研究テーマ
- ノンパラメトリック関数推定量のスパース化
- スパース化されたノンパラメトリック関数推定量の社会的応用
：会計不正自動検出への応用 - 医療、教育システムのモデル分析
高校生に向けた研究内容の紹介
ノンパラメトリック関数推定(以下、ノンパラ推定)とは、 あらかじめ関数の形を仮定せず、データから柔軟に関数の形を推定する方法です。近年、 ビジネス・医学・工学など、さまざまな分野で、大規模かつ、 高次元なデータの収集が可能となり、 ノンパラ推定を活用する場面も増えています。 しかし、データ量や変数が膨大になると、ノンパラ推定は精度や効率に課題が生じます。
私はこうした課題に対応するため、ノンパラ推定の一種であるカーネル型推定法を対象に「スパース化」(sparsification)を実現する方法論の研究を進めています。スパース化とは、膨大なデータや変数の中から、意味のある少数の情報を抽出し、推定に役立てる考え方です。 その実現には、遺伝的アルゴリズムをはじめとする最適化手法を応用しています。 こうした方法により、効率的で精度の高い推定を可能にし、大規模・高次元データの典型である「会計仕訳データ」を対象とした会計不正検出など、社会的に重要な問題への応用を目指しています。
ゼミナール／研究室のテーマ
データや数理的アプローチによる問題解決
統計科学や数理モデル、シミュレーションを基礎から学び、データと数理的アプローチを通じて社会・経済・経営の課題を解決する力を養うことを目指しています。 受講者には、身の回りで起こる社会現象を日常的にデータや数理的思考で捉え、考察する姿勢が求められます。 これは、複雑化する現代社会を生き抜くために欠かせない能力であると信じています。
ゼミ／卒業研究の紹介
経済や経営をはじめ、さまざまな社会問題を数理科学的なアプローチで解き明かす研究を行うゼミです。 まずは、学生が自ら研究に取り組めるよう、数学や統計、プログラミングの基礎から指導しています。 プログラミングやデータ分析が好きな学生には向いているゼミです。
プロフィール
未来はきっと素晴らしいと教えられ育ちました。健康に長生きして、どのような世界が私達を待っているのか、自身の眼で見てみることを楽しみにしています。
高校生へのメッセージ
地味な作業の積み重ねが大きな成果につながります。目標は大きく設定し、強い信念を持って、実現に向けて地道に歩んでください。きっといいことがあるはずです。