立正大学データサイエンス学部

1991年	山形大学理学部卒業
1996年	金沢大学大学院自然科学研究科修了博士（理学）取得
1996～1998年	金沢大学大学院自然科学研究科研究員
1998～2000年	京都大学総合人間学部研修員
2000～2001年	京都大学大学院人間環境学研究科研究員・特別研究員
2001～2009年	株式会社国際電気基礎技術研究所研究員・主任研究員
2006～2009年	独立行政法人情報通信研究機構専門研究員
2009～2021年	日本大学理工学部准教授
2021年	現職

自分が興味を持ったデータを、商用からフリーのものまで片端から集めて、データサイエンスの方法を用いて解析しています。その解析結果を再現するような数理モデルを、数学、物理学、機械学習の方法を用いて作り、数値シミュレーションによって、未来を予測する研究をしています。現在は、データごとに個別の研究をしていますが、近い将来それらの研究を統合して、人類や地球の未来をリアルタイムで予測する研究へと発展させます。

プログラミング基礎、プログラミング基礎実習、自然科学、情報科学II、機械学習I、データサイエンス特論、機械学習II、ゼミナールI、ゼミナールII、ゼミナールⅢ、ゼミナールⅣ、卒業研究・卒業論文

データサイエンスは、誕生したばかりの新しい研究分野です。これからどのように発展・変化していくのか、期待と不安が入り混じった状況と言えるでしょう。これからの地球や人類の未来を考えるとき、膨大で多様なデータを組み合わせて解析し、予測し、予測に基づいて人類の行動を変え、豊かで幸福な未来を創造する、という流れは止めようがありません。このような歴史の傍観者ではなく担い手となるように、共に学んでいきましょう。

●Characteristics of principal components in stock price correlation, Frontiers in Physics, 2021年
●Multilayer Network Analysis of the Drug Pipeline in the Global Pharmaceutical Industry, Applied Network Science, 2021年
●Classification of Paper Values Based on Citation Rank and PageRank, Journal of Data and Information Science, 2020年
●Enhanced news sentiment analysis using deep learning methods, Journal of Computational Social Science, 2019年
●金融危機を検知する早期警戒指標の先行・遅行構造, RIETI Policy Discussion Paper Series, 2018年
●Macro-Econophysics; New Studies on Economic Networks and Synchronization, Cambridge University Press, 2017年
●地理空間上におけるイノベーション検索システムの構築とその応用, RIETI Policy Discussion Paper Series, 2013年
●Econophysics and Companies: Statistical Life and Death in Complex Business Networks, Cambridge University Press, 2010年
●A two factor model of income distribution dynamics, Review of Income and Wealth, 2005年
●Complex networks and economics, Physica A, 2003年
●Non-trivial ultraviolet fixed point in quantum gravity, Progress of Theoretical Physics, 1999年
●The effectiveness of the local potential approximation in the Wegner-Houghton renormalization group, Progress of Theoretical Physics, 1996年

日本物理学会、情報処理学会、American Economic Association, International Society for Scientometrics and Informetrics