Shu Yamada 研究室

主宰者：Shu Yamada
慶應義塾大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、複雑な現象や問題を効率的に解析・最適化するための統計的手法と実験設計の開発に取り組んでいます。特に、限られた試行回数で多くの影響要因を検討する必要がある場面において、どの要因が重要かを正確に特定し、精密な予測モデルを構築することを目指しています。計算機実験やシミュレーションを対象とした研究が中心であり、膨大なデータから意味のある情報を引き出すための数値解析手法の改善に関する研究を行っています。 具体的には、実験計画法の設計と解析方法の組み合わせの最適化、統計モデルの精度と頑健性のバランス向上、機械学習手法を用いた因子推定の精度評価などに取り組んでいます。また、テキストデータの分析手法を応用して、大規模な実社会データから潜在する関連パターンを抽出する研究も行っており、医療現場での臨床データ分析や産業分野での情報活用といった応用例にも関心を持つ多分野にまたがる研究室です。

※ 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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