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今回のテーマは「菅澤翔之助教授はどんな人なのか」です。
慶應義塾大学大学院を目指している方の中には、「データサイエンスを本格的に学びたい」「AI時代に通用する分析力を身につけたい」と考えている人も多いのではないでしょうか。
しかし、現代は単にデータを扱えるだけでは差別化が難しい時代でもあります。
既存のツールを使うだけではなく、「なぜその分析が成り立つのか」「どの手法が適切なのか」を理解し、必要であれば新しい分析方法そのものを考えられる人材が求められています。
そんな時代の中で、統計科学やベイズ統計学を武器に、複雑なデータ解析の最前線を走っているのが、慶應義塾大学経済学部・大学院経済学研究科の菅澤翔之助教授です。
この記事では、菅澤教授がどんな研究をしているのか、どんな特徴を持つ先生なのかをわかりやすく紹介していきます。
ベイズ統計学を使って「複雑なデータ」を読み解く先生
菅澤教授の専門分野は、「統計科学」「ベイズ統計学」「時空間統計学」です。
一見するとかなり難しそうに感じるかもしれませんが、簡単に言えば「現実世界の複雑なデータをどう正しく分析するか」を研究している先生です。
特に特徴的なのが、「ベイズ統計学」という考え方を重視している点です。
通常の統計分析では、「データから結論を導く」という考え方が中心になりますが、ベイズ統計学では「これまでの知識や仮説」も柔軟に取り込みながら分析を進めます。
そのため、不確実性が大きい現実社会のデータに非常に強いと言われています。
また、菅澤教授は「時空間データ」の分析にも力を入れています。
例えば、感染症の広がり、災害データ、交通データ、地域経済データなど、「時間」と「場所」が同時に関係する複雑なデータです。
こうしたデータを、統計モデルを使って分析していく研究を行っています。
「分析ツールを使う人」ではなく「分析方法を作る人」
菅澤教授の研究の大きな特徴は、「既存の分析方法を使うだけ」で終わらないことです。
現実のデータ分析では、教科書通りにいかないケースが非常に多くあります。
データが欠損していたり、ノイズが多かったり、通常の統計モデルではうまく扱えないケースも珍しくありません。
そのため、菅澤教授は「新しい分析方法そのものを開発する」研究にも取り組んでいます。
例えば、ゼロが大量に発生する特殊なデータや、複雑な空間構造を持つデータなどに対応する新しいベイズモデリングの研究を行っています。
つまり、「分析する人」というより、「分析の道具そのものを作る人」に近い研究者です。
RやPythonを重視する“実装型”の研究室
菅澤教授の研究室の特徴として非常に大きいのが、「実装力」を重視している点です。
教授自身も、ゼミではRやPythonを用いた分析を積極的に行うと発信しています。
つまり、数式だけを勉強するのではなく、実際にコードを書き、現実のデータを分析するところまで重視しているのです。
これは、現代のデータサイエンス教育では非常に重要なポイントです。
理論だけ知っていても、実際に動かせなければ意味がありません。
逆に、コードだけ書けても、「なぜその手法を使うのか」を理解していなければ、本質的な分析にはなりません。
菅澤教授の研究室は、その両方を鍛えるタイプの環境と言えるでしょう。
経済学だけではなく幅広い分野に応用できる
菅澤教授の研究は、経済学だけに閉じていない点も特徴です。
統計科学という分野は、医療、公衆衛生、環境学、マーケティング、金融など、あらゆる領域に応用できます。
そのため、「経済学部だから経済しか扱えない」というイメージとは少し違います。
むしろ、「複雑なデータをどう扱うか」という普遍的な問題に取り組む研究室と言った方が近いかもしれません。
AI時代だからこそ、「データをどう解釈するか」「どのモデルを使うべきか」を考えられる人材の価値はますます高まっています。
菅澤教授の研究室に向いている人とは？
菅澤教授の研究室に向いているのは、「データ分析を本質から理解したい人」です。
例えば、以下のような関心を持つ人には特に向いています。
- 統計学やデータサイエンスを本格的に学びたい
- AI時代に通用する分析力を身につけたい
- RやPythonを使った実践的な分析をしたい
- 機械学習やベイズ統計に興味がある
- 複雑なデータを扱う研究をしたい
- 分析ツールを「使う側」ではなく「理解する側」になりたい
一方で、数学や統計に対する基礎体力は必要になります。
特に、微積分、線形代数、確率統計などの基礎知識はかなり重要です。
ただ、「難しいから避ける」のではなく、「理解したい」という知的好奇心を持てる人には非常に刺激的な環境だと思います。
研究計画書では何を書くべきか
菅澤教授を志望する場合、研究計画書では「どんなデータを、どんな方法で分析したいのか」を具体的に書くことが重要です。
例えば、以下のようなテーマが考えられます。
- 地域経済データの時空間分析
- 医療・感染症データのベイズ分析
- 金融市場データのモデリング
- 環境データの機械学習分析
- 複雑データへの新しい統計手法の応用
また、「既存の分析をするだけ」ではなく、「既存手法では解決できない課題」に関心を持てると、菅澤教授の研究スタイルとの相性が見えやすくなります。
理論・数理・実装をバランスよく考えることが大切です。
まとめ：AI時代に“分析の本質”を学べる研究者
菅澤翔之助教授は、統計科学やベイズ統計学を武器に、複雑なデータ解析の最前線を切り拓いている研究者です。
単なるデータ分析ではなく、「なぜその分析をするのか」「どんなモデルが必要なのか」を本質から考える姿勢が特徴的です。
また、RやPythonを用いた実装にも力を入れており、理論と実践の両方を重視する研究室でもあります。
「AI時代に埋もれない、本物の分析力を身につけたい」「統計学をツールではなく学問として深く理解したい」という方にとって、非常に魅力的な研究環境と言えるでしょう。
興味のある方は、ぜひ菅澤教授の論文や研究テーマにも触れ、自分自身の研究の方向性を考えてみてください。
※本記事は執筆時点の情報をもとに作成しています。最新の研究内容や募集要項については、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。
