議論の整理
私が筑波大学理工学群社会工学類を志望する理由は、社会の複雑な配分や設計の問題を、感覚的な調整ではなく数理モデルとして捉え、根拠をもって改善する力を身につけたいからである。高校の探究で教室の照明利用と消費電力を調べた際、明るさ、節電、使いやすさを同時に満たす条件を一つに決める難しさを感じた。Liu Tianxiang先生の数理最適化、連続最適化の分野は、この関心を社会工学の学びへつなげる入口になる。
問題発見
私の課題は、複数の条件がぶつかる問題に対して、何を目的関数にし、どの条件を制約として扱うかを明確にできない点にある。照明の探究では、電力の少なさだけを優先すると教室が暗くなり、快適さだけを優先すると節電効果が下がった。さらに時間帯や利用人数によって望ましい解が変わるため、単純な平均や多数決では問題を十分に扱えない。社会の意思決定には、連続的に変わる条件を読み解く数理的な視点が必要である。
論証
入学後は、微分積分、線形代数、確率統計、プログラミング、数値計算を基礎から学び、最適化問題を定式化し、解の意味を社会の文脈で説明できるようになりたい。筑波大学理工学群社会工学類では、数理、データ、経営、都市、政策を横断して学べるため、単に計算結果を出すだけでなく、その結果が誰にどのような影響を与えるのかを考える訓練ができる。私は仮説を立て、条件を変えながら検証する姿勢を大学で深めたい。
解決策or結論or結果
筑波大学では、数理最適化と連続最適化を軸に、施設配置、エネルギー利用、交通、サービス運営のような現実の設計問題を研究したい。将来は、限られた資源を公平かつ効率的に使うための分析者として、自治体や企業の意思決定を支える仕事に携わりたい。数式を社会から切り離すのではなく、現場の制約を丁寧に聞き取り、解ける形に整理し、改善案として提示できる人材を目指す。
解決策or結論or結果の吟味
この志望では、最適化によって一つの正解が得られると考えすぎる危険がある。実際の社会問題では、データに偏りがあり、関係者ごとに評価基準が異なり、計算上よい解が実装しやすいとは限らない。だからこそ、筑波大学で数理の厳密さと社会調査の視点を併せて学び、条件設定の妥当性まで検討したい。最適化を、現実を単純化する道具ではなく、合意形成を助ける言葉として使えるようになりたい。
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