ビッグデータ時代の社会科学における探索的データ分析と新しい統計的アプローチの開発

統計学・計量経済学を専門とし、特に高次元データや時系列データの分析手法の理論と応用に取り組んでいる。 社会科学分野の複雑なデータ構造に対し、従来の統計手法では難しかった安定的かつ再現性のある分析を可能にする新たな方法論の構築を目指している。共同研究「社会科学の発展に向けた『探索的データ分析』の方法論の開発」では、ビッグデータ時代において、データから新たな仮説や理論の発見につながる知見を得るための探索的データ分析の重要性に着目し取り組んでいる。

仮説がない状態から大量かつ複雑な社会科学データの中から有益な情報や新たな知見を発見する「探索的データ分析」の方法論を、統計学的な誤差や再現性を重視しつつ開発している点に独自性がある。 ビッグデータ時代の社会科学に求められる課題に対応するための新しい統計的アプローチを提案しており、AIや機械学習の技術も積極的に取り入れ、従来の手法では見落とされがちだった複雑な関係性や構造を明らかにする点が特徴的である。

統計学とAIを融合した高度なデータ分析は、企業の意思決定を質的に変革する可能性を有する。例えば、人事データや大規模アンケートを活用することで、社員のパフォーマンスやモチベーション要因を科学的に把握し、人材戦略の精緻化が可能となる。 さらに、経営戦略やリスク管理など誤差が許されない領域では、統計学的に精度の高い分析が大きな価値を持つ。こうした分析は、企業ごとの課題に対応するオーダーメイドの予測モデルとして提供でき、AIとの組み合わせにより迅速かつ再現性のある意思決定支援を実現する。 加えて、エンジニアとの連携により、ユーザーが使いやすい形に仕上げることで、金融、人事、マーケティングなど幅広い分野での展開が期待される。