数理物理学から情報科学・データ科学に至るまで、幅広い分野にわたる学際的な研究を行っています。特に、数学的及び統計的手法の開発を通じてデータサイエンスの分野を進展させることに興味を持っています。主な焦点は、これらの手法を時系列分析、ネットワーク科学、金融、生物、医学などの様々な分野に適用することです。データ科学における理論的な側面にも重点を置いています。以下は、主に研究しているテーマです
１、データ科学、統計学、複雑系科学、因果推定 （Data Science, Statistics, Complex Systems, Causal Inference)
通常の相関係数では観測できない、ペアデータから因果の方向性を推定するVC相関などの因果推定の方法論や、方向性ネットワークの研究をしています。
２、金融情報学・経済物理学・金融工学 (Financial Informatics, Econophysics, Financial Engineering)
金融・経済に関するデータ科学（データマイニング）を研究しています。特に、会社財務情報、株式、為替などの時系列データ、金融取引履歴などのデータをもちいて、財務分析, 株式・為替時系列解析、行動経済学への応用を視野に研究しています。
３、生物情報学（Bioinformatics)
遺伝子発現、DNA配列をはじめとして多くの生物・医学データが蓄積されてきています。情報学的視点から、これらの生物・医学データに対してデータマイニングを行う研究をしています。
４、透明マントの物理学(Invisibility, Cloaking device)
人工素材であるメタマテリアルを用いることにより、いわゆる「ハリーポッター」の透明マントの実現可能性が高まっています。この透明マントを電磁気学理論を用いて設計する研究をしています。
５、人工知能、機械学習 (Artificial Intelligence, Machine Learning)
深層学習、生成系AIをはじめとする人工知能の技術を、金融・経済や生物・医療関連分野に応用する研究をしています。