計測データの可視化・解析にMATLABが必要。でも、使い方が分からない。身近に相談できる人もいない。
医療関係のお仕事をしながら、社会人大学院生として研究に取り組んでいた相葉さん（仮名）。
仕事や家庭と両立しながら研究を進める中、計測データの可視化・解析のためにMATLABを使うことになりました。
しかし、MATLABを使うのはほぼ初めて。
研究に使える時間も限られる中、
「残りの期間を考えた時に、とても自分一人ではやっていけないだろう」
という焦りを感じ、SCISELへご相談いただきました。
SCISELでは、修士1年の12月から修士2年の2月まで、約1年2か月にわたり「長期サポート」を実施。
ZOOMで画面を共有しながらコードについてディスカッションしたり、日々の疑問をチャットで相談いただいたりしながら、研究活動に伴走しました。
サポート期間を経て、相葉さんはご自身の努力で修士課程を修了されました。
事例概要
ご相談者
相葉さん（仮名）
医療関係のお仕事に従事する社会人大学院生
ご相談内容
計測データの可視化・解析にMATLABを使用したいが、ほぼ未経験で、身近に相談できる人もいない
ご利用サービス
SCISEL 長期サポート
サポート期間
修士1年12月～修士2年2月（約1年2か月）
主なサポート内容
- ZOOMによるオンライン相談
- 画面共有しながらのコードに関するディスカッション
- チャットによる継続的な相談
その後
相葉さんご自身の努力により修士課程を修了
インタビュー動画
今回のサポートについて、相葉さんご本人に振り返っていただきました。
ご相談前に感じていた焦り、サポート開始後の変化、研究と仕事・家庭の両立、生成AIとの付き合い方などについてお話しいただいています。
ご相談前
研究の方向性が決まり、今度は「MATLAB」という新しい壁が
大学院に入学したものの、当初予定していた研究計画は思うようには進みませんでした。
研究計画を何度も見直し、研究内容そのものを大きく変更。
ようやく研究の方向性が固まってきたのが、修士1年の秋頃でした。
そして、研究を進めるために必要になったのが、計測データを可視化・解析するためのMATLABでした。
相葉さんはMATLABをインストールするところからスタート。
公式の学習コンテンツなども使いながら、ご自身で勉強を始めました。
しかし、実際に触ってみると、
「これ絶対覚わらんわ、というのが第一印象でした。」
研究で使えるレベルまで自分一人で習得しなければならない。
一方で、修士課程には期限があります。
仕事もあります。
家庭もあります。
限られた時間の中で研究を進めながら、新たにMATLABまで身につける必要がありました。
「誰に聞いたらいいんだろう」
周囲にもMATLABを初めて使う方はいたものの、身近にいつでも相談できる詳しい人がいるわけではありませんでした。
「焦りしかないですし、誰に聞いたらいいんだろうかって悩んでいたところですね。」
特に大きかったのは、残された研究期間への焦りです。
「残りの期間を考えた時に、とても自分一人ではやっていけないだろうというのが、まず第一でした。」
そこで相葉さんから、SCISELへご相談いただきました。
SCISELのサポート
ZOOMとチャットで、研究の進行に合わせて継続的に相談
今回ご利用いただいたのは、SCISELの長期サポートです。
修士1年の12月から修士2年の2月まで、約1年2か月にわたりサポートしました。
中心となったのは、
ZOOMによるオンライン相談と、チャットによる継続的な相談です。
ZOOMでは画面を共有し、実際のMATLABコードを見ながら、
「この処理は何をしているのか」
「目的に対して、このアルゴリズムでよいのか」
「思った結果にならない原因はどこにありそうか」
といったことを一緒に確認し、ディスカッションしました。
一度相談して終わりではなく、研究が進めば新しい疑問が生まれます。
コードを作る。
実行してみる。
うまくいかなければ修正する。
結果を確認する。
発表をきっかけに問題が見つかれば、再び考え直す。
そうした研究の試行錯誤に合わせて、継続的に相談できる環境をつくりました。
サポート後の変化
「サポートが始まってから、ちょっと心が軽くなった」
MATLABのコードが、突然簡単に書けるようになったわけではありません。
サポート開始後も、
「コードを作っては直す」
「なかなか思ったように動かない」
といった試行錯誤は何度もありました。
それでも、サポートを振り返った相葉さんから印象的な言葉がありました。
「サポートが始まってから、ちょっと心が軽くなったっていうのはあります。」
その理由として挙げられたのが、
「サポートを受けられるという安心感」
でした。
分からなくなったとき。
コードが動かなくなったとき。
考えている方向が正しいか不安になったとき。
そんなときに、一人で抱え込まず相談できる相手がいる。
技術的な支援だけではなく、その環境自体が研究を続けるうえでの安心感につながったのだと考えています。
印象に残ったこと
「コードとアルゴリズムは別ですよね」
SCISELとのやり取りの中で、一番印象に残っている言葉を尋ねると、相葉さんが挙げてくださったのが、
「コードとアルゴリズムは別ですよね。」
という言葉でした。
現在はChatGPTをはじめとした生成AIを使えば、MATLABのコードを作るハードルは以前より大きく下がっています。
相葉さん自身も、研究の中で生成AIを積極的に活用されていました。
AIに指示を出せば、エラーなく「走る」コードを作れることもあります。
しかし、
コードが動くことと、目的に合った処理ができていることは同じではありません。
相葉さんはインタビューの中で、こんな趣旨のお話をされています。
「AIを使えばなんとか走る形にはなる。でも、走るけど目的のものじゃない、ということがある。」
コードが長く複雑になるほど、どこかで誤った処理が入り込んでも、そのまま気付かず実行できてしまう可能性があります。
だからこそ重要になるのが、
「何をするために、どんな処理が必要なのか」
というアルゴリズムへの理解です。
生成されたコードをそのまま受け入れるのではなく、
「このコードは何をしているのか」
「研究の目的に対して、この処理で本当によいのか」
を考える。
SCISELとのディスカッションを通して、相葉さんに強く印象に残ったポイントの一つでした。
研究を通して感じた変化
苦労したものが「形になる」喜び
研究期間中は、決して順調なことばかりではありませんでした。
時間をかけて解析し、
「これでいける」
と思った結果を発表したところ、問題点が見つかり、もう一度やり直しになる。
そんな経験もあったそうです。
一方で、苦労したものが最終的にFigureや資料として形になったときには、大きな達成感がありました。
「苦労した部分が形になるっていうところは、資料としてもそうですし、Figure一つ取っても大変だった分、形になった時の達成感はあります。」
そして、
「これまでできなかったことができるようになるっていうのは、喜びかなと思います。」
とも話されています。
MATLABだけでなく、研究を進める中でPCの基礎知識や生成AIの活用方法など、さまざまな知識をご自身で身につけていかれました。
約2年間の大学院生活を経て、相葉さんはご自身の努力によって修士課程を修了されました。
SCISELでは、そのうち修士1年12月から修士2年2月までの約1年2か月、MATLABに関する技術面を中心に伴走させていただきました。
社会人大学院生ならではの悩み
仕事、家庭、研究。その中でMATLABに使える時間は限られている
相葉さんは、社会人として仕事を続けながら大学院へ通っていました。
さらに家庭もあります。
研究に取り組めるのは、仕事や家庭のことが一段落してから。
その限られた時間の中でMATLABを開いても、一つの問題を解決しようとすると、あっという間に時間が過ぎます。
インタビューでは、
「MATLABって余裕がないと触れないですよね。3時間ぐらいやっぱり見とかないと。」
という話もありました。
分からないことを検索し、コードを書き、実行し、エラーを調べ、再び修正する。
気付けば数時間経っている。
研究だけに集中できる環境ではない社会人大学院生にとって、**「どこまで自分で考え、どこから人に相談するか」**は、とても重要な問題になります。
同じように悩んでいる方へ
「完成してから」ではなく、「不完全な状態」で相談する
インタビューの最後に、
「同じような状況にいる方へ伝えたいことはありますか？」
と尋ねました。
相葉さんが挙げたのは、相談するタイミングでした。
相葉さん自身、もともとは、
「ある程度自分で完成させてから相談したい」
というタイプだったそうです。
研究計画でも、コードでも、自分なりに作り切ってから相談する。
しかし、2年間の研究生活を終えて感じたのは、その方法が必ずしも近道ではないということでした。
「半端な状態で相談に行った方が、割と最終的には近道だなっていうのはあります。」
一人で時間をかけて完成させたものでも、進んでいる方向自体が違っていれば、後から大きくやり直す必要があります。
それよりも、
「今、ここまで考えている」
「こうしたいけれど、ここが分からない」
という段階で一度相談してみる。
小さな相談を途中で挟むことで、方向を確認しながら前に進めます。
相葉さんから、同じように研究に取り組む方へのメッセージは、
「相談のタイミングは、人を見ながら早めに、不完全な状態で。」
でした。
SCISELより
「何が分からないのか分からない」という段階でもご相談ください
今回の事例で改めて感じたのは、MATLABの問題は、単にコードを書けば解決するとは限らないということです。
コードを書くこと。
アルゴリズムを考えること。
出てきた結果が正しいか確認すること。
研究の目的に対して適切な処理になっているか考えること。
これらは、それぞれ違います。
生成AIによってコードを作ることは以前より簡単になりました。
しかし、
「この処理で本当にいいのか？」
を判断する必要がなくなったわけではありません。
また、研究や開発を進めていると、
「身近に相談できる人がいない」
「自分の考え方が合っているのか分からない」
「エラーを調べるだけで何時間も過ぎてしまう」
という状況になることがあります。
そんなとき、すべてを自分一人で解決してから相談する必要はありません。
MATLABで困ったとき、一人で抱え込んでいませんか？
SCISELでは、MATLAB・LabVIEWを使った研究・開発についてご相談をお受けしています。
特に、
- 身近にMATLABについて相談できる人がいない
- 研究や業務と並行して、一人でプログラムを勉強する時間がない
- コードは動くが、本当に正しい処理なのか不安
- ChatGPTなどの生成AIでコードを作ったものの、内容を確認してほしい
- 継続的に相談できる相手がほしい
という方には、長期サポートをご用意しています。
定期的なZOOM相談やチャットでのやり取りを通して、研究・開発の進行に合わせて継続的にサポートします。
もちろん、最初から長期サポートを申し込む必要はありません。
まずは単発のご相談からでもお伺いしています。
内容がまだまとまっていなくても大丈夫です。
「こんなことをしたい」
「ここまでやってみたけれど、ここから分からない」
という段階から、お気軽にご相談ください。
SCISEL
MATLAB LabVIEWで困った方へ 支援・代行により研究や開発のサポートを行います