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センシング技術の進歩により、多種多様なデータがリアルタイムで取得できるようになりました。同時に、ストレージ技術の進歩により、世界で蓄積されるデータ量も飛躍的に伸びています。
近年、このような雑多で大規模なデータ（＝ビッグデータ）をビジネスにおける意思決定で有効活用しようとする動きが盛んになっています。一方で、ライフサイエンスや地球科学といった自然科学分野においても、大規模で多様なセンシングデータが蓄積されつつあります。このような科学の最前線で取得されるデータは、基本的にノイズを多く含む非構造なデータです。そこから新しい知見を見出すには、高度な専門知識が必要とされてきました。しかし、データ量が爆発的に増大していくと、専門知識や理論を総動員してデータを見つめても、データの海に埋没した普遍法則をあぶり出すことが難しくなります。そこで、大規模多様なデータ群から有用な情報を自動で定量化し、仮説の検証や新たな自然法則の発見に繋げることができる「データサイエンス」の専門家の出番となります。いま、自然科学の諸分野や防災•減災、ものづくりの現場において、このデータサイエンスの専門家の不足が深刻なボトルネックになっています。私は、ベイズ統計や機械学習の方法論を基軸とし、大型計算機資源なども活用することで、自然科学やものづくり、防災•減災などの現場で役に立つ技術の開発を行っています。