行政や企業が何かを決める際、欠かせないものとなっているのが「データ分析」。目的に応じて必要なデータを集め、統計モデルを用いてデータを分析することで、現状把握や課題抽出、未来予測などに役立て、より合理的な意思決定を実現します。山村先生はこのデータ分析の精度をさらに高めていくための理論的な研究とともに、実際のデータを用いた分析を行う応用的な研究に取り組み、行政・医療・流通など様々な分野への貢献を果たしています。

時間と場所の関連に着目する「時空間統計解析」を軸に

データ分析の方法にはたくさんの種類がありますが、山村先生はなかでも「時空間統計解析」の研究に注力。「いつ」「どこで」収集されたデータかを考慮した分析により、時空間の相互作用による数量の変動や傾向・パターンなどを明らかにできる、というものです。例えば山村先生が実際に手がけた大阪府の犯罪率調査のデータ分析では、分析結果について、地図や時系列で分布を色分けして示すことで、犯罪が発生した地域と時期の変化を可視化。「この年のこの場所で犯罪が集中多発している、なぜだろう？」といった考察からの対策立案にも役立てられる分析結果となっています。

難しい問題も、わかりやすく可視化できる力が身につく

医療分野では新薬の効果と副作用の分析、マーケティング分野ではポイント戦略の効果の分析、ほか金融、メーカー、教育、物流など、山村先生は様々な分野でのデータ分析に携わってきました。今後も社会のあらゆる場面で、データ分析のニーズは高まり続けるでしょう。すごく難しいことでも、数学の理論を使って分析し、図や表など、誰にでもわかりやすい形にして伝える。そんな力を、みなさんも身につけてみたいと思いませんか？　山村研究室では理論的な研究はもちろん、コンペへの積極的な参加など、データ分析の実践を通しての応用的な研究にも大きな力を注いでいく計画です。