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慶応義塾大学に通っていた頃に、アフリカ・中央アジアなど発展途上国を巡り飢餓等の食料問題に関心を持ちました。その後、日本国内における食料の需給等にも関心を持つようになり、大きな政策に携わるためには国の機関の仕事が最適と思い国家公務員の道を選んだのですが、社会人になってからも、できれば学問と仕事を両立しながら、日本国、そして世界のために役立つキャリアを形成していきたいという思いがありました。

東京通信大学への進学を考えたのは、社会人３年目くらいでした。統計を所管する部署に異動となり、データやシステムに関する自身の知識が不足していると感じたのがきっかけです。本を読んだり資格取得を目指すという方法もあると思いますが、大学で学問として体系的に学ぶ方が、統計やデータサイエンスにつながる学位も取得できるので、長い目で見て自分にとって強みになると思いました。それに、大学であれば、将来の展望も含めて先生方に相談もできるのではないかと考えました。

インターネットで大学を探し、検討した結果、私が希望する学びの分野と費用面で条件が合致しているのが東京通信大学でした。

人事院の留学制度を活用するには、国内での選考の通過後、留学を希望する学校での選考にも通過する必要があります。大学院での選考は面接やエッセイ等が中心ですが、エッセイの内容はその大学院で学びたいこと、卒業後どう活かしていきたいかという内容が多く、東京通信大学の先生方に何回も添削いただきながらまとめました。

それから、R言語を専門とされている前野先生に指導いただいて基礎から身につけ、大学院への出願では、R言語のソフトウェアで制作した成果物を提出しました。
統計・分析の科目を始め、良い評価をいただけて自信に繋がりましたし、大学院もその学びのプロセスを評価してくれたのかなと思います。

なお海外の大学院に出願する際には推薦状が必要になります。推薦状は「リサーチレポート」※の指導教員だった前野先生にお願いしました。
※リサーチレポートについては次項を参照ください。

リサーチレポート（卒業研究）を履修したのは、大学院への学びにつながるからです。
指導教員として前野先生を選んだのは講義のわかりやすさと人柄です。

研究テーマを決めるまで、先生と一週間に一回、進捗を確認できたのがとても助かりました。
アドバイスいただいて、コードを書いたり、プログラミング言語のライブラリの構造を理解したり、日常の話題から議論して課題を抽出したり、密にコミュニケーションを取りながら取り組めたのがよかったです。
仕事が忙しい時も合間をぬってオンラインで定期的に相談に対応してくださるなど、優しく、親身になって指導いただきました。

前野先生（写真左）と河村さん（写真右）

最終的にはじゃんけんを使ったグリコのゲームを分析し、強くなるプログラムを開発するような研究をしたのですが、慶応義塾大学の在学時に経済学で学んだゲーム理論と、東京通信大学で学んだプログラミングや機械学習の理論などを掛け合わせた自分の知識を統合した研究ができました。

＜前野先生コメント＞
私の授業で分析の課題を学生に出す科目があるのですが、河村さんは、ある問いを機械学習にかけてみてくださいという課題に、こちらの想定以上に高度なことをプラスアルファで提出してきて（笑）、モチベーションが高く優秀な学生だと思っていました。

リサーチレポートは１年間という長い期間の科目です。彼は忙しい中で、ほとんど休まず取り組んでいました。必修ではない中で、よくモチベーション高く取り組んでいたなと思います。この１年間は2人で統計の話を本当に良くしましたね（笑）。

リサーチレポートのような研究科目は、日々の課題を掘り下げながらテーマを決めていくのが醍醐味で、思わぬ方向性に進むこともあります。学生ごとにテーマも進度も異なりますが、より深く自分だけのテーマに取り組みたいという学生に応えられる授業ですね。

東京通信大学の授業動画は１回約15分と短い時間にまとまっているので、負担が軽く感じました。また、授業回ごとに順次公開されるため、それに合わせて受講すれば無理なく単位が取得できるスケジュールになっていたのが自分には合っていたと思います。

仕事が忙しい時は終電を逃すこともあるほどでしたが、そういう日でも帰りのタクシーの中、ランチを食べながらなどスキマ時間に授業を受けられたのでスケジュールが遅れることはありませんでした。

実は通学制の大学にいるときはあまり成績が良くなかったんですが（笑）、東京通信大学では事前にシラバスで成績評価の方法を確認し、自分なりにGPAを意識して取り組んでいました。
小テストでは満点を取ることを目標にして、全科目まとめのシートを作り、テストの結果を色付けしていたのですが、シートが満点の色で埋まるとうれしくて、それを達成するために頑張っていました。

また、東京通信大学で取り組んだことでその後に大きな力になったのが、プログラミングですね。
具体的に挙げると、初級プログラミングでは、基礎理論とコーディングを付け合わせながら学べたのがよかったですし、プログラミング演習ではより実践経験をつめて自分のキャパシティが広がりました。

専攻分野は統計学です。確率論・統計理論と実際のデータに基づいて必要なインサイトを１つ１つ取り出していくことがメインの学問です。

データサイエンスの中でも特に機械学習の世界はアルゴリズムの変化によって使える手法は刻一刻と進化していますが、確率論・統計学は既にある程度確立されている分野なので、基本となる理論等に関して、きちんと身につけていきたいと思っています。

＜カルフォルニア大学バークレー校とは＞

1868年創立。カリフォルニア大学システムの中でも最も歴史が古く、世界的な名門大学として知られ、例年、入学選抜の合格率も10％台で難関大学である。THE世界大学ランキング (2023年) では世界第8位 (東大39位、京大68位)。
100名以上のノーベル賞受賞者を輩出し、Google、Amazon、Appleをはじめとする多数の企業から出資を受け研究と開発を行っている。
University of California, Berkeley

カルフォルニア大学バークレー校で幅広い分野に応用できる統計学を学び、数学的な基礎力を身につけた後、公共政策や開発学などを学んでさらに専門性を高めるため、また別の海外の大学院に進学したいと考えています。そして、日本に戻ってからはEBPM（エビデンス・ベースト・ポリシー・メイキング／エビデンスに基づく政策立案）を推進する立場として活躍したいと考えています。
もともと飢餓の問題に関心があるので、いずれは国際機関に出向したりして、EBPMを推進しながら日本のプレゼンスの向上にも貢献できたらいいなと思っています。