研究紹介

研究分野

研究テーマ

共同研究

次のような企業、病院、大学の方々と一緒に研究しています。

  • 三菱東京UFJ銀行
  • 野村證券
  • 三菱UFJ国際投信
  • 名古屋掖済会病院
  • 東京大学
  • 名古屋工業大学
  • 中京大学
  • 成蹊大学

関連学会・研究会

主に次のような学会、研究会に参加して研究発表や意見交換をしています。

研究分野

人工知能

知的な機械を作る科学と工学(the science and engineering of making intelligent machines)、それが人工知能という分野です。

知能とは何かというような哲学的な研究から、自律型ロボットのような実用的な研究まで知に関する話題を幅広くカバーしています。

データ・マイニング

データの中から興味深いパターンを発見するのがデータ・マイニングです。

データ・マイニングは、人工知能の中で最も盛んに研究されている分野の一つです。

機械学習

機械(つまり、コンピューター)に何かを学習させるのが機械学習です。具体的には、データに潜むパターンを見つけ出す問題を扱います。

機械学習は、データ・マイニングの最も重要な部分を担っています。

バイオインフォマティクス

生物学的な情報を扱う学問、それがバイオインフォマティクスです。

バイオインフォマティクスは、生物学、計算機科学、情報学、数学、統計学などの学際的な融合領域です。

研究テーマ

強化学習

強化学習は、機械学習の手法の一つであり、機械(ロボットやエージェント)が試行錯誤を繰り返しながら行動規則を学習します。

強化学習は人間に近い学習ができると考えて、次のような研究しています。

  • 利益率の複利効果を最大化する新しい強化学習の枠組み「複利型強化学習」
  • 強化学習を用いて金融市場における自動取引を行う技術の開発
  • 成功確率に基づいてリスクを回避する行動を学習する安全な強化学習 ... など

テキスト・マイニング

テキスト・データを対象としたデータ・マイニングをテキスト・マイニングといいます。

テキスト・データの中には数値データだけでは表すことができない有用な情報が含まれていると考えて、次のような研究をしています。

  • 経済テキストから市場の動きを予測するための共起分析、主成分分析、回帰分析を組み合わせた新しい分析手法
  • 日本経済新聞の朝刊に対し前日との違いを分析してその日の株価の動きを予測する手法 ... など

金融データ・マイニング

金融ファイナンス)に関するデータを対象としたデータ・マイニングを金融データ・マイニングといいます。

「今はお金を持っていないけれど必要としている人」と「お金を持っているけど今すぐには使う予定がない人」を仲介するのが金融の仕事です。 この仲介をうまく行うためには、市場に関する膨大な量のデータを分析しなければなりません。

これらのデータを分析するために、次のような研究をしています。

  • 強化学習を用いて金融市場における自動取引の規則を学習する手法
  • 日本経済新聞の朝刊に対し前日との違いを分析してその日の株価の動きを予測する手法など
  • 1分ごとに株価の動きを分析して5分後の株価を予測する手法
  • 保有銘柄の類似度に基づいて投資信託をクラスター分析する手法 ... など

医療データ・マイニング

医療に関するデータを対象にしたデータ・マイニングを医療データ・マイニングといいます。

電子カルテには、患者さん、症状、治療、薬など、膨大なデータが蓄積されています。また、最新の医療機器はすべてコンピューターで制御、管理されており、医療機器に関する記録も大量に蓄積されています。

これらのデータを分析することで、医療機器の不具合を発見したり、ある病気の発症を予測できるようになると期待できます。

そこで、次のような研究を行っています。

  • 心臓手術に用いられた人工心肺装置のセンサーを監視して異常を検知するスマートアラーム
  • 運動中の動脈血酸素飽和度 (SpO2) を観測して一定時間経過後のSpO2を運動開始後すぐに予測する技術
  • 血液検査データを統計的に分析して死亡や病気の発症を予測する技術 ... など

その他

この他にも、いくつかの新しい研究にチャレンジしています。

  • タンパク質データベースから複数の機能ドメインを持つタンパク質を検索する技術
  • 医療機器のタッチパネル・ユーザー・インターフェース ... など

担当授業

  • 臨床工学のための基礎数学
  • 情報処理工学I, II
  • 総合基礎工学特論
  • C言語基礎
  • 情報技術英語B
  • 情報工学ゼミナール
  • 卒業研究
  • バイオインフォマティクス特論
  • 生命医用技術学特別講義

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