Startビッグデータ時代においてデータから危険事態の発生や変化を早期検知することは重要な課題である。本研究では時系列データから変化や異常の予兆を早期検知するための科学的方法論を開発し、「予兆情報学」の確立をめざす。数理予兆情報学では、データの背後にある潜在空間の構造変化に注目し、異常や変化の予兆を検知するための数理的方法論を確立する。経済予兆情報学では、経済危機の予兆を不動産データからの異常検知として発見する方法論を確立する。医療予兆情報学では、多様な検査データを統合し、脳疾患の発症や緑内障の急速な進行の予兆検知をめざす。