For students

「作る」だけで終わらず、
役立つ理由を説明できる人へ。

研究室で身につけること

卒業研究では、プログラムを動かすだけでなく、対象の課題を理解し、実験方法を考え、結果を評価し、他者に説明するところまで取り組みます。

Python、画像処理、AI、数値計算
Webアプリ・可視化インタフェース
実験計画、データ整理、評価方法
論文・発表資料・デモの作成
生成AIを活用した開発と、その成果の検証

学生が教員と議論している研究室のイメージ — 小さな試作と議論を往復しながら、研究テーマを具体化していきます。

AIに作ってもらうだけでは研究になりません。
何を確かめ、なぜ役立つかを自分の言葉で説明することが研究です。

卒業研究を進める4つのステップ

対象理解と計測、解析、構造化と可視化、判断と設計支援へ進む4段階の研究プロセス図 — 対象の理解から成果の活用までを往復しながら、研究として形にします。

1

対象理解・計測

現場や既存手法を理解し、必要なデータと実験方法を考えます。

2

解析

工学モデルや情報処理を使い、小さな試作と実験を進めます。

3

構造化・可視化

結果を整理・比較し、図やデモを通して分かる形にします。

4

判断・設計支援

成果と限界を評価し、判断や設計にどう役立つか説明します。