統計学・機械学習などのデータサイエンスを活用して，企業と連携して共同研究・学術指導などを行っています。
企業との連携実績はこちら（滋賀大のページ）にも掲載されています。
以下はこれまでに行った・現在進めている連携の一部です。

効率的な材料開発のための変数選択，波形データ分析

高性能な製品を開発するにあたり，材料となる素材の種類は配合量は重要な因子となります。これまでに蓄積されたデータから適切な材料開発に結び付けるために，スパース推定法を拡張して導出する研究を行っています。また，材料開発の過程で計測される波形データと材料の性能との関係を明らかにするために，関数データ解析に基づく統計モデルの開発を進めています。

POSデータの分析

小売店から頂いた，店舗ごと・商品カテゴリごとの売り上げデータと，各店舗の規模に関するデータを用いて店舗をクラスタリングすることで，店舗の特性を分割する研究を行いました。分析結果は実際に企業の施策に組み込まれ，好評であるとのフィードバックをいただきました。

走者の走行時データ分析

長距離ランナーの走行時に得られるデータから，ゴール時のタイムの予測やその関係性を明らかにするための分析方法の指導を行っています。

製品画像の異常検知

製品の製造ラインで撮影される製品の画像から，キズなどの異常を判定する際に，過検出（実際は異常でないにもかかわらず異常と判定してします）を抑えるための方法について指導を行っています。