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2026.06.25

書籍を研究に活かすための文献管理（M2 松原正典）

皆さんこんにちは。M2の松原正典です。
本年度もよろしくお願いいたします。

今回は文献管理の中でも「論文」の管理ではなく、「書籍」の管理について皆さんと考えていけたらと思います。
過去のブログでも文献管理、整理についての紹介がされている記事がありました。こちらも併せてご覧ください。

https://fukutake.iii.u-tokyo.ac.jp/ylab/2025/07/m1-12.html

研究というと成果として発表されるのは「論文」だとイメージされる方もいらっしゃるかと思いますが、「書籍」として発表されることも少なくありません。私はメディア研究の一部も先行研究で整理する必要があるので、論文だけでなく、書籍を読むこともあります。

【論文と書籍とで文献整理は違うのか？】
では「論文」と「書籍」で文献整理の点で何が異なるのか？というところですが、つまるところ「概要把握のスピード」の違いだと私は考えています。

論文は要旨、背景、方法、結果、考察、結論のように構成の型がある程度決まっているので、目的やもたらされた結果などまとめやすくなっています。また、生成AIの発達によって要約も容易になっていて、例えばNotebookLMに論文をアップロードすれば、概要説明のスクリプトを作成することもできますし、チャットで質問をすることもできます。「ざっと見る」ことに関しては飛躍的に行いやすくなりました。

一方で、書籍は論文のように型が決まっているわけではありません。序章や終章に全体の構造を説明されていることもありますが、各章で議論が積み重ねられていたり、章をまたいで主張が展開されていたりするため、短時間で全体像をつかむことが難しくもあります。また、論文はウェブ上にオープンアクセスで載せられていることがしばしばありますが、書籍に関しては現状オープンアクセスとなっていない場合が多いです。
書籍は「ざっとみる」ことをしたい場合でも論文と比較して時間をかけて読み、整理する必要があるという点で違いがあります。

【書籍の文献整理の方法：松原の場合】
ここからは私の模索中の文献整理の方法を共有しますので、他に良い方法があればぜひご教授いただきたいです。

①Googledriveでの管理
Googledriveでは、主にGoogle スプレッドシートとGoogle ドキュメントを使って管理をしています。
まず、スプレッドシートでは書誌情報を一覧でまとめています。具体的には書籍名、著者名、出版年などの基本情報に加えて、その書籍の全体に目を通したのか、あるいは特定の章だけ読んだのかを記録しています。書籍は最初から最後まで目を通すとは限らないので、私の研究においてどこの章が重要で目を通したのかをまとめていると後に見返す際にも便利です。また、スプレッドシートには、その書籍についてまとめたGoogle ドキュメントのリンクと、一言まとめも記入しています。一言まとめには、「この本は何について論じているのか」「自分の研究にどのように関係しそうか」を簡単に書いています。こうしておくことで、後から文献を見返すときに、どの本がどの議論に使えそうかを素早く確認できます。

一方で、Google ドキュメントでは書籍の内容をより詳しくまとめていきます。全体の要約や章ごとのメモ、気になった概念、自分の研究との接続を書き残すようにしています。スプレッドシートは文献を一覧で把握するためのもの、Google ドキュメントは内容を深く整理するためのものとして使い分けています。

②読書メモアプリの活用
最近は山内研の方に紹介していただいた「KokuDoku」というアプリを使って書籍の整理を試みています。KokuDokuはスマホで撮影すると瞬時にテキスト化をすることが出来るので、紙の書籍を読みながら気になった箇所を記録、メモをする際に非常に便利です。

これまでは、書籍の中で重要な箇所や一文を見つけると、付箋を使ったり、購入した書籍であれば線を引いたりするなどの方法を使ってきました。しかし、その方法だと、後から見返す際に付箋の箇所を手あたり次第確認する必要があります。また、線を引いた箇所についても、そのときは重要だと思っていても、時間が経つと「なぜここに線を引いたのか」が分からなくなることがあります。

それらを解決するために気になった箇所をマーク出来る機能とマークした箇所にメモ書きが出来る機能を活用します。気になった箇所には「なぜこの箇所が気になったのか」「自分の研究のどこに関係しそうか」を短く添えるようにしています。 もちろん電子書籍にも同様の機能があるのですが、読む時には紙媒体が良い方にとってはいいとこどりが出来るようになったと言えるでしょう。

②生成AIの活用
生成AIは主にGoogle ドキュメントにまとめる際の補助として活用しています。

例えば書籍を最初から最後まで目を通す場合は要約を章ごとに行うのですが、その要約をGeminiに投げて理解できない箇所や不足していると思われる情報の指摘をしてもらいます。指摘から修正が必要だと思われる場合はもう一度読み直しを行います。また理解できない箇所があれば、共有をして一緒に考えることもあります。

書籍を読み進めていく中で、要約や理解出来ない箇所を共有することで、初めて読んだ際の違和感や理解度がある程度反映されたまとめを作成することが出来るので、ただ読むだけではなく考えながら読む良い補助として生成AIは機能しています。

ただし、生成AIはあくまで補助的に使うようにしています。書籍の場合、著者の議論の流れや章同士の関係が重要になるため、生成AIによる要約だけで内容を理解したつもりにならないように注意しています。むしろ、自分が作成した要約やメモをもとに、理解の穴を確認したり、別の整理の仕方を提案してもらったりする使い方がよいのではないかと感じています。

【書籍管理で意識していること】
ここまで、Google Drive、読書メモアプリ、生成AIの活用について紹介してきましたが、書籍の文献整理で一貫して意識していることは「後から使える状態にしておくこと」です。
書籍は文量が多く、読み終わった直後には理解したつもりでも、時間が経つと内容を忘れてしまいます。特に研究計画や論文を書くときには、「たしかあの本に関連する議論があったはず」と思っても、どの章のどのあたりに書かれていたのかを探し直すのに時間がかかることがあります。
そのため、書籍を読む際には、次の3点をできるだけ残すようにしています。

1つ目：その本は何を論じているのか
2つ目：自分の研究に関係している箇所がどこか
3つ目：その箇所がなぜ自分の研究に関係しているのか

特に3つ目は個人的には重要です。引用したい箇所や気になった箇所を保存していても、後から見返したときに「なぜここをメモしたのだろう」と思うことがあります。そこで、「先行研究の背景として使えそう」「概念整理に関係しそう」「自分の研究対象を説明する際に参考になりそう」といった一言を残しておくと、文献レビューや研究計画を書くときに使いやすくなります。

【おわりに】
今回は論文ではなく、書籍の文献管理で私が試している方法を紹介しました。

論文は構成が比較的決まっているため整理がしやすいですが、書籍は章立ても様々で特定の章だけ読むこともあるので、決まった型でまとめていくのは研究に活かす上で大事な部分を取りこぼしてしまうのではないかと危惧しています。

だからこそ、書籍の文献管理では、単に内容を要約するだけでなく、「どこを読んだのか」「何が書かれていたのか」「自分の研究とどのように関係するのか」を残しておくことが重要なのではないかと感じています。私自身もまだ試行錯誤の途中ですが、スプレッドシートで文献全体を見渡し、Google ドキュメントで内容を整理し、読書メモアプリや生成AIを補助的に使うことで、少しずつ後から使いやすい形になるよう工夫しています。

文献整理の方法に正解があるわけではありませんし、研究分野やテーマ、読む文献の種類によって整理の仕方も変わっていきます。今回紹介した方法も一例に過ぎませんが、書籍の文献管理に困っている方の参考になれば幸いです。

皆さんはどのように文献管理をしているでしょうか。おすすめの方法やツールがあれば、ぜひ教えてください！

2026.06.25

社会人大学院生という選択（M1 上林山 大吉）

こんにちは、上林山と申します。
今春から東京大学大学院・学際情報学府に入学し、社会人大学院生としての生活をスタートさせました。

「社会人大学院生」と言うと、少し落ち着いた響きがありますが、私はまだ26歳です。
実際、大学構内を歩いていると普通に学部生に間違えられます。自分で言うのもなんですが、まだまだぴちぴちだと自負しております。

一方で、会社では大手企業の総合職として働きながら、社内では教育担当としてリスキリングを教える立場も担っていました。
社外では、オンラインコミュニティで講師として資料作成のノウハウを伝えています。

そんな私が大学院に進学しようと思ったきっかけは、職場の内外で教育に携わる機会が増えたことでした。

社外のオンラインコミュニティで活動する中で、大人たちが自発的に学び直しをしている現場を目の当たりにしました。
そこでの学びが本業に還元されたり、次のキャリアへの足がかりになっていたりと、リアルな変化が起きていました。
「これは面白い、ちゃんと研究したい」と思ったのが、進学を意識し始めたきっかけです。

当初は大学時代に経済学部だったこともあり、MBAが取得できる経営系の大学院や、東大内の経済学の大学院も検討していました。
その中で敢えて学際情報学府、そして山内研を選んだのには、いくつかの理由があります。

1. 多様な人々が集まる環境

学際情報学府には、ストレートに進学した若い学生だけでなく、企業で20年以上第一線で活躍してきた社会人や、多くの留学生が在籍しています。
社会人学生の割合はおよそ4分の1ほどで、山内研にも各学年に1人は社会人大学院生がいる印象です。自分だけが浮いてしまうような環境ではないというのは安心材料でした。

2. 研究の自由度と柔軟なカリキュラム

MBAのような専門職大学院はカリキュラムがある程度決まっており、プログラムに沿って学ぶ形になります。
一方、学際情報学府は研究テーマの自由度が高く、自分の問いを深く追求できます。
また、標準修了年限は2年ですが、事情に応じて3年かけて修了することも可能なので、仕事との両立に不安がある方も比較的学びやすい環境かと思います。

3. 「今しかない」という覚悟

今後数年のうちにマネージャーへの昇進が見えてきたとき、部下のマネジメントや組織づくりに追われ、研究に向き合う時間はなくなるだろうと感じました。
だからこそ、この2年間が研究に集中できる最後の機会だという覚悟が、進学の決め手になりました。

大学卒業後、進学までに数年のブランクがありました。でも今は、社会人経験を挟んだことによるブランクをポジティブに捉えています。

企業で働いてきたことでドメイン知識が身につき、「こういう研究がしたい」という明確な意志を持って大学院に臨めています。
授業で得た学びが実務に直結する瞬間があったり、逆に現場経験が研究の深みを支えてくれたりと、学びと仕事が相互に還元し合う感覚があります。

社会人を経てから大学院に入る意味があるのか、と不安に思う方もいるかもしれません。でも私自身は、ちゃんと意味があったと感じています。

さいごに

もちろん、働きながら大学院に通うのは楽ではありません。
仕事、授業、研究、課題、発表のルーティンを回すのが大変なこともありますが、ここでしか得られない養分があるのを日々実感しており、今このタイミングで大学院に来てよかったと思っています。

社会人で山内研への進学を迷っている方は、ぜひ受験を検討してみてください。

2026.06.12

研究計画書で意識したこと・学部時代の過ごし方（M1藤堂祥太朗）

皆さんはじめまして。M1の藤堂祥太朗です。

大学院夏季入試の出願まで残り約1ヶ月となりました。私からは、記憶が新しいうちに、研究計画書を書く際に特に意識したことと、大学院進学を控えた学部時代の過ごし方について共有させていただければと思います。特に大学院受験生の方々にとって参考になれれば幸いです。

※「これをやれば受かる！」という保証はできません。ご留意ください。

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【研究計画書について】　
かなり前になりますが、山内先生が研究計画書の書き方についてコメントをされています。
【エッセイ】 人をうならせる研究計画書
これを踏まえつつ、具体的に私が大切にしたことやAIの使い方についても意見をお伝えします。

まず、研究計画書を書く際に意識すべきことは大きく2つあると思います。

①研究意義
研究には、学術的価値と社会的価値があります。

学術的価値については、先行研究で検討されていない新規性が重要になります。これを見つけるには、多くの文献から傾向や課題を分析した「レビュー論文」と呼ばれるものを参照する、また論文を沢山読む中で共通して挙げられている課題に注目することが大切です。加えて、私はESD（持続可能な開発のための教育）と教育工学の2つを掛け合わせた研究をしているのですが、それぞれの学問分野にどのように寄与するかも考えました。具体的には、教育工学が「SDGs」という社会課題とも接続するという点、ESD研究ではあまりされてこなかった効果検証を取り扱えるという点を強調しました。

そして、社会的価値をしっかり考えられるかどうかが、専門外の人に対する研究の意義の説得力に直結します。統計的に示されている現状と結びつけられると良いと思います。

②実現可能性
どれだけ新規性があって夢のあることを書いても、それが現実的である必要があります。特に、修士課程の2年間で出来ることは限られているはずです。意識したのは、研究で実践フィールドを用意することについてです。実践対象を具体的にリストアップし、どのように協力を要請するかを綿密に練ると良いです。加えて、私は研究技法に関する書籍も複数読み、反映させました。自分のテーマに関する論文ばかり読みがちですが、研究のガイドライン、進め方に関するものにも忘れず目を通すことで、抽象的なビジョンを具体化できます。

加えて、行きたい研究室の志向との整合性も重要です。極端な話、農学に関する完璧な研究計画書を作っても、教育工学系の研究室には入れません。アドミッションポリシーや希望指導教員の先生の研究にはしっかり目を通しておきましょう。

AIとの向き合い方
研究計画書の中身に関して、可能な限り自分の言葉で枝葉を描いていくことが望ましいです。研究計画書の核になってくるのは、自分自身の課題意識や原体験になってくると思います。これは、AIが作れるものではありません。その為、根気強く言葉を紡ぐことで研究計画に一貫性をもたらせ、その上で熱意を持つことができます。

しかし、人に伝わる文章を書く必要があります。そこでAIが活躍します。私は主にAIには、言葉の言い回しや、冗長な表現を直してもらっていました。また、研究意義に関して自分では思いつかないアイデアを出すためにAIを活用しました。ただ、これは鵜呑みにせず、現実世界の状況にきちんと即しているかを自分で吟味する必要があります。

※情報漏洩、AIモデルの学習への利用に関する設定には気をつけてください！

（研究計画書作成に役立った文献）
高野・岡『心理学研究法：心を見つめる科学のまなざし　第3版』
大島・千代西尾『主体的・対話的で深い学びに導く　学習科学ガイドブック』

【大学院進学を控えた学部時代の過ごし方】
大学院進学に向けて学部時代にすべきことは、一言でまとめるなら「卒論を人一倍頑張る」ということです。学部の時から凄いプロダクトを開発したり、長期に渡る参与観察をしたり、複雑な実験を行えればそれに超したことはありませんが、大概は難しいと思います。私もそうでした。

その中で私は文献調査による理論研究に精を尽くしました。安易に孫引きせず、一次文献に徹底的にあたりました。複数の図書館を行ったり来たりして大変でしたが、その分、質の高い整理と分析ができたと実感しています。文献整理にあたっては、Zoteroという管理ツールを活用していました。修士に入ると莫大な量の文献にあたらないといけないません。学部時代に培った文献と向き合う姿勢が、現在では非常に役立っています。

役に立ったかは分かりませんが、私は卒論でExcelを活用した簡単な教育支援ツールのプロトタイプを作成しました。正直出来映えはひどく、卒論の一貫性も少し失われてしまったのですが、0からアイデアを形にする経験は良かったです。モノを作る一連の流れを把握できたのは自分にとって大きかったです。けど無理に卒論に組み込まなくてもよかったなと、今になって思います。欲張らないことも時には大切ですね（笑）。

【最後に】
研究には息抜きも大事です。私は好きな音楽を聴きながら散歩したり、少ない時間ですがアルバイトをしたりして、研究のことを忘れる瞬間を作っていました。そうすると、フレッシュな頭から良い発想が得られることがあります。院試が終わっても卒論、そして修士の2年間が続くわけなので、無理なく研究を続けられる生活リズムを模索しましょう。健康第一です。

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最後までお目通しいただきありがとうございます。
皆様のご活躍をお祈りしております。

2026.06.02

苦手な言語の文献と向き合うとき、AIに頼っていいのか (M1 押山匠)

皆さんこんにちは。M1の押山匠です。

修士課程も後半に差し掛かり、入学からの1年を振り返ると、思っていた以上に「言語」と格闘してきた時間が多かったと感じています。
私は帰国子女として育ちました。日本語での読み書き、とりわけ大学院レベルの学術的な議論においては、ずっと私の「天敵」でした。入学前から、この点への不安は正直ありました。
しかし実際に研究を進めてみると、苦手なのは日本語だけではありませんでした。私の研究テーマは、日本とタイ・バンコクの学校のデジタル環境における教師の知識習得を比較するものです。当然、参照すべき文献は日本語・英語・タイ語、時にはそれ以上の言語にまたがります。苦手な言語の文献を読むことは、「避けたい問題」ではなく「乗り越えるべき課題」でした。
そこで私がとってきたのは、AIツールを使ったさまざまな実験です。今回は、読む・探す・聴く話す・理解を深めるという4つの場面で試してきたことを、できるだけ言語化して書いてみます。

1. 読む：NotebookLMで基礎的な理解をつくる
苦手な言語の論文を読む際にまず試したのが、NotebookLMです。
このツールの特徴は、アップロードした資料の内容だけをもとに回答する点にあります。他の生成AIと比べ、ハルシネーション（事実と異なる情報の生成）が少ないと感じています。また、日本語の論文に英語で質問する、といった多言語での使い方が可能です。さらに、ポッドキャストや動画形式で論文の概要を説明してくれる機能もあり、テキストだけでは掴みきれない内容を別のフォーマットで理解する助けになっています。

2. 探す：日本語文献のための検索パイプライン
英語文献の検索では、ResearchRabbitやLitMapsが役立っています。論文同士の引用関係を可視化してくれるため、分野の全体像を俯瞰しやすくなります。
ただし、これらのツールは主に英語文献向けです。日本語論文については、別のアプローチを試みました。CiNiiなどのデータベースからタイトル・アブストラクト・リンク・PDFを一括取得するスクリプトをAIに書いてもらい、取得した論文群をNotebookLMのMCPコネクターと連携させて大量にセッションにかける、というパイプラインです。これにより、日本語文献のリサーチを英語文献に近い感覚でこなせるようになりました。この方法は今も実験中ですが、今のところ一番しっくりきています。

3. 聴く・話す：授業とゼミのなかで
授業中の発言やゼミのディスカッションも、私には大きなチャレンジです。聞き取れなかった内容のために、Notta.aiやOtter.aiといったリアルタイム文字起こしツールを活用しています。ウェアラブル型のEven G2も試してみました。眼鏡型のデバイスで字幕を表示させるという体験は、なかなか新鮮でした。
発言や文章を書く際には、まず得意な言語で考えを整理し、AIに翻訳・校正してもらってから日本語でアウトプットする、という流れをとることもあります。授業のレポートやゼミでの発言など、書き言葉でも話し言葉でも、この方法は応用できます。ゆっくりですが、こうした積み重ねが少しずつ日本語での思考力を鍛えている実感もあります。

なお、このブログは英語で執筆し、AIの力を借りて日本語に翻訳したうえで、自分で読み返して校正したものです。このブログ自体が、上でご紹介した方法の実践例でもあります。

4. 理解を深める：AIをソクラテス的な壁打ち相手として
最後に、私が特に気に入っている使い方があります。ClaudeやGeminiなど主要な生成AIサービスには、直接答えを返すのではなく、問いかけを通じて自分自身で概念を理解するよう促すモードがあります。
論文の内容について「自分はこう理解した」と入力すると、AIが問い返してくれる。この対話形式を通じて、認知的な主体性をAIに丸ごと委ねることなく、自分の理解を確かめながら深めることができます。特に、慣れない言語で読んだ内容の「本当に理解できているか」を確認する用途に向いていると感じています。

では、AIに頼っていいのか？
ここまで様々な実験を紹介してきましたが、生成AIの出力は、往々にして一般的すぎると個人的に感じました。
得た情報は必ず自分で確認し、論文そのものを読む作業は省略できないと思いますし、AIが言っていることの信頼性は、常に自分でチェックする必要があると思います。その意味で、AIはゴールに連れていってくれるものではなく、あくまで「入口を広げてくれるもの」だと思っています。
その経験から、私は今こう考えています。
問うべきは「AIに頼っていいか」ではなく、「AIに何を担わせるか」だ、と。
生成AIは、検索・整理・翻訳といった反復的な作業においては大きな力を発揮します。しかしその出力の質は、与える「問い」の質に完全に依存します。AIにすべてを委ねれば、返ってくるのは平均的な答えです。独自の問いを立て、新しい知識を生み出すためには、「どう問うか」という技術こそが、今もっとも鍛える価値のあるスキルなのかもしれません。

M1の二学期になった今、苦手な言語の文献は、今もまだ私の天敵です。
でも、「向き合えない壁」から「工夫しながら越えていける課題」に変わると感じました。それだけで、研究生活はずいぶん違って見え、毎日が楽しく感じます。
今回ご紹介したのは、あくまで私個人の実験の記録でので、すべての人に有効とは言えませんし、私自身もまだ試行錯誤の途中にいます。ただ、語学力でも技術力でも、必要なスキルがすべて最初から揃っていなくても、試しながら進める余地が、少なくとも今の時代にはあると思います。そのことが、これから山内研を志す方の参考になれば嬉しいです。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。

押山匠　６月２日

2026.05.01

教育工学の研究に活かす「コンサルティング・スキル」：ロジカルシンキングで修士論文の質を高める（M3 李佳誠）

皆さん、こんにちは。修士3年の李です。この1年間、就職活動を進めていく中で、仕事と学術研究には多くの共通点があることに気づきました。今回はその学びについて、皆さんに共有したいと思います。

「研究」と「コンサルティング」と聞いて、どのような印象を持つでしょうか。一見、アカデミックな教育工学の世界と、ビジネスの最前線であるコンサルティングは遠い存在に思えるかもしれません。しかし、私が修士課程での研究、特に学習方略や学習支援の研究に取り組む中で実感したのは、両者には「課題解決のプロセス」における強力な共通点があるということです。
今回は、コンサルティングの根幹を成す「ロジカルシンキング」が、いかに教育工学の研究、特に研究計画の立案や文献調査を効率化させるかについてお伝えします。
1. 大きな問題を「構造化」し、解けるサイズに分解する
教育工学の研究、とりわけ「学習術」や「学習方略の認識」といったテーマを扱う際、私たちは最初「どうすれば学習効率が上がるか」「なぜ学習者は適切な戦略を使わないのか」といった、非常に大きく曖昧な問いに直面します。
ここで役立つのが、コンサルティングにおける「問題の構造化（Issue Tree）」のスキルです。
漠然とした大きな問いをいきなり解こうとするのではなく、それを構成する要素を「MECE（漏れなく、ダブりなく）」に分解していきます。例えば、「学習戦略の認識」という課題であれば、「戦略の存在を知っているか」「その効果を信じているか」「実行するコストをどう感じているか」といった具体的なサブ課題に切り分けます。このように大きな問題を構造化し、実行可能なサイズの小さな課題へと分解することで、研究の「攻めどころ」が明確になります。
2. 曖昧さを排除し、実施可能な解決案を導く
コンサルタントの仕事は、クライアントの曖昧な悩みを具体的なアクションプランに落とし込むことです。これは研究においても全く同じです。「学習意欲を向上させる」という目標だけでは、具体的にどのような介入（Intervention）を行えばよいか見えてきません。
しかし、問題を構造化した先にある「小さい具体的な課題」にフォーカスすれば、「特定の学習方略の効果をメタ認知的に促すフィードバックの提示」といった、具体的で実施可能な解決案（研究手法）を提案できるようになります。いきなり巨大な壁に挑むのではなく、確実に登れる階段を設計する。このステップこそが、研究の実現可能性（Feasibility）を高める鍵となります。
3. 修士課程における「効率」の最大化
このロジカルシンキングの活用は、限られた時間の中で成果を出さなければならない修士段階において、大きな恩恵をもたらします。
目標の明確化: 課題が分解されているため、自分が今「どのパズルのピース」を埋めようとしているのかが常にクリアになります。
文献収集の効率化: 問いが具体的になれば、検索すべきキーワードや参照すべき先行研究の範囲が自ずと絞り込まれます。関連性の低い文献を読み漁る時間を削減し、核心に触れる議論に集中できるのです。

　教育工学の研究は、理論を構築するだけでなく、現場の課題をどう解決するかという「実践的」な側面を強く持っています。だからこそ、ビジネスの世界で洗練されてきたロジカルシンキングや構造化のスキルは、私たちの研究を加速させる強力な武器になります。
「何を研究すればいいか分からない」「先行研究の海で迷子になっている」という方は、一度ペンを持って、自分の問いをツリー状に分解してみてください。きっと、進むべき一本の道が見えてくるはずです。

2026.04.24

【お知らせ】大学院夏季入試研究室説明会

大学院学際情報学府の夏季入試について、研究室説明会を以下の日程で開催します。
(Zoomによるオンライン開催）

5月21日（木）16時30分から17時30分まで

16時30分〜16時45分：研究室の概要説明と質疑応答　※1
16時45分〜17時00分：大学院生・スタッフの自己紹介
17時00分〜17時30分：大学院生・スタッフとの個別相談 ※2

※1 受験の公平性を確保するため、研究計画に関するコメントはできません。
ゼミの運営や研究プロジェクトについて質問を受けます。

※2 研究室の雰囲気や研究の内容について聞いてください。
大学院生・スタッフは審査に関わりませんので、研究計画について意見を求めてもかまいません。

参加を希望される方は、こちらからお申し込みください。

▶︎大学院学際情報学府の入試説明会は5月9日（土）に開催されます。
（大学院学際情報学府の入試説明会における研究室ブース展示は研究室メンバーによる対応となります）

2026.03.25

Utalkはどのような場か（M1 松原正典）

皆さんこんにちは。

M1の松原正典です。

今年度も残すところあと1週間ほどとなり、山内研に入らせていただいてから1年が経とうしています。思えば大きく環境の変化した1年間で、最初はその慣れなさに四苦八苦していました。しかし、山内研の皆さんのおかげでなんとか走ることが出来ています。修士課程も折り返しとなりましたが、皆さんに支えていただきながら意義のある研究に出来ればと思います。

山内研にいることで様々な場所で勉強させていただく機会もありました。今回は私もアシスタントとして参加しているUtalkについてご紹介させていただきます。

【Utalkとは？】
Utalkは東京大学大学院 情報学環 福武ホールにて毎月第二土曜日に開催している対話型のイベントです。ゲストとして東京大学で活躍されている研究者の方をお招きして、ゲストの方の研究内容について参加されている方々とカジュアルにお話を交わしていきます。

コンセプトとしては「大学の知と社会が出会う「ゆるやかな学びの場」として機能することであり、お茶をする感覚で楽しんでいただけるように運営をしています。大学で開催されるイベントでは、シンポジウムや講義のように先生方が参加者に向けて一方的に話をして、質疑応答を行う形式を想像される方もいらっしゃるのではないでしょうか。Utalkはそのような形式とは異なり、参加者を15名までの少人数制にしたり、円形での開催にして相互にお話が出来るように工夫をしています。

【Utalkの見方】
Utalkはゲストの方の研究内容をベースにテーマを設定するのですが、そのテーマへの興味と同様に「なぜゲストがこのテーマ（研究内容）にたどり着いたか？」という視点を持っているとよりUtalkがより面白く参加することができます。

先程シンポジウムや講義との比較をしましたが、テーマの情報量を比較するとUtalkはイベントの性質上、やや少なく感じられるかもしれません。そのため、Utalk内ではテーマの説明を重点的におこなうことよりもテーマに関する参加者の方の体験や、ゲストの方の体験の共有に重点を置くことがしばしばあります。この体験の共有の中で研究（テーマ）は決して空から降ってくるものではなく、ゲストのこれまでの経験の中から生まれてきたのだと気付くこともあるかと思います。

ここでコンセプトに立ち返ると、「大学の知と社会が出会う」という言葉には研究と生活のつながりが見えるということも含まれていると私は解釈しています。参加者である「私」の研究と生活のつながりを考える前に、ゲストがどのように生活と研究を結び付けてきたのかを知ることは非常に有意義な学びの場ではないでしょうか。

【最後に】
最後は宣伝にはなりますが、4月11日14時より総合文化研究科 超域文化科学専攻 准教授の針貝真理子先生がゲストで「演劇を学問するとは？ーポストドラマ演劇から考えるー」をテーマに皆さんとお話をします。Utalkのウェブサイトに参加申し込みのフォームがありますので、気になる方はお気軽にご参加ください。

Utalkホームページ
https://fukutake.iii.u-tokyo.ac.jp/utalk/2025/06/12/17.html

みなさん、お茶しにきませんか？

2026.03.20

合宿研究会（M1 松田紀子）

　山内ゼミの合宿研究会に参加しました。今年は3月12日（木）から14日（土）までの2泊3日（もしくは3泊4日）で函館を訪れ、春から修士に進学する方々も含め、10名が参加しました。
　初日の3月12日（木）は羽田空港に集合し、飛行機で函館へ向かいました。到着後はそのまま公立はこだて未来大学を訪問しました。公立はこだて未来大学は特徴的な校舎デザインで知られており、津軽海峡を望む山上に位置しています（https://www.fun.ac.jp/）。大きなガラス面の教室や、開放的なワンフロア構造の研究室が層のように配置されており、非常に印象的な造りでした。翌日の3月13日（金）に実施されるNFES（NEXUS FIELD of EMERGING STORIES 集うところから生まれてくる学びの物語。）の文字が遠くから見え（写真1）、思わず声をあげて驚きました。文字は各窓のブラインドの上げ下げで表現されており、コンピューターで一括制御されているとのことで、その点もユニークだと感じました。

　この日は、公立はこだて未来大学の教室をお借りして、今春修了されるお二人の修士論文発表会が行われました。研究の集大成に触れるとともに、示唆に富むアドバイスを拝聴することができ、大変充実した学びの時間となりました。夜は海鮮居酒屋で夕食をとり、その後はホテルで山内先生を囲んでの語らいの時間もあり、ファシリテーター制度の成り立ちの歴史などを教えていただき、参加者同士の交流を深める貴重な機会となりました。
　2日目の13日（金）には、美馬のゆり先生の研究室を中心に開催された学習環境デザイン研究成果発表会（NFES）および開学25周年記念講演会に参加しました。施設見学ツアーや、創設物語ダイアログ「大学創設メンバーがひらいた物語」、学習設計ダイアログ「『新版：学習設計マニュアル』成果報告会」、「遊びと学びのフィールド」と題された体験型ブース、企画展示「学びの物語：学習環境デザインのこれまで／これから」など、非常に多彩なプログラムが用意されており、刺激に満ちた一日となりました。また、すべての研究室の様子が見渡せるオープンな環境が、研究活動の活性化にどのように寄与するのかについても考えさせられました。
　「未来の学びをデザインする」と題された開学25周年記念講演会では、山内先生のご講演および美馬先生とのご対談（写真2）を拝聴しました。生成AI時代において問われているのは、何を教えるかではなく、どのような学びを設計するかであると伺い、学びをより広い視野で捉える必要性を改めて認識しました。講演会後には懇親会も開かれ、公立はこだて未来大学の方々と交流する貴重な機会となりました。その後は参加者同士でも改めて集まり、和やかな時間を過ごしました。そして、こうした場でこそ、普段は見えない一面を知ることができると感じました。
　

　最終日は観光が中心となり、五稜郭など函館の名所を巡りました。ゆったりとした時間の中で合宿研究会の余韻を感じながら過ごし、その後、空港へ向かい帰路につきました。本合宿研究会を通して、「学び」と「交流」（そしてほんの少し「観光」）がバランスよく組み合わさった、非常に充実した時間を過ごすことができました。企画・引率をしてくださった松原さんと飯島さんのお二人に、心より感謝申し上げます。

2026.01.14

東京大学制作展に参加してみて（M1 飯島洋輔）

皆さま、あけましておめでとうございます

M1の飯島洋輔です

早いもので今年度の授業もあと少しという時期になりました。
今回は振り返ってM1の間で特に印象が残った授業を紹介しようと思います。

学際情報学府にはさまざまな授業がありますが、印象で言うとどうしても強くなるのが「学際情報学府制作展示」です。
学際情報学府のM1の学生を中心に展示会の企画、作品の制作、運営を行うというもので、今年度は11月の13日から17日にかけてありました。趣旨としては「テクノロジーとアートの融合を探求する展覧会」でして、学内外問わず無料で見ることができます。

私は1つ作品を出させてもらった他、展覧会ウェブサイトの作成にも携わりました。この記事では、出展者側になってみての感じたことをご紹介したいと思います。

【アイデアを提案・実装する経験】
制作展では全ての履修者がチームもしくは個人で作品の制作を行います。アイデアを発想して提案を行い、作業をスケジューリングして期限内に実装するという流れを一通り経験することができます。制作期間は主に7月から11月と、展覧会運営の作業や研究と並行することもあって長いようで短いような時間です。
山内研ではM1は主にレビューに時間を割くので、修士で開発研究を行う場合は必然的に開発に費やす時間が短くなりがちです。M1のうちに技術に触れておきたい、短期間で実装をする経験を積んでおきたいという場合は、制作展は良い機会だと感じました。ですが一から展示できる制作物を作成する必要があるため、何を作りたいかのアイデアを持っておいた方が安全かもしれません。

【ネットワーキング】
制作展の履修者は作品の制作を行うだけでなく、企画・運営を行うチームにも参加します。私は展覧会用のウェブサイトを作成するチームに所属していました。チームで連携して長期間作業を進めることから、山内研以外の学生と知り合うことができる機会になります。個人で研究しているとチームでアイデアを発想・実現するという機会も少ないので、その側面でもいい経験になったと感じています。
また制作展本番では大学内外から様々な方がいらっしゃるので、自分の研究テーマに関心を持ってくれる方と繋がる機会にもなり得るとも感じました。

【「展示物」を作成する経験】
制作展ではさまざまな展示物が見られますが、基本的には来場者が短時間インタラクションするスタンドアローンな展示物が良いのではないかと感じました。来場者は次々といらっしゃるので、1人が展示物を長時間占拠することは望ましくないと思われます。また授業もあるので、制作者が必ずしも展示会場に常時いられるとは限りません。
私がそれまで作った経験のあるメディアは1人が長時間遊ぶことを前提としたシリアスゲームであったため、この制約の中で考えることは新鮮でした。学習のメディアでいうと、なんとなく博物館の展示物のデザインや工夫は参考になりそうだと感じました。私の場合は伝えたいメッセージを直接教授するものより、来場者が知見の創出に「貢献」することを許容するデザインにすることが効果的なのではないかと思い、それを念頭に参加型の展示の方向で制作を進めました。

以上、東京大学制作展に参加してみての感想となります。
研究と並行で進めるとなると、とにかく大変なので気軽におすすめできるものではないですが、特別な体験をさせてもらえる授業だと思いました。

11月の本イベントのほかに、7月にもプレイベントがあります。もし「面白そう」「参考になりそう」と感じましたら、覗いてみてはいかがでしょうか？