はじめに

機械学習の理論および応用研究を推進しています。

• (A) 機械学習における特徴量探索問題 (Feature Selection Problem for Machine Learning)： どんな情報で人工知能に予測させるのがいいのか？ということを定式化し、実現可能な計算量で探索・発見する問題です。機械学習によりクラス分類・回帰・異常値検出を実現する場合、適切な特徴量空間を発見できなければ、どんなモデルを使おうとも、おかしなモデルが出来上がってしまいます。通常、構成可能な特徴量空間のサイズは組合せ爆発しているため、全探索は困難です。そのため、如何にして良い汎化性能を獲得できるであろう特徴量空間の許容解を少ない計算量で発見するかが重要となります。本研究は良い汎化性能を獲得できるであろう度合いを定量化する評価関数の設計と、高速に稼働する探索アルゴリズムの考案を行っています。
• (B) Convolutional Neural Network (CNN) の汎化性能を高めるアルゴリズムの提案： CNNをなんとなく利用するだけで、なんとなくそれらしい結果が出てくる時代になってきました。しかし、そのCNNが適切である保証はなく、性能向上の余地が残る場合がほとんどです。ですが、CNNは多数のハイパーパラメータを有することから、その組み合わせによって定まる性能を網羅的に検証することは実質的に不可能であり、性能向上の条件を計算量の側面で効率よく探索しなければなりません。この点に関し本研究では、(1) 入力レイヤの中から汎化性能の向上に寄与しない情報を高速に探索・特定するアルゴリズム、(2) 高い汎化性能を獲得できる特徴量抽出機を実現するためのコスト関数設計、(3) 汎化性能を低下させる特徴マップの自動除去手法などを提案してきました。このように、性能の良いCNNを実現するために必要となる数理的な手法の研究を進めています。
• (C) 人工知能（機械学習）/データサイエンス技術を応用した高度なデータ解析やシステム開発： 世の中で求められる人工知能を実現するために、多数の共同研究により、さまざまな分析・システム開発を行ってきました。例えば、医学部との共同研究による心臓評価モデル、学び合いを最適化する知能システム、経営を改善する人工知能、アスリートの身体動作のクオリティを測定する人工知能、コロナの感染者数をシミュレーションするモデルなどです。

私が何かの記事を書く場合、人工知能の理論研究はあまり理解されないので、応用研究である(C)のテーマを紹介することがほとんどです。ただ、(A)と(B)も色々と取り組んでいますので、興味があればご覧ください。

ゼミナールで学ぶこと
　文系の皆さん: パソコンが苦手の方も多いと思いますが、ご安心ください。大事なのは、できないことが少しでもできるようになることです。ちょっとでもパソコンを得意になってみましょう。プログラミングで簡単なソフトウェアが作れるようになることを目標にします。

　理系の皆さん: 人工知能の理論をていねいに学習し、プログラミングにより実装する手法を学習します。誰かのコードをコピーして動かすようなことはせずに、自分が作りたい人工知能を、自分の力で作れるようになることを目標とします。頑張る方は、学会発表・国際会議・論文投稿・コンテスト参加など、大変アクティブに活動しています。

これを見たらわかるように、優しめのコースと、いろいろたくさん学べるコースがあります。単位的に問題ないようであれば、どちらでも問題なく卒業できますので、あまり気負いせずにご連絡ください。学会発表などはあくまでもやりたいと申し出た方のみで、必須というわけではありません。卒業研究の単位が出なかった学生は、今のところいないように思えます。

ゼミの進め方：
エクセルはとても敷居が低い反面、簡単な分析しか行えないので、プログラミングによるデータ解析を推奨しています。そのため、まずはプログラミングを勉強してから、人工知能や統計、データサイエンスに入る流れをとっています。

• 3年前期: プログラミング（Python）の基礎学習
• 3年後期: 人工知能の理論と実装方法（人によっては統計・データサイエンスも）
• 4年前期: 就活頑張る！
• 4年後期: 卒業研究

→ 配属学生は、全員卒業まで面倒を見ますので、ご安心ください。

過去の学生について：
過去の学生がどのような実績を残し、どのような進路を取ったのかについては、配属学生と進路をご覧ください。

本研究室に興味のある方：

• まず、本ホームページをくまなく見てください。
• 質問がある方 → nihon-u.ac.jp@oomae.yuuto　（アットの前と後ろを入れ替える）

第1志望にする場合：

• 毎年希望者が定員をオーバーするので、選考を行います。
• xx/xx xx:xx までに google form から希望登録を行なってください。
• 可能な限り当日中（xx/xxの夜まで）に選考結果をお伝えします。
• これまでの授業での印象、レポート、成績、コミュニケーション力など、多様な基準で選考を行います。

第1希望登録フォーム xx/xx xx:xxまで

機械学習を高精度化させる数学的手法について研究しています。

機械学習・人工知能で便利なものを作っています。

Mar. 2023
修士1年生が執筆した論文が、Scopus収録雑誌（CiteScore = 1.3） ICIC Express Letters に採択され、出版されました。[Link]

Mar. 2023
修士1年生1名が、電子情報通信学会 総合大会で発表しました。

Feb. 2023
修士1年生2名が、電子情報通信学会 SWIM 研究会で発表しました。M1大竹さん、M1三浦さん

Sep. 2022 [学生の活躍]
本研究室の修士1年生が、電子情報通信学会ソサエティ大会で、心臓の状態推定を行う機械学習モデルの発表を行いました。

Jul. 2022 [学生の活躍]
本研究室の指導した2021年度大学院修了生が、第1種奨学金全額返済免除となりました。査読付き学術論文2編（英1, 和1）、受賞2回、国内学会発表4件。

Jul. 2022 [学生の活躍] [国際会議]
修士1年生の執筆した人工知能の医療応用に関する論文が、機械学習の国際会議 ICICIC2022 に採択されました。

Mar. 2022 [学生の活躍] [表彰]
本研究室の指導学生が、研究奨励賞（電子情報通信学会）を受賞しました。

Mar. 2022 [学生の活躍] [学会発表]
本研究室の3年生2名、4年生1名が電子情報通信学会 総合大会2022で発表しました（経営分野におけるデータサイエンスの利活用など）。

Dec. 2021 [学生の活躍] [表彰]
修士生の発表が、電子情報通信学会（LOIS研究会）において、グッドプレゼンテーション賞を受賞しました。[概要]

Dec. 2021 [学生の活躍] [学術論文]
修士生の執筆した学術論文（査読あり）が、International Journal of Innovative Computing, Information and Control [Scopus CiteScore=1.8] に採択されました。

Sep. 2021 [学生の活躍] [学術論文]
指導学生が執筆した学術論文（査読あり）が Journal of Physics（英国物理学会）から出版されました。[概要]

Sep. 2021 [学生の活躍] [国際会議]
本研究室が指導した高校生の課題研究グループが、数理モデルと物理科学に関する国際会議で発表しました。

Mar. 2021 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生（3年生3名）が電子情報通信学会で学会発表を行いました（ニューラルネットワークの応用）。

Nov. 2020 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生（3年生1名, 4年生1名, 院生2名）が人工知能学会で発表を行いました。

Mar. 2020 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会において「L2正則化を活用したノイズ除去型ニューラルネットワークの直並列化」に関する発表を行いました。

Feb. 2020 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が電子情報通信学会ソフトウェアインタプライズ研究会において「ニューラルネットワークを活用した遊園地の来場者シミュレータ」に関する発表を行いました。

Feb. 2020 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が電子情報通信学会ソフトウェアインタプライズ研究会において「ニューラルネットワークを活用した顧客印象とセールスワードの分析」に関する発表を行いました。

Feb. 2020 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が電子情報通信学会ソフトウェアインタプライズ研究会において「ニューラルネットワークを活用した個人投資家のリスク選好と意思決定の分析」に関する発表を行いました。

Feb. 2020 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が電子情報通信学会ソフトウェアインタプライズ研究会において「キャッシュレス決済に対する関心とパーソナリティの特徴分析」に関する発表を行いました。

Apr. 2019 [学生の活躍] [査読付き論文誌]
指導学生が執筆した「異常値検知問題に適合した特徴量空間評価アルゴリズム」に関する論文が、査読付き論文誌International Journal of Innovative Computing, Information and Control [Scopus CiteScore=1.8] から出版されました。

Mar. 2019 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が電子情報通信学会において「人工知能によるバースト重力波の再構成」に関する発表を行いました。

Feb. 2019 [学生の活躍] [査読付き論文誌]
指導学生による「人工知能による競泳支援」に関する論文が、査読付き論文誌「知能情報ファジィ学会論文誌:知能と情報」から出版されました。

Oct. 2018 [学生の活躍] [受賞報告]
指導学生がプログラミングコンテスト（競技部門）で準優勝となりました（2位/全49チーム）。

Sep. 2018 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が知能情報ファジィ学会において「ノイズ除去型ニューラルネットワークの直並列化の提案」に関する発表を行いました。

Sep. 2018 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が知能情報ファジィ学会において「人工知能を活用した競泳支援」に関する発表を行いました。

Aug. 2018 [学生の活躍] [国際会議]
指導学生が国際会議ICICIC2018において「異常値検知問題に適合した特徴量空間評価アルゴリズム」に関する発表を行いました。

Mar. 2018 [学生の活躍] [受賞報告]
指導学生が、学生奨励賞（情報処理学会）を受賞しました。

Mar. 2018 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が情報処理学会において「異常値検知問題に適合した特徴量空間評価アルゴリズムの考案」に関する発表を行いました。

Mar. 2018 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が情報処理学会において「慣性センサと深層学習を活用した運動支援システム」に関する発表を行いました。

Mar. 2018 [学生の活躍] [査読付き論文誌]
指導学生が投稿した「人工知能による競泳支援」に関する論文が、査読付き論文誌 ICIC Express Letters, Part B Applications [Scopus CiteScore=0.4] から出版されました。

Sep. 2017 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が電子情報通信学会において「機械学習における特徴量探索アルゴリズム」に関する発表を行いました。

Feb. 2023 [論文]
医用人工知能に関する論文が IEICE Transactions on Information and Systems (IF: 0.695, 公表採択率: 39.9%) から出版されました。[Link]

Mar. 2023 [外部資金]
本研究室が代表を務める研究テーマが、科研費基盤（C）に採択されました。同時に、分担を務める別テーマも、科研費基盤（C）に採択されました。

Feb. 2023 [論文]
CNNの入力層から汎化性能に影響を与えない情報を高速に発見し、除去するアルゴリズム、および、どの情報がどのクラス推定に影響を与えるのかを定量化する手法を提案し、プレプリントサーバーarXivに登録しました。[Link]

Jan. 2023 [論文]
本研究室が提案したクラス分類問題における特徴量空間評価・探索アルゴリズムが、機械学習の専門誌 Machine Learning and Knowledge Extraction から出版されました（公表採択率: 43%）。[Link]

Dec. 2022 [論文]
人工知能による心臓病患者の長期予後予測の研究が、European Society of Cardiology の ESC Heart Failure (IF = 3.612) に採択されました。当研究室が分析を担当しています。

Jun. 2022 [論文]
説明可能な人工知能による循環器診療支援に関する論文が、IEICE Transactions on Information and Systems (IF = 0.695, 公表採択率39.9%) に採択されました。

Aug. 2022 [国際会議, 論文]
本研究室が実施した医療用人工知能に関する研究が、国際会議 ICMSQ に採択され、AIP Conference Proceedings（アメリカ物理学会, 採択率 = 56%）への出版が決定しました。

Jun. 2022 [論文]
助手の柿本さんの論文が Mathematical Biosiences and Engineering (IF = 2.194, 公表採択率 = 34%) に採択されました。テーマ: MASの入出力関係を学習した Support Vector Regression による高速な社会シミュレータ

Apr. 2022 [論文]
本研究室が実施した「SIRVVD微分方程式の解構造の解析とCOVID-19集団免疫を満たすワクチン接種率の数理的表現」が、IEEE OAメガジャーナル IEEE Access から出版されました（IF = 3.476, 公表採択率 = 30%, Q1ジャーナル）。[Link]

Feb. 2022 [論文]
ホワイトボックス型ディープラーニングによる心臓の定量的な解析手法が、医学論文誌 Heart and Vessels (Impact factor = 2.037, 公表採択率 = 19%) に採択され、出版されました。[Link]

Jan. 2022 [資料提供]
内閣府の依頼を受け、オミクロン株環境下での感染伝播シミュレーションを実施しました（感染者数・重症者数・死亡者数のシナリオベースシミュレーション）。

Jan. 2022 [受賞]
生産工学部から学術賞が授与されました。

Nov. 2021 [メディア]
船橋よみうり新聞から研究成果（災害避難シミュレーション）が公開されました。

Nov. 2021 [成果公表]
本研究室と日大医学部の共同研究として開発された心臓の異常状態を検出する人工知能が、産業交流展2021（東京ビッグサイト）で展示されました。

Nov. 2021 [学術論文]
本研究室の学術論文が、米国数学協会 Mathematical Biosiences and Engineering（Impact Factor = 2.080） から出版されました（SIRVVDモデルによるCOVID-19ワクチン接種の効果検証 / 日本国内シミュレーション） [概要]。

Nov. 2021 [メディア]
船橋よみうり新聞社の取材を受けました。

Sep. 2021 [受賞]
国際会議 ICICIC2021 で Best Presentation Award を受賞しました。

Aug. 2021 [資料提供]
内閣府コロナ対策室の依頼を受け、感染伝播シミュレーションを実施しました（医療崩壊を避けるには、東京都の人流をどの程度削減すべきか。シナリオベースシミュレーション）。

Jul. 2021 [学術論文]
本研究室の学術論文が、米国数学協会 Mathematical Biosiences and Engineering（Impact Factor = 2.080） から出版されました（SIRモデルによるCOVID-19接触確認アプリの日本国内シミュレーション） [概要]。

Jun. 2021 [資料提供]
内閣府コロナ対策室の依頼を受け、感染伝播シミュレーションを実施しました（変異株、緊急事態宣言、ワクチン接種、東京五輪などの影響調査）[概要]。

May 2021 [成果公表]
進路のミカタWeb版（マイナビ）で、本研究室が紹介されました。

Jan. 2021 [TV出演]
サンデーステーション（テレビ朝日）に出演し、緊急事態宣言の延長に関するシミュレーションの解説を行いました。

Nov. 2020 [書籍出版]
本研究室が分担執筆した深層学習とアンサンブル学習に関する書籍が出版されました。

Sep. 2020 [資料提供]
内閣府コロナ対策分科会の会議資料に、本研究室の分析結果が掲載されました。

Jul. 2020 [メディア掲載]
本研究室の分析結果が、News Zero や NHK などで放送されました。

Jul. 2020 [受賞報告]
本研究室の学術貢献が、JACIII Young Researcher Award 2020を受賞しました。

Jun. 2020 [社会貢献]
本研究室が実施した新型コロナ感染症に関わる研究が、AI Japan R&D Network (人工知能研究開発ネットワーク)で紹介されました！

Apr. 2020 [書籍出版]
本研究室が分担執筆したアンサンブル学習に関する書籍の出版が決定しました。

Jan. 2020 [受賞報告]
本研究室の学術貢献が、IEEE Young Researcher Award（計算知能部門）を受賞しました。

Jan. 2020 [講演]
豊橋技科大主催 先端データサイエンス講演会において講演を行いました。

Dec. 2019 [年間報告]
2019年、2報の学術論文（査読付き）、4件の国際会議（査読付き）、14件の学会発表（査読なし）の成果公表を行いました。

Nov. 2019 [受賞報告]
本研究室の学術貢献が、人工知能学会において、ALST研究会優秀賞にノミネートされました。

Sep. 2019 [メディア公開]
本研究室が開発した人工知能システムが、UTY山梨テレビで放映されるとともに、毎日新聞、山梨日日新聞、上越タイムスに掲載されました。

Apr. 2019 [競争的資金獲得]
本研究室の取り組みが、科研費（若手研究）に採択されました。

Dec. 2018 [年間報告]
2018年、4報の学術論文（査読付き）、4件の国際会議（査読付き）、11件の学会発表（査読なし）の成果公表を行いました。

Oct. 2018 [競争的資金獲得]
本研究室の取り組みが、国立研究開発法人 情報通信研究機構 における研究課題に採択されました。

Aug. 2018 [受賞報告]
国際会議 ICICIC2018 に対し、深層学習の数理構造の拡張に関する論文を投稿し、Best Paper Award を受賞しました。

Mar. 2018 [受賞報告]
本研究室の学術貢献が、情報処理学会において、奨励賞を受賞しました。

Apr. 2017 [競争的資金獲得]
本研究室の取り組みが、科研費（若手B）に採択されました。