植村研のご紹介
研究室に関して、よく質問いただくことや関連情報をまとめました。
気になることがあればお気軽にメールでお尋ねください。
よければ研究室のホームページもご覧ください🙂
研究室の傾向
指導：学生主導、教員は伴走型
学生自身が目標や計画を立て、教員はその相談に乗りながらサポートします
リソース：平均的、でも必要に応じて柔軟に支援
特別に多いわけではありませんが、必要なときにはしっかり対応します
活動：自由度は高い、でもやることはやるメリハリ重視
時間や進め方は柔軟ですが、ゼミや発表などの基本ルールは大事にしています
運営の主体：学生 （教員はサポートでいたい）
ゼミの司会や議事録、雰囲気づくりなどはおまかせで、研究室はみんなでつくる場にしたいです
イベント：今後拡充予定です
他大学との発表会などを定期開催しており、今後も交流の機会を増やしていく予定です
使用言語: Python中心（Unity・JavaScriptも可）
音楽情報処理との親和性からPythonが多いですが、テーマに応じてUnityやJavaScriptなども柔軟に扱えます
教員について
専門分野：音楽情報処理
これまでやってきた研究はResearchmapや研究業績をご覧ください
ハーモニーや和音などをメインで扱い、和音の分析や生成など行ってきました
最近はもっぱら和音性モデルを使ったコード進行の分析や和音の印象を一味変えるような生成系の研究をやっています
対応について
連絡や反応は早い方だと思っています
連絡速度は信頼に繋がっている気がしているので意識しています
研究以外の学生の進路支援（進路相談、推薦状の作成、エントリーシートの添削など）の協力は惜しまない方だと思います（が最近寝落ちが多くてお時間の余裕をもって対応させていただいております…）
指導方針
スタンス
音と社会を結びつけて開発したり実験したりする楽しさを実感してほしいなと思っています。
「課題をどう定義するか」「何が本当におもしろいか」という問いに向き合う
誠実に進捗を記録し、自分の言葉で語る
自分の興味を形に、やったことをうまく言語化する
などの力が身につくといいなと思っています
おそらく前に進めるように手を貸すのが得意なタイプです（あくまで植村の独断と偏見です）
学生が着実に研究を進められるよう環境面でサポートし、学会発表などの機会も積極的にサポートしています
自分で試行錯誤しながらも、整理された支援がある環境で学びたい方に向いていると思います
向いてそうな方：
自信がなくても真摯に向き合って挑戦したい方
自分のペースで確実に前進したい方
丁寧に考えたい、仕組みに乗って成長したい方
自分自身がいろいろな人に会うことで研究や仕事も発展できてきたのもあり、学内外の研究室や関連分野の専門家との交流の機会は積極的に設けたいと思っています。
2024年の卒研中間発表は関連分野の研究室（日大文理北原研、東京工科大伊藤研）と3研究室合同で行いました！
2025年は日大文理北原研、東京工科大伊藤研、お茶大伊藤研と発表会やります😎
学会行きたい、進学して専門を深めたいなど、もちろん喜んでサポートします。
最近の学会発表ブログもよければご覧ください🙂 → SIGMUS142 発表
やることやっていれば自由だけど、やってなかったり無断欠席したりすると厳しいかも（と言われてきました）
自律的に進めることを求めているので、ある意味優しくないのかもしれない…
ゼミの進め方
ゼミの議論では、お互いの研究を向上させるために、司会や議事録係を担当していただきながら、積極的に質問することを推奨しています。
それぞれの研究に全員が意見を交わす、そんな研究室であってほしいです。
研究に関しては各自立てていただいた目標や計画、振り返りに対してコメントをしています。
テーマについて
研究は進める学生ご本人が主人公なので、自分で進めたくなる、面白いと思えるテーマを推奨しています。
興味に基づいてテーマ案を出していただき、技術的な実現可能性や方向性などについてアドバイスします。
4-5月で興味のあることをシェアしてもらったり、論文も読みながら課題を探してもらったり、話し合いながら決めていきます。
強い希望がなければ、本研究室が強みとしている音楽情報処理に取り組んでいただくことになりますので、その分野に興味があることを期待します。
＜過去のテーマ例＞
視聴支援
タップ速度を用いた楽曲推薦システム
ライブ演奏楽曲の楽曲同定システム
印象語を用いた自然音推薦システム
音声認識を用いた空耳自動生成の検討
演奏支援系
ギター初心者のための演奏練習支援システムの提案
管楽器初心者のためのロングトーンサポートシステム
作編曲・生成系
女声3部合唱曲の自動ピアノアレンジ 論文1 論文2
ピアノ用自動バラード調アレンジシステム論文1 論文2
体験の拡張
歌詞情報をもとにした照明演出の提案 Demo
歩行中の風景画像とユーザーの感情に基づいた音楽生成システム
コアタイム
週1回の全員ゼミへの参加が基本です。（例外として中間発表や卒研発表などもあります。）
個別ミーティングを別途追加される場合は、こちらでミーティング可能なスケジュールを公開し、空いている時間で都合の良い時間を予約してもらう式にしています。
ちゃんと個別ミーティングをして相談したり、質問したり、研究室にきて研究を進めたりしている方が合理的に進んでいる傾向があります。
情報共有ツール
研究室内ではCosense（旧Scrapbox）というものに情報を書き溜めています。
メッセージやアナウンスなどのやり取りは研究室内Discordを利用しています。
進路
本学では今2期目が4年生で前職までの情報しか収集してなく恐縮ですが、プログラミング等のスキルを活かしたIT系（ソフトウェア）の会社への就職が多いです
2022-2023年 ※経営系の学科なのであまり参考にならないかも…
IT系（キヤノンITソリューションズ, 大塚商会, 日立システムズパワーサービス など） 12名
食品系 2名
地方公務員 1名
自営業（個人事業の開業） 1名
専門学校(漫才師, 理学療法士など目指して） 2名
進学　内外含めて例年1-2名程度
よくある質問
楽器経験はあった方がいい？
ある場合は、その強みを活かすことができます。
もしなくても、なくてこうだったらいいのにという気持ちを研究ネタに活かすこともできます。
経験的に、自動作曲・編曲のような研究は出力結果の確認に手間取ることもあるので、やはり譜面が読めたり楽典の知識があったりした方がよいかなとは思います。