データ関連人材育成拠点　研究室紹介

研究概要

統計科学やデータ科学が専門。ビッグデータから情報を効率的に抽出するための新たなモデルの提案や、提案したモデルを利用したバイオインフォマティクス（生命情報学）分野などへの応用に取り組む。データを取得する領域は、生命科学や文学、環境関連など幅広い。

研究テーマ

スパースモデリング

大量の要因から本質的な情報を抜き出す方法論「スパース（疎性）モデリング」について、従来手法では解析できなかった情報を取り込める新たな手法を開発している。

バイオインフォマティクス

スパースモデリングを用いて、遺伝子ネットワークを推定する研究などを進める。これまでに、乳がん患者の遺伝子発現データを解析し、乳がん患者特有の遺伝子の関係性を示すネットワークを構築し、重要な遺伝子群などを抽出した。今後は、ウイルスを地球生態系の構成要素としてとらえる新学術領域研究「ネオウイルス学」において、ウイルスと動物・植物・生態系との共進化・共生・多様性に関する課題にデータ科学の手法で切り込む。

データ解析

文学部の研究者と共同で「万葉歌」の解析を行う。４５００首以上の万葉歌をデータ化し、歌内での漢字の使われ方から歌の筆録者を同定した。文学の分野では通常、少ない情報から主観的にこうした分類を行っているが、それが統計学的にも裏付けられた。将来は「人が歌を美しいと思う心」の解明、すなわち“感情の外在化”を目指している。ほかに、企業などと水処理や赤潮のデータ解析も手がける。

経歴

高校時代は生物学を志していたが、数学の面白さに目覚めて大学は統計学の道へ。現在はそれらの知識を融合し、バイオインフォマティクス分野の先頭を走る。