表面の微細構造は，光・熱・電気・力学など様々なおもしろい機能を発現します．その表面を高速で大面積に加工する方法とその応用を研究しています．特に，レーザを用いて局所的に表面のみを加熱・冷却することで微細構造を転写するレーザアシストナノインプリント法の開発，それを用いて大面積光学フィルム，高熱伝達沸騰界面，燃料電池，低摩擦表面，接合界面などの応用を模索しています

粉体加工は，自由度の高い３次元構造，異種材料の複合材料などは，連続体を加工する従来の鋳造や鍛造では実現できない加工法です．特に，金属3Dプリンティング(Additive Manufacturing)は，レーザを用いた局所的に溶融・凝固を繰り返すことでそれを実現する方法ですが，熱・流体・材料・機械の四力学を総動員する必要のある複雑現象で，その現象は明らかになっていません．その現象解明とプロセス最適化の研究を行っています．

従来の粉体プロセスは，分散・混錬・塗布・乾燥からなり，加えてレーザを用いた積層レーザ焼結法はさらに複雑です．しかし，最適なプロセスパラメータセットを見つける必要があります．その物理現象はマイクロ・ナノスケールで高速現象のためモデルベースの現象解明には限界があります．物理現象を特徴づける「良い」データをセンシングし，オートエンコーダなどの「かしこい」機械学習をすることで，高効率にプロセスウィンドウを探索するデータ駆動型「プロセス・インフォマティクス」を開発しています．

カーボンニュートラルおよび日本の水素ビジネスの活性化にむけて, ものづくり×測定×インフォマティクスというキーワードで燃料電池の性能向上に取り組んでいます.
ものづくり ー マイクロスケールの微細構造を持つパターン電極の作製手法の開発, および反応輸送シミュレーションや等価回路モデリングによる構造解析に取り組んでいます.
測定 ー インピーダンス測定をはじめとした非破壊測定・時定数解析により, 各種抵抗成分を分離して評価しています.
インフォマティクス ー 複雑現象である粉体成膜プロセスにおいて, 機械学習×自動実験により高効率でプロセスパラメータ探索を行うことのできるシステムを開発しています.