ポイント１
秒単位で刻々と変わる時系列データのオンライン予測を研究。従来のバッチ処理では最適化の次元が増えると計算負荷がかかるが、オンライン予測では変数を用いることで負荷の低減と精度の向上が期待できる。将来の株価を予測する、新しいモジュールやツールの開発などにつながる理論を組み立てている。

ポイント２
統計学とは株価予測、気象変動、経済の動向など、あらゆる現象におけるデータを数値化する学問。数値化に用いるアプローチはひとつではなく、それぞれのデータの特性によっても適切な手法があるため、研究ではそれを開発することが醍醐味。

ポイント３
株価予測のほか、地域の人口減少、大災害への備えなど社会的な課題の解決にも応用数学は役立っている。数理モデルにより「将来はこうなる」という数値的な根拠を示すことで正しい現状認識を促し、早くから施策を講じるなど意思決定に用いられる。