OVERVIEW概要
自治体の健康診断・医療・介護などのビッグデータを対象に、機械学習や因果推論を用いて医療費や健康行動の予測・要因分析を行うとともに、生活習慣や社会的要因との関係構造を可視化し、エビデンスに基づく政策立案（EBPM）に貢献する研究を展開しています。
また、教育分野においては、学習行動や日常生活と学力の関係をデータ分析により解明し、探究型学習や創造性教育の効果検証を通じて、学びの質の向上や教育の高度化にも取り組んでいます。
FIG.01 — 日常行動が正答数・学習行動に与える影響の因果仮定モデル（教育データ分析）
FIG.02 — 翌年度の医療費・介護費・歯科医療費への影響度（年齢層別の分析結果）
LATEST最新の研究活動
AUTO-UPDATE CONCEPT（ORCID / CrossRef 連携イメージ）
最終更新イメージ：2026-05-29
論文
2026.02
Bayesian network analysis of academic performance and its behavioral determinants among junior high school students in Japan
Discover Education ・ DOI: 10.1007/s44217-026-01222-5
2025.10
Impact of health information on medical, dental, and long-term care costs for patients with type 2 diabetes utilizing care insurance
Health Informatics Journal ・ DOI: 10.1177/14604582251382033
大学公式ニュース（hokkyodai.ac.jp）
2026-03-31
岩見沢校教員らによる、中学生の学力と日常生活・学習行動との関係性についての研究成果が国際的学術雑誌「Discover Education」に掲載されました
北海道教育大学岩見沢校 研究活動ニュース
2025-10-28
芸術・スポーツビジネス専攻教員等の研究論文が、国際的学術雑誌「Health Informatics Journal」に掲載されました
北海道教育大学岩見沢校 研究活動ニュース
POTENTIALこの研究でできること
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健康行動・生活習慣・学習データの分析が可能です
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機械学習や因果推論を用いて要因を明らかにします
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効果的な健康づくり施策や学力向上に貢献できます
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ヘルスケア・教育分野のサービス開発に活用できます
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データに基づく新たな価値創出や事業展開につなげられます
FOR PARTNERS産業界・自治体へのアピール
自治体の健診・医療費データや教育データを、機械学習・因果推論を用いて分析し、健康づくり施策や学力向上施策の効果検証・改善提案を行うことができます。例えば、高齢者の運動習慣と翌年度医療費の関係分析では、医療費削減効果の高い対象者群を特定しました。自治体・企業と連携し、データに基づく施策立案やサービス開発、人材育成に貢献できます。
KEYWORDSキーワード
RESEARCHER研究者情報
岩見沢校
芸術・スポーツビジネス専攻
芸術・スポーツビジネス専攻
鈴木 哲平
教授
博士（保健科学）／ MBA（経営管理修士）
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