高次元因果推論・ビッグデータ構造解析研究室

― 医療・環境・社会システムをつなぐ理論情報学と情報力学 ―

■ 研究の概要

本研究室では、医療ビッグデータを中心とし、環境分野も含めた大規模データを対象に、因果推論に基づくデータ解析手法の開発と応用に取り組んでいます。近年のデータサイエンスは予測精度の向上を中心に発展してきましたが、医療政策や社会実装において重要なのは、

「何が原因で何が結果か」

「介入すると何が変わるか」

を明らかにすることです。

本研究室では、統計学・機械学習・数理モデルを基盤に、相関にとどまらない因果的理解を重視した解析を行います。特に現在は、心血管・腎・代謝の相互連関として注目されるCKM（Cardio-Kidney-Metabolic）シンドロームを中心に、医療ビッグデータ解析の統合を進めています。また、個別の応用研究にとどまらず、情報の生成・観測・変換・伝播を統一的に理解するための理論情報学および情報力学（Information Dynamics）の研究にも取り組んでいます。

■ 研究の特徴

本研究室の特徴は以下の点にあります。

高次元・非線形・欠測を含む実データに対応した因果推論
観測データからの介入効果推定・反事実解析
医療・環境データの横断的統合
機械学習と因果推論の統合的アプローチ
大規模計算環境による再現可能な解析
理論情報学に基づく情報構造解析
レセプト・健診・環境・ドローンデータの統合利用

■ 研究の目的

本研究室の目的は、実社会に適用可能な因果推論手法を確立し、医療および環境分野における意思決定をデータに基づいて支援することにあります。

また、高次元データ解析と因果推論を理解し実装できる人材の育成も重要な柱としています。

さらに、ビッグデータの5V（Volume / Variety / Velocity / Veracity / Value）を因果推論の観点から再構成し、医療・環境・社会システムに共通する情報構造の理解を目指しています。

近年は、情報の観測・介入・変換過程を数理的に記述する理論情報学および情報力学（Information Dynamics）の構築にも取り組み、次世代データサイエンスの理論基盤の確立を目指しています。

■ 主な研究テーマ

1. 医療ビッグデータとCKMシンドローム解析

医療データを中核とした本研究室の主軸テーマです。数千万人規模のレセプト・健診データを用い、糖尿病・腎疾患・心血管疾患などの相互作用を因果的に解析します。

疾患進行の因果構造の解明
薬剤・生活習慣介入の効果推定
予防医療・医療政策への応用
CKMシンドロームの統合的理解

単なる予測ではなく、「介入するとどう変わるか」を評価します。

2. 環境・気象・農業データの因果解析

センサー・ドローン・気象データを活用し、環境変化が生態系・農業に与える影響を解析します。

非線形・非平衡系のモデリング
気候変動と生産性の関係分析
持続可能な農業・環境政策設計
ドローンとリモートセンシングによる環境評価

3. 医療DXとドローン医薬品配送

中山間地域や高齢化地域における医療アクセス向上を目的として、ドローンを活用した医薬品配送システムの研究を進めています。

ドローン物流ネットワーク設計
医療DXとの連携
災害時医薬品供給システム
地域医療への社会実装

4. 理論情報学・情報力学（Information Dynamics）

本研究室では、応用研究と並行して、情報そのものの振る舞いを理解するための理論研究にも取り組んでいます。

情報の観測と表現
情報の変換・劣化・伝播
因果推論と情報構造
AIにおけるハルシネーション・エコーチェンバーの理論解析
情報力学（Information Dynamics）の構築

■ 研究環境

本研究室では、Linux環境を基盤とし、PythonやRを用いた大規模データ解析を行っています。

高性能計算環境やクラウドを活用し、実データに基づく再現可能な研究を進めています。

レセプト・健診データ解析環境
GPU・大容量メモリサーバ
AI・機械学習開発環境
ドローン・リモートセンシング環境
オープンソースを活用した再現可能研究基盤

量子計算については、現時点では教育および理論的理解を目的とした補助的な位置づけですが、将来的な大規模情報処理技術として研究を進めています。

■ 学際性・国際連携

本研究室では、医療・環境・情報科学を横断する学際的研究を推進しています。

国内外の大学・研究機関・企業との共同研究を積極的に行い、東南アジアを中心とした国際共同研究や学生交流プログラムにも参画しています。

医療ビッグデータ解析、環境DX、スマート農業、ドローン物流など、実社会との接点を重視した研究を展開しています。

■ 求める学生像

ビッグデータで社会課題を解決したい人
医療・環境問題に関心がある人
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興味がある人
新しい分野に挑戦したい人
理論と実践の両方に取り組みたい人

前提知識は問いません。意欲を重視します。

■ 研究室の方向性

予測と説明、相関と因果を明確に区別し、観測データからの介入効果推定・反事実解析手法の確立を目指します。また、医療・環境・社会システムを統一的に理解するための理論情報学および情報力学（Information Dynamics）の研究を推進し、次世代データサイエンスの理論基盤構築に挑戦します。応用研究と理論研究の両輪を通じて、社会課題の解決と新しい学術分野の創出を目指しています。