所属 :
順天堂大学 健康データサイエンス学部 助教/同大学院医学研究科データサイエンスコース 助教
慶應義塾大学理工学部数理科学科 訪問助教
研究領域 :
木構造を用いた統計モデルやアンサンブルモデルの統計的性質を数理的側面から研究しています。
特に以下のような手法および領域の理論研究を行なっています。
一般化ランダムフォレスト/ベイジアンフォレスト/勾配ブースティング木
漸近理論/ベイズ漸近理論
統計的因果推論
連絡先 :
[Email] (t.nakamura.gs[at]juntendo.ac.jp)
[2025.11.01] 日本保険・年金リスク学会 第23回 JARIP研究発表大会において「ランダムフォレストの理論と最近の展開」の発表を行います。
[2025.09.20] 第19回肝癌治療ナビゲーション研究会において「生成AIの最新動向と、医療における生成AIの活用」発表を行いました。
[2025.09.10] 2025年統計関連学会連合大会において「Bayesian Causal Forests の事後分布の一致性と収束レートについて」発表を行いました。
[2025.08.22] The 8th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2025) において「Automatic Doubly Robust Forests for Heterogeneous IV Effects」を発表しました。
[2025.08.09] 順天堂大学健康データサイエンス学部オープンキャンパスで「生成AIを作って体験する講座」を実施しました。
[2025.07.18] 日本女子大学附属高等学校で出張講義「データサイエンスの仕事と生成AIの発展」を実施しました。
[2025.07.02] 慶應義塾大学理工学部数理科学科において「On posterior consistency of Bayesian Causal Forest in high dimensions」というタイトルで発表を行いました。
[2025.07.02] 論文「モデル依存・非依存型の変数重要度の理論と応用」が日本保険・年金リスク学会誌(査読紙)に掲載されました。
[2025.06.21] 順天堂大学第55回都民公開講座 において「生成型 AI の発展と、健康医療分野への展開」というタイトルで発表を行いました。
[2025.05.24] 順天堂大学健康データサイエンス学部オープンキャンパスで「データサイエンスの仕事について知る講座」「生成AIを作って体験する講座」を実施しました。
[2025.05.16] 日本計量生物学会・応用統計学会において、チュートリアルセミナー「一般化ランダムフォレストの理論と因果効果推定への応用」で招待講演を行いました。
[2024.07.17] The 7th International Conference on Econometrics and Statistics において、「Data adaptive random forest kernels via dimension reduction」を発表しました。
[2024.01.02] 論文「Time Series Quantile Regression Using Random Forests」が Journal of time series analysis(査読紙)に掲載されました。
[2026.07.09-10] 第18回日本創傷外科学会において「医療分野におけるAIの活用」について招待講演を行います。
ノンパラメトリックなアプローチ、特にランダムフォレストやベイズ加法回帰木(BART)といった木構造モデルを用いた因果効果の推定に取り組んでいます。これらの手法が持つ理論的性質(有限標本下での振る舞いや漸近性)の解明に主な興味があります。
一般化ランダムフォレストとDouble Machine Learningを融合させ、操作変数(IV)の文脈でConditional LATEを推定する新手法を開発しました。また、高次元データのもとでのBayesian Causal Forestの収束レートの導出なども行っています。
複雑なモデルの予測根拠を理解するため、変数重要度の理論的性質(一致性や漸近分布)の解明や、関連するノンパラメトリック手法として、ガウス過程の理論と応用にも関心を持っています。
当研究室では、統計科学・機械学習の理論と応用、特にノンパラメトリックモデル(木構造モデルやガウス過程など)を活かした統計的因果推論の理論構築に興味を持つ大学院生(修士課程・博士課程)を募集しています。興味のある方は、まずは経歴と研究関心を添えて、お気軽にご連絡ください。
連絡先 : t.nakamura.gs[at]juntendo.ac.jp
大学院 説明会 : リンク (順天堂大学大学院健康データサイエンス研究科の説明会ページにリンクします。)
統計的機械学習や統計的因果推論の理論およびその応用に関する講演、セミナー、集中講義などのご依頼を歓迎いたします。
また、生成型AI技術とその健康・医療領域への応用について、一般向け・高校向けの講演も行っております。
ご依頼の際は、希望日時、場所(オンライン/オンサイト)、対象者、ご希望のテーマなどを可能な範囲でご記載の上、下記連絡先までご連絡ください。