社会人大学院制度のご案内

概要と事前問い合わせについて

東京医科歯科大学・M&Dデータ科学センター・AIシステム医科学分野では、2024年度より社会人大学院生 (博士課程) を若干名募集します。若干名ですのでご希望に添えない可能性もあることご了承ください。大学院生としてではなく、企業所属の方を研究員として受け入れる受託研究員制度もあります (詳細はこちら)。

以下、社会人大学院制度のコースの説明です。

  • お仕事をしながら生命科学・薬学・医療領域のデータサイエンティストを目指したい方
  • 製薬・検査・バイオ系の会社員の方で、高度なデータサイエンスを学び事業に活用したい方
  • ライフサイエンスや医療を学んで今のプロジェクトに活かしたいIT系エンジニア、起業家の方
  • バイオインフォマティクス、メディカルAI等の研究を系統的に学び、博士号(医学)を取得したいと考えている医師・歯科医師、薬剤師、看護師、検査技師等の医療従事者、医薬品・医療機器開発企業、CRO、ヘルスケアサービス開発企業等に勤務されている方

などを募集します。出身学部・学科は問いませんが、「データサイエンスで未来の医療を創る」ことに情熱があり、まずは下記3点を同時に満たす必要があります。

  • 医歯薬学の6年制学部卒業か、学校教育における 18 年の課程 (小中高12年を含む、外国における教育を含む) を受け分野は不問ですが理系の修士号 (あるいは2年以上の学術研究歴と研究実績)をお持ちの方。なお、修士号がない場合、あるいは正規の大学院生として2年間の研究をしなくてもとれる修士号をお持ちの場合には、本学出願前に「出願資格審査」という書類審査+本学教授陣による口頭試問がございます。
  • 社会人として培った何らかの領域で高度な専門性や経歴, 実績をお持ちの方
  • 博士課程において学術研究のトレーニングを開始する前段階としての基礎的な英語力のある方 (こちらにお示しするようにTOEIC 750相当程度。英語は大学院入試にあるので、現時点では自己申告で可)

バイオインフォマティクスや関連領域は初学者でも構いません。在宅でも基礎から学べるプログラムを用意しています。また、スーパーコンピューターSHIROKANEをご自由に使って研究をしていただけます

博士(医学)、博士(数理医科学)、博士(学術)等を取得できます。本学の博士課程の標準修業年限は4年間です。高いレベルの学術的成果が認められれば3年で早期卒業することも可能です。

私達のところで社会人大学院生として受け入れの可能性があるかどうか、まずは上記3点について確認させていただくために「事前問い合わせ」をお願いいたします

  • 履歴書 (様式自由だが、学歴は高校卒から、学位については正式名をしっかりと明記)
  • 職歴書 (様式自由だが、取り組んできたお仕事の概要や自己PRを明記) 

の2点を添付し、「2025年度社会人博士課程について事前問い合わせ (東京医科歯科大・清水秀幸)」のように入学希望年度、社会人博士課程課程の事前問い合わせであること、所属とお名前を件名につけて、清水宛 (h_shimizu.dsc@tmd.ac.jp) にメールでお送りください。事前問い合わせの結果、受け入れできる可能性があるという返事だった場合には以下の項目もお読みください。

社会人大学院制度と限界、学べること

博士課程は規定年数の勉強をして単位を取れば卒業できる修士までと違い、世界初の研究成果を挙げてそれが海外の専門家集団による厳しい査読に合格し国際学術誌に自分が研究のほとんどを担当した筆頭著者として論文掲載されないといけませんし、それだけでなく本学の教授3名による予備審査 (通称defense、1時間のプレゼン・口頭試問および質疑応答) に合格しさらにその上で教授会 (本学の教授およそ70名) で審議され博士号を授与するにふさわしいかという投票で過半数の支持をいただく必要があります。このように博士課程は学びというより研究の場ですのでご注意ください。修士までと違い、博士号に努力賞はありません。お仕事がお忙しくて海外の専門家集団の審査に通るような研究業績が出せなければ規定年数がたっても博士号は授与されません。そもそも社会人大学院生は正規の学生に比べ研究・勉強時間が圧倒的に足りないことを十二分に理解していただくのが受け入れの大前提ですので、ご自身の力不足 (研究・勉強時間不足)で学位をとれなくても or 取るまでに時間がかかっても自己責任になります

社会人大学院生はどうしてもそうでない大学院生に比べて学びの機会は少なくなりますが、当研究室で提供できる機会・リソースはこのようなものになります。

  1. スーパーコンピューターSHIROKANE最上級モード(D9モード) およびデータストレージサーバーSHIRAUMEアクセス権 (家からでも利用可)
  2. 配属前に学習するオンライン予習教材 (200時間分の演習教材)
  3. 生命科学や医学を未履修者を対象にした集中勉強会 (2ヶ月、駿河台キャンパス開催のみ)
  4. ライフサイエンス系学術論文に頻用される図表の読み方を集中的に学ぶ勉強会 (1ヶ月、駿河台キャンパス開催のみ)
  5. 米国マサチューセッツ工科大 (MIT) ・人工知能研究所 (CSAIL) で使われているのと同じ教材を使ったML特論 (2年コース、駿河台キャンパス開催のみ)
  6. システム生物学, 数理生物学, 合成生物学, 量子情報科学等の多様な周辺領域を学ぶCS (convergence science) 特論 (2年コース、駿河台キャンパス開催のみ)
  7. バイオメディカルデータサイエンスとその関連領域における人脈ネットワーク (清水研は30年続くので今後同門の方がたくさん輩出されるでしょう)
  8. ラボメンバーからの建設的な批判によるプロジェクトの軌道修正
  9. ほぼ毎月ある研究に関する個別ミーティングを通じた論理的思考回路の構築
  10. 多様な研究プロジェクトを見聞きする中で広範な科学領域に対する理解の提供
  11. 主体的に貪欲に学び続ける習慣と、それを人にシェアすることで自らのさらなる学びとする機会の提供
  12. マイプロジェクトとして自らの興味に応じてプロジェクトを0から立ち上げる経験
  13. 最先端の学術論文やテクノロジーを毎週学ぶ機会 (オンライン)
  14. 発表プレゼンや書類等の手直しを通じた、研究者として生き残るための「聴衆への上手な見せ方」指南
  15. 倍率5倍, 10倍, 20倍の競争率に勝ち採択された過去の学振DCやグラントの申請書をシェアすることで、近い将来不可欠になる採択される申請書を書く秘訣を学ぶ機会の提供
  16. 最初は促されつつも、いずれは自主的に全国規模のセミナー等でみなの前で発言できるだけのセンスと度胸の養成
  17. 書籍、各種記事等を執筆する機会
  18. (研究成果に特許性がある場合は) 特許出願経験 + 特許収入
  19. (研究成果に社会的インパクトがある場合は) プレスリリース、記者会見経験
  20. (希望者のみ) 年に1回以上の国内学会発表機会の提供
  21. (希望者のみ) 本学が実施する「データサイエンス人材育成プログラム」無料受講 (本来は受講料25万円)

正直なところ、社会人大学院生がここまでたくさんのことを学べるラボは他にないと自負しています。

指導方針・テーマ

社会人大学院の場合は当研究室内に個人研究スペースを用意できません。研究は原則的にご自宅で行っていただくことになります。自宅環境ですので、セキュリティーの問題等もあり未公開の診療データなどをこちらから提供することはできません。もしそのようなデータが必要ならばご自身で用意していただきます。

研究テーマは、社会人大学院生を希望されるということは何かしらの課題がおありだと思いますので、テーマを主体的に決定するのはご本人であり教員の役割は研究プロジェクトへの建設的アドバイスにとどまります。病院なり企業なりでお持ちのデータ、あるいはすでに論文等で公開されているデータを使った解析および学術論文化が主要なテーマとなるでしょう。それ以外に、新規解析手法の開発もご希望があれば可能です。博士課程は独立研究者としてのトレーニング期間ですが、社会人大学院生はさらに踏み込んで自らが直面しているquestionに主体的に取り組んでいただきます

月に1回、1時間ほど駿河台キャンパスにお越しいただき、テーマが比較的近いメンバーたちとグループミーティングを行います。関東圏以外にお住まいの方はオンライン参加可能です。

また、半年に1回ほどオンラインにてラボメンバー全体にご自身の研究成果を発表していただきます (金曜日午後)。

それ以外に、希望があれば毎週月曜日午後のラボ全体の論文輪読会および金曜日午後の研究室全体の研究進捗会へオンライン参加できますし、火曜日17:30および土曜日午前に駿河台キャンパスで行っている大学院生向けの勉強会 (オンラインは不可) に参加することもできます。

それ以外に本学の学生として、特に1年生には授業があります。ご自身の都合で先生方に授業の時間を調整していただくのはほぼ不可能です。学業とお仕事の都合が同じ時間帯に重なったときには、学業を優先していただく必要があります。そのためには上司や同僚の方の理解が必須です。

本学の学生ですので、大学図書館へのアクセスといったbenefitは社会人制度ではない学生と同等です。

先に書きましたが、社会人大学院生は研究トレーニング時間が圧倒的に少ないので、博士号を標準年限である4年で取るという保証はできかねます。全てご自身次第です。また博士号を取得後に大学等ですぐに研究者のポストをとるというのは、研究実績の観点から社会人でない大学院修了者との競争に勝つのは現実的ではありません。当然ですが、卒業後のキャリアパスについてはご自身で責任を持っていただく必要があります。大学院入試の面接では、学位取得後の進路を聞かれる可能性が高いでしょう。

よくあるご質問

しばしばメールでお問い合わせいただくのですが、これまでの経歴や年齢等の制限はないかというのが多いご質問です。

結論から申し上げると年齢・性別・国籍等の自分で変えられない要素は一切不問ですので、何歳の方であろうと問題ありません。経歴に関しては、社会人博士課程なので、修士号 (通常の2年研究する修士号なら分野を問いませんが、オンラインで取れたり1年でとれたりする例えばMBAなどは個別審査が必要です。個別審査では教授会構成員からなる委員会の口頭試問を受けていただき、その結果をもとに出願を認めるか審理が行われます) を持っている、または医学科・歯学科・薬学科・獣医学科などの6年制の学部を卒業している必要はあります。もしどちらの条件も満たさない場合には、本学の教授会による個別調査にて修士号と同等の学歴があると判断されれば出願可能です。

ただし年齢やご経歴について制限がない代わりに、年齢が上だからといって特別扱いはしません。清水研の中では、先輩は先輩ですし、同期は同期です。年下の先輩に年長者の威厳を見せつけてはいけません。また他の点も同じです。男性だから、女性だからということで何かが変わることはありませんし、どこの国籍の方であってもビジネスレベルの日本語力&英語力を求めます。

受け入れ条件および入試について

1万時間の法則というのはご存知ですか? 何事もその世界のプロになるには1万時間の訓練が必要だというようなものです。清水研の社会人ではない大学院生は4年間かけて1万時間に到達します。

もちろん社会人ということで学業に専念できるわけではないことは承知していますが、それでも時間を捻出していただかないと研究になりません。目安として、平日は1日2時間、土曜日は1日10時間 (週20時間) を1年 (50週) 行えば、totalで年間1000時間になりますが、このような生活を少なくとも4年継続していただく必要があります。実際にはこれまでにたくさんの下積みをされていると思いますので0からスタートしての4000時間ではないわけですが、研究歴が1万時間に満たないということが博士号取得時点の力の差につながりうることはあらかじめお含みおきください。上述の勉強会に参加するためには研究時間とは別に勉強時間の捻出も不可欠です。

社会人大学院生受け入れ条件を列挙します。

【必須条件 (上記3項目以外のもの)】
  1. 社会人大学院制度は特例であることを十分に自覚し、その限界 (特に太字部分)も理解した上で、仕事と学業の両立ができる人並み外れた意欲と計画性およびバイタリティをお持ちの方
  2. 本学大学院入試に合格できる一定の基礎学力を持ち、少なくとも4年間学業に取り組むことに支障のない程度に心身ともに健康な方
  3. 家族・上司・同僚等の理解が得られる方 (上司からの誓約書は本学出願時に必須です)
  4. 広い意味の「データサイエンスで未来の医療を創る」ことに強い興味関心があり、博士号取得後のキャリアは自分で責任をもって切り開き、各自のアプローチからこれまでのキャリアで培ったことをもとに社会に還元したいという強い意気込みのある方
  5. 清水研の教育ポリシー研究ポリシーに賛同いただける方
  6. 入学までの間、統計検定準1級統計検定 データサイエンスエキスパート、または応用情報処理技術者 いずれか取得に向けてデータ科学関連領域を継続して自習する意欲のある方。また入学後も自ら貪欲に学び続け、学んだことを仲間同士でシェアしさらに高め合っていけるような向上心と協調性のある方
  7. 教員による指導の機会は社会人ではない大学院生より少なくなるが、だからこそ自ら主体的に考え挑戦できる卓越した思考力・行動力のある方
  8. 少なくとも2年に1回の学会発表をする意気込みがある方 (社会人大学院生にとって学会は学びの機会であり原則自費参加になります)
  9. 少なくとも3年に1報の論文発表をする意気込みがある方
※ 留学生の方は研究討論をする上で必要な日本語または英語のどちらかの力があることを示す必要があります。日本国内の高校・大学・大学院修士課程のいずれかを卒業 (見込み)したという実績があれば大丈夫ですが、そうでない方は日本語or英語の語学力が分かる正式な書類 (日本語能力検定検定、TOEFLスコアなど)を添付してください。

出願願書の提出期間は例年7月下旬で、試験は例年9月下旬に行われます (詳細は本学HPをご自身でご確認ください。似たような名前が多いですが「博士課程医歯学専攻」が該当します)。合格後は11月から2月の土曜日午前〜15時くらいの中で同期全員で日程調整をし、その中から5回程度オンラインでデータサイエンスの勉強会を行います。

上記を理解したうえで、社会人大学院生を希望される方へ

上述の「事前問い合わせ」の後、まずはこちらのページの下部にかかれている「Q&Aおよび面談について」を全てお読みください。社会人ではない大学院生コースを希望する方からこれまでにいただいた質問とその回答です。

次にメールでご連絡ください。

件名に「2024年度社会人博士課程について問い合わせ (東京医科歯科大・清水秀幸)」のように、入学希望年度、社会人の博士課程であること、および現在の所属とお名前が分かるようにしてください。

  1. 当研究室のどのような点に (あるいはどのような経緯で) 興味を持って連絡をくださったのかをお書きください。志望理由は本学の大学院入試の面接でも聞かれる可能性の高い項目です。
  2. ご自身の「博士号取得後のキャリアパス」について教えて下さい。これも本学の面接試験でまず間違いなく聞かれます。
  3. お仕事はどのようなもので、何時から何時までで、研究は何時から何時まで行うのかをお書きください。本当に仕事をしながら研究なんかできるのか、どれくらいの時間取り組むつもりなのかという質問でもあります。
  4. 社会人大学院生度のデメリット (特にこのページで太字になっている項目が重要事項です) について全て承諾した上で社会人大学院生を希望する旨をお書き下さい。
  5. 清水の過去を振り返ったConnecting the dots、清水研の教育ポリシー研究ポリシーも読んだ旨をお書きください。
  6. 原則として連絡をいただいてからおよそ1週間後を目処に面談できるようにしておりますが、都合の悪い日や時間帯があらかじめわかっていればご教示ください。面談は基本的に月〜金の13時〜18時になります。お仕事の都合でこれら全てに都合が悪い場合には別途ご相談ください。
  7. その他、面談時に特に詳しく知りたいことがあればお書きください。

以上を網羅したことをご確認の上、清水 (h_shimizu.dsc@tmd.ac.jp) までメールをお送りください。書類を拝見させていただき、当分野で社会人大学院生としての受け入れができる可能性があるかご連絡させていただきます。もし可能性があれば、次に面談にお越しいただきます。

面談について

面談の流れですが、こちらからは分野紹介のスライド (30分程度) を見ていただき、その後質問等にお答えします。

ただ、それに先立って入学を検討されている方みなさまに高校以降のご経歴や自己紹介をスライドを使ってお願いしております。お忙しいところ恐れ入りますが自己紹介スライドを面談前日までに清水にメールで送ってください。当日はその資料を映写できるよう準備させていただきます。

どのような方なのかなるべく多く知って理解したいと思っています。例えばこれまでどんな人生を歩んできたのか、これまでの (修士課程までの)研究内容とその研究成果 (当然機密を守りますので、仮にまだ未発表のデータでもお見せいただければ幸いです)、今はどんなことに興味があるのか、具体的なプロジェクトの提案、今後どのようなキャリアパスを考えているのか。面談という形ですが、社会人大学院生として受け入れができるかの2次審査の場でもあります。略歴を見るだけでは分からないことも含めて、ご自身のやり方で自己PRしてください。

面談時間は2時間を確保していただければ幸いです