私の研究は「データ解析」です。時系列データを用いた解析を行うことが多いです。非線形が関わる現象や、複雑な振る舞いを見せる現象に興味を持っています。
データ解析は、現実世界で起こる様々な現象の膨大なデータを、コンピュータを使って数学的な処理や統計的な処理をする応用数学の研究分野です。多くの人がイメージする、紙と鉛筆を使って数学の中にあるパターンや構造を解明しようとする数学は、『純粋数学』と呼ばれます。私はデータ解析を通じて、生体、社会、気象、経済、地震といった幅広い複雑な現象を扱い、それらの現象をシステムとして理解したり、様々な問題を解決したりすることを目指しています。
現象が現れるということは、その現象を生み出す何かしらの仕組みや原理があると考えられます。しかし、その仕組みが常に分かっているわけではありませんし、その対象を直接手に取って詳しく調べることが難しいことも珍しくありません。数学や物理の数式になっていない現象が今も多くあります。しかし、現象を観測して、データを測定することは、多くの場合可能です。そのようなデータは、しばしば現象を解析するための唯一の手掛かりになります。私の研究は、この現状を踏まえ、数学とコンピュータの力を借りて、現象の奥に潜む仕組みや原理などについて様々な考えを巡らせながら、データの特徴を統計的に調べたり、データのみを用いて現象の振る舞いを再現したり将来の動向を予測できるモデルを構築したりするものです。さらに、データの特徴を調べる新手法を提案したり、データに含まれる現象の特徴をより反映したモデルを構築するための新しい手法を開発したりしています。そのような作業の中で、これまで誰も気付いていなかったことを発見することもあります。
このようにして、私は数学とコンピュータの力を借りて、データを使って世の中でみられる現象の理解や問題解決に取り組んでいます。私が取るアプローチは、主に以下の4つです。

1. データを用いたモデルの構築（統計的モデリング）
2. データの特徴を統計的に分析（サロゲート法）
3. データを用いたネットワークの構築
4. シミュレーションを用いた現象の解析

研究分野を表すキーワード：時系列解析、統計的モデリング、力学系・動的システム、非線形現象、最適化問題、ネットワーク理論

私が考えるデータ解析について

研究業績（論文などの出版物）

論文で使用したデータ

指導した学生の研究テーマ

お世話になっている方々や施設

＃ 私と研究をしてみたいと（ちょっとでも）思ってくれた学生の皆さんへ

主な担当講義

• 大学院 （シミュレーション学研究科）
  データ処理の基礎（博士前期１年前期）
  多変量解析とフーリエ解析（博士前期１年後期）
  非線形時系列解析特論（博士後期課程）

• 学部（社会情報科学部）
  多変量解析（２年後期）
  統計的モデリング（３年前期）