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近年、「ネットワークデータ(ⅰ)解析」が科学、ビジネス、社会の様々な分野で重要性を増しています。ネットワーク(ⅱ)は复雑かつ多様な构造を持っているため、その理解は容易ではありません。ノードとエッジの多様な関係やネットワーク全体の复雑なパターンを解明するためには、新たな可视化手法や分析手法の开発が必要となります。またネットワーク内の构造やパターンを具体的な意味やプロセスに结びつけることは难しく、手法が不足しています。

ネットワークデータの解析手法が少ない中で叠濒耻别惭别尘别は、「ネットワーク统计」に注目しました。ネットワーク统计とは、ネットワークを统计的な枠组みで客観的に解釈し、その中で特徴量を统计量として抽出?解析する手法です。また、メカニズムの解明が可能で、计算が速く技术的にも优れており、多数の论文が执笔されているため理论的にも保証があります。

藤田教授はネットワークデータに対するグレンジャー因果性検定や迟-検定をはじめとした理论を构筑し、ネットワーク统计の地平线を切り拓いてこられています。これらの成果は、アメリカ、イギリス、ドイツなどで赏を受けるなど国际的に评価されています。加えて藤田教授が开発したネットワーク统计解析のソフトウェアは、骋笔鲍などの计算能力の向上により、ネットワーク构造の分析をさらに高速に実施できることから、早期にさまざまな分野の社会インフラへの统合が可能です。

叠濒耻别惭别尘别は今后、バイオメディカル领域のネットワーク构造解析に焦点を当てた研究に取り组みます。この研究を通じて得られるネットワーク统计の洞察を活かし、础滨と组み合わせたネットワーク础滨统计の解析プラットフォームを构筑します。また、これまでのアジャイル手法の実践的ノウハウを积极的に取り入れ、ネットワーク础滨统计技术をより迅速に社会展开していきます。

ネットワーク础滨统计は、物流业界をはじめとした复雑なネットワークへの适用が期待されています。现在の日本では、年间约522万トンもの食料ロスが発生しており、その损失额は约6兆7500亿円に上ります。この问题の一因として、生产者、卸売业者、小売业者などサプライチェーン全体の情报共有が不十分であることが挙げられます。灾害、生产量、需要予测などの情报が一元化されずに、异なるプラットフォームで管理されているため、情报が断片化しています。この课题に対処するため、ネットワーク础滨统计の技术を活用して、最适な生产量や需要予测、灾害时には别の工场での生产の提案など、サプライチェーン全体の情报が共有されるシステムを开発することが可能となります。

人间の行动や表现型の多くは、生物学的な相互作用から生まれます。例えば、细胞や遗伝子は相互に作用し合います。しかし、この相互作用が円滑でない场合、ガンや糖尿病などの病気につながる可能性があります。脳も同様に重要な働きをしていて、脳には约1,000亿个のニューロンがあり复雑なネットワークを形成しています。これらの脳のネットワークが正常に机能しないと、自闭症や注意欠陥多动性障害などの神経疾患や精神疾患の発症リスクが高まります。ネットワーク统计は、上记のような相互作用がどのように発生するかを明らかにし、その结果、新しい诊断法や治疗プロトコルの设计に役立つと考えています。また、ネットワーク统计は、物流やソーシャルネットワークなど幅広い分野へ展开が可能です。

1. ネットワークデータ: ノード（点）とエッジ（接続）で構成され、個体とその関係を表現します。社会構造や情報伝播など、様々なシステムの相互接続を分析するためのデータ形式です。
2. ネットワーク：相互に接続されたノードとエッジが情报やリソースを交换する组织的な构造を指します。例えば、コンピュータネットワークではコンピュータ、社会ネットワークでは个々の人物などがノードに该当します。