Tetsuo Shibuya 研究室

主宰者：Tetsuo Shibuya
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、データ分析や機械学習の場面で個人情報を保護しながら有用な情報を活用する方法の開発に取り組んでいます。特に、差分プライバシーという情報理論に基づいた手法を用い、数値データやゲノム統計情報の公開時に、個人を特定できないように加工しながら、できるだけ精度を失わない仕組みを実現することを目指しています。単一の属性だけでなく、複数の属性を持つデータに対応する方法や、ノイズの方向性を考慮した改善手法など、理論的な深掘りと実用性の向上を同時に進めています。 同時に、本研究室は量子コンピュータを用いた最適化問題の解法にも力を入れています。現在実用化されつつあるノイズを含む中規模な量子デバイス（NISQ）上で、パラメータ化された量子回路の最適化を効率的に実行する手法や、量子機械学習における回路設計の自動化に関する研究を展開しています。古典機械学習と量子計算を組み合わせたハイブリッドアプローチにより、実問題への応用可能性を探索しています。 さらに、生物情報学や計算幾何学の領域でも、効率的なアルゴリズム開発に従事しています。タンパク質の立体構造変化の解析や文字列操作問題、グラフの彩色問題など、計算複雑性が高い問題に対して、高速かつ正確な解法の設計に取り組んでおり、プライバシー保護と計算効率の両立が研究の大きなテーマとなっています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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