センシング技術の向上に伴い、様々なデータが利活用できるようになっています。一方で、データを適切に処理・分析することは、データに隠された構造を明らかにする上で必要不可欠な技術です。近年では、機械学習やAIによる分析方法の有用性が認識されている一方で、ブラックボックスな構造を用いた分析による不利益も知られています。私の研究では、ベイズ統計学の枠組みを用いて、数理モデルやデータに関する事前知識と機械学習的なアプローチを融合することにより、柔軟さと解釈性の高い構造を同時に兼ね備えた分析技術を開発することを目指しています。また、開発した技術を社会的に重要なデータ分析課題に適用していくことも目指しています。