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はてなキーワード: 情報工学とは
Society5.0とは、内閣府が提唱している未来社会であり、
狩猟社会、農耕社会、工業社会、情報社会に続く第５のパラダイムらしい。
https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html
これまでの情報社会（Society 4.0）では知識や情報が共有されず、分野横断的な連携が不十分であるという問題がありました。
Society 5.0で実現する社会は、IoT（Internet of Things）で全ての人とモノがつながり、様々な知識や情報が共有され、今までにない新たな価値を生み出すことで、これらの課題や困難を克服します。また、人工知能（AI）により、必要な情報が必要な時に提供されるようになり、ロボットや自動走行車などの技術で、少子高齢化、地方の過疎化、貧富の格差などの課題が克服されます。
あのさ、普通の人は、たぶんそれを第５の社会だとは解釈しないよ。
これって単に、第４のパラダイムたる情報社会が不完全だって言ってるだけじゃん。
IoTだとかAIだとかって、それまさに情報社会の一要素だよ。
単純に情報社会が完成されていないだけだよ。まずはSociety4.0を目指しなさいよ。
だいたいさ、IoTだかAIが完成したとして、それって農業革命、産業革命、情報革命に匹敵するパラダイムシフトと言えるわけ？
単なる技術的な落差の話じゃないよ。
内閣府自身がSocietyと言っているように、技術によって社会の在り方、生活スタイル、倫理や規範意識までもががらりと変わってしまうのがパラダイムシフトなんだよ。
そういう意味でもやっぱり、今はまだ情報革命の途中だと捉えるほうが普通の考え方だと思うけど。
次のパラダイムシフトと呼べるものがあるとすれば、遺伝工学か生化学が発展して情報工学と結びつき、生態としてのヒトが変わってしまうほどの大転換、いわゆるトランスヒューマンくらいの変化でないと狩猟→農耕→工業と同レベルとは言えないでしょ。
少なくともここに一人
中学時代にパソコンに興味を持ち高校で理系コースを選択し地方国立大学で情報工学を専攻した
そのままIT企業に入りSEになったが結果としてまったくプログラミングは向いてなかった
趣味でサイトを作ったり（HTMLとCSSだけじゃなくて多少scriptも書いていた）
高校の授業で簡単なプログラミングをやったりしたときはあんまり気づいていなかったけど
大学の授業で本格的にプログラミング言語やったりアルゴリズムやったりしたときに
基本問題に四苦八苦している自分を尻目にさーっと応用まで解いていく友人
数学も物理もそこまで得意じゃなかったせいで大学の授業は結構しんどかった
それでもIT企業に入ったのは情報工学専攻して他に何ができるか分からなかったから
https://anond.hatelabo.jp/20190102063518
こういった大学の話になると、全く登場しないことで（自分の中だけで）お馴染みの北海道大学。きっと旧帝大の中では人権が与えられていないので遠慮しているのだろう。
ということで、帰省したものの朝まで寝付けなかった私が、タバコを吸いながら書いてみようと思う。完全なる自分語りとなることを許して欲しい。
生まれも育ちも北海道だったため、なんて事のない普通の市立中学に通っていた。しかしながら、赤ん坊の頃に白内症を患い、日中は殆ど目が見えず、親譲りの喘息と、アトピー性皮膚炎まで完備という、キャラメイク時のステ振りダイスが完全にファンブルっていたため、集団の中では嫌でも浮く存在になっていた。
自然光の中ではほぼ目が見えないので、通学途中に普通に電柱にぶつかったりするし、体育の授業でサッカーなんてやろうものならゴールポストにぶつかったりするし、10cmくらいまで近寄らないと顔も判別できないしで、他の人から見ればどう考えても頭のおかしいやつに見えたことだろう。当然ながらいじめもあった。小学生から中学2年生くらいまでが人生で一番きつかった（しかし小学生6年の時に面白キャラへの展望を見出し、そのおかげで幸運にも友達もいた）。
目が見えない道中はひたすら脳内にイメージを描いて妄想していた記憶がある。
そんか日々の妄想のおかげか、何故か文章能力だけはあったようで、小学生の頃書いたなんかの感想文が先生の心を打って、私に内緒で突然全文プリントに掲載されたり、中学の頃書いた読書感想文では国語の先生から「普段から小説書いたりしているの？」などと言われていたので、自分は将来文字を書いて生きていくことになるのかと思っていた。
そんな私の勉強法はというと、まず白地のノートが見えない（日中は黒板も見えない）ので、一度だけ集中して読み込んで、短期間で暗記することにしていた。なんの参考にもならなくてすまんな。人工光の中ではなんとか目が見えていたので、普通にテスト勉強などはした。
そして同じく人工光の塊であるテレビゲームが私の心の支えであった。喘息がひどくなっても、ゲームに集中していれば、なんとか発作をやり過ごすことが出来た。
ちなみに目は中学3年のときに手術を受けて人並みに見えるようになった。病院から帰る車中で見た、生まれて初めての鮮やかな景色の衝撃は今でも覚えている。
また、小学生の時から通っていた塾で出会った女の子のことを、中学から高校の終わり頃まで片思いするハメになるのだが、その子は頭が良く、とてもレベルの高い高校を志望していた。その子に出来る限り近づきたくて、志望校は少し無理をして高い所を目指したが落ち、このあたりからいよいよ根暗ロードへの扉が開いていく。
特待生だったので格安で通えるという理由だけで選び、格安で通える以外何も良いことは無かった。
例の好きな子のことはいまだに好きで、その子と話すためだけに塾を続けていた。高校二年生の時に人生で唯一告白されたときも、好きな子が居るからという理由で断った。その子は北海道のどこか偏差値の高い大学を受けるらしいということだけは耳にしていたため、その子との関係を続けたいがために、北大を目指した。というのは嘘だ。
実際のところは、高校受験に落ちたショックで完全に無気力になっていた。自分は何をやってもダメなんだと考えるようになっていた。物理や化学のテスト偏差値は当時30とかで、今思えば大学に行けるかどうかも怪しかった。特に行きたい大学も無かったし、先生からも見放されていた。
勉強に本腰を入れたのは高校三年の夏休みの終わり頃だったと思う。いよいよ将来を考えるという時期になった時、私は自分の心を支えてくれたゲームを作る側になりたいという気持ちが強くなったのだ。
そして、ゲームを作るのにはプログラムが必要だということを知り、情報工学系の大学に行きたいと考えるようになった。
そのことを塾の先生に相談したら、何をするにせよ基礎的な学問を学んだ方が良い、そのためには良い設備のある良い大学に行くべきだと言われ、東工大か電通大に行きたいと考えるようになった。
そこから毎日塾でセンター問題を解きまくった。学校の授業中も全て無視してひたすらセンター問題を解き、過去に参加した模試を何度も何度も繰り返した。
偏差値が最低のところからスタートしたのが、結果的に功を奏した。模試の過去問を繰り返すたびに必ず少しずつ点数が増えた。これが凄く面白くて、そこに自分はゲーム性を見出したのだと思う。
また、過去問を解くのに使ったルーズリーフを捨てずに毎日積み上げることにしていた。そこもゲーム化しようと思ったのだ。結果的に、自分のやったことがルーズリーフの山という形で可視化されて、それがモチベーション維持に繋がった。
そして願書を出す直前に受けたセンター模試でかなり良い結果を出し、今まで私のことは眼中に無かった担当教師も興味を示し始めた。
しかし流石に東工大には手も足も出ないだろうと思っていたので、前期も後期も電通大を受けようと思っていた。しかし件の教師にそれを伝えると、前期は北大の情報工学系を受けてはどうだろうかと勧められた。
かくして私は北大生になることが出来たのであった。
当時を振り返ると、理系志望者ながら国語と英語が得意だったため、センター対策も二次試験対策も勉強時間の配分を理系教科だけにほぼ全振りできたのが良かったと思う。
【その後】
ちなみに好きだった子には高校三年の時に告白したが振られた。人生とはプラマイゼロだなあと思う日々である。
一方、日本は、大昔にメカオタクの女の子が主人公の少女マンガ女児アニメを普通に放映していたのであった
いまは無難に寄りすぎよな
チビであることが悩みのメカの天才女子中学生が恋をしたことから始まる波乱万丈の日常を描いた人気作『はーいステップジュン』が、デジタルリマスター版DVD-BOXで待望の初DVD化！好評発売中です！https://t.co/auc0h5Cd7e pic.twitter.com/LHGFkbGrYz— ベストフィールド (@BF_yomigaeru) November 16, 2018
ジュン も 紐緒結奈 も 情報工学なり機械工学のフィクション
故に工事現場で働くヒロインが出てくる［Theガッツ !］を紹介したわけで
逆にどうした？って感じなんだが？
勝手にジョークぶちあげて揚げ足取られたら話の筋道をそらすのは如何な論法かと思うけどね、ジョークならジョークで完結させろよと言いたいが、「それはジョークだじゃあ話を元に戻そう」、これでいいのでは？それとも子供に対してCPUのことを計算してくれる装置ですよと語りかけるが如く丁寧懇切に連立方程式の解き方からBLASの存在まで説明しろとおっしゃるのかな？
それは筋が通らない話だと思うし議論する気があるなら最低限・・そうだな大学がならう数値計算とか並列計算機の授業のレジュメをさらっと目を通すぐらいはしたらどうでしょうか？
https://www.cspp.cc.u-tokyo.ac.jp/hanawa/class/sp20180925.pdf
うーむHPCに対するアプローチは二通りあって情報工学的に計算機科学の一環（つまりスパコンを作る側）として見るか、1科学者としてのシミュレーションを行う場、仮想実験場（スパコンを使う側）としてる見る場合の2つのアプローチがあると思うのだけど・・・PEZY-SCを搭載したシステムに関しては前者、計算機科学の成果としてみるべきシステムだと思うのよ、これの成果としては「非GPUで超メニーコアシステムを実現すると共に高効率なシステムを構築することに成功した」って言う一つの事実に集約されると思う。
でここで高効率なシステムの基準はなんなのかとというと「HPL」と言うベンチマークですわな、HPL=LINPACKと言う認識で話を進行させるけど、HPLは本来連立方程式の求解を行う速度を競うベンチマークであって、これを皆が手放しで賞賛してるのはおかしいと言う批判が存在する。
これは一理あってすべての科学技術計算の性能向上に寄与する指標とは言いがたいからだ。
じゃあなんでこれが推されている居るかというと理由は何個かあるけど連立方程式の解を求める必要のある技術計算はとても多いから、昔からやっててデーターが揃ってるから
ここまででHPLが重要視されている理由がご理解いただけると幸いなんだけど・・じゃあ具体的に連立方程式を使用する場面を示せよと言われると腐るほどあってどれを示せばいいのかわあらんのですが・・
http://www.cs.kyoto-u.ac.jp/wp-content/uploads/2012/07/05hori.pdf
まああんまり人様の研究をあれこれ紹介して間違った説明しても申し訳ないので中身には触れないでおくけど実際に連立方程式は最もシェア率が高い問題であると言う認識は持ってくれると
話が早い
まあさっきのXeonでいいじゃんって話も一理あって性能が低くてもx86_64時代のコードそのまま使いまわせるし、さっきあげたユーザー側から見た時楽ちんであるのは事実だ。
なによりintel C++/Fortranコンパイラと言うクソ便利なものがあってライセンス料払うとある程度勝手に高速化してくれたりするし使いまわせるコードも多い
まあPEZY-SCよりXeonのほうが計算機を研究してるわけじゃない物理学者とかの各種研究者エンジニアからすれば魅力的な点が多いのは事実だと思う
だからと言って計算機科学としての計算機の純粋な性能向上を主とする研究・開発成果を邪険にしていいわけないしまた別の問題、確かに商業ベースで考えたとき
これらの問題をどうにかしないといけないのは事実だし改善して行かねばならないのはPEZYやエクサスケーラーの各位に残された課題であるのは間違いない。
だが少なくともまだこの世に銀の弾丸となりうる万能システムは存在しない。
もしあるなら俺にくれ あといい加減なこと言ってたらゴメン、強いひとに殴ってもらうと筋トレになる
NTT研究所退職のエントリを皮切りに、いろんな転職体験が投稿されるようになってきた。ちょっと前にも退職エントリが流行った時があったと思ったけど、思い出すのが面倒だからまあググってみてよ。
ああいう退職エントリ、そして転職成功談を見るとああ眩しいなぁ、すごいなぁ、羨ましいなぁとなーんにもできない自分がすごく情けなく思えてくる。
製造業のシステム部門みたいなところで働いてるんだけど、いま26歳。大学は三流私立理系の情報工学を出た。いちおう卒論も書いてるよ。まあ学部卒だから、先輩たちがずっと引き継いできたプログラムをちょっとだけ弄っただけ。教授に卒業させてもらったようなもんなんだけどさ。
そんなんだから情報工学の基礎もあるようなないようなもんなわけよ。CとJavaをちょっとかじって、ちょっとしたプロジェクト課題みたいなのをやって、グラフ理論とか、教養科目だけど線形代数やって、画像処理とか、論理回路とか通信の基礎とか学んだら実習したりまあそんなもん。
そんなこんなで卒業して、研究室の先輩が就職してたからって理由で受けた企業に内定もらえたから就職して、集合研修受けて配属されてはや数年ってそんな感じ。
自社開発の製品をちょっとだけカスタマイズして納品とか、時々問い合わせ来ると対応したりするそんな感じの部署。だいたいC#とJavaの組み合わせで、ときどきJavascriptをちょっとだけ書いたりする。でもだいたいはexcelとかWordで資料作って、バッチをちょっと書くとかそんな感じ。
モダンな言語っていうの？RubyとかPythonなんか業務で触ったことがない。
バリバリとプログラムを書いて製品作ってサービス提供するとか、工学的な視点から研究するでもなく、先人が作り上げてくれたなんとなくの仕組みをなんとなくなぞるような仕事をしている現状。それでもそこそこお給料はもらえるから、生活するのに困るとか、めちゃくちゃ残業が多いわけでもない、けど、微妙に、ぬるい。
話が逸れまくったけど、結局、自分にはできないんだろうなって、転職とか退職エントリを見るたびに感じる。ソフトウェア開発する実力がない、底辺エンジニアの目線から。
M1の夏にインターンに参加しましたが、結局、外資系企業に 非研究職であるソフトウェアエンジニア(SWE)として就職しました。
ちなみにGoogleではないです。
インターンに行っただけなので具体的な給料はわかりませんが、確実に今の会社のほうが給料は良いです。人によりますが、初年度で約800万からスタートします。自分は870万からで、2年目に1000万を超えました。
もちろん海外やベンチャーでは初年度から1000万以上普通に出すそうですが、日本を離れたくはないことや、後述する項目なども総合的に考慮すると、この金額で今のところは満足しています。
SWEとして就職したため、研究活動からは離れる覚悟をしていましたが、実際には「課題を解決するためのソリューションを考えて自発的に行動する」ことが強く推奨されている今の業務は、わりと研究に近い姿勢が求められていると感じます。事実、自分の研究分野の知識を活かせる案件を担当したことがありますが、その時は毎日論文とにらめっこしてましたし、プロジェクトの成果が形になった後は論文を書かないかと上司にも薦められました。
「自立してプロジェクトのイニシアチブを取る」という行為を修士・博士の学生は研究で散々練習しているはずなので、すごくフィットすると思います。
技術の道に生きる人間としては、やはり自分の技術・知識をずっと磨いていきたいという気持ちがあり、そのためにもレベルの高い技術者と働きたいという思いが強くあります。
今の会社は幸いそのような人達に囲まれ、日々学ぶことがあるので非常に満足感があります。
反対意見をぶつけ合っても喧嘩にはならず、より良い結論を探していこうという生産的な態度の議論ができる人ってすごく貴重だなと思います。
研究室の頃の学生同士のディスカッションのようなそんな議論を、いまでも当たり前のようにできる職場の環境は素晴らしいなと思います。
エンジニアだけでなく、マネージャーも技術者の意見を尊重してくれる環境があります。
ですが別にこれは特別なことではなく、要は「最大効率を生むための働き方」を考えた結果こうなっているのだと思います。
当たり前ですが技術者はプロダクトマネージャーよりは技術に詳しいですから、技術的なトピックに関しては技術者の意見を尊重したほうが正しい結論が得られやすいです。
もちろん、これは逆もまた然りで、プロダクトの進むべき方向性やユーザーからの声などは、PMのほうが圧倒的に詳しく知っており、エンジニアは完全にPMからのフィードバックに頼り切っています。
お互いに、強みを活かし合うことで生産効率を高めようとしている感じです。
ここでいう社内システムは、Googleの社内のインフラ、みたいな「社内で使われていたものが表に出てきた」ものではなく、例えば「経費精算」とか、「会議室予約」とかそういうやつです。
必要がなければ誰もメンテナンスしないので必然的にこういったものはふつーの野暮ったいものです。
「外資系はやっぱそういうところも洗練されているんだろうな」と若干幻想をいだいていました。
一方で、社員に与えられている裁量が比較的大きく、社内システムを使うことが殆どないため、結果的に社内システムにストレスを感じることが少なくなっている気はします。
英語話せる人がたくさんいるし、来るかもとは思ってたんですがね。
机の広さは大学の研究室とほとんど変わりません。PCは2TBのHDDと64GBのメモリを積んだUbuntuデスクトップです。
基本的なセットアップは完了した状態で入社時に渡されました。使いたいツールは自分で足してくれ、との方式です。
椅子は普通のオフィスチェアです。高いものらしいですがあまりわかりません。
美味しい昼食が毎日無料で食べられます。インターンのときは日給がほとんど食事代で消えていたので、これは大きな違いでした。
当たり前ですが、高い生産性を求められます。窓際族は存在しません（別に今どき他の会社でも存在しないと思いますが。）
研究っぽいことができる、と書きましたが、流石にそれだけに1Qまるまる費やすことは厳しいです。
誤解されがちなのは、生産性の低い人はすぐにクビになるというわけではないということです。
実際には、会社も技術者へ投資しただけ回収するために全力でフォローをしてくれます。
フォローの責任はマネージャーにあるので、フォローが足りない場合はそれはマネージャーの責任になります。
その代り、マネージャーは採用に関われるので、ある程度技術レベルが高くフォローが可能な技術者しか採用しません。
「高い給料の分即戦力が求められている」というイメージが有りましたが、実際には入社後数ヶ月、しっかりと研修がありました。
他の会社を知らないのでなんとも言えませんが、普通にためになる内容でした。プログラミングに詳しくなりました。
残業はないです。好きな時間に来て好きな時間に帰れます。もちろん成果は求められます。
あと、アメリカ人は日本人よりよほど勤勉。朝はめちゃくちゃ早く来て夜も8時とかまでずっといる。「日本は祝日が多すぎるよ！」ってキレられました。休んでください。
親からは常々「そんなうまい話は無い。若いうちは給料なんて安くていいから、もっと安定した大企業に行きなさい。」と言われてきました。
が、このご時世、「安定した大企業」というものがどこにあるのか私にはわからない。公務員だろうか？自分が定年退職するまで国家が破綻しない保障すらない。
今の会社よりも更によい場所があればそのときはまたどこか転職しようというくらいの気持ちでいます。
技術者たるもの、会社に所属するのではなく技術に所属し、就職は会社へ技術力を提供する契約関係ぐらいに思っています。終身雇用前提の就職はありえないと考えています。
多分コレはみんなそうで、「愛社精神」というものはないです。会社のミッションにはほとんどの人が共感しており、ミッションの実現のために会社へ技術力を提供している、という意識の人が多いと思います。
最近思うことがある。
日本人がIT業界で世界と追従していくのは不可能ではないか、と。
IT業界はとにかくスピードが早い。キャッチアップが常にできていなければ、すぐに取り残される。キャッチアップができない人材の元で育つ新人は間違いなく屍として死にゆくであろう。
しかし、IT業界に初めて触れる人間は、情報工学出身、高等専門学校出身の方々とは違い、レガシーな先輩の元に行くのが大半なので、これまた人が育たない。
そして優秀な人材は優秀な人材だけのコミュニティの内でより内を強固にしていく。
外にいる屍を救う人間は誰もいない。
Githubのawesomeの量を見るとわかるように、いくら技術的に抽象化されようともその量は無尽蔵、日々アップデートな業界なので、いたしかたない部分もある。
逆に誰でも出来る分野は、すぐに舞い上がって「俺スゲー」となる人間が湧きやすいのでそれもそれである。
自分の通っている大学のシステムは独特で、一年生は大まかな分野に別れ、学科選択を二年進級時に行います。
入る前は情報工学科に行きたいと考えていて、分野も情報系を選びました。
ですが、元々生物も好きだったので、最近になって生物系にも興味が湧いてきました。
幸いにして、生物系と情報系をどちらも学べる学科もあるので、そちらへの進学も最近考えているのですが、
「生物系は就職が大変だ」などと学内では言われていて、選択を躊躇しています。
また、長い間志望してきた学科を今更変えて後悔しないのだろうか、と自問自答しています。
http://dlit.hatenablog.com/entry/2018/10/10/080521
https://anond.hatelabo.jp/20181010122823
私もこの流れに賛同したので続きます。私は博士課程の学生なので、多少間違いがあるかもしれませんが、大筋は合ってると期待します。身バレしない程度にざっくりとした纏めにとどめますが、誤りがあった場合の修正については諸氏にお願いしたい。他の研究者の諸事情を聞くのは面白いですね。
というようなモノになると思います。各分野を横断する様な複合的な研究も多いのですが、大雑把にというところでお許しください。最も著名な研究者は現在はドワンゴリサーチを主幹しておられる西田先生でしょう。
国内ですと画像電子学会、VCシンポジウムといった会議や雑誌に投稿しますが、国内への投稿はあまり重要視されていないという現状があります。では、どこへ投稿するのか？といいますと、Siggraph (Asia) 、 Eurograph、Pacific Graphics などの主要な総合会議になります。主要会議については、インパクトを重視する面もあるのですが、各ジャンルで、例えばレンダリングではEGSRなど、主要な国際会議と同等レベルの難易度とみなされる会議があり、これらの専門ジャンルの分派会議は総合会議よりは多分に理論的な研究が発表される傾向があります。最も評価が高いのは主要三会議ですが、それらでの採択が無理なら、再実験や修正したのちに、ランクを落として投稿し、より注目度の高い会議での採択を目指します。
CGの論文は、ACMのデジタルライブラリーに公開されるほかは、殆どの場合は著者の一人がプレプリントを公開する慣習があります。ACMのみですと会員登録をしていない実業界の人の目に触れにくいという事情が影響しているのかなと。SiggraphとEurograph及び主要な分会を除いては、基本的には国際会議で発表された論文は、Proceedingになります。基本的にはというのは、その中の優れたもの何報かはジャーナルに採択されることもあるからです。またジャーナルに直接応募する事も出来ますが、ジャーナルへの投稿は会議への投稿よりも時間を要する事情もあって国際会議へ投稿する人が多い様です。当然ですが、これらは全て査読されます。何度もリジェクトされます・・・。
https://www.eg.org/wp/eurographics-publications/cgf/
https://www.siggraph.org/tags/tog
一般的な論文のページ数は1ページ両面印刷 2段構成で10P程度です。とても短いですが、短い分だけ綺麗に纏める能力が問われる事になりますし、一言一句と言えども無駄にできない厳しい調整を繰り返して執筆します。
主要会議は下記のリンクに纏められています。リンクから論文も見れますので、ご興味があればどうぞ。
http://kesen.realtimerendering.com/
CG業界における最高峰の雑誌は、ACM Transactions on Graphics で、IFは 4,218となっています。
次いで重要なのが、
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics でIFは 3.078。
Computer Graphics Forum でIFは 2.046。
ieee computer graphics and applications で、IFは 1.64と続きます。
残念な事ではありますが、CGではIFが1.0を超えるジャーナルは少ないので、研究者の多さに比較して掲載枠は少なく競争は非常に激しくなっています。これもジャーナルよりは、それと同等に評価されるトップカンファレンスの proceedingにする理由かもしれません。
学位の取得難易度は、理工学系では高くない方だと思います。博士を取る過程で要求されるのは、雑誌ないし高レベルの会議のproceeding 2報というのが観測範囲での相場です。国内会議への投稿や、査読なし投稿、講演資料などを含めると5本程度はある感じになるのではないかと思います。博士を獲得するまでにかかる時間は3年となっています。それより長くかかる人も、短く終える人もいます。アカデミックなポストは常に足りない状況にあり、非常に優秀な研究者も結構苦労してるように見受けられますが、産業界に就職する場合は非常に簡単です。
CGをやる上で必要になる数学と物理は、基礎科学分野では学部生時代にやる様な初歩的な数学や物理です。最適化問題を解くことが多くなる関係で最適化数学についてはよくやっておいた方が良いようです。この辺りはジャンルに関係なく一通り勉強しておく必要があります。数学や物理の勉強量は、基礎科学分野よりも多くはない分、情報系のアルゴリズムに関する基本的な理論やプログラミングによる実装能力が問題になります。研究の為には比較対象となる研究を数本程度自分で実装したりする必要がある上に、バグを出せば致命傷になるという点が実装力の高さを要求する理由です。優秀な学生は、そこらの社会人よりも優秀という事は珍しくなく。プロコンでレッドコーダー（日本で20人程度らしい）を持っているという様な人もいます。
一本の研究を終えるのに読みこむ論文は、20～50、自分で実装する研究が 1～3、という量になると思います。斜め読みするものまで入れると、その倍くらいでしょうか。物理学と比べると明らかに楽ですね。
CGでは、どのジャンルを選ぶかで博士の取り易さに差はないように思えますが、レンダリング分野は先鋭化しすぎていて、既存の研究をキャッチアップして実装し、自分の研究を行うまでの間に膨大な努力を必要とする上に、光学的にみて正しいのか？（追記: 実際に物体に光を当てた場合に得られる画像ないしデータは、計算によって得られた結果と等しい物になっているのか？ ）という様な厳しい評価を受ける傾向があり、（CG系の）他分野に比べて業績を出すのが大変だと思います。研究者の中には10年以上に渡って育てて来たレンダリングエンジンをベースに研究を行う為に新参との差が大きいのです。そういう意味で優れた研究者に師事する事が非常に重要と言われています（師匠がエンジンを持ってますので）。最近は深層学習との組み合わせも増えてきているので、勉強量は非常に多いジャンルだと思います。その分、ゲームや映像分野で花形であり就職の際には引く手あまたになります。
近年、流体シミュレーションや弾性体シミュレーションは、新規性を出すことが難しいジャンルの一つと言われていて、トップカンファレンスでは採択本数が多くはありません。テーマ選びが難しい分野だと思います。リアルタイムなシミュレーションが難しい分野なので、ゲームなどでの応用を狙ったリアルタイム化の研究などが学生には人気がある様です。リアルタイム化すると理論的には正しくない、という様な齟齬が生まれる事が難しく、その折り合いの付け方に肝があるようです。レンダリング同様に就職に強い技術でしょう。流体力学や有限要素法などの知識を特に必要としますが、定型化されている部分があるのでキャッチアップはレンダリングよりは容易と思います。
モーションとはどんなものか？というと、ゲームや映画などで使われるキャラクタの動作＝アニメーションの事です。行われる研究はすぐにでも実用化できそうな研究が多く、実際に企業（ディズニーなど）での研究成果が発表されることも珍しくはありません。髪の動作の研究なども、モーション研究のテーマの一つです。これも就職するなら強い分野です。特定の数学や物理に依存せず、基本的な数学の知識全般を必要とします。例えば衝突を考慮するならば力学を使うというような感じです。
かつてはCADなどで流行りのジャンルだったのですが、CADの研究が下火になったこともあり、現在は傍流の研究です。ただ形状解析の研究は、テクスチャ展開などCGに必要な技術を支えるものではあるので、現在も一部の研究者によって行われています。ゲームや映画で使うLODを作成する技術も、この分野の成果の一つです。他にはMRで赤外線センサーから取得した点群を形状に変換するといった場面で研究が役に立ちます。就職という観点から見ると、企業からの需要は少ないかもしれません。微分幾何と一部は位相幾何が特に必要となる知識です。
画像処理は画像認識系の会議へ行く事も多いのですが、近年、注目を浴びているのは、深層学習と組み合わせることで、ラフな線画をプロが書いた様な鮮明な線画に自動的に置き換えたり、また無彩色の画像に彩色する様な研究です。特に必要とするものはなく広く知識を必要とします。部分的には、色空間を多様体と考える様な研究もあったりするので、位相幾何学をしっていないとというような事もあります。伝統のある研究ジャンルだけに、問われる知識も広範です。画像認識系の研究にも精通している必要がある為、論文を読む量は多いでしょう。
基礎科学系では疑問視されることはないと思いますが、学科としての歴史が浅くかつ実業に寄った分野なので、論文の評価はどうなってんの？という疑問があるかと思い追記します。
査読の際に問われるのは、手法の妥当性です。先行研究との比べて何が改善されているか？理論的にそれは正しい計算なのか？といった事を主に問われます。情報工学のCG分野も科学ですので、先行研究との比較もデータを集め、解析的に、何がどの程度良くなっているか？を記述します。また、各研究が基本的な知識として使っている基礎科学系の知識にそって、理論的に研究手法が正しいものであるかも厳しく見られます。査読によって疑問を示された場合、一定の反論期間を与えられます。
研究者は査読を通過するために、動画やプログラムコードなど、再現性を示す資料を合わせて提出することで、査読者を納得させる工夫を行います。時には論文そのものよりも追加提出資料のボリュームが大きくなるという事もあります。というか、それが常でしょうか。
自身の研究も含めて既存の研究は、後発の研究者によって実装され検証されます。上手くいかなければ質問を受けるし、疑問を提示され、後発の論文で批判を受けることもあります。そうならぬように、実装したものを公開している研究者もいます。親切な研究者であれば、比較に使うと言えばコードや実験に用いたデータをくれることもあります。
以上のような仕組みによってCG系の論文は研究としての質を保っています。地道で厳しい基礎研究ではなく、実業に近い応用的な研究なので、すぐに企業で使われる事も多く、それも研究の妥当性を証明する一つの手段となっています。
sisopt 結構誤りあると思う。SIGGRAPH(Asia)論文はTOGに自動的に載るし、TOGに載った論文はSIGGRAPH(Asia)での発表権が与えられるからそれらは同等
これはその通りです。誤った情報を書いてしまい、失礼しました。業績要件については私の知ってる方を含めての狭い観測範囲ですが、なるべく高いレベルで 2報という方が多いようです。全大学ではないことはご了承ください。ご指摘いただきありがとうございました。
私も情報工学系の出身で、あの手の話は（始めて聞いた時は）「え？ それ大丈夫なの? っていうか、いいの？」と思った。
が、まあ、それが当たり前でない世界もあるんだよということで。
○音大、美術系の技能系教授 → まあ、考えてみれば当然なんだけど、技術が達者なことと理論が達者なことは一致しないのはよくある話。なので形式的に卒業論文を提出なんてのもあったりするし、大卒でない人の場合は特例だとか、あらためて論文（のようなもの）を提出とか色々あったりする。
○研究職でない医師系統教授 → これは詳しくないんで知り合いの医者と飲み会で聞いた程度の話と思って下さい。医師としては凄く立派で、招聘したいんだけど、研究としては卒業時のものしかないんで（これは当然ちゃんとしてる）、論文の評価は別として扱っていたりする。
○国内のそれもマイナー文化の研究職 → そもそも雑誌がない。ので、こじつけのように近い論文誌に掲載してたり、論文誌じゃないのも論文として扱ったり。これは新しい文化系の研究職でも結構ありがちだとかなんとか。
まあ、教授職がってのは驚くのかもしれないけれど、そもそも卒論の段階で、え？ そんな論文でいいの? っていうか論文なのそれ? とか文系の人の話を聞いて思った人は多かったりする。それでもまさか教授レベルは違うだろう、ぐらいには思っていた人が多いんじゃないかなぁ。
あと自分みたいな人が驚くのは、検証する、されるというのが、研究モラル的にインプットされているというのもあるんだよな。
実験なんかの段階でもう1年次から徹底的にたたき込まれるんで。レポートなんかで検証不十分でリジェクトなんかザラだったもんなぁ……。
俺はゲーム開発会社のプログラマ。ゲーム業界で働くコンシューマとソシャゲの間でのプログラマの移動を見て来た一人だ。
怪盗ロワイヤルとか釣りスタとかが流行り始めた頃に、ソーシャル業界が３DCGを理解しているコンシューマ系のプログラマを欲しがってた時期があった。ソシャゲ黎明期で製品と呼ばれているそれは専門学校の卒業制作より下らなくて、コンシューマのプログラマ達がかつて通った２Dの、しかもゲームとは呼べない下らない代物を作る事に嫌悪感を強く持ってた。その当時、年収を倍や三倍にするからとDeNAやGREEに声を掛けられていたプログラマは少なくないと思う。それでも動く人間は本当に少なかった。しかし、特に外国人に多かったけど、1千万を超える様な報酬で転職したって知り合いは確かにいる。その時代にソシャゲ業界に身を投じた彼らは、今や大いに出世して高収入を得ている様だ。どうって事ない三流プログラマですら、本当にいい待遇を得られた時代だった。
ガラケーからスマホが主流になり始める頃に、第二次のソシャゲ転職バブルが来たと思う。ある程度の経験を持ったプログラマは、誰もがスマホが早晩PS２程度の性能を持つ事は予想していたし、そうなった時に３D系の経験を持ったプログラマがソシャゲ会社に必要になるだろうと言う見込みも殆どの人が持っていた様に思う。実際にGREEが３D系の研究チームを作るという話や、ソシャゲ企業が好待遇でコンシューマ系のプログラマを募集しているという話は聞いたし、実際に誘いを受けた事もあった。プラットフォームを作ろうという動きやエンジンを作りたいという動きがあったのもこの頃だろう。この時も、1プログラマに支払う報酬としては破格の待遇だったと思う。好待遇を前にしてもソシャゲ業界を下に見て動かない人は多かった。それでも情報工学の修士課程を出た様な優秀な新人や、その時代に決断をしたゲームエンジン開発をした様な現場のプログラマは先行者投資の特権で好待遇を得ている。株式で巨額の利益を得た人も知っている。ある程度は優秀と目されていた位の人材が、破格の待遇を受けられた時代だろう。
それから時が過ぎ、スマホのソシャゲが儲かるし稼げると分かった時にソシャゲ業界に移るプログラマは多くなった。情報工学を修めた学生が新卒でソシャゲ業界に入る事も珍しくなくなった。しかし、コンシューマ系のプログラマが多く転職した事で、珍しくもなくなって、余程の能力がないと歓迎はされない様に今はなっている。一般のプログラマの転職バブルは終わったと言っていい。それでも最近は、儲かっているソシャゲ会社が利益を継続的に生み出すために、そして次の世代のハードに対応する為に、研究部門やAAA開発部門を立ち上げるようになり出した。有名どころではサイゲームスの研究部門などがそれにあたるだろう。やってる事は、どうせゲームエンジンを焼き増しているだけに違いないんだが。これはかつてコンシューマ系企業が通って来た道だ。しかし、最先端の情報を知っているプログラマはソシャゲ業界には少ない。そうなると、再び札束でビンタする攻勢が、コンシューマ業界でも最優秀なプログラマに対して行われることになる。サイゲームスに限らず、利益を出している各社が間違いなく、この動きに追随すると思う。そうしなければ、サイゲームスに最優秀なプログラマを根こそぎ奪われてしまうからだ。今、そう言う意味では第三次の転職バブルがコンシューマ業界に訪れている。優秀な人は、倍、三倍の報酬でソシャゲ業界に移って、ゲームエンジンの焼き直しをする事になる。
こういう動きに対して「ソシャゲ業界とかガチで下らないｗｗたいした技術も知識もない。2流の集まり。」と斜に構えて馬鹿にしている間に先行者特権を失い続けているプログラマが本当の意味で賢いのかどうか？正直分からんなと思ってる。今はまだ、ポリフォニーとサイゲームスの間には天と地ほどの差が、経験値と技術力であると思う。しかしサイゲームスに続々と優秀なプログラマが集まっている事も事実だ。こうした動きを見るに、恐らくはゲーム業界そのものが、ソシャゲ屋の巨大化で統合される事になるのだろう。サイゲームスか、ディライトワークスか、Mixiか分からんが、スクエニやカプコンに匹敵する技術力と経験を備えた企業になり、S級のコンシューマゲームを開発し始めるまで10年もないかもしれない。
その時、1番最後に列に並ぶ愚か者になるのは、本当に賢い事なんだろうか？そういう事を自分に自問する。任天堂やソニーにいる1部のプログラマ以外は、総じて負け組と言われてしまう時代が来るかもしれない。でもなぁ、俺が愛するのは技術のみで、自分の知識と腕を活かせない職場では働きたくない。今のソシャゲ業界に行って、研究部門に入ったとしても、満足が行く仕事が出来るだろうか？そこには甚だ疑問があるよね。
スクエニがまだスクエアでしかなかった頃、SFCでFFを作っていた時期に飛び込んだ彼らが、今はサイゲで新しい動きを作ろうとしてる。彼らのセンスを信じるなら、サイゲームスを始めとしてソシャゲ企業はもっと大きくなっていくのだろうと思う。これは俺の予測にすぎないがほぼ確定でもあるようにも思える。ユーザー目線でもソシャゲ＝ガチャと見なしてる様だけど、なんとなくだが明治維新の波に乗り遅れた時代遅れてしまってる武士の気持ちではいる。それでも俺が愛するのは最先端の技術だけだ。
歴史ある有名どころから名前も知らないような新設校まで、在学生・卒業生の生の声を垣間見られてすごく興味深い。
鉱脈がありえんほど深い（Fラン大は小規模校が多いので口コミ総数の割にバリエーションが多い）ので自分もまだまだ掘り下げられてないけど、気に入ったのをいくつか紹介したいと思う。
（ていうかここなんで偏差値でてないんですかね？）
Fラン工業大学の女子学生という立場の辛さがひしひしと伝わってくる。
就職先が大手アパレルの販売職というのもバイト先にそのまま就職した的な感じが哀愁を誘い高得点。
全体的に無気力感ただようコメントがFランに漂う空気をリアルに再現しており評価したい。
可もなく不可もなくという感じである。
地味に自分で"Fラン"って言ってる口コミ少ないのでオッとなる。
資格まではなかなかとれないです。
身もふたもなくて草
新入生の9割が中国人だったりするところ。九州出身のおっさんおばさん的には"第一経済大学"のほうが通りがいいか。
就職先・進学先
えぇ…(困惑)
いかがだったでしょうか？この他にも数あまたの面白い口コミがみんなの発掘を待ってるから、各位どんどん探求してFラン口コミの魅力を堪能してほしい。
高校で行列の計算方法を習ってない事が、その後の数学の学習でデメリットになると思うか？線形独立、線形従属の概念を学んで行列式が求まること、求まらない事の幾何的な意味を知り、代数法則を知り多次元行列と部分空間の価値を理解した上でのアフィン変換行列があっての三次元CGでのアフィン変換がある。概念を理解しないで単に行列の計算が出来る程度の教育なんて無価値なんだからなくなって正解なんだよ。必要な人間は大学で線形代数をやるときに、法則と同時に演算方法の原理原則を理解すればいいし、逆行列の計算方法を覚えればいいんだよ。固有値、固有ベクトルの意味が理解できない半端なプログラマが増えてるのって、高校での機械的な教育のせいだろうとすら思ってる。行列使って連立方程式が解けることを知ってる事が、どれだけ意味あるんだろうね？
ブクマカは機械学習がーとかAIがーとか言うけど、必要なのは線形代数II以降の話で、高校でちょろっと計算方法知ったところで無価値なんだよ。逆に線形代数をやるときに変な思い込みが負債になるくらいだから無くしていいものとすら教えていて思う。教育としては線形代数で統合的にやれば良いというのは間違いじゃないから、削除は改善ですらある。畳み込みのタの字すら知らんアホが機械学習を語るなって。お前らの心配なんか無駄無駄、
“単に行列の計算が出来る程度の教育なんて無価値” ARの実装したときに行列の計算が必要になった。結局ネットで調べながらやったんだけど、過去に触れたことがあるという思いから心理的な障壁は少なかった気がする。
結局、このレベルの話になっちゃうよね。こんな程度なら「ゲームプログラミングのための3Dグラフィックス数学」みたいなラノベ（入門書）を1日読めば済む話でしかないだろう。AIを研究する人たちがどうとか言う話は情報工学科で、将来的に情報幾何が必要になった時にキャッチアップできる程度の数学教育をどこまでするのか？って話で、全然次元が違う話。情報工学科を選択する子供を増やすためにプログラミング教育を拡充していく過程で、３DCGの触りをやらせたいとしても、道具として座標変換程度のことをやるのに複雑な知識なんぞは一切要らないからな。だいたいライブラリから関数呼び出すだけで使える。
話は変わるが、数学のラノベなら「ゼロから学ぶ線形代数」がおススメ。あれなら誰でも理解できて、授業でやる計算方法の練習より手軽に線形代数の面白さを味わえる。
｢めったにいない本物のエンジニアの例出しても何の反論にもならない｣のなら、特定の誰かを想定してそれが全体であるかのような話もおかしいよね
つまり最初のこの部分の否定に繋がるわけですがよろしいですか？
そもそも情報工学科って、日本じゃその名前自体が蔑称みたいなトコあるじゃん。
なんつーか、学生は2次元の住人しか見てない、残念な人ばかりなイメージ？
それこそ高校でパソコン研究会とかに入って、2次元の話ばかりで盛り上がってた延長というか。
挙句大学生になってもなろう系深夜アニメを卒業できず、それどころか中高時代よりも熱心に入れ込んで、毎晩シコってるみたいな、そんな感じ。
