1504数理・情報 制御システムの最適化問題をディープニューラルネットワークで解く
「制約付きの非線形システムに対する離散時間確率的最適制御問題」を解く新たな方法として時相深層展開を提案しています。時相深層展開とは、動的システムの状態変化をディープニューラルネットワークの階層（レイヤー）に展開し、各レイヤーが各時刻での制御入力を決定するパラメーターを持つようにしたものです。
1504数理・情報
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1504数理・情報 ＳＰＥＥＤＡ、ＪＤｒｅａｍⅢと連携し、産学官連携の加速に貢献する 「学術論文動向検索」機能を新たに実装
株式会社ユーザベースが提供する経済情報プラットフォーム「ＳＰＥＥＤＡ」は、科学技術振興機構がデータを整備し、株式会社ジー・サーチが構築・運用・提供する日本最大級の科学技術文献情報提供サービス「ＪＤｒｅａｍⅢ」と連携して、「学術論文動向検索」機能を開発・新規実装した。
1504数理・情報 行列推定の統計手法の数理 ～ベクトルの縮小推定理論を行列に一般化～
データをもとに未知の量を推定する統計学の問題において、ベクトルの推定で知られている古典的な結果を行列の推定に一般化した。
1504数理・情報 生命科学実験の効率的な自動化を実現するスケジューリング手法を開発
実験手順を複数の機器で効率よく実行するためのスケジューリング問題に対して、混合整数計画問題として数理的に定式化した上で、分枝限定法を用いて解を求める方法を開発した。
1504数理・情報 カーボンニュートラルに向けた地域政策のシミュレーション方法を開発
地域経済や二酸化炭素排出量などの複数の指標を予測・評価できるシミュレータ（シミュレーションを行うための計算ツール）を開発した。
1504数理・情報 計測誤差があるセンサーを使っても安全に動くように 制御ソフトウェアを自動で変換する手法を開発
自動運転をはじめとした外部環境とやり取りするさまざまな制御システムのセンサーに計測誤差があっても、安全に動くように制御ソフトウェアのモデルを自動で変換する手法を開発した。
1504数理・情報 新型コロナウィルス感染拡大に伴うライフスタイルの変化は日本の家庭のカーボンフットプリントをどのように変化させたのか
新型コロナウィルス感染拡大初期に発生した家庭部門消費行動の急激な変化に注目し、人々が消費した製品やサービスが生産される過程で発生した二酸化炭素排出量(カーボンフットプリント)について研究した。
1504数理・情報 新型コロナウィルス感染者数急増の予兆を検知するための数理データ解析手法
新型コロナウィルス感染症（COVID-19）の感染者数の急増を、実際に急増する前の予兆の段階で、観測された感染者数の時系列データから検知する数理データ解析手法を構築し、日本、アメリカ、ヨーロッパ、中国、韓国などの実データを用いて、予兆が検知出来ることを実証した。
1504数理・情報 汎化能力を最大化する特徴抽出～信頼性・説明可能性の高いデータ予測～
将来の入力を予測するために最も有益な成分を抽出する教師なし学習手法を予測誤差最小化の観点から数理的に導き、「PredPCA（予測主成分分析）」と名付けた。
1504数理・情報 文化やビジネス慣習によって異なる公平性を設計段階から考慮するAI開発手法Fairness by Designを開発
設計段階から公平性を考慮できるAIの開発手法 Fairness by Design（フェアネス・バイ・デザイン）を開発した。
1504数理・情報 形を変えながら動く3次元物体の解析手法の提唱～動くから形が変わるのか、形を変えることで動くのか～
変形しながら移動する3次元物体の、軌道と形とを経時的に計測し、形の変化と速度や軌道の変化との相互関係を解析するためのコンピュータソフトウェアを開発し発表した。
1504数理・情報 深層学習によるデータ固有のフラクタル構造などへの適応を証明
深層学習による予測誤差の大きさを数学的に解析した。深層学習がデータの中に隠れているフラクタルなどの低次元構造に適応し、その次元の大きさに応じて誤差を減少させられることを数学的に証明した。