カオス理論や非線形回路理論を基盤とし、複雑な動的システムの解析とその応用に関する研究を長年展開しています。近年は、ニューラルネットワークの数学的構造の解明に注力しており、バッチ正規化の効果やNeural Collapse（ニューラル崩壊）現象、潜在空間の幾何学的特性といったディープラーニングの内部メカニズムを理論的に評価しています。また、粒子群最適化（PSO）やCMA-ESなどの進化計算、動画像処理、さらには生成AIによるコンテンツの真偽判定技術など、理論と実用の両面から知能情報工学の深化を図っています。

研究成果を実社会の課題解決へ直結させる活動を積極的に行っています。例えば、産学連携を通じた「都市の安全」に寄与するAI技術の開発や、フェイクニュース・生成AIコンテンツの検知技術の研究は、情報信頼性の確保という現代社会の急務に応えるものです。また、学会活動や国際会議の運営を通じて学術振興に寄与する傍ら、技術見本市での講演などを通じ、非専門家に対しても「生成AIの仕組み」を分かりやすく解説するなど、高度な知見を社会へ還元するサイエンス・コミュニケーションの役割も担っています。

AIがブラックボックスとして扱われるのではなく、その原理が数学的に担保され、誰もが安心して恩恵を享受できる「信頼される知能社会」の実現を目指しています。次世代のエンジニア育成にも情熱を注ぎ、AI時代に即した教育カリキュラムの構築を通じて、技術の本質を理解し倫理観を持って創造性を発揮できる人材を輩出したいと考えています。理論的な裏付けを持つ高度な知能情報技術を確立することで、複雑化する社会システムをより安全に、そして豊かに最適化していくことが究極のビジョンです。