刷し、また、日常のあらゆることをここで管理している
  • Qiita：
    技術情報共有サービス

まとめ：

以上が、これまでに私が行ってきたことです！

簡単な紹介にはなってしまいましたが、今後、さらに深掘りできるものや、今回紹介しきれなかったものをどこかで記事にできればと考えています。

そして、技術関連の知識を得た際には記事を書きます！
私が紹介する程度の技術は既にWeb上でとても分かりやすく紹介されている、あるいはAIが教えてくれるとは思いますが、私自身のアウトプットや学習記録、あるいは同期への進捗報告も兼ねて今後も積極的に継続します！

今後ともよろしくお願いいたします！