石井 一夫教授 Kazuo Ishii

教員紹介

研究キーワード

次世代ビッグデータ、量子コンピューティング、医療ビッグデータ、気象・環境ビッグデータ、金融ビッグデータ、レセプト情報、健診データ、ドローン

研究内容

次世代ビッグデータ・量子技術研究室
研究概要:
本研究室では、医療・環境・金融などの分野で急増するビッグデータを解析し、社会課題の解決に取り組んでいます。最新の計算技術や量子コンピューティングの発想を活用し、現実的な成果を生み出すと同時に、次世代のデータサイエンティストの育成を目指しています。

研究の特徴:
量子インスパイアード手法：量子コンピューティングの考え方を古典計算で応用
超並列データ処理：大量データの高速解析を実現
現実の課題解決と次世代技術への挑戦を両立させる研究アプローチ

主な研究テーマ:
- 医療ビッグデータ:
数千万人規模の医療データを解析
メンタルケア・デンタルケアの統合的研究
予防医療や地域医療政策への応用
- 気象・環境・農業ビッグデータ:
ドローンを活用した医薬品配送や環境モニタリング
スマート農業・国際共同研究による農業支援モデル
- 金融・経済・経営ビッグデータ:
経済リスクや社会変動の統合分析
機械学習や量子アルゴリズムによる金融最適化研究

研究環境:
高性能計算クラスタによる大規模解析
量子シミュレーターやクラウド量子コンピュータを活用した実験
現実成果と将来の量子実装を見据えた段階的研究計画

学際性と国際連携:
医療・環境・金融の主要3領域を横断する学際的研究を行い、国内外の大学・企業・研究機関と共同研究を推進しています。

求める学生:
ビッグデータで社会課題を解決したい方
医療・環境・金融分野に関心がある方
統計学・機械学習・プログラミングを学びたい方
新しい技術や国際的な研究環境に挑戦したい方

前提知識は問いません。
プログラミング初心者でも、量子技術の知識がなくても、意欲と好奇心があれば基礎から指導します。

これまでの成果と今後の展望:
数千万人規模の医療データ解析実績
高性能計算による社会実装成果
医療・環境・金融の学際的共同研究ネットワーク

今後は、量子コンピューティング時代に備えたアルゴリズム設計を強化し、理論と応用の両面から社会実装を推進していきます。

図はデータ分析に用いた脳MRI画像(左)と熱帯フルーツマンゴスチン(右)

研究から広がる未来

研究室の特徴と将来性: 本研究室の研究成果は、地球温暖化や少子高齢化など、地球規模の社会課題の解決やSDGsへの貢献につながることが期待されます。さらに、DX（デジタルトランスフォーメーション）の進展により、データの蓄積と利活用はますます加速しています。こうした環境下で、ビッグデータを扱い分析できるデータサイエンティストの需要は急速に高まっており、将来性の高い分野です。 データサイエンティスト育成のサポート: 資格取得・コンペ参加 統計検定（2級、準1級、1級）や情報処理技術者試験の取得を奨励 KaggleやSIGNATEなどのデータ分析コンペへの挑戦・入賞も推奨 学会・論文発表: 情報処理学会、人工知能学会、統計関連学会（日本計算機統計学会、計量生物学会）への毎年の発表 国際ジャーナルへの投稿も積極的に行い、学術的成果を発信 インターンシップ・就職支援 データサイエンス協会などと連携し、企業でのインターンシップや就職紹介を実施 医療・金融分野を中心に、実践的な経験を積む機会を提供 本研究室では、実践力と理論力を兼ね備えた次世代のデータサイエンティストの育成を目指しています。

WEBオープンキャンパス動画

当研究室のWEBオープンキャンパスの動画が見られます。

研究室の様子

研究環境とメンバー:
本研究室では、統計解析や機械学習を活用して、医療・環境・金融などのビッグデータを分析しています。
データ解析には主にLinux環境でのコマンド操作を用い、PythonやRなどのプログラミング言語を活用します。

計算環境:
約1TBメモリ、30〜50コアCPUを備えた高性能計算クラスタ（スパコン）
100GBを超えるタワー型サーバや複数のワークステーション
必要に応じて理研などの外部スパコンも利用可能

研究室メンバー:
大学院生：3名
卒業研究生：10名
ゼミ参加学生：12名

活動内容:
週1回の論文抄読会・研究進捗報告会で知識共有と研究討議
大学院生・卒研生は年1回以上の学会発表を行い、先行文献調査やデータ解析に取り組む
学生の中には国際学会での発表を経験するメンバーもいます

本研究室では、実践的なデータ解析スキルを磨きつつ、学会発表や国際的な研究活動を通して、次世代のデータサイエンティストとしての力を養います。

メッセージ

DX（デジタルトランスフォーメーション）の進展により、医療、製造業、農業、金融など、あらゆる分野でビッグデータの活用が加速しています。これに伴い、データを扱い、分析できるデータサイエンティストの需要も増大しており、国内でも今後数十万人規模の活躍機会が見込まれる非常に将来性の高い分野です。
本研究室では、ビッグデータの分析技術を学びながら、次世代のデータサイエンティストを育成することを目標としています。
高校生や教員の方の見学・問い合わせも随時歓迎していますので、興味のある方はぜひご連絡ください。

リンク

SDGsの取り組み