研究室選びの季節がやってきました。理論系と実験系、どちらに進むべきか悩んでいる方も多いのではないでしょうか。
先に結論を言います。いま選ぶなら、実験系です。
べつに実験系の回し者ではありません。白衣メーカーからお金をもらっているわけでもありません。ただ、博士課程で実験漬けの日々を送り、いまメーカーの開発部門で働いている身として、心の底からそう思うのです。
理由を順番にお話ししていきます。
AIが理論計算を民主化してしまった
少し前まで、シミュレーションを回すには、回したい理論そのものを隅々まで理解している必要がありました。数式の導出を追いかけ、境界条件を自分で設定し、プログラムコードへ丁寧に落とし込む。理論計算ができる人材は希少で、研究室でも一目置かれる存在だったわけです。
ところが、生成AIの登場でこの構図が一変しました。
いまやプログラミングの文法をほとんど知らなくても、指示ひとつで何百行ものコードをAIが数分で仕上げてくれます。エラーが出たらエラーメッセージをコピペして渡すだけで、AIが原因を特定して修正してくれる。正直なところ、理論の中身を大して理解していなくても、なんちゃってシミュレーションコードを生成できてしまう時代になりました。
もちろん、理論を深く理解していることの価値がゼロになったわけではありません。ただ、理論計算ができるというだけでは、かつてのような明確なアドバンテージにはなりにくくなっています。参入障壁が劇的に下がったのですから、当然といえば当然でしょう。
一方で、実験系はどうかというと、まだまだAIに代替されていません。手を動かして試料を作り、装置を操作し、条件を微調整しながらデータを取る。装置ごとに求められるスキルも違えば、手先の感覚や経験値がものを言う場面も多い。実験をこなしてくれるフィジカルAIは、少なくとも今のところ存在しません。後輩をこき使って全部やらせる？ それはそれで別の問題が発生しますので、やめておきましょう。
実験ができること自体がスキルとして有利に働く時代は、あと数年は確実に続きます。 だからこそ、いまテーマを選ぶなら実験系が賢い選択だと考えています。
理論と実験の「ズレ」を説明できる人が勝つ時代へ
理論計算では、現実世界のカオスな要素をあえて切り捨てて、理想化された系でシミュレーションを行うことが一般的です。きれいな仮定のもとで得られた結果は、たしかに美しい。美しいのですが、現実はそこまで行儀よくありません。
実験をすると、シミュレーションでは無視していたあらゆる要素がデータに含まれてきます。想定外のノイズが乗ったり、盲点だった因子がひょっこり顔を出したり。理論が予測した美しい曲線と、実験で得られたギザギザのグラフを見比べて頭を抱える。研究をしている人なら、誰しも経験があるのではないでしょうか。
従来であれば、実験結果を理論計算で裏付けできれば、インパクトファクターの高いジャーナルに論文を載せることも十分可能でした。けれど今後は、理論×実験の組み合わせ自体がスタンダードになっていきます。 一流研究グループだけではなく、皆がやり始めるのです。
これから重要になるのは、理論と実験がなぜ食い違うのかを丁寧に説明できる力です。ズレの原因を突き止め、理論モデルの改良につなげたり、新たな実験設計に反映させたりする。理論と現実の橋渡しができる研究者の需要は、今後ますます高まっていくでしょう。
もちろん、理論計算スキルだけでも論文を出していくことは可能です。ただ、シミュレーションが万人に開かれたスキルになりつつある以上、純粋な計算勝負では競争が激しくなる一方です。であれば、理論と実験の両方を武器として持っておく方が、研究者としての生存戦略としてはるかに堅い。とくに研究者を志す方には、実験系への進学を強くおすすめします。博士課程はもちろん、その後の研究人生でも間違いなく有利になりますから。
メーカーの開発現場では「どっちもやれ」が当たり前
ここからは少し実務寄りの話をさせてください。
私は博士課程を修了した後、メーカーの開発部門で働いています。入社して実感したのは、開発現場では実験と理論の切り分けが思いのほか曖昧だということです。実験担当の人、理論担当の人、とはっきり分かれているわけではありません。全員が実験もシミュレーションもこなすことを求められます。 午前中はシミュレーションソフトで机上検討をして、午後からは実験室に入って手を動かす。こういう器用なふるまいを社員全員が普通にこなしています。
面白いのは、実験出身者と理論出身者で適応スピードに差が出やすい点です。もともと実験をやっていた人は、AIの力を借りながら理論をキャッチアップしていける場合が多い。理論は複雑ですし、すぐに全部を理解するのは難しいのですが、分からない部分をAIに噛み砕いて説明してもらえば、少しずつ腹落ちしていけます。
逆に、もともと理論計算をメインでやっていた人は、実験のキャッチアップに苦戦しがちです。実際にモノを扱った経験が少ないと、どう試行錯誤すれば実験がうまくいくのか、どう条件を変えればノイズを減らせるのか、感覚的に掴みにくいようなのです。実験の勘所は、教科書を読むだけではなかなか身につかないのかもしれません。
企業の研究開発部門を目指す方にお伝えしたいのは、入社すれば実験からも理論からも逃げられないという現実です。会社に入れば、どちらも必要になります。であれば、まだ時間に余裕のある学生のうちに、実験を得意にしておく方が戦略的に有利です。
理論は後からでも理解できます。むしろ実験結果を考察していく過程で教科書や論文を読み込むうちに、理論的背景が自然と頭に入ってくるものです。実験データから具体的な手がかりを得られるからこそ、抽象的な理論にも実感を持てるようになります。いきなり理論から入ると、何の話をしているのか分からないまま数式の海に溺れる…だなんてことにもなりかねません。理解できずに挫折するかもしれないし。
手を付けるのは、実験→理論の順がおすすめです。まずは手を動かして、現実のデータに触れてみてください。理論の理解は、実験の延長線上に自然とついてきますから。
コメント