機械工学的な手法と数値計算を駆使し、強磁場による移動現象の制御を長年研究しています。世界に先駆けタンパク質結晶の磁気浮上成長法を開発し、現在は熱物性値計測に挑戦中です。また、統計学やデータマイニングを用いた医療データサイエンスも精力的に行い、背景要因の可視化を追求しています。

製造業や農業など様々な産業分野を対象とし、人が目視で行う作業の自動化、作業負荷の軽減、さらにはそれまではできなかったことを可能にするような画像認識技術やAIを応用したシステムを研究しています。また、誰にとっても利用可能で使いやすいソフトウェアのインターフェースを研究しています。

言語理論を基礎として、言語現象を分析するアルゴリズムについて研究を行っています。応用として、授業アンケートを用いた評判分析、多言語間の難易度の分析、小学校の授業の分析とアドバイス生成、金融情報を用いた企業分析の研究を行っています。

研究の柱は3点です。1つ目は複雑な現象の予測等に不可欠な「数値解析」で、大規模な連立方程式を高速に解くアルゴリズムを追求。2つ目は遠隔授業を支える「教育支援ICT教材」の開発。3つ目は物理シミュレーション等の「Webアプリ開発」です。これらを通じ、情報理工学科で幅広い技術を深く学びます。

大規模高性能計算機システム（スパコン）の運用・利用を通じて蓄積された経験とノウハウを活かし、ビックデータ分析の高性能化と解析のための知的計算アルゴリズム設計、ユーザ視点でのより実用的な社会ソリューション創出を目指した研究に取り組んでいます。

暗号理論では、今後大きな脅威となりうる量子コンピュータに耐性をもつ新しい暗号基盤の開発研究を行っています。また、それらの安全性を理論的・実験的に調査することも大切であり、特に多変数公開鍵暗号では「MQチャレンジ」という暗号解読コンテストを主催し、Webサイトで問題を公開しています。

学生が自己の専門や将来のキャリアで英語を使用する姿を想像し、探求力や思考力を育てることを目的として、内容言語統合型授業（CLIL）を実践し、学生が英語を学ぶ姿勢にどのような変化があるのかを研究しています。また、理系学生が英語学習を論理的に学べるような授業の進め方についても研究しています。

統計的推測の多くは、データが正規分布に従うことを前提としています。私の研究では、得られた標本が正規分布に基づいているかを客観的に判断する「正規性の検定」に注力しています。既存の定量的な手法に対し、視覚的にデータの性質を捉える「グラフィカルな手法」の開発と体系化を目指しています。

統計的な回帰問題を中心に、新たな解析手法の開発とプログラム実装に取り組んでいます。具体的には、応答変数に影響を与える「変数選択」に注力し、パラメトリック・ノンパラメトリック両面から研究を展開。開発した手法を因果推論に応用し、複雑な要因間の関係性を解明することを目指しています。

自律的な複数のAIやロボットを協調させ、複雑な課題を解決する研究を行っています。サッカーの集団行動シミュレーションを通じ、個々の学習と集団戦術のアルゴリズムを追及。この成果を基に、人の意思決定支援や複数台ロボットによる地図構築など、現実社会への応用展開も精力的に進めています。

AIと自然言語処理を専門に、対話データの分析を通じた教育支援を研究しています。現在は小学校の授業における「対話」を大規模言語モデルで解析し、授業改善のためのアドバイスを自動生成する手法を開発中。先生の負担を減らし、教育の質を高めるとともに、対話が介在する多分野への応用を目指します。