応用化学科1〜3年生へ:研究室配属のご案内

このページでは、千葉工大・応用化学科の皆さんに向けて、研究室配属のサポートとなるように、ヤマラボの研究・教育をご紹介します。

目次

ヤマラボの紹介動画

まずは、2020 年度に制作したヤマラボの紹介動画をご覧ください。動画に登場する4年生のうち、 尾島さん と 福嶋くん は大学院に進学し、研究内容を学会で発表するなど活躍されました。

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ヤマラボのメンバー

2024 年度の 研究室メンバー は、修士 16 名4年生が 10 名。いまのところ、4年生の多く(10 名中 7 名)は大学院への進学を志望しています。

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ヤマラボの研究分野

山本研究室(ヤマラボ) では、ビーカーやフラスコなどの実験器具は使わずに、コンピュータ を使って分子を解析する 計算化学 の研究に取り組んでいます。具体的には、量子化学分子動力学機械学習 などの手法を使って、機能性材料 や 生体分子 などの性質や機能を明らかにしようとしています。

実験装置では調べることが難しいミクロな世界の分子のふるまいも、コンピュータでシミュレーションすることで、物質の機能を上手に制御するための指針 や 生体内の反応が巧妙に支配される仕組み を明らかにすることができます。私たちは、コンピュータを使って 化学現象を見る ことに挑戦しています。

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ヤマラボの研究チーム

ヤマラボでは、3つのチームに分かれて研究に取り組んでいます。それぞれのチームが学び合う共同体として機能することで、良好な関係性を築きながら柔軟な問題解決をおこなうためのコミュニケーション技術協働のためのコミュニケーション技術)を身に付けることができます。

さらに、チームのメンバーとの対話的な問題解決のプロセスを通して、多様な情報を活用して異なる視点から考える・学び合うことで、思考力・判断力・表現力・交渉力を伸ばすことができます。

各チームは、毎週1時間程度、山本と一緒にミーティングをおこないながら、関連する論文を一緒に読んだり、解析結果を一緒に読み解いたり、ソフトウェアの使い方やプログラミングを一緒に学んだり、アイデアを共有&議論したりするすることで、専門領域を学ぶときの学び方と協働のためのコミュニケーション技術を身につけていきます。

2024年度は、「生物物理」「化学工学」「光化学」の3つの研究分野でチームを編成しています。チームをどのように編成するのかについては、山本がメンバーの要望をヒアリングしながら、研究室全体のバランスも考えて決めます。

研究内容は、チームで各分野の最新の研究動向を調査してから、「どのようなニーズがこの研究分野にあるのか」「研究室のリソースを活用してどのような問題解決できるのか」などの情報を整理・分析し、チームのメンバーで話し合って設定します。

生物物理チーム

インフルエンザエイズの治療では、病気の原因となるウイルスの増殖を抑える薬が使われています。このような薬のおかげで病気の進行を抑えたり、症状を軽くすることができます。しかし、ウイルスたちも賢くて、薬のはたらきを弱めることができるように変化したウイルスが登場することがあります。このような薬の効かないウイルスのことを薬剤耐性ウイルスと呼んでいます。やま☆ラボでは、分子動力学シミュレーション機械学習(人工知能)という方法を使って、インフルエンザ・ウイルスやエイズ・ウイルスが薬剤耐性になるメカニズムを調べています。この研究は、北海道大学・人獣共通感染症リサーチセンターの研究者と共同でおこなっています。

また、分子動力学シミュレーション量子化学計算を組み合わせた方法を使って、核酸塩基を生合成する酵素の化学進化を分子レベルで詳しく調べることで、生命の化学的な起源を突き止めようとする研究にも取り組んでいます。この研究は、千葉工大・生命科学科の先生たちと一緒におこなっています。

生命現象に関心があるひと、医療医薬品に興味があるひと、進化のナゾを解きたいひと、などにお勧めの研究分野だと思います。

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化学工学チーム

2015年の国連サミットで、持続可能な開発目標(SDGs)という、2030年までに持続可能でよりよい世界を目指す国際目標が提案されました。このSDGsのなかに、気候変動に具体的な対策をという目標があります。この目標を達成するために注目されているのがゼオライト金属有機構造体(MOF)などの多孔質材料を用いて二酸化炭素を分離・吸着する技術です。MOFとは、金属と有機化合物が架橋したネットワーク構造を持つ材料であり、ガス分子の分離・吸着、センサーや触媒活性において、ゼオライトなどよりま優れた特性を持っています。ヤマラボでは、分子動力学シミュレーションを用いて、MOFなどの多孔質材料で二酸化炭素を分離・吸着する技術の基礎を調べています。

資源・エネルギー・環境問題に関心があるひと、機能性材料やテクノロジーの研究開発に興味があるひと、化学工学を分子レベルで極めたいひと、などにお勧めの研究分野だと思います。

光化学チーム

近年、単体では発光効率がとても低いけれど、分子が多数凝集すると発光効率が顕著に上昇するという興味深い特性を持つ蛍光色素が注目されています。この「凝集すると発光する」という現象は、凝集誘起発光と呼ばれていて、様々な応用が期待されています。たとえば、凝集誘起発光色素をフィルム基盤や薄膜中に固定化したものは、高い発光収率をもつ有機EL素子・優れた光エネルギー変換効率をもつ色素増感型有機太陽電池の実用化など、有機エレクトロニクス技術の未踏分野を開拓できる有機発光材料・高次光機能性材料として期待されています。さらに、医療分野においても、タンパク質などを凝集誘起発光色素で標識することで、凝集過程や環境応答を蛍光顕微鏡などで容易に観察することも可能になります。たとえば、凝集誘起発光を応用してタンパク質の凝集体を除去する技術を開発できれば、アルツハイマー病やパーキンソン病など、タンパク質の異常凝集が原因となる病気の治療法の確立にも貢献することができます。やま☆ラボでは、量子化学計算を用いて、凝集誘起発光のメカニズムを解明する研究に取り組んでいます。

また、ホタルなどが光る仕組みを医療などに応用する生物発光についても、理論的な解析に取り組んでいます。たとえば、ホタルなどが持っている発光物質を改良することで、生体内深部のガン細胞などを検出することができる新しい技術などが研究開発されています。

光化学に関心があるひと、機能性材料やエレクトロニクス技術の研究開発に興味があるひと、量子化学の最先端を極めたいひと、などにお勧めの研究分野だと思います。

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ヤマラボの研究方法

ヤマラボでは、分子の化学的な性質をコンピュータを使って調べる計算化学の様々な方法を用いています。いくつかの代表的な方法を簡単に紹介してみます。

量子化学計算

量子化学計算は、コンピュータを用いてシュレディンガー方程式を数値的に解くことで、原子や分子の電子状態を理論的に解析する方法です。量子化学1・2という授業で紹介したり、応用化学実験1・3で実際に使ってもらったことがありますよね。ヤマラボでは、次のような量子化学計算のプログラムを使って研究に取り組んでいます。

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分子動力学シミュレーション

分子動力学シミュレーションは、ニュートンの運動方程式を数値的に解くことで、原子や分子の物理的な動きをコンピュータの中で再現する方法です。原子や分子が活躍するミクロな世界のダイナミックなふるまいを「見える化」することができます。

機械学習(人工知能)

機械学習は、近年大きな注目を集めているデータ解析の技術です。私たち人間が経験を通して学習するように、コンピューターが大量のデータに潜むパターンを発見することで、未知のデータを分類・予測することができるようになります。化学の分野では、機械学習を用いて新しい機能性材料を開発するマテリアルズ・インフォマティクスという方法がとっても盛んになっています。機械学習では、Pythonという言語を用いて自分たちでプログラミングすることがほとんどです。ヤマラボでは、プログラミング技術の習得もおこなっています。

ヤマラボの学習環境

ヤマラボでは、研究のなかで得られる結果そのものよりも、その結果に辿り着くまでのプロセス、そして、そのプロセスを通して皆さんが身に付ける・気が付く・成長できるさまざまなことを大事にしたいと思っています。

特に、研究での関わりを通して、メンバーのひとりひとりの個性・価値観を認め合いながら、共に取り組むチームメイトのリソース(得意なこと・強み・関心)も上手に活用しながら柔軟に問題解決する技術(協働のためのコミュニケーション技術)を磨いていただけたらと思っています。具体的には、以下のようなことを身につけることができるかなと思っています。

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論理的に思考するスキル

ヤマラボでは、論理的に・創造的に考えることを手助けしてくれる便利な道具「思考ツール」を活用しています。具体的には、 教育のためのTOC などの「思考ツール」を用いることで、頭の中にあるたくさんの情報や考えたことを見える化したり、自分の考えを上手に整理するスキルを身につけることができます。

自己理解を深めるスキル

ヤマラボでは、 ワークグラム や 価値観カード などの「自己分析ツール」を用いることで、自分の「関心の軸」「なりたい姿」を明確にするスキルを身につけることができます。自己理解だけではなく、他者理解も深めることで、研究室内そしてチーム内において相互に関心を生かし合い、ひとりひとりの価値観を大切に尊重できる状態で学習・研究に取り組む環境を作っています。

上手に質問するスキル

ヤマラボでは、 QFT (Question Formulation Technique)  などの「問いづくりのツール」を用いることで、互いの問いに耳を傾け、解釈と探究を深めながら学び合う・話し合うスキルを身につけることができます。また、問いづくりのトレーニング(ハテナソン)では、発散思考、収束思考、メタ認知などのさまざまな「考える力」を大きく向上させることもできるのかなと思っています。

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分かりやすく伝えるスキル

ヤマラボでは、 伝わるデザイン などを学ぶことで、ゼミや学会などでプレゼンテーションをするとき・レポートや論文などを書くときに必要となる情報を正確に・スムーズに他者に伝えるスキルを身につけることができます。また、ペアプレゼンという方法で、1対1のペアで攻守入れ替えながらローテーションで短い時間のプレゼンをぐるぐる回していくことで、プレゼンスキルと質問スキルの両方を洗練できればと思っています。

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ヤマラボが大切にしていること

ヤマラボでは、研究室のメンバーが協力して「安全安心な場」「成長できる場」を作っていくことを大切にしたいと思っています。このような姿勢・考え方を共有・理解していただける方と一緒に、学び・成長できたらと思っています。

安全安心な場

ヤマラボでは、お互いに関心のある考えや感情について素直に話し合いができる分からないことがあればお互いに積極的に尋ねることができる失敗についても「学習するための良い機会」であると捉えることができる気兼ねなく意見を出し合い・創造的に対立することができる、という「安全安心な場」をつくっていくことを大事にしています。また、自分らしさを発揮できる相手らしさも尊重できることも大切だと思っています。

成長できる場

ヤマラボでは、自分の「なりたい姿」の達成に向かって一生懸命に努力を続けることができる仲間を手助けするため・社会をより良くするためにも一生懸命になることができる、という「成長できる場」をつくっていくことを大事にしています。

また、自分の成長にワクワクできること、研究室としての成長にもワクワクできることも大切だと思っています。ヤマラボで学び・成長した皆さんが、将来、周囲から感謝される・必要とされることに喜びを感じて、仕事に取り組むことが好きになり、充実した人生を実現できるようになることを精一杯サポートしていきます。

ヤマラボの場所

ヤマラボは、津田沼キャンパス 1号館 6階 エレベータを降りて左側(津田沼駅側)にあります。

  • 610(学生居室)
  • 611(山本居室)

ヤマラボの見学

ヤマラボで学び・成長することに興味・関心を持っていただけるようでしたら、ぜひ訪問・見学してみてください。

ヤマラボに来ていただく日程として、たとえば、3年生の多くが受講する「応用化学実験3(毎週水曜日)が終わった後」はいかがでしょうか。

実験が長引いたりもあると思うので、時間については緩やかに考えていた方が良いと思いますが、18:00 から 19:00 くらいまで、山本や研究室の学生(主に大学院生)たちと話をしていただけるかと思います。

「応化実験3の後は都合がつかない」という場合には、別の日程でも調整可能です。遠慮なくお知らせください。ご相談しながら、日程を調整することができるかと思います。

見学を希望するひとは、「日程」「人数」などを下記のフォームからお知らせください。

受付を終了させていただきました。多くの方にお申し込みいただき、ありがとうございました。

申込状況

スクロールできます
日程4/174/245/85/226/56/197/37/10その他
人数6991111121410
7/18 12:57 時点

延べ人数:69 名

Q&A

ヤマラボについて、質問・要望・コメントがあれば、下記のフォームからメッセージをお送りください。匿名で質問できます。回答まで、ちょっと時間がかかることがあります。ときどき、チェックしてみてください。

    第1回選抜で重視することは?

    ヤマラボの第1回選抜では、「大学院進学へ希望するひとを優先する」を、認めていただければ・許していただければと思っています。

    大学院へ進学するひとは、3.5年間という比較的長い時間を所属先の研究室で過ごすことになります。この期間が実り豊かとなるかどうかについて、必ずしも、研究室の違いが要因とはならないかも知れません。だけど、別のある人にとっては、将来の夢・なりたい姿になれるかどうかに、とっても大きな影響を及ぼしてしまうかも知れません。このことを思うと、皆さんのこれからのキャリアの助けとなりたいという山本の願いに最も近い方針として、第1回選抜に関しては、「大学院進学を希望するひとを優先する」という考えを持っています。

    もちろん、大学院進学を希望しないひとにも、ヤマラボで学ぶことが、将来の夢・なりたい姿を叶えるための助けに少しでもなるのであれば、短い間になりますが、しっかりと伴走できればと願っています。もし、多くのひとにヤマラボを志望していただける場合には、ヤマラボが大切にしている『安全安心な場・成長できる場を作っていく』ことに共感していただけるひとを優先することができるのではと考えています。

    ↑に関連して、大学院進学するかどうか迷っているときは?

    3年生の8〜9月の時点では、大学院への進学について、まだ迷っているひとが多いかも知れませんね。

    第1回選抜のときには、私の方からアンケートフォームをお送りして、大学院進学についての志望度(1〜10の数字)などを質問します。このアンケートフォームに、その時点で考えていること・思っていることを教えていただければ大丈夫です。

    ヤマラボの大学院進学はどれくらい?

    ヤマラボの場合、過去3年間の大学院進学率は「62% → 80% → 33%」という変遷です。

    2024 年度の4年生は、今のところ、半数以上(10 名中 7 名, 70%)が大学院への進学を希望しています。

    応用化学科の大学院進学率は40%程度。全国的には、理学部で 43 %、工学部で 37 %程度。ヤマラボは、年度によって変動は大きいのですが、ここ数年は 6 割くらいの進学率なので、他の研究室よりも少し多いと言えそうです。

    理系であることの強みやスキルを生かすキャリアを希望されるときには、大学院への進学をオススメしたいと思っています。

    チーム分けはいつ頃・どのようにおこなうの?

    チーム配属は、12月下旬〜1月上旬頃に実施します。

    研究室配属後のゼミナール(9〜12月)では、各チームに3週間だけ所属して研究活動をローテーションで体験する「3 weeks インターンシップ」を実施します。この3週間の期間、チームごとに活動の内容を協力し合いながらオンラインツールを活用して下記のようにまとめてもらったりします。

    このようなインターンシップを通して、各チームでの研究内容や協同学習の雰囲気についての理解を十分に深めてもらった上で、12月下旬〜1月上旬頃に、チーム配属の希望調査を実施する予定です。

    チームで活動するから、ひとりで取り組むことが好きなひとには向いていないの?

    ヤマラボでは、「ひとりで取り組むことを大切にしたい」という人の価値観・在り方も尊重しながら、協同学習としてのチーム活動に取り組みます。

    ヤマラボで大切にしたいと思っている「チーム」とは、だれもが積極的に周囲をまとめていくことに喜びを感じるひとだけの集まりではなくて、メンバーそれぞれの価値観や在り方をお互いに尊重することができる場であって欲しいと願っています。

    3 weeks インターンシップ」の前には、配属した3年生、そして、4年生以上のメンバーも全員集まって、価値観カードのワークをおこないます。このワークを通して、自分や共に学ぶ仲間の価値観を踏まえて、チーム活動(協同学習)をどのように進めていくことができるかをみんなで考えます。

    昨年度の感想

    ひとりで取り組むことを大切にしてもらいながら、協同学習としてのチーム活動に、次のような意識で取り組んでもらうことができます。

    昨年度の資料

    パソコンは苦手だけど、大丈夫?

    問題ないと思います。

    ヤマラボで取り組んでいる研究の方法が「コンピュータを使って分子を解析する」ことなので、なんとなく、パソコンが得意な人の集まりというイメージかも知れませんが、実は、パソコンが得意だという人は多くはないです。

    パソコンが苦手な人でも、まあまあ得意なひとが助けてくれたり、お互いに教えあったりして、だんだんと慣れている・成長しているように思います。最近は、ChatGPT などの生成 AI を活用することで、パソコンが苦手な人でも、データを解析したり・グラフを描いたりするためのプログラムコードを簡単に・手軽に作れるようにもなっています。

    ノートパソコンは必要なの? OS は Mac の方が良いの?

    ヤマラボでは、山本を含めて、Mac を使っているひとが多いですね。でも何名かは Windows を使っていて、大きな問題はないように思います。

    ノートパソコンは、ヤマラボの学生は所有率は高いです。Mac を使っている人が多いので、Mac OS の機種(Macbook Pro や Macbook Air)を持っている人が多いかな。

    コンピュータを使ったシミュレーションは、自分のノートパソコンや研究室のパソコンで実行することもできますが、最近では、「スパコン」(スーパーコンピュータ)やクラウドコンピュータへオンラインで繋いで、リモートで実行することが多くなってきました。

    ですので、高スペックでなくても、Mac でも Windows でも、ひとまずは、「wifi などでインターネットに接続できる」「Word / Excel / PowerPoint くらいのアプリが動く」というノートパソコンであれば、大丈夫かなと思います。

    それでも、まあ、「別にどっちでも良い」という場合には、シンプルでストレスなく作業できますよということで、Mac をオススメしたいです。

    でも Mac、ちょっと高いですよね。ヤマラボでは、科学教室などのイベントなどを手伝ってもらうアルバイトをメンバーにときどきお願いします。このようなタイミングで、購入の資金をまかなっていただければとも思っています。

    ヤマラボは科学教室などのイベントが多いの?

    最近、小学生〜高校生向けイベントのご依頼を積極的にお引き受けしています。

    2023 年度は、夏休み期間中に、小学生向け(3件)、中学生向け(1件)、高校生向け(2件)のイベントを企画中です。場所は、本学の他に、大阪市立科学館でも実施する予定。10月には、お台場のテレコムセンターで開催されるサイエンスアゴラにも参加すると思います。

    このようなイベントでは、ヤマラボのメンバーを中心に、アルバイトの募集をしています(ちなみに、時給 1,100 円です)。

    イベントにアシスタントとして参加したヤマラボのメンバーたちは、責任を持ってプログラムの運営に関わる経験を通して、コミュニケーション&ファシリテーションのスキルに大きく磨きをかけているように思います。このようなヤマラボメンバーの活躍は、科学館の学芸員の方、委託を受けている企業の方などから、「頼もしいね」と褒めてもらうことが多いんですよ。

    山本はいちおう、北海道大学 科学技術コミュニケーター養成プログラム(CoSTEP)の修了生なので、このようなイベントの企画と運営は、少しだけ得意かも。

    ヤマラボにコアタイムはあるの?

    コアタイム(毎日必ず●時から●時まで研究室に居るように!という決まりごと)はありません。

    コアタイムはありませんが、オンラインツールで「出席カード」を準備して、研究室での活動をふりかえることができるようにしています。この出席カードが、「成績評価」「卒業判定」「大学院合否」「企業への推薦資格」などの判断材料になると考えています。

    ヤマラボへの配属希望の手続き

    ヤマラボへの配属を希望されていて、第一次配属(自己 PR 形式)に応募される場合には、以下の項目を含む自己 PR 文を提出してください。

    A4 用紙 2 枚以内程度でまとめてください。手書きでもデジタル(Word など)でも、どちらでも、オーケーです。

    • 基本情報:名前、学籍番号を記載してください。
    • 志望理由:なぜヤマラボを希望するのかを具体的に述べてください。ヤマラボの特性や活動内容と自分の目的がどのように一致するかを考察してください。
    • 強みやスキル:持っている技術的スキル(例:実験技術、プログラミングスキル)やソフトスキル(例:コミュニケーション能力、チームワーク)を具体的に説明し、ヤマラボの活動にどのように貢献できるかを示してください。
    • 具体的な経験:学業や課外活動での具体的な経験や成果を述べ、それがどのようにヤマラボでの活動に活かせるかを記述してください。過去のエピソードを通じて、学びや成長を伝えてください。
    • 目標と貢献:ヤマラボで学びたいことや挑戦したいことを述べ、それがヤマラボのリソースとどのように一致するかを説明してください。研究室見学やホームページから得た情報を基に、自分なりの考察を含めてください。
    • 成長と将来の展望:ヤマラボでの経験を通じてどのように成長したいか、そして将来の目標について述べてください。

    ヤマラボとあなたのニーズとリソースの一致を意識して記述してください。研究室見学やホームページの情報を参考にして、自分なりの考察を述べることを期待しています。

    書くことが難しい部分がある場合は、その項目を無理に埋める必要はありません。現在の自分にとって重要だと思う点を中心に、自分の言葉で表現してください。

    自己 PR 文では、できる限り誠実に記述いただくことで、皆さんの個性や考えをきちんと理解した上で、より良い研究室配属のご相談ができるかと思っています。

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    この記事を書いた人

    千葉工業大学 応用化学科 教授。専門はコンピュータ化学、コンピュータを使って分子を解析しています。化学の学びを身近にすることにも興味を持っています。

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