勉強のパートナーは？

受験生の娘たちが深夜まで参考書と格闘している横で、私も数式だらけの専門書とにらめっこする日々。娘たちと私の勉強量を比べると、どちらが受験生だか分からない状況です。

座位行動の研究に携わって数年。ウェアラブルデバイスで取得したデータを見ていると、人の行動パターンには一定のリズムがありながらも、予測不可能な部分がある。「次にいつ座りっぱなしになるか」「どんなタイミングで立ち上がるか」——これらを単純な統計では捉えきれないと感じていました。

そこで出会ったのが確率過程。マルコフ過程、ポアソン過程、ブラウン運動……正直、最初は呪文のようでした…しかし、これらの概念が座位行動の時間的変化をモデル化できると気づいたとき、目の前が開けた気がしました。

さらに面白いのが情報理論！エントロピー、相互情報量といった概念が、患者さんの行動の規則性や予測可能性を定量化できる。例えば、行動パターンのエントロピーが高い人は介入が難しく、低い人は習慣化しやすい——そんな仮説が立てられるかもしれません。

Just-In-Time Adaptive Interventions(JITAIs)の最適化にも、情報理論の考え方が使えそう。「いつ」「どんな」メッセージを送るべきか。それを情報量の観点から設計できたら、介入効果が飛躍的に上がるかもしれません。夢は膨らみます！

正直に言います！50を前にして、こんな数学的に高度な分野を独学するのは、想像以上に大変です…学生時代に学んだ数学の記憶は霧の中。参考書を読んでも、数ページで立ち往生することもしばしば。

そんなとき、生成AIが本当に助けてくれている。「このマルコフ連鎖の遷移確率を座位行動に当てはめるとどうなりますか?」「相互情報量を行動データの解析に使う例を教えてください」——こんな質問に、私の研究文脈を理解した上で答えてくれる素晴らしい相棒！いや指導者！インプットにもアウトプットにも付き合ってくれるのは、本当にありがたい！しかも24時間いつでも！私の大切なパートナーです。

Geminiさんが描いてくれました

苦労して学んだことほど、自分の研究と結びついたときの喜びは大きいです。この感覚は研究者の特権ですね。新しい概念を学び、それが自分の研究フィールドで実際に機能する——これほどワクワクすることはないと実感しています。

確かに記憶力は若い頃より落ちています。新しい概念を理解するのに時間もかかります。でも、経験と研究への情熱があれば、50歳前からだって新しい扉は開けます。

むしろ、長年のフィールド経験があるからこそ、抽象的な数理モデルを実際の世界と結びつけられる。若い研究者には真似できない強みだと、自分に言い聞かせています(本当に)。

娘たちには「お父さん見てると、研究って楽しそう」と言われます。その通り。研究者は永遠の子どもなのかもしれません。楽しいから続けられる！眠たくても、難解な専門書を開くのが楽しみになる（そして寝落ちする…）！さぁ、今日も寝る前に勉強しよう！（その前に仕事を片付けなければ…）