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9研究室・先輩の声 0件
照井 伸彦
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照井研究室は、多様で大規模な情報から最適なビジネス意思決定を導くモデリングを研究しています。ベイズ統計や機械学習、テキスト解析などを使い、消費者行動のデータを分析しています。研究室の紹介では、IoT社会で電子的に蓄積されるビッグデータのうち、大きな領域であるビジネス分野のデータを生かす新しいデータ分析への挑戦を呼びかけています。テーマの例として、大規模データの統計モデリング、ソーシャルメディアのネットワーク分析、消費者行動の構造モデリングが挙げられています。
野澤 昌弘
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野澤研究室は、統計的データ解析の手法を改良・開発し、現実の問題に当てはめる研究をしています。何かを決める場面で、その決定に欠かせないデータが十分にそろっていることは、まずありません。一部分のデータから全体像を推測し、できるだけ誤りの少ない決定を行うために役立つ道具の一つが、統計的データ解析法です。大学の研究者情報には、研究課題として「多変量解析における変数選択」が挙げられています。
安藤 晋
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安藤研究室は、データマイニングと機械学習を中心に、人工知能・データ科学の研究をしています。機械学習は、問題解決に利用できる知識やモデルを、多くの情報から学習する方法です。卒業研究では、実用的な問題解決や意思決定のために、こうした手法の設計や改良に取り組みます。テーマ例には、大規模視覚言語モデルを用いた異常検出、SNS投稿からの視覚言語特徴量の抽出とパフォーマンス予測、Transformerを用いた人流予測の可視化が挙げられています。
家田 雅志
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家田研究室は、株式や債券などへの投資の方法を、確率微分方程式の制御問題を使って研究しています。年金基金や保険会社などは、将来の支払いをより確実にするために、こうした投資を行っています。実務で使われる投資モデルは複雑で、答えを得るにはほとんどの場合コンピューターを使うため、数値計算方法の研究にも力を入れています。テーマ例には、連続時間の資産運用戦略、確率制御に関する数値計算、デリバティブのリスク管理が挙げられています。
谷川 眞一
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谷川研究室は、社会・経済・経営のさまざまな課題に対して、数理モデルを作り、最適化の手法を使った意思決定の手法を開発しています。専門は、数理最適化とオペレーションズ・リサーチです。より信頼性・再現性の高い手法をめざして、最適化の基盤となる数学やアルゴリズムの設計技法の研究も進めています。大学の研究室紹介では、資源配分や配送計画などの離散最適化、推薦システムなどデータサイエンスでの最適化、グラフとネットワークの数理的な分析がテーマ例に挙がっています。
今村 悠里
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今村研究室は、将来が不確実な市場や金融・保険の商品を、時間によってランダムな動きを表す数理モデルで扱い、価格やリスク、最適な投資戦略を求める研究をしています。特に、デリバティブ価格の計算方法、リスクを抑えた資産運用、保険の安全性の評価などに取り組んでいます。現実に近い複雑なモデルを扱うために数値計算を使い、その正しさを理論の面からも確かめることを考えます。専門は数理ファイナンスと確率解析で、デリバティブ理論、保険数理、確率過程論をキーワードに挙げています。
鈴木 良一
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鈴木研究室は、金融分野の問題に数理的な枠組みを与え、その解き方を示す数理ファイナンスを研究しています。金融市場の不確実性をモデルにするには、ランダムな現象の「微分積分学」である確率解析が欠かせません。特に、ジャンプを含む確率過程に対するマリアヴァン解析を使い、非完備市場での最適投資理論、金融商品の価格付け、金利の期間構造などに取り組んでいます。大学の研究者情報では、計量ファイナンスや、量子ウォークとゼータ対応の研究にも従事していると紹介されています。
野口 怜
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野口研究室は、データサイエンスの力で、人間が気づかなかった新しい知識や隠れた法則性を見つけ出す研究をしています。人が経験や勘で持っている見立てや仮説も、データがあれば形式知化できたり、その背後にある要因に迫れたりすることがあります。通常の数値的なデータに加え、ニュース記事や口コミなどのテキストデータも組み合わせ、特に医療やものづくりの経営・経済に貢献するための研究を行っています。大学の研究室紹介では、テキストマイニングによる口コミ等からの知識発見、機械学習技術によるビッグデータからの知見抽出、データサイエンスを活用した効果的な医療経営・施策の実現がテーマ例に挙がっています。
趙 宇
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趙研究室は、数理計画法や統計的手法などの数理科学的なアプローチで、データを幅広い分野の現実問題の解決に結びつける研究をしています。情報化社会の今、生産や経営管理の現場では、多種多様な情報を駆使して業務の効率化を図ることが求められています。解析に使うデータには観測誤差やノイズなどの不確実性が含まれるため、その確率的変動を取り入れた統計的データ解析法の研究にも取り組んでいます。大学の研究室紹介では、統計的学習理論を用いた現実問題の解決、不確実性環境下での経営効率性の評価、システム評価のための多基準型データ分析法がテーマ例に挙がっています。
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