研究概要
実社会の様々な複雑現象を、統計的学習理論、データマイニング、データストリーム解析、 センサーネットワークなどを駆使して解析するための基礎研究を行っています。特に- インターネットに代表されるような大規模で不定形、刻々と変化する情報に内在し、
その生成を司る潜在的意味構造を解明し、知識発見などに利用する研究
NTT CS研オープンハウス×未来想論2009 関連テーマ展示 - やさしく賢い「考える環境」を実現するため，センサネットワーク環境におけるセンサ情報を解釈し、
実世界と情報世界を結びつける意味処理技術の研究
NTT CS研オープンハウス×未来想論2009 関連テーマ展示
大規模関係データ可視化技術
力学モデルを用い、天文学の知見なども生かしながら、十数万ノード 規模の非常に大規模なネットワークを並列処理も駆使しながら、 できるだけ、高精度、高速に可視化する技術を研究しています。
また、文書データの持つ意味的な「トピック」を抽出し、確率モデルに 基づきデータとトピックを同時に可視化する技術を研究しています。
大規模コンテンツ類似探索技術
類似探索技術の索引構造をグラフ（ネットワーク）とみなし，スモールワールド特性を 有する複雑ネットワークを利用した高速類似探索技術を研究しています。
人間の行動パターン抽出技術
購買履歴データから、人間の購買行動パターンをモデル化し、時間的に他に先 駆けて行動を起こす先進的なユーザを発見したり、顧客生涯価値向上のため、 長期間サービスを利用し続けてもらうためのリコメンデーションの研究などを 行っています。また、動画中の複数人物の行動を追跡しながら、同時に、人数、 位置、動きパターンを自動的に抽出する技術を研究しています。
モノ・デキゴトの自動コンテンツ化の基礎技術 Tag and Think
モノに凡庸的なセンサ（ノード）を取り付けるだけで、モノが何であるか、モノがどのような状態にあるかを推定できる技術です． モノのクラス（タイプ）に対してその個々のインスタンスの状態や状態遷移は有限状態オートマンで記述できると仮定します． 状態遷移関数はセンサに直結したイベント郡を入力とします．
接触センサによる接触関係の把握 Neighbor Sense
加速度センサや照度センサは「自分に関する」情報のみを扱うため、それらだけでは「コップが机から落ちた」「本がテーブルにある」といった 「どこ」「だれ」「どのように」等の表現が扱えないという問題があります．Neighbor Senseでは， 物体の接触関係を利用し、物体の（位相）幾何学的な関係に注目し，現象とデキゴトの言語表現との対応付けを明らかにします． 用いる接触センサでは，電磁誘導によって極短距離通信を行っており，物体の面間で通信を行い、互いに接したことを感知します． どの面に接したか、またどのブロックが接したかも識別できます． また，状況の記述に関しては，「渡す」「置く」「積む」「挟む」など，場所の移動を含む動詞のセットを用意し，接触関係に従って適切な動詞を用いる ようにしています．