石井一夫

公立諏訪東京理科大学

工学部情報応用工学科

石井一夫研究室

高次元因果推論・ビッグデータ構造解析研究室

■ 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。

■ 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

■ 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することを目標としています。

■ 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

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

■ 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。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、従来の古典的コンピューティングでは到達し得ないビッグデータ解析の可能性を模索し、多角的な視点から問題解決に挑むための論理的基盤として活用しています。

■ 学際性・国際連携

医療・環境を横断し、国内外の大学・研究機関・企業と共同研究を推進。

東南アジアを中心に国際共同研究プロジェクトへの参画も積極的に行っています。

■ 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

- 新しい分野に挑戦したい人

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。