知能化アルゴリズムと機械学習
人間の意思決定を支援するための知能的なアルゴリズムの構築に取り組んでいます。 最適化理論と統計的学習理論を融合させ、現実世界の複雑な問題に対応可能な新しいアルゴリズムの設計を目指しています。 特に、限られた情報から有益な知見を導くための機械学習手法や、計算効率の高い数理的最適化モデルに重点を置いています。
経営とマーケティングのためのデータサイエンス
経営判断やマーケティング戦略の高度化を支援するため、実データに基づいた予測・因果分析を行っています。 消費者の行動や満足度に関する調査データ、売上履歴、経済指標などを活用し、ビジネスにおける意思決定の質を高めるためのデータドリブンなアプローチを推進しています。 特に、機械学習による説明可能な予測モデル（SHAPやICE）を通じて、納得感のある戦略立案に貢献します。
意思決定を支える数理的評価手法
複数の評価軸が存在する中で、最も適切な選択を導くための定量的な評価手法に焦点を当てています。 データ包絡分析（DEA）やその拡張モデルを中心に、効率性や生産性、パフォーマンスを多角的に測定するための枠組みを構築しています。 また、実データに潜む不確実性や変動性を考慮に入れた、信頼性の高い評価指標の開発にも力を入れています。
