データマイニングは統計的・数理的手法を駆使して大量のデータから興味深い情報を抽出する方法です。また、機械学習は問題解決に利用できる知識やモデルを多くの情報から学習する方法です。卒業研究として実用的な問題解決や意思決定のためにこのような手法の設計や改良に取り組んでもらいます。そのためにまず、理論的な基礎を習得した上で実データや興味のあるテーマについてモデル化・アルゴリズム設計・実験的な検証等を行います。

年金基金や保険会社などは将来の支払いをより確実にするために株式や債券などへの投資を行っています。その投資方法に関する研究の仕方は様々ですが、本研究室では確率微分方程式の制御問題を利用しています。実務で使われる投資モデルは複雑で、答えを得るためにはコンピューターを使う場合がほとんどです。そのため、コンピューターに計算をさせる方法（数値計算方法）についても力を入れて研究しています。

市場や金融商品、保険商品は不確実性をもっており、絶対的な将来の予想をすることは難しいです。数理ファイナンスでは確率モデルによって様々な商品の価値を知ることができます。また、公平な価格やリターンとリスクの大きさを知ることで、将来の戦略を決定することが可能です。より現実的で複雑なモデルを扱うために数値計算が便利ですが、よい数値計算手法であるかを判定するためには実験だけではなく理論的な解析が必要です。金融や保険の問題を確率過程論によって理解し解決することに取り組んでいます。

経営・経済に関わる戦略的な意思決定問題に対して数理モデルを用いて研究を行っています。特に、ゲーム理論、ミクロ経済学による理論的アプローチで各問題の解明に取り組みます。個人、企業や組織などの個々の意思決定だけではなく、集団的な決定の在り方やルール・制度に関しても分析の対象です。より具体的には、店舗等の最適立地、価格戦略・最適課金、企業の契約・取引に関する問題などを考えます。

何らかの条件の下で関数の最大値や最小値を求める問題を数理計画問題といいます。ビジネスおよび経営のさまざまな問題を数理的に捉えて論理的に考察し、モデル化をし、最適化問題として解くことにより、制約のある状況のもとに最善の答えを求め、意識決定を支援します。

本研究室では、人々の意思決定とその市場への影響について研究しています。理論的な分析に加え、心理学や脳神経科学を応用した実験的なアプローチによる分析を行います。例えば、金融資産市場において、人々の意思決定が市場の価格形成にどのように影響するのかであるとか、消費者がどのように購入する商品を選ぶのか、あるいは人々の協力行動がどのように形成され維持されるのかといった問題について、理論的にモデル化し、実験データや現実の市場データを用いて検証します。

ベイズ統計・機械学習などのデータサイエンス手法を応用し、応用ミクロ経済学分野の広範な実証分析を行っています。近年では特に、日本の高齢化介護について、医療経済学・労働経済学・産業組織論などの視点を取り入れ、多角的な経済分析を行っています。

金融分野の問題に数理的枠組みを与え、その解法を提供する数理ファイナンスを研究しています。金融市場の不確実性をモデル化するため、「確率解析」が不可欠です。確率解析はランダムな現象の「微分積分学」であり、ブラウン運動などを数学的に扱います。特に、ジャンプを含む確率過程に対するマリアヴァン解析と呼ばれる確率解析理論を用い、非完備市場における最適投資理論、金融商品の価格付け、金利の期間構造などの研究に取り組んでいます。

現代は人およびモノがネットワークにつながるIoT（Internet of Thing）社会を形成しています。そこで電子的に記録蓄積されるビッグデータの活用がわたしたちの生活や社会の在り方を大きく変えようとしています。いわゆるSociety5.0における超スマート社会です。この膨大で多様なデータを有効活用し、新たな知識やサービスなど価値の創造が求められています。その大きな領域がビジネス分野のデータです。超スマート社会に向けた新しいデータ分析にチャレンジしましょう。

世の中では、自分が何かの選択を行うときに他の人の出方を予想しながら行動を決める必要がある場面が多々あります。例えば、ガソリンスタンドがその日の値付けをするときには近くにあるライバル店より少しだけ安く値段をつければ多くのドライバーを惹きつけられます。このように、他の人々・企業がどのような行動を取るかをよく考えた上で自らの行動を決定することを戦略的意思決定と言います。戦略的意思決定によってどのようなことが生じるのかを様々な社会・経済現象において考察するのがゲーム理論です。私はこのゲーム理論を研究しています。

特定の地域でなぜかある製品がよく売れる—人は、経験や勘により様々な見立てや仮説を持っています。データがあれば、こうした経験や勘が形式知化（他の人も活用できる知識として表現）できたり、その背後にある要因に迫れたり、そもそもこうした新しい発見自体が得られることがあります。本研究室では、通常の数値的なデータに加え、ニュース記事や口コミなどのテキストデータも組み合わせて、データサイエンスの力で、人間が気づかなかった新しい知識や隠れた法則性を見つけ出し、特に医療やものづくりの経営・経済に貢献するための研究を行っています。

私たちが何らかの意思決定をしなければいけない場面に遭遇したとき、その決定に必要不可欠なデータが十分にそろっているということはまずありません。一部分のデータから全体像を推測し、できるだけ誤りの少ない決定を行うために役に立つ道具の一つが統計的データ解析法です。しかし、まだまだ統計的データ解析法は発展途上です。本研究室では、既存の統計的データ解析手法の改良や新しい解析手法の開発および現実問題への適用に取り組んでいます。

計量経済学とは、経済理論に基づいてモデルを作り、統計学的な手法を駆使して現実のさまざまな問題にアプローチする学問です。本研究室では、計量経済学や多変量解析の手法に基づき、経済・経営の幅広い問題の研究に取り組んでいます。学部生の卒業研究テーマの例としては、ワークライフバランスと生活満足度の実証研究、セイバーメトリクスによるプロ野球日本代表メンバーの選出、Jリーグのスタジアム満足度に関するクラスター分析などが挙げられます。