東大tmiの研究室配属について - 合格者のみ知る具体的な振り分け方法も公開
1. はじめに
この記事では、私が東京大学以外の大学の学部から東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻(通称東大TMI)の院試を外部受験して合格した私が東大tmiの研究室配属について記事を書きます。
※有料部分では具体的な研究室配属の選考方法などについて書いてます.
特に、以下のような方々の役に立てればと思い書いております。
・東大tmiに興味があるが何をしているところか正直わからない
・東大tmiの院試については情報が少なくどう対策したらいいかわからない
・文系の学問まで幅広い興味がある
・大学院から専門を変えたい
・人工知能について研究したい
・有名な松尾研で研究したい
2. 東大tmiとは？
東大tmiについて知らない方向けに書きます。知っている方は読み飛ばしてください。簡単に言うと、工学と経済・経営、社会学について融合した領域について学び研究する専攻です。最近だと、人工知能が強いらしいです。
この専攻は、人工知能などの工学や経営など俗に言う稼げる学問をまなべるため、就職はもちろん起業等にも強く、就職予備校とも巷では言われているらしいです。
就職先としては金融、コンサルティング、メーカーに就職する人が多く、この 3 業種に就職した人は 70% らしいです。ゴールドマン・サックス、マッキンゼーあたりは誰でも知っているのではないでしょうか。
3. 東大tmiで行われている研究と研究室選びについて
東大tmiで行われている研究
工学と経済・経営、社会学について融合した領域について学び研究する専攻ですのでそれらの境界領域について研究する研究室が多くあります。
読者の方に東大tmiで行われている研究について知ってもらうため、東大tmiで行われている研究について大きく3つのカテゴリに分けて研究室の例と研究分野の概要を挙げていきます。
ここでは、あまり研究について知らない方向けにざっくりと紹介するために書きましたしたので、正確なカテゴリ分けになってないかもしれませんがご了承ください。
A: 人工知能系
例: 坂田・森・浅谷研、松尾・岩澤研など
この系統の研究室では、人工知能の枠組みに含まれる機械学習・深層学習、ネットワーク解析、自然言語処理等の手法を持ちいた研究ができます。
補足として、人工知能に関連する研究ができる情報理工などの他の研究科との違いは、より社会実装や応用に焦点が当てられているということがあります。
データサイエンティストなどの職に就くことを考えられており、応用に興味がある人にはうってつけの場所かと思います。
B: 資源・社会工学系
例: 村上研、茂木研
環境問題、エネルギー・資源の不足問題から社会経済の問題まで複雑で大きな規模の問題の解決に取り組む研究をされているようです。
研究対象や手法が幅広く存在しているため何かしら興味を持てる対象が見つかりそうな分野です。
何となくすごいことがしたいけど具体的な将来像が見つからない方や環境問題などに強い問題意識を持たれている方は公共政策大学院だけでなくここに進むことも検討されてみてはどうでしょうか。
https://sselab.t.u-tokyo.ac.jp/
C: 経済・経営系
例: 武田研、田中謙司研
経済・経営関連の研究をされているようです。計量経済学などを道具として研究を行われているようです。
卒業生の就職先は金融やコンサルが多いようです。戦略コンサルや外銀に進みたいかたはここで学ばれるのが良いかと思います。
研究室選び
上で書いたように研究室ごとに重きを置く研究対象が異なっており、自分の興味のある対象にマッチした研究室を公式サイトから探したり研究室にコンタクトをとって話を聞いたりすれば何となく進みたい方向性が定まっていくと思います。
また、研究室によって大学院卒業後の進む進路の趣向が異なっているため、将来進みたい業界などについても考えてみると良いかと思います。研究室によっては卒業生の詳細な進路についても公開されていますので、それも参考になると思います。
事前に研究内容や行きたい研究室について考えておくことは院試勉強のモチベーションにつながりますし、より良い研究計画書を書くことにも役立ちますので、ぜひとも事前のリサーチとコンタクトを取ることをお勧めします。
4. 東大tmiの研究室配属の方法と戦略
ここでは東大tmiの研究室配属の具体的な流れや方法について書きます。
東大tmiではなんと大学院に応募した段階では研究室配属が決まりません。研究室配属は大学院入試合格後に合格者に希望調査を11月にとり12月上旬に決定するという流れになっています。
したがって、東大tmiはたとえ院試に合格できても行きたい研究室に進めないというリスクがあります。また、東大tmiの研究室振り分けの方法は合格者にしか知らされないという不透明性もあります。
以降の有料部分ではどうしても希望の研究室に進みたいという読者の方に向けて具体的な振り分け方法とおすすめ戦略について書きます。
※有料部分の内容については、いかなる情報も外部への漏洩や無断転載をしないでください。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？