研究課題
若手研究(B)
きょうだいを考慮した保育所の利用調整（選考）に対して、展開形（マルコフ）ゲームとしてモデル化して解くことにより、公平な選考結果を得るアプローチを提案してきたが、その高速な解法（動的最適化技術）について整理して正当性を示した。また、ゲーム理論の枠組みと動的最適化技術を用いて、共同輸送をおこなうメリットがる企業の組合せを瞬時に列挙するアルゴリズムを開発し、物流業界の全体最適化に貢献した。
ソーシャル数理
社会的課題に対して、真に実利あるソリューションを生み出す方法論としてのマルコフゲームアプローチを確立するために、社会の現場と協働しながら研究をおこなった。保育所の利用調整（選考）に関する成果は多くの自治体で実際に活用されており、研究代表者を含む富士通ソーシャル数理共同研究チーム7名が2018年度 人工知能学会 現場イノベーション賞「金賞」を受賞した。共同輸送に関する研究成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の助成も受けて、社会実装が大きく進んでいる。
