立命館大学情報理工学部の助教として、グラフおよびネットワークモデリングに関する研究を行っている。 特に、離散数学、ネットワーク科学、機械学習を組み合わせることで、複雑な関係構造を持つ実世界のシステムを理解・解析することを目指している。
本研究では、現実世界のさまざまなシステムをグラフとして表現し、その構造やダイナミクスを分析・予測する手法の開発に取り組んでいる。 特に、関係性の発見、ネットワーク予測、情報拡散などの問題に関心を持っている。
また、多くの実世界データは非構造テキストとして存在するため、自然言語処理の技術を用いた構造化にも取り組んでいる。 特に、大規模言語モデル（LLM）を活用した情報抽出やオントロジー設計により、知識グラフの自動構築に関心を持っている。
現在は、企業間関係（B2B）のモデリングおよび予測を主な対象として研究を進めている。
経済ネットワークや社会的相互作用、情報エコシステムなど、多くの現実世界のシステムはグラフとして自然に表現することができる。 しかしながら、これらのシステムはしばしば部分的にしか観測できず、また大量の非構造データに埋め込まれている。
本研究では、離散数学、ネットワーク科学、グラフ機械学習を統合した枠組みにより、こうした複雑なネットワークのモデリング・構築・分析を行うことを目指す。 特に、非構造データと構造化表現のギャップを埋めることが重要な課題である。
自然言語処理とグラフ学習の融合により、関係構造の抽出だけでなく、複雑なシステムの予測的かつ解釈可能な分析手法の確立を目指している。
Email: [lastname]@fc.ritsumei.ac.jp
立命館大学 OIC
Last updated: April 2026