福島 真太朗

所属

• 社会システムPF開発部
  InfoTech-AS データ解析基盤G グループ長
  プリンシパル・リサーチャー

学位・経歴

• 博士（情報理工学）

• 2015-
  現在

  運転走行データの解析，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，工場における工作機械等の異常検知・変化検知・因果推論，車室内乗員の画像を用いた行動予測等の研究開発に従事

• 2017-
  2020

  東京大学大学院博士課程で，機械学習・データマイニングの研究に従事(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，事業企画に従事

• 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）

• 2000-
  2006

  東京大学・同大学院にて，物理学，応用数学を専攻（非線形力学系・カオスの理論と数値計算）

主な論文・著書・講演

論文

• Revisiting Mobility Modeling with Graph: A Graph Transformer Model for Next Point-of-Interest Recommendation, ACM, 31st ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems(ACM SIGSPATIAL 2023), 2023

• 突発的事象発生時における燃料・時間の観点から効率の良い代替ルート探索方法, 26th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2023), 2023

• Spatio-Temporal Meta-Graph Learning for Traffic Forecasting, Association for the Advancement of Artificial Intelligence, The 37th AAAI conference on Artificial Intelligence (AAAI), 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

• Estimating Total Traffic Volume with Statistical Modeling Approach, IEEE, ITSC 2022, 2022

• Graph summarization with latent variable probabilistic models, The 10th International Conference on Complex Networks and their Applications (ComplexNetworks2021), Springer, pp. 428-440, 2021

• Detecting hierarchical changes in latent variable models, In Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM2020), 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

• 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

• （監訳） Python機械学習プログラミング 第3版，インプレス，2020

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

• 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

• 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

• 他

招待講演・講義

• 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

• 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

• 産業技術総合研究所　客員研究員

• 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」）

• 応用数理学会学会誌編集委員

• 国立情報学研究所 参加研究員 (JST未来社会創造事業「高信頼な機械学習応用システムによる価値創造」 (JST QAML))

• 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」)

• 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」）