人間の移動・遭遇特性の数理モデル
移動距離の確率分布がべき乗則したがうレヴィウォーク(LW)という移動パターンと，人間の移動パターンを考え，常に活動の拠点となる「家」の存在を考慮したホームシック・レヴィウォーク(HLW)
に関する研究を行っている．
＜主な外部発表成果＞
A. Fujihara, S. Ono, H. Miwa, “Homesick Levy Walk and Optimal Forwarding Criterion of Utility-based Routing under Sequential Encounters,” Internet of Things and Inter-cooperative Computational Technologies for Collective Intelligence, Springer, 2012.
すれ違い頻度分布の調査～一期一会の出会い～
周囲のBluetoothやWi-Fi端末をスキャンし，記録を取る実験を長期間行ってきた．BluetoothやWi-Fiは大半の場合は人間が 所持しているので，これらの記録された情報を人間同士のすれ違い(または出会い)とし，その頻度について研究している．さらにすれ違い頻度分布を調べ，一 期一会(実験期間中に一度しか出会わなかった)デバイス数を調査する研究を行っている．
＜主な外部発表成果＞
藤原, 巳波, “すれちがい通信を利用したリアルタイム災害時避難誘導,” IEICE Technical Report IN2011-157, pp.121-126, 2012.
藤原, 巳波, “Bluetooth＆Wi-Fiモバイル無線通信実験とすれ違い頻度分布の冪乗則,” IEICE Technical Report IN2010-167, pp. 139-144, 2011.
移動・遭遇特性推定
人間の移動・遭遇特性を表す，より高精度なヒューマンモビリティモデルとして，マルチセンタモデルに関する研究を行っている．
移動経路特性推定法
ある人の移動履歴が与えられたとき，その移動経路の特性を，マルチセンタモデルに基づいて推定する研究を行っている．
