多数の動的モデルの組織的統合に基づく予測法に関する研究 多数のモデルを組織的に統合することにより，解析的には陽に表せないような複雑・高度なモデルでも数値的には表現可能な，ある意味で全く想像外のモデルをも自動的に創出する枠組みの開発研究を行っている．その際，情報量規準をモデル統合の機軸とし，最新のリサンプリング技術を並列計算機上に実装したハイパーフォーマンスコンピューティングを重要視する．応用としては，大量人工衛星データの自動解析，Target tracking問題，動画特徴点の抽出・自動追尾問題等を行っている．
	統計的時系列モデルによる鉄道・高速道安全運行支援システムの開発 IT革命でもたらされた，データの効率良い大量取得と光ファイバー網などを利用したその即時的集積の二つは，防災手法にも大きな変革をもたらしている．統計的時系列モデルに基づく予測手法を鉄道・高速道安全運行に関連するデータ解析に適用することにより，鉄道・高速道安全運行支援システムの開発を行う．主たる研究対象は次の３つである．�@鉄道沿線の強風予測，�AGPSデータ解析に基づく沿線，道路斜面の崩壊リスク評価，�B線路形状の経時変化予測．