上智大学 理工学部 機能創造理工学科 教員紹介｜金子隆威准教授のAI・コンピュータシミュレーションと物性物理学

こんにちは！KOSSUN教育ラボ教務担当（上智大学推薦入試サポート）です。

今回のテーマは、

「上智大学 理工学部 機能創造理工学科の金子隆威准教授と、AI・コンピュータシミュレーションを活用した物性物理学」です。

AIというと、生成AIや画像認識などを思い浮かべる人が多いかもしれません。しかし現在では、自然界の複雑な現象を理解するための研究にもAIが活用されています。今回は金子隆威准教授の研究を手がかりに、高校の数学・物理・情報が、大学でどのような研究へ発展していくのかを考えてみましょう。

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金子隆威准教授はどのような研究者？

上智大学の公式情報では、金子隆威准教授は上智大学 理工学部 機能創造理工学科に所属し、「コンピュータシミュレーション、およびAIを用いた物性物理学」を研究分野としています。

物性物理学とは、物質がなぜ電気を通すのか、なぜ磁石の性質を持つのか、なぜ超伝導のような特殊な現象が起こるのかなど、物質が示すさまざまな性質を物理学から理解しようとする分野です。

金子准教授の研究では、実験だけで現象を調べるのではなく、コンピュータによる数値計算やシミュレーション、さらにAI・機械学習を研究手法として活用している点が特徴です。

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「量子多体系」とは何だろう？

金子准教授の研究を知るうえで重要な言葉の一つが「量子多体系」です。これは、量子力学の法則に従う多数の粒子が、互いに影響を及ぼし合っている状態を指します。

一つの電子だけなら、その振る舞いを考えることは比較的イメージしやすいかもしれません。しかし、非常に多くの電子が互いに影響し合う物質では、一つ一つを別々に考えるだけでは説明できない現象が生まれます。

たとえば磁性や超伝導なども、多数の粒子の相互作用を考えることが重要になる現象です。こうした複雑な問題に対して、理論を組み立て、コンピュータを使って計算し、その結果から物理的な意味を考えるのが計算物理学のアプローチの一つです。

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コンピュータシミュレーションで物質を調べる

高校の物理では、運動方程式を使って物体の位置や速度を計算した経験がある人もいるでしょう。大学の物理学では、扱う対象や数式がさらに複雑になり、人間が紙と鉛筆だけで計算することが難しい問題も増えていきます。

そこで重要になるのがコンピュータシミュレーションです。物理法則を数式としてモデル化し、それをコンピュータで計算することで、物質内部で何が起きているのかを調べます。

ここでは、単に「計算が速いコンピュータを使えばよい」というわけではありません。何を計算すれば知りたい現象に近づけるのか、どのようなモデルを使うのか、計算結果をどう解釈するのかという研究者自身の考察が欠かせません。

高校で学ぶ数学も、問題集の答えを出すためだけのものではなく、大学では自然現象を表現し、予測し、検証するための「言葉」として使われていきます。

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物性物理学にAI・機械学習を取り入れる

金子准教授の研究で特に興味深いのが、AI・機械学習と物理学の組み合わせです。上智大学の公式情報では、機械学習を組み込んだ計算手法によって銅酸化物超伝導を研究した成果も紹介されています。また、2026年度の研究課題として、人工ニューラルネットワーク波動関数を用いた量子多体系の非平衡ダイナミクスに関する研究も確認できます。

ニューラルネットワークは、現在のAIを支える代表的な仕組みの一つです。身近なところでは画像認識や生成AIなどにも利用されていますが、自然科学では複雑なデータや状態を扱うための研究手法として利用されることがあります。

ただし、AIが物理学の問題を自動的にすべて解決してくれるわけではありません。計算結果が物理学的に何を意味しているのか、既存の理論とどう関係するのかを人間が検討することが必要です。AIを「万能な答えを出すもの」ではなく、「複雑な自然現象を調べるための新しい道具」として捉えると、研究の面白さが見えてきます。

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高校の数学・物理・情報はどうつながる？

金子准教授の研究は、高校で別々の科目として勉強している数学・物理・情報が、大学では一つの研究テーマの中で結びつくことを示す例でもあります。

物理では、電気や磁気、物質の性質について学びます。数学では、関数やベクトル、微分・積分、確率などを学びます。そして情報では、プログラミング、データの扱い方、コンピュータの仕組みなどに触れます。

大学では、物理現象を数式で表し、その数式をコンピュータで計算し、得られた大量のデータを解析するというように、それぞれの知識を組み合わせて研究することがあります。

そのため、「数学が得意だから向いている」「プログラミング経験があるから向いている」と単純に考える必要はありません。「なぜこの現象が起こるのだろう」と疑問を持ち、その疑問を解くために必要な方法を学んでいくことも理工学の大切な姿勢です。

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上智大学 理工学部 機能創造理工学科とのつながり

上智大学公式サイトでは、機能創造理工学科について、物理学・数学などの理学と、材料、デバイス、電子機器、エネルギー、機械システムなどの工学を融合的に学ぶ学科と説明しています。

カリキュラムでは、物理学・機械工学・電気電子工学の基礎を学び、専門性を高めていく構成になっています。つまり、機能創造理工学科は単に機械を設計したり製品を作ったりすることだけを扱う学科ではありません。

金子准教授の研究のように、物質の性質を理論と計算から探究し、AIなどの新しい計算手法も取り入れながら自然現象の理解を目指す研究も、上智大学 理工学部 機能創造理工学科における学びの一つです。

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高校生活の経験を「問い」に変えてみよう

高校生の段階で量子多体系の理論や高度な機械学習を理解している必要はありません。むしろ、自分が身近な科学技術について何を不思議に感じたのかを振り返ってみましょう。

たとえば、生成AIを使った経験から「AIはどのように大量の情報から特徴を見つけているのだろう」と疑問を持つこともできます。物理の授業から「なぜ物質によって電気の流れ方が違うのだろう」と考えることもできます。

そこから大学の研究紹介や書籍などを調べ、「AIは文章や画像だけではなく物理学にも使われている」「物質の性質をコンピュータで研究する方法がある」と知れば、自分の興味はさらに広がります。

大切なのは、経験の珍しさではなく、そこからどんな疑問を持ち、何を調べ、新しく何を知りたいと思ったのかを自分なりに整理することです。

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推薦入試に向けて研究内容をどう生かす？

上智大学 理工学部 機能創造理工学科の推薦入試を考えている場合、教員の研究内容を調べる目的は、教授名や専門用語を暗記することではありません。

「AIに興味があります」から一歩進んで、「AIが自然科学の研究にどのように利用されているのか知りたい」、「物理が好きです」から「目に見えない電子の相互作用から、物質の性質が生まれる仕組みを学びたい」というように、自分の興味を具体的な問いへ変えてみましょう。

そして、なぜその問いに興味を持ったのか、高校で学んだこととどうつながっているのか、上智大学 理工学部 機能創造理工学科で何をさらに学びたいのかを考えていくと、出願書類や面接で問われる志望理由を整理する際にも役立ちます。

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物理とAIの接点から、自分の興味を広げてみよう

金子隆威准教授の研究からは、物理学と情報技術が別々の世界ではなく、最先端の研究では互いに結びついていることが分かります。高校で学んでいる数学、物理、情報も、大学では自然界の複雑な問題を考えるための道具へと発展していきます。

「量子の世界をコンピュータでどう再現するのだろう」「AIを使うと物理学の何が分かるのだろう」といった疑問を持ったら、ぜひそこから調べてみてください。自分の身近な疑問と、上智大学 理工学部 機能創造理工学科で行われている研究との接点を探すことが、大学で学びたいことを考える第一歩になります。

もし一人で整理するのが難しいと感じたら、KOSSUN教育ラボの無料個別相談も活用してみてください。

※本記事は、記事作成時点で上智大学公式サイト等に掲載されている情報を確認したうえで作成しています。入試制度、出願資格、試験内容、日程、カリキュラム、教員の所属・研究分野などは変更される場合があります。受験を検討している方は、必ず上智大学公式サイトおよび対象年度の最新の入学試験要項をご自身で確認してください。

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※この記事は専門家による監修のもと執筆されています。