帰納論理プログラミング（Inductive Logic Programming, ILP）
ILPは、論理プログラム（知識）をデータから学習する枠組みで、記号的表現による可読性・解釈性と、 経験的学習の柔軟性を両立させることを目指します。背景知識と正/負例から、整合的な規則を探索することを通じて、 構造的・離散的な帰納を実現します。
トピック例：構文制約つき探索、近似推論、統計的ILP、帰納的定義の評価・汎化など。
RESEARCH
主な関心は、記号推論と機械学習の両側面をもつ 帰納論理プログラミング（ILP） とその応用です。