担当する「知的高性能メディアシステム研究室」では、次世代のメディアシステムを創出する研究を行っています。人のサポートやアミューズメントなど用途はさまざまで、三次元ホログラフィやリアルタイムAI画像解析などの技術を用いて、新たなメディア表現を模索しています。ディープラーニング（深層学習）に代表されるAI技術とFPGA（Field-Programmable Gate Array／半導体集積回路）や組み込み機器などの専用ハードウェアを組み合わせて、「全体最適化」をめざすのが私たちの研究の特色です。単にソフトウェアのプログラムを書くだけでなく、計算機やセンサーなどのハードウェアを高度に利用することで、これまでにない革新的な視覚体験や情報システムの実現をめざしています。

工学部では、主に「情報システム基礎」「プログラミング言語」「知能情報学」「電気電子情報実験」などの授業を担当します。1年生向けの「情報システム基礎」では、五大装置（入力・出力・記憶・演算・制御を担う装置）・CPU・メモリといったコンピュータの根幹から、ソフトウェア・ネットワーク・セキュリティまでを基本情報技術者試験の出題範囲に沿って体系的に学びます。「知能情報学」や「プログラミング言語」の授業では、理論と実装の両面から「コンピュータを使いこなす力」を養う講義を展開しています。

最近、学生から「いま、どんな技術を学ぶべきですか」と聞かれます。変化のスピードが速いこの時代において、次にどのような技術が主流になるかは、誰にも予想がつきません。ただ、確実なのは、新しい技術はすべて、いまの技術の延長線上にあるということ。だからこそ私の授業では、基本情報技術者試験で扱うような不変の技術をしっかり教えるようにしています。

私が研究・教育で大事にしているのは、「自分で考えて、自分で選んで、自分で責任を取る」ということです。AIの登場で、調べる・書く・つくるといった作業の多くは任せれば形になる時代になりました。それでも、最後に名前を置いて責任を取るのはやはり人間です。そして、自分が手を動かしてつくったものにしか、本当の意味で責任は持てません。だからこそ、多くの技術に触れ、深く理解し、「これは自分が考えて、自分が決めて、自分がつくった」と言える経験をたくさん積んでほしいと思っています。

そして、できれば学生のうちに、「自分の興味があることに、自分のお金と時間を使って手を動かしてみる」経験をしてほしい。私自身、学生の頃から計算機やセンサー、半導体デバイスをいじるのが好きで、振り返ると、その「自分で選んで、自分で買って、自分で組んでみた」経験の積み重ねが、いまの研究の土台になっています。本やネットで得た知識は、実際に手を動かして初めて自分のものになるのです。

学生時代は、とにかく時間があります。だからこそ、AIなら一瞬で済むことを、あえて一から自分で考えて、つくってみてください。例えば、参考書を見て、Pythonのプログラムを実行してみる。動かなくてイライラしながら原因を探す——プログラミングでも電子工作でも、対象は何でも構いません。うまくいかなくて試行錯誤する過程こそが、次にどんな技術が主流になっても通用する力を育ててくれます。

また、ここまで「自分がつくった」と言える経験の話をしてきましたが、その究極形は、「世の中にまだない"何か"を、自分の手で初めてつくる」ことだと私は思っています。それが、研究です。そして研究の面白さと難しさは、修士課程くらいの時間をかけて初めて本当に見えてきます。就活の早期化で、そこに出会う前に就職先が決まってしまう学生も多いですが、就職してしまうと研究に打ち込める機会はぐっと限られます。少しでも面白さの入り口に立っているなら、焦って進路を決めてしまう前に、大学院という選択肢も考えてみてほしいと思っています。