EN

基本情報

研究

社会活動

その他の活動

河原 吉伸

Yoshinobu Kawahara

情報科学研究科　情報システム工学専攻，教授

keyword 動的システム，時系列データ，データ科学，機械学習

学歴

  • 2005年04月 ～ 2008年03月，東京大学，大学院工学系研究科，博士課程
  • 2003年04月 ～ 2005年03月，東京大学，大学院工学系研究科，修士課程
  • 2001年04月 ～ 2003年03月，東京大学，工学部
  • 1999年04月 ～ 2001年03月，東京大学，教養学部，理科一類
  • 1996年04月 ～ 1999年03月，大阪府立 天王寺高等学校 理数科

経歴

  • 2023年04月 ～ 継続中，九州大学，マス・フォア・インダストリ研究所，客員教授
  • 2022年10月 ～ 継続中，大阪大学，大学院情報科学研究科，教授
  • 2019年04月 ～ 継続中，神戸大学，大学院システム情報学研究科，客員教授（知能統合講座）
  • 2016年09月 ～ 継続中，理化学研究所，革新知能統合研究センター，チームリーダー (非常勤)
  • 2022年08月 ～ 2024年07月，文部科学省，研究振興局，学術調査官 (非常勤)
  • 2019年04月 ～ 2023年03月，九州大学，マス・フォア・インダストリ研究所，教授
  • 2018年04月 ～ 2019年03月，神戸大学，大学院システム情報学研究科，客員准教授（知能統合講座）
  • 2013年04月 ～ 2019年03月，大阪大学，産業科学研究所，准教授
  • 2013年07月 ～ 2014年07月，University of Washington, Seattle，客員教員
  • 2010年10月 ～ 2014年03月，科学技術振興機構，さきがけ「知の創生と情報社会」，研究員
  • 2009年10月 ～ 2013年03月，大阪大学，産業科学研究所，助教
  • 2010年05月 ～ 2010年10月，Max Planck Institute for Intelligent Systems，客員研究員
  • 2008年04月 ～ 2009年09月，東京工業大学，グローバルCOE，研究員
  • 2007年04月 ～ 2008年03月，日本学術振興会，特別研究員

研究内容・専門分野

  • 情報通信，計算科学
  • 情報通信，知能情報学
  • 自然科学一般，応用数学、統計数学

論文

  • Adaptive action supervision in reinforcement learning from real-world multi-agent demonstrations，K. Fujii,K. Tsutsui,A. Sco,H. Nakahara,N. Takeishi,Y. Kawahara，Proceedings of the 16th Int'l Conf. on Agents and Artificial Intelligence (ICAART'24)，Vol. 2，p. 27-39，2024年03月，研究論文（学術雑誌）
  • Decentralized Policy Learning with Partial Observation and Mechanical Constraints for Multi-person Modeling Learning Systems，K. Fujii,N. Takeishi,Y. Kawahara,K. Takeda，Neural Networks，Vol. 171，p. 40-52，2024年03月
  • Estimating Counterfactual Treatment Outcomes Over Time in Complex Multiagent Scenarios，Keisuke Fujii,Koh Takeuchi,Atsushi Kuribayashi,Naoya Takeishi,Yoshinobu Kawahara,Kazuya Takeda，IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，Vol. (accepted)，2024年02月，研究論文（学術雑誌）
  • MANet: Mixed Attention Network for Visual Explanation，Jingjing Bai,Yoshinobu Kawahara，New Generation Computing，Vol. (accepted)，2024年，研究論文（学術雑誌）
  • Manifold alteration between major depressive disorder and healthy control subjects using dynamic mode decomposition in resting-state fMRI data，H. Endo,S. Ikeda,K. Harada,H. Yamagata,T. Matsubara,K. Matsuo,Y. Kawahara,O. Yamashita，Frontiers in Psychiatry，Vol. 15，2024年01月，研究論文（学術雑誌）
  • Dynamic mode decomposition for Koopman spectral analysis of elementary cellular automata，Keisuke Taga,Yuzuru Kato,Yoshihiro Yamazaki,Yoshinobu Kawahara,Hiroya Nakao，Chaos，Vol. 34，No. 1，2024年01月，研究論文（学術雑誌）
  • Many-body Approximation for Non-negative Tensors，Kazu Ghalamkari,Mahito Sugiyama,Yoshinobu Kawahara，Advances in Neural Information Processing Systems 36 (Proc. of NeurIPS'23)，2023年12月，研究論文（学術雑誌）
  • Stable Invariant Models with Koopman Spectra，Takuya Konishi,Yoshinobu Kawahara，Neural Networks，Vol. 165，p. 393-405，2023年08月，研究論文（学術雑誌）
  • A Characteristic Function for Shapley-Value-Based Attribution of Anomaly Scores，N. Takeishi,Y. Kawahara，Transactions on Machine Learning Research，Vol. ISSN: 2835-8856，2023年07月
  • euMMD: Efficiently Computing the MMD Two-Sample Test Statistic for Univariate Data，D. Bodenham,Y. Kawahara，Statistics and Computing，Vol. 33，2023年07月，研究論文（学術雑誌）
  • Neural Dynamic Mode Decomposition for End-to-End Modeling of Nonlinear Dynamics，Tomoharu Iwata,Yoshinobu Kawahara，Journal of Computational Dynamics，Vol. 10，No. 2，p. 268-280，2023年04月，研究論文（学術雑誌）
  • Estimating counterfactual treatment outcomes over time in multi-vehicle simulation，K. Fujii,K. Takeuchi,A. Kuribayashi,N. Takeishi,Y. Kawahara,K. Takeda，Proc. of the 30th ACM SIGPATIAL Int'l Conf. on Advances in Geographic Information Systems (SIGSPATIAL'22)，p. Article No.: 7-4，2022年11月，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Interpretation Support by Extracting Time Series Classification Patterns using HMM from Text-based Deep Learning，Masayuki Ando,Yoshinobu Kawahara,Wataru Sunayama,Yuji Hatanaka，International Journal on Advances in Intelligent Systems，Vol. 15，No. 1-2，p. 24-34，2022年09月，研究論文（学術雑誌）
  • Koopman Q-learning: Offline Reinforcement Learning via Symmetries of Dynamics，M. Weissenbacher,S. Sinha,A. Garg,Y. Kawahara，Proc. of The 39th Int'l Conf. on Machine Learning (ICML'22)，Vol. PMLR 162，p. 23645-23667，2022年07月，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Discriminant Dynamic Mode Decomposition for Labeled Spatio-Temporal Data Collections，N. Takeishi,K. Takeuchi,K. Fujii,Y. Kawahara，SIAM Journal on Applied Dynamical Systems，Vol. 21，No. 2，p. 1030-1058，2022年05月，研究論文（学術雑誌）
  • Dynamic mode decomposition via convolutional encoders for dynamics modeling in videos，I. Ul Haq,T. Iwata,Y. Kawahara，Computer Vision and Image Understanding，Vol. 216，2022年02月，研究論文（学術雑誌）
  • 深層学習ネットワークへのHMM適用によるテキストベースの分類パターン解釈支援，安藤雅行,河原吉伸,砂山渡,畑中裕司，知能と情報，Vol. 34，No. 17，p. 501-510，2022年02月，研究論文（学術雑誌）
  • Predicting behavior through dynamic modes in resting-state fMRI data，S. Ikeda,K. Kawano,S. Watanabe,O. Yamashita,Y. Kawahara，NeuroImage，Vol. 247，p. 118801-118801，2022年02月，研究論文（学術雑誌）
  • Reproducing Kernel Hilbert C*-Modules and Kernel Mean Embeddings，Y. Hashimoto,I. Ishikawa,M. Ikeda,F. Komura,T. Katsura,Y. Kawahara，Journal of Machine Learning Research，Vol. 22，No. 267，p. 1-56，2021年12月
  • Learning interaction rules from multi-animal trajectories via augmented behavioral models，K. Fujii,N. Takeishi,K. Tsutsui,E. Fujioka,N. Nishiumi,R. Tanaka,M. Fukushiro,K. Ide,H. Kohno,K. Yoda,S. Takahashi,S. Hiryu,Y. Kawahara，Advances in Neural Information Processing Systems 34 (Proc. of NeurIPS'21)，p. 11108-11122，2021年12月，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Controlling Nonlinear Dynamical Systems with Linear Quadratic Regulator-based Policy Networks in Koopman space，T. Iwata,Y. Kawahara，Proc. of The 60th IEEE Conf. on Decision and Control (CDC'21)，p. 5086-5091，2021年12月
  • Koopman spectral analysis of elementary cellular automata，K. Taga,Y. Kato,Y. Kawahara,Y. Yamazaki,H. Nakao，Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science，Vol. 31，No. 1，2021年11月
  • Interpretation Support System for Classification Patterns using HMM in Deep learning with Texts，M. Ando,Y. Kawahara,W. Sunayama,Y. Hatanaka，Proc. of the the 14th Int'l Conf. on Advances in Computer-Human Interactions (ACHI'21)，Vol. 34，No. 1，p. 64-70，2021年07月
  • SOFC システムにおける故障予兆検知技術の検証，吉川譲二,武石直也,西山薫,高橋久尚,河原吉伸,木下直人，電気学会論文誌，Vol. 141，No. 5，p. 712-719，2021年05月
  • Learning Dynamics Models with Stable Invariant Sets，N. Takeishi,Y. Kawahara，Proc. of the 35th AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI'21)，p. 9782-9790，2021年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Cognition and interpersonal coordination of patients with schizophrenia who have sports habits，K. Fujii,Y. Yoshihara,Y. Matsumoto,K. Tose,H. Takeuchi,M. Isobe,H. Mizuta,D. Maniwa,T. Okamura,T. Murai,Y. Kawahara,H. Takahashi，PLOS ONE，Vol. 15，No. 11，2020年12月，研究論文（学術雑誌）
  • Learning Multiple Nonlinear Dynamical Systems with Side Information，N. Takeishi,Y. Kawahara，Proc. of the 59th IEEE Conf. on Decision and Control (CDC'20)，p. 3206-3211，2020年12月，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Prediction of Compound Bioactivities using Heat Diffusion Equation，T. Hidaka,K. Imamura,T. Hioki,T. Takagi,Y. Giga,M.H. Giga,Y. Nishimura,Y. Kawahara,S. Hayashi,T. Niki,M. Fushimi,H. Inoue，Patterns，Vol. 1，2020年11月
  • Krylov Subspace Method for Nonlinear Dynamical Systems with Random Noise，Y. Hashimoto,I. Ishikawa,M. Ikeda,Y. Matsuo,Y. Kawahara，Journal of Machine Learning Research，Vol. 21，No. 172，p. 1-29，2020年09月18日，研究論文（学術雑誌）
  • 能動的変化点検知，林勝悟,河原吉伸,鹿島久嗣，人工知能学会論文誌，Vol. 35，No. 5，2020年09月01日
  • Knowledge-Based Regularization in Generative Modeling，N. Takeishi,Y. Kawahara，Proc. of the 29th Int'l Joint Conf. on Artificial Intelligence and the 17th Pacific Rim Int'l Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI-PRICAI'20)，p. 2390-2396，2020年07月，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Dynamic mode decomposition via dictionary learning for foreground modeling in videos，I. Ul Haq, K. Fujii and Y. Kawahara，Computer Vision and Image Understanding，Vol. 199，p. 103022-103022，2020年06月，研究論文（学術雑誌）
  • An efficient branch-and-cut and heuristic algorithms for submodular function maximization，N. Uematsu,S. Umetani,Y. Kawahara，Journal of the Operations Research Society of Japan，Vol. 63，No. 2，p. 41-59，2020年05月
  • Neural decoding of electrocorticographic signals using dynamic mode decomposition.，Y. Shiraishi,Y. Kawahara,O. Yamashita,R. Fukuma,S. Yamamoto,Y. Saitoh,H. Kishima,T. Yanagisawa，Journal of neural engineering，Vol. 17，No. 3，p. 036009-036009，2020年04月14日，研究論文（学術雑誌）
  • Krylov Subspace Method for Nonlinear Dynamical Systems with Random Noise，Yuka Hashimoto,Isao Ishikawa,Masahiro Ikeda,Yoichi Matsuo,Yoshinobu Kawahara，Journal of Machine Learning Research，Vol. 21，No. 172，p. 1-29，2020年，研究論文（学術雑誌）
  • Convolutional autoencoder-based reconstruction of vascular structures in photoacoustic images，I. Ul Haq,Y. Kawahara，Proc. SPIE 11359, Biomedical Spectroscopy, Microscopy, and Imaging，2020年
  • Physically-interpretable classification of network dynamics in complex collective motions，K. Fujii,N. Takeishi,M. Hojo,Y. Inaba,Y. Kawahara，Scientific Reports，Vol. 10，No. 1，p. 3005-3005，2020年，研究論文（学術雑誌）
  • Principal points analysis via p-median problem for binary data，H. Yamashita,Y. Kawahara，Journal of Applied Statistics，Vol. 4，No. 17，p. 1282-1297，2020年
  • Data-driven spectral analysis for coordinative structures in periodic human locomotion.，Keisuke Fujii,Naoya Takeishi,Benio Kibushi,Motoki Kouzaki,Yoshinobu Kawahara，Scientific reports，Vol. 9，No. 1，p. 16755-16755，2019年11月14日
  • Dynamic mode decomposition in vector-valued reproducing kernel Hilbert spaces for extracting dynamical structure among observables.，Keisuke Fujii,Yoshinobu Kawahara，Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society，Vol. 117，p. 94-103，2019年09月
  • Active Change-point Detection，S. Hayashi,Y. Kawahara,H. Kashima，Proc. of the 11th Asian Conference on Machine Learning (ACML'19)，Vol. PMLR: 101，p. 1017-1032，2019年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • An efficient branch-and-cut algorithm for approximately submodular function maximization，N. Uematsu,S. Umetani,Y. Kawahara，Proc. of the 2019 IEEE Int'l Conf. on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC'19)，p. 3160-3167，2019年
  • テキストベースの深層学習における分類パターンの解釈支援，安藤雅行,河原吉伸,砂山渡,畑中裕司,小郷原一智，知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌），日本知能情報ファジィ学会，Vol. 31，No. 4，p. 779-787，2019年
  • Variational inference of penalized regression with submodular functions，K. Takeuchi,Y. Yoshida,Y. Kawahara，Proc. of the 35th Conf. on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI'19)，p. 443-1211，2019年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Learning with coherence patters in multivariate time-series data via dynamic mode decomposition，T. Bito,M. Hiraoka,Y. Kawahara，Proc. of the 2019 Int'l Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN'19)，Vol. paper N-19278，2019年
  • Analysis of factors predicting who obtains a ball in basketball rebounding situations，M. Hojo,K. Fujii,Y. Kawahara，International Journal of Performance Analysis in Sport，Vol. 19，No. 2，p. 192-205，2019年
  • Supervised dynamic mode decomposition via multitask learning，K. Fujii,Y. Kawahara，Pattern Recognition Letters，Vol. 122，p. 7-13，2019年
  • Sparse nonnegative dynamic mode decomposition，Naoya Takeishi,Yoshinobu Kawahara,Takehisa Yairi，Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP，IEEE Computer Society，Vol. 2017-，p. 2682-2686，2018年02月20日，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Metric on nonlinear dynamical systems with Perron-Frobenius operators，I. Ishikawa,K. Fujii,M. Ikeda,Y. Hashimoto,Y. Kawahara，Advances in Neural Information Processing Systems 31 (NIPS 2018)，p. 2858-2868，2018年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Factorially-switching dynamic mode decomposition for Koopman analysis of time-variant systems，N. Takeishi,T. Yairi,Y. Kawahara，Proc. of the 57th IEEE Conf. on Decision and Control (CDC 2018)，p. 6402-5408，2018年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Highly biocompatible super-resolution fluorescence imaging using the fast photoswitching fluorescent protein Kohinoor and SPoD-ExPAN with Lp-regularized image reconstruction，T. Wazawa,Y. Arai,Y. Kawahara,H. Takauchi,T. Washio,T. Nagai，Microscopy，Vol. 67，No. 2，p. 89-98，2018年
  • Automatically recognizing strategic cooperative behaviors in various situations of a team sport.，Motokazu Hojo,Keisuke Fujii,Yuki Inaba,Yoichi Motoyasu,Yoshinobu Kawahara，PloS one，Vol. 13，No. 12，2018年，研究論文（学術雑誌）
  • Prediction and classification in equation-free collective motion dynamics，K. Fujii,T. Kawasaki,Y. Inaba,Y. Kawahara，PLoS Computational Biology，Vol. 14，No. 11，2018年，研究論文（学術雑誌）
  • Subspace dynamic mode decomposition for stochastic Koopman analysis，Naoya Takeishi,Yoshinobu Kawahara,Takehisa Yairi，PHYSICAL REVIEW E，AMER PHYSICAL SOC，Vol. 96，No. 3，2017年09月，研究論文（学術雑誌）
  • Representative Selection with Structured Sparsity，Hongxing Wang,Yoshinobu Kawahara,Chaoqun Weng,Junsong Yuan，PATTERN RECOGNITION，ELSEVIER SCI LTD，Vol. 63，p. 268-278，2017年03月，研究論文（学術雑誌）
  • Learning Koopman invariant subspaces for dynamic mode decomposition，N. Takeishi,Y. Kawahara,T. Yairi，Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017)，p. 1130-1140，2017年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Koopman Spectral Kernels for Comparing Complex Dynamics: Application to Multiagent Sport Plays，Keisuke Fujii,Yuki Inaba,Yoshinobu Kawahara，Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)，Springer Verlag，Vol. 10536，p. 127-139，2017年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Structurally Regularized Non-negative Tensor Factorization for Spatio-Temporal Pattern Discoveries，Koh Takeuchi,Yoshinobu Kawahara,Tomoharu Iwata，Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)，Springer Verlag，Vol. 10534，p. 582-598，2017年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Bayesian Dynamic Mode Decomposition.，N. Takeishi,Y. Kawahara,Y. Tabei,T. Yairi，Proceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2017)，ijcai.org，p. 2814-2821，2017年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Efficient Generalized Fused Lasso and Its Applications，Bo Xin,Yoshinobu Kawahara,Yizhou Wang,Lingjing Hu,Wen Gao，ACM TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGY，ASSOC COMPUTING MACHINERY，Vol. 7，No. 4，2016年07月，研究論文（学術雑誌）
  • Toxicogenomic prediction with graph-based structured regularization on transcription factor network，Nagata Keisuke,Kawahara Yoshinobu,Washio Takashi,Unami Akira，Fundamental Toxicological Sciences，一般社団法人 日本毒性学会，Vol. 3，No. 2，p. 39-46，2016年
  • Dynamic Mode Decomposition with Reproducing Kernels for Koopman Spectral Analysis.，Yoshinobu Kawahara，Advances in Neural Information Processing Systems 29 (NIPS 2016)，p. 911-919，2016年
  • A Novel Continuous and Structural VAR Modeling Approach and Its Application to Reactor Noise Analysis，Marina Demeshko,Takashi Washio,Yoshinobu Kawahara,Yuriy Pepyolyshev，ACM TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGY，ASSOC COMPUTING MACHINERY，Vol. 7，No. 2，2016年01月，研究論文（学術雑誌）
  • A fault detection technique for the steel manufacturing process based on a normal pattern library，Takehide Hirata,Yoshinobu Kawahara,Masashi Sugiyama,Kazuya Asano，IFAC-PapersOnLine，Vol. 28，No. 21，p. 871-876，2015年09月01日，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Scatterplot layout for high-dimensional data visualization，Yunzhu Zheng,Haruka Suematsu,Takayuki Itoh,Ryohei Fujimaki,Satoshi Morinaga,Yoshinobu Kawahara，JOURNAL OF VISUALIZATION，SPRINGER，Vol. 18，No. 1，p. 111-119，2015年02月，研究論文（学術雑誌）
  • Toxicogenomic prediction with group sparse regularization based on transcription factor network information，Nagata Keisuke,Kawahara Yoshinobu,Washio Takashi,Unami Akira，Fundamental Toxicological Sciences，一般社団法人 日本毒性学会，Vol. 2，No. 4，p. 161-170，2015年
  • Higher Order Fused Regularization for Supervised Learning with Grouped Parameters，Koh Takeuchi,Yoshinobu Kawahara,Tomoharu Iwata，MACHINE LEARNING AND KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES, ECML PKDD 2015, PT I，SPRINGER-VERLAG BERLIN，Vol. 9284，p. 577-593，2015年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Skill Grouping Method: Mining and Clustering Skill Differences from Body Movement BigData，Shinichi Yamagiwa,Yoshinobu Kawahara,Noriyuki Tabuchi,Yoshinobu Watanabe,Takeshi Naruo，PROCEEDINGS 2015 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIG DATA，IEEE，p. 2525-2534，2015年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • On Approximate Non-submodular Minimization via Tree-Structured Supermodularity.，Yoshinobu Kawahara,Rishabh K. Iyer,Jeff A. Bilmes，Proceedings of the Eighteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, AISTATS 2015, San Diego, California, USA, May 9-12, 2015，JMLR.org，2015年
  • Toxicity prediction from toxicogenomic data based on class association rule mining，Keisuke Nagata,Takashi Washio,Yoshinobu Kawahara,Akira Unami，Toxicology Reports，Elsevier Inc.，Vol. 1，p. 1133-1142，2014年12月01日，研究論文（学術雑誌）
  • A direct method for estimating a causal ordering in a linear non-Gaussian acyclic model.，Shohei Shimizu,Aapo Hyvärinen,Yoshinobu Kawahara，CoRR，Vol. abs/1408.2038，2014年，研究論文（学術雑誌）
  • Causal Discovery in a Binary Exclusive-or Skew Acyclic Model: BExSAM.，Takanori Inazumi,Takashi Washio,Shohei Shimizu,Joe Suzuki,Akihiro Yamamoto,Yoshinobu Kawahara，CoRR，Vol. abs/1401.5636，2014年，研究論文（学術雑誌）
  • Multi-task feature selection on multiple networks via maximum flows，Mahito Sugiyama,Chloé-Agathe Azencott,Dominik Grimm,Yoshinobu Kawahara,Karsten M. Borgwardt，SIAM International Conference on Data Mining 2014, SDM 2014，Society for Industrial and Applied Mathematics Publications，Vol. 1，p. 199-207，2014年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Efficient Generalized Fused Lasso and its Application to the Diagnosis of Alzheimer's Disease.，Bo Xin,Yoshinobu Kawahara,Yizhou Wang,Wen Ga，Proceedings of the Twenty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence, July 27 -31, 2014, Québec City, Québec, Canada.，AAAI Press，p. 2163-2169，2014年
  • Active learning for noisy oracle via density power divergence，Yasuhiro Sogawa,Tsuyoshi Ueno,Yoshinobu Kawahara,Takashi Washio，NEURAL NETWORKS，PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD，Vol. 46，p. 133-143，2013年10月，研究論文（学術雑誌）
  • Efficient network-guided multi-locus association mapping with graph cuts，Chloe-Agathe Azencott,Dominik Grimm,Mahito Sugiyama,Yoshinobu Kawahara,Karsten M. Borgwardt，BIOINFORMATICS，OXFORD UNIV PRESS，Vol. 29，No. 13，p. 171-179，2013年07月，研究論文（学術雑誌）
  • Density Power Divergence を用いたロバスト能動 回帰学習，十河康弘,植野剛,河原吉伸,鷲尾隆，人工知能学会論文誌，Vol. 28，No. 1，p. 13-21，2013年01月
  • Structured Convex Optimization under Submodular Constraints.，Kiyohito Nagano,Yoshinobu Kawahara，Proceedings of the Twenty-Ninth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, UAI 2013, Bellevue, WA, USA, August 11-15, 2013，AUAI Press，2013年
  • Arrangement of low-dimensional parallel coordinate plots for high-dimensional data visualization，Haruka Suematsu,Zheng Yunzhu,Takayuki Itoh,Ryohei Fujimaki,Satoshi Morinaga,Yoshinobu Kawahara，Proceedings of the International Conference on Information Visualisation，IEEE Computer Society，p. 59-65，2013年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • A novel structural AR modeling approach for a continuous time linear Markov system，Marina Demeshko,Takashi Washio,Yoshinobu Kawahara，Proceedings - IEEE 13th International Conference on Data Mining Workshops, ICDMW 2013，IEEE Computer Society，p. 104-113，2013年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Simultaneous pursuit of out-of-sample performance and sparsity in index tracking portfolios，Akiko Takeda,Mahesan Niranjan,Jun-ya Gotoh,Yoshinobu Kawahara，Computational Management Science，Vol. 10，No. 1，p. 21-49，2013年，研究論文（学術雑誌）
  • Separation of stationary and non-stationary sources with a generalized eigenvalue problem，Satoshi Hara,Yoshinobu Kawahara,Takashi Washio,Paul von Buenau,Terumasa Tokunaga,Kiyohumi Yumoto，NEURAL NETWORKS，PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD，Vol. 33，p. 7-20，2012年09月，研究論文（学術雑誌）
  • Sequential change-point detection based on direct density-ratio estimation，Yoshinobu Kawahara,Masashi Sugiyama，Statistical Analysis and Data Mining，Vol. 5，No. 2，p. 114-127，2012年04月，研究論文（学術雑誌）
  • Weighted Likelihood Policy Search with Model Selection.，Tsuyoshi Ueno,Kohei Hayashi,Takashi Washio,Yoshinobu Kawahara，Advances in Neural Information Processing Systems 25: 26th Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2012. Proceedings of a meeting held December 3-6, 2012, Lake Tahoe, Nevada, United States.，p. 2366-2374，2012年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Robust Active Learning for Linear Regression via Density Power Divergence，Yasuhiro Sogawa,Tsuyoshi Ueno,Yoshinobu Kawahara,Takashi Washio，NEURAL INFORMATION PROCESSING, ICONIP 2012, PT III，SPRINGER-VERLAG BERLIN，Vol. 7665，p. 594-602，2012年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • 局所線形モデルのアラインメントによる非線形動的シ ステムの学習法，上甲昌郎,河原吉伸,矢入健久，人工知能学会論文誌，Vol. 25，No. 6，p. 638-648，2011年09月
  • Analyzing relationships among ARMA processes based on non-Gaussianity of external influences，Yoshinobu Kawahara,Shohei Shimizu,Takashi Washio，NEUROCOMPUTING，ELSEVIER SCIENCE BV，Vol. 74，No. 12-13，p. 2212-2221，2011年06月，研究論文（学術雑誌）
  • DirectLiNGAM: A Direct Method for Learning a Linear Non-Gaussian Structural Equation Model，Shohei Shimizu,Takanori Inazumi,Yasuhiro Sogawa,Aapo Hyvarinen,Yoshinobu Kawahara,Takashi Washio,Patrik O. Hoyer,Kenneth Bollen，JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH，MICROTOME PUBL，Vol. 12，p. 1225-1248，2011年04月，研究論文（学術雑誌）
  • 次元削減とクラスタリングによる宇宙機テレメトリ 監視法，矢入健久,乾稔,河原吉伸,高田昇，日本航空宇宙学会論文集，一般社団法人 日本航空宇宙学会，Vol. 56，No. 691，p. 197-205，2011年02月
  • Discovering causal structures in binary exclusive-or skew acyclic models.，Takanori Inazumi,Takashi Washio,Shohei Shimizu,Joe Suzuki,Akihiro Yamamoto,Yoshinobu Kawahara，UAI 2011, Proceedings of the Twenty-Seventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Barcelona, Spain, July 14-17, 2011，AUAI Press，p. 373-382，2011年
  • Prismatic Algorithm for Discrete D.C. Programming Problem.，Yoshinobu Kawahara,Takashi Washio，Advances in Neural Information Processing Systems 24: 25th Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2011. Proceedings of a meeting held 12-14 December 2011, Granada, Spain.，Vol. 24，p. 2106-2114，2011年
  • Size-constrained Submodular Minimization through Minimum Norm Base.，Kiyohito Nagano,Yoshinobu Kawahara,Kazuyuki Aihara，Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning, ICML 2011, Bellevue, Washington, USA, June 28 - July 2, 2011，Omnipress，p. 977-984，2011年
  • Submodular fractional programming for balanced clustering，Yoshinobu Kawahara,Kiyohito Nagano,Yoshio Okamoto，PATTERN RECOGNITION LETTERS，ELSEVIER SCIENCE BV，Vol. 32，No. 2，p. 235-243，2011年01月，研究論文（学術雑誌）
  • Minimum Average Cost Clustering.，Kiyohito Nagano,Yoshinobu Kawahara,Satoru Iwata，Advances in Neural Information Processing Systems 23: 24th Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2010. Proceedings of a meeting held 6-9 December 2010, Vancouver, British Columbia, Canada.，Curran Associates, Inc.，Vol. 23，p. 1759-1767，2010年
  • An experimental comparison of linear non-Gaussian causal discovery methods and their variants，Yasuhiro Sogawa,Shohei Shimizu,Yoshinobu Kawahara,Takashi Washio，2010 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS IJCNN 2010，IEEE，p. 1-8，2010年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Learning non-linear dynamical systems by alignment of local linear models，Masao Joko,Yoshinobu Kawahara,Takehisa Yairi，Proceedings - International Conference on Pattern Recognition，IEEE Computer Society，p. 1084-1087，2010年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Stationary Subspace Analysis as a Generalized Eigenvalue Problem，Satoshi Hara,Yoshinobu Kawahara,Takashi Washio,Paul von Buenau，NEURAL INFORMATION PROCESSING: THEORY AND ALGORITHMS, PT I，SPRINGER-VERLAG BERLIN，Vol. 6443，p. 422-+，2010年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Adaptive Limit Checking for Spacecraft Telemetry Data Using Kernel Principal Component Analysis，Minoru INUI,Yoshinobu KAWAHARA,Kohei GOTO,Takehisa YAIRI,Kazuo MACHIDA，TRANSACTIONS OF THE JAPAN SOCIETY FOR AERONAUTICAL AND SPACE SCIENCES, SPACE TECHNOLOGY JAPAN，THE JAPAN SOCIETY FOR AERONAUTICAL AND SPACE SCIENCES，Vol. 7，No. ists26，p. Pf_11-Pf_16，2009年01月，研究論文（学術雑誌）
  • A direct method for estimating a causal ordering in a linear non-Gaussian acyclic model.，Shohei Shimizu,Aapo Hyvärinen,Yoshinobu Kawahara，UAI 2009, Proceedings of the Twenty-Fifth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Montreal, QC, Canada, June 18-21, 2009，AUAI Press，p. 506-513，2009年
  • Change-point detection in time-series data by direct density-ratio estimation，Yoshinobu Kawahara,Masashi Sugiyama，Society for Industrial and Applied Mathematics - 9th SIAM International Conference on Data Mining 2009, Proceedings in Applied Mathematics，SIAM，Vol. 1，p. 385-396，2009年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Submodularity Cuts and Applications.，Yoshinobu Kawahara,Kiyohito Nagano,Koji Tsuda,Jeff A. Bilmes，Advances in Neural Information Processing Systems 22: 23rd Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2009. Proceedings of a meeting held 7-10 December 2009, Vancouver, British Columbia, Canada.，Curran Associates, Inc.，Vol. 22，p. 916-924，2009年
  • 部分空間法に基づく変化点検知アルゴリズム，河原 吉伸,矢入 健久,町田 和雄，人工知能学会論文誌，The Japanese Society for Artificial Intelligence，Vol. 23，No. 2，p. 76-85，2008年08月，研究論文（学術雑誌）
  • Particle Filterを用いたパラメータ推定による宇宙機異常検知，後藤 耕平,河原 吉伸,矢入 健久,町田 和雄，日本航空宇宙学会論文集，Japan Society for Aeronautical and Space Sciences，Vol. 55，No. 642，p. 355-358，2007年08月，研究論文（学術雑誌）
  • 逐次モンテカルロ法に基づく宇宙機異常診断法 —パラメータと異常モードのオンライン同時推定によるアプローチ—，河原 吉伸,後藤 耕平,矢入 健久,町田 和雄，日本航空宇宙学会論文集，Japan Society for Aeronautical and Space Sciences，Vol. 55，No. 642，p. 344-354，2007年07月，研究論文（学術雑誌）
  • Change-point detection in time-series data based on subspace identification，Yoshinobu Kawahara,Takehisa Yairi,Kazuo Machida，ICDM 2007: PROCEEDINGS OF THE SEVENTH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING，IEEE COMPUTER SOC，p. 559-564，2007年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Dynamic Bayesian Networksを用いた宇宙機異常診断法，河原 吉伸,矢入 健久,町田 和雄，人工知能学会論文誌，Vol. 21，No. 1，p. 45-54，2006年01月，研究論文（学術雑誌）
  • Telemetry-mining: A machine learning approach to anomaly detection and fault diagnosis for space systems，Takehisa Yairi,Yoshinobu Kawahara,Ryohei Fujimaki,Yuichi Sato,Kazuo Machida，SMC-IT 2006: 2ND IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SPACE MISSION CHALLENGES FOR INFORMATION TECHNOLOGY, PROCEEDINGS，IEEE COMPUTER SOC，p. 466-+，2006年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Autonomous recognition of multiple cable topology with image，Rei Fujiki,Hideyuki Tanaka,Yoshinobu Kawahara,Takehisa Yairi,Kazuo Machida，2006 SICE-ICASE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE, VOLS 1-13，IEEE，p. 5787-+，2006年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Visualization of spacecraft data based on interdependency between changing points in time series，Yuichi Sato,Yoshinobu Kawahara,Takehisa Yairi,Kazuo Machida，2006 SICE-ICASE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE, VOLS 1-13，IEEE，p. 1571-+，2006年，研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • A Kernel Subspace Method by Stochastic Realization for Learning Nonlinear Dynamical Systems.，Yoshinobu Kawahara,Takehisa Yairi,Kazuo Machida，Advances in Neural Information Processing Systems 19, Proceedings of the Twentieth Annual Conference on Neural Information Processing Systems, Vancouver, British Columbia, Canada, December 4-7, 2006，MIT Press，Vol. 19，p. 665-672，2006年
  • 多数機フォーメーションフライトのための連続推力推進による燃料最小誘導則，河原 吉伸,津田 雄一,中須賀 真一，日本航空宇宙学会論文集，一般社団法人 日本航空宇宙学会，Vol. 52，No. 601，p. 72-79，2004年04月，研究論文（学術雑誌）
  • Design of Cellular Satellites for Reconfigurable Space System Using Orbital Servicing Robots(Hyper Performance Robotics and Mechatronics,Session: TA1-B)，TANAKA Hideyuki,KAWAHARA Yoshinobu,YAIRI Takehisa,MACHIDA Kazuo，The Abstracts of the international conference on advanced mechatronics : toward evolutionary fusion of IT and mechatronics : ICAM，一般社団法人日本機械学会，Vol. 2004，p. 41-41，2004年

MISC

  • 機械学習の考え方と応用、そして数学・数理科学との関わり (特集：数学と産業I③ 機械学習と数学・数理科学)，河原吉伸，Rimse (理数教育研究所 広報誌)，Vol. 30，p. 10-13，2021年02月
  • データ駆動アプローチを用いた動的乱流現象の解析 (解説) (特集：磁場閉じ込め核融合プラズマにおけるデータ駆動アプローチによる物理的理解と発見)，佐々木真,河原吉伸,草場彰，プラズマ・核融合学会誌，Vol. 97，No. 2，p. 79-85，2020年12月
  • 非線形力学系の作用素論的データ解析と動的モード分解〜その基礎的事項と正定値カーネルを用いた定式化を中心として，河原吉伸，数理解析研究所講究録 2176 (諸科学を結ぶ基礎学問としての数値解析学)，p. 40-50，2020年10月
  • データ科学とAI（特集：AI時代の数理−新時代における思考と方法），河原吉伸，数理科学（サイエンス社），No. 685，p. 20-27，2020年07月
  • 非線形力学系のデータ駆動モデリング (特集 ディープラーニングから物理へ)，河原 吉伸，パリティ = Parity : 物理科学雑誌，丸善出版，Vol. 33，No. 8，p. 1,18-20，2018年08月
  • 構造的スパース推定とその最適化 (特集 スパースモデリングの発展 : 原理から応用まで) -- (全体概要と基本理論)，河原 吉伸，電子情報通信学会誌 = The journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers，電子情報通信学会，Vol. 99，No. 5，p. 386-391，2016年05月
  • 構造的な事前情報を用いた機械学習：構造正則化と劣モジュラ性，河原 吉伸，情報処理，情報処理学会 ; 1960-，Vol. 54，No. 7，p. 734-740，2013年06月15日
  • 機械学習における劣モジュラ性の利用と組合せ論的アルゴリズム，河原 吉伸，オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 = [O]perations research as a management science [r]esearch，公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会，Vol. 58，No. 5，p. 267-274，2013年05月01日
  • 劣モジュラ性に基づく知能情報処理への新展開（<特集>離散構造処理系-知能情報処理を支えるアルゴリズムの技法），河原 吉伸,永野 清仁,鷲尾 隆，人工知能学会誌，人工知能学会，Vol. 27，No. 3，p. 252-260，2012年05月
  • イベント報告:東京工業大学サイエンスカフェ「計算で何ができるか?」 (特集 数学版サイエンスカフェ)，河原 吉伸,永野 清仁，数学通信，日本数学会，Vol. 14，No. 2，p. 47-51，2009年08月
  • 第41回長尾確氏インタビュー「コンテンツのクリエーションによる社会的知能の形成」(学生フォーラムInter-View)，伊藤 冬子,河原 吉伸，人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence，人工知能学会，Vol. 22，No. 6，p. 865-868，2007年11月01日
  • 第38回 本村 陽一氏インタビュー : 表現が生む研究のポテンシャル(学生フォーラムInter-View)，河原 吉伸,西原 陽子，人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence，人工知能学会，Vol. 22，No. 3，p. 448-450，2007年05月01日
  • 第37回 新谷 虎松 氏インタビュー : 「自由になれる研究」(学生フォーラム Inter-View)，中島 悠,河原 吉伸，人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence，人工知能学会，Vol. 22，No. 2，p. 290-292，2007年03月01日

著書

  • 事典・辞書，人工知能学大事典，人工知能学会,編,人工知能学会,JSAI，共立出版，ISBN:4320124200，2017年07月
  • 劣モジュラ最適化と機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)，河原 吉伸,永野 清仁，講談社，ISBN:4061529099，2015年12月
  • 統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―，杉山 将,井手 剛,神嶌 敏弘,栗田 多喜夫,前田 英作,井尻 善久,岩田 具治,金森 敬文,兼村 厚範,烏山 昌幸,河原 吉伸,木村 昭悟,小西 嘉典,酒井 智弥,鈴木 大慈,竹内 一郎,玉木 徹,出口 大輔,冨岡 亮太,波部 斉,前田 新一,持橋 大地,山田 誠，共立出版，ISBN:432012362X，2014年06月25日

特許・実用新案・意匠

  • 解析装置、解析方法及びプログラム，橋本 悠香,石川 勲,池田 正弘,河原 吉伸，特許第7396601号，JP2021026531，出願日:2021年07月14日，登録日:2023年12月04日
  • 関係性抽出装置、関係性抽出方法、及びプログラム，橋本 悠香,石川 勲,池田 正弘,河原 吉伸,勝良 健史,紅村 冬大，特許第7367843号，JP2021006689，出願日:2021年02月22日，登録日:2023年10月16日
  • 異常検知装置、異常検知方法、及びプログラム，橋本 悠香,松尾 洋一,石川 勲,池田 正弘,河原 吉伸，特許第7351480号，特願2019-154065，出願日:2019年08月26日，登録日:2023年09月19日
  • 予測装置、予測方法、および予測プログラム，間島 慶,八幡 憲明,▲柳▼澤 琢史,福間 良平,貴島 晴彦,白石 祥之,河原 吉伸,山下 宙人，特願2022-105077，出願日:2022年06月29日
  • 系列予測方法、系列予測装置及びプログラム，岩田 具治,河原 吉伸，特願2022-090685，出願日:2022年06月03日
  • 予測装置及び予測方法，田財(黒田) 佳樹,西山 薫,岸本 政徳,河原 吉伸,武石 直也，特願2022-078470，出願日:2022年05月11日
  • 制御方法、制御装置、及びプログラム，岩田 具治,河原 吉伸，特願2021-104658，出願日:2021年06月24日
  • 故障予兆検知方法、故障予兆検知装置及びプログラム，吉川 譲二,西山 薫,高橋 久尚,河原 吉伸,武石 直也，特願2020-182935，出願日:2020年10月30日
  • 学習方法、系列解析方法、学習装置、系列解析装置、及びプログラム，岩田 具治,河原 吉伸，特願2020-179424，出願日:2020年10月27日
  • 音楽性情報提供方法、音楽性情報提供装置、及び音楽性情報提供システム，山際 伸一,河原 吉伸,栂井 秀方,北川 喜康,田中 郁生,仲井 智子，特願2018-084816，出願日:2018年04月26日
  • 異常検知装置、異常検知方法、及びプログラム，橋本 悠香,松尾 洋一,石川 勲,池田 正弘,河原 吉伸，特願2019-154065，出願日:2019年08月26日
  • 評価装置、評価方法、プログラム、ならびに、情報記録媒体，藤井 慶輔,河原 吉伸，特願2017-105889，出願日:2017年05月29日
  • 運動動作評価システム，藤井 慶輔,山本 裕二,河原 吉伸，特願2016-210027，出願日:2016年10月26日
  • 解析装置、方法、及びプログラム，竹内 孝,岩田 具治,河原 吉伸，特願2016-036106，出願日:2016年02月26日
  • 評価情報提供システムおよび評価情報提供方法，山際 伸一,河原 吉伸,田渕 規之,渡辺 良信,鳴尾 丈司,清水 雄一,柴田 翔平，特許第6163635号，特願2015-207449，出願日:2015年10月21日
  • プログラム,グループ予測装置,及びグループ予測方法，山際 伸一,河原 吉伸,田中 慎也,西藤 篤史，特願2015-152899，出願日:2015年07月31日
  • 対話的変数選択装置、対話的変数選択方法および対話的変数選択プログラム，藤巻 遼平,森永 聡,リゥ ジ,河原 吉伸，特願2014-009272，出願日:2014年01月22日
  • 多次元データ可視化装置、方法およびプログラム，森永 聡,河原 吉伸,伊藤 貴之,鄭 雲珠,末松 はるか，特許第5392635号，特願2012-022112，出願日:2012年02月03日
  • 判別モデル学習装置、判別モデル学習方法および判別モデル学習プログラム，森永 聡,藤巻 遼平,河原 吉伸，JP2012007899，出願日:2012年12月11日
  • 最適クエリ生成装置、最適クエリ抽出方法および判別モデル学習方法，森永 聡,藤巻 遼平,河原 吉伸，JP2012007900，出願日:2012年12月11日
  • パターン自動抽出方法およびパターン自動抽出システム，平田 丈英,河原 吉伸,杉山 将，特許第5499900号，特願2010-119743，出願日:2010年05月25日
  • 鉄鋼プロセスの異常予知方法および装置，平田 丈英,浅野 一哉,佐々木 聡洋,前田 一郎,河原 吉伸,矢入 健久,町田 和雄，特許第4992046号，特願2007-316467，出願日:2007年12月07日
  • 判別モデル学習装置、判別モデル学習方法および判別モデル学習プログラム，森永 聡,藤巻 遼平,河原 吉伸，特許第5327415号，特願2013-521332，出願日:2012年12月11日
  • 最適クエリ生成装置、最適クエリ抽出方法および判別モデル学習方法，森永 聡,藤巻 遼平,河原 吉伸，特許第6052187号，特願2013-557256，出願日:2012年12月11日

受賞

  • Best Poster Award，K. Fujii,K. Takeuchi,A. Kuribayashi,N. Takeishi,Y. Kawahara,K. Takeda，30th ACM SIGSPATIAL GIS 2022，2022年11月
  • 2020年度論文賞，林勝悟,河原吉伸,鹿島久嗣，人工知能学会，2021年06月
  • 2020年度 論文賞，Keisuke Fujii,Yoshinobu Kawahara，日本神経回路学会，2020年12月
  • 第35回 (2020年度) 論文賞 (顕微鏡法基礎部門)，T. Wazawa,Y. Arai,Y. Kawahara,H. Takauchi,T. Washio,T. Nagai，日本顕微鏡学会，2020年07月
  • 令和2年度 科学技術分野の文部科学大臣表彰 若手科学者賞，河原吉伸，文部科学省，2020年04月
  • Best Student Paper Award，T. Bito,M. Hiraoka,Y. Kawahara，IJCNN 2019，2019年07月
  • ベストプレゼンテーション賞，藤井慶輔,河原吉伸，第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS'18)，2018年11月
  • 2015年度 研究会優秀賞，竹内孝,河原吉伸,岩田具治，人工知能学会，2016年06月
  • 総長奨励賞，大阪大学，2015年07月
  • Outstanding Reviewer Award，NIPS 2014，2014年12月
  • 総長奨励賞，大阪大学，2014年06月
  • 総長奨励賞，大阪大学，2013年08月
  • 2011年度 論文賞，上甲昌郎,河原吉伸,矢入健久，人工知能学会，2012年06月
  • 優秀講演賞，上甲昌郎,河原吉伸,矢入健久，第11回 計測制御学会システムインテグレーション部門講演会，2010年12月
  • NIPS 2006 Travel Award，2006年12月
  • 若手奨励賞，河原吉伸,矢入健久,町田和雄，第49回 宇宙科学技術連合講演会，2005年12月

委員歴

  • 科学技術振興機構，領域アドバイザー（戦略的創造研究推進事業（さきがけ）「未来を予測し制御するための数理を活用した新しい科学の探索」領域），2024年04月 ～ 継続中
  • 科学技術振興機構，領域アドバイザー（戦略的創造研究推進事業（ACT-X）「次世代AIを築く数理・情報科学の革新」領域），2023年04月 ～ 継続中
  • 学協会，East Asia Section of SIAM (EASIAM)，Executive Committee Member，2023年02月 ～ 継続中
  • 科学技術振興機構，領域アドバイザー（戦略的創造研究推進事業（さきがけ）「複雑な流動・輸送現象の解明・予測・制御に向けた新しい流体科学」領域），2021年04月 ～ 継続中
  • International Journal of Mathematics for Industry (World Scientific)，Subject Editor，2019年08月 ～ 継続中
  • Neural Networks (Elsevier)，Action Editor，2017年01月 ～ 継続中
  • 政府，文部科学省 科学技術・学術政策研究所 科学技術予測・政策基盤調査研究センター，専門調査員，2024年04月 ～ 2025年03月
  • 学協会，情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会，幹事補佐，2022年06月 ～ 2024年05月
  • 政府，独立行政法人 日本学術振興会，科学研究費委員会 審査委員，2020年11月 ～ 2023年10月
  • 情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会，専門委員，2016年06月 ～ 2022年05月
  • 新エネルギー・産業技術総合開発機構，NEDO技術委員，2020年02月 ～ 2022年03月
  • 学協会，日本応用数理学会 機械学習研究部会，幹事，2016年04月 ～ 2021年03月
  • 学協会，人工知能学会 人工知能基本問題研究会（SIG-FPAI），主査，2016年04月 ～ 2018年03月
  • 学協会，人工知能学会 人工知能基本問題研究会（SIG-FPAI），主幹事，2014年04月 ～ 2016年03月
  • 学協会，人工知能学会 人工知能基本問題研究会（SIG-FPAI），幹事，2012年04月 ～ 2014年03月
  • 学協会，その他，国内会議の組織委員や主要国際会議のプログラム委員、シニアプログラム委員、エリア長など多数， ～