金川元信（博士）

私はフランスのEURECOMデータサイエンス学科でMaître de conférences（准教授相当）を務めています。専門は統計学、機械学習、応用数学で、科学・工学分野への応用にも取り組んでいます。

メール： motonobu.kanagawa@gmail.com（推奨）/ motonobu.kanagawa@eurecom.fr（所属機関のアドレス）

研究業績： Google Scholar

研究分野

私の研究は、統計学、機械学習、数値計算の理論と応用の両面にわたります。主な研究テーマは以下のとおりです。

• ガウス過程とカーネル法： ガウス過程、再生核ヒルベルト空間、および統計学・機械学習・数値計算のためのカーネル法（これらを主題とする専門書がケンブリッジ大学出版局より刊行予定です）。

• 数学的基礎理論： 収束解析、近似理論、および統計的手法・機械学習手法・数値計算法の理論的性質。

• 確率的数値計算と不確実性の定量化： 数値積分、補間、ベイズ求積法・カーネル求積法、逐次的・適応的実験計画法。

• ノンパラメトリック統計学と機械学習： 分布の比較、変数選択、最近傍法、欠損値補完、および関連する統計・機械学習手法。

科学・工学分野の実際の問題から着想を得た研究にも取り組んでいます。

企業・外部機関との共同研究

企業、研究機関、公的機関と、統計・数理モデリング、データ解析、機械学習システム、シミュレーションを用いた分析、データに基づく意思決定支援などに関する共同研究を行っています。

共同研究では、まず相手方と密に議論し、実際の課題を十分に理解したうえで、ロバストで保守しやすい、できるだけシンプルな解決策を開発することを重視しています。また、方法論を研究する立場から、現実の具体的な問題や制約に触れ、そこから新しい統計学・応用数学上の研究課題を見いだせることも、共同研究の重要な意義だと考えています。

これまでの例として、SAP Labs Franceと連携した博士研究では、太陽光発電量予測における欠損データ補完と不確実性定量化に取り組みました。また、日本の国立環境研究所（NIES）と連携した博士研究では、衛星観測に基づく温室効果ガス推定と雲判定への機械学習の応用に取り組みました。さらに、モナコ政府の支援によりリサーチエンジニアを雇用した研究プロジェクトでは、高潮・津波シミュレーションを扱いました。EURECOMでは、混合整数線形計画法を用いた時間割作成にも取り組んでいます。

現在はANR GUNESROSESプロジェクトに参画し、EDF（フランス電力）、CEA（フランス原子力・代替エネルギー庁）、ASNR（フランス原子力安全・放射線防護機関）などの研究機関・企業と、原子力安全性評価における不確実性定量化に関する共同研究を行っています。

データ解析、モデリング、機械学習などに関する課題について相談したいことがありましたら、気軽にメールでご連絡ください。メールで意見交換することも、ミーティングを設定して問題や考えられるアプローチについて議論することも可能です。

共同研究にはいくつかの形があります。まず探索的に検討したい場合には、EURECOMの学生が約3か月間取り組む学期プロジェクトを利用できます。この場合、企業・外部機関側で研究費を用意する必要はありません。より本格的な課題については、インターンシップ、企業等と連携した博士研究、リサーチエンジニアを雇用した研究プロジェクト、あるいは中長期的な共同研究へ発展させることができます。