山崎康の教育歴
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山崎康の教育歴では、山崎康の学校教育、情報科学との出会い、および大学院進学までの経緯について記述する。
山崎が現在専門とする情報科学・人工知能への関心は、大学進学時に突然形成されたものではなく、中学・高校時代にインターネットやニュースを通じて接していた人工知能への漠然とした興味から徐々に形成された。
初等・中等教育[編集]
小学生時代には、学校教育とは別にゲーム、YouTube、電子機器などを通してデジタル技術に触れていた。
当時は将来コンピュータサイエンスを専門にするという明確な意識はなかったものの、新しい電子機器やサービスには強い興味を示していた。
小学5年生頃には、当時まだ一般的ではなかったスマートグラス「MOVERIO」をクリスマスプレゼントとして希望している。この出来事は後年、本人によって新しい技術への早期の関心を示すエピソードの一つとして振り返られている。
中学生頃からはYouTubeなどでゲーム以外のコンテンツも積極的に視聴するようになった。社会問題やテクノロジーについて議論する動画を見ることも多く、専門的な知識を持つ人物への関心を持つようになった。
For the main biographical article, see 山崎 康.
高校[編集]
高校入学時の面接では、興味のある分野について人工知能を挙げた記憶があるという。
当時は囲碁や将棋などでAIが人間のトッププレイヤーと競う出来事が大きく報道されており、人工知能は一般社会でも急速に注目を集める技術となっていた。
一方、高校生活そのものではラグビーが大きな割合を占めた。3年間ラグビー部に所属し、フォワードのキャプテンおよび副主将を経験した。
そのため、高校時代にプログラミングや機械学習を本格的に学んでいたわけではない。現在の専門分野につながる関心は存在していたものの、実際に情報科学を専門的に学び始めたのは大学進学後である。
広島市立大学[編集]
高校卒業後、広島市立大学情報科学部へ進学した。
大学選択には大学入学共通テストの結果が影響しており、本人は後年、現実的に合格可能性のある大学を検討したことが直接的な理由であったと振り返っている。
一方で、情報科学部に知能工学科が設置されており、大学2年次以降に人工知能について専門的に学べることは進学上の魅力の一つであった。
知能工学科では機械学習、パターン認識、画像処理、アルゴリズム、線形代数、微積分、確率統計などを学んだ。
プログラミングについてもPython、Javaなど複数の言語を使用し、授業や個人開発を通してソフトウェア開発の経験を積んだ。
人工知能の学習[編集]
大学で機械学習を学び始めた際、山崎が特に興味を持ったのは、比較的単純な数式からデータの関係を推定できる点であった。
初期に扱った線形回帰についても、入力されたデータからモデルが関係を推定する仕組みに新鮮さを感じたという。
学習を進めるにつれて、機械学習が単独の技術ではなく、線形代数、微積分、確率統計、最適化などの数学的な考え方を組み合わせて構成されていることにも関心を持つようになった。
大学での授業では、画像認識、ニューラルネットワーク、強化学習、生成モデルなども扱った。
学部研究[編集]
学部研究では、木構造データのパターン発見・学習に関するテーマを扱っている。
特に、順序を持たない木構造や変数を含む木パターンなど、単純な表形式では表現しにくい構造を持ったデータに関心を持つようになった。
この経験は、後に一般的なグラフ構造と機械学習を組み合わせるグラフニューラルネットワークなどへの関心にもつながった。
大学院進学[編集]
学部卒業後も情報科学・機械学習について研究を続けるため、大学院進学を選択した。
2026年に複数の大学院を受験し、東京科学大学および筑波大学の大学院入試に合格した。
最終的に東京科学大学大学院へ進学することを選択し、2027年4月から同大学で研究を開始する予定である。
大学院では、学部で扱った構造データの研究経験を発展させ、グラフ構造データと機械学習を組み合わせた研究に取り組むことを検討している。