理論情報学・情報力学研究室

― 情報の仕組みを探究し、医療・環境・経済・社会の課題に取り組む ―

■ 研究の概要

本研究室では、情報がどのように観測され、表現され、変換され、伝わるかを探究する理論情報学・情報力学の研究と、医療・環境・経済・社会データへの応用に取り組んでいます。

研究の中心となる問いは、

「観測や学習によって、どのような情報が得られるのか」

「情報の変換や受け渡しを繰り返すと、何が保たれ、何が失われるのか」

「介入によって、情報やシステムの振る舞いをどう変えられるのか」

です。

統計学・機械学習・数理モデルを基盤に、情報の構造と変化を理論と実験の両面から研究します。さらに、因果推論や最適化を用いて、健康・医療、農業・環境、経済活動、地域の医薬品配送などにおける意思決定を支援する方法を検討しています。

■ 研究の特徴

情報の観測・表現・変換を捉える数理的枠組みの構築
AIの学習や情報伝達に伴う情報の保存・損失・追加の分析
高次元・非線形・欠測を含む実データの解析
観測データからの介入効果推定と、その前提・限界の検討
医療・環境・経済・社会の各分野に共通する情報構造の探索
量子計算と古典計算を組み合わせた最適化手法の検討
コード・解析条件・評価手順を明確にした再現可能な研究

■ 研究の目的

本研究室の目的は、情報の構造と変化を理解する理論的基盤を発展させ、実験や実データによる検証を通じて、社会の意思決定に役立つ知識と方法を生み出すことです。

情報の観測と表現を扱うPPS（Platonic Projection Structures）と、繰り返される情報変換を扱うPPSに基づく情報力学（PPS-ID）を研究しています。例えば、AIモデル内部の表現が変わることと、課題の解決に必要な情報や性能が変わることの関係を調べ、それぞれを評価する方法を検討しています。

応用研究では、予測、説明、因果推論、最適化を目的に応じて組み合わせます。また、数学的な考察とプログラミング、実データ解析を結び付け、自ら問いを設定して検証できる人材を育成します。

■ 主な研究テーマ

1. 理論情報学・情報力学（Information Dynamics）

観測や学習によって得られる情報の構造と、その情報が繰り返し変換される際の変化を研究します。PPS・PPS-IDの数理的検討と、画像・言語モデルを用いた実験を進めています。

観測・表現・変換を記述する数理モデル
再帰的な学習や知識蒸留に伴う情報の保存・損失・追加
表現の幾何学的変化と、課題に必要な情報の変化の関係
介入やフィードバックによる情報変化
既存の情報理論・機械学習理論との関係の検討

2. 生成AIと情報伝達・意思決定

生成AIが回答を作成し、その回答を別のAIや人が受け取る過程で、情報がどのように変化するかを研究します。情報力学の観点から、誤りの発生や増幅、その抑制方法を検討します。

ハルシネーションと情報の変容
同じ見解が繰り返し強化されるエコーチェンバー
複数のAIエージェント間における情報伝達
外部情報やフィードバックによる介入の効果
AIの信頼性と意思決定に関わる倫理的課題

3. 医療ビッグデータとCKMシンドローム解析

レセプト・健診・疫学データを対象に、生活習慣、薬剤、疾患の関係を解析します。特に、心血管・腎・代謝の相互連関を捉えるCKM（Cardio-Kidney-Metabolic）シンドロームに着目しています。

糖尿病・腎疾患・心血管疾患の相互関係と進行過程
生活習慣や薬剤使用と健康状態の関係
因果推論による介入効果の推定
予防医療・医療政策への応用

観測データから何が推定できるか、そのためにどのような仮定が必要かを明確にし、意思決定に使える知識の獲得を目指します。

4. 環境・気象・農業データ解析

センサー・ドローン・リモートセンシング・気象データを活用し、環境変化と農業・生態系の関係を解析します。国内外の共同研究を通じて、持続可能な農業と地域の環境管理への応用を目指します。

環境変化と生産性・生態系の関係分析
非線形な変化や時間的な相互作用のモデリング
ドローンとリモートセンシングによる環境評価
AIによるモニタリングと意思決定支援
気候変動への適応と持続可能な土地利用

5. 経済・社会データと意思決定

経済・社会データを対象に、情報の伝達や人々の意思決定が、市場や社会の変化にどのように関わるかを研究課題としています。情報力学、因果推論、数理モデリングの経済・社会システムへの応用を検討します。

経済指標・価格・取引データの構造と時間変化の分析
情報の偏りや反復的な伝達と、期待形成・意思決定の関係
政策や外部ショックの影響に関する因果分析
資源配分・調達・物流の最適化
複数の主体が相互作用する市場・社会システムのモデリング

情報が伝わり、受け手によって解釈・変換され、行動を通じて再びシステムに影響する過程に着目します。理論モデルと実データの比較を通じて、説明できる現象と適用の限界を検証することを目指します。

6. 量子情報・量子最適化と意思決定支援

量子情報の理論的検討と、量子計算を用いた組合せ最適化に取り組んでいます。無人航空機（ドローン）医薬品配送、ポリファーマシー（多剤併用医薬品処方）への対応、金融資産ポートフォリオ（株、債券）などを応用課題とし、多様な制約の下で複数の目標を考慮した意思決定支援を検討しています。

情報の観測・変換に関する枠組みの量子系への拡張
複数ドローンの配送経路・機体割当・出発時刻・充電計画の最適化
通信環境や地形、運航条件を考慮した医薬品配送計画の設計
薬剤の有効性・安全性、相互作用、治療負担を考慮したポリファーマシーにおける処方見直し支援
期待収益・リスク・取引費用・投資制約を考慮した金融資産ポートフォリオの最適化
量子アルゴリズムと古典的最適化手法の比較
制約条件を満たす解の検査・修復と、結果の頑健性の評価

量子計算の有効性と適用条件を、古典計算との比較を通じて検証します。各分野の専門的判断と結び付け、実際の意思決定を支援する方法の構築を目指します。

■ 研究環境

Linuxを中心に、研究目的に応じた計算環境を使用し、PythonやRによる統計解析・機械学習・数理モデリングを行っています。サーバやクラウド、GPUなどを活用し、実データ解析と画像・言語モデルの実験を進めます。

量子計算では、シミュレーションなどを用いてアルゴリズムの動作と適用条件を学び、古典的手法との比較評価を行います。

研究では、先行文献の調査、問いの設定、実装、実験、結果の解釈を重視します。解析条件やコードを記録し、データの利用条件に応じて、結果を再現・検証できる形に整理します。

■ 学際性・国際連携

情報科学を基盤に、医療・薬学、環境・農業、経済・社会、通信・ドローンなどの分野を結び付ける学際的研究を進めています。

国内外の大学・研究機関・企業との連携や、国際共同研究・学生交流を通じて、理論と実践を結び付ける研究機会を広げます。現地の課題や利用条件を理解し、実社会での有用性を検証することを重視します。

■ 求める学生像

情報やAIの仕組みを、数学と実験で理解したい人
医療・環境・経済・社会の課題に関心がある人
統計・機械学習・プログラミングを学びたい人
因果推論やデータサイエンスに取り組みたい人
量子情報や最適化など、新しい分野に挑戦したい人
自分で調べ、実装し、結果を検証して説明することに意欲がある人

研究テーマに関する専門知識は入室後に学べます。必要な数学・統計・プログラミングを継続して学び、研究の過程と成果を報告・議論する姿勢を重視します。

■ 研究室の方向性

理論情報学・情報力学を軸に、機械学習、因果推論、量子情報を結び付け、情報の構造と変化を理解する研究を進めます。

理論から検証可能な問いを導き、実験や実データ解析によって、その有効性と限界を確かめます。医療・環境・経済・社会システムへの応用を通じて、情報を理解し、意思決定に役立てる次世代データサイエンスの基盤形成に挑戦します。

研究キーワード

理論情報学／情報力学（Information Dynamics）／PPS・PPS-ID／量子情報／量子最適化／ビッグデータ解析／因果推論／機械学習／深層学習／生成AI／マルチエージェント／医療ビッグデータ／レセプト解析／健診データ解析／CKMシンドローム／環境・気象データ解析／スマート農業／経済・社会データ解析／意思決定／ドローン医薬品配送／リモートセンシング