アルゴリズムやモデリングなど情報科学を基礎とした知能ソフトウェアの開発と応用に関する研究を行っています．
新世代の知的情報ネットワークの実現を目標とし，新たな網アーキテクチャ，ネットワーク制御方式，さらにアプリケーション高度化技術に関する研究を行っています．
文字，画像，図表，映像，音楽などで構成される複合情報メディアを，誰でもどこでも簡単に利用できるような知的なメディアに変貌させるための，様々な情報処理に関する研究を行っています．
人間の運動機能を実現する知的制御系の設計と，人間のパターン認識能力を実現する知的パターン認識システムの設計と応用に関する研究を行っています．
大量データの効率的な可視化とその分析環境の構築をめざして，可視化のためのGraph Drawing法や，可視化対象である有用な情報や知識の抽出，そして可視化分析のための環境開発を行っています．
医療や看護などの公共的なサービスを提供する情報システムについて研究します．周辺領域（経営，組織マネジメント，その他の基礎技術）の知識も組み込んで新しい情報システムを考えていきます．
クラスター分析法と多変量解析法の融合手法によるデータベースからの知識発見，認知モデルの理論研究，磁気共鳴画像法での記憶機能解明のためのデータ解析などの研究を行っています．
ファジィ理論や進化計算などに代表される計算知能を用いて，進化型多目的最適化や多目的知識獲得，マルチエージェントシステムなどに関する研究を行っています．
高度知能化したコンピュータがヒトとシステム，環境との協調・調和に役立つことを目標として，自律学習モデルやデータからの自動意思決定，3D シミュレーションに関する研究などを行っています．
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2019年2月5日，電気・情報系専攻 知能情報工学分野M2の馬戸 啓輔さんが，一般社団法人電気学会より，平成30年 電子・情報・システム部門 技術委員会奨励賞 を受賞しました．
この賞は，2018年に行われたシステム研究会にて発表された論文から特に優秀な論文が技術委員会より表彰されるものです．
(1)第28回インテリジェント・システム・シンポジウム (FAN2018) (9月，横浜国立大学)
論文タイトル：確率的ラフ集合に基づくRough Set C-Meansクラスタリングに関する一考察
著者情報：馬戸 啓輔，生方 誠希，野津 亮，本多 克宏
(2)2018年システム研究会優秀論文発表会
論文タイトル：確率的ラフ集合に基づくRough Set C-Meansクラスタリングに関する一考察
発表者：馬戸 啓輔
