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今回のテーマは「片山翔太准教授の研究室と統計科学・機械学習」です。
慶應義塾大学大学院への進学を目指す皆さん。現代社会ではAIやビッグデータという言葉が日常的に使われ、データサイエンスの重要性は年々高まっています。しかし、ツールを使いこなすだけで本当に社会の課題を解決できるのか、と疑問に感じたことはないでしょうか。
本連載で扱う「領域Ⅰ：経済理論、計量・統計」の最前線で、統計科学と機械学習の理論を基盤にデータ分析手法を研究しているのが、経済学部および経済学研究科で准教授を務める片山翔太准教授です。
本記事では、理系のバックグラウンドを持ちながら経済学のフィールドでデータサイエンスを展開する片山准教授の研究と、研究室が求める力について整理していきます。
統計科学と機械学習を組み合わせたアプローチ
片山准教授の専門分野は、統計科学、高次元データ解析、因果推論です。
現代では膨大なデータを扱うことが可能になりましたが、重要なのはその中から意味のある情報を取り出すことです。そのためには、単なるデータ処理ではなく、理論に基づいた分析が不可欠です。
片山准教授の研究は、機械学習と統計科学を組み合わせる点に特徴があります。機械学習は効率的に予測や分類を行う力を持ち、統計科学はその結果の信頼性や性質を明らかにする役割を担います。
例えば、多数の変数の中から重要なものを選び出す手法や、外れ値に強い分析方法など、実務にも直結するテーマを理論的に研究しています。
文理融合的思考の重要性
片山准教授が強調しているのが、文理融合的な思考です。
経済学は人や企業の意思決定を分析する学問であり、理論的な枠組みを提供します。一方で、統計や機械学習はデータからパターンを見つけ出す技術です。
この二つを組み合わせることで、単なる分析にとどまらず、現実の課題に対してより実践的な解決策を導くことが可能になります。
つまり、データを扱う技術だけでなく、その結果をどのように解釈し、意思決定に結びつけるかという視点が重要になります。
求められるのは基礎力と探究心
片山准教授の研究室を志望する場合、まず必要となるのは数学や統計に対する基礎的な理解です。
データサイエンスは華やかに見える分野ですが、その背景には数理的な理論があります。アルゴリズムがなぜ機能するのかを理解しようとする姿勢が重要です。
また、経済学の基礎も欠かせません。データを分析するだけでなく、それをどのように社会やビジネスに応用するのかを考える力が求められます。
単にツールを使うのではなく、その仕組みを理解しようとする探究心が、研究を進める上で大きな差になります。
研究計画書で意識すべきポイント
片山准教授の研究室を目指す場合、研究計画書ではデータ分析手法とその応用を明確に示すことが重要です。
まず、自分の研究が統計や機械学習を用いた分析であることを示します。その上で、どのような手法を使うのかを具体的に記述します。
次に、その手法をどのような経済的課題に応用するのかを明確にします。例えば、マーケティング分析や金融リスクの評価、政策の効果検証など、具体的なテーマを設定することが重要です。
さらに、その研究が社会にどのような価値をもたらすのかを示すことで、説得力のある計画になります。
技術と応用の両方をバランスよく示すことがポイントです。
まとめ：データ社会で価値を生む力とは
片山准教授の研究は、データを扱う技術と、それを社会に活かす視点の両方を重視しています。
これからの時代において、データを読み解く力はますます重要になりますが、それだけでは不十分です。その結果をどう活かすかまで考えることが求められます。
データサイエンスに興味があり、理論と実践の両方を身につけたい人にとって、片山准教授の研究室は非常に魅力的な環境です。
まずは関連する論文や基礎的な統計・機械学習の内容に触れ、自分なりの問いを見つけてみてください。
※本記事の内容は執筆時点の情報をもとに整理しています。最新の募集要項や研究内容については、必ず公式サイトをご確認ください。
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※この記事は専門家による監修のもと執筆されています。
この記事を監修した人
小杉 樹彦（こすぎ・たつひこ）
志樹舎 創業者／博士（学術）
慶應義塾大学院修了後、2015年1月に院試専門オンライン予備校「志樹舎」を設立。
代表講師として10〜60代まで延べ5,000人以上の受験生を指導。
早慶・国公立をはじめとする難関大学院で合格率9割超の実績を持つ。
現在は大学院入試対策の専門家として、テレビ・新聞・雑誌など幅広いメディアで活動中。
ロングセラー『減点されない！勝論文』（エール出版社）ほか著書・論文多数。
