機械学習は，大規模言語モデルや分子構造予測をはじめとしてAI応用技術を支える基盤技術です．その応用分野は日々拡大を続けており，その重要性は日々高まっています．

しかしながら，実世界で機械学習技術を適切に利用することは容易ではありません．機械学習は，情報科学と統計学をはじめとして複数の分野にわたる知識が要求されます．また，目的に応じて適切な手法を設計するには，さまざまな手法の原理と性質をふまえ，それらを適切に組み合わせる技術を備えていなけばなりません．

このような知識と技術を習得するために，各大学では博士課程を設けています．中でも『社会人博士課程』制度は，すでに職務に就かれている方々に向けたものです．他分野を学んだが機械学習を導入してより一層の発展を目指したいとか，情報科学や統計学を学んだが修士課程より広範で深い知識を身につけたいといった要望に応える制度です．

この社会人博士課程制度を活用していただくために，電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会（IBISML研究会）と理化学研究所 革新知能統合研究センター（AIPセンター）は，社会人博士合同説明会を設けました．本説明会は，それぞれが異なる専門と利点を備えた国内研究室から，社会人博士課程にご関心のある方々が，ご自身の目標や方針に合致した研究室を探すお手伝いをするものです．

すでに入学を考えておいでで，研究室を探しておいでの方々には，各研究室の情報を収集する場として，進学するかどうかをお考えの方々には，社会人博士課程について知っていただく場としてご活用いただければと考えています．

開催案内

2025年度 機械学習博士課程合同説明会は，第1回を第28回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2025) に併催いたしましたが，第2回をオンラインで実施します．

開催概要

• 日時：2026年2月13日（金） 19:00〜21:00
• 申込締切：2026年2月9日（月）

申し込み手順

お申し込みにあたっては，以下の内容を dpfw2025@ibisml.org までお送りください．

• お名前，連絡先メールアドレス（必須）
• 現在の職務，主な業績，研究経験，動機などを短くまとめた自己紹介文，もしくはこれらの情報を掲載したURL（必須）
• 個別に面談したい教官名（複数可）（オプション）
• 博士課程で研究したい内容を500〜1000字程度にまとめたもの（オプション）
  • すでに進学を決めておいでの方々は，より時間を有意義に活用するため，ご準備いただくことをお薦めいたします．

補足・注意事項

• お申し込み後，2月10日（火）までに確認と参加用Zoom URL を，ご連絡いただいたメールアドレスにお送りします．
• お送りいただいた情報のうちメールアドレス以外の情報は，ご相談の参考にさせていただくため参加教員の間で共有させていただきます．
• 会議システム Zoom を利用して開催しますので，利用環境をご準備のうえご参加ください
• 機械学習に関する動向調査といった，博士課程進学以外の目的で面談を申し込まれることはお控えください．

参加教員募集

この会への参加をご希望される方がおいででしたら，dpfw2025@ibisml.org までご連絡ください．参加教員の受付は 2026年1月30日（金）までとさせていただきます

参加教員

• 横井 祥（総研大 国立国語研究所 立川）
  • 専門分野：自然言語処理，表現学習，モデルの解釈性，言語の統計的・幾何的特徴づけ，言語の数理科学・実験科学
• 松原 崇（北海道大学 札幌キャンパス）
  • 専門分野：データの幾何学，表現学習，画像生成，計算機シミュレーションのための深層学習(SciML)，AI for Science
• 松井 孝太（京都大学 吉田キャンパス）
  • 専門分野：適応的実験計画，転移学習，スモールデータ科学（特に医学，材料科学）
• 本多 淳也（京都大学 吉田キャンパス）
  • 専門分野：逐次的意思決定，バンディット問題，ベイズ最適化，強化学習，情報理論
• 藤澤 洋徳（統計数理研究所/総研大 立川）
  • 専門分野：統計科学, ロバスト統計, スパースモデリング
• 福水 健次（統計数理研究所/総研大 立川）
  • 専門分野：統計的機械学習，幾何学的機械学習，深層生成モデル，表現学習，カーネル法，位相的データ解析
• 日野 英逸（統計数理研究所/総研大 立川）
  • 専門分野：情報幾何学，幾何学的機械学習，適応的実験計画の理論と応用，地球惑星科学への機械学習応用
• 原 聡（電気通信大学 調布）
  • 専門分野：説明可能AI, 公平性, 計測インフォマティクス, AI4Science
• 鈴木 大慈（東京大学 本郷キャンパス）
  • 専門分野：深層学習理論，確率的最適化，統計的学習理論，高次元・無限次元モデルの理論，基盤モデル
• 杉山 麿人（総研大 国立情報学研究所 学術総合センター）
  • 専門分野：情報幾何学，テンソル分解，グラフマイニング，教師なし学習，ニューロシンボリックAI
• 杉山 将（東京大学 柏キャンパス/本郷キャンパス）
  • 専門分野：機械学習の理論とアルゴリズム，弱教師付き学習，雑音ロバスト学習，転移学習，密度比推定，逐次的意思決定
• 佐久間 淳（東京科学大学 大岡山キャンパス）
  • 専門分野：機械学習と人工知能の信頼性，AIセキュリティ・プライバシー
• 今泉 允聡（東京大学 駒場キャンパス/本郷キャンパス）
  • 専門分野：高次元統計，深層学習の理論，テンソル解析，関数データ解析，最適輸送の統計解析，統計的因果推論東京大学 駒場キャンパス/本郷キャンパス