研究概要：企業の製品開発現場からは多種類の時空間データが得られる。多次元高頻度の数値データはもちろん、画像、テキスト、感性データといったあらゆるタイプのデータがある。その課題解決のため、統計モデルを利用し、開発し、その統計学的性質を研究してきた。

植物の形質(開花や結実、環境への適応性、種子の量など)は、ゲノム上にコードされる遺伝子(遺伝子要因)と光や温度といった環境変化(環境要因)の相互作用によって決定される。スパースモデリングによる変数選択は、表現型の説明変数となる遺伝子や環境要因の特定に有効であり、精密農業や作物の育種を効率良く進めるために有用な情報の抽出に役立つ。