ネットワーク型共同研究拠点を支える 人・環境と物質をつなぐイノベーション創出ダイナミック・アライアンス 研究者データベース

データサイエンスとは、データから価値のある情報を取り出し、それを意思決定に活かすための学問である。データ分析をする目的はさまざまである。機械学習は相関に基づく予測で成功し、社会で広く使われている。しかし、それだけでなく因果関係を調べることも意思決定には重要である。

Data science is a discipline that extracts valuable information from data and leverages it for decision-making. The purposes of data analysis vary widely. Machine learning has been successful in making predictions based on correlations and is widely used in society. However, beyond correlation-based predictions, investigating causal relationships is also crucial for effective decision-making.

自然現象や人間行動の根底にある因果メカニズムを解明するための数理的方法論の研究を行う。特に、介入のない観察データから因果関係を推測するための数学的方法論を研究開発し、従来の限界を超える新しい方法論体系を構築する。また、 様々な科学分野の研究者と協力して自然科学・社会科学などの基礎科学や工学・医学などの応用科学の問題にも取り組み、方法論の立場から問題の解決に貢献することを目指す。

Our group works on developing mathematical methods to elucidate the causal mechanisms underlying natural phenomena and human behavior. In particular, we develop statistical methods for estimating causal relationships from observational data that are obtained from sources other than randomized experiments and construct a new methodology that goes beyond the conventional limits. We also aim to contribute to the solution of problems in basic sciences such as natural and social sciences and applied sciences such as engineering and medicine by collaborating with people in those fields.