研究室希望の学生へ
菅野・鈴木・松井研究室での研究生活と募集要項
菅野・鈴木・松井研究室について
新入生を募集しています。2026年6月に准教授に昇任し、研究室は菅野・鈴木・松井研究室となりました。私自身を指導教員として選んでいただき、一緒に研究活動を行えます。
研究室は全固体電池研究センターの中核として活動しており、教員・研究員・技術支援員・学生を合わせて総勢約109名(2026年時点)の大所帯です。学生はセンター共通の居室や全体報告会・イベントを通じて研究室の枠を越えて交流し、様々な共同研究・国家プロジェクトに携わる機会があります。
基本的には横・上下の隔たりなく、常に気軽に相談できる環境を心がけています。化学系・材料系・生物系(私自身がそうです)など、多様なバックグラウンドのメンバーが垣根なく議論しながら研究に取り組んでいます。
研究室の特色
誰も知らない材料を創る
固体化学をベースに、新規な固体電解質・電極の開発と、デバイス性能向上に向けたメカニズム解明に取り組んでいます。研究室での活動を通じて、皆さんには自身が開発した材料を最低1つ、追求してもらいます。世の中の誰もが知らない新しい材料を創成する、わくわくする研究です。
自動実験 × AI — コンビナトリアル自動実験ラボ
当研究室の大きな強みが、コンビナトリアル自動実験ラボ「CLABAM」です。多元スパッタ成膜により4インチウェハ上に89セルの材料ライブラリを一括作製し、178本のプローブによる自動インピーダンス測定で約200試料をわずか6時間で評価します。粉末合成でも秤量・混合・成型・焼成・計測・データベース化を自動化するロボット実験基盤を構築中で、実験データ約4,500件・文献データ約15,000件・構造データ約5,000件を蓄積し、機械学習やLLMを組み合わせたAI駆動材料開発を展開しています。
こうした最先端の研究基盤を、学生が自分の研究に日常的に使えます。機械学習やニューラルネットワークポテンシャルは標準的な道具として身につけつつ、プラスαのオリジナリティを生み出す着眼点を養います。
コンビナトリアル合成・ハイスループット評価
最先端の設備・大型実験施設・計算資源
研究室は多数の高度な合成・計測設備を備えています。さらに、大型放射光施設SPring-8(兵庫)や中性子実験施設J-PARC(茨城)への出張実験で、最先端の計測技術を学生自身が扱います。計算面では、東京科学大学のスーパーコンピュータTSUBAMEやPreferred Networksの計算クラウド環境Matlantisを利用できます。
2026年1月: SPring-8 BL02B2での放射光粉末X線回折実験
D2,M1学生が同行し, その場で測定結果について議論しました. 出張お疲れ様です!
教育方針
— 1年で成果を出す、圧倒的な成長環境
早期の学会発表・論文投稿
テーマ割り当てから1年以内の成果創出を目指し、成果の目処がついたら早期に学会発表・論文投稿に挑戦します。ゼミでのディスカッションで伝わる説明のスキルを磨き、若手の会でのポスター発表、国内学会での口頭発表、そして査読付き論文の執筆・国際学会での発表へとステップアップしていきます。
実際に、M1・M2の段階で国際誌に筆頭論文を投稿した実績が複数あり、2026年にはM2学生の筆頭論文がSmall Structuresに掲載されました。M1からECS(ハワイ)やSSI(シンガポール)などの国際学会で発表した学生もいます。
学会参加の様子 (M1)
ゼミと研究支援
ゼミでは年6回の発表機会(輪読ゼミ2回+研究進捗報告4回)に加えて定期的なミーティングがあり、発表・議論のスキルを集中的に鍛えます。共同研究や国家プロジェクトに参画する機会も多く、リサーチアシスタントとして給与が支給される場合もあります。
ゼミの様子 (2025/7)
分野が違っても大丈夫 — 学習サポート
私自身、生物系出身から固体化学の世界に飛び込みました。だからこそ、異分野出身の学生が基礎から着実にキャッチアップできる体制を大事にしています。「固体化学の基礎」「イオン伝導体の基礎」「シミュレーション応用」「研究の進め方」などをテーマにした勉強会を自主開催しており、夜ご飯を食べながらの気軽なディスカッション形式で開くこともあります。少しでも無機材料・固体化学・電池に興味があれば、遠慮なく飛び込んできてください。
在学中に習得できる技術の例：
- • 合成・分析: 固相合成 / XRD / SEM / 電気化学測定
- • 計算・AI: 第一原理計算 / 機械学習ポテンシャル / 機械学習・データ解析
- • 自動化: 自動実験制御・ハイスループット評価
- • 大型施設: 放射光X線回折(SPring-8) / 中性子回折(J-PARC)の出張実験
卒業後の進路・研究室イベント
卒業後の進路
直近で松井が指導に関与した卒業生は、自動車メーカー・電池材料メーカー・電機メーカー・鉄鋼メーカー・半導体メーカーなど、エネルギー・材料分野の第一線に進んでいます。博士課程への進学者もおり、経済的な支援制度があります。
研究室イベント
年1回のゼミ旅行(2026年は八丈島)のほか、高尾山〜相模湖ハイキングやBBQ、不定期の飲み会など、研究以外の交流も活発です。オンとオフを切り替えながら、気持ちよく研究に打ち込める雰囲気を大事にしています。
フォトギャラリー — 研究室の日常
新入生歓迎会
研究室BBQ (2026/6)
ゼミ旅行にて釣り (八丈島, 2026/6)
昇進のお祝い会 — 学生の皆さんが開いてくれました
鈴木先生のお誕生日会
2025年度卒業生の送別会
春のキャンパス — 桜 (2026/3)
SPring-8出張にて — 鹿に遭遇
研究室見学について
研究室見学はいつでも歓迎します。ご希望の場合は、事前にメールで日程候補をご連絡ください。遠方の方や訪問が困難な場合は、Zoom等でのオンライン面談も可能です。お気軽にご相談ください。
見学の流れ（約1.5時間）：
- • 研究室のM1-2学生との面談（30分）
- • ラボツアー（実験設備の見学）（30分）
- • 教員とのディスカッション（30分）
よくあるQ&A
Q: 分野が違うが、問題ない？
A: 熱意があれば問題ないです。異なるバックグラウンドの学生が多く活躍しています。必要な知識は入学後に習得できるようサポートします。2025年度は定期勉強会を開催して、固体イオニクスの基礎知識の習得を図りました。
Q: 研究テーマの選び方は？
A: 複数の候補をこちらで準備して、学生の希望とすりあわせて決定します。学生の興味・適性を考慮して、最適なテーマを一緒に見つけていきます。
Q: コアタイムは？
A: コアタイムは特段設けていませんが、おおよそ10時-18時を目安としています。研究の進捗や実験の都合に応じて、フレキシブルに対応しています。
Q: 機械学習を利用した研究テーマに取り組むことは可能か？
A: 機械学習だけではNGです。もう一つ二つ軸を加えてオリジナルな研究を行います。例えば：機械学習 × 予測に基づく材料探索、新たなコンセプト(切り口) × 機械学習 × イオン伝導
Q: 就職活動は？
A: このあたりは実際に研究室に足を運んでM1,2学生に聞いてみてください。企業との共同研究も多く、産業界とのつながりも強いです。
Q: 博士課程への進学は？
A: 意欲のある学生の博士課程進学を積極的に支援します。日本学術振興会特別研究員（DC1/DC2）の申請サポートも行います。
メッセージ
新しい材料の発見は、社会を大きく変える可能性を秘めています。特に、エネルギー問題の解決に向けた蓄電デバイスの開発は、人類の持続可能な発展に不可欠です。
私たちと一緒に、材料科学の最前線で研究に取り組んでみませんか？熱意ある学生の参加をお待ちしています。
連絡先: Contactページをご覧ください。