
私が取り組んでいるのは企業の信用格付けをデータで予測する金融の研究で、「データの不均衡」をどう克服するかがテーマです。大量のデータから、この企業は倒産リスクの低いAAA(トリプル・エー)であるといった、企業に対して評価を行い、格付けをする、機械学習のモデルの構築を目指しています。しかし、機械学習は大量のデータを学習するため、あまりにも低いデータにはジャッジが難しいという現象がおきます。この偏りの課題に関する研究が「データの不均衡」です。健全な経営を行っている企業の中から、今後、倒産すると思われる企業を予測する。近い将来、そんな機械学習のモデルをつくりたいと思いつつ、日々研究を進めています。最終的には医療分野で、人間が病気になる前にリスクを検知して予防できるモデルをつくりたいと考えています。

現在取り組んでいる金融の世界以外にも、物理、医学と、データの不均衡をテーマに研究に取り組んできました
担当するのは“基礎数理”。言ってみれば大学数学だ。高校まで学んできた数学と圧倒的に違う点は、答を出すことを目的にしておらず、答はない。抽象的で厳密なものを積み上げていき、社会課題にどうアプローチしていくのか考え方をしっかり修得することで、「自分の興味関心のあるテーマに、数学がどう活きるかを考えることができる能力を育ててほしい」と小船先生。授業ではウェブツールを活用して図やグラフなど可視化したデータを使い、学生が実際に自分の手を動かして体験的に理解していく。こういうことか、と感覚を掴んでほしい。

行列がどう変化するか、数式だけでなく数式の意味を自分の手で図やグラフに可視化して理解を深める
答ばかりを探すのではなく、まずはやってみる。失敗があってもそれは当たり前です。やってみるプロセスを大切にし、失敗も含め、新しいことにチャレンジすることを面白いと思える人はぜひ、一緒に学びましょう。

授業では計算はコンピュータに任せて、概念や考え方をしっかり修得してほしいです。
専門:素粒子物理学、理論物理学
2026年4月より平成国際大学 情報デザイン学部着任。
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