受賞（教員）

国外での表彰:

  • 2021.09 Best Presentation Award, ICICIC2021 （計算機と制御情報に関する国際会議）
  • 2020.10 Young Researcher Award, JACIII （応用計算知能に関する論文誌, フルペーパー405編中3編 = 受賞率0.7%）
  • 2020.09 Young Researcher Award, IEEE Computational Intelligence Society （計算知能部門）
  • 2018.08 Best Paper Award, ICICIC2018 （計算機と制御情報に関する国際会議）

国内での表彰:

  • 2023.11 感謝状, ペイシェントケア学術大会（「AIを活用した近未来医療」に関する講演）
  • 2022.12 生産工学部学術賞, 日本大学生産工学部
  • 2021.12 生産工学部学術賞, 日本大学生産工学部
  • 2021.06 LOIS研究賞, 電子情報通信学会 LOIS研究会
  • 2021.02 研究奨励賞, 電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会
  • 2021.02 日本大学リサーチャー・アワード
  • 2020.11 グッドプレゼンテーション賞, 電子情報通信学会 LOIS研究会
  • 2019.11 研究会優秀賞ノミネート, 人工知能学会ALST研究会

論文最多ダウンロード：

  • 4位, JACIII Most Downloaded Papers, Dec. 2021, doi: 10.20965/jaciii.2021.p0931
  • 3位, JACIII Most Downloaded Papers, Nov. 2021, doi: 10.20965/jaciii.2021.p0931
  • 5位, JACIII Most Downloaded Papers, May. 2021, doi: 10.20965/jaciii.2021.p0258
  • 2位, JACIII Most Downloaded Papers, Apr. 2021, doi: 10.20965/jaciii.2021.p0258
  • 5位, JACIII Most Downloaded Papers, Jan. 2020, doi: 10.20965/jaciii.2017.p0616
  • 4位, JACIII Most Downloaded Papers, Jun. 2019, doi: 10.20965/jaciii.2017.p0616
  • 3位, JACIII Most Downloaded Papers, Jul.-Aug. 2017, doi: 10.20965/jaciii.2017.p0616

受賞（指導学生）

学外での表彰:

  • 2022.01 研究奨励賞（電子情報通信学会）前橋亮太
  • 2021.12 LOISグッドプレゼンテーション賞（電子情報通信学会）奥山祥太
  • 2018.10 準優勝, 第29回全国高専プログラミングコンテスト競技部門/49チーム中2位
  • 2019.08 Best Paper Award, ICICIC2018 森雅也
  • 2018.03 学生奨励賞（情報処理学会）森雅也

学内での表彰:

  • 2021.03 学生善行褒賞（日本大学生産工学部）野呂颯汰
  • 2021.03 優等賞（日本大学生産工学部）安達充優
  • 2020.04 〜 現在 マネジメント部会賞（日本大学生産工学部校友会）合計12名受賞（家富紗妃, 野澤裕基, 平山健一郎, 林田優, 西山千寛, 山口珠々, 山本蒼, 封昊睿, 三浦朋樹, 奥山祥太, 野呂颯汰, 出川健太）

A1: 原著論文（英文誌, 査読あり）

Impact Factor あり (WoS収録誌)

  1. Naoki Koyama, Yusuke Sakai, Seiya Sasaoka, Diego Dominguez, Kentaro Somiya, Yuto Omae, Yoshikazu Terada, Marco Meyer-Conde, Hirotaka Takahashi, Enhancing the rationale of convolutional neural networks for glitch classification in gravitational wave detectors: a visual explanation, Machine Learning: Science and Technology, vol.5, no.3, art. no. 035028, 2024. [IF: 6.3] [Link]
  2. Yuto Omae, Yohei Kakimoto, Yuki Saito, Daisuke Fukamachi, Koichi Nagashima, Yasuo Okumura, Jun Toyotani, Deep Learned Features Selection Algorithm: Removal Operation of Anomaly Feature Maps (RO-AFM), Applied Soft Computing, Vol.162, art.no. 111809, 2024. [IF: 8.7] [Link]
  3. Yuki Saito, Yuto Omae, Tomonari Harada, Hidemi Sorimachi, Naoki Yuasa, Kazuki Kagami, Fumitaka Murakami, Ayami Naito, Yuta Tani, Toshimitsu Kato, Naoki Wada, Yasuo Okumura, Hideki Ishii, Masaru Obokata, Exercise Stress Echocardiography-Based Phenotyping of Heart Failure with Preserved Ejection Fraction, Journal of the American Society of Echocardiography, 2024. doi: 10.1016/j.echo.2024.05.003. [IF: 6.5] [Link]
  4. Yuto Omae, Masaya Mori, Yohei Kakimoto, Multi-Rules Mining Algorithm for Combinatorially Exploded Decision Trees With Modified Aitchison-Aitken Function-Based Bayesian Optimization, IEEE Open Journal of the Computer Society, vol.5, pp.215-226, 2024. doi: 10.1109/OJCS.2024.3394928. [IF: 5.9] [Link]
  5. Harutaka Kikuchi, Yohei Kakimoto, Yuto Omae, Kazuki Sakai, Impacts of Snow Accumulation on a Facility Location Model -Focusing on the Road Network in Nagaoka, Niigata, Japan-, International Journal ofInnovative Computing, Information and Control, vol.20, no.2, pp.329-342, 2024. doi: 10.24507/ijicic.20.02.329 [IF: xx]
  6. Seiya Sasaoka, Naoki Koyama, Diego Dominguez, Yusuke Sakai, Kentaro Somiya, Yuto Omae, and Hirotaka Takahashi, Comparative study of 1D and 2D convolutional neural network models with attribution analysis for gravitational wave detection from compact binary coalescences, Physical Review D, Vol.109, No.4, art.no. 043011 (2024). doi: 10.1103/PhysRevD.109.043011 [IF: 5.4] [Link]
  7. Seiya Sasaoka, Naoki Koyama, Diego Dominguez, Yusuke Sakai, Kentaro Somiya, Yuto Omae, Hirotaka Takahashi, Visualizing Convolutional Neural Network for Classifying Gravitational Waves from Core-Collapse Supernovae, Physical Review D, vol.108, no.12, art. no.123033, 2023. doi: 10.1103/PhysRevD.108.123033 [IF: 5.4] [Link]
  8. Yuto Omae, Yusuke Sakai, Hirotaka Takahashi, Features Gradient-based Signals Selection Algorithm of Linear Complexity for Convolutional Neural Networks, AIMS Mathematics, vol.9, issue 1, pp.792-817, 2024. doi: 10.3934/math.2024041. [IF: 2.2] [採択率: 27%] [Link]
  9. Yuto Omae, Effects of Exploration Weight and Overtuned Kernel Parameters on Gaussian Process-Based Bayesian Optimization Search Performance, Mathematics, vol.11, no.4, article no.3067, 2023.07. doi:10.3390/math11143067 [IF: 2.4] [採択率: 38.0%] [Link]
  10. Yuki Saito, Yuto Omae, Koichi Nagashima, Katsumi Miyauchi, Yuji Nishizaki, Sakiko Miyazaki, Hidemori Hayashi, Shuko Nojiri, Hiroyuki Daida, Tohru Minamino, Yasuo Okumura, Phenotyping of atrial fibrillation with cluster analysis and external validation, Heart, doi: 10.1136/heartjnl-2023-322447 [IF: 7.369] [採択率: 24.0%] [Link]
  11. Yuto Omae, Masaya Mori, E2H Distance-weighted Minimum Reference Set for Numerical and Categorical Mixture Data and a Bayesian Swap Feature Selection Algorithm, Machine Learning and Knowledge Extraction, vol.5, no.1, pp.109-127, 2023.01. doi: 10.3390/make5010007 [IF: 3.9] [採択率: 19.0%] [Link]
  12. Yuki Saito, Yuto Omae, Saki Mizobuchi, Hidesato Fujito, Masatsugu Miyagawa, Daisuke Kitano, Kazuto Toyama, Daisuke Fukamachi, Jun Toyotani, Yasuo Okumura, Prognostic significance of pulmonary arterial wedge pressure estimated by deep learning in acute heart failure, ESC Heart Failure, vol.10, issue 2, pp.1103-1113, 2022.12. doi: 10.1002/ehf2.14282 [IF: 3.612] [採択率: 28.0%] [Link]
  13. Yuto Omae, Yuki Saito, Yohei Kakimoto, Daisuke Fukamachi, Koichi Nagashima, Yasuo Okumura, Jun Toyotani, GUI System to Support Cardiology Examination Based on Explainable Regression CNN for Estimating Pulmonary Artery Wedge Pressure, IEICE Transactions on Information and Systems, vol.E106.D Issue 3 pp.423-426, 2023.3. doi: 10.1587/transinf.2022EDL8059 [IF: 0.695] [採択率: 39.9%] [Link]
  14. Yohei Kakimoto, Yuto Omae, Jun Toyotani, Hirotaka Takahashi, Fast screening framework for infection control scenario identification, Mathematical Biosciences and Engineering, vol.19, issue 12, pp.12316-12333, 2022. doi: 10.3934/mbe.2022574 [IF: 2.194] [採択率: 34%]
  15. Yuto Omae, Makoto Sasaki, Jun Toyotani, Kazuyuki Hara, Hirotaka Takahashi, Theoretical Analysis of the SIRVVD Model for Insights into the Target Rate of COVID-19/SARS-CoV-2 Vaccination in Japan, IEEE Access, vol.10, pp.43044-43054, 2022.04. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3168985. [IF: 3.367] [採択率: 30%] [Link]
  16. Yuki Saito, Yuto Omae, Daisuke Fukamachi, Koichi Nagashima, Saki Mizobuchi, Yohei Kakimoto, Jun Toyotani, Yasuo Okumura, Quantitative Estimation of Pulmonary Artery Wedge Pressure from Chest Radiographs by a Regression Convolutional Neural Network, Heart and Vessels, vol.37, pp.1387–1394, 2022.02. doi: 10.1007/s00380-022-02043-w [IF: 2.037] [採択率: 19%] [Link]
  17. Takuma Akiduki, Jun Nagasawa, Zhong Zhang, Yuto Omae, Toshiya Arakawa, Hirotaka Takahashi, Inattentive Driving Detection Using Body-Worn Sensors:Feasibility Study, Sensors, vol.22, no.1, article number 352, doi: 10.3390/s22010352. [IF: 3.567] [採択率: 43.0%] [Link]
  18. Yuto Omae, Yohei Kakimoto, Makoto Sasaki, Jun Toyotani, Kazuyuki Hara, Yasuhiro Gon, Hirotaka Takahashi, SIRVVD model-based verification of the effect of first and second doses of COVID-19/SARS-CoV-2 vaccination in Japan, Mathematical Biosciences and Engineering, vol.19, issue 1, pp.1026-1040, 2022. doi: 10.3934/mbe.2022047. [IF: 2.194] [採択率: 34%] [Link]
  19. Yuto Omae, Yohei Kakimoto, Jun Toyotani, Kazuyuki Hara, Yasuhiro Gon, Hirotaka Takahashi, SIR model-based verification of effect of COVID-19 Contact-Confirming Application (COCOA) on reducing infectors in Japan, Mathematical Biosciences and Engineering, vol.18, issue 5, pp.6506-6526, 2021. doi: 10.3934/mbe.2021323. [IF: 2.194] [採択率: 34%] [Link]
  20. Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, Riki Tanaka, Multiagent Simulation Approach to Pedestrian Laminar Flow with Group Walking Models, IEEE Access, vol.9, pp.6907-6920, 2021.01.05. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3049272 [IF: 3.367] [採択率: 30%] [Link]

CiteScore あり (Scopus収録誌)

  1. Masaya Mori, Yuto Omae, Yohei Kakimoto, Makoto Sasaki, Jun Toyotani, Analyzing factors of daily travel distances in Japan during the COVID-19 pandemic, Mathematical Biosciences and Engineering, vol.21, issue 8, pp.6936-6974, 2024, doi: 10.3934/mbe.2024305
  2. Hirotaka Takahashi, Shigeki Ojima, Takazumi Kawai, Atsuko Yamaguchi, Yuto Omae, Analysis of Impact of Data Science and Artificial Intelligence Education on Motivation and Career Development, ICIC Express Letters, Part B: Applications, Vol.14, No.12, pp.1273-1283, 2023.
  3. Hirotaka Takahashi, Takumi Inagawa, Yasushi Sumitani, Yuto Omae, Evacuation Planning Model Using Chain Flow Algorithm: Case of Different Evacuation Speeds, ICIC Express Letters, Vol.17, No.5, pp.569-578, 2023. doi: 10.24507/icicel.17.05.569 [CiteScore = 1.3]
  4. Tomoki Miura, Yuto Omae, Yuki Saito, Daisuke Fukamachi, Koichi Nagashima, Yasuo Okumura, Yohei Kakimoto and Jun Toyotani, Three-State Classification of Pulmonary Artery Wedge Pressure from Chest X-Ray Images Using Convolutional Neural Network, ICIC Express Letters, Part B: Applications, Vol.14, No.3, pp.271-277, Mar. 2023. DOI: 10.24507/icicelb.14.03.271 [CiteScore = 1.3]
  5. Hirotaka Takahashi, Chie Uenae, Yasushi Sumitani, Yohei Kakimoto, Yuto Omae, “Disaster Evacuation Simulation Considering Transmission of False and Fact-Checking Information by Social Networking Service”, International Journal ofInnovative Computing, Information and Control, Vol.18, No.3, pp.837-849, 2022. doi:10.24507/ijicic.18.03.837 [Cite Score = 1.8] [Link]
  6. Shota Okuyama, Jun Toyotani, Yuto Omae, Relationship between the accuracy of models for judging car sickness based on line-of-sight features and road attributes, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, vol.18, no.2, pp.433-445, 2022.04. doi: 10.24507/ijicic.18.02.433 [Cite Score = 1.8] [Link]
  7. Yuto Omae, Jun Toyotani, Kazuyuki Hara, Yasuhiro Gon, Hirotaka Takahashi, Effectiveness of the COVID-19 Contact-Confirming Application (COCOA) Based on Multi-Agent Simulation, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, vol.25, no.6, pp.931-943, 2021. doi: 10.20965/jaciii.2021.p0931 [Cite Score = 0.9], [doi Link]
  8. Kan Tsubowa, Takuma Akiduki1, Zhong Zhang, Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, A Study of Effects of Driver’s Sleepiness on Driver’s Subsidiary Behaviors, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, vol.17, no.5, pp.1791-1799, 2021.10.[Cite Score = 1.8]
  9. Yuto Omae, Yohei Kakimoto, Jun Toyotani, Kazuyuki Hara, Yasuhiro Gon, Hirotaka Takahashi, Impact of removal strategies of stay-at-home orders on the number of COVID-19 infectors and people leaving their homes, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, vol.17, no.3, pp.1055-1065, Jun. 2021. DOI: 10.24507/ijicic.17.03.1055 [doi Link]
  10. Yuto Omae, Yohei Kakimoto, Jun Toyotani, Kazuyuki Hara, Yasuhiro Gon, Hirotaka Takahashi, Reliability of Multi-agent based Infection Simulator with Parameters of Isolation Wards, ICIC Express Letters, Part B: Applications, Vol.12, No.6, pp.577-586, Jun. 2021. DOI: 10.24507/icicelb.12.06.577 [Scopus], [doi Link]
  11. Masaya Matsushita, Yuto Omae, Tatsurou Furuya, Kazuhiro Yatsushiro, Kazutaka Mizukoshi, Takayuki Oshima, Norihisa Sakakibara, Yoshiaki Mizuochi, Hirotaka Takahashi, A System to Analyze and Support Learners’ Spontaneous Interactions, ICIC Express Letters, Part B: Applications, Vol.12, No.6, pp.549-556, 2021. DOI: 10.24507/icicelb.12.06.549 [Scopus]
  12. Yuto Omae, Kazutaka Mizukoshi, Tatsuro Furuya, Takayuki Oshima, Norihisa Sakakibara, Yoshiaki Mizuochi, Kazuhiro Yatsushiro, Masaya, Matsushita, Hirotaka Takahashi, Intelligent Edutab Box: Supporting Real-Time Face-to-face Collaborative Learning, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, vol.25, no.2, pp.258-269, 2021. [Scopus]
  13. Daniel Kreuter, Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, Takuma Akiduki, Zhang Zhong, Classification of Human Gait Acceleration Data Using Convolutional Neural Networks, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, vol.16, no.2, pp.609-619, 2020. [Scopus]
  14. Yuto Omae, Masahiro Kobayashi, Kazuki Sakai, Takuma Akiduki, Akira Shionoya, Hirotaka Takahashi, Detection of Swimming Stroke Start Timing by Deep Learning from an Inertial Sensor, ICIC Express Letters, Part B Applications, vol.11, no.3, pp.245-251, 2020. [Scopus]
  15. Hiroyuki Hayashi, Kazuki Sakai, Hiroyuki Hamazumi, Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, A Basic Study of Noise Reduction on the Analysis of Burst Gravitational Waves by Direct and Parallel Denoising Autoencoder, ICIC Express Letters, vol.14, no.4, pp.337-345, 2020.04 [Cite Score (Scopus) = 0.8] [doi Link]
  16. Masaya Mori, Yuto Omae, Takuma Akiduki, Hirotaka Takahashi, Consideration of Human Motion’s Individual Differences-Based Feature Space Evaluation Function for Anomaly Detection, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, vol.15, no.2, pp.783-791, 2019.04 [Cite Score = 1.8]
  17. Yuto Omae, Masaya Mori, Takuma Akiduki, Hirotaka Takahashi, A Novel Deep Learning Optimization Algorithm for Human Motions Anomaly Detection, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, vol.15, no.1, pp.199-208, 2019.02 [Cite Score (Scopus) = 1.8] [Link]
  18. Yuto Omae, Tatsuro Furuya, Kazutaka Mizukoshi, Takayuki Oshima, Norihisa Sakakibara, Yoshiaki Mizuochi, Kazuhiro Yatsushiro, Hirotaka Takahashi, Data Mining for Discovering Effective Time-Series Transition of Learning Strategies on Mutual Viewing-Based Learning, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, vol.22, no.7, pp.1046-1055, 2018.11 doi: 10.20965/jaciii.2018.p1046 [Cite Score (Scopus) = 0.9] [doi Link]
  19. Masahiro Kobayashi, Yuto Omae, Kazuki Sakai, Akira Shionoya, Hirotaka Takahashi, Takuma Akiduki, Kazufumi Nakai, Nobuo Ezaki, Yoshihisa Sakurai, Chikara Miyaji, Swimming Motion Classification for Coaching System by using a Sensor Device, ICIC Express Letters, Part B Applications, vol.9, no.3, pp.209-217, 2018.03 [Cite Score (Scopus) = 0.4] [Link]
  20. Yuto Omae, Hirotaka Takahashi, Feature Selection Algorithm Considering Trial and Individual Differences for Machine Learning of Human Activity Recognition, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, vol.21, no.5, pp.813-824, 2017.09. doi: 10.20965/jaciii.2017.p0813 [Cite Score (Scopus) = 0.9] [doi Link]
  21. Yuto Omae, Yoshihisa Kon, Masahiro Kobayashi, Kazuki Sakai, Akira Shionoya, Hirotaka Takahashi, Takuma Akiduki, Kazufumi Nakai, Nobuo Ezaki, Yoshihisa Sakurai, Chikara Miyaji, Swimming Style Classification Based on Ensemble Learning and Adaptive Feature Value by Using Inertial Measurement Unit, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, vol.21, no.4, 616-631, 2017.07 doi: 10.20965/jaciii.2017.p0616 [Cite Score (Scopus) = 0.9] [doi Link]
  22. Wataru Takahagi, Yasushi Sumitani, Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, Kazuki Sakai, Method of Determining Future Facility Location with Maintaining Present Accessibility, Industrial Engineering and Management Systems, vol.15, no.3, pp.197-205, 2016.09 doi: 10.7232/iems.2016.15.3.197 [Cite Score (Scopus) = 1.1] [doi Link]

その他:

  1. Yuto Omae, Tatsuro Furuya, Masaya Matsushita, Kazutaka Mizukoshi, Kazuhiro Yatsushiro, Hirotaka Takahashi, Artificial Intelligence Education in an Elementary School and Its Evaluation by Career Development, Motivation and Rubrics, Information and Technology in Education and Learning, Vol.3, No.1, Trans-p002 (2023). doi:10.12937/itel.3.1.Trans.p002

B1: 国際会議

国際会議プロシーディングス論文（査読あり）

  1. Yuto Omae, Gaussian Process-based Bayesian Optimization and Shape Transformation of Benchmark Functions, Journal of Physics: Conference Series, vol.2701, art. no. 012022, 2024. [Link]
  2. Yohei Kakimoto, Yuto Omae, Evaluation of location data-based features using Gaussian mixture models for age group estimation, Journal of Physics: Conference Series, vol.vol.2701, art. no. 012070, 2024. [Link]
  3. Seiya Sasaoka, Yilun Hou, Diego Dominguez, Suyog Garg, Naoki Koyama, Yusuke Sakai, Yuto Omae, Kentaro Somiya, Hirotaka Takahashi, Deep Learning for Detecting Gravitational Waves from Compact Binary Coalescences and Its Visualization by Grad-CAM Proceedings of Science (International Cosmic Ray Conference; ICRC2023), vol.444, Article no. 1498, 2023. [Link]
  4. Seiya Sasaoka, Yilun Hou, Diego Dominguez, Suyog Garg, Naoki Koyama, Yusuke Sakai, Yuto Omae, Kentaro Somiya, Hirotaka Takahashi, Deep Learning Application for Detecting Gravitational Waves from Core-Collapse Supernovae, Proceedings of Science (International Cosmic Ray Conference; ICRC2023), vol.444, Article no. 1499, 2023. [Link]
  5. Yuto Omae, Yuki Saito , Daisuke Fukamachi , Koichi Nagashima , Yasuo Okumura , Jun Toyotani, Impact of Chest Radiograph Image Size and Augmentation on Estimating Pulmonary Artery Wedge Pressure by Regression Convolutional Neural Network, AIP Conference Proceedings (IC-MSQUARE 2022), vol.2872, article no. 120065, doi: 10.1063/5.0162766 [Cite Score = 0.8] [採択率: 45.11%] (203 accept / 450 submit) [Link]
  6. Yuto Omae, Basic investigation of a method of assessing tennis forehand stroke quality using convolutional neural networks and inertia sensors, AIP Conference Proceedings (IC-MSQUARE 2022), vol.2872, Article no. 120077, doi: 10.1063/5.0162768 [Cite Score = 0.8] [採択率: 45.11%] (203 accept / 450 submit) [Link]
  7. Ryota Maehashi, Rian Nagaoka, Yuka Nigoshi, Yuga Hayashi, Ryuhei Moriguchi, Yohei Kamimoto, Jun Toyotani, Kazuyuki Hara, Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, Mathematical Model Considering Effect of COVID-19 Contact-Confirming Application (COCOA) and “GoTo Travel Campaign”, Journal of Physics: Conference Series, Vol.2090, 012022, (2021). doi: 10.1088/1742-6596/2090/1/012022, [Cite Score = 0.7] [採択率: 46.34%] (190 accept / 410 submit)
  8. Kazutaka Mizukoshi, Tatsuro Furuya, Takayuki Oshima, Norihisa Sakakibara, Yoshiaki Mizuochi, Yuto Omae, Hirotaka Takahashi, Kazuhiro Yatsushiro, Performance analysis of “edulog” system, Proceedings of the 2017 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, pp.583-588, 2017.12 [IEEE Xplore]
  9. Yuto Omae, Tatsuro Furuya, Kazutaka Mizukoshi, Takayuki Oshima, Norihisa Sakakibara, Yoshiaki Mizuochi, Kazuhiro Yatsushiro, Hirotaka Takahashi, Machine learning-based collaborative learning optimizer toward intelligent CSCL system, Proceedings of the 2017 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, pp.577-578, 2017.12 [IEEE Xplore]
  10. Yuto Omae, Takako Mitsui, Hirotaka Takahashi, Rubric Evaluation for Project Research as Active Learning in Super Science High School, Proceedings of the 2016 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, pp.827-831, 2016.12 [IEEE Xplore] [採択率: 78.9%]
  11. Yuto Omae, Mitsui Takako, Hirotaka Takahashi, Effect on Satisfaction through Super Science High School’s Education, Proceedings of the 2015 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, pp.146-150, 2015.12 [IEEE Xplore][採択率: 80.8%]

口頭発表

  1. Yuto Omae, Yohei Kakimoto, Yuki Saito, Daisuke Fukamachi, Koichi Nagashima, Yasuo Okumura, Jun Toyotani, Reliability Metrics of Explainable CNN based on Wasserstein Distance for Cardiac Evaluation, 13th International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences, September 30-October 3, 2024, Kalamata, Greece.
  2. Masaya Mori, Yutaka Koyama, Yuto Omae, Kazuyuki Hara, Jun Toyotani, Yasuo Okumura, Hiroyuki Hao, Potential of Low-Dimensionalized Texture Features of Myocardial Biopsy Histopathology Images for Cardiomyopathy Diagnosis Support, 13th International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences, September 30-October 3, 2024, Kalamata, Greece.
  3. Yusuke Sakai, Kenji Iwamoto, Yuto Omae, Tsuyoshi Mikami, Takuma Akiduki, Kazuki Sakai Marco Meyer-Conde, Hirotaka Takahashi, Convolutional Neural Networks for Sleep Stages Classification Using Multiple PSG Signals, The 18th International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2024), Qinhuangdao, China, (paper ID: ICICIC2024-SS36-04), September 10-13, 2024.
  4. Naoki Koyama, Yusuke Sakai, Seiya Sasaoka, Diego Dominguez, Kentaro Somiya, Yuto Omae, Yoshikazu Terada, Marco Meyer-Conde, Hirotaka Takahashi, Visual Description of Convolutional Neural Networks for Glitch Classification in Gravitational Wave Detectors, The 18th International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2024), Qinhuangdao, China, (paper ID: ICICIC2024-SS36-05), September 10-13, 2024.
  5. Hirotaka Takahashi, Yusuke Sakai, Naoki Koyama, Seiya Sasaoka, Kentaro Somiya, Yuto Omae, Classification of Glitch Noise and Burst Gravitational Wave Search with Machine Learning Technique, International Conference on Machine Learning Physics, Kyoto University, Japan, November 13-18, 2023.
  6. Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, Takuma Akiduki, Seiya Sasaoka, Yusuke Sakai,　Improving　reproducibility, trustworthiness and fairness for diverse applications of machine learning, [01736],　Minisymposium: Improving　Reproducibility, Trustworthiness and Fairness in Machine Learning [00760]　in 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM 2023), Waseda University, 2023.8.20-25.
  7. Yuto Omae, Gaussian Process-based Bayesian Optimization and Shape Transformation of Benchmark Functions, 12th International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences (IC-MSQUARE 2023), Belgrade, Serbia Aug. 28, 2023.
  8. Yohei Kakimoto, Yuto Omae, Evaluation of location-data based features using Gaussian mixture models for age group estimation, 12th International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences (IC-MSQUARE 2023), Belgrade, Serbia Aug. 28, 2023.
  9. Hirotaka Takahashi, Shigeki Ojima, Takazumi Kawai, Atsuko Yamaguchi, Yuto Omae,　Analysis of Impact of Data Science and Artificial Intelligence Education on Motivation and Career Development,　The 17th International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2023),　Kumamoto, Japan, (paper ID: ICICIC2023-SS36-01), August 29-31, 2023.
  10. Seiya Sasaoka, Yilun Hou, Diego Dominguez, Suyog Garg, Naoki Koyama, Yusuke Sakai, Yuto Omae, Kentaro Somiya, Hirotaka Takahashi, “Deep Learning for Gravitational Wave Detection and Its Analysis Using Grad-CAM”, XV International Conference on Gravitation, Astrophysics and Cosmology (ICGAC15), Gyeongju, Korea, July 3-7, 2023.
  11. Tomoki Miura, Yuto Omae, Yuki Saito, Daisuke Fukamachi, Koichi Nagashima, Yasuo Okumura, Yohei Kakimoto and Jun Toyotani, Three-State Classification of Pulmonary Artery Wedge Pressure from Chest X-Ray Images Using Convolutional Neural Network, Proceedings of the International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC 2022), p.51
  12. Hirotaka Takahashi, Takumi Inagawa, Yasushi Sumitan, Yuto Omae, Evacuation Planning Model Using Chain Flow Algorithm,　Proceedings of the International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC 2022), p.50
  13. Hirotaka Takahashi, Chie Uenae, Yasushi Sumitan, Yohei Kakimoto Yuto Omae, Disaster Evacuation Simulation Considering Transmission of False and Fact-Checking Information by Social Networking Service, Proceedings of the 15th International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2021), 2021.09.15-16.
  14. Ryota Maehashi, Rian Nagaoka, Yuka Nigoshi, Yuga Hayashi, Ryuhei Moriguchi, Yohei Kamimoto, Jun Toyotani, Kazuyuki Hara, Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, Mathematical Model Considering Effect of COVID-19 Contact-Confirming Application (COCOA) and “GoTo Travel Campaign”, 10th International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences, 2021.09.06-09. Online
  15. Daniel Kreuter, Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, Takuma Akiduki, Zhang Zhong, Classification of Human Gait Acceleration Data Using Convolutional Neural Networks, Proceedings of the 14th International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2019), p.95, 2019.08
  16. Yuto Omae, Masahiro Kobayashi, Kazuki Sakai, Takuma Akiduki, Akira Shionoya, Hirotaka Takahashi, Detection of Swimming Stroke Start Timing by Deep Learning from an Inertial Sensor, Proceedings of the 14th International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2019), p.96, 2019.08
  17. Kan Tsubowa, Takuma Akiduki, Zhong Zhang, Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, A Study of Effects of Driver’s Sleepiness on Driver’s Subsidiary Behaviors, Proceedings of the 14th International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2019), p.92, 2019.08
  18. Hiroyuki Hayashi, Kazuki Sakai, Hiroyuki Hamazumi, Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, A Basic Study of Noise Reduction on the Analysis of Burst Gravitational Waves by Direct and Parallel Denoising Autoencoder, Proceedings of the 14th International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2019), p.97, 2019.08
  19. Takuma Akiduki, Jun Nagasawa, Zhong Zhang, Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, Detection of Driver’s Internal State using Body-Worn Sensors, Proceedings of the 8th Biennial Workshop on Digital Signal Processing for Vehicle Systems, O2-4(1)-(6), 2018.10
  20. Masahiro Kobayashi, Yuto Omae, Kazuki Sakai, Takuma Akiduki, Akira Shionoya, Hirotaka Takahashi, Estimation Method of Turn Section by Ensemble Learning for Swimming Motion Coaching System, The 7th International GIGAKU Conference, 2018.10
  21. Yuto Omae, Masaya Mori, Takuma Akiduki, Hirotaka Takahashi, A Novel Deep Learning Optimization Algorithm for Human Motions Anomaly Detection, Proceedings of the 13th International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2018), p.46, 2018.08
  22. Masaya Mori, Yuto Omae, Takuma Akiduki, Hirotaka Takahashi, Consideration of Human Motion’s Individual Differences-based Feature Space Evaluation Function for Anomaly Detection, Proceedings of the 13th International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2018), p.66, 2018.08
  23. Masahiro Kobayashi, Yuto Omae, Kazuki Sakai, Akira Shionoya, Hirotaka Takahashi, Takuma Akiduki, Kazufumi Nakai, Nobuo Ezaki, Yoshihisa Sakurai, Chikara Miyaji, Swimming Motion Classification for Coaching System by Using a Sensor Device, Proceedings of the 12th International Conference on Innovative Computing, Information and Control, p.95 2017.08
  24. Masahiro Kobayashi, Yuto Omae, Kazuki Sakai, Akira Shionoya, Hirotaka Takahashi, Takuma Akiduki, Kazufumi Nakai, Nobuo Ezaki, Yoshihisa Sakurai, Chikara Miyaji, Swimming motion classification for swimming motion coaching system by using a sensor device, The 6th International GIGAKU Conference in Nagaoka 2017.01
  25. Yoshihisa Kon, Kazuki Sakai, Masahiro Kobayashi, Akira Shionoya, Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, Yoshihisa Sakurai, Takuma Akiduki, Chikara Miyaji, Nobuo Ezaki, Kazufumi Nakai, Swimming Style Classification for System of Swimming Performance Evaluation, The 5th International GIGAKU Conference, p.55 (P-49) 2016.10
  26. Wataru Takahagi, Kazuki Sakai, Yuto Omae, Yasushi Sumitani, Hirotaka Takahashi, Future Facility Location with Maintaining Present Accessibility, The 5th International GIGAKU Conference, p.51(P-45), 2016.10
  27. Yoshihisa Kon, Yuto Omae, Kazuki Sakai, Hirotaka Takahashi, Takuma Akiduki, Chikara Miyaji, Yoshihisa Sakurai, Nobuo Ezaki, Kazufumi Nakai, Toward Classification of Swimming Style by using Underwater Wireless Accelerometer Data Proceedings of the 19th International Symposium on Wearable Computers, pp.85-88, 2015.09
  28. Yuto Omae, Katsuko T. Nakahira, Hirotaka Takahashi, A Method to Understand Psychological Factors Needed to Improve Learning Behavior, Proceedings of the Seventh International Conference on Advanced Cognitive Technologies and Applications, pp.165-168, 2015.03
  29. Yuto Omae, Katsuko T. Nakahira, Hirotaka Takahashi, Proposal of an Educational Design to Improve High School Science Students’ Motivation to Enroll in a University’s Department of Science and Engineering, Proceedings of the Seventh International Conference on Advanced Cognitive Technologies and Applications, pp.27-30, 2015.03

プレプリント

  1. Yuto Omae, Yohei Kakimoto, Makoto Sasaki, Masaya Mori, EVI-GPBO: Estimated Variance Integration-Based Gaussian Process Bayesian Optimization. TechRxiv. July 15, 2024. DOI: 10.36227/techrxiv.172107347.71797167/v1
  2. Yuto Omae, Yohei Kakimoto, Yuki Saito, Daisuke Fukamachi, Koichi Nagashima, Yasuo Okumura, Jun Toyotani, Deep Learned Features Selection Algorithm: Removal Operation of Anomaly Feature Maps (RO-AFM). Available at SSRN: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4288721
  3. Yuto Omae, Yohei Kakimoto, Yuki Saito, Daisuke Fukamachi, Koichi Nagashima, Yasuo Okumura, Jun Toyotani, Reliability Metrics of Explainable CNN based on Wasserstein Distance for Cardiac Evaluation, Springer preprint, https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1965782/v1.
  4. Yuto Omae, Jun Toyotani, Kazuyuki Hara, Yasuhiro Gon, Hirotaka Takahashi, A Calculation Model for Estimating Effect of COVID-19 Contact-Confirming Application (COCOA) on Decreasing Infectors, arXiv preprint arXiv:2010.12067, 2020.[Link]
  5. Yuto Omae, Jun Toyotani, Kazuyuki Hara, Yasuhiro Gon, Hirotaka Takahashi, Effectiveness of the COVID-19 Contact-Confirming Application (COCOA) based on a Multi Agent Simulation. arXiv preprint arXiv:2008.13166, 2020. [Link]

A2: 原著論文（和文誌, 査読あり）

  1. 高橋弘毅, 尾島茂樹, 原弘忠, 河合孝純, 山口敦子, 大前佑斗, 人工知能・データサイエンスに関する講義が動機付け・キャリア形成に与える影響の分析, 日本情報ディレクトリ学会, vol.22, pp.76-83, 2024.
  2. 森雅也, 大前佑斗, 川野真吾, 植竹宣夫, 豊谷純, 機械の荷卸・据付に必要な作業用車両の台数自動推定に向けた決定木の構築と要因分析, 日本情報ディレクトリ学会誌, vol.22, pp.110-119, 2024.
  3. 柿本陽平, 大前佑斗, 豊谷純, 原一之, 高橋弘毅, COVID-19の感染リスクを抑制する飲食店における座席割当モデル, 日本経営工学会論文誌, vol.74, no.2, pp.77-89, 2023.
  4. 柿本陽平, 大前佑斗, 豊谷純, 千葉県習志野市における新型コロナウイルス感染予防対策のための人口密集エリアの推定と分類, 日本情報ディレクトリ学会誌, vol.20, no.1, pp.81-88, 2022. doi: https://doi.org/10.50987/jsod.20.1_81_9
  5. 大前佑斗, 柿本陽平, 豊谷純, 原一之, 權寧博, 高橋弘毅, SIRVDモデルによるCOVID-19ワクチン接種を考慮した日本国内の感染伝播シミュレーション, 日本経営工学会論文誌（研究速報）, vol.73, no.1, pp.27-30, 2022.[採択率: 39.4%] [Link]
  6. 新井堅登, 榊原範久, 大前佑斗, 小規模学級における相互閲覧を取り入れた遠隔協調学習に関する事例的研究, 日本教育工学会論文誌, vol.45(suppl.), pp.53-56, 2021. [採択率: 52%]
  7. 大前佑斗, 豊谷純, 原一之, 權寧博, 高橋弘毅, 2次接触者への通知機能を有する COVID-19 接触確認アプリCOCOAの感染者数削減効果の検証, 知能情報ファジィ学会論文誌: 知能と情報, vol.33, no.3, pp.501-514, 2021.08 doi: 10.3156/jsoft.33.3_697 [doi Link]
  8. 大島崇行, 古屋達朗, 大前佑斗, 榊原範久, 水越一貴, 高橋弘毅, 水落芳明, 八代一浩, AIによる分析を教師がどう活用するか―intelligent edutabを用いたアクティブ・ラーニングの事例―, 科学教育研究, vol.45, no.2, pp.171-183, 2021.07 doi: 10.14935/jssej.45.171 [doi Link]
  9. 奥山祥太, 豊谷純, 浦田奈愛, 大前佑斗, 車酔い自動判定モデルとランダムフォレストによる視線動向の階層化分類, 日本情報ディレクトリ学会誌, vol.19, pp.2-9, 2021.04. doi: https://doi.org/10.50987/jsod.19.1_2
  10. 芝田龍正, 三上剛, 秋月拓磨, 大前佑斗, 高橋弘毅, 個人認証を念頭に置いた表面筋電位を用いたジェスチャ識別, 日本知能情報ファジィ学会論文誌: 知能と情報, vol.33, no.1, pp.549-554, 2021.02. doi: 10.3156/jsoft.33.1_549 [doi Link]
  11. 大前佑斗, 古屋達郎, 水越一貴, 大島崇行, 榊原範久, 水落芳明, 八代一浩, 高橋弘毅, 時間駆動型の統計的仮説検証による有効な学習ログの早期検出アルゴリズムとCSCLシステムへの実装, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J103-D, No.12, pp.906-918, 2020.12.01, doi: 10.14923/transinfj.2020JDP7012. [採択率: 40%] [Link]
  12. 大前佑斗, 豊谷純, 原一之, 高橋弘毅, 感染症病床リソースと外出自粛を導入したマルチエージェント環境によるウィルス感染症の伝播予測手法, 日本知能情報ファジィ学会論文誌: 知能と情報, vol.32, no.6, pp.998-1007, 2020.12. doi: 10.3156/jsoft.32.6_998 [doi Link]
  13. 招待論文: 髙橋弘毅, 大前佑斗, 酒井一樹, 秋月拓磨, 塩野谷明, スポーツテック：招待論文：4. 単一慣性センサを用いた競泳指導サポートシステム, 情報処理（情報処理学会論文誌）, vol.61, no.11, 2020.11. [Link]
  14. 大前佑斗, 古屋達朗, 松下将也, 水越一貴, 八代一浩, 高橋弘毅, 初等教育機関における人工知能の教育実践とキャリア形成・動機付け・ルーブリックの関連分析, 日本教育工学会論文誌, vol.44, no.2, pp.213-223, 2020.10 doi: 10.15077/jjet.44046 [採択率: 39%] [Link]
  15. 高橋弘毅, 小林幹京, 大前佑斗, 酒井一樹, 秋月拓磨, 塩野谷明, 単一慣性センサを用いた競泳指導サポートシステム: プロトタイプ構築とその評価, 日本知能情報ファジィ学会論文誌: 知能と情報, vol.32, no.1, pp.544-549, 2020.02 doi: 10.3156/jsoft.32.1_544 [doi Link]
  16. 小林幹京, 大前佑斗, 酒井一樹, 秋月拓磨, 塩野谷明, 高橋弘毅, 単一慣性センサとアンサンブル学習を活用した競泳中のターン区間推定, 知能情報ファジィ学会論文誌: 知能と情報 vol.31, no.1, pp.597-602, 2019.02 doi: 10.3156/jsoft.31.1_597 [doi Link]
  17. 大前佑斗, 古屋達郎, 水越一貴, 大島崇行, 榊原範久, 水落芳明, 八代一浩, 高橋弘毅, 相互閲覧型学習の分析支援を目的としたデータマイニングシステム, 電子情報通信学会論文誌D vol.J102-D, no.4, pp.257-266, 2019.01 doi: 10.14923/transinfj.2018DEP0002 [採択率: 40%] [Link]
  18. 大前佑斗, 高橋弘毅, 決定木による教育効果の言語化に基づく内省支援手法, 日本教育工学会論文誌 vol.Sup-42, pp.65-68, 2018.12 doi: 10.15077/jjet.S42038 [採択率: 43%] [Link]
  19. 高萩航, 酒井一樹, 大前佑斗, 住谷安史, 高橋弘毅,近接性の確保と既存施設の継続利用による建替コストの削減を考慮した将来における施設配置手法, 日本経営工学会論文誌 vol.69, no.2, pp.84-93, 2018. [採択率: 47.1%] [Link]
  20. 大前佑斗, 吉野華恵, 糟谷理恵子, 三井貴子, 高橋弘毅, 留学経験が自発的活動・キャリア形成に与える影響の検討, 日本教育工学会論文誌, vol.40, pp.21-24, 2017. [採択率: 50%] [Link]
  21. 大前佑斗, 吉野華恵, 大島敦子, 三井貴子, 高橋弘毅, 国際的環境科学者志望意欲の向上を目的とした教育実践とその効果（− スーパーサイエンスハイスクール指定校による教育実践 −）, グローバル人材育成教育研究, vol.3, no.1, pp.19-29, 2016.03
  22. 大前佑斗, 糟谷理恵子, 吉野華恵, 三井貴子, 高橋弘毅, Global Studiesによる教育実践がグローバル人材志望意欲に与える影響の推定, グローバル人材育成教育研究, vol.3, no.1, pp.30-39, 2016.03
  23. 大前佑斗, 中平勝子, 土屋陽子, 宿院頼, 三井貴子, 高橋弘毅, キャリアに対する認識の分析による進学動機変容の推定, 知能情報ファジィ学会論文誌: 知能と情報, vol.27, no.5, pp.743-756, 2015.10 https://doi.org/10.3156/jsoft.27.743
  24. 大前佑斗, 中平勝子, 高橋弘毅, 土屋陽子, 宿院頼, 三井貴子, 福村好美, 進路指導教育支援を目的とした心象状態の可視化手法, ヒューマンインタフェース学会論文誌, vol.17. no.2, pp.127-138, 2015.02 [採択率: 50.0%]

B2: 紀要論文など（査読なし）

  1. 大島崇行, 柿本陽平, 椎谷由佳, 大前佑斗, 髙橋弘毅, “教育評価を支える振り返りシステムRef-tabの開発”, 上越教育大学教職大学院研究紀要, Vol.11, pp.105-112 (2024.2.29).
  2. 椎谷由佳, 大島崇行, 柿本陽平, 大前祐斗, 髙橋弘毅, “Ref-tabを用いた振り返りの共有が学習者に与える影響～自己調整する学級を目指した授業実践を通して～”, 上越教育大学教職大学院研究紀要, Vol.11, 113-123 (2024.2.29).
  3. 髙橋弘毅, 河合孝純, 山口敦子, 大前佑斗, データサイエンスリテラシー(1)における教育実践と動機付け・キャリア形成の関連分析, 東京都市大学教育年報, Vol.33, pp.86-96, 東京都市大学, 2023.10.31.
  4. 尾崎宏樹, 稲葉優希, 伊藤浩志, 森直樹, 高橋美帆, 松本実, 城所収二, 吉田和人, 山田耕司, 玉城将, 大前佑斗, (10) 機械学習を用いた試合分析方法確立のための研究, 2018年度国立スポーツ科学センター年報, p.37, 2019.06
  5. 伊藤浩志, 田村尚之, 塩野谷明, 吉田孝久, 志賀充, 谷川聡, 大前佑斗, (4) スポーツデータの解析に適した数理アルゴリズムの検討, 2018年度国立スポーツ科学センター年報, p.46, 2019.06
  6. 伊藤浩志, 相原伸平, 松本実, 田村尚之, 塩野谷明, 吉田孝久, 志賀充, 大前佑斗, (4) スポーツデータの解析に適した数理アルゴリズムの検討, 2017年度国立スポーツ科学センター年報, p.51, 2018.06
  7. 伊藤浩志, 相原伸平, 松村真一, 澤田みのり, 松本実, 宍戸英彦, 深尾拓生, 大前佑斗, 杉山恵令奈, (2) 競技会場でのサポートシステムの構築, 2016年度国立スポーツ科学センター年報, pp.53-54, 2017.06
  8. 伊藤浩志, 相原伸平, 大前佑斗, 宍戸英彦, 深尾拓生, 松村真一, 松本実, (2) ITを活用したトレーニング支援システムの開発, 2016年度国立スポーツ科学センター年報, pp.49-50, 2017.06
  9. 伊藤浩志, 相原伸平, 大前佑斗, 宍戸英彦, 田村尚之, (4) スポーツデータの解析に適した数理アルゴリズムの検討, 2016年度国立スポーツ科学センター年報, pp.41-42, 2017.06
  10. 大前佑斗, 吉野華恵, 三井貴子, 高橋弘毅, 山梨英和中学校・高等学校における課題研究のルーブリック評価, 山梨英和大学紀要, vol.15, pp.23-30, 2017.03 https://doi.org/10.24628/yeiwa.15.0_23
  11. 大前佑斗, 吉野華恵, 大島敦子, 三井貴子, 高橋弘毅, 山梨英和中学校・高等学校におけるスーパーサイエンスハイスクールによる教育実践, 山梨英和大学紀要, vol.14, pp.78-88, 2016.03 https://doi.org/10.24628/yeiwa.14.0_78
  12. 分担執筆, 山梨英和中学校・高等学校 平成25年度文部科学省指定スーパーサイエンスハイスクール研究開発実施報告書（第3年次）, 2016年3月.
  13. 分担執筆, 山梨英和中学校・高等学校 平成25年度文部科学省指定スーパーサイエンスハイスクール研究開発実施報告書（第2年次）, 2015年3月

著書・解説記事

  1. [解説] Computer-supported collaborative learning (CSCL) system research – Edutab box, Impact, Vol.2020, No.8, pp.40-43, 2020.12. [Link]
  2. [著書] Kazuki Sakai, Yuto Omae, Hirotaka Takahashi, An Introduction to Approaches and Modern Applications with Ensemble Learning: Chapter 2. Ensemble Denoising Autoencoders: Ensemble Learning for a Noise Reduction, Nova science publishers, ISBN: 978-1-53618-680-2, 11.2020. [Link]
  3. [著書] これで、ICT活用・プログラミング×『学び合い』は成功する!, 学事出版, ISBN: 4761926406, 2020.06
  4. [著書] Tatsuro Furuya, Kazutaka Mizukoshi, Yoshiaki Mizuochi, Yuto Omae, Takayuki Oshima, Norihisa Sakakibara, Hirotaka Takahashi, Kazuhiro Yatsushiro, Handbook of Research on Software for Gifted and Talented School Activities in K-12 Classrooms: Chapter 8. The “Edutab Box” -A Computer-Supported Collaborative Learning System-: Practical Activities and Future Directions, IGI Global, 2020, ISBN: 9781799814009
  5. [著書] Yuto Omae, Hirotaka Takahashi, The Science of Swimming and Aquatic Activities: Chapter 17. Human Activity Analysis on Swimming Based on Machine Learning, Signal Processing and Inertial Measurement Unit, Nova Science Publishers 2018, ISBN: 9781536140286.

C: 国内学会発表

    注: 覚えているもののみ記載しています。漏れがたくさんある気がします。

  1. 大前佑斗, 人工知能によるスポーツ動作のクオリティ判定システムに関するフィードバックのあり方について, SC2023-37, vol.123, no.415, pp.19-20, 2024. 国立情報学研究所, 東京.
  2. 出川健太, 森 雅也, 大前佑斗, 豊谷 純, 回帰型ニューラルネットワークを用いたサウナ店舗属性による顧客評価の予測, 第27回日本情報ディレクトリ学会全国大会, 2024.08.31. アルカディア市ヶ谷
  3. 岩本賢治, 坂井佑輔, 大前佑斗, 三上剛, 秋月拓磨, 酒井一樹, Marco Meyer-Conde, 高橋弘毅, “深層学習を用いた睡眠段階の分類の試み”, 第40回ファジィシステムシンポジウム (FSS2024), pp.173-177 (1F2-1), 椙山女学園大学 星が丘キャンパス, 2023.9.2.
  4. 大前佑斗， 齋藤佑記， 溝渕公規， 藤戸秀聡， 宮川真継， 北野大輔， 遠山一人， 深町大介， 豊谷純， 奥村恭男, 回帰型CNNによる肺動脈楔入圧の検査値推定と長期予後予測, 日本大学特別研究成果報告シンポジウム, 2024.02.27.
  5. 倉橋祐太, 大前佑斗, 高橋弘毅, 講義に対する学習者の自由記述を用いた関心度推定システムの構築, 情報処理学会第86回全国大会, 2024.03.15.
  6. 三浦朋樹, 大前佑斗, 齋藤佑記, 柿本陽平, 森雅也, 奥村恭男, 豊谷純, 肺動脈楔入圧推定のための回帰型CNNにおける教師データサイズに対する汎化性能と推定根拠の変容, 電子情報通信学会技術研究報告集（ソフトウェアインタプライズ研究会）, vol.123, no.379, pp.12-16, 2024.
  7. 山岡政利, 佐々木響也, 大前佑斗, 合成加速度の分散特徴量による怒鳴り行動の検出, 電子情報通信学会技術研究報告集（ソフトウェアインタプライズ研究会）, vol.123, no.379, pp.8-11, 2024.
  8. 近江 慎人, 綾野 秀樹, 大前 佑斗, 松井 義弘, 外部演算回路を用いた電力変換器のデッドタイムひずみ補償量の自動調整法, 半導体電力変換/家電・民生/自動車合同研究会, 2023.12.
  9. 三浦朋樹， 大前佑斗， 齋藤佑記， 深町大介， 永嶋孝一， 奥村恭男， 森雅也， 柿本陽平， 豊谷純, 肺動脈楔入圧推定のための回帰型CNNにおける教師データサイズに対する汎化性能と推定根拠の変容, 日本大学医工連携シンポジウム2023講演予稿集, 2023.12.15.
  10. 大前佑斗， 齋藤佑記， 溝渕公規， 藤戸秀聡， 宮川真継， 北野大輔， 遠山一人， 深町大介， 豊谷純， 奥村恭男, 回帰型CNNによる肺動脈楔入圧の検査値推定と長期予後予測, 日本大学医工連携シンポジウム2023講演予稿集, 2023.12.15.
  11. 森雅也, 小山裕, 大前佑斗, 原一之, 豊谷純, 奥村恭男, 羽尾裕之, 人工知能を用いた小規模な心筋細胞画像からの心筋症判定, 日本大学医工連携シンポジウム2023講演予稿集, 2023.12.15.
  12. 大前佑斗, 柿本陽平, 森雅也, 組み合わせ爆発した決定木集合上のルールマイニングアルゴリズムの提案と多様な領域への応用事例, 第56回（令和5年度）日本大学生産工学部学術講演会, 2023.12.09.
  13. 森雅也, 小山裕, 大前佑斗, 原一之, 豊谷純, 奥村恭男, 羽尾裕之, 小規模な心筋細胞画像のテクスチャ特徴量による心筋症状態分類予測と判定要因分析, 第56回（令和5年度）日本大学生産工学部学術講演会, 2023.12.09.
  14. 三浦朋樹, 大前佑斗, 齋藤佑記, 深町大介, 永嶋孝一, 奥村恭男, 柿本陽平, 豊谷純, 肺動脈楔入圧推定のための回帰型CNNにおける教師データサイズに対する汎化性能の収束性評価, 第56回（令和5年度）日本大学生産工学部学術講演会, 2023.12.09.
  15. 出川健太, 大前佑斗, 豊谷純, サウナの顧客評価を推定する回帰型ニューラルネットワークおけるL2正則化と汎化性能の関係, 第56回（令和5年度）日本大学生産工学部学術講演会, 2023.12.09.
  16. 齋藤 佑記、大前　佑斗、永嶋 孝一、宮内 克己、西﨑 祐史、宮崎 彩記子、林 英守、代田 浩之、南野 徹、奥村 恭男, Phenotyping of Atrial Fibrillation with Cluster Analysis and External Validation, 第71回 日本心臓病学会、東京、2023年9月. 日本心臓病学会 Young Investigator’s Award 受賞！
  17. 高橋弘毅, 尾島茂樹, 河合孝純, 山口敦子, 大前佑斗, AI・データサイエンスに関する講義が動機付け・キャリア形成に与える影響の分析に向けて, pp.651-655 (2G3-2), ヴィラ・デ・マリアージュ軽井澤, 2022.9.6.
  18. 大島崇行, 椎谷由佳, 柿本陽平, 大前佑斗, 高橋弘毅, 振り返りシステム Ref-tab の開発と評価, 第21回臨床教科教育学セミナー2022 2022年12月10日
  19. 椎谷由佳, 大島崇行, 柿本陽平, 大前佑斗, 高橋弘毅, Ref-tabを用いた振り返りの共有が学習者に与える影響, 第21回臨床教科教育学セミナー2022 2022年12月10日
  20. 大島 崇行, 阿部 雄太, 村山 隆, 岩澤 真優, 大前佑斗, 学習者は振り返りに何を記述するのか 小学4年社会科「地域に伝わる年中行事」における事例的研究, 日本教育工学会2021年春季全国大会 2021年3月6日
  21. 三浦朋樹, 大前佑斗, 齋藤佑記, 柿本陽平, 豊谷純, ホワイトボックス型畳み込みニューラルネットワークによる胸部X線画像からの年齢推定, 電子情報通信学会 総合大会 2023, D-16-2, 2023.
  22. 柿本陽平, 大島崇行, 椎谷由佳, 大前佑斗, 高橋弘毅, 授業アンケートに対する一覧性の高い評価分析システムの開発, 電子情報通信学会 総合大会 2023, A-11-1, 2023.
  23. 三浦朋樹, 大前佑斗, 齋藤佑記, 深町大介, 永嶋孝一, 奥村恭男, 柿本陽平, 豊谷純, 畳み込みニューラルネットワークによる肺動脈楔入圧推定課題におけるクラスラベル閾値と汎化性能の関係, 電子情報通信学会技術研究報告集（ソフトウェアインタプライズ研究会）, vol.122, no. 382, pp.3-6, 2023.02.
  24. 大竹沙季, 大前佑斗, 豊谷純, ニューラルネットワークによる環境配慮型商品の購買意思に関する消費者特性分析, 電子情報通信学会技術研究報告集（ソフトウェアインタプライズ研究会）, vol.122, no. 382, pp.7-10, 2023.02.
  25. 大前佑斗, 柿本陽平, 齋藤佑記, 深町大介, 永嶋孝一, 奥村恭男, 豊谷純, Wasserstein距離による特徴マップの異常性スコアを基準としたCNN特徴量の次元削減, 電子情報通信学会技術研究報告集（ニューロコンピューティング研究会）, vol.122, no.292, pp. 29-31, 2022年12月.
  26. 高橋弘毅, 稲川拓海, 住谷安史, 大前佑斗, 鎖流を用いた地震発生時の避難計画モデル, 第38回ファジィシステムシンポジウム講演論文, pp.806-809, 2022.09.16（オンライン開催）.
  27. 大前佑斗, 齋藤佑記, 柿本陽平, 深町大介, 永嶋孝一, 奥村恭男, 豊谷純, 説明可能な Regression CNN により循環器診療を支援する GUI システム “PAWP ViQE” の開発, 第38回ファジィシステムシンポジウム講演論文, pp.653-654, 2022.09.16（オンライン開催）.
  28. 三浦朋樹, 大前佑斗, 齋藤佑記, 深町大介, 永嶋孝一, 奥村恭男, 柿本陽平, 豊谷純, 畳込みニューラルネットワークと胸部X線画像による肺動脈楔入圧のマルチクラス分類, 2022年電子情報通信学会通信ソサイエティ大会 通信講演論文集1, p.347, 2022.
  29. 大前佑斗, 齋藤佑記, 深町大介, 永嶋孝一, 奥村恭男, 豊谷純, 胸部X線画像から肺動脈楔入圧を推定する回帰型 CNN における Regression Activation Map と汎化性能の関係, 電子情報通信学会技術研究報告集（人工知能と知識処理研究会）, vol.122, no.94, pp.52-54, 2022.07.（小樽経済センター）
  30. 羅勇奇, 柿本陽平, 大前佑斗, 豊谷純, SIRVDモデルによる感染力とワクチン接種が新規感染者数に与える影響の分析, オペレーションズ・リサーチ学会 2022年春季研究発表会, 2-E-5, 2022.03.18.
  31. 大前佑斗, 深層学習と慣性センサによるバドミントンにおけるサーブフォームのクオリティ判定, 電子情報通信学会 総合大会2022, D-17-4, 2022.03.15（オンライン開催）.
  32. 野呂颯汰, 柿本陽平, 豊谷純, 大前佑斗, 楽曲属性から人気度を推定するニューラルネットワークの構築, 電子情報通信学会 総合大会2022, D-17-3, 2022.03.15（オンライン開催）.
  33. 出川健太, 豊谷純, 大前佑斗, 重回帰分析によるサウナ店舗属性に対する顧客評価の推定, 電子情報通信学会 総合大会2022, D-17-2, 2022.03.15（オンライン開催）.
  34. 山口珠々, 柿本陽平, 豊谷純, 大前佑斗, Word2Vector による口コミ解析に基づく企業間の類似度測定, 電子情報通信学会 総合大会2022, D-17-1, 2022.03.15（オンライン開催）.
  35. 磯洋平, 奥山祥太, 豊谷純, 大前佑斗, 性別によるテレビCM視聴時の視線動向の差異, 情報処理学会研究報告（ユビキタスコンピューティングシステム）, 2021-UBI-72, 33, pp.1-4, 2021.11.23（オンライン）.
  36. 豊谷純, 権寧博, 前林俊也, 山口健, 間田潤, 植村あい子, 大前佑斗, 柿本陽平, 医療分野へのAI・システム開発, 日本大学人工知能ソサエティ 医工連携シンポジウム, 2021.12.17（日本大学生産工学部）.
  37. 大前佑斗, 齋藤佑記, 柿本陽平, 深町大介, 永嶋孝一, 溝渕公規, 奥村恭男, 豊谷純, 回帰型CNNによる肺動脈楔入圧の定量的評価とRegression Activation Mapによる判定根拠の可視化, 日本大学人工知能ソサエティ 医工連携シンポジウム, 2021.12.17（日本大学生産工学部）.
  38. 大前佑斗, 齋藤佑記, 柿本陽平, 深町大介, 永嶋孝一, 溝渕公規, 奥村恭男, 豊谷純, 回帰型CNNによる肺動脈楔入圧の定量評価とRAMによる判定根拠の可視化, 産業交流展2021, 2021.11.24〜11.26（東京ビッグサイト）.
  39. Yuki Saito, Yuto Omae, Daisuke Fukamachi, Koichi Nagashima, Yohei Kakimoto, Jun Toyotani, Yasuo Okumura, Estimating Pulmonary Artery Wedge Pressure from Chest Radiographs by a Regression Convolutional Neural Network, 第25回日本心不全学会学術集会 抄録集（YIA審査講演3 臨床1）, 2021.10.01（オンライン開催）.
  40. 菊池明飛, 柿本陽平, 大前佑斗, 酒井一樹, 季節性の考慮の重みを最適化する施設配置モデル, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年秋季研究発表会, 2021.09.17（オンライン開催）.
  41. 高橋弘毅, 植苗千枝, 住谷安史, 柿本陽平, 大前佑斗, 災害避難シミュレーション: SNSによる避難所の誤情報の影響, 第37回ファジィシステムシンポジウム, pp.615-617, 2021.09.15（オンライン開催）
  42. 豊谷純, 奥山祥太, 大前佑斗, 柿本陽平, 医療関連分野へのAIの適用事例, 第24回 日本情報ディレクトリ学会全国大会研究報告予稿集, pp.15-16, 2021.09.01.
  43. 前橋亮太, 長岡璃杏, 二越友香, 林悠河, 森口竜平, 柿本陽平, 豊谷純, 原一之, 高橋弘毅, 大前佑斗, 数理モデルを活用したCOVID-19接触確認アプリCOCOAの感染者数削減に対する効果検証 ~GoToトラベルキャンペーンでの利用を推奨させた場合を例に~, 電子情報通信学会技術研究報告集（安全・安心な生活とICT研究会）, vol.121, no.97, pp.22-26, 2021.07.01（オンライン開催）.
  44. 柿本陽平, 大前佑斗, 豊谷純, 原一之, 高橋弘毅, COVID-19の感染リスクを考慮した飲食店における着座管理モデル, 電子情報通信学会技術研究報告集（安全・安心な生活とICT研究会）, vol.121, no.97, pp.17-21, 2021.07.01（オンライン開催）.
  45. 奥山祥太, 豊谷純, 大前佑斗, 視線特徴量から車酔いを判定するランダムフォレストの分岐解析, 電子情報通信学会技術研究報告集（LOIS研究会）, vol.121, no.12, pp.25-30, 2021.05.10（オンライン開催）.
  46. 大前佑斗, 秋月拓磨, 高橋弘毅, 畳込みニューラルネットワークと慣性信号によるシュートフォームのクオリティ判定, 電子情報通信学会 総合大会2021, D-8-16, 2021.03.09（オンライン開催）.
  47. 山口珠々, 豊谷純, 原一之, 權寧博, 高橋弘毅, 柿本陽平, 大前佑斗, ニューラルネットワークによるウイルス感染症の高速な伝播シミュレーション, 電子情報通信学会 総合大会2021, D-8-1, 2021.03.09（オンライン開催）.
  48. 山本蒼, 豊谷純, 大前佑斗, ニューラルネットワークによるサウナの店舗属性に対するユーザ評価の推定, 電子情報通信学会 総合大会2021, D-17-3, 2021.03.09（オンライン開催）.
  49. 封昊睿, 豊谷純, 大前佑斗, アサエルの購買行動類型モデルの検証及びニューラルネットワークの構築, 電子情報通信学会 総合大会2021, D-17-4, 2021.03.09（オンライン開催）.
  50. 大島崇行, 阿部雄太, 村山隆, 岩澤真優, 大前佑斗, 学習者は振り返りに何を記述するのか ―小学4年社会科「地域に伝わる年中行事」における事例的研究―, 日本教育工学会2021年春季全国大会, 2021.03.06（オンライン開催）.
  51. 菊池明飛, 柿本陽平, 大前佑斗, 酒井一樹, 季節性による交通容量の変化を考 慮した施設配置モデル, 2-B-2, 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 2021年春季研究発表会, 2021.03.03（オンライン開催）.
  52. 大前佑斗, 柿本陽平, 豊谷純, 原一之, 權寧博, 高橋弘毅, 一斉外出自粛の解除戦略がCOVID-19感染者数と外出者数に与える影響 ～マルチエージェントシミュレーションによる戦略評価～, 電子情報通信学会技術研究報告集（人工知能と知識処理研究会）, vol.120, no.362, pp.1-6, 2021.02.12（オンライン開催）.
  53. 大前佑斗, 豊谷純, 原一之, 權寧博, 高橋弘毅, COVID-19 接触確認アプリ COCOA に2次接触者への通知機能を付与した場合の感染伝播シミュレーション, 電子情報通信学会技術研究報告集（情報ネットワーク研究会）, vol.120, no.293, pp.37-42, 2020.12.14-15（オンライン開催）.
  54. 川本晃平, 豊谷純, 大前佑斗, 強化学習を用いた自立型掃除ロボットの進路決定に関する研究, 第53回（令和2年度）日本大学生産工学部学術講演会, 2020.12.12（日本大学生産工学部）.
  55. 野口啓太, 豊谷純, 大前佑斗, Word2Vecの類似度平均化による”あるある文章”の共感度判定の検討, 第53回（令和2年度）日本大学生産工学部学術講演会, 2020.12.12（日本大学生産工学部）.
  56. 奥山祥太, 浦田奈愛, 大前佑斗, 豊谷純, データマイニングによる車酔い自動判定モデルの構築, 第53回（令和2年度）日本大学生産工学部学術講演会, 2020.12.12（日本大学生産工学部）.
  57. 奥山祥太, 大前佑斗, 豊谷純, 浦田奈愛, 決定木と視線特徴量による車酔い自動判定モデルの構築, 2020年度 IEEE 学生研究発表会予稿集, pp.1-2, 2020.12.03 (オンライン開催).
  58. 三浦朋樹, 林田優, 豊谷純, 大前佑斗, 新型コロナウイルス感染症 COVID-19 による消費者心理・行動の変容, 人工知能学会 研究会資料 SIG-KBS（知識ベースシステム研究会）, vol.B5, no.2, pp.12-15, 2020.11.20（オンライン開催）. [Link]
  59. 林田優, 大前佑斗, 豊谷純, 決定木を活用した消費行動を規定する要因の分析について, 人工知能学会 研究会資料（インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会）, vol.25, pp.46-50, 2020.11.20（オンライン開催）.
  60. 奥山祥太, 浦田奈愛, 大前佑斗, 豊谷純, 決定木と視線特徴量による車酔い自動判定モデルの構築と精度評価, 人工知能学会 研究会資料（インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会）, vol.25, pp.41-45, 2020.11.20（オンライン開催）.
  61. 平山健一郎, 豊谷純, 大前佑斗, 村田大治, word2vecと階層型ニューラルネットワークを活用したパワハラメールの自動判定, 人工知能学会 研究会資料（インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会）, vol.25, pp.24-28, 2020.11.20（オンライン開催）.
  62. 野口啓太, 豊谷純, 大前佑斗, あるある文章を用いたユーモア判定のためのWord2Vec学習モデルの検討人工知能学会 研究会資料（インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会）, vol.25, pp.18-23, 2020.11.20（オンライン開催）.
  63. 大前佑斗, 豊谷純, 原一之, 權寧博, 高橋弘毅, マルチエージェントシミュレーションによる COVID-19 接触確認アプリ COCOA の感染者数削減効果の検証, 電子情報通信学会技術研究報告集（LOIS研究会）, vol.120, no.149, pp.25-30, 2020.09.02（オンライン開催）.
  64. 大前佑斗, 酒井一樹, 高橋弘毅, 遺伝的アルゴリズムによる千葉県習志野市の公共施設配置に対する近似解と施設削減, 第36回ファジィシステムシンポジウム講演論文集, pp.361-366, 2020.09.07（オンライン開催）.
  65. 大前佑斗, 古屋達朗, 松下将也, 水越一貴, 八代一浩, 高橋弘毅, 初等教育機関における人工知能の教育実践とパス解析によるキャリア形成評価, 人工知能学会 先進的学習科学と工学研究会 SIG-ALST, Vol.B5, No.3, pp.31-36, 2020.03.09
  66. 野澤裕基, 豊谷純, 大前佑斗, ニューラルネットワークによる遊園地の来場者シミュレータ, 2019年度電子情報通信学会東京支部学生会研究発表会, p.79, 2020.02.28.
  67. 林滉之, 酒井一樹, 高橋弘毅, 濱住啓之, 大前佑斗, L2正則化を導入した直並列型 Denoising Autoencoder を用いたバースト重力波解析におけるノイズ除去の基礎的検討, 電子情報通信学会技術研究報告集（ニューロコンピューティング研究会）, vol.119, no.453, pp.89-94, 2020.03
  68. 西山千寛, 野澤裕基, 豊谷純, 大前佑斗, ニューラルネットワークを活用した製品価格とセールスワードに対する顧客印象の分析, 電子情報通信学会技術研究報告集（ソフトウェアインタプライズ研究会）, vol.119, no.419, pp.35-38, 2020.02
  69. 家富紗妃, 野澤裕基, 大前佑斗, 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, 電子情報通信学会技術研究報告集（ソフトウェアインタプライズ研究会）, vol.119, no.419, pp.31-34, 2020.02
  70. 野澤裕基, 豊谷純, 大前佑斗, 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の構築, 電子情報通信学会技術研究報告集（ソフトウェアインタプライズ研究会）, vol.119, no.419, pp.23-29, 2020.02
  71. 林田優, 豊谷純, 大前佑斗, 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, 電子情報通信学会技術研究報告集（ソフトウェアインタプライズ研究会）, vol.119, no.419, pp.17-21, 2020.02
  72. 八代一浩 水落芳明, 高橋弘毅, 水越一貴, 大島崇行, 榊原範久, 古屋達朗, 大前佑斗, 人工知能が支援する遠隔協調学習システム (Intelligent edutab) の開発, 情報教育シンポジウム(SSS2019)論文集, pp.24-29, 2019.08 （査読あり）
  73. 高橋弘毅, 秋月拓磨, 章忠, 大前佑斗, 慣性センサデータを用いた個人特徴抽出とその応用, 第10回横幹連合コンファレンス, B-1-1 2019.11.30.
  74. 諏訪航司, 秋月拓磨, 章忠, 高橋弘毅, 大前佑斗, 体動変化を用いた運転中の注意力低下検知に関する検討, 第62回自動制御連合講演会 2019.11.8
  75. 大島崇行, 古屋達朗, 榊原範久, 大前佑斗, 水越一貴, 八代一浩, 高橋弘毅, 水落芳明, 人工知能による教師支援システムを用いた授業における教師の判断と力量についての一検討, 日本教育工学会2019年度秋季全国大会 2019.09.07
  76. 松下将也, 大前佑斗, 古屋達朗, 八代一浩, 水越一貴, 大島崇行, 榊原範久, 水落芳明, 高橋弘毅, 対面式協調学習における学習過程を記録・可視化するシステムの開発, 第35回ファジィシステムシンポジウム講演論文集, pp.579-584 2019年8月29
  77. 大前佑斗, 古屋達朗, 水越一貴, 大島崇行, 榊原範久, 水落芳明, 松下将也, 高橋弘毅, 八代一浩, 対面式協調学習をリアルタイムに支援する知的CSCLシステム Intelligent Edutab Box, 第35回ファジィシステムシンポジウム講演論文集, pp.577-588 2019年8月29日.
  78. 大前佑斗, 小林幹京, 酒井一樹, 秋月拓磨, 塩野谷明, 高橋弘毅, ディープラーニングと単一慣性センサを用いた競泳指導サポートシステム: プロトタイプ構築, 第35回ファジィシステムシンポジウム講演論文集, pp.743-744 2019年8月29日
  79. 秋月拓磨, 諏訪航司, 坪和完, 松丸剛, 章忠, 高橋弘毅, 大前佑斗, 荒川俊也, 装着型センサを用いたドライバ状態検知システムの検討, 第35回ファジィシステムシンポジウム講演論文集, pp.745-749 2019年8月29日.
  80. 大前 佑斗, 榊原 範久, 古屋 達朗, 水越 一貴, 大島 崇行, 松下 将也, 水落 芳明, 八代 一浩, 高橋 弘毅, Out-of-Bag Error 特徴量重要度評価による知的CSCLシステム Intelligent Edutab Box の精度向上に関する検討, 人工知能学会 先進的学習科学と工学研究会 SIG-ALST, Vol.B5, No.2, pp.7-12, 2019.11.23
  81. 林滉之, 酒井一樹, 高橋弘毅, 大前佑斗, 直並列型Denoising Autoencoderを用いたバースト重力波解析におけるノイズ除去の基礎的検討, 電子情報通信学会技術研究報告集（ニューロコンピューティング研究会）, vol.118, no.470, NC2018-55, pp.67-71, 2019.02.25
  82. 榊原範久, 大島崇行, 古屋達朗, 大前佑斗, 水落芳明, 同期型CSCLによって学習状況を可視化した環境が小学生の批判的思考に与える効果の研究, 第17回臨床教科教育学セミナー, 2019.01.05
  83. 坪和完, 秋月拓磨, 章忠, 高橋弘毅, 大前佑斗, 生体・身体動作特徴量の覚醒度への寄与に関する研究, 2018年SICE中部支部若手研究発表会, 2018.11.29.
  84. 小林幹京, 大前佑斗, 酒井一樹, 秋月拓磨, 塩野谷明, 高橋弘毅, 単一慣性センサとアンサンブル学習を活用したターン区間の推定, 第34回ファジィシステムシンポジウム, 2018.09.03
  85. 大前佑斗, 古屋達朗, 水越一貴, 大島崇行, 榊原範久, 水落芳明, 八代一浩, 高橋弘毅, エントロピー基準による相互閲覧型学習の不足閲覧時間の同定とリアルタイムフィードバックに関する検討, 第34回ファジィシステムシンポジウム, 2018.09.03.
  86. 林滉之, 大前佑斗, 直並列型デノイジングオートエンコーダの提案とノイズ除去性能評価, 第34回ファジィシステムシンポジウム, 2018.09.03.
  87. 諏訪航司, 秋月拓磨, 章忠, 高橋弘毅, 大前佑斗, ドライバ状態推定のための装着型センサを用いた体動検知手法の検討, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス部門講演会2018, pp.2P1-L13(1)-2P1-L13(4), 2018.06.03.
  88. 大前佑斗, 古屋達朗, 水越一貴, 大島崇行, 榊原範久, 水落芳明, 八代一浩, 高橋弘毅, 機械学習と数理最適化による最適な学び合いネットワークの構成手法, 電子情報通信学会技術研究報告集（ヒューマンコミュニケーション基礎研究会）, vol.49, no.118, pp.107-112 2018.05.22
  89. 森雅也, 大前佑斗, 畳込みニューラルネットワークと慣性センサによる運動支援システムの構築, 情報処理学会第80回全国大会, 2018.03.13.
  90. 森雅也, 秋月拓磨, 高橋弘毅, 大前佑斗, 身体動作の異常値検知問題におけるCHI-FS評価関数の信頼性の検証, 情報処理学会第80回全国大会, 2018.03.13. 学生奨励賞
  91. 榊原範久, 大島崇行, 古屋達朗, 水落芳明, 八代一浩, 水越一貴, 大前佑斗, 同期型CSCLで学習状況を可視化したアクティブ・ラーニングにおける教師の言動の傾向性に関する研究, 第16回臨床教科教育学セミナー, 2018.01.06.
  92. 古屋達朗, 大前佑斗, 水越一貴, 榊原範久, 八代一浩, 水落芳明, 同期型CSCLシステムを通した学習履歴の相互閲覧が学習のまとめレポートに与える効果に関する研究, 第16回臨床教科教育学セミナー, 2018.01.06.
  93. 秋月拓磨, 長澤潤, 章忠, 神尾郁好, 高橋弘毅, 大前佑斗, 装着型センサを用いたドライバ状態検出手法の検討, 統数研・共同研究集会, 複雑系の逆問題とその周辺（2）, 2017.12
  94. 長澤潤, 秋月拓磨, 神尾郁好, 高橋弘毅, 大前佑斗, 章忠, 生理・身体情報を用いたドライバ状態検出手法の検討, 第60回自動制御連合講演会（SuI1: OS019: スキルアシスト＆トレーニング), Sul1-1, 2017.11
  95. 大前佑斗, 小林幹京, 酒井一樹, 塩野谷明, 高橋弘毅, 宮地力, 櫻井義久, 中井一文, 江崎修央, 秋月拓磨, 深層学習と慣性センサを活用した個別ストローク動作開始タイミングの推定手法, 電子情報通信学会技術研究報告（パターン認識・メディア理解研究会）, vol.117, no.238, pp.155-160 2017.10.13
  96. 大前佑斗, 古屋達朗, 水越一貴, 大島崇行, 榊原範久, 水落芳明, 八代一浩, 高橋弘毅, 知能情報処理を活用した学び合い支援システムCollaborative Learning Optimizer の提案 -モデル構造と学習者の個性に関する検討-, 電子情報通信学会技術研究報告（パターン認識・メディア理解研究会）, vol.117, no.238, pp.193-198 2017.10.13
  97. 森 雅也, 秋月 拓磨, 高橋 弘毅, 大前 佑斗, 身体動作の個人差に対してロバストな特徴量空間評価関数の提案, 電子情報通信学会技術研究報告（パターン認識・メディア理解研究会）, vol.117, no.210, pp.1-6 2017.09.15
  98. 高萩航, 大前佑斗, 酒井一樹, 住谷安史, 高橋弘毅, 現在の近接性確保を目的とした将来の施設配置決定手法 -既存施設による代替の考慮-, 日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集, pp.337-338 (3-D-12), 2017.03.17.
  99. 大前佑斗, 伊藤浩志, 中川康二, 田村尚之, 櫻井義久, アンサンブル学習の応用によるウェイトトレーニング質判定のための慣性センサ装着箇所の検討, 第17回計測自動制御学会システムインテグレーション部門研究会, pp.1995-2000, 2016.12
  100. 大前佑斗, 伊藤浩志, 相原伸平, 宍戸英彦, 松本実, 田村尚之, 中川康二, 櫻井義久, 人工知能によるトレーニング運動の質判定に向けた慣性センサ装着箇所の検討, 第13回JISSスポーツ科学会議 オリンピック・パラリンピックと スポーツ医・科学 〜RioそしてTokyoへ〜, 2016.11
  101. 伊藤浩志, 松本実, 松村真一, 宍戸英彦, 大前佑斗, 相原伸平, ITを活用したトレーニング支援システムの開発, 第13回JISSスポーツ科学会議 オリンピック・パラリンピックと スポーツ医・科学 〜RioそしてTokyoへ〜, 2016.11
  102. 榊原範久, 松澤健彦, 大島崇行, 水落芳明, 八代一浩, 高橋弘毅, 古屋達郎, 水越一貴, 大前佑斗, アクティブラーニングにおいて学習状況を可視化するための同期型CSCLの開発と実践, 臨床教科教育学研究会, 2016.11
  103. 小林幹京, 大前佑斗, 昆慶久, 酒井一樹, 高橋弘毅, 塩野谷明, 宮地力, 櫻井義久, 中井堅誠, 中井一文, 秋月拓磨, センサデバイスを用いた泳動作指導システムのためのストローク周期の分析, ロボティクス・メカトロニクス講演会2016, 2016.06
  104. 高萩航, 大前佑斗, 酒井一樹, 住谷安史, 高橋弘毅, 将来の近接性確保を目的とした施設配置決定手法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2016年春季研究発表会, 2016.03
  105. 中井堅誠, 中井一文, 江崎修央, 昆慶久, 大前佑斗, 酒井一樹, 小林幹京, 高橋弘毅, 秋月拓磨, 宮地力, 櫻井義久, 競泳選手に対する泳動作情報表示システムの開発, 2016年電子情報通信学会総合大会, 2016.03
  106. 昆慶久, 大前佑斗, 酒井一樹, 高橋弘毅, 秋月拓磨, 宮地力, 櫻井義久, 江崎修央, 中井一文, 泳動作指導システム開発に向けた泳法判別, スポーツ工学・ヒューマンダイナミクス2015, 2015.10
  107. 大前佑斗, 昆慶久, 酒井一樹, 高橋弘毅, 秋月拓磨, 宮地力, 櫻井義久, 江崎修央, 中井一文, データ駆動型アプローチによる競泳コーチング支援環境, スポーツ工学・ヒューマンダイナミクス2015, 2015.10
  108. 高萩航, 大前佑斗, 酒井一樹, 住谷安史, 高橋弘毅, 将来の公共サービス公平性確保を目的とした施設配置決定手法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2015年秋季研究発表会, 2015.09
  109. 大前佑斗, 中平勝子, 三井貴子, 高橋弘毅, スーパーサイエンスハイスクールにおける教育実践が理系分野に対する認識・理系大学への進学意欲に及ぼす影響, 教育システム情報学会第40回全国大会, 2015.09
  110. 大前佑斗, 中平勝子, 高橋弘毅, ICTを活用した進路選択のモチベーション向上のための集団適応型教育デザイン, 情報システム教育学会ワークショップ2015, 2015.03
  111. 大前佑斗, 中平勝子, 高橋弘毅, 土屋陽子, 宿院頼, 三井貴子, 福村好美, 学力と学習行動の関係の分析, 2015年電子情報通信学会総合大会, 2015.03
  112. 大前佑斗, 中平勝子, 高橋弘毅, 土屋陽子, 宿院頼, 三井貴子, 福村好美, スーパーサイエンスハイスクールにおける教育活動が学習行動に及ぼす影響の分析, 日本教育工学会研究報告集, vol.14. no.5, pp.97-104, 2014.12.13
  113. 大前佑斗, 中平勝子, 高橋弘毅, 宿院頼, 土屋陽子, 三井貴子, 福村好美, ARCSモデルに準拠した個人特性-教授方略に対する学習意欲変容の推定, 電子情報通信学会技術研究報告（教育工学研究会）, vol.113, no.377, pp.49-54, 2014.01.11
  114. 大前佑斗, 中平勝子, 福村好美, 授業設計への適用を目指したARCSモデルに基づく学習意欲変容の検討, 電子情報通信学会技術研究報告（教育工学研究会）, vol.113, no.254, pp.19-24, 2013.10
  115. 大前佑斗, 中平勝子, 福村好美, 積分解法スキル獲得のためのICTを活用した学習デザイン, 情報システム教育学会学生研究発表会2013, 2013.03
  116. 大前佑斗, 中平勝子, 福村好美, ICTを活用した積分演習の効率化に関する検討, 情報処理学会第74回全国大会, 2012.03
  117. 大前佑斗, 高専生の数学に対する理解度の調査結果および教育工学への応用, 日本高専学会第17回年会, 2011.08
  118. 佐川正人, 松岡孝佳, 中屋敷祐太郎, 大前佑斗, 北海道釧路市に出現する霧の特徴, 2010年度日本地理学会秋季学術大会, 2010.11
  119. 佐川正人, 大前佑斗, 知床半島羅臼における強風時の気圧変動, 日本気象学会2010年度秋季大会, 2010.10

講師・招待講演

未分類：

外部講師（内部もあり）:

  1. Yuto Omae, Introduction to Explainable Deep Learning (XAI), ICT Summer School (Helsinki metropolia university of applied sciences), 2024.08.19-23, 17:00-21:00.
  2. 大前佑斗, 機械学習モデル作成の基礎とPythonによる実装のポイント, 日本テクノセンター, 2024.07.19, 10:30 〜 17:30.
  3. 大前佑斗, 東京都市大学リカレントプログラム「人工知能応用」, 東京都市大学, 2024.02.17-18.
  4. 大前佑斗, 高橋弘毅, Society5.0における教育課程の編成と実践, 上越教育大学大学院（外部授業）, 2023.06.30.
  5. 大前佑斗, 特徴量探索の基礎と機械学習・ディープラーニングによる異常検知への応用, 日本テクノセンター, 2023.06.23, 10:30 〜 17:30.
  6. 大前佑斗, 高橋弘毅, Society5.0における教育課程の編成と実践, 上越教育大学大学院（外部授業）, 2022.06.10.
  7. 原一之, 大前佑斗, コロナウイルス感染も予想できる人工知能の秘密, 日本大学生産工学部公開セミナー, 2021.11.06（生産工学部内）.
  8. 大前佑斗, デジタルトランスフォーメーションにおける人工知能の活用, 山梨県情報通信業協会オンライン研修会, 2021.07.16（オンライン開催）.
  9. 大前佑斗, SDGsと人工知能（小学校における特別授業）, 山梨大学教育学部附属小学校（道徳授業, 5年生） 2021年2月16日.
  10. 大前佑斗, 学ぼう！人工知能！（小学校における特別授業）, 山梨大学教育学部附属小学校（道徳授業, 5年生） 2019年12月2日.
  11. 大前佑斗, 人工知能を活用した機械の故障検出システムの作り方
    南西フォーラムAIミニセミナー, さがみはら産業創造センター. 2019年2月25日
  12. 大前佑斗, 人工知能による問題解決のスタートラインの立ち方－事例紹介と実体験を通じて－, 第40回南西フォーラム AIで変わる“未来”と 実用化の“現在地” ～ 中小企業における人工知能の活用可能性 ～, 町田市文化交流センター. 2018年8月28日
  13. 大前佑斗, 教育データにおける統計解析セミナー, 山梨英和中学校・高等学校 2016年5月28日.

招待講演:

  1. 大前佑斗, 人工知能により近未来の医療はどのように変わるのか?, 第18回ペイシェントケア学術大会 都民公開講座, 2023.11.25, 15:00 〜 16:00.
  2. 大前佑斗, 豊谷純, 原一之, 權寧博, 高橋弘毅, ［招待講演］日本大学生産工学部 人工知能リサーチセンターにおける新型コロナウイルス感染症の伝播シミュレーションについて, 電子情報通信学会技術研究報告集（LOIS研究会）, vol.121, no.146, pp.33-37, 2021.08
  3. 豊谷純, 大前佑斗, 医療や医薬品分野へのIT及びAIの適用例, 日本大学 人工知能ソサエティ NUAIS 設立シンポジウム, 2021.03.06（オンライン開催）.
  4. 大前佑斗, 豊谷純, 原一之, 人工知能を活用した新型コロナウイルス感染症の感染伝播シミュレーション, 日本大学 人工知能ソサエティ NUAIS 設立シンポジウム, 2021.03.06（オンライン開催）.

フォーラムなど:

  1. 倉橋祐太, 大前佑斗, 柿本陽平, 高橋弘毅, 大学におけるデータサイエンスリテラシー講義後の文章からの興味・関心の推定, 第7回edutabフォーラム GIGAスクール時代のICT利活用教育, 2022.02.04.
  2. 柿本陽平, 大島崇行, 椎谷由佳, 大前佑斗, 高橋弘毅, 学習者の記述文章解析システムの開発, 第7回edutabフォーラム GIGAスクール時代のICT利活用教育, 2022.02.04.
  3. 椎谷由佳, 大島崇行, 柿本陽平, 大前佑斗, 高橋弘毅, 学習者の記述文書解析システムを用いた振り返りが教師に与える影響, 第7回edutabフォーラム GIGAスクール時代のICT利活用教育, 2022.02.04.
  4. 大前佑斗, 時間駆動型の統計・機械学習データ解析によるリアルタイム教育支援システム, 先端データサイエンス講演会 2020.01.22, 豊橋技術科学大学.
  5. 大前佑斗, 遠隔協調学習を支援する知的CSCLシステムIntelligent Edutab Box+の開発, Society5.0 に向けた教育フォーラム・edutab フォーラム, 2019.09.06, 上越教育大学.
  6. 大前佑斗, 対面式協調学習を支援する知的CSCLシステムIntelligent Edutab Boxの開発, Society5.0 に向けた教育フォーラム・edutab フォーラム, 2019.09.06, 上越教育大学.
  7. 大前佑斗, Intelligent edutab について, 第4回edutabフォーラム Society 5.0時代のICT教育, 2019.03.09, 山梨県立大学.
  8. 高橋弘毅, 大前佑斗, 知能情報処理を活用した学び合い支援システム, 第2回高専 -技科大AL研究集会- ALへの戸惑いと悩みに対する解決策とは- 2018年3月7日.
  9. 大前佑斗, 機械学習が支援するedutab, 第2回edutabフォーラム「進化するEdutab」ICTを活用した教育の実践 2017年3月5日
  10. 高橋弘毅, 大前佑斗, 三井貴子, SSHの研究活動におけるルーブリック評価, 第2回edutabフォーラム「進化するEdutab」ICTを活用した教育の実践 2017年3月5日
  11. 大前佑斗, 高橋 弘毅, 山梨英和中学校・高等学校での活動データから ~生徒の特徴に着目した教育振り返り支援~, 第1回edutabフォーラム「Edutabの可能性を探る」ICTを活用した教育の実践 2015年11月20, 山梨県立大学.

メディア公表・プレスリリース

TV出演:

2021.02.01（解説）, 04:55 〜 08:00 テレビ朝日 グッド！モーニング
＜けさ知っておきたいニュースまとめ＞「緊急事態宣言」“１カ月延長”効果は？

2021.01.31（解説）, 21:00 〜 22:00, テレビ朝日 サンデーステーション
「緊急事態宣言」“１カ月延長”効果は？

2020.11.13（成果報道）, 23:30 〜 24:30, 日本テレビ NewsZero
全国感染1700人超え 最多更新 COCOA 20%利用で効果も

2020.08.24（成果報道）, 21:00 〜 22:00, ABEMA NEWSチャンネル
報道リアリティーショー 接触確認アプリCOCOAの成果は？副大臣に聞く

2020.08.14（本人出演）, 23:00〜24:00 テレビ東京 ワールドビジネスサテライト
コロナクライシス 経済回復への道

2020.08.05（本人出演）, 18:30〜 TOKYO MX MEDICAL NEWS LINE
COCOAで感染の削減可能 日大ら 接触確認で外出控え

2020.07.31（成果報道）, 12:15〜12:20 NHK千葉
新型コロナ 接触確認アプリ「ある程度の効果あり」 日大が試算 [Link]

2020.07.31（成果報道）, 12:15〜12:20 NHK首都圏
新型コロナ 接触確認アプリ「ある程度の効果あり」 日大が試算[Link]

新聞:

2021.11.27（新聞, 2面）, 船橋よみうり新聞, デマで避難情報にばらつき 日大生産工らのシミュレーション研究発表が国際会議で優秀賞に

2020.10.18（新聞, 29面）, 読売新聞
感染リスク通知 いち早く 接触確認アプリ「COCOA」

2020.08.07（新聞, 1面）, 千葉日報
接触確認アプリＣＯＣＯＡ　利用・外出半分でコロナ拡大５割減　日大生産工学部が効果検証
https://www.chibanippo.co.jp/news/national/712862

8/15（新聞）, 新潟日報
接触通知アプリで感染抑制（普及4割、通知後外出自粛4割）
https://www.niigata-nippo.co.jp/news/local/20200815562001.html

8/21（新聞）, 北海道新聞
接触アプリ「ＣＯＣＯＡ」登録低調　提供開始２カ月　人口の１割
https://www.hokkaido-np.co.jp/article/451918

8/23（新聞）, 毎日新聞
接触確認アプリ、進まぬ任意　DL総人口の1割　陽性登録、実数と差
https://mainichi.jp/articles/20200822/k00/00m/040/189000c

8/26（新聞）, 毎日新聞
接触アプリ、稼働低迷　「コロナ陽性」登録進まず　ダウンロード、人口の１割
https://mainichi.jp/articles/20200826/ddm/002/040/107000c

8/27（新聞）, 読売新聞 朝刊
社説（接触確認アプリの普及について）

9/19（新聞, 3面）, 朝日新聞
接触アプリ改善急ぐ　感染拡大防止、一翼担うが…　通知うけ「不具合？」　新型コロナ
https://www.asahi.com/articles/DA3S14627637.html

Webニュース:

2024.08.25, AIを学べる/研究できる大学・研究室まとめ｜大学における活用事例も紹介, 日本大学生産工学部 マネジメント工学科：AIによる次世代医療技術開発

2021.12.08, TEAM 防災JAPAN（内閣府運営）, 【普及啓発】SNSのデマ情報が災害時の避難行動にどんな影響を与えるか、研究論文が国際会議ICICIC2021にて受賞しました -日本大学 [Link]

2021.05.01, マイナビ学問ニュース, 人工知能(AI)の活用がさまざまな産業の働き方改革を実現する, [Link]

10/13（オンラインニュース）, Yahoo ニュース The PAGE
ダウンロード数は人口の約14％だけど効果は？　接触確認アプリ「COCOA」 [Link]

10/12（オンラインニュース）, Appliv
接触確認アプリ『COCOA』についての疑問 厚労省担当者へのメールインタビューを実施 [Link]

8/6（オンラインニュース）, GIGAZINE
日本政府公式の新型コロナ接触確認アプリ「COCOA」に感染者を抑える効果はあるか実際に シミュレーションした結果とは?
https://gigazine.net/news/20200806-cocoa-contact-tracing-apps-coronavirus/

7/31（オンラインニュース）, ケータイwatch
COCOA利用率が4割＋6割の外出自粛で感染半減——日本大学生産工学部がシミュレーション
https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1268613.html

7/31（オンラインニュース）, Yahoo Japan ニュース
COCOA利用率が4割＋6割の外出自粛で感染半減——日本大学生産工学部がシミュレーション
https://news.yahoo.co.jp/articles/7dbad82604c2d01de49ab5dd5b7b85d0fdd06d42

7/31（オンラインニュース）, goo ニュース
COCOA利用率が4割＋6割の外出自粛で感染半減——日本大学生産工学部がシミュレーション
https://news.goo.ne.jp/article/k_tai/trend/k_tai-1268613.html

7/31（オンラインニュース）, CNET japan
コロナ接触確認アプリで感染者数をどのくらい削減できる？–日本大学生産工学部が試算
https://japan.cnet.com/article/35157563/

7/31（オンラインニュース）, KDDI/Mediba
コロナ接触確認アプリで感染者数をどのくらい削減できる？–日本大学生産工学部が試算
https://article.auone.jp/detail/1/3/6/110_6_r_20200731_1596184051962356

7/31（オンラインニュース）, Med IT Tech
接触確認アプリ、「人口の20%利用かつ接触者80%外出控え」で感染者数を約2/3に削減可能か。日大研究グループが試算
https://medit.tech/cocoa-infuence-in-japan-2020-estimate/

7/31（オンラインニュース）, ケータイwatch
「接触確認アプリ」開発の舞台裏とは――平将明副大臣ロングインタビュー
平将明内閣府副大臣から本研究に対するコメントがありました。
https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/interview/1268766.html

8/3（オンラインニュース）, 日経XTECH
1000万DLまで来た接触確認アプリ、効果を阻む「あの問題」を平担当副大臣に直撃
平将明内閣府副大臣から本研究に対するコメントがありました。
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/04406/

8/4（オンラインニュース）, EE Times Japan
内閣府副大臣が説明： コロナ接触確認アプリ「6割目標ではない」「義務化ない」
平将明内閣府副大臣から本研究に対するコメントがありました。
https://eetimes.jp/ee/articles/2008/03/news098.html

8/7（オンラインニュース）IT media ビジネスオンライン
新型コロナウイルス接触確認アプリは本当に感染者を減らすことができるのか？
https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2008/04/news029.html

8/5（オンラインニュース）, マイナビニュース
接触確認アプリ「COCOA」が1,000万ダウンロード突破、陽性登録の少なさなどに課題も
https://news.mynavi.jp/article/20200805-cocoa/

プレスリリース:

2020.07.28, COCOA（接触確認アプリ）を利用したCOVID-19（コロナ）感染者数削減効果, [Link]

内閣府からの分析依頼および資料提供

2022.01, 大前佑斗, 柿本陽平, 佐々木真（資料提供）, 内閣府の依頼によるCOVID-19（オミクロン株）感染伝播シミュレーション

2021.08, 大前佑斗, 柿本陽平, 佐々木真（資料提供）, 内閣府の依頼によるCOVID-19（デルタ株）感染伝播シミュレーション

2021.06.30, 大前佑斗, 佐々木真（資料提供）, 新型コロナウイルス感染症対策の進捗に関する関係閣僚会議（第2回）

2021.06.18, 大前佑斗, 佐々木真（資料提供）, 西村大臣記者会見（緊急事態宣言、ワクチン接種、デルタ株、東京五輪の影響調査）[LINK]

2020.09.11, 大前佑斗（資料提供）, 内閣府 新型インフルエンザ等対策有識者会議 新型コロナウイルス感染症対策分科会(第9回) [LINK]

2020.08.24, 大前佑斗（資料提供）, 内閣府 新型インフルエンザ等対策有識者会議 新型コロナウイルス感染症対策分科会(第7回)[LINK]

2020.08.19, 西村経済再生担当大臣による記者会見（本研究室の成果に基づくCOCOA利用の呼び掛け） [LINK]

競争的研究費の獲得状況

代表:

  1. 2023.04（代表）, 科学研究費助成事業 基盤研究（C） 23K11310, 心臓の検査値を推定する深層学習における自律進化型フレームワークの構築, 455万円
  2. 2022.04（代表）, 生産工学部若手研究者支援研究費（上位採択による研究費上乗せ）, 心臓の検査値を推定する深層学習における汎化性能の理論的限界へと近接するフレームワーク, 100万円.
  3. 2021.04（代表）, 電気通信普及財団, データサイエンスによるCOVID-19感染者数の最小化を実現するICT機能の発見, 135万円
  4. 2019.04（代表）, 科学研究費助成事業 若手研究 19K20062, 熟達したトレーニング指導員の判断基準を獲得したディープラーニングモデルの構築, 416万円
  5. 2017.04（代表）, 科学研究費助成事業 若手研究(B) 17K13179, ディープラーニングを活用した単一の慣性センサによる競泳パフォーマンス定量化手法, 234万円

分担:

  1. 2023.04（分担） R5年度日本大学学術研究助成金（独創的・先駆的研究）[23独先14], 急性大動脈症候群の病態解明と人工知能による新規診断技術・バイオマーカーの開発, 代表: 羽尾裕之.
  2. 2023.04（分担）科学研究費助成事業 基盤研究（C）23Kxxxx, 過疎地域・離島を中心に展開する拡散型オンライン教員研修モデルの構築, 代表: 榊原範久
  3. 2021.04（分担）科学研究費助成事業 基盤研究（C）21K04535, 深層学習によるCOVID-19感染伝播と経済活動を同時制御する社会運営戦略の発見, 代表: 豊谷純, 377万円, 2021年度～2025年度
  4. 2020.04（分担）科学研究費助成事業 基盤研究（C）20K12090, 遠隔アクティブラーニングをAIを用いて支援するポートフォリオの開発, 429万円
  5. 2020.04（分担）科学研究費助成事業 基盤研究（C）20K03204, アクティブ・ラーニングにおける振り返り分析支援システムの構築, 390万円
  6. 2018.11（分担）国立研究開発法人情報通信研究機構, データ連携・利活用による地域課題解決のための実証型研究開発（課題番号 200）, 過疎地域の学校をAIが支援する遠隔協調学習システムで結ぶことにより地域課題の解決に対応する取り組み, 3,000万円
  7. 2018.04（分担）科学研究費助成事業 基盤研究（C）17K00995, 多様な障害を持った学生に対応した早期技術者教育における実験実習教材の開発, 416万円
  8. 2016.04（分担）スポーツ医・科学研究事業 基盤研究 120万円
  9. 2016.04（分担）スポーツ医・科学研究事業 開発 800万円
  10. 2016.04（分担）スポーツ医・科学研究事業 オリンピック特別プロジェクト, 220万円

共同研究:

  1. 2020.06（代表）株式会社 中央電子 共同研究, AI活用による工作機械等の可動部の故障予知予見STEP2, 30万円
  2. 2019.06（代表）株式会社 中央電子 共同研究, AI活用による工作機械等の可動部の故障予知予見, 30万円

査読歴（学外）

  • International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences （2023〜）
  • IEEE/SICE International Symposium on System Integration （2016〜）
  • Mathematical Biosciences and Engineering （2022〜）
  • IEICE Transactions on Information and Systems （2022〜）
  • Information and Technology in Education and Learning （2022〜）
  • IGI Global（2019〜）
  • 人工知能学会論文誌 （2022〜）
  • 知能情報ファジィ学会論文誌: 知能と情報 （2018〜）
  • 日本経営工学会論文誌 （2023〜）
  • 日本教育工学会論文誌 （2020〜）
  • 情報ディレクトリ学会論文誌 （2021〜）
  • 教育システム情報学会論文誌 （2021〜）

その他：

  • 2023.12, 日本大学医工連携シンポジウム2023（実行副委員長）
  • JISS Sports IT Forum 2017（司会）