教員・研究室紹介
ビジネスデータサイエンス学科の教員は、「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネス」の各分野を柱として、最先端の研究成果の発信や企業との共同研究実績をおこなっています。
以下に、本学科の研究室並びに担当教員を紹介します。
ビジネス分野
確率解析・金融工学・保険数理 研究室
●確率論 ●保険数理 ●金融工学
藤田 岳彦 教授
Prof. FUJITA Takahiko
京都大学大学院 理学研究科
理学博士
【関連する学びのキーワード】
・数理ファイナンス
・解析学・代数学・幾何学
確率論の応用として新しい金融派生商品の開発とその価格付 け、保険商品の価格付けとそのリスク管理を研究しています。 それらの関連で、クォンツ(金融工学の手法で金融派生商品 のリスク管理等を行う職業)、アクチュアリー(確率・統計を用 いて保険・年金の価格付け、開発、リスク管理などを行う職業。 数学、保険数理などの資格試験合格が必要)を育てています。 さらに確率論そのものについてもリーマンゼータ関数と確率 論の関係、無限分解可能分布論、ブラウン運動汎関数の分布論などを研究しています。また、(財)日本数学オリンピック財団理事長・国際数学オリンピック団長や高校数学教科書(啓林館)編集長として数学教育にも力を入れています。
品質環境マネジメント 研究室
●品質環境マネジメント ●新製品開発論
中條 武志 教授
Prof. NAKAJO Takeshi
東京大学大学院 工学系研究科
工学博士
【関連する学びのキーワード】
・人とシステム
・品質経営
組織の使命である製品やサービスの開発・提供に役立つ方法論の研究を行っています。特に、活動の中心的存在である「人間」に焦点を絞り、３つの方向から研究しています。一つはさまざまな業務を行ったり、製品・サービスを使用・利用したりする際の人の不適切な行動の防止に関するもの、もう一つは、標準化や小集団改善活動など組織の効果的なマネジメントに関するもの、最後は、顧客のニーズの把握と新製品開発に関するものです。企業等の共同研究・情報考案を積極的にすすめています。
マーケティング・サイエンス 研究室
●マーケティング ●経営科学
生田目 崇 教授
Prof. NAMATAME Takashi
東京理科大学大学院 工学研究科
博士（工学）
【関連する学びのキーワード】
・データ解析
・モデリング
・意思決定
電子商取引業（EC）や小売業、インターネット上のサービス提供企業など私達の生活と深くかかわる企業においては、これらの企業に集まるもしくは企業が集めるデータをいかに活用するかが成否のカギとなっています。これまで多くの企業や組織と経営やマーケティング視点で共同研究を行ってきました。研究としての消費者理解やマーケティングの考え方に対して一石を投じるだけでなく、社会の問題解決法も視野に入れた活動を行っています。
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センシングデータ解析 研究室
●IoT・センシング技術 ●統計モデリング ●スマートファクトリー
大草 孝介 准教授
Associate Prof. OKUSA Kosuke
中央大学大学院 理工学研究科
博士（工学）
【関連する学びのキーワード】
・ストリームデータ解析
・ユビキタスコンピューティング
センシングは近年急速に発展してきた技術であり、スマートフォンから大規模工場など様々な所で利活用されています。一方で、センシング技術単体では物理的・化学的情報を提供するのみで、そこから知見を得るには機械学習や統計モデル、計算機工学を高度に組み合わせて目的を達成する必要があります。本研究室ではセンシング技術を基点に、生体情報推定などを行うバイタルセンシング、空間での位置推定の高精度化と応用展開を行うフィールドセンシング、工場生産の品質推定やもの流し最適化をセンシングデータから行うスマートファクトリーの研究をメインにおこなっています。
データサイエンス分野
統計学・データ解析 研究室
●データ科学 ●統計解析
鎌倉 稔成 教授
Prof. KAMAKURA Toshinari
東京工業大学大学院 理工学研究科
工学博士
【関連する学びのキーワード】
・統計学
・データ解析
統計学は不確定な現象を分析する学問として、工学、医学、経済学などさまざまな分野で要因分析や予測モデルの構築に利用されています。本研究室ではさまざまな応用を考えて、より効率化を追求した統計分析の理論と実際のデータを用いたデータ解析について研究を行っています。テーマとしては、Rを用いた統計手法の開発および動的グラフィックス、データの可視化、位置データを用いた行動認識、画像データや生存時間データの統計解析、統計ソフトウェアの信頼性評価、映像コンテンツの統計的評価に関する研究などがあります。
ソフトコンピューティング・統計科学 研究室
●ソフトコンピューティング ●時系列解析
渡邉 則生 教授
Prof. WATANABE Norio
東京工業大学大学院 総合理工学研究科
理学博士
【関連する学びのキーワード】
・統計解析
・ファジィ理論
ソフトコンピューティングとは、「やわらかな情報処理法」を意味し、融通性に富み、現実的な問題に対して柔軟に対処できるような情報処理を実現するための理論・方法論からなる分野です。
本研究室では、ファジィ理論やニュートラルネットワークの応用、時系列解析、ファジィデータの統計的解析などの研究を行っています。テーマとしては、ファジィシステムによる金融時系列の解析、ニュートラルネットによる時系列予測、感性データの解析などがあります。
機械学習 研究室
●データ科学 ●人工知能 ●シミュレーション
樋口 知之 教授
Prof. HIGUCHI Tomoyuki
東京大学大学院 理学系研究所
理学博士
【関連する学びのキーワード】
・ベイズ統計
・信号処理
膨大なデータからパターンをコンピュータで見いだし、それに基づき予測や判別を行う計算技術を、統計的機械学習と呼びます。現在の人工知能は、ビッグデータと統計的機械学習の適切な組み合わせで実現されています。統計的機械学習のアルゴリズムと、具体的な応用問題への対処法を専門とし、ビッグデータと数値シミュレーションを統合する計算技術であるデータ同化法の研究も行っています。興味ある応用分野は、マーケティング、製造プロセス、地球・宇宙科学さらには人文学まで広範囲にわたります。
応用最適化 研究室
●最適化 ●機械学習
後藤 順哉 教授
Prof. GOTOH Jun-ya
東京工業大学大学院 社会理工学研究科
博士（工学）
【関連する学びのキーワード】
・アルゴリズム
・金融工学
社会の様々な場面において現れる意思決定問題に対して、最適化（数理計画）と呼ばれる応用数学を適用する研究を行っています。具体的には、予測／判別モデルの構築に関するデータ解析／機械学習のモデル推定の問題や、資金の最適配分を決定する金融工学をはじめとするアナリティクス／オペレーションズ・リサーチの問題を取り上げ、新しい最適化モデルの提案や、それぞれの問題の特徴を生かしたアルゴリズムの設計をし、計算機実験を通じた性能の評価と実データに対する適用を行います。
応用統計学 研究室
●統計学 ●機械学習
長塚 豪己 教授
Prof. NAGATSUKA Hideki
中央大学大学院 理工学研究科
博士（工学）
【関連する学びのキーワード】
・人工知能
・経営工学
本研究室では、統計学と機械学習の理論と応用に関する研究を行っています。また、企業への技術指導の経験を活かし、企業経営に関する実践的研究、並びに問題解決アプローチの手法の開発・指導も行っています。本研究室では学術と実践の両立をめざしており、経営工学における理論と応用をバランスよく学ぶことができます。
データエンジニアリング分野
ヒューマンメディア 研究室
●感性工学 ●ヒューマンメディア工学 ●人間情報学
加藤 俊一 教授
Prof. KATO Toshikazu
京都大学大学院 工学研究科
工学博士
【関連する学びのキーワード】
・認知科学
・個人適応化
・知識情報
一人一人の個性や多様性を尊重しつつ、人間と人間・人間と人工知能・人間と社会が共に利点を生かし合える仕組みの研究に取り組んでいます。
様々な分野の研究者と協力しながら、日常の行動やネット上での行動を観察してデータ化する技術、そのデータの分析により、一人一人の個性・多様性やその時々の感情・心理を推定する技術、その一人一人に最も役立つ情報を最も適切な方法で提供する技術を融合させて、その個性や多様性に適した質の高いライフスタイルに導く仕組みの実現を目指しています。
情報価値工学 研究室
●感性工学 ●人間情報学
庄司 裕子 教授
Prof. SHOJI Hiroko
東京大学大学院 工学系研究科
博士（工学）
【関連する学びのキーワード】
・意思決定支援
・個人適応
人が意思決定を行う際には、自分で決めているつもりでも、周囲の環境（他者や情報システムなど）とのインタラクションによって影響を受けることが少なくありません。本研究室では、インタラクションが人の思考過程に当たる影響を考慮して、利用者にとって価値の高い情報を提供できるインタラクション手法について研究しています。最近の研究テーマとしては、継続的な利用を考慮した情報推薦システム、感性コミュニケーションに配慮した合意形成支援手法に関する研究などがあります。
自然言語処理 研究室
●人工知能 ●情報処理
難波 英嗣 教授
Prof. NANBA Hidetsugu
北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
博士（情報科学）
【関連する学びのキーワード】
・情報検索
・テキストマイニング
・観光情報
自然言語処理とは、私達が日常的に使うことば（自然言語）をコンピュータで処理させるための技術で、人工知能（AI）における代表的な研究分野のひとつです。本研究室では、自然言語処理技術を使って大量のテキストデータから価値のある情報を見つけ出す、いわゆるテキストマイニングに関する研究を行っています。特に、特許や論文などの技術文書、ブログなどのSNSデータを対象にしたテキストマイニング技術を中心に開発しており、その成果の一部は複数の企業や研究機関で実際に利用されています。
大野 航太 助教
●数理モデリング ●パターン形成
福田 悟志 助教
●自然言語処理 ●文書分類
牧草 夏実 助教
●多変量解析 ●カーネル法