地球環境情報学研究室
データサイエンス

信頼度の高いサイエンスをするためには、データがしっかりしたものであるか、吟味を細かくする必要があります。私たちのいうデータサイエンスはそのための解析手法と取り組みを指していますが、残念ながら、世界的な研究成果を見てもすべての研究成果がそれらを正しく検討されているとはいえません。試料から情報を取り出す一つ一つのステップの全てに誤差がつくはずですが、それらが次のステップにどのように影響を与えるか（誤差の伝播）正しく検討される必要があります。やや専門的になりますが、例を挙げますと、堆積物がたまるスピード（堆積速度）についての誤差はこれまでほとんど正しく検討されてきていません。堆積物が水の中を静々と溜まっていく過程の誤差（時間の誤差）のみならず、コアを採取する際の堆積物の変形による影響も、本来検討されるべきものなのです。このように複数の誤差が存在しそれらが結果にどう影響されるかについて精度高く理解するために、様々なアプローチで研究を進めています。ベイズ統計やモンテカルロ法を用いた解析手法はそれらの一つです。私たちはコンピュータサイエンスや情報科学の知見を融合し、機械学習なども取り入れながらこれらのテーマに取り組んでいます。