遺伝子データなどの大規模なデータを解析するためには，数万，数億もの莫大な数のパラメータを持つ統計モデルを使う必要があります．Lassoをはじめとするスパース推定は，大量のパラメータのほとんどを正確に0と推定することにより，有効な情報を抽出する方法です．私は現在，因子分析やグラフィカルモデルなどの多変量解析における新たなスパース推定法の開発に取り組んでいます．具体的には，パラメータの推定値を高速に計算するアルゴリズムを開発し，さらに，推定されたパラメータがどのような性質を持つのかを調べています．多くの提案法は，ソフトウェアRのパッケージとしてWeb上に公開されており，誰でも自由にダウンロードして使えます．