横浜国立大学 研究者ナビ

研究概要

現在、私は三つのテーマから研究を進めています。一つ目は、決算書データを解析し、企業の資金不足を事前に察知するシステムを構築することです。二つ目は、仕訳データの解析です。ここでは、仕訳データには決算書を作成する過程で喪失する情報があることに着目し、グラフ理論やニューラルネットワークを用いて、意思決定に資する情報を作成します。三つ目は、分散した機密データを安全に統合解析する方法に関する研究です。いずれの研究テーマにおいても、産官学連携研究のパートナーを募集しています。

アドバンテージ

私の研究の特徴は、実社会の課題を、工学的アプローチを射程に含めて解決する点にあります。そのためには、会計と経営の知識に基づいて実務上の課題を的確に捉え、あるべき会計の未来を描き、そのギャップを技術とアイデアと実験で橋渡しします。ここには、文系／理系といった区分はなく、先行研究調査、有識者からの聞き取り、データ分析など、文理総合して橋渡しの方法を考えます。

事例紹介

①地域金融機関との共同研究事例：
“Enhancing SME financial distress prediction by integrating financial and deposit dynamics indicators”
“リレーションシップバンキング機能の向上を目的とした中小企業の資金ニーズ判別法とその活用の提案”
②仕訳データ解析について：
”Generating synthetic journal-entry data using variational autoencoder”
“Cash-flow prediction model using graph neural networks and spatiotemporal information from double-entry bookkeeping data”
　管理会計の実証分析については、近々公開される予定です。

主な所属学会

日本会計研究学会 / 日本簿記学会 / 日本原価計算研究学会

主な論文

Generating synthetic journal-entry data using variational autoencoder. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management 32(1): e70005.（2025年、共著）
Cash-flow prediction model using graph neural networks and spatiotemporal information from double-entry bookkeeping data. Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Big Data: 2431-2439.（2025年、共著）
Collaborative causal inference on distributed data. Expert Systems with Applications 244(15): 123024.（2024年、共著）

主な研究機器・設備

データ解析用計算機

主な地域活動（国内、特に神奈川県内）

地域金融機関との共同研究、医療法人の仕訳データ解析