高齢化社会によりリハビリテーション医療の需要が急増する中、医学・疫学・データサイエンスの分野横断的知識を活用し、患者の状態に応じた最適な手法を提供します。

利用者に「おいしい体験」を提供し、地域の飲食店を支援するスマートフォンアプリ「まちうま」を活用した共同研究を、学生参加の自主ゼミ形式で実施しました。

学生個々の適性や興味に応じた就職活動を支援するべく、マイナビとの共同研究を重ね、新規サービスの立ち上げにつながる成果を生み出しました。

集められた状況や内容が異なるさまざまな種類のデータから因果関係を推定できる新しい技術「I-CAM-UV（アイ・カム・ユーブイ）」を開発。医療、教育、ビジネス、行政など、さまざまな分野での応用が期待されています。

ランナーが後半に失速する「30kmの壁」現象を事前に検出するため、「関数データ解析」を用いる分析方法について指導を行いました。

相関係数や重回帰分析などの統計的な⼿法に加えて、AI・機械学習の⼿法を⽤いることで非線形の関係性をモデル化し、新たなワークコンサルティング手法の構築に寄与しました。

作業割当の制約をもとにした作業計画作成の自動化に関する組み合わせ最適化法の学術指導を行いました。

京都府総合政策環境部企画統計課ホームページ「統計で見る京都府のすがた」内コンテンツ「統計を使って分析してみよう」の一部において、プログラムコードの作成、内容確認・校正を行いました。

画像認識技術を用いた種子の検出技術と、機械学習手法を用いた発芽予測モデルの開発について技術提案を行いました。

琵琶湖の内湖、西の湖の環境改善のため、アオコ発生メカニズムの解明を目標とするプロジェクトを滋賀県の補助事業として実施しました。