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データサイエンス。−数字の中からその意味を発掘し、新たな価値を創造する−

教授 情報工学

安田 宗樹(やすだ むねき)

研究のベースにある「統計的機械学習理論」

統計的機械学習理論をベースにしたデータサイエンス理論について研究しています。統計的機械学習理論とは、確率・統計モデルを理論の柱とした機械学習理論で、現在のAI・データサイエンス研究において重要な立ち位置を占めています。そもそも確率・統計学は、既知のデータから未知のデータを予測したり、大量のデータの全体的な傾向を掴むために、古来から人類が使ってきたツールです。古来からの由緒ある概念と、現代のコンピュータサイエンスの概念の融合が統計的機械学習理論というわけです。

新しい価値を創り出す

私たちは、数学、確率・統計学、物理学、そして、コンピュータサイエンスの融合的領域で、AIを含む、広くデータサイエンスの問題に取り組んでいます。主なスコープはデータサイエンスの基礎理論研究です。より便利なアプリケーションを実現するために、数式を解いて、アルゴリズムを構築し、その結果をプログラミングにより実証するといった流れが研究の基本流儀です。データサイエンスの基礎部分の発展をメインスコープにしていますので、これまでにはないようなまったく新しい形のアプリケーションを生み出すことのできる研究分野です。

日常生活をより便利に、より豊かに

研究領域の性質上、私たちが行っている研究成果は世の中の多くの部分に応用できます。より便利なアプリケーションの開発に有用なライブラリ開発をしています、と言えば分かる人は分かるかも知れません。
中学・高校・大学とこれまで学んできた数学や確率・統計学が、まったくそのままの形で実際に世の中に役に立っている現場ですので、非常に面白い研究分野です。