みなさん、こんにちは。64歳のプログラマーです。
大学院合格（本番環境デプロイ）に向けた連載ロードマップ、第4回のテーマは「Phase 3：ターゲット研究室の要件定義（志望校選定・訪問編）」です。
前回、バイオインフォマティクスの開発環境（Python）を整え、ゲノムログをハックする基礎体力を身につけた私は、いよいよ「どの研究室でがん研究に挑むか」という、最も重要なシステム要件定義のフェーズに入りました。
大学院の医科学研究室は、それぞれが独立した「独自の開発チーム（ラボ）」のようなもの。チームによって、扱うデータ、実験のアプローチ、そして使用する言語（技術スタック）が全く異なります。
「私の40年のプログラミングスキルという『ポインタ』は、どの研究室の課題とマッピング（結合）できるのか？」
今回は、ネットの公開情報や説明会をフル活用し、ターゲットとなる研究室の仕様を徹底的にリバースエンジニアリングした、私の志望校選定戦略をお話しします。
1. 論文をリバースエンジニアリングして「チームの技術スタック」を見極める
まず私が行ったのは、候補となる研究室が過去数年間に発表した「論文（システムの成果物）」の徹底的な読み込みです。
論文の「Materials and Methods（材料と方法）」の章は、プログラマーにとっては「使用されているフレームワークやライブラリの仕様書」そのものです。
- 「この研究室は、ドライ（AI・データ解析）が7割で、ウェット（実験）が3割のハイブリッド構成だな」
- 「こっちの研究室は、次世代シーケンサーの生データ解析を自前のカスタムパイプラインでゴリゴリ回している。私のC言語の最適化マインドが一番活きそうだ」
このように、それぞれのラボが持つ「ソースコード（研究スタイル）」を解読し、自分が加入した際に、どのモジュール（ポジション）で貢献できるかをシミュレーションしていきました。
2. 進捗報告：現在の「要件定義」状況
徹底的なリサーチ（システム監査）の結果、私の志望校選定プロジェクトは以下のステータスに達しています。
- [x] ターゲット研究室のリストアップ（市場調査）
- がんゲノム解析、またはバイオインフォマティクスを主軸に置く医科学研究室を複数ピックアップ。
- [x] オンライン説明会への参加（リモートデモ視察）
- 画面越しに研究室の雰囲気や、教授が掲げる「プロジェクトのビジョン」をインプット。
- [ ] 教授へのコンタクトと研究計画書の提出（事前コードレビュー依頼）
- 【現在格闘中】私のこれまでのキャリアと、入学後にやりたい研究をまとめた「研究計画書（システム仕様書）」を準備し、事前相談のメールを送るための最終デバッグ中。
3. 「未履修」という最大のバグを、どう「仕様」に変えるか
要件定義を進める中で、最大の障壁はやはり「バイオ・医学の正規ルートを歩んでこなかった」という、私自身のプロフィールのバグ（脆弱性）です。20代のストレートな学生に比べれば、生物学の基礎コードの蓄積は圧倒的に足りません。
しかし、システム開発の世界でも「異業種のエンジニアが加わることで、レガシーなコードが劇的にリファクタリングされる」ということがよくあります。
医学の専門家たちの中に、40年間ハードウェアの限界と戦ってきた「C言語プログラマー」が1人混ざる。それによって、他のメンバーが思いつかなかったようなデータ処理の高速化アルゴリズムや、バグ（変異）の新しい検出アプローチが生まれるかもしれない。
「未履修」をただのマイナスにするのではなく、「他分野の超強力な外部ライブラリ（即戦力）」として自分を定義し直す。この要件定義を持って、私はターゲット研究室の門を叩く準備（メール送信）を進めています。
