乗り換えアプリでルート検索を行うと、所要時間、運賃、乗り換え回数など、条件によって異なるルートが提示されます。このように、いろいろな満たすべき条件が課された中で一番いい決定をするためにどうすべきかを、数学的なモデルを使って解いていくのが数理最適化です。そのアプローチはさまざまで、具体的な事例の解決よりも、最終的にソフトウエアで問題を解けるよう、アルゴリズムに重点を置いて研究を進めています。どの条件が絶対に譲れないもので、どの条件が多少緩められるかなど、問題を整理し抽象化して数理モデル化し、実際にプログラムに乗せて問題が本当に解けるモデルになっているかを検証します。この最適化アルゴリズムの研究には、身近な問題解決のほかに、画像処理やAI などの先端技術のベースを支える側面もあります。しかし、どちらも数学とコンピュータを武器に情報に切り込んでいく点は共通しています。

情報を処理するときに、効率性・安全性・信頼性などの目的を達成する技術として符号化技術があり、藤沢研究室ではその中でも秘密計算が可能な暗号の研究を進めています。通常、クラウド上で計算して、新たな役立つ情報を得ようとすると、暗号化された情報をいったん復元する必要があります。しかし、それでは漏えいの危険があるので、暗号化されたまま計算し、安全に有益な情報を得られるよう、計算の高速化に取り組んでいます。

情報系企業、電気電子企業、電力系企業など