統計データ科学
不確実性を含んだ複雑な現象を解析するために、統計的方法の理論と応用、データ解析の方法に関する教育研究を行っています。特に、環境科学や医学，社会科学など様々な分野では、時間・空間的情報を伴った多変量のデータが得られることが多く、それらの構造を明らかにすることが大きな研究テーマです。
空間データに対するクラスター検出手法に関する研究
興味のある現象が集中的に発生している場所（ホットスポット、空間クラスター）を、統計的根拠に基づき検出する方法について研究を行っています。
環境・生命科学のための統計モデル構築
主に環境・生命科学のデータを解析して関連を見つけたり分類したりするための 統計モデル、さらには最適な統計モデルを選択する方法などを研究しています。
多変量解析・機械学習等の統計手法の方法論的研究
様々な統計手法の方法論的研究をしています。異質な振舞いをするデータを特定する手法、解析結果をわかりやすく示すための手法等の開発をしています。
生態学・環境科学における統計的分析と手法の開発
統計学的手法を用いて生態学や環境科学の実データを分析しています。また、生物進化のプロセスを探るための新たな手法を開発しています。
