アメリカのコンピュータサイエンス修士の振り返りと、経営学部（ビジネススクール）の博士課程に進学した話

2023年12月25日 09:02

この記事は、社会人学生Advent Calendar 2023 最終日の記事です。現在、ウィスコンシン大学マディソン校のPhD program in Marketing, Business at Wisconsin School of Business に所属している@YorkNishimura1と申します。アドベントカレンダーを作ってくださった@manamin0521mさん、ありがとうございます。ブログを書くのは、実に2021年同アドベントカレンダー以来2年ぶりです。

今回の記事は、１）UW MadisonのMSCSの振り返りとおすすめコースワーク、２）PhD in Marketingのアドミッションの記録について述べます。主に２を中心にします。１）は米国CS大学院ってどんなところじゃいということに興味のある方、２）は社会人or学生の方で、米国での経営系大学院を検討している方が、主な想定読者層です。約9,000文字と多くなりすぎたので、経営系大学院PhDのアドミッションの詳細は省いています。経営系大学院の博士留学にご興味のある方はDMなどでご質問ください。可能な限りお答えします。

なお、もしML・AIを用いたMarketingの実証分析を共同研究したい！、方や、共同研究までやれないけどデータ提供できるよ！という方がいらっしゃいましたら、ぜひぜひXのDM@YorkNishimura1か ynishimura at wisc.edu (at -> @)までご連絡ください！私は、現在、生成モデル（画像、LLM）を使った広告や観察データを使った因果推論を研究テーマにしています。より広い意味では、画像やテキストデータを使って、マーケティングをよりいい感じにしていきたい、というのが研究テーマです。実務的な論点に関心があるので、なんらかの企業内課題の解決には寄与できるのではないかと思います。社会人歴は15年程度で、経産省→コンサルティング・PEファーム→中規模ベンチャー→スタートアップ→メルカリを経て、現在米国大学院に所属しています。より詳しいプロフィールは https://yorkn.info か https://www.linkedin.com/in/yorkn/をご覧ください。

また、ほしい物リストでサポートしてあげても良いという方がいらっしゃったら、ぜひこちらからお願いします。。！！Kindleで日本語の本での勉強もめっちゃやってます。https://www.amazon.co.jp/hz/wishlist/ls/J7QZR7XOH39R

米国CS修士の振り返り

結論、UW-MadisonのMSCS課程に来たことは、人生の中で最も良い意思決定の一つになりました。アドミッションの課程に興味がある方は、前の記事https://note.com/york_nishi/n/n6a13e5158a37をご覧ください。

就職戦線

私はかなりしんどかったです。結論から言えば、コーディング面接までたどり着くことはできませんでした。コーディング面接自体は30社くらい提出して、10-20%くらいはたどり着けたような気がします。もっと低かったかも。Twitterでのつながりや周りのインド人経由でのリファラルに頼ってなんとかコーディング試験まではこぎつけましたが、その後は全滅しました（残念）。Leetcodeへの取り組み方が甘かったことが最大の敗因だと思っています。授業との並行実施は、精神的にかなり辛かったです。

修士で留学する場合、早い段階でPhD等に進むか就職狙うのかを決断し、退路を断って取り組むことをおすすめします。例えばインド人の友人などは、授業はほぼそっちのけ（彼らは英語ネイティブなので、私からすればそっちのけのレベルは違いましたが。。）で、Leetcodeに取り組んでMeta等のインターン内定を取っていました。逆に自分は、PhD進学を念頭に就職を諦め、修士1年目の春学期以降は研究プロジェクトに没頭しました。

なお、23年の就職戦線は、それ以前と比べてかなり渋いようです。修士のコーディネーターは、22年5月（夏休み前）に、「今年はインターンにあぶれた学生が多いな」と心配していました。現に、友人の中にも、いまだにLinkedInで職探しムーブをしているような人がいます。COVID19前と比べ、状況はかなり変わったようです。今後、Visa狙いで留学される際は、自分の専門性とマーケットの需要を、留学前からできる限り綿密にリサーチしておくことをおすすめします。まぁそれでも、受かるまでやれば受かるので、渡米後に気合で頑張るのも全然ありかと（個人的には）思います。

繰り返しですが、修士後の就職戦線では、例えば以下のような典型的な就職狙い組のインド出身の学生と争うことになります。彼・彼女らは、インドのIITなどを経て2年ほどエンジニアで働き、入学前からWhatappで楽なor就活で役に立つ授業の情報のやり取りをし、Leetcodeを入学前から解きまくり、同じ大学の卒業生という名目でLinkedInの申請しまくりをし、インターン、内定を獲得します。こういう人たちと競争して職を勝ち取っていく必要があることを念頭に置く必要があります。授業のプロジェクトで垣間見た限りでは、コーディング能力は自分の周りの日本人の人たちとさして変わらないと思うので、今エンジニアやっている方は、どんどん米国修士や米国での職に挑戦していただければと思います。

米国の経営系博士課程のアドミッション

さて、ここからは話題を転換して、Marketing やBusinessへの米国博士課程進学の選考等について記述します。

はじめに、私としては、ぜひ現在経営系の修士・学士にいる方だけではなく、経済系や工学、CS系の方にも、経営系米国博士課程の留学に挑戦してほしいと思っています。というのも、（経営に限らず）MITやStanford、Harverd などの超有名大学じゃなくても、給与をもらえ、超有名大学に勝る質の研究をする大学が、米国にはたくさんあるからです。「留学とか無理だよ」と諦めず、自分の研究分野と強みを活かせれば、米国留学は現実のものになりますし、研究者としてもやっていけるのではないかなぁと考えています。

米国では、研究型のリサーチ大学（いわゆるR1 University）は全国で150校ほどあり、研究の機会に恵まれています。例えば、UW-Madisonは、米国ではほとんどのGraduate ProgramについてTOP 10-20（全米で大学が約4,000ほどある中では1%以内）に入っています。さらに、例えばEducational PsychologyではUS News ranking で2位になるほどのリサーチ大学です。が、私の周りではこの大学名を知っている人はほぼいませんでした。

私は、20年ほど前に学部生だったころ、松井彰彦先生のゲーム理論のゼミと、大森裕浩先生の統計のゼミに所属し、（3年生の5月くらいまで）研究者になりたいと思っていました。しかし、ゼミの先輩後輩同期がめちゃくちゃ優秀で、「こりゃ戦えんわ」と思って研究者の道を諦めました。当時、数年上の先輩には現東大教授の小島先生、同期にはUC Berkeley 鎌田先生をはじめとして、今知っているだけでも10人ほどの近しい人が経済学部の教授になるような環境でした。

しかし、齢40を目前に、大企業からスタートアップまでキャリアを経て、あと20年以上（！）働かねばならないなぁと考えると、どうしてもアカデミアの道を諦めきれないという、めちゃくちゃ個人的なワガママでPhDへ舵を切ることにしました。もちろん、Business PhDはミッドキャリアからの転職が（CSなどのEngineeringと比べて）少なくはないこと、今までのビジネス・経営の実務経験がかなり生きること、CSのコーディングスキルがMarketingで希少価値が高いこと、などの勝算はありました。それでも、年収的には普通に働くよりも落ちること、CS Masterを卒業した後のOPT Extension（理系大学院卒業後は、通常の１年に加え、2年間の追加Visaの恩恵がある）を諦めることを踏まえると、ある程度等価な選択だったのではないかと感じています。幸い、今は、学部時に考えてた「こりゃ戦えんわ」というフィールドを「避け」て、自分の強みを行かせる分野で戦うぜという決心がついています。いわゆる「社会人」時代に、皆が知ってる超有名大企業のフィールドだけが戦場ではなく、今持っているカードでいろんな戦い方ができるということを身にしみてわかったからこそ、心から納得してできた決断だったかなぁと思います。

少しでも博士に興味がある方は、ぜひ進学を検討カードにいれてほしいと思います。研究者が、普通の職業と同じような目線で色んな人の進路選択先になることを願います。

出願と出願前にやれること

大学院に出願するぞとなったとき、重要なのはどの大学に狙いを定めるかです。ランキングは一つの指標でしかありません。自分が研究するテーマに焦点を絞ると、大学のランキングとは無関係に、教授（つまりは教育、及び卒業後の進路選択）の質が上がることがあります。自分の研究テーマを可能な限り明確にして、できればどんなに小さくても良いから、他人に話せる状態になるまで研究プロジェクトを続けると合格可能性が上がると思います。

コンピュータサイエンスの分野では、カンファレンスの論文も評価される、カンファレンスの数も多い、などの背景から、PhDに出願するときには、複数本のPublicationが当たり前になっています。しかしこの状況は他の学部にそのまま当てはまりません。例えば、私が出願したビジネスの分野では、ジャーナルがPublicationの中心であるため、出願時に出版歴を持っている人はそうそういません。一般的には、もし出版歴がある人がいれば、その人はアドミッションのマーケットでひっぱりだこになるでしょう。さらにいえば、（少なくともBusiness Schoolに限って言えば）卒業後の進路（Placement）は、超有名大学の卒業生が全員超有名大学に就職するわけではないこともわかります（もちろんその傾向はあります）。

アカデミアのポジションを狙う場合、各大学でその年にほしい分野や人のレベル（Full/Associate/Assistant professor）も変わりますし、ある特定の大学だけみていたら、卒業時に自分と関連のあるポジションが開かないこともあります。普通の就活と全く同じです。なので、アカデミアの入り口コミュニティであるPhDに入ることがまず大事で、その後は、自分のリサーチとタイミング次第で道を切り開いて行ける思います。少なくとも自分の周りでは、このように信じるに足ることが起きました。長い目で見れば、大学（＝所属会社）よりも業績（＝何したのか）で評価されるのは、通常の社会人とかわらんなぁと思いました。なので、自分のやりたいことを明確にして、その次に大学や教授を調べるというのが王道かつ近道になります

次に、合格確率を上げるためにやれることは何でしょうか。完全に私見ですが、Admissionに必要なコンテンツの重要度合いは、研究アウトプットの内容と信頼性（例えばSoPとかの内容やパブリケーション実績）＝推薦状（研究能力の裏付け）＞GPA ＞ GREやGMAT > TOEFL の順で重要であると感じます。PhDは、給料をもらって研究することが仕事なので、研究ができるかどうかをアドミッションの基準にしているように感じます。勉強ができることと研究ができることは、（ある程度相関はあるのでしょうが当然）違うことなので、GPAは研究の実績や推薦状に比べて弱い影響力を持つと思います。経営系の場合は、TOEFLはできて当然という空気があります（しんどいです）。GPAもTOEFLも、この点数が必要だというのはAdmissionページの記載を参考にして良いと思います。それ以上あって困ることは無いが、差別化要因にはならない、というのが感想です。

むしろ、研究ができることをなんとかしてアピールすることが、最も効果的な合格率の上げ方だと感じます。私の場合は、たまたま現所属のWisconsin School of Business (WSB) のMarketingの若手教授と知り合いになり、彼の研究プロジェクトのResearch Assistantに就けました。半年ほどかけて、深層学習のアルゴリズムのアーキテクチャの検討と実装、及びモデルのトレーニングを実施し、今後の論文につながる実験を90%完了しました。結果、この研究プロジェクトへの貢献が、Statement of Purposeの内容や出願大学の検討、さらには面接時のコンテンツの構成に寄与しました。

出願年度の競争環境も重要な要素です。結論、「運」が絡みます。１）合格者の枠が極端に少なく、倍率が高い、２）年度によってPhD学生に求めるスキルが大学により異なる、のが大きな要因です。

Business SchoolのPhDは、各学科（例えばMarketing Department）で、毎年数名です。例えば、WSBのMarketingは毎年1-2名ほどですが、Economicsは20-30人ほどいます。さらに、経営学部は他学部からも出願があります。EconomicsやStatisticsが代表的な例です。そのため、見た目の倍率では、Business Schoolは他学部よりも競争率が高い（合格率はおおよそ10%以下）傾向にあります。

また、各学校や学年により、求められるバックグラウンドが異なると感じます。例えば、現学生が経済学部出身が多ければ、EngineeringやStats出身の学生は希少価値が上がり、合格可能性が高まるでしょう。その逆もあると思います。さらに、社会人歴が長かったり、YouTuber等の特異な経歴のPhD学生は、Schoolに非伝統的なポジティブな影響を与えるかもしれません。各大学や学年のカラー、Admission Directorの方針にも左右されるでしょう。

結局、競争環境は自分ではコントロールできないため、自分をどのようにブランディングするかは非常に重要であると思います。例えばある大学では、YouTuberであることを推してSoPを書くような候補者もいたと聞きます。上記のように、すでに論文の出版経験があるような（珍しい）ケースじゃないかぎり、運の要素は外せません。そのため、経営系の博士課程出願は、10−30大学に応募することが一般的なようです。

アドミッションプロセスの進み方

すでにいろんな方が米国博士課程の選考についてブログなどを書いていらっしゃいますので、詳細はそちらをご覧ください。Business PhDもほぼ同様のプロセス、つまり、１）12月末〜1月末に書類提出（推薦状、SoP、TOEFL、GRE/GMATなど）、２）1月下旬〜2月中旬までに順次面接、３）2月末から3月中旬に合格発表、４）Visitingなどを踏まえて意思決定、を踏みます。

私の場合は、10大学出願し、1月下旬にYale School of Management, Cornell SC Johnson College of Business, UW-Madison WSBの3校から面接の連絡をいただき、そのうち2校は2回面接がありました。面接を経て、幸い3校全てから合格をいただきました。散々悩んだ結果、修士と同じ大学のUW-Madisonを選択しました。

Business系のPhDが特に他学部と異なるだろうなぁと思われる点は、英語力です。英語力は、EconomicsやComputer Scienceと比べて、求められるレベルが高いと思います（し、教授からも英語力UPを頑張るように念押しされ続けてます）。特に入学時はそんなに違いがあるとは思わないのですが、卒業時のアカデミアポジション獲得については、他の学部よりも高い英語力、それこそネイティブに近いものが求められます。Business Schoolの学位（MBAやその他ビジネス分析系学位）は、市場の需要と学費の高さのために、各大学のドル箱になっています。そのため、候補者には研究のみならず質の高い講義の能力も求められるため、必然的に英語力が他学部より尊重される傾向があります。

なので、もし経営系の大学院に進学したいと思われる方がいれば、自分の自己紹介や職務経歴、現在または将来の研究プロジェクトは、入学時の面接でできる限り流暢にプレゼンできるように練習し、想定問答を準備した上で面接に望まれるのが良いかと思います。

今回のブログでは、詳細なアドミッションプロセスの記述は省きましたので、詳しい内容を知りたい場合は、XなどでDMをいただければ可能な限りお答えします。

最後に、進学する大学院の決め方ですが、最終的には自分のやりたい研究内容と教授の研究の方向性や専門性のマッチ度で決めるのが良いのではないかと個人的には思ってます。もちろん、他方で、大学名の有名度合いも大事だという意見もあるので、自分の状況とマーケットの環境、及びVisiting等の雰囲気で、直感に従って決めるしかないかと思います。

私は、学部こそ経済学部ですが、学部卒業後20年弱経っていたこと、直近の学問的バックグラウンドがCSであったこと、今後はMLを使ったマーケティングの研究を進めたいこと、を踏まえ、合格した全ての大学の教授や現PhDの学生との対話を経て、現プログラムへの進学を決断しました。一般的に、合格後はアドミッションから合格の受領（＝その大学に行きますと宣言すること）を急かされますが、心を強く持って、自分に最も良い大学を、selfishに決めてください。さらにさらに、どんなに優秀な候補者でも1大学にしか進学できないので、心を強くして吉報を待ち続けましょう。。！

今この瞬間でいえば、Marketingを含む経営系の研究分野では、非構造化データがマーケットに大量にあるがまだまだ研究が進んでおらず、経済学以外のツールへのニーズがめちゃめちゃ高まってます！このようなトレンドを取り入れようとする大学と、伝統的な強みを活かしていこうとする大学等、大学の運営自体にもアドミッションは大きく左右されるので、可能な限り解像度の高い情報を仕入れることが重要かと思います。繰り返しですが、Marketingの博士課程の状況であればもう少し詳しいことをお伝えできると思いますので、DMなどでのコンタクトを歓迎します！

さいごに

長文にお付き合いいただき、ありがとうございました。繰り返しになりますが、もしML・AIを用いたMarketingの実証分析を共同研究したい！、方や、共同研究までやれないけどデータ提供できるよ！という方がいらっしゃいましたら、ぜひぜひXのDM@YorkNishimura1か ynishimura at wisc.edu (at -> @)までご連絡ください！

長文にお付き合いいただきありがとうございました。

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？