人々の生活や社会の中で集まるデータを活用した問題解決が主な興味の対象です。
　①現象やデータの特質を活かした情報創出のための統計的モデリング（特にベイズモデリング）
　②ビッグデータをとにかくコンピュータに学習させるデータ駆動型分析
この２つの方法論を両輪として、多種多様なデータの活用や計算論的モデルとデータを融合・統合し有益な情報を創出するための研究を行っています。

具体的な研究テーマの例は下記をご覧ください。

ビッグデータ活用による消費者理解とスマートマーケティング

• Tsukasa Ishigaki, Nobuhiko Terui, Tadahiko Sato and Greg M. Allenby, Personalized Market Response Analysis for a Wide Variety of Products from Sparse Transaction Data, International Journal of Data Science and Analytics, Vol.5, No.4, pp.233-248, 2018
• 石垣司, 竹中毅, 本村陽一, 日常購買行動に関する大規模データの融合による顧客行動予測システム～実サービス支援のためのカテゴリマイニング技術, 人工知能学会論文誌, Vol.26, No.6, pp.670-681, 2011

統計的モデリングと数理最適化の統合的利用による施設配置最適化

• Shogo Takedomi, Tsukasas Ishigaki, Yasushi Hanatsuka, Teppei Mori, Facility location optimization with pMP modeling incorporating waiting time prediction function for emergency road services, Computers & Industrial Engineering, Vol.164, pp.1-10, 2022

統計的モデリングによる医療データの分析と活用

• 石塚治也, 石垣司, 小林直也, 工藤大介, 中川敦寛, 異質なデータを統合した敗血症患者の転帰予測システム, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J101-D, No.3, pp.481-493, 2018
• 石垣司, 阪本雄一郎, 本村陽一, 山田クリス孝介, 鈍的外傷患者の転帰予測式（TRISS法）における血圧値の影響：日本と北米の傾向, 日本救急医学会雑誌, Vol.23, No.12, pp.825-833, 2012

深層学習を用いた推薦システム

• Kachun Lo, Tsukasa Ishigaki, PPNW: Personalized Pairwise Novelty Loss Weighting for Novel Recommendation, Knowledge and Information Systems, Vol.63, No.5, pp.1117-1148, 2021
• Kachun Lo, Tsukasa Ishigaki, X-2ch: Quad-Channel Collaborative Graph Network over Knowledge-Embedded Edges, The 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2021), pp.2076-2080, July 11-15, online.2021
• Linh Nguyen, Tsukasa Ishigaki, D2D-TM: A Cycle VAE-GAN for Multi-Domain Collaborative Filtering, IEEE International Conference on Big Data (IEEE Big Data 2019), pp.1175-1180, December 9-12, in Los Angeles, USA. 2019