福島 真太朗

所属

• 社会システムPF開発部
  InfoTech-AS 主査
  プリンシパル・リサーチャー
• ホームページ: https://sites.google.com/view/shi-fukushima

学位・経歴

• 博士（情報理工学）

• 2023-
  現在

  滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター 特任准教授

• 2015-
  現在

  運転走行データ・車載カメラ画像の解析、機械学習の品質保証・管理、マテリアルズインフォマティクス、工場における異常検知・変化検知・因果推論等の研究開発に従事

• 2017-
  2020

  東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻 博士課程 （時系列データの変化検知・予兆）

• 2010-
  2014

  電機メーカー/シンクタンクにて、製造、金融、Web、医療等の幅広い分野における機械学習・データマイニング、および大規模データ解析サービス・プラットフォームの研究開発、コンサルティング、事業開発に従事

• 2006-
  2009

  シンクタンクにて、金融工学の研究開発に従事（デリバティブのプライシング、リスク計量モデルの構築・検証）

• 2004-
  2006

  東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻 修士課程 （非線形力学系・カオスの理論と数値計算）

• 2000-
  2004

  東京大学理学部物理学科

主な論文・著書・講演

論文

• Graph Community Augmentation with GMM-based Modeling in Latent Space, 24th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) (selected as one of the best-ranked papers), 2024

• A Convenient Approach for Lane-Level Congestion Detection with On-Board Camera Images and Vehicle Data, IEEE 27th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2024

• Empirical data-driven approach to eco-friendly deceleration, IEEE 27th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2024

• Network-wide traffic volume estimation using joint matrix factorization with traffic flow conservation law, IEEE 27th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2024

• Estimating Reduction in Travel Time Based on Large Scale Driving Data from Connected Vehicles , IEEE 27th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2024

• POI search log analysis by text embedding contrastive learning, ERTICO - ITS Europe, The 30th ITS World Congress in Dubai, 2024

• Efficient and Effective Data Collection and Utilization IoT Platform for Connected Cars, ERTICO - ITS Europe, The 30th ITS World Congress in Dubai, 2024

• Fine-grained spatio-temporal traffic jam detection with connected vehicle driving data, ERTICO - ITS Europe, The 30th ITS World Congress in Dubai, 2024

• Improvement of corrective operation for in-car voice response systems through sentence clustering, ERTICO - ITS Europe, The 30th ITS World Congress in Dubai, 2024

• Does experience affect route choice? An instance-based learning approach using vehicle trajectory data, The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, The 103rd Transportation Research Board Annual Meeting, 2024

• Balancing summarization and change detection in graph streams. In Proceedgins of 23rd International Conference on Data Mining (ICDM), 2023

• Revisiting mobility modeling with graph: a graph transformer model for next point-of-interest recommendation, In Proceedings of 31st ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (SIGSPATIAL), 94, pp.1-10, 2023

• Finding energy-efficient and fast detour routes in unusual traffic events, In Proceedings of 26th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2023

• Spatio-Temporal Meta-Graph Learning for Traffic Forecasting, In Proceedings of 37th AAAI conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2023

• Estimating total traffic volume with statistical modeling approach, In Proceedings of 25th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pp.304-309, 2022

• Graph summarization with latent variable probabilistic models, The 10th International Conference on Complex Networks and their Applications (ComplexNetworks), Springer, pp. 428-440, 2021

• Change sign detection with differential MDL change statistics and its application to covid-19 pandemic analysis. Scientific Reports, 11(1):19795, 2021

• Detecting hierarchical changes in latent variable models, In Proceedings of 20th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp.1028-1033, 2020

• Detecting metachanges in data streams from the viewpoint of the MDL principle, Entropy, 21(12), 1134, 2019

• Model change detection with the MDL principle, IEEE Transactions on Information Theory, 64(9), pp. 6115 - 6126, 2018

• 曲線の折り返し点に着目した位相的エントロピーの数値計算，電子情報通信学会論文誌, J90-A, No.12, pp.932-939,2007

• 他

書籍・雑誌

• "社会システム・コネクティッド領域におけるデータ活用と人材育成・知財活用", 日本知財学会, 日本知財学会誌 第20巻 第3号, pp. 45-54, 2024

• コネクティッド領域におけるデータ活用人材の育成, 技術情報協会株式会社, 研究開発リーダー, 2022

• Python機械学習プログラミング（監訳），インプレス，2016 (初版), 2018 (第2版), 2020(第3版), 2022(Scikit-learn & PyTorch編)

• Pandasライブラリ活用入門（監修）, インプレス, 2019(初版), 2023(第2版)

• やってみよう！機械学習 (Software Design別冊シリーズ), 技術評論社, 2019

• Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書, 翔泳社, 2018(初版), 2022(第2版)

• 機械学習にはPythonが最適なワケ，Software Design 2017年6月号, 2017

• パーフェクトR, 技術評論社, 2017

• R言語徹底解説（翻訳）, 共立出版, 2016

• データサイエンティスト養成読本　機械学習入門編，技術評論社，2015

• データ分析プロセス，共立出版，2015

• データサイエンティスト養成読本　R活用編, 技術評論社, 2014

• Rによるハイパフォーマンスコンピューティング，ソシム，2014

• Rパッケージガイドブック, 東京図書, 2011

• 他

招待講演・講義

• コネクティッド・社会システム領域における車両データ解析・活用, 公益財団　原総合知的通信システム基金, 自動運転・スマートモビリティの最前線, 2024

• 車両・製造現場におけるSM&SHM実現に向けた異常・予兆検知の課題と挑戦, 人工知能学会 スマートマニュファクチャリングとシステム健全性管理研究会(SIG-SMSHM), 第1回 スマートマニュファクチャリングとシステム健全性管理研究会(SIG-SMSHM), 2024

• 機械学習品質管理・保証の動向と取り組み, 滋賀大学, 滋賀大学 講義「AI・情報倫理」, 2024

• コネクティッドカーから収集した大規模車両データの解析・活用, PCクラスタコンソーシアム　ワークショップ, PCCCワークショップ in 大阪2023「ビッグデータとHPC」, 2023

• 機械学習品質管理・保証の動向と取り組み, データサイエンスセミナー, 滋賀大学, 2023

• トヨタ自動車における車両データ解析・活用, 株式会社新社会システム総合研究所, SSKセミナー, 2023

• 「Python機械学習プログラミング」と振り返る機械学習技術の進展とこれから, Start Python Club, 2023

• トヨタ自動車における車両データ利活用と今後の展望, 株式会社日本計画研究所, 株式会社日本計画研究所セミナー, 2022

• AI/機械学習の品質管理・保証の動向と取り組み, 株式会社技術情報協会, セミナー「AI（人工知能）の倫理問題と求められる企業対応」, 2022

• 100年に一度の大変革期 -コネクティッドにおけるデータ解析と展望-, 東京大学大学院情報理工学系研究科, 東京大学大学院情報理工学系研究科データサイエンティスト養成講座シンポジウム, 2022

• トヨタ自動車における車両データ解析・活用, 東京工業大学大学院情報理工学院, 大学院講義「応用AI・データサイエンス」, 2022

• 機械学習品質管理・保証の動向と取り組み, 日本データベース学会, DBSJセミナー, 2022

• トヨタ自動車におけるデータ解析事例, DataRobot Japan株式会社, DataRobot Japan社セミナー, 2021

• トヨタ自動車におけるデータ解析のポイントと事例, 名古屋大学数理・データ科学教育センター, 実践データサイエンティスト育成プログラム, 2021

• 物質探索と逆合成経路探索の動向と取り組み, マテリアルズインフォマティクス講演会, 2021

• 機械学習品質管理・保証の動向と取り組み, 第2回AI/IoTシステムのための安全性シンポジウム　MLSE機械学習システムセーフティ・セキュリティWG 企画セッション, 2020

• 機械学習品質管理・保証の動向と取り組み, PyData.Tokyo, 2020

• 機械学習活用への展望 - AI品質保証の動向と技術 -, 株式会社ニコン AI運営会議, 2019

• 機械学習AIの品質保証, CEATEC2018

• Materials InformaticsとPython -物性・材料とデータ科学の融合-, PyData.Tokyo One Day Conference, 2018

• An Introduction to Machine Learning, Invited talk in Financial dealings and the market economy(2), Graduate School of Commerce, Chuo University, 2018

• データ利活用人材の理想像とその育成, 第5回横幹連合, 2014

• 他多数

その他

• データローカライゼーション時代への対処：連合学習タスクフォースの取り組み, Woven by Toyota, Toyota Global Summit 2023, 2023

社外・団体等活動(役職)・表彰・受賞

• 東京大学　客員研究員（2020-2022年）

• 産業技術総合研究所　客員研究員（2019-2023年度）

• 機械学習AIの品質保証に関する研究開発 AI品質マネジメント検討委員会 委員 （NEDO・産業技術総合研究所「次世代人工知能技術の社会実装を目指した先導研究テーマ」）（2019-2023年度)

• 応用数理学会学会誌編集委員（2021-2023年度）

• 科学研究費助成事業「新学術領域研究 (研究領域提案型)」次世代物質探索のための離散幾何学 研究協力者 (計画班 B01：物質・材料科学のための情報科学基盤 「B01-1：複雑ネットワーク解析に基づく物質・材料探索」)（2018-2022年度）

• 翔泳社　IT技術者に読んで欲しい技術書・ビジネス書2017　ベスト10（「Python機械学習プログラミング」）（2017年）