研究室紹介2022

現在は，データが爆発的に増大しているビッグデータ時代であると言われています．また，生み出されるデータも，数値，テキスト，音声，動画像，グラフ等々極めて多様です．これを背景に，日本だけではなく世界中で，大規模データの管理・運用，あるいは大規模データからの知識発見のスキルを持った人材が求められています．

ビッグデータ分析に人材の壁、25万人不足見通し（日本経済新聞'13/7/17） http://www.nikkei.com/article/DGXNZO57421630X10C13A7EA1000/

KDEでは，データベースやデータ工学，データマイニングを基礎として，ビッグデータに関する幅広い研究を行っている研究室です．KDEで共にデータベース・データマイニングの最先端の研究に取り組み，世界に向けて成果を発信しましょう！

2015年11月から企業の研究所から筑波大に異動してきました． 実は私自身もcoinsの出身であり，KDEのOBでもあります．

私の主な研究テーマは大規模データ分析に対する高速なアルゴリズムの開発です． 特に最近は，TwitterやFacebookなどに代表される超大規模なグラフ高速分析に取り組んでおり， 研究成果として世界最高速のクラスタリングアルゴリズムなどを開発・発表しました．

"NTT、ビッグデータ解析で世界最速 1億人の友人関係3分で”，（日本経済新聞 2013年2月13日） http://www.nikkei.com/article/DGXNASFK13025_T10C13A2000000/

大規模データ分析に興味がある方や最先端の研究にガチで挑んでみたい方，是非いっしょに研究しましょう！

私の専門はソフトウェア工学で，その中でもリポジトリマイニングと呼ばれる研究分野に取り組んでいます．

ソフトウェア開発では，ソースコードや設計書の変更記録や，バグ管理・タスク管理情報，他の開発者との会話など，複雑で大量の情報を取り扱います．

これらの情報を活用し，開発者に有用な情報を提供するのがリポジトリマイニングです．

私達と一緒に，KDEでリポジトリマイニングの研究を行ってみませんか．

近年，機械学習の一種である「ディープラーニング」が非常に注目を集めています． これは，脳の情報処理を機械的に再現したモデルの一つで，大量の情報に含まれる共通点の発見や高度な判断を実現しています． 私は，このディープラーニング等の機械学習・人工知能を専門とし，主に医療分野への応用に取り組んでいます．

• ディープラーニングや人工知能に興味のある方
• 医療分野に限らず，人の代わりに判断を行うシステム開発がしたい方

ぜひ一緒に研究しましょう．

IoTデバイスやソーシャルメディアなどが広く使用されているおかげで、社会は非常に相互接続され、前例のない大量のリアルタイム情報が急増しています。 私は一般的なビッグデータとデータマイニングに興味がありますが、主な専攻はデータストリーム処理・分析です。最近、ディープラーニングと機械学習を使用してストリーム処理・分析をインテリジェントで自動化することに取り組んでいます。

• データストリーム処理・分析
• データストリームに関する機械学習・ディープラーニング

データストリーム処理とデータストリームに関するディープラーニングを興味がある方、是非いっしょに研究しましょう！