数理統計や人工知能などに基づいた、さまざまなデータから規則や知識を抽出するための手法を開発し、それらを効率化、高精度化、汎用化する能力を養い、データ科学に総合的に取り組む人材を育成します。将来はビッグデータの解析・活用などデータの意味や質を扱うデータサイエンティストやシステムエンジニアとして、幅広い産業分野での活躍が期待されます。
キーワード
データ科学、情報検索、データベース、データ圧縮、データマイニング、機械学習、人工知能、数理統計、オペレーションズ・リサーチ、最適化、アルゴリズム
養成する技術者像
データ科学に総合的に取り組むことができる技術者
コンピュータは大量のデータを素早く処理するための道具として登場し、コンピュータサイエンスと共に発展してきました。しかし、近年のIoT技術の発達によって、コンピュータ自身が大量のデータを生み出す情報源となり、その規模はとてつもないスピードで増加し続けています。これまではデータはある特定の場所（ハードディスクやCD-ROM）に保存されていて、そこから移動したりなくなったりすることはほとんどありませんでした。しかし、現在ビッグデータと呼ばれているデータ群は、ネットワーク上を常に行き来していて、そのすべてを記録することは不可能で、すぐになくなってしまうものもあります。一方で、これらのデータには人間が気がつかない知識が隠れていると考えられています。例えば、購入履歴が示すユーザの嗜好やトレンド、不正な取引や犯罪の証拠、自然現象を説明する法則などですが、膨大な情報からこれらの知識を発見することは計算機の力を借りてもなお大変なことです。私たちはこの問題に対して、データ圧縮を用いて大量のデータの流れから真に重要な情報を瞬時に取り出すための技術を開発しています。研究成果は特許やベンチャー企業による製品化などによって社会に還元し、私たちの技術が社会に広く普及することを目指しています。
