1.情報科学・工学/人工知能
2.情報科学・工学/パターン認識
3.情報工学一般/情報科学・工学
4.経営工学/経営システム

機械学習や深層学習などのAIの信頼性向上を目指す当研究室では、数理モデルを用いて、なぜ良い性能が発揮されるのかを理論的に解明することを目指しています。このため、実社会の課題を対象とし、課題解決のための数理モデルの構築。さらには、投資判断などを行う意思決定者のための根拠として、構築した数理モデルの信頼性の理論的な保証に取り組んでいます。

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企業データ分析
・購買履歴データに基づく施策立案
・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
・マルチモーダルAI

共同研究を通じて、購買履歴データ、機器の利用履歴データを用いて、顧客の離脱予測などを行ってきました。現在は、チャットアプリ履歴を用いた組織マネジメントや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。