最近、 ハノイ工科大学でベトナム・日本情報技術専攻の新人エンジニアであるグエン・ナン・フンさん（2000年生まれ）が、日本政府から修士課程の全額奨学金を獲得したという知らせを受けました。彼は4月1日、ベトナム最高峰の大学である東京大学で新たな道を歩み始めます。
すべての選択は経験である
ナン・フンは2023年10月にハノイ工科大学をGPA3.58/4.0で卒業しました。優秀な成績に「ほぼ」近かったにもかかわらず、フンは学生時代を後悔したことは一度もありません。
「工科大学には、一般的に2種類の学生がいます。1つは勉強に全力を注ぎ、多くの場合非常に高い成績で卒業するタイプで、中には3.8～3.9という成績を取る学生もいます。もう1つは、勉強と並行してアルバイトや青年団の活動など、他の活動にも参加するタイプです。私の場合、ハノイ工科大学での5年間は、研究室で多くの時間を過ごしました」とフン氏は語った。
入学当初、フン氏は「研究者の道」に進むことなど考えたこともありませんでした。しかし、1年目の終わりに、あるディスカッションの中で、グエン・フィ・レ准教授（現ハノイ工科大学国際人工知能研究センター所長）と出会いました。その時、フィ・レ准教授は学生たちに研究室とそこで行われている研究テーマを紹介してくれました。興味を持ったフン氏は、研究室への参加を申し込みました。
専門分野にまだあまり触れていなかった1年生だったHungは、当初はほとんどの時間を、研究分野であるセンサーネットワークにおける通信に関する基礎知識の習得と構築に費やしました。論文作成のプロセス、アプローチ、改善方法の発見…これらはすべて、当時のHungにとって未知のものでした。
「しかし、ジムに通うのと同じように、研究はすぐに成果が出る旅ではなく、国際的な論文を発表するまでには何年もかかるプロセスです。ジムに通うのと同じように、多くの学生は最初の1～2ヶ月で研究室に留まらなくなります」とフン氏は述べた。
洪氏はまた、若者の利点は、新しいことに立ち向かう準備ができ、学ぶ意欲があり、変化を恐れないことにあると認識していました。そのため、2年間の学びと研鑽を経て、2021年に洪氏は共著者として初の論文を発表しました。
「最初の論文では、多くの指導を受けました。しかし、そのおかげで、先人たちに頼りすぎずに研究の道を歩み続けるために必要なスキルを身につけることができました。」
最初の成果から、この男子学生は研究の道を急速に歩み始めました。大学3年生の時には、自動運転車向けセンサーネットワークに関する2本の論文を筆頭著者および共著者として発表しました。4年生になると、彼は研究の方向性を転換し、AI関連の課題解決へと進みました。
「これは、高性能なAIモデルを訓練するためにコンピューター間でデータを交換する手法です。実際には、高性能な人工知能モデルを実現するためには、ユーザーデータの収集はほぼ避けられませんが、プライバシーに関する問題も生じます。
これを解決するために、私の研究では、ユーザーデータを集中管理する必要がなく、データクラスタリングを通じて分散的に処理されるモデルを提案しています。」
フン氏の論文は、2022年のICPP'22カンファレンス（ランクA）に採択されました。この論文からも、処理手順にまだいくつかの欠陥があることに気づいたフン氏は、関連理論を分析し、改良を続けました。5年目には、同一ネットワーク上のコンピュータが相互に通信する仕組みに関する研究を完了し、AIモデルを構築しました。この論文はフン氏が主著者を務めた論文でもあり、CCGRID'23カンファレンス（ランクA）のベストペーパーに選出され、インドのバンガロールで直接発表されました。
ナン・フンは研究と並行して、学業との両立にも時間を割いています。「専門分野については、しっかりとした基礎を築くために集中して勉強するようにしています。そのおかげで、いくつかの学期ではGPAを最高値で達成することができました」とフンは言います。
学生生活の「危機」に感謝する
優秀な成績で大学を卒業した洪氏は、勉学を続けるか、すぐに就職するかという選択を迫られました。10Xは、初めて研究室に入った時に経験した「危機」を覚えています。それは彼が専門知識への深い理解を始めました。
本質的に、IT業界は比較的「キャリア年齢」が短い業界です。知識を活かして定年まで生計を立てられる整備士とは異なり、IT業界では淘汰が早いです。コードだけを学び、コードを書くだけであれば、5～10年後には企業にとっての価値は低下し、あっという間に淘汰されてしまいます。典型的な例として、2023年半ばの米国と2023年末のベトナムにおけるIT関連職のレイオフの波が挙げられます。
「自分の価値をできるだけ長く維持するにはどうしたらいいか？」は、入学当初からずっと考え続けてきた問いです。現実は、以前の考えが正しかったことを証明してくれました。ChatGPTと大規模言語モデルは、多くのタスクにおいて人間よりも優れた問題処理能力を発揮することが証明されています。AIが単純な労働力や高平均労働力の一部を置き換えるのは、近い将来避けられないでしょう。
困難ではあるが、常に新しくなり、価値ある人間となり、地域社会やビジネスに貢献できる道を歩まなければならないと思う。」
このため、ナン・フンは卒業後も研究を続けることを決意し、日本政府の奨学金に「応募」することを選びました。
フンさんの出願準備は非常に迅速で、わずか3ヶ月で完了しました。出願前に、グエン・フィ・レ准教授の縁により、フンさんは東京大学（日本）の教授と面談や面接の機会を得て、幸運にも研究室に迎え入れられました。
フン氏は、政府奨学金に応募する前に、応募者は研究分野を調べ、興味のある教授に連絡を取るべきだと考えています。「どの教授も研究室に受け入れてくれない場合、面接で落とされる可能性が非常に高くなります。」
さらに、Hung氏によると、エッセイでは、研究の方向性、研究経験、論文数、研究テーマが社会にどのような影響を与えるか、研究テーマの難しさ、そしてどのような研究が必要かなど、詳細を述べる必要があるとのことです。さらに、日本での留学期間中にどのような具体的な計画を立て、それを実行できる能力があることを強調することも重要です。
「重要なのは、候補者が徹底した準備と体系的な学習計画を持っていることです。候補者の決意を評価し、審査委員会は奨学金の授与を承認します。」
4月1日、ナン・フンは日本への留学の旅を始めます。過去を振り返ると、フンは危機が必ずしも悪いわけではないことに気づきました。時には危機は、一人ひとりが変化の必要性に気づき、自己価値を高めるために様々な行動を起こす機会となるのです。
「私が直面した危機は、時代遅れになり、労働市場で役に立たない人間になってしまうのではないかという恐怖でした。そうした危機に直面した時、周りの人たちからのアドバイスを素直に受け入れ、耳を傾ける気持ちがあれば、必ず適切な解決策が見つかると信じていました。」
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