解析手法の背後に潜む数理科学を理解することで、より高度なデータ解析が可能になります。
近年、金融や保険分野においてもデータサイエンスを専門とする人材が求められるようになりました。例えば、金融商品のリスクを管理するためには、適正な価格を評価することに加えて、将来の経済や経営状態に応じて価格がどのように変化するかを予測する必要があります。数理モデルをデータサイエンスの方法で発展させることで、実際的な問題解決に役立つ新しい方法を提案する、そういう成果を目指して研究に取り組んでいます。
津波の解明にデータと数値モデルの融合手法（データ同化）が役に立ちます。
IT 技術の発達の結果、株価や地震に代表されるさまざまな種類のデータが大量に取られ、使用出来るようになりました。このデータを生かし役立てるには、しっかりした数学の理論に裏打ちされた数理手法を用い、見た目にだまされずに真の情報を抜き出す必要があります。現在、実際の経済・理工学データから異常の発見や新知見解明を目指して研究を進めています。
自然界の模様のメカニズムを数学で発見。コンピュータシミュレーションで解析します。
貝殻や動物の体表に見られる規則的で美しい模様は、無生物の化学反応でも現れることがあります。これらの一見異なる現象は、同じ偏微分方程式を解くことで再現できます。このように、模様を形成する普遍的な仕組みを、数理科学を通して理解することができます。社会における様々な問題の解決に向けた糸口は簡単には見つけられませんが、「数学」にその糸口発見の期待が寄せられています。
サンショウウオ2種類の成長戦略
進化現象や生態系の振る舞い、さらにヒトの経済現象や社会現象をゲーム理論などの数理モデルを用いて研究しています。例えば、両生類は水中と陸上の生活ができる生物へと進化しました。その生活史を進化ゲーム理論として捉えます。また、生息領域の形や協力行動の進化といった生物の生態を解明します。