Tatsushi Oka 研究室

主宰者：Tatsushi Oka
慶應義塾大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、観察データや実験データから政策や処置の効果を正確に推定する統計手法の開発に取り組んでいます。特に関心を寄せているのは、対象者によって効果が異なる現象、すなわち処置効果の異質性をどのように捉えるかという問題です。最低賃金政策、行動政策、健康保険など、現実の多様な政策を分析対象としながら、その影響を定量的に明らかにする統計的枠組みを構築しています。 手法としては、分布回帰や分位点回帰といった柔軟な統計モデルを活用しています。また、観測されない要因による偏りに対処するため、潜在変数モデルや機械学習を組み込んだ二重機械学習法を開発しており、より複雑な現実のデータ構造に対応する工夫を続けています。さらに、時系列や空間的な相互作用を含むモデルも扱い、COVID-19の伝播分析のような疾病動態の研究にも手法を応用しています。 これらの研究を通じて、政策が異なる集団にいかなる影響をもたらし、どのような個人差があるのかを明らかにすることを目指しています。研究成果は実装可能なソフトウェアパッケージとしても提供され、実務的な意思決定を支援する基盤となっています。

※ 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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