石井 一夫教授 Kazuo Ishii

教員紹介

研究キーワード

スパコン、ビッグデータ、計算機統計学、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、MRI画像、リモートセンシング、少子高齢化、地球温暖化、スマート農業、薬剤疫学、医療経済学、薬剤経済学、フィンテック・BaaS

研究内容

　本研究室では、「スパコンを用いたビッグデータ分析」を基盤とした研究を行っています。ビッグデータ分析とデータサイエンティストの育成が目標です。主研究テーマは、「ビッグデータ分析を用いた地球温暖化、少子高齢化など地球規模の社会課題の解決、SDGsへの貢献」で、以下のような研究を実施しています。
① 医療ビッグデータ(PHR)：レセプトデータによる生活習慣病患者のメンタルケア、デンタルケアの研究。（医科大学、歯科大学との共同）
② 医療ビッグデータ(AI)：医療用MRI画像を用いた新規AIデータ分析手法の開発と健診データとの統合。（病院、医科大学との共同）
③ 気象ビッグデータ：気候データを用いた野菜の収穫量の変動調査（価格調査）とその予測。
④ 農業ビッグデータ：インドネシアアブラヤシ熱帯プランテーションにおけるゲノム育種とサイカブトムシの被害調査。リモートセンシングによる熱帯雨林火災による被害調査（インドネシア国立大学との共同）。
⑤ 金融データ(フィンテック)：医療ビッグデータ/気候ビッグデータと金融ビッグデータの統合による気候変動および経済的、地政学的要因による医療、薬剤、製薬、農産物（生産、物価、株価）への影響調査、経済、経営、政策提言。

研究から広がる未来

　本研究室の研究成果は、地球温暖化、少子高齢化など地球規模の社会課題の解決、SDGsに貢献していくことが期待できます。また、DXの推進により、データの蓄積がますます加速化しています。ビッグデータを処理し、データ分析ができるデータサイエンティストの需要がますます高まっており、将来性の高い分野です。 本研究室では、データサイエンティスﾄの育成を目標に、 ①, 資格取得、コンペ：統計検定（２級、準１級、１級）や情報処理技術者試験の取得や、KaggleやSIGNATEなどのコンペ（競技会）への参加、入賞を奨励しています。 ②,学会発表や論文発表も活発に行なっています。例えば、情報処理学会、人工知能学会、統計関連学会（日本統計学会、日本計算機統計学会、応用統計学会、計量生物学会）などに毎年発表しています。また、国際雑誌への投稿も毎年行っています。 ③,インターンシップ、就職紹介：データサイエンティスト協会などの協力のもと、データサイエンス関連企業へのインターンシップ、就職紹介も適宜実施しています。特に、医療、マーケティングなどの業界に強みがあります。

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

　研究室のデータ分析は、統計データ分析、機械学習などを用いて分析します。データ分析には、主にLinuxをもちいたコマンドによる方法で、Python、Rなどのプログラミング言語を使用します。研究室には、約１TBおよび約0.5TBのメモリ、30〜50コアのCPUを持つスパコンの他、100GBを超えるタワー型サーバ、ワークステーションを数台保有しています。適宜、理研などのスパコンを使用することもあります。
　研究室メンバーは、大学院生１名、卒研生９名、ゼミ研生７名からなります。週に１回、研究室メンバーによる論文購読会、研究進行状況報告会を実施しています。大学院生および、卒研生には年に１回以上の学会発表が課されており、日々発表の準備など先行文献調査やデータ分析に追われています。メンバーの中には、国際学会で発表する学生もいます。

メッセージ

DXの推進により、医療、製造業、農業、金融などあらゆる分野でのビッグデータの活用が進んでおり、データサイエンティストの活躍機会が広がっています。今後、国内でも数十万人の需要があると見込まれており非常に将来性のある分野です。本研究室では、ビッグデータ分析とデータサイエンティスト育成を目指しています。興味のある高校生、教員の照会（問合せ）、見学（訪問）を歓迎します。

リンク

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SDGsの取り組み