1.情報科学・工学/人工知能
2.情報科学・工学/パターン認識

機械学習・深層学習の性能を理論的に解明し、それを基盤に画像認識や天気情報など複数データを統合したマルチモーダルAI、及び大規模言語モデルを活用した高度なデータ駆動型意思決定（DX）の実現を目指しています。さらに、教育工学的観点からデータサイエンス人材の育成を推進し、社会のAI活用基盤を構築する研究を展開しています。

全てコンピューターシミュレーションを用いた分析を行っています。
このシミュレーションのため、各種クラウドコンピューティングを主に活用したデータ分析環境を構築しています。

・機械学習に基づく予測モデルの理論解析
・組織マネジメントのための人財データ分析
・企業活動データに基づく経営改善指標の策定
・気象データに基づく予報ガイダンス自動生成
・マルチタスク学習
・生成AI

共同研究を通じて、生成AIを用いたレシートの自動認識技術の開発、Webサイトの重要ページ特定、企業の人財データベース解析による社員のモチベーション向上や効率的な成長支援、気象データを用いた気象ガイダンスの自動生成などを行っています。これらの応用研究に加えて、得られた研究成果の性能を理論面から解き明かし、実社会へ還元する上で適用可能な範囲を明確にすることを目標としています。 実社会における多くのビジネスデータ分析を通して、地に足のついた研究を積み重ねていきたいと思っております。

・小売店におけるビジネスデータ解析
・社内データを活用した組織マネジメント
・生成AIを活用した業務改善
など、情報・経営システム工学の観点から多分野のデータの利活用に関して課題を抱えている領域が私たちの対象領域となります。

機械学習・深層学習における理論的な解析を目標に研究を進めています。
しかし、この理論研究は非常に困難な分野です。
そのため、理論的に明らかにするという夢を忘れずに、まずは応用面で実社会へ還元可能な論理を構築していくことが最初の目標です。