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8个研究室 · 0条学长学姐评价
照井 伸彦 教授
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照井研究室研究建模方法，从多样且大规模的信息中得出最优的商业决策。 该研究室运用贝叶斯统计、机器学习和文本分析等方法，分析消费者行为数据。 在研究室的介绍中，呼吁挑战新的数据分析：在物联网社会中以电子形式积累的大数据里，商业领域的数据占据很大一部分，要充分利用这些数据。 研究课题的例子包括大规模数据的统计建模、社交媒体的网络分析、消费者行为的结构建模。
野澤 昌弘 教授
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野澤研究室致力于改进和开发统计数据分析方法，并将其应用于现实问题的研究。 在做决定的时候，几乎不会有对该决定不可或缺的数据已经足够齐全的情况。 统计数据分析方法是一种工具，可以帮助人们根据部分数据推测整体面貌，并尽可能做出错误较少的决定。 在大学的研究者信息中，列出的研究课题是“多元分析中的变量选择”。
安藤 晋 教授
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安藤研究室以数据挖掘和机器学习为核心，开展人工智能与数据科学方面的研究。 机器学习是从大量信息中学习可用于解决问题的知识和模型的方法。 在毕业研究中，为了解决实际问题和辅助决策，学生将致力于这些方法的设计与改进。 研究课题示例包括：利用大规模视觉语言模型进行异常检测、从社交媒体帖子中提取视觉语言特征并预测其表现、利用Transformer实现人流预测的可视化。
家田 雅志 副教授
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家田研究室运用随机微分方程的控制问题，研究股票和债券等的投资方法。 养老基金和保险公司等为了让未来的支付更有保障，会进行此类投资。 实务中使用的投资模型十分复杂，要得到答案在大多数情况下都需要借助计算机，因此该研究室也致力于数值计算方法的研究。 研究课题示例包括连续时间的资产配置策略、与随机控制相关的数值计算，以及衍生品的风险管理。
谷川 眞一 副教授
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谷川研究室针对社会、经济、经营管理中的各类课题，建立数学模型，并开发运用最优化方法的决策方法。 研究室的专业领域是数学最优化与运筹学。 为了得到可靠性和可重复性更高的方法，该研究室还研究作为最优化基础的数学以及算法的设计技巧。 在大学的研究室介绍中，列举的课题示例包括：资源分配和配送计划等离散最优化、推荐系统等数据科学中的最优化，以及图与网络的数学分析。
今村 悠里 副教授
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今村研究室以未来不确定的市场以及金融、保险产品为对象，使用描述随时间随机变动的数学模型，研究如何求出价格、风险和最优投资策略。 研究尤其集中在衍生品价格的计算方法、控制风险的资产运用，以及保险安全性的评估等方面。 为了处理更接近现实的复杂模型，该研究室使用数值计算，并着眼于同时从理论层面验证其正确性。 研究领域为数理金融与随机分析，关键词包括衍生品理论、保险精算和随机过程论。
鈴木 良一 副教授
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鈴木研究室研究数理金融，即为金融领域的问题提供数理框架，并给出其解法。 要为金融市场的不确定性建模，作为随机现象的“微积分学”的随机分析不可或缺。 该研究室尤其运用针对带跳随机过程的马利亚万分析，研究不完全市场中的最优投资理论、金融产品定价、利率期限结构等课题。 据大学的研究者信息介绍，该研究室还从事计量金融以及量子游走与ζ函数对应的研究。
野口 怜 副教授
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野口研究室运用数据科学的力量，研究如何发现人类未曾察觉的新知识和隐藏规律。 人们凭经验和直觉形成的判断与假设，只要有数据，有时也能转化为显性知识，或者进一步探明其背后的影响因素。 该研究室除了通常的数值型数据，还将新闻报道、口碑评价等文本数据结合起来，开展旨在为医疗和制造业的经营与经济做出贡献的研究。 在大学的研究室介绍中，列举的课题示例包括：通过文本挖掘从口碑评价等内容中发现知识、利用机器学习技术从大数据中提取见解、运用数据科学实现有效的医疗经营与措施。
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