- データ解析コンペティション
データ解析コンペティションには，2011年度から毎年参加しており，ここ数年は，他大学を含めた学生チームと教員チームの2チームで参加しています．学生チームは，岩手県立大学，大阪府立大学，金沢工業大学等との合同で参加しています．テーマは毎年変わり，2022年度は楽天市場の購買履歴データを対象としました． - 不満データ
国立情報学研究所が株式会社インサイトテック （旧株式会社不満買取センター）から提供を受けて研究者に提供しているデータセットを使った分析を行っています．分析対象は様々ですが，自動車，スーパーマーケット，ファストフードなどを対象にしています． - 楽天トラベルデータ
国立情報学研究所経由で公開されている楽天データセットのうち，楽天トラベルのデータを対象とした分析を行っています．平成30年度は，レビューワとレビュー結果の信頼性解析に関する分析を行い，研究成果を ACMLC2018 で発表しました． - おいしいレシピ創造プロジェクト
材料，調味料，調理方法の組み合わせから，おいしいレシピ・興味深いレシピを自動作成する方法について検討しています．途中経過は，CEA2017 で発表しました．平成元年度は，ゼミ生を中心に，夏のレシピと冬のレシピの比較検討を行いました． - スポーツデータ解析コンペティション
日本のプロ野球データをもとにして，さまざまな視点から分析を行っています．当ゼミでは2016年度より毎年参加しています．2021年度には「日本プロ野球の内野手におけるゴールデングラブ賞の評価特性と多角的検証」というタイトルで発表を行い，学生奨励賞を受賞することができました．2022年度も同様に守備範囲と勝敗の関連について研究を行いました．2023年度以降も継続して参加予定です． - 大学の「らしさ」分析
都内の某私立大学 A大学とB大学の「学生らしさ」と「大学らしさ」をアンケートにより解析し，「らしさ」の定量化を行いました．2014年度に行った「MUJIらしさ」研究の応用で，早稲田大学，慶應大学との共同研究です． 研究成果は論文としてまとめられています（行動計量学 Vol.47, No.1, pp.15-26, 2020年3月）． - 大学ウェブページの特徴分析
都内大学を対象として，大学のウェブページに出現する単語や表現方法などを分析し，大学の対外的広報活動の特徴分析を行うことを目的としています．2020年度4年生の研究テーマです． - 人間拡張学に関する現状と今後の展望
ゼミ生を中心に，VR や ARを含めた人間拡張学に関する現状のアプリケーションや今後の展望，課題に関して調査研究を行いました（平成30年度）． - 対外的広告活動の従業員への影響
対外的な広告が従業員のモチベーションにどのような影響を与えるのか，理論的な検討ならびにアンケートを中心とした調査を行いました（科研費共同研究者として参加）． - ヒット曲分析に基づく作曲・作詞支援
日本の過去のヒット曲の分析に基づき，ヒットする可能性のある楽曲の作曲，作詞を自動的に行う研究を行っています．2022年度卒業研究で実施しました．可能性のある研究なので2023年度以降も引き続き検討を行っていく予定です． - 最適クラス分けの研究
メンバーの特性分析に基づき，パフォーマンスを最適化できるようなグループ分けを研究しています．2022年度は実際にモニタの実地調査を行いその効果を検証しました．こちらも2022年度の卒業研究で実施しました．2023年度以降については，参加メンバーを募集中です． - その他
- ニコニコデータセット
2018年度の卒業研究では，国立情報学研究所経由で株式会社ドワンゴおよび有限会社未来検索ブラジルから提供をいただいているデータセットを用いて，動画コメント数の解析を行いました． - ダイエット口コミデータセット
2019年度からNII IDR より配布されているダイエット口コミデータを用いた分析を検討中です．
- ニコニコデータセット
（2023年2月26日更新）
