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：

本研究室は、医療・環境・経済などの分野で得られる大規模・高次元データを対象に、因果推論に基づくデータ解析手法の研究と応用に取り組んでいます。

近年、ビッグデータ解析は予測精度の向上を中心に発展してきましたが、社会実装や政策判断においては、予測に加えて「要因と結果の関係」や「介入による影響」を適切に評価することが求められています。本研究室では、統計学・機械学習・数理モデルを基盤とし、複雑系としての実データから相関解析にとどまらない因果的視点に基づく分析を重視しています。

本研究室は、量子情報理論を状態空間や観測制約といった概念を学ぶための教育的枠組みとして位置づけ、複雑なデータ構造を理解するための数理的素養の形成に活用しています。一方、研究の中心は、現行の古典計算環境上で実行可能な因果推論手法の開発と検証にあります。

研究の特徴：

高次元・非線形・欠測を含む実データを前提とした因果推論
観測データから介入効果を推定する統計的手法の検討
医療・環境・経済分野における応用を通じた方法論の検証
計算統計・機械学習と因果推論の統合的活用
高性能計算環境を用いた大規模解析と再現可能性の確保

研究の目的：

実社会データに適用可能な因果推論手法の整備と高度化
医療・環境・経済分野におけるデータに基づく意思決定支援
高次元データ解析と因果推論を理解・実装できる人材の育成

本研究室では、ビッグデータの Volume（規模）・Variety（多様性）・Velocity（時間変化）・Veracity（不確実性）・Value（活用価値）を因果推論の観点から整理し、分析手法の検討を行います。

主な研究テーマ：

医療ビッグデータと因果推論
数千万人規模のレセプト・健診・診療データを用い、精神疾患、歯科疾患、生活習慣病などの関係を因果的に分析します。
疾患進行や治療介入の効果を、単なる予測ではなく介入効果推定・反事実解析として評価し、予防医療・医療政策への応用を目指します。
環境・気象・農業データの因果構造解析
センサー、ドローン、気象データなどを用い、環境要因が生態系や農業生産に与える影響を因果的に推定します。
非線形・非平衡な状態変化を捉え、持続可能な環境・農業施策の設計に貢献します。
経済・金融データと因果的リスク評価
医療・環境・経済データを横断的に扱い、政策変更や市場介入がリスク構造に与える影響を分析します。
金融データ解析では、最適化や予測よりも制度変更・介入効果の因果評価を重視します。