Tomomichi Suzuki 研究室

主宰者：Tomomichi Suzuki
東京理科大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Suzuki研究室は、現実の様々な現象から収集されたデータを統計的に分析し、その質や信頼性を評価する手法の開発に取り組んでいます。具体的には、医薬品の用量と効果の関係性を調べる際や、製品検査の結果を解釈する際に、測定値がどの程度ばらつくのか、また異なる測定者や施設間でどのような差が生じるのかを定量的に評価する方法を提案しています。従来は数値データ（長さや重さなど）の測定精度を評価する標準化された手法が存在していましたが、本研究室ではそれを「あり・なし」などの質的データに拡張し、統計モデルを用いた新しい評価枠組みを構築しています。 さらに同研究室は、実際のビジネスや社会現象の分析にも統計手法を応用しています。顧客の店舗内での行動パターンをモデル化して売上エリアの効果を評価したり、ビデオ面接から得られる情報を数量化して採用評価の客観性を高めたりするなど、機械学習や確率モデルを用いた実践的な課題解決に従事しています。また都市部の気温データの欠測値を補完する手法や、画像データから製品欠陥を自動検出する技術開発も行われており、データの品質管理から活用まで、統計学的アプローチに基づいた総合的な研究展開が特徴です。

※ 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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