ビッグデータの時代が迎えられて、大規模データに適したデータ解析の方法が求められていた。超高次元データ解析の分野ではモデル（共変量）選択のミススペシファイケーションの課題と計算量と計算スピードの課題の解決が重要なテーマであった。本研究は超高次元データ解析の精度を高めるためのモデル平均法の開発した。さらに、モデル平均法の計算スピードを上げるための方法も提案した。また、より広範囲に適用できるモデル平均方の開発を行い、ファイナンス分野にお応用できる方法を提案した。すべての研究成果は5本の論文として纏められて、既に国際学術雑誌に掲載された。