NAIST Edge

2011年3月11日，東北地方をマグニチュード9の大地震が襲い，太平洋沿岸を中心に高い津波が観測され，東北地方から関東地方の太平洋沿岸では大きな被害が出ました．日本は，4つのプレートが接する場所に位置しており，世界有数の火山国です．従って，このような大規模な自然災害は，将来また日本のどこかで発生すると考えられます．我々は，日頃から大規模な災害に対して十分に備えておく必要があります．

大規模災害や大事故では，医療従事者の人数，救急車の数，医療機関の収容能力といった医療資源の数を上回る傷病者が発生し，指揮・救援・医療系統の混乱が引き起こされます．その結果，二次三次の被害として「避けられた死」が少なからず発生します．多数の傷病者が発生した際，救命の優先順位を決めるために，トリアージという手順が定められ，用いられています．これは，患者の容体を，歩ければ「緑」，呼吸可能であれば「黄」，呼吸できないまたはショックの兆候があれば「赤」，人工呼吸しても呼吸しなければ「黒」といった基準で分類し，色の順に患者を病院に輸送するものです．

現在使用されているトリアージタグ

現在，トリアージは上の写真のような紙でできたタグを用いて行われていますが，紙のタグだと，重傷者の居場所が分からないことや，重症度を4段階にしか判定しないため，同じ色のタグでも重症度に違いがあり，搬送順を決めるのが難しいという課題があります．また，タグをつける作業は，微妙な状況を瞬時に判断する必要があり，医師にとっても大変な仕事です．本研究室では，紙のタグの代わりに無線通信機能を内蔵した電子トリアージタグを用いてトリアージを円滑に進めるための研究を行っています．

電子トリアージタグ

電子トリアージタグは，各種センサを内蔵し，患者一人一人の脈拍や呼吸数・血中酸素濃度といったバイタルサインをリアルタイムで測定し，無線ネットワークを通して監視することを可能にします．これにより，患者の容体の急な変化（クラッシュ症候群等）にも対応できます．100人の患者のうち，１時間で10人の病状が悪化すると言われており，患者の様子を見て回る医療スタッフの数を減らすことができます．

電子トリアージシステムのスクリーンショット

本研究室では，上の写真のように，被災地において素早く360度パノラマ写真を撮影・合成し，電子トリアージタグから収集された患者のバイタルサインを，この上に重ねて表示することで，直感的に患者の位置や容体を見ることのできるシステムを構築しました．このシステムにより，患者の容体や位置を即座に特定し，直感的に把握することが可能になります．

このような先進的な救命救急に対する取り組みが各国で行われていますが，情報機器を救命救急活動に利用する際には，デバイスがネットワークにつながっていないと機能を十分に発揮することはできません．

東日本大震災では，各種ライフラインが寸断され，情報通信インフラにも甚大な被害が発生しました．ライフラインの復旧までには１か月以上を要しています．地上の通信インフラが利用できない場合でも，衛星経由の通信は可能です．しかし，室内からの信号を屋外で一度中継し，衛星まで送る必要があります．本研究室では，無線通信機能を持った小型の中継装置をバルーンに搭載し，建物の周囲に配置し，建物の内部を無線ネットワークでカバーする研究を行っています．本研究では，建物の構造を考慮し，信号を中継するデバイスの数を最小化する配置をすばやく正確に算出するための新しい電波減衰モデルを提案しました．

バルーンによる建物包囲型無線ネットワーク

非常時における，無線通信中継ノードの設置方法として，建物内に入って逐一ネットワークノードを配置していくパンくず法が従来から提案されています．しかし，救助隊が，救助活動を行いつつ，同時にノード配置も行う必要があり，本研究室で提案したように，建物外から室内をカバーすることで，ネットワークの設置を救助活動と並行して素早く行うことができます．

また，提案した手法では，建物内の任意の箇所と，複数の中継装置間の電波強度を保証することができます．これにより，電波強度と電波減衰モデルを用いて，中継機器までの距離を知ることができ，三辺測量の原理を用いて，建物内部の，建物内の救助隊の位置を知ることができます．

本研究室では，実際にバルーンにデバイスを搭載し，研究棟の建物を使用して，電波強度を測定する実験を行っており，提案手法の有効性を確かめています．

実験風景

デバイスは，建物の周囲に，10個以上配置する必要があり，建物の形状や内部構造に応じてその位置を調整する必要があります．また，デバイスを配置できない個所の制限なども考慮しています．このような複雑な最適化問題に対して準最適解を求めるため，提案した手法では，遺伝アルゴリズムを用いています．遺伝アルゴリズムは，自然界における生物の進化の仕組みを模倣した，組み合わせ最適化問題に対する最適化手法です．一つの解候補を個体とみなし，解を染色体として符号化します．個体（染色体）のペアに対し，交差オペレータを適用することで，それらの子供に相当する新たな個体を作り出します．この際，一定の確率で突然変異を起こすことで，今までとは違った特徴を持つ個体を生成します．また，各個体がどれだけ優れているか（どれだけより最適に近いか）評価し，最適に近い個体ほど生き延びる可能性を増やす（淘汰）ことで，解を選別します．このような操作を繰り返し適用することにより，個体群全体を進化させ，より適応度の高い解を発見します．

遺伝アルゴリズムは，新幹線N700系の先頭車両の形状を設計するのにも使われており，非常に複雑な組み合わせ最適化問題に対する近似解を導き出すのに適しています．

ソフトウェア基礎学研究室では，遺伝アルゴリズムの他にも，色々なテクニック駆使して，実社会で起こりうる重要な問題をモデル化し，それに対する実用的な解法を提案する研究を行っています．また，上記で紹介したほかにも，高度交通システム・車車間通信やビデオ配信などモバイル通信に関する研究を行っています．

是非一度研究室にお越しください．お待ちしています．

はじめに 

この度、NAIST Edgeの執筆を任されました、自然言語処理学研究室の修士2年、椿真史と申します。僕の所属する松本研究室では主に、コンピュータで言葉の処理をするための研究をしています。みなさんに馴染み深いところで言うと、インターネットで情報を検索したり、コンピュータで日本語を他の言語へ翻訳したり、パソコンで文章を書く時にひらがなを漢字に変換したり等々、みなさんのとても身近にあるものを支える技術について研究しています。僕も今、多くの先輩研究者やエンジニアたちの努力を噛み締めながら、ひらがなを漢字に変換しなければならないこの日本語という複雑な言語を使って、みなさんに何かを伝えるべくこの文章を書いています。日本語は世界の言語の中でも、コンピュータで扱うことがいちばん難しい言語のひとつなんです。

 

自然言語処理は総合格闘技 

自然言語処理という研究分野は、けっこう特殊かもしれません。僕らの扱うものは人間の言葉なので、まず人文系の学問である言語学が研究分野に当たります。しかし、言葉をコンピュータで処理するとなると、その道具はもっぱら数学やプログラミング、つまり理数系の学問の技術が必要になります。言語の研究なのに数学ばかりやっている、なんてこともしばしばです笑。さらに、言語というものはその根底を辿ると、古くからの哲学や、近年盛んに行われている脳の研究など、様々な学問分野と密接に関わってきます。例えば「言葉の意味ってなんだろう？」と考える時、これは哲学の問題になります。「言葉でものを考えるってどういうことだろう？」と疑問に思った時、これは思考を生み出す脳の問題になります。その意味や思考という抽象的なものが、文字の列という具体的なものとして表現される、それが言語です。そして僕らは、数学やプログラミングを武器にして、その言語に闘いを挑みます。どうです？ちょっとかっこいいでしょ？まあ、本当はもっと泥臭かったりするんですが笑。

 

様々な人々が集う特異点

松本研究室はNAISTにおける特異点と称されるほど、他の追随を許さない個性的な（？）人たちが集まっています。プログラミングとお酒が大好きな元ゲーマー、ロンドン名門大学卒の下駄を履いたぴょこぴょこ坊主、ペルシャ神話の構造をコンピュータで解析する変な人、聞けばなんでも教えてくれる生駒の巨人などなど、本当に様々です。そしてそんな人たちがとても自由にユニークな研究をして、素晴らしい業績を残してゆきます。これはやっぱり、自然言語処理という分野が総合格闘技だからなのかなと思います。言語、数学、コンピュータ、脳、さらには哲学まで、本当にいろいろなバックグラウンドを持った人たちがいて、みんながお互いの分野に興味を持ち合って自ら勉強してゆく環境が、この松本研究室にはあると思います。

 

初めての世界の舞台で

私事で少々恐縮ですが、先日僕は国際学会での研究発表のため、アメリカは西海岸のシアトルに行ってきました。シアトルというのは実はIT産業で有名で、アマゾンやマイクロソフトの本社はここにあるんです。僕らはコンピュータで言葉を扱う研究をしているので、学会ではこのような世界的なIT企業がスポンサーになったりします。

今回の学会は、論文の採択率が低く競争率の激しい学会で、いわば自然言語処理における世界選手権のようなものでした。世界からはスタンフォードやオックスフォードなどの大学研究者やグーグル研究所のリサーチディレクター、日本からはトップの大学や企業研究者の方々が参加し、僕がいちばんひよっこでした。国際学会どころか、なにせ海外も初めてだったのでパスポートを取るところから始めるくらいでしたが笑、とても刺激的な一週間を過ごすことができたと思います。

僕のプレゼンテーションの本番では、ぞくぞくと人が集まり、立ち見が出るくらいの大盛況でした。NAISTのような奈良の小さな大学院でも、こんなふうに世界と闘っていけるということを証明できたと思います。これからも精進します。

 

大学院を目指す社会人へ

僕は、会社を辞めて大学院に来た少し特殊な人間です。ここでは、社会人で大学院への進学を考えている方の参考になればということで、少しだけメッセージを書こうと思います。もちろん、学部生の方の参考にもなると思います。ちなみに僕は、学部では白衣を着て化学実験を、会社では普通のサラリーマンをしていました。今自分が自然言語処理の研究をしているなんて、その頃の自分には絶対に想像できなかったと思います。まあ、人生そういう方がおもしろいです笑。

学部での専攻や今働いていることと関係ないことでも、ちょっとしたきっかけがあったり、これまで抱いていた思いが積もりに積もって、何かを本気で研究したいと思い立ったのなら、大学院に来ることは最高の選択だと思います。僕の研究室の優秀な先輩方には、学部から専攻を変えて来た人がたくさんいます。僕は、いろいろ迷った人の方が強いと思っています。だから大いに迷って、NAISTに来てください。これまでと道を変えたって何かを達成できるんだということを、是非証明しましょう。NAISTでの研究が実を結んでノーベル賞を受賞した山中伸弥さんも、そんな逆転を狙ってNAISTに来た一人だったんです。

僕は、一度社会人をやってから大学院に来る人がもっと増えるといいなと思っていますし、増えるべきだと思っています。大学院生は学生ではなく研究者です。そして研究という仕事は、あらゆる仕事の中で最も難しいものの一つだと思います。研究者というのは実験ばかりするのではなく、論文を書いたりプレゼンテーションをしたりと、幅広いスキルが高いレベルで求められるオールラウンダーです。社会で様々な経験をしてから研究の世界に来るというのは、僕はとても刺激的なことだと思います。

 

考え続ける意志力 

研究は99.999%うまくいきません。僕は誰よりも失敗した自信だけはあります笑。でもそれは裏返せば、誰よりも研究したということでもあると思います。研究というのは、世界でこれまで誰もやらなかったことをやることなので（そうでないならそれは研究じゃないです）、自分の前に道はありません。うまくいくだろう思ったことはたいていうまくいきませんし、うまくいかないだろうと思ったことはもちろんうまくいきません。全方向を全速力で走っては失敗して最初に戻る、ひたすらにその繰り返しです。僕自身、早朝から深夜まで休みなく研究し続けても、結果が出ない日々が何ヶ月も続きました。部屋で寝ていてふとアイディアを思いついて、真夜中に走って研究室へ行って実験するなんてことは、日常茶飯事でした笑。それでも僕は、今思うと自分でも不思議なのですが、決して諦めることはありませんでした。確かに苦しくて辛くて嫌になることもありましたが、結局はそんな考え続ける日々が、僕にとってなによりも充実していたんだと思います。

ただ漠然と考えることは簡単なことです。でも、ひとつの問題に対して徹底的に考え続けることは、とても難しいことです。考えるということを、点ではなく線にすることが大切だと思います。

昨日思いつかなかったことを、僕は今日新たに考えている。それは成長です。今日思いつかなかったことを、僕は明日きっと考えている。それはとても楽しみなことです。たとえ結果が出なくても、考えることの成長と楽しみ、この2つを日々感じることができれば、きっと考え続けることができます。そして考え続けることができれば、きっと出口は見つかります。なかなか結果が出ずに苦しんでいる大学院生に、僕が今伝えられるメッセージはこれだけです。研究、頑張ってください。

 

おわりに〜進捗どうですか？〜

昨日思いつかなかったことを、僕は今日新たに考えている。 今日思いつかなかったことを、僕は明日きっと考えている。 そんな日々こそが進捗であり、そして研究だと思います。

視覚情報メディア研究室助教の河合です。
今回は、視覚情報メディア研究室の卒業生(博士後期課程修了２名、博士前期課程修了２名)に対してアンケートを行いました。
NAISTに入った理由は？NAISTとはどういうところだったか？社会に出た今、NAISTでの経験はどう活かされているのか？を答えていただきましたので、特に今後NAISTへの受験・入学を考えている方への参考になれば幸いです。

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2009年博士後期課程修了
牧田孝嗣さん

(1)現在、何をしていますか？
産総研の博士研究員（ポスドク研究員）

(2)奈良先端科学技術大学院大学に入学した理由を教えてください
理論の研究に止まらず、デモシステムの実装等、素人へのアピール性も重要視する雰囲気に興味を惹かれたため。

(3) 博士後期課程に進学した理由を教えてください
学生生活後にも、興味分野での研究を継続していくため。

(4)在学中に取り組んだ研究について教えてください
ウェアラブルコンピュータを用いた拡張現実（Augmented Reality：AR）に関する研究。ゴーグル型ディスプレイ等の装着型ディスプレイを用いて、実環境にCGを重ねて表示する技術です。

ゴーグル型ディスプレイ	ユーザが見ている映像

(5)在学中によかったこと，つらかったことなどあれば教えてください．
よかったこと：
研究室の先生の指導が丁寧であり、かつ自由にやらせて頂けたこと。
つらかったこと：
博士課程時、修士課程時に比べて同期の学生が極端に少ないため、同期生でのフランクな議論を行う機会が減ったこと。

(6)NAISTでの経験は、今の仕事などに影響が何かありますか？
現在も拡張現実分野の研究に従事しており、NAISTで得た研究の進め方をそのまま実践しております。

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2011年博士後期課程修了
堀磨伊也さん

(1)現在，何をしていますか？
現在、鳥取大学大学院工学研究科にてプロジェクト研究員として働いています。JST 戦略的創造推進事業 (CREST)の採択課題「人の存在を伝達する携帯型遠隔操作アンドロイドの研究開発」において主に顔認識に関する研究を行っています。

(2)奈良先端科学技術大学院大学に入学した理由を教えてください
もともと全方位画像を用いた画像処理に興味があり、最先端の研究ができると思い、入学を決意しました。

(3)博士後期課程に進学した理由を教えてください
研究に対してやりがいを感じて過ごしていた日々の中で、研究職に就きたいと思い進学を決意しました。当時、研究室に博士後期課程の先輩がたくさんいらっしゃったことも影響していると思います。

(4)在学中に取り組んだ研究について教えてください
「立体映像の生成と慣性力の再現によるテレプレゼンスにおける臨場感の向上に関する研究」を行っていました。画像処理技術とバーチャルリアリティ技術を用いて、遠隔地の人にあたかもその場にいるかのような臨場感を与えるシステムの構築を行っていました。

慣性力を再現する振動椅子	ユーザが見ている映像 (ジェットコースター)

(5)在学中によかったこと、つらかったことなどあれば教えてください．
よかったことは、国内会議、国際会議だけでなく、大規模なプロジェクトなど研究を通してたくさんの発表の機会を与えていただいたこと。また、CICPという学内プロジェクトに採択され、自ら発案、計画、遂行する経験ができたこと。
つらかったことは徒歩圏内で行くことができる飲食店やレジャー施設がなかったこと。これは慣れれば大したことはないですし、車や電車でみんなで行く楽しみもありました。

(6)NAISTでの経験は、今の仕事などに影響が何かありますか？
自ら進んで考え、行動する力を培えたことは、現在でも大きな自信につながっています。

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2012年博士前期課程(修士課程)修了
山崎将由さん

(1)現在、何をしていますか？
キヤノンで三次元撮像に関する研究をしています。

(2)奈良先端科学技術大学院大学に入学した理由を教えてください
私は、NAISTに入学する前，高専の専攻科に通っていました。そのため、大学院に進学しようと考えると必然的に他大学の大学院に行かなければいけませんでした。そこで、大学院に進学して行いたかった研究を行っている研究室がある大学院をいくつか見て回りました。そんな中、NAISTを選んだのは以下の二つの理由からです。
１．高専からの進学者が多く、新しい環境にもすぐ馴染めそうだった
２．興味のある研究（当時は医療系）を行っている研究室があった
高専からの進学の場合、どこの大学院に進学しても周りは新しい環境になります。なので、大学院大学という誰もが一から研究を始めるという環境は、足を踏み入れやすかったのかなと。これが入学を決めた一番の理由です。

(4)在学中に取り組んだ研究について教えてください
在学中は、隠消現実感(Diminished Reality)に関する研究をしていました。具体的には、現実環境中にＣＧを重畳する拡張現実感(AR)を行う際に用いられているマーカを、画像中の他の領域の情報を使い画像修復（Inpainting）することで違和感なく除去するという研究を行っていました。

マーカのある入力画像	マーカが除去されCGが追加された 出力画像

(5)在学中によかったこと、つらかったことなどあれば教えてください
在学中によかったことは、サークル（テニス・茶道）を通して普段話すことのない他研究科の人たちと交流を深めることが出来たことです。２年生になるとほとんどの学生は修了に必要な単位を取り終えるため、同じ研究科でも研究室が違うとなかなか関わる機会が有りません。研究で行き詰っている時など他研究室・他研究科の人たちと話をすることで気持ちをリフレッシュすることができました。先生・先輩方に恵まれたこともよかったです。

(6)NAISTでの経験は、今の仕事などに影響が何かありますか？
今の仕事も大きな分野でみると、大学院時代と同じなので、仕事をする上でNAISTでの経験は非常に役立っています。また、私がいる会社では大学院時代の研究を基に配属先が決まります。

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2012年博士前期課程(修士課程)修了
関井大気さん

(1)現在、何をしていますか？
パナソニックシステムネットワークス開発研究所で、画像認識技術の研究開発を行っています。

(2)奈良先端科学技術大学院大学に入学した理由を教えてください
研究環境が整っていることの他に、秋入学や入試科目など入試方法を柔軟に設定していることが要因でした。

(4)在学中に取り組んだ研究について教えてください
画像認識に関する研究で、撮影環境に関する事前知識として航空写真を用いて、地上視点画像と航空写真を照合し地上カメラの位置・姿勢を6自由度で求める研究を行いました。拡張現実感に応用できます。

入力画像	入力モデル	合成結果

(5)在学中によかったこと、つらかったことなどあれば教えてください
授業科目が幅広く設定されていたので、多くの科目を学べたことが良かったです。今でもたまに授業で配布された資料を見返すことがあります。

(6)NAISTでの経験は、今の仕事などに影響が何かありますか？
私は現在学生時代の研究分野と同じ研究分野で研究開発の仕事を行っているため、大学院の研究で培った知識をそのまま活用しています。

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ご協力いただいた卒業生の皆さんありがとうございました。なお、画像を追加したり誤字を直した以外はほとんど頂いた文章そのままで編集していませんので、本音？だと思います。
視覚情報メディア研究室では、アンケートに協力いただいた卒業生以外にも、多数の卒業生が社会で活躍中です。受験・入学を検討している皆さん、ぜひNAISTで一緒に研究してみませんか！？

計算システムズ生物学研究室(CSBLab)は，NAISTの情報科学科にありながら，その名に「生物学」を冠する唯一の研究室です．名前は複雑ですが，CSBLabの研究分野は「生物学と情報科学の融合領域」というシンプルな一文に要約することができます．

つまり，CSBLabは生物学の研究室です．生物学というと，情報系や工学系の方々は，CSBLabにとっつきづらい印象をお持ちになるかもしれません．そこで今回，NAIST Edgeの紙面を借りて，主にNAISTへの入学を希望する学生の皆さんに向けて，この研究分野の特徴と面白さを紹介したいと思います．

先に述べたように，CSBLabは生物学と情報科学の融合領域で研究活動を展開しています．この領域での研究は日増しに増えており，それだけその重要性が理解されてきているとも言えます．この領域がどのようなもので，どんな魅力を持っているのか，例を上げて説明してみましょう．

生物学で最も重要な研究対象はDNAです．DNAは，生命の全ての遺伝情報を含む“設計書”のようなもので，親から子へ伝わることで種（しゅ）を存続させています．その情報は，A・T・C・Gと略される4つの物質の並び方で表現されています．DNAの機能が発見されて以来，「ヒトゲノム計画」を号砲に様々な生物のDNA配列が明らかにされてきました．現在の生物学研究では，対象の“設計書”を分析し，他の生物と比較したり分類したりすることが盛んに行われています．

この“設計書”を4文字からなる文書と見立てると，文字列検索・比較アルゴリズムやクラスタリングといった情報科学の成果が容易に適用できます． そして生物学にはDNA以外にも文字列とみなせる対象は多く，同様の発想は一般的になりつつあります．

情報科学を生物学に対して適用する．素朴な発想でありながら，その成果は非常に面白いものです．例えば文字列比較アルゴリズムは，DNAを比較分類することで，人と類人猿との違いを浮き彫りにし，先天性の病気の原因を突き止めるばかりでなく，日本人だけが海苔を効率よく消化できるという意外な事実も教えてくれます．一方，クラスタリングは，生命の系統樹を構成することで，私たち人類がアフリカから全世界へと拡大していった軌跡を描き出し，恐竜は爬虫類でなく鳥類の祖先であることを示唆しつつ，地球最初の生命の素性にまで迫っています．

コンピュータから出力されたにも関わらず，自然そのものと同じくらい豊かで魅力的なこれらの知見は，生物学と情報科学の融合がもたらす結果の一部に過ぎません．今後も両分野の融合は加速し，さらに魅力的な知見が得られることは間違いないでしょう．

この刺激的な融合領域において，CSBLabのある研究成果が重要な役割を果たしています．それは KNApSAcK（ナップサック）という，データベースです．

なぜデータベースが重要なのでしょうか．それは，生物学研究の成果として生成される多様なデータが，データベースとして，再利用できる形で蓄積され公開されていなかったとしたら，情報科学を応用することはできないからです．ナップサックはそのようなデータベースの一つで，著名な論文雑誌(Natureなど)にも紹介され，世界中で利用されています．ナップサックに登録されているのは，植物の代謝物約5万種の詳細なデータと，その代謝物がどの植物に含まれているかを示した10万件のデータです．

代謝物とは，平たく言えば生物が作り出す化学物質のことです．例えば植物では，花の色や匂い，香辛料の辛さや果物の甘み，薬用植物の薬効成分など，人間が植物に認める特徴のほとんどは代謝物という化学物質で説明することができます．最近，その代謝物の分子量を高速かつ正確に測定する手法が開発されました．それに伴い，生物の中にある様々な代謝物について，それらが作られるメカニズムを解明する研究が盛んになっています．

その際，代謝物のデータベースであるナップサックを利用することで，測定された分子量から代謝物を容易に特定することができるのです．ナップサックの大きな特長は，登録データに必ず根拠文献・論文が記載されていることで，これを用いて利用者はデータの信頼性を検証することができます．

こうして見ると，ナップサックは，生物学の多様な知の集約地点の一つであると同時に，既存の知見を利用した新たな発見の源泉になっていると言えます．そして，ナップサックを擁するCSBLabにおいても，多様なバックグラウンドを持つ人々が知を結集し，新たな発見をすべく研究を進めています．

実は，CSBLabでは生物学的な実験は行なっていません．なので培養皿もスポイトもマウスも要りません．データベースに蓄積されたデータと，共同研究で得た新たなデータに情報科学を適用して，新たな知見を生み出しています．その一部を紹介しましょう．

ある代謝物を一定量作り出すには幾つもの化学反応が協調して進行する必要があります．さらに，この化学反応の複雑なネットワークは，DNA（正確には遺伝子発現量）によって適切に調節されています．このネットワークのメカニズムを解明するために，ナップサックのデータに加え，ネットワーク解析やクラスタリング，シミュレーションなどの手法を組み合わせた研究を行なっています．現在，植物の研究で重要なシロイヌナズナや，バイオ燃料の作り手として期待されるミドリムシについて解析を進めています．また，食文化や伝統医療の形をとりながら，人々の健康に貢献してきた世界中の料理や民間薬にも注目しています．これらを代謝物の組み合わせとみなし，食と健康との関係を分子レベルで明らかにするために，様々なアプローチを試みています．

さらに今年から，CSBLabの研究テーマに生命機能計測分野が加わり，最先端の測定機器とその周辺技術の開発が可能になりました．例えば，光ピンセットと呼ばれる装置は，細胞レベルの対象を自在に動かすことで，そこに働く微弱な力を計測することができます．また，小型で携帯可能な深部体温計は，一日を通して人の体温を記録することで，病気の前兆をいち早く検出できると期待されています．医療機関で行われるCT・MRI検査においては，激しく動く心臓の連続画像から，鮮明な静止画像を抽出したり，診断に関わる重要な部分を自動で検出する新技術が望まれています．CSBLabでは，これらの未だ研究段階にある最新の技術を実現するため，光工学や画像解析などの知識を活かした研究を進めています．

このように，CSBLabでは「生物学と情報科学の融合領域」で，基礎から応用まで幅広い研究をすることができます．やりたいことがはっきりしているなら，自由にテーマを選んで研究することさえ可能です．この自由こそが，CSBLabの一番の魅力だと思っています．

最後に，生物学の究極の疑問の話をして，紹介を終わりたいと思います．

生物学は全て，突き詰めると「生命とは何か」という，究極の疑問に行きつきます．誰でも，人生で一度は，この疑問を頭の中でもてあそんだことがあると思います．生物学はこの疑問に長年の間挑戦し，その過程で生まれた知見は，人間社会を着実に豊かにしてきました．

この疑問は生物学の面白さの源泉であると同時に，真剣に考える価値のあるものなのです．

今までに何を学んでいたにせよ，「生命とは何か」という疑問に，真剣に取り組むに値する何かを感じるなら，あなたはCSBLabで最高に面白いことができるに違いありません．

この記事を読んで，CSBLabのテーマを少しでも面白く感じてもらえたのなら，一メンバーとしてこれほど嬉しいことはありません．