Skills to Develop Before Joining Our Lab
研究室配属前に身に着けておくべき素養として、本領域では、「環境を理解する力」と「情報として扱う力」の双方が求められます。
1. 数理・自然科学の基礎
離散数学、線形代数、解析学、確率・統計、環境を定式化するための物理学・力学の基礎
→ 環境を“感覚的”に捉えるのではなく“数理モデル”として理解・記述するための基盤。
2. 環境・都市分野の専門知識
環境工学、都市計画、環境デザイン、エネルギーシステム、環境マネジメント、持続可能性
→ 何を評価すべきか、何を最適化すべきかを判断するための専門的視点。
3. 情報技術・プログラミング能力
C++、Python等のプログラミング、データ処理・可視化、アルゴリズム的思考
→ AIやシミュレーションを単に“使う”のではなく、その原理を理解し、実装・応用できる力。
4. 論理的思考力・言語能力
日本語・英語による論理的記述力、プレゼンテーション能力、コミュニケーション能力
→ 研究成果を社会に接続し、国際水準で発信するための必須能力。
5. 工学と社会をつなぐ視点
自然・人間・人工物の関係性への関心、技術の社会的影響への洞察、データに基づく意思決定への理解
→ 情報技術を目的化せず、社会課題解決へと結びつける姿勢。
As essential skills to acquire before joining a research lab, our laboratory requires both the ability to understand environments and the ability to treat them as information systems. Students are expected to develop the following foundations:
1. Foundations in Mathematics and Natural Sciences
Discrete mathematics, linear algebra, calculus, probability and statistics, as well as physics and mechanics for environmental modeling
→ The basis for understanding and describing environments as quantitative and mathematical models rather than relying on intuition.
2. Domain Knowledge in Environment and Urban Studies
Environmental engineering, urban planning, environmental design, energy systems, environmental management, and sustainability
→ The foundation for determining what should be evaluated and what should be optimized.
3. Information Technology and Programming Skills
Programming in C++, Python, data processing and visualization, and algorithmic thinking
→ The ability not only to “use” AI and simulations, but to understand their principles and implement them effectively.
4. Logical Thinking and Communication Skills
Logical writing in Japanese and English, presentation skills, and communication abilities
→ Essential competencies for connecting research outcomes to society and disseminating them internationally.
5. A Perspective Linking Engineering and Society
Interest in the relationships among nature, humans, and artifacts; awareness of the societal impact of technology; understanding of data-driven decision-making
→ A mindset that prevents technology from becoming an end in itself and instead directs it toward solving societal challenges.