研究内容

本研究室では、計測や計算によって様々な現象から得られるデータを活用して科学的発見を促す「対話型データ分析・
可視化(Data Analysis and Visualization:DAV)」技術の開発とその社会実装を実現するための研究を行っています。

   ところで、科学的発見とは何でしょうか?

これは、ノーベル賞級の大発見を必ずしも意味しません。本研究室において、科学的発見については、科学的方法による研究活動で得られるものと考えています。 ここで、科学的方法は、対象となる現象の観察、関心をもつ現象に対する問題の設定、問題に対する仮説の 構築、構築された仮説の検証、検証された仮説の社会実装という要素から構成されます。

このうち、科学的発見において重要な役割を果たす仮説は多くの場合、因果関係として構成されます。
因果関係は、XX(原因)ならばYY(結果)という形式で記述されることが多く、仮説を操作化(演算可能な形式に変換) したうえで、これらにデータを対応させることができます。

本研究室での活動は、科学的方法の各構成要素に対応しています

現象観察、問題設定については、関連する現象に関するデータ生成技術の整備・開発が関係する。 自然科学分野では、データ生成のための計測や計算技術が発達しているものの、人文・社会科学では 必ずしもそうではありません。例えば、カウンセリングでは、患者と治療者との間の会話のデータ化が重要です。
また、現象観察、問題設定の段階においては、生成されたデータ全体を俯瞰するためのデータ可視化技術 も整備・開発の対象となります。

仮説構築・検証については、データから因果関係の探索を支援するためのデータ分析技術の整備・開発を行います。
また、因果関係が成立する時空間を特定するためのデータ可視化・対話操作技術も整備・開発の対象となります。

検証された仮説の社会実装の段階においては、対象とする分野に関する臨場感を生成するための技術の整備・開発が
必要となります。また、本研究室では、因果関係の探索技術などのデータ分析に関する最新成果の集積を行い、文脈に
応じた利活用の推進を図ります。

俯瞰的可視化

  1. 粒子ボリュームレンダリング
  2. グラフドローイング

因果関係可視化

  1. 線虫における発生動態の解明
  2. 気候変動適応策の社会実装
  3. 脳機能ネットワークの構築
  4. 会話の流れの可視化
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俯瞰的可視化

因果関係可視化