実験での論理的な思考が課題を発見し
目標を見出す原動力になった

結果から原因を考察する実験により因果関係を整理する力を修得

1、２年次は元々興味を持っていた物理、化学に加え生物の授業も履修するといった学び方で、入学前に期待した学修が最初からできていると感じました。物理、化学、生物がそれぞれ得意な友人がいて、お互いの得意でない部分を補い合う雰囲気もありがたいと思っていました。理工学部の授業は、内容自体がおもしろいものも多くありましたが、物理系の授業で学んだ考え方が化学系の授業で活きたり、授業で学んだ現象が実生活と結びつきより具体的にイメージできるなど、分野を横断した学術的視点のつながりや、私自身の実感とのつながりで興味が広がった部分も大きかったと思います。

専門科目の学びで特に印象的だったのは、実験を通じて論理的思考力を身につけられたこと。1、２年次の実験では仮説が与えられて、それを実証する内容が多いですが、手順を一つ間違うことでやり直しになる場合があるなど、工程一つひとつの意味を理解したうえで慎重に進める必要があります。目の前の疑問を突き詰めたり、実験の結果からそのようになる理由を突き詰めたりなど、工程から結果、または結果から原因を考察することで、ものごとの因果関係を整理して考える力が身についたと思います。また考える力だけでなく発表などを通じて説明するスキルを磨くこともできました。

学術的な関心と将来性をビッグデータに見出し、所属研究室を選択

物理系の授業も化学系の授業もおもしろかったので、３年次の後期から所属する研究室を選ぶ際は、ギリギリまで迷いました。最終的に選択したのは、物理系に属するビッグデータについて追究する研究室だったのですが、分野の系統は限定せず、興味のあるテーマを扱っている研究室をピックアップし、その中から最終的に決めました。AIやデータサイエンスは、まさに注目を集めている分野で、卒業後のキャリアに活かしやすいと思ったのと、機械学習を通じて自分では想像もしなかった分類が現れるなどの現象に興味深さを覚えたのが、今の研究室を選んだ理由です。さまざまな種類が存在するビッグデータには、自然科学に関するデータも含まれます。情報系を専門とする学部学科で扱われる場合が多い研究テーマですが、自然科学に関わるデータを扱う際に、解析の方法だけでなくデータそのものを理解できるのは、物理や化学を専門的に学んだからこその強みになると思っています。

論理的思考力は、あらゆる場面で応用できる

実験で身につけた論理的思考力は、社会でも役立つスキルだと思っています。例えば、私が有償ボランティアをしている訪問介護の現場では、常に人手不足が課題になっているのですが、それは単純にマンパワーを補充すれば済むという問題ではなく、「サービスの質を確保するためにはどうすればよいか」「個人の負担を軽減するためにはどうすればよいか」などを考え、業務の仕組みに非効率なところがないかを検証するといったように、問題の本質を見つめ、原因を精査する必要があります。また、仮説を立てて因果関係を整理するプロセスは、就職活動での会社選びにも活きました。世の中の問題と、自分の経験やスキルなどを多面的に見つめ、私がどのような領域で貢献できるかを見出すといった思考も、根本となる考え方は専門科目の学びと共通すると思っています。