# 院試エントリ……ってコト!? :::info この記事は[みす53rd Advent Calendar 2021](https://adventar.org/calendars/6554)の12/21の記事です ::: こんにちは。53代元CG研のここなつです。元……!? 他のテーマで記事を書いていましたがすごくつまらない記事になったので今年受けた院試の話を書こうと思います。基本的に早稲田情理情通の人向けです。あとB2まではコロナ禍前の世界での話なのでなので若干参考にしづらいかもしれません。それにもう試験問題の内容とか綺麗さっぱり忘れちゃったので微妙な記事かもしれません。それでも今後外部の院試を受けようって人の助けになったらいいなと思います。 ## なぜ外部の院試を受けたのか やりたい分野(音声合成)の研究室がうちの大学になかったからです。 本当にその分野の研究をやりたくなるかわからなかったのできちんと調べずにこの大学に入りましたが、やっぱりやりたいなぁとなって調べてみると専門の教授がいませんでした(正確には他学科にいましたが私がB3の年までで定年でした) それでB1終わりくらいから漠然と外部行きたいなぁと考え、外部行きたいなぁと近い分野の教授含む周りに話し続けていた結果、ここまで漕ぎ着けたというわけです。 ## 受かったところ - 早稲田大学大学院 基幹理工学研究科 情報理工・情報通信専攻 - 推薦蹴ってるので今いる研究室を受けておきました。 - 東京大学大学院 情報理工学系研究科 創造情報学専攻(夏入試) - 基本的にこっちの入試に受かった過程を書いていきます。 ## なぜそこを受けたのか 東大に関しては他の音声ができる大学と悩みましたが、家からギリギリ通える(というか早稲田よりちょっと近い)というのがアドでした。それに、音声合成一本で考えたらもう一つの大学も本当に良い選択肢ですが、研究する中で他分野の情報が得たくなった時、都内の大学というのはより良い判断だろうと考えました。 行きたい部屋には創造情報学専攻ではない専攻でも行けたのですが、創造情報学専攻には数学の代わりにプログラミングを使えるという利点があるため、数学よりは勝負できると思って創造情報学専攻を選びました。 ## 準備したもの(TL;DRの人用) - TOEFLスコア 83 - 過去問1周 - ABC過去問 AB埋め - 良さげな参考書(学読から) - 実際アルゴリと情報数学が余裕なレベルの人ならネットワークと機械学習分野の要りそうな用語をちょっと暗記すれば受かると思います。私は余裕じゃないので…… - やりたい分野に関する熱意 - 一番大事だと思います - ビジネスメールテンプレサイト - メール、たくさんやり取りするので…… ## 時系列:B3秋まで ### B1春 メディア処理技術概論という論文のアブストとイントロを読み漁る科目で音声合成の(わりと古めの)論文を適当に読みまくってました。この頃は音声合成を本気でやろうかは決めていなかったのですが、バックグラウンドにある用語をいくつか知っていて読みやすいと理由で読んでいました。 ### B1秋 音声合成を触れる研究室が情報通信にあるということで情報通信に進学することにしました。ただ、この頃には音声合成専門の部屋が進学できる範囲になさそうだということに気がついていました。 ### B2春 学科ガイダンスで音声合成が触れる部屋の教授と話すことができ、その流れで研究室見学をお願いしました。見学と一緒にセッティングしてもらった研究室ガイダンス含む個人面談で音声合成が気になってやってみたいという話をし、他の学科の先生が音声合成の有名な先生であるがそろそろご退任されるのでB4でお世話になることはできないだろうということを聞き、そして最終的に、そうなったら外部の研究室というのは自然な考えかもしれないねという話になりました。後で触れますが、この教授は今後進学先の先生にコンタクトを取るときに仲介してくださるなど、院試を受けるにあたっていろいろ助けてくださいました。 その後その他学科の先生ともコンタクトを取り、必修の関係で春だけになりましたが、ゼミを見学させてもらいました。音声合成をしている人だけではありませんでしたが近い分野のゼミを見て、やっぱりこの分野の研究は自分にとって面白いものだという気持ちを深めました。 ### B3春 プロジェクト研究で音声合成が触れる部屋にお邪魔しました。春学期はプロ研の枠ではニューラルネットワークモデル以前の音声合成のバックグラウンドについて勉強していました。 ### B3秋 この時期はニューラルネットワークモデルについて勉強していました。そろそろ院試に向けて動かなければいけないのかなと思いつつ、コロナ禍の中ずっと家にいました。 ## 時系列: B3終わりから ### B3終わり #### 2月 プロ研が終わる頃、教授との定期面談でやっと院試の話を出せて、進学候補の部屋とのコンタクトの準備をし始めました。この段階で候補に残っていたのは中部地方の某大学の部屋、そして東大の部屋でした。このうち東大の部屋の方にはこの研究室から進学した人がいる、ということも聞きました。同じ学科から同じように外部進学した人がいるという話はとても心強かったですし、少し後の話になりますがその先輩と繋いでもらって院試について聞くことができました。 どちらの部屋の先生も教授と面識があったということで、事前に連絡を入れていただいた上で研究室見学がしたい旨をメールしました。そして、2月の頭から中旬にかけてでそれぞれの研究室のオンライン見学をさせてもらいました。 最終的には受験しませんでしたが、このときもう一つの大学の教授には分野の動向についていろいろ面白い話を教えていただくことができましたし、そのときに存在を知ったモデルをベースにして修士研究計画を話せたので、とても感謝しています。 #### 3月頭: TOEFL受験 創造情報学専攻の入試にはTOEFLスコアが必須です。進学した先輩の話でTOEFLスコアは80点欲しい、ということを聞いていたので、この時期にTOEFLを受験しました。それ以前にも1回TOEFLを受けていたのですが66点でさすがに不安でした。(早稲田の足切りラインである60前後は超えていましたが) 受けるにあたっては英語が得意なみすの先輩に大変お世話になりました。ライティングのスコアが5点伸びたのはその先輩のおかげだと思っています。 ただ結果としてこの時の試験のスコアは**76**でした。原因はスピーキングです。最低限言葉が喋れていれば15点取れると言われていたスピーキングが**12点**ということで、どうやら人間のレベルに達していなかったようです。学科試験に絶対的な自信があるわけでもないので、この後TOEFLは再走します。 #### 3月終わり: 研究室配属結果 研究室配属第一希望(プロ研で通年お世話になった部屋)(研究室見学をつないでくださった教授の部屋)に**落ちました**。とても言い表せない感情になりました。<font color=silver>えぇ……。</font>当然ながら推薦なしのB4枠志望だった上にいろいろあって定員が絞られていたのが原因ということですが、教授から申し訳なさそうなSlackが届きより辛い気持ちになりました。 ただ、配属になった第二希望の部屋がとても良いところで、分野外の研究をしたいなどというナメた真似に対して鷹揚に対応してくださった上、院試についても理解してサポートしてくれました。なので結果的には良かったです。 ### B4春 #### 4月: 研究室配属 研究室に配属されました。また、コロナ禍も若干落ち着きを見せていたので、定期をとって研究室現地に行きました。 最初こそ第一希望に落ちたショックを引きずっていましたが、しばらく過ごすうちにここもしかしてものすごくいい部屋なのでは?と気がつき結構ハッピーになりました。 卒業研究についてはまだ手をつけていませんが、音声合成をやろうと考えていました。 この頃には、受ける大学について、外部は東大にしようと決めていました。 #### 5月: 入試説明会、出願準備 5月下旬にオンライン入試説明会があったので、5月上旬に予約フォームを出しました。そして5月下旬に入試説明会を聞きました。全体説明の後に部屋ごとの個別説明があり、そこで少し進学したい部屋のボスからも話ができました。<font color=silver>何かききたいことがありますか?と言われた時はクソ質問しかできませんでしたが……</font> ちなみにこの時期に早稲田側の出願についてプロ研でお世話になっていた教授にオンラインで相談していました。落ちて以来の顔合わせではありましたが、真摯に相談に乗ってくださいました。 #### 6月頭: TOEFL二陣、出願 6月頭にTOEFLの2回目を受けました。本当は5月末あたりに入れていたのですが、余裕を持って伸ばしました。実はこれはミスだったことを後に書きます。 このTOEFLにあたってはスピーキングを確実に伸ばすためにオンライン英会話を受けました。実際それは効いたと思います。とりあえず数喋ることで、このくらい量の内容なら制限時間内に話せるということを意識することができるようになり、結論根拠まとめまで話せるようになりました。それ以外については最低限復習した感じでした。 さて、この後出願が控えているわけですが、ここである重大なことに気が付きます。**TOEFLスコア発表が出願までに間に合わない**のです。「出願日までにTOEFLを受けてID取得すれば大丈夫!」とは言われていましたが「スコアがわかってから送って大丈夫!」とは言われていなかったわけですね。つまり、このTOEFLの手応えだけを元に既にある76点のスコアで応募するか点数のわからない回のものを送るかを決めなければならないことになってしまったわけです。 悩んだ結果、前回よりスピーキングの伸び代分余裕があると信じて今回のTOEFLスコアを送りました。 さて、その後届いたスコアですが…… ![](https://i.imgur.com/Ye5ncXv.png) **よかった〜〜〜!!!** ちなみに出願時には第四志望までの研究室を書いたのですが、修論計画が第一志望前提だったので察されてたと思います。 #### 6月中旬以降: そこそこ卒研、そして院試勉強 この頃には卒論テーマも決め、研究に手をつけ出します。とはいっても、院試があると伝えてあるのでそちらに力を入れていいとは言ってもらえました。ありがたいことです。~~<font color=silver>まああとで研究頑張るのは自分ですが。</font>~~ このあたりで、まずは早稲田の院試に向けて勉強を始めます。この院試については受けたことのある人の話もそれなりに聞けて、「まあ内部の人なっら普通にやってれば受かるよ」ということでしたが、普通にやるってどのくらいよ!?ということは受けないとわからないわけです。実際落ちている人もいるわけですし……。 ひとまず、過去の講義のスライドを眺めつつ、情報数学を中心に復習しました。~~<font color=silver>情報数学の内容を間引いて一学期に詰め込んだものとしておなじみの</font>~~ 離散数学しか取っていないので。 この際参考書としては各科目のシラバスで参考書として提示されているものを中心に、 - 手を動かすことが多い科目(情報数学、アルゴリ、回路理論)→例題の多いもの - 暗記することが多い科目(ネットワーク、OS、アーキテクチャ)→厚さは問わずに新しめで読みやすく、移動中に読めるもの という基準で選びました。 最終的にはここで覚えたことを元に東大の院試も受けていきました。 ### B4夏 #### 7月頭: 早稲田院試 7月頭あたりで早稲田の院試を受けました。 実際、受けてみれば学科試験は「普通にやれば受かる」という評判に違わないもので、基本的な用語を暗記すればおおよそ取れるような感じでした。自己評価としては「これは80点……いや滑っても60点は堅いな!」という感じでした。このくらいの手応えだと他の人もそのくらい取れてるんじゃないかと不安になりますが、その後の結果を見るにまあまあ取れていたのではないでしょうか。 また後日オンラインで面接も受けました。ここでは卒業研究としてやっていることと修士研究の展望を話すのですが、早稲田に行くことになったら音声合成ではなく自然言語処理をやろうと決めていたので、そのつもりで展望を話しました。ちなみに話の流れで外部を受けることはゲロりましたが(外部受ける相談した教授もいたので……)そこまでまずい反応はされてなかったと思います。 その後、ワクになって寝込みつつ合格発表を待ち、落ちる夢を1回くらい見つつ、7月中旬ごろに合格発表がなされ、見事合格することができました。 #### 7月中ば〜: プログラミング試験対策 このあたりで創造情報学専攻の入試対策に気持ちを切り替えました。<font color=silver>(本当に?原神にめっちゃハマってなかった?)</font> 言語はC++、Matlab、Pythonで迷ってPythonでいきました。今後ディープなラーニングを触ることが目に見えていたので……。 プログラミング試験の過去問をさらっと見たところ、ファイル入出力に加えて茶色コーダー程度のプログラミング力があれば大丈夫だろうと感じたので、まずはAtCoder Problemsを使ってABCの過去問を埋めていきました。最終的に埋めたのはABC126〜212のA問題とB問題全てだと思います。結局灰色認定の難しい方の問題くらいから解説なしで埋めるのがきついくらいの実力で本番に突っ込んでいます。 また、直前期には院試の過去問自体も一周やりました。csvが出てきた年に一瞬つまるくらいで基本的にはローカルに保存したpython公式docと一緒にやれば8割解けて見直せるくらいになっていました。2017年のだけどん詰まって冷や冷やしましたが後日落ち着いてやったら普通に解けました。 この時点で結構自信を持っていたと思います。 #### 8月頭: プログラミング試験 Pythonの公式docの入ったPCと螺旋本を持って行きました。 結論を言うと大問2で死にました。配列をこねくり回すって言うよりデータ解析みたいな問題で死にました。ちゃんとした問題内容は覚えていませんが、合成関数の微分とかやろうとしてたこと、後からこれは尤度最適化とかでやるやつか……!?と思ったことは覚えています。そして多分両方間違っています。 手元に当時のプログラムだけ残っているのですが、大問1で提出したプログラムにはコメントを残す余裕がありましたが大問2は見事に書き散らしてありました。ただ今考えると大問1にコメントを残しておいたことが採点時にプラスに働いた可能性があるのかもしれません。 試験後、プログラミング口述試験があると勘違いした私は会場をキョロキョロしていましたが、親切な受験生のおかげで無事に帰路につきました。 #### 8月中ば: 学科試験対策 ワクワクになって熱を出しつつ切り替えて学科試験対策を始めました。 過去問を見た感じは早稲田と同じ範囲で、計算寄りの大問×2+選択式の完全知識問×1と言う形だったので、少し複雑な計算量算出問題なんかに対応できるようにしつつ過去問に出てきた単語に近い単語の説明文が書けるようにして練習していました。 #### 8月終わり: 学科試験 学科試験が終わりました。感触としてはそんなに良くなくって落ち込んだ記憶があります。印象に残っているのは単語説明問で、4つ選ぶのに自信がある単語が2つしかなかった記憶があります。セルオートマトンって何よ!と言いながらオートマトンの説明書いてたのははっきり覚えています。 https://ja.wikipedia.org/wiki/セル・オートマトン #### 面接 学科試験の後の日にオンライン面接がありました。こちらは思っていた以上に気楽に終わって拍子抜けしました。 要項には口述試験もあると言うようなことが書かれていたので学科試験の解けなかった問題についてつつかれたらどうしよう……と思ってできるだけ復習して行きましたが、そういうことは何も聞かれず、ただ音声合成の話をしたら時間が終わりました。 思ったほど悪くないか見捨てられてるかのどっちかだなーと思いました。 #### 8月末〜9月頭: 合格発表待ち 合格発表までに落ちる夢を2、3回は見ました。合格日当日に届く予定の[高いキーボード](https://hackmd.io/oKQr5XmdTemhV-i3BLfjqQ)を合格or不合格祝いだ〜とポチったら予定より早く届いて微妙な気持ちになるなどもしていました。 #### 9月某日: 合格発表 ![](https://i.imgur.com/UnN1Cue.jpg) ## おわりに 試験の点数はそれほど良くなかったと思うので、TOEFLのスコアがそこそこあったことと、何より熱意が評価されたんだと感じています。あと研究室ガチャ。 繰り返しになりますが、もし院試を受けようか迷っている人がいて、この記事が参考になったら嬉しいです。何か他に聞きたいことがあったらお気軽に連絡してきてください。 ## 明日のアドカレは? 明日はろろちゃんがしゅうかつのしかたを書いてくれるようです。今からハイクを用意しておくべきでしょうか。 ## おまけ ### おまけ1: 今年買った馬券 - 6/27 阪神11R 宝塚記念 カレンブーケドール 単複 200円 3番人気→4着 0円 - 10/17 阪神11R 秋華賞 ソダシ 単複 200円 1番人気→10着 0円 ソダシースルーセブンシーズ ワイド 100円 1ー7番人気→10ー11着 0円 ソダシーミスフィガロ ワイド 100円 1ー12番人気→10ー9着 0円 - 10/31 東京11R 天皇賞・秋 カレンブーケドール 単複 200円 4番人気→12着 0円 カレンブーケドールーエフフォーリア ワイド 100円 4ー3番人→12ー1着 0円 - 12/19 阪神11R 朝日杯FS ジオグリフ 単複 200円 2番人気→5着 0円 スプリットザシー 複勝 200円 12番人気→10着 0円 支出: 1300円 収入: 0円 収支: -1300円 有馬記念は買う気になったらエフフォーリアかステラベローチェかな デアリングタクト復帰戦は絶対買います ### おまけ2 本編 <div class="bold rotate">G2 MAD FES ~Second~ に参加してください。</div> ![](https://i.imgur.com/tngkU2O.jpg) 詳しくはMiscordのg2-mad!-fes-secondチャンネルを見てください。(上記画像の青文字のリンクが生きたpdf版の企画目録がある他、補足があります) <style> .bold { font-size: 400%; font-weight: 900; } .rotate { display: inline-block; width: 100%; text-align: center; animation: anime2 4s linear infinite; } @keyframes anime2 { 0% {transform:rotate(0deg) scale(1,1); color:#ff5353;} 25%{color:#e8ff53;} 50% {transform:rotate(180deg) scale(0.5,0.5); color:#53ff5d;} 75% {color:#ca53ff;} 100% {transform:rotate(360deg) scale(1,1); color:#ff5353;} } </style>
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