計算論的手法による脳の意思決定解析

神経科学と計算論的精神医学を専門とし、fMRIや機械学習・人工知能モデルを用いて人間の意思決定や価値判断の脳内メカニズムの解明に係る研究を進める。報酬や損失の学習過程、自己・他者に関する推論、食嗜好の神経基盤など日常から精神疾患まで幅広く分析を行う。 特にギャンブル依存症や強迫性障害、摂食障害の学習メカニズムの違いを計算論的に分析し、診断や治療の高度化に取り組んでいる。

脳画像解析と計算論的アプローチを統合し、精神疾患と健常者の学習や意思決定の神経メカニズムを詳細に比較できる点に独自性を有する。特に、精神疾患のサブタイプ特定や症状の共通点・相違点を機械学習・人工知能モデルで明らかにすることで、従来の診断基準を超えた新たな視点を提供している。 また、言語意味理解における人間の脳とAI（大規模言語モデル）の比較を通じて、認知機能の本質的な特徴の検証も行っている。

本研究におけるギャンブル依存や摂食行動の違いを計算論的に分析する手法を活かし、生体指標や行動パターンを用いた健康管理や食品嗜好支援などの新規サービス開発の可能性が想定される。 加えて、MRI設備の共有体制の整備や企業との連携にも取り組んでおり、認知脳科学技術を応用したマーケティング支援やメンタルヘルス改善など、多様な事業展開が予想される。