リアルタイムデータ分析をするにあたって遅延到着データの取り扱いに焦点をあてた研究をする。特に、大量のデータがリアルタイムに送られてくる中で、効率的なパターンマッチングについて研究する。近年、YouTubeやSNS、株式市場など、リアルタイムに大量に生成されるデータストリームの処理が重要となっている。そのようなデータストリームではネットワーク遅延やシステム負荷により、一部のデータが遅れて到着することがあり、データの順序が発生した順番通りではない順序になってしまう。この研究ではパターンマッチングにおいてのリアルタイムデータストリームに焦点をあてる。