マルチメディアデータの内容・意味・文脈理解
スマートフォンやソーシャルメディアの普及に伴い、画像・テキスト・楽曲といった異なる形態で構成されるデータが爆発的に増加しています。データの内容をコンピュータが自動で理解するために、様々な形態の特徴（画像特徴やテキスト特徴など）を有効利用する方法について研究しています。また、大規模マルチメディアデータからユーザの意見を抽出し、マーケティングや情報収集支援に利活用することを目的として、画像の表す感情や感性、意味、文脈を自動認識する研究にも取り組んでいます。
学術論文データベースからの知識抽出
学術論文データベースから主要な技術や研究グループを発見・追跡することで、科学技術の動向の把握や、研究戦略の決定、共同研究活動の推進に役立てます。特に最近では、国立情報学研究所と協力して、CiNiiと呼ばれる国内最大の学術論文データベースを分析する新たな手法を開発しています。具体的には、学術論文の内容（研究トピック）の解析に基づく類似研究者ネットワークの自動構築などに取り組んでいます。ネットワークを可視化することで、研究者の興味の広さや研究テーマの時間変化など、新たな発見が期待できます。
