計算機シミュレーションは、いまではパッケージソフトウェア化されて、手軽に使えるツールになりつつあります。計算機の性能が飛躍的に向上し、非常に大きなシステムも扱えるようになってきました。最近では実験家の方が、シミュレーションを併用して解析を行うということも珍しくなくなりました。一方で、そうして得られる膨大な情報の中に埋もれている、有用な情報をとりだす手法が確立していないので、多くの場合、せっかく大規模計算を行っても、結果を平均化し、2体相関関数のような低次元の相関量に戻し、実験結果と比較するといった、単純な解析しか行われていません。すべての分子の配置や動きが把握できることがシミュレーションのメリットなのに、実際にはそれをどのように特徴付ければいいかという「言葉」や「概念」が整備されていないので、滝の水を掌で受けるように、有用な情報が流れ去ってしまいます。シミュレーションで得られた膨大な情報の中に隠れた秩序を漉しとる「言葉」や「概念」を提供することこそが理論家の使命だと考えています。私の研究の一貫した目標は、シミュレーションで得られる膨大な情報の中に隠された重要な構造や秩序を、パターン分類や学習、グラフ解析といった情報論的な手法を駆使して、不用意に平均化せず、人間の直感力に頼らずに抽出することです。具体的な研究対象は次節に記します。beautiful-jekyll。