多量の個人履歴データを用い,行動の類型の上での時間発展の共通性から,個人のクラスターと時間発展モデルを抽出する各種の方法論を提案した.個体集団の細分の方法としては,古典的SOMを用いる方法の事例を検討するとともに,そこで生じた問題点を解決するために,位相的な構造を表現する新たな方法論として,可変自己組織化マップを提案した.また,クラスター上での予測方法として各種の予測モデルを作成した.