メッセージ

先生方からのメッセージ

北川 博之 先生

モバイル・ユビキタスコンピューティングをはじめとする社会情報基盤の高度化や,多様な情報ビジネス・情報応用の展開に伴い,人類がこれまで体験したことのない超大規模なデータを扱う「ビッグデータ時代」が到来しています.ソーシャルメディアや情報サービスの出現に伴い,ビッグデータは多くの人の日常と密接に関係しています.

このような中,ビッグデータを有効に利活用するための様々な技術とその専門家が,ますます重要となっています.残念ながら,この分野の研究者は社会が必要とする数よりも圧倒的に少ないのが現状です.

センシング技術の進展や新たなメディアや情報サービスの出現等と相まって,ビッグデータは新たな研究テーマの宝庫です.世界中の頭脳が,ビッグデータの利活用のための新たな技術の創出を目指して日夜研究に取り組んでいます.

今あるデータベース・Web検索・データマイニング技術は,新たな未来を切り拓く第一歩にしかすぎません.真に必要とする情報をタイムリーに利活用するための新しい技術を,日本から,ツクバから,我々の研究室から,共に世界に発信しようではありませんか.

天笠 俊之 先生

現在は,データが爆発的に増大しているビッグデータ自体であると 言われています.また,生み出されるデータも,数値,テキスト, 音声,動画像,グラフ等々極めて多様です.これを背景に,日本だ けではなく世界中で,大規模データの管理・運用,あるいは大規模 データからの知識発見のスキルを持った人材が求められています.

ビッグデータ分析に人材の壁、25万人不足見通し(日本経済新聞'13/7/17) http://www.nikkei.com/article/DGXNZO57421630X10C13A7EA1000/

KDEでは,データベースやデータ工学,データマイニングを基礎とし て,ビッグデータに関する幅広い研究を行っている研究室です. KDEで共にデータベース・データマイニングの最先端の研究に取り 組み,世界に向けて成果を発信しましょう!

早瀬 康裕 先生

私の専門はソフトウェア工学で,その中でもリポジトリマイニングと呼ばれる研究分野に取り組んでいます.

ソフトウェア開発では,ソースコードや設計書の変更記録や,バグ管理・タスク管理情報,他の開発者との会話など,複雑で大量の情報を取り扱います.

これらの情報を活用し,開発者に有用な情報を提供するのがリポジトリマイニングです.

私達と一緒に,KDEでリポジトリマイニングの研究を行ってみませんか.

塩川 浩昭 先生

2015年11月から企業の研究所から筑波大に異動してきました. 実は私自身もcoinsの出身であり,KDEのOBでもあります.

私の主な研究テーマは大規模データ分析に対する高速なアルゴリズムの開発です. 特に最近は,TwitterやFacebookなどに代表される超大規模なグラフ高速分析に取り組んでおり, 研究成果として世界最高速のクラスタリングアルゴリズムなどを開発・発表しました.

"NTT、ビッグデータ解析で世界最速 1億人の友人関係3分で”,(日本経済新聞 2013年2月13日) http://www.nikkei.com/article/DGXNASFK13025_T10C13A2000000/

大規模データ分析に興味がある方や最先端の研究にガチで挑んでみたい方,是非いっしょに研究しましょう!

堀江 和正 先生

近年,機械学習の一種である「ディープラーニング」が非常に注目を集めています. これは,脳の情報処理を機械的に再現したモデルの一つで,大量の情報に含まれる共通点の発見や高度な判断を実現しています. 私は,このディープラーニング等の機械学習・人工知能を専門とし,主に医療分野への応用に取り組んでいます.

  • ディープラーニングや人工知能に興味のある方
  • 医療分野に限らず,人の代わりに判断を行うシステム開発がしたい方

ぜひ一緒に研究しましょう.

学生からのメッセージ

Salman Ahmed Shaikh (研究員)

Database is one of the most important research areas in the field of computer science. All big names on internet including Google, Yahoo, facebook, twitter, etc. generates a huge amount of data each day. Besides, a lot of automatic data collection devices including sensors, RFIDs, GPS, etc. are generating terabytes of continuous data streams every day. In order to store, process and analyze such huge data (also known as Big Data), a lot of research is underway within the database community.

We at Kitagawa and Amagasa Data Engineering (KDE) Laboratory are working on several hot research topics in the field of databases. If you are interested in working with data, would like to know how Big Data is stored, processed and analyzed, would love to know how social network giants (facebook, twitter, etc.) are managing your accounts data at back-end, would like to explore how parallel or distributed computing could be utilized to handle huge data, etc. then KDE Laboratory is a right place for you. I, along with other KDE members welcome you to the KDE Laboratory and hope that together we could do some of the best researches and come up with some of the best results in the field of databases.

駒水 孝裕 (研究員)

研究室の一番大きな特徴は多様な研究が行われていることだと思います.

色々な研究に触れることのできる楽しい研究生活を一緒に送りませんか?

Savong Bou (研究員)

KDE is a big laboratory, and of course very international. All professors and senpai tachi are very kind and helpful. They are always available whenever you need help/advices. Every year, a lot of research achievements from KDE have been published at International Conferences. As I know, a lot of alumnus of KDE get good jobs at various famous research centers/companies/universities.

I hope you will join us.

太田 玲央 (研究員)

本研究室は,人数が多く,それぞれ最新の技術について精通した国際的なメンバーが揃っている研究室です。私は,機械学習を人間の行動・生理データに適用してきた経験があります。

ビッグデータ解析という大きな可能性を秘めた手法に直面した現在において,多くの効率的な計算技術が確立されてきています。

私は効率的なデータ管理や,パターン認識のための知的システムを探求して行きたいと考えています。

Our laboratory holds many international experts. I have experienced applying machine learning to human behavioral or physiological data. In facing with big data analysis, some kinds of techniques for efficient calculation were established, such as deep learning. I seek for efficient data management and intelligent system for pattern recognition.

伊藤 寛祥 (D2)

つらいことがあっても、先生、先輩、仲間がいるから頑張れる

そんな暖かい雰囲気の研究室です

佐藤 朋紀 (M2)

残りの大学生活において,多くの時間を研究室で過ごすことになると思います.

大事な選択なので,実際に色々な研究室に足を運んでから決めましょう.

KDEも素晴らしい研究室だと思うので,興味がある方は是非一度見学に来てください.

菅野 健太 (M2)

優れた先生方や先輩方が多く在籍する素晴らしい研究室です。

興味のある方は是非ともKDEへ!

那須 勇弥 (M2)

先生方の手厚いサポートが受けられます。

ぜひ、KDEへ!

安坂 祐紀(M2)

私は今年から研究の領域を変えてKDEに入りました。初めて勉強する領域ですが、通常の全体ゼミ以外にも輪講や教授との打ち合わせがあり手厚く指導していただけるので、非常に研究に取り組みやすい環境だと感じています。

山部 剛士 (M2)

KDEでディープな研究をしてみませんか?

住谷 雄樹(M1)

たくさんの刺激を受けられる場所です。

中川 遼太郎(M1)

多くの人が配属されており、様々なテーマを扱ってます。

興味があれば是非見学しに来てください!

仁木 美来(M1)

先生方がしっかり指導してくださるし、みんな親切な大人数の研究室です:)

興味があればぜひ!

山崎耕太郎(M1)

色々な人がいるのでいつも刺激的です。

米内 裕史(M1)

KDEは, 先生方5人, 学生20人前後と, おそらく人数規模の大きい部類に入る研究室だと思います.

その規模もあってデータ工学の分野の中でも非常に多様な研究が行われています.

きっと興味の湧く研究もあると思いますので, ぜひ一度見学に来てもらえればと思います. お待ちしています.

Yoshimura, Carina Miwa(M1)

研究するのに最高な環境、そして素晴らしい先生方が揃っている研究室です。

留学生も多く国際色豊かな研究室でもあり、私もKDEに入れて本当に良かったと思います。

ぜひKDEへ!

栗本 真太郎(B4)

【研究について】
先生方も学生も多く、いろんな研究がされています。なので自分の研究周辺や分野外の知識も深めやすいと思います。

【指導について】
例えばゼミでは5人の先生方それぞれの視点からツッコミ入ったりするので勉強になります。

【業績について】
昨年のM2が4人とも学費免除勝ち取っていたように、たくさん論文を書くラボで良いです。

【人について】
よく先輩の車でラーメンに行っています。穏やかな雰囲がとても好きでラボ畜になりました。

大倉 真一希(B4)

データ工学についてあらゆる研究が行われています.

理論研究,応用研究のどちらにも触れることができます.

研究室選びに迷っている人も,もう決めたという人もとりあえずKDEへ見学をどうぞ!

小川 大河(B4)

優秀な先輩や先生方がたくさんいらっしゃるため日々刺激を受けられる環境です.

三浦 賢人(B4)

ビッグな研究をしましょう.