指導教員

氏名 大前佑斗 (31歳), 博士（工学）
主所属 日本大学生産工学部マネジメント工学科
（ビジネスマネジメントコース） 助教
兼任 人工知能リサーチグループ
異分野融合・イノベーションリサーチグループ

職歴

2019.04 – 現在 学校法人 日本大学 日本大学生産工学部マネジメント工学科 助教
2017.04 – 2019.03 独立行政法人 国立高等専門学校機構 東京工業高等専門学校 電気工学科 助教
2016.04 – 2017.03 スポーツ庁所管 国立スポーツ科学センター 情報工学グループ 研究員

学協会・専門分野

所属学会 IEEE/Member、人工知能学会、知能情報ファジィ学会、電子情報通信学会、日本教育工学会
専門分野 情報学、機械学習、人工知能、統計科学、数理最適化、オペレーションズ・リサーチ、信号処理、身体動作解析、マルチエージェントシミュレーション、教育工学

受賞（指導教員）

2020.07 JACIII Young Researcher Award 2020 / 第1著者: 「人工知能によるトップアスリート支援」に関する業績に対して（405編中、2編が受賞）
2020.01 IEEE Young Researcher Award / 第1著者: Computational Intelligence Society Japan Chapter（計算知能部門）「人工知能によるトップアスリート支援」に関する業績に対して
2019.11 優秀賞ノミネート / 第1著者: 人工知能学会 ALST研究会「人工知能によるアクティブラーニング支援」に関する業績に対して
2018.11 Best Paper Award / 第1著者: the 13th International Conference on Innovative Computing, Information and Control「深層学習におけるコスト関数の設計と最適化アルゴリズムの考案」に関する業績に対して

受賞（指導学生）

2020.03 マネジメント部会賞: 日本大学生産工学部校友会（家富紗妃）
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（チーム: 人間の力）
2018.03 学生奨励賞: 第80回情報処理学会全国大会（森雅也）

競争的研究費の獲得状況

2020.07 （代表）文部科学省科学研究費補助金等受領者に対する研究費 22万円
2020.04 （分担）科学研究費助成事業 基盤研究（C）20K12090 330万円
2020.04 （分担）科学研究費助成事業 基盤研究（C）20K03204 390万円
2019.07 （代表）文部科学省科学研究費補助金等受領者に対する研究費 20万円
2019.06 （代表）株式会社 中央電子 共同研究 30万円
2019.04 （代表）日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究 19K20062 416万円
2018.11 （分担）国立研究開発法人 情報通信研究機構 委託研究 3,000万円
2018.04 （分担）科学研究費助成事業 基盤研究（C）17K00995 416万円
2017.04 （代表）日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究(B) 17K13179 234万円
2016.04 （分担）スポーツ医・科学研究事業 基盤研究 120万円
2016.04 （分担）スポーツ医・科学研究事業 開発 800万円
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

Indexなど

査読歴（学外）

  • Reviewer, 日本教育工学会論文誌（2020年度）1編
  • Reviewer, IGI Global, （2019年度）1編
  • Reviewer, 知能情報ファジィ学会論文誌（2019年度） 1編
  • Reviewer, 知能情報ファジィ学会論文誌（2018年度） 1編
  • Reviewer, 2017 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, 1編
  • Reviewer, 2016 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, 2編

研究業績

著書
  1. An Introduction to Approaches and Modern Applications with Ensemble Learning, Nova science publishers, ISBN: xxx（出版決定）
  2. 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
  3. 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.

原著論文（英文誌, 査読あり）
  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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, Part B Applications vol.14, no.4, pp.337-345, 2019.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. 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.

原著論文（和文誌, 査読あり）
  1. 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.x, no.x, pp.x-x, 2020（採録決定）.
  2. 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.Jxxx-D, no.x, pp.x-x, 2020（採録決定）.
  3. 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.xx-xx, 2020（採録決定）.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.

国際会議プロシーディングス論文（査読あり）
  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.
  14. 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.
  15. 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.
  16. 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.
  17. 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.
  18. 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.
  19. 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.

紀要論文・研究会報告（査読なし）
  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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. 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.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.
  14. 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.
  15. 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, 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.
  16. 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, 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
  17. 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, 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.
  18. 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, 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.
  19. 伊藤浩志, 相原伸平, 大前佑斗, 宍戸英彦, 田村尚之, 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.
  20. 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.
  21. 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.
  22. 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.
  23. 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

講師・招待講演
  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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
  7. 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
  8. 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.
  9. 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.
  10. 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
  11. 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
  12. 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.

国内学会発表（査読あり）
  1. 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.

国内学会発表（査読なし）
  1. 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.x-x, 2020.
  2. 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
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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年11月8日
  6. 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年9月7日
  7. 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
  8. 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.
  9. 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
  10. 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.
  11. そのほか、50報程度（誠意作成中）