莫大な量の情報が集まると、その中に何らかの傾向が現れるに違いない。
たくさんの傾向がわかると、それらが作る法則がわかるかもしれない。
そこには、きっと新しい“知識”があるに違いない。

膨大な量のデータから法則（ルール）などの知識を発見する技術。

本研究室では、脳機能画像(fMRI)などから、ルールを発見する研究をしています。
用いる手法は“論理回帰分析法”です。
論理回帰分析法は、ノンパラメトリック回帰分析とルール抽出から構成されます。
ノンパラメトリック回帰分析は、少ないデータを回帰分析するのに有効な方法です。
ルール抽出は、回帰式、ニューラルネットワークなどの数式から、ルール（論理命題）などの言語的知識を抽出する技術です。

ロボットが自律的に言葉を理解するための研究をしています。