研究課題例
「政府資金による研究プロジェクトのうち、商業特許に結びつきやすいものの特徴を予測することは可能か？」
想定データ・手法
- e-CSTIプロジェクトデータ
- 特許データベース
- 生存時間分析、ネットワーク分析
関連する研究業績
"Understanding research trends based on Budget Execution Data"
我々のミッションに参加しませんか
七丈研究室では、データサイエンスの力で社会課題を解決し、未来のイノベーションを構想する次世代のリーダーを求めています。 あなたの情熱と私たちのビジョンが合致するなら、ぜひ一緒に挑戦しましょう。
我々のミッション
エビデンスに基づくイノベーション政策と技術経営のハブとして、データを単に世界を理解するためだけでなく、 技術と社会の未来を形成するために活用する次世代のリーダーを育成する。
求める人物像
我々が求めるのは、知的好奇心に溢れ、自律的に行動し、強固な定量的素養を持ち、 そして複雑な社会・ビジネス課題の解決に真の情熱を抱く人材です。
知的好奇心
既存の枠組みを疑い、新しい視点から問題を捉える探究心
ミッション指向
社会課題の解決に対する強い使命感と継続的な取り組み姿勢
定量的素養
数理・統計的思考力と、それをツールとして活用する能力
学際的視野
複数の学問分野を横断して思考する柔軟性と適応力
出願方法
一橋大学大学院ソーシャル・データサイエンス研究科または経営管理研究科への出願を通じて、七丈研究室への参加を申請できます。 以下のステップに従って出願プロセスを進めてください。
1
入試情報の確認
出願期間、試験日程、出願要件を確認してください。各研究科の教育課程と入学方法の詳細は以下のサイトをご覧ください。
ソーシャル・データサイエンス研究科（教育課程・入学方法） →経営管理研究科（入学情報） →
2
3
出願書類の提出
研究計画書、成績証明書、推薦状等の必要書類を期限内に提出してください。
4
筆記試験・口述試験
筆記試験（英語・専門科目）と口述試験を受験してください。
研究計画書の作成に向けて
研究計画書は、あなたの知的好奇心と、私たちの研究室のミッションへの共感を伝える最良の手段です。 以下のアドバイスを参考に、説得力のある計画書を作成してください。
1. 我々の研究を深く理解する
まずは、本サイトの「リサーチフロンティア」や近年の「研究業績」を探求することから始めてください。 七丈研究室がどのような問題意識で、どのような手法を用いて研究を進めているかを理解することが重要です。
2. 既存研究との関連性を示す
私たちの既存の研究を、どのように拡張・応用・あるいは批判的に検証できるかを考えてみてください。 単なる模倣ではなく、あなた独自の視点や経験を活かした提案を期待しています。
3. 社会的意義を明確にする
技術や手法の新規性だけでなく、その研究が社会や産業にどのような影響を与えるかを具体的に説明してください。 「なぜその研究が今、必要なのか」という問いに答えることが重要です。
4. 実現可能性を検討する
研究計画の各段階で必要となるデータ、手法、リソースを具体的に示し、 限られた期間内で実現可能であることを説明してください。
事前コンタクトに関する方針
大学の方針に従い、出願前の研究計画書に対する具体的な指導は行いません。 しかし、私たちの研究活動を深く理解していただくため、このウェブサイトを十分に活用されることを強く推奨します。
一般的な質問については、下記の連絡先までお気軽にお問い合わせください。
注意：研究科により入試制度や要件が異なります。必ず各研究科の公式サイトで詳細をご確認ください。
具体的な研究テーマ例
以下は、七丈研究室の4つのリサーチフロンティアに基づく具体的な研究テーマ例です。 これらを参考に、あなた自身の関心と専門性を活かした研究計画を立案してください。
エビデンスに基づくイノベーション政策
スタートアップのダイナミクス
研究課題例
「スタートアップが用いる事業計画書の言語的特徴は、その後の資金調達成功とどのように相関するか？」
想定データ・手法
- 事業計画書テキストデータ
- Crunchbase等の資金調達データ
- 自然言語処理（NLP）、回帰モデル
関連する研究業績
スタートアップ研究に関する複数の学会発表実績
新技術の社会実装
研究課題例
「2023年以降、日本における生成AIへの公衆感情はどのように変化し、受容と不安を分ける主要因は何か？」
想定データ・手法
- Twitter/X APIデータ
- ニュース記事コーパス
- 感情分析、トピックモデリング
関連する研究業績
「移動ロボットによる対人サービスの受容性に関する意識調査」
科学の科学（サイエントメトリクス）
研究課題例
「日本の再生医療分野における研究者共同研究ネットワークの構造変化：学際性は時間と共に高まっているか？」
想定データ・手法
- 論文データベース（Web of Science/Scopus）
- 社会ネットワーク分析
- 時系列分析
関連する研究業績
"A Scientometrics Analysis of Cybersecurity Using e-CSTI"
出願支援
ウェブサイトの活用
本ウェブサイトの「研究内容」「研究業績」「教員紹介」を詳しく読み、研究室の理念と方向性を理解してください。
過去問・参考資料
SDS研究科の過去問題や入試要項は、研究科公式サイトで確認できます。
情報収集
研究科主催の説明会や オープンキャンパスに参加し、より詳しい情報を収集することをお勧めします。
お問い合わせ
お問い合わせの際の注意事項
- 出願に関する公式な情報は、必ずSDS研究科公式サイトでご確認ください
- 研究計画書の内容に関する具体的な指導は事前には行いません
- 一般的な質問については、可能な限り回答いたします
- 回答までにお時間をいただく場合があります
未来を共に創造しましょう
七丈研究室で、データサイエンスの力で社会課題を解決し、 テクノロジーと社会の未来を形成する挑戦に参加しませんか。