研究者総覧 - 大阪大学

清水　昌平

SHIMIZU Shohei

清水　昌平

SHIMIZU Shohei

産業科学研究所，教授

keyword 因果探索，統計科学，LiNGAM，非ガウス，因果方向推定，NMAR，GPGPU，無視できない欠測，ブートストラップ・リサンプリング，スケーリング則，知識発見，統計的推測，モデル選択，2重中途打ち切り，確率モデル，shared-parameter モデル，仮説検定，災害，ブートストラップ，ベイズ統計，希少事象，機械学習，統計数学，非ガウス性，構造方程式モデル，因果構造探索，統計的因果推論，独立成分分析，因果推論，大規模次元，データマイニング，知識ベース，遺伝子機能，多変量解析

経歴 11

2025年4月～継続中

滋賀大学　データサイエンス学系　教授
2025年2月～継続中

大阪大学　産業科学研究所　教授
2025年2月～ 2025年3月

滋賀大学　データサイエンス学部　特任教授
2018年4月～ 2025年1月

滋賀大学　データサイエンス学部　教授
2017年4月1日～ 2018年3月31日

滋賀大学　データサイエンス学部　准教授
2016年4月～ 2018年3月

大阪大学　産業科学研究所　特任准教授
2016年4月1日～ 2017年3月31日

滋賀大学　データサイエンス教育研究センター　准教授
2013年4月～ 2016年3月

大阪大学　産業科学研究所　准教授
2009年4月～ 2013年3月

大阪大学　産業科学研究所　助教
2008年8月～ 2009年3月

東京工業大学　グローバルCOE研究員
2006年4月～ 2008年7月

独立行政法人日本学術振興会　日本学術振興会特別研究員 PD

学歴 3

大阪大学　基礎工学研究科

～ 2006年3月
大阪大学　人間科学研究科

～ 2003年3月
大阪大学　人間科学部

～ 2001年3月

委員歴 14

Society for General Psychology, Division 1 of the American Psychological Association　Editorial Board Member of Review of General Psychology　学協会

2025年～継続中
電子情報通信学会　情報論的学習理論と機械学習研究専門委員会専門委員　学協会

2024年～継続中
Springer　Coordinating Editor of Behaviormetrika

2016年～継続中
Elsevier Neurocomputing　Associate editor

2019年1月～ 2024年12月
Elsevier Neurocomputing　編集委員

2019年1月～ 2024年12月
日本行動計量学会　イノベーション委員会委員

2018年6月～ 2023年3月
日本行動計量学会　理事

2015年4月～ 2023年3月
講談社データサイエンス入門シリーズ　編集委員

2017年～ 2023年
Elsevier Neural Networks　Action editor

2020年1月～ 2022年2月
日本行動計量学会　大会担当委員会委員

2018年11月～ 2021年3月
応用統計学会学会誌応用統計学　編集委員

2018年4月～ 2020年3月
日本行動計量学会　日本行動計量学会第47回大会実行委員会委員

2018年11月～ 2019年9月
日本行動計量学会　運営委員会委員

2015年6月～ 2018年3月31日
Springer　Guest editor of the special feature on recent developments in causal discovery and inference in Behaviormetrika

2016年～ 2017年1月

研究内容・専門分野 4

情報通信 / 統計科学 /
情報通信 / 知能情報学 /
自然科学一般 / 応用数学、統計数学 /
自然科学一般 / 数学基礎 /

受賞 11

Andrew P. Sage Best Transactions Paper Award

X. Zhou, X. Ye, K. I-Kai Wang, W. Liang, N. K. C. Nair, S. Shimizu, Z. Yan, Q. Jin　IEEE SMC Society　2025年10月
卓越教授

滋賀大学　2025年4月
滋賀大学学長賞

清水昌平　2025年3月
TrustCom-2023 Outstanding Paper Award

S. Wani, X. Zhou, S. Shimizu　2023年11月
2023 IEEE IES TC-II Best Paper

X. Zhou, X. Xu, W. Liang, Z. Zeng, S. Shimizu, L. T. Yang, Q. Ji　2023年9月
2020 IEEE SMC Society/Andrew P. Sage Best Transactions Paper Award

Xiaokang Zhou, Wei Liang, Kevin Wang, Shohei Shimizu　IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society　2020年11月
滋賀大学教育実践優秀賞

清水昌平　2020年10月
滋賀大学学長賞

清水昌平　2019年3月
日本行動計量学会杉山明子賞 (出版賞)

清水昌平　日本行動計量学会　2018年9月
林知己夫賞 (優秀賞)

清水昌平　日本行動計量学会　2016年9月1日
Best Student First Author Theory Paper Award. International Conference on Independent Component Analysis and Blind Signal Separation (ICA2006)

S.Shimizu　2006年3月

論文 94

Causal models and prediction in cell line perturbation experiments.

James P. Long, Yumeng Yang, Shohei Shimizu, Thong Pham, Kim-Anh Do

BMC Bioinform.　Vol. 26　No. 1　p. 4-4　2025年12月　研究論文（学術雑誌）
Statistical Causal Discovery in Developing and Refining Adverse Outcome Pathway (AOP)

Kyoshiro Hiki, Thong Pham, Michio Yamamoto, Takehiko I Hayashi, Shohei Shimizu

2025年9月4日
Density Ratio-based Causal Discovery from Bivariate Continuous-Discrete Data.

Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu, Hidetoshi Matsui

CoRR　Vol. abs/2505.08371　2025年5月　研究論文（学術雑誌）
Causal Additive Models with Unobserved Causal Paths and Backdoor Paths.

Thong Pham, Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu

CoRR　Vol. abs/2502.07646　2025年2月　研究論文（学術雑誌）
Novel MITM attack scheme based on built-in negotiation for blockchain-based digital twins.

Xin Liu 0050, Rui Zhou 0005, Shohei Shimizu, Rui Chong, Qingguo Zhou, Xiaokang Zhou

Digit. Commun. Networks　Vol. 11　No. 1　p. 256-267　2025年　研究論文（学術雑誌）
Integrating Large Language Models in Causal Discovery: A Statistical Causal Approach.

Masayuki Takayama, Tadahisa Okuda, Thong Pham, Tatsuyoshi Ikenoue, Shingo Fukuma, Shohei Shimizu, Akiyoshi Sannai

Trans. Mach. Learn. Res.　Vol. 2025　2025年　研究論文（学術雑誌）
Multi-Domain and Multi-View Oriented Deep Neural Network for Sentiment Analysis in Large Language Models

Keito Inoshita, Xiaokang Zhou, Shohei Shimizu

2024 IEEE International Conferences on Internet of Things (iThings) and IEEE Green Computing &amp; Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical &amp; Social Computing (CPSCom) and IEEE Smart Data (SmartData) and IEEE Congress on Cybermatics　p. 149-156　2024年8月19日　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：IEEE
Use of Prior Knowledge to Discover Causal Additive Models with Unobserved Variables and its Application to Time Series Data.

Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu

Behaviormetrika　2024年8月　研究論文（学術雑誌）
Does Financial Literacy Impact Investment Participation and Retirement Planning in Japan?

Yi Jiang, Shohei Shimizu

ArXiv　2024年5月2日　研究論文（学術雑誌）
Causal discovery for the volume of white matter in patients undergoing haemodialysis

Shohei SHIMIZU

Nephrology Dialysis Transplantation　2024年　研究論文（学術雑誌）
Causal-discovery-based root-cause analysis and its application in time-series prediction error diagnosis.

Hiroshi Yokoyama, Ryusei Shingaki, Kaneharu Nishino, Shohei Shimizu, Thong Pham

CoRR　Vol. abs/2411.06990　2024年　研究論文（学術雑誌）
Counterfactual Explanations of Black-box Machine Learning Models using Causal Discovery with Applications to Credit Rating.

Daisuke Takahashi, Shohei Shimizu, Takuma Tanaka

International Joint Conference on Neural Networks(IJCNN)　p. 1-8　2024年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：IEEE
Causal-learn: Causal Discovery in Python.

Yujia Zheng 0001, Biwei Huang, Wei Chen 0103, Joseph D. Ramsey, Mingming Gong, Ruichu Cai, Shohei Shimizu, Peter Spirtes, Kun Zhang 0001

Journal of Machine Learning Research　Vol. 25　p. 60-8　2024年　研究論文（学術雑誌）
Special issue: recent developments in causal inference and machine learning vol.2

Shohei Shimizu, Shuichi Kawano

Behaviormetrika　Vol. 51　No. 1　p. 497-498　2024年1月　研究論文（学術雑誌）
Scalable Counterfactual Distribution Estimation in Multivariate Causal Models.

Thong Pham, Shohei Shimizu, Hideitsu Hino, Tam Le

CLeaR　Vol. 236　p. 1118-1140　2024年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
Digital Twin Enhanced Federated Reinforcement Learning With Lightweight Knowledge Distillation in Mobile Networks.

Xiaokang Zhou, Xuzhe Zheng, Xuesong Cui, Jiashuai Shi, Wei Liang 0006, Zheng Yan 0002, Laurence T. Yang, Shohei Shimizu, Kevin I-Kai Wang

IEEE Journal of Selected Areas in Communications　Vol. 41　No. 10　p. 3191-3211　2023年10月　研究論文（学術雑誌）
Hierarchical Federated Learning With Social Context Clustering-Based Participant Selection for Internet of Medical Things Applications.

Xiaokang Zhou, Xiaozhou Ye, Kevin I-Kai Wang, Wei Liang 0006, Nirmal-Kumar C. Nair, Shohei Shimizu, Zheng Yan 0002, Qun Jin

IEEE Transactions on Computational Social Systems　Vol. 10　No. 4　p. 1742-1751　2023年8月　研究論文（学術雑誌）
Nonlinear Causal Discovery for High-Dimensional Deterministic Data.

Yan Zeng 0002, Zhifeng Hao, Ruichu Cai, Feng Xie 0002, Libo Huang, Shohei Shimizu

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems　Vol. 34　No. 5　p. 2234-2245　2023年5月　研究論文（学術雑誌）
Information Theoretic Learning-Enhanced Dual-Generative Adversarial Networks With Causal Representation for Robust OOD Generalization

Xiaokang Zhou, Xuzhe Zheng, Tian Shu, Wei Liang, Kevin I.Kai Wang, Lianyong Qi, Shohei Shimizu, Qun Jin

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems　2023年　研究論文（学術雑誌）
The KDD'23 Workshop on Causal Discovery, Prediction and Decision, 07 August 2023, Long Beach, CA, USA

CDPD　Vol. 218　2023年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：PMLR
BiLSTM and VAE Enhanced Multi-Task Neural Network for Trust-Aware E-Commerce Product Analysis.

Shusuke Wani, Xiaokang Zhou, Shohei Shimizu

TrustCom　p. 780-787　2023年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
Preface: The 2023 ACM SIGKDD Workshop on Causal Discovery, Prediction and Decision.

Thuc Duy Le, Jiuyong Li, Robert Ness, Sofia Triantafillou, Shohei Shimizu, Peng Cui 0001, Kun Kuang, Jian Pei, Fei Wang 0001, Mattia Prosperi

CDPD　Vol. 218　p. 1-2　2023年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
Causal Discovery for Non-stationary Non-linear Time Series Data Using Just-In-Time Modeling.

Daigo Fujiwara, Kazuki Koyama, Keisuke Kiritoshi, Tomomi Okawachi, Tomonori Izumitani, Shohei Shimizu

CLeaR　Vol. 213　p. 880-894　2023年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
Structure Learning for Groups of Variables in Nonlinear Time-Series Data with Location-Scale Noise.

Genta Kikuchi, Shohei Shimizu

CAWS　Vol. 223　p. 20-39　2023年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
Linkages among the Foreign Exchange, Stock, and Bond Markets in Japan and the United States.

Yi Jiang, Shohei Shimizu

CAWS　Vol. 223　p. 1-19　2023年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
Prospects of Continual Causality for Industrial Applications.

Daigo Fujiwara, Kazuki Koyama, Keisuke Kiritoshi, Tomomi Okawachi, Tomonori Izumitani, Shohei Shimizu

AAAI Bridge Program　Vol. 208　p. 18-24　2023年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
Python package for causal discovery based on LiNGAM 著者

Journal of Machine Learning Research　Vol. 24　p. 14-8　2023年　研究論文（学術雑誌）
Special issue: Recent developments in causal inference and machine learning

Shohei Shimizu, Shuichi Kawano

Behaviormetrika　Vol. 49　No. 2　p. 275-276　2022年7月　研究論文（学術雑誌）
Chemical-Mediated Microbial Interactions Can Reduce the Effectiveness of Time-Series-Based Inference of Ecological Interaction Networks

Kenta Suzuki, Masato S. Abe, Daiki Kumakura, Shinji Nakaoka, Fuki Fujiwara, Hirokuni Miyamoto, Teruno Nakaguma, Mashiro Okada, Kengo Sakurai, Shohei Shimizu, Hiroyoshi Iwata, Hiroshi Masuya, Naoto Nihei, Yasunori Ichihashi

International Journal of Environmental Research and Public Health　Vol. 19　No. 3　2022年2月　研究論文（学術雑誌）
CNN-GRU Based Deep Learning Model for Demand Forecast in Retail Industry.

Kazuhi Honjo, Xiaokang Zhou, Shohei Shimizu

International Joint Conference on Neural Networks(IJCNN)　Vol. 2022-July　p. 1-8　2022年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：IEEE
Causal Discovery for Linear Mixed Data

Proceedings of the First Conference on Causal Learning and Reasoning, PMLR　Vol. 177　p. 994-1009　2022年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：
A Multivariate Causal Discovery based on Post-Nonlinear Model.

Kento Uemura, Takuya Takagi, Kambayashi Takayuki, Hiroyuki Yoshida, Shohei Shimizu

1st Conference on Causal Learning and Reasoning(CLeaR)　Vol. 177　p. 826-839　2022年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：PMLR
Intelligent Small Object Detection for Digital Twin in Smart Manufacturing With Industrial Cyber-Physical Systems.

Xiaokang Zhou, Xuesong Xu, Wei Liang, Zhi Zeng, Shohei Shimizu, Laurence T. Yang, Qun Jin

IEEE Transactions on Industrial Informatics　Vol. 18　No. 2　p. 1377-1386　2022年　研究論文（学術雑誌）
Hierarchical Adversarial Attacks Against Graph-Neural-Network-Based IoT Network Intrusion Detection System.

Xiaokang Zhou, Wei Liang, Weimin Li, Ke Yan, Shohei Shimizu, Kevin I-Kai Wang

IEEE Internet Things J.　Vol. 9　No. 12　p. 9310-9319　2022年　研究論文（学術雑誌）
Repetitive causal discovery of linear non-Gaussian acyclic models in the presence of latent confounders.

Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu

Int. J. Data Sci. Anal.　Vol. 13　No. 2　p. 77-89　2022年　研究論文（学術雑誌）
Estimating individual-level optimal causal interventions combining causal models and machine learning models

清水昌平

Proceedings of The KDD'21 Workshop on Causal Discovery, PMLR　Vol. 150　p. 55-77　2021年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：
Causal Discovery with Multi-Domain LiNGAM for Latent Factors.

Yan Zeng, Shohei Shimizu, Ruichu Cai, Feng Xie, Michio Yamamoto, Zhifeng Hao

Causal Analysis Workshop Series(CAWS)　Vol. 160　p. 1-4　2021年　研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
出版者・発行元：PMLR
Discovery of Causal Additive Models in the Presence of Unobserved Variables.

Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu

CoRR　Vol. abs/2106.02234　2021年　研究論文（学術雑誌）
Causal additive models with unobserved variables

清水昌平

Proceedings of the Thirty-Seventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, PMLR　Vol. 161　p. 97-106　2021年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：
Causal Discovery with Multi-Domain LiNGAM for Latent Factors.

Yan Zeng, Shohei Shimizu, Ruichu Cai, Feng Xie, Michio Yamamoto, Zhifeng Hao

Proceedings of the Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI)　Vol. abs/2009.09176　p. 2097-2103　2021年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：ijcai.org
Intelligent Small Object Detection Based on Digital Twinning for Smart Manufacturing in Industrial CPS

Xiaokang Zhou, Xuesong Xu, Wei Liang, Zhi Zeng, Shohei Shimizu, Laurence T. Yang, Qun Jin

IEEE Transactions on Industrial Informatics　p. 1-1　2021年　研究論文（学術雑誌）
出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Siamese Neural Network Based Few-Shot Learning for Anomaly Detection in Industrial Cyber-Physical Systems

Xiaokang Zhou, Wei Liang, Shohei Shimizu, Jianhua Ma, Qun Jin

IEEE Transactions on Industrial Informatics　Vol. 17　No. 8　p. 5790-5798　2020年12月31日　研究論文（学術雑誌）
Estimation of post-nonlinear causal models using autoencoding structure

K. Uemura, S. Shimizu

Proc. 45th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP2020)　Vol. 2020-May　p. 3312-3316　2020年5月　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：
RCD: Repetitive causal discovery of linear non-Gaussian acyclic models with latent confounders

T. N. Maeda, S. Shimizu

JMLR Workshop and Conference Proceedings, AISTATS2020 (Proc. 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics)　Vol. 108　p. 735-745　2020年5月　研究論文（学術雑誌）
出版者・発行元：
B4SDC: A Blockchain System for Security Data Collection in MANETs,

Gao Liu, Huidong Dong, Zheng Yan, Xiaokang Zhou, Shohei Shimizu

IEEE Transactions on Big Data　Vol. 8　No. 3　p. 739-752　2020年3月　研究論文（学術雑誌）
Causal discovery of linear non-Gaussian acyclic models in the presence of latent confounders.

Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu

CoRR　Vol. abs/2001.04197　2020年　研究論文（学術雑誌）
Multi-Modality Behavioral Influence Analysis for Personalized Recommendations in Health Social Media Environment

X. Zhou, W. Liang, I. Kevin, K. Wang, S. Shimizu

IEEE Transactions on Computational Social Systems　Vol. 6　No. 5　p. 888-897　2019年10月7日　研究論文（学術雑誌）
Analysis of cause-effect inference by comparing regression errors

Patrick Blöbaum, Dominik Janzing, Takashi Washio, Shohei Shimizu, Bernhard Schölkopf

PeerJ Computer Science　Vol. 5　No. 1　p. 900-169　2019年1月21日　研究論文（学術雑誌）
出版者・発行元：
Personalization recommendation algorithm based on trust correlation degree and matrix factorization

Weimin Li, Xiaokang Zhou, Shohei Shimizu, Mingjun Xin, Jiulei Jiang, Honghao Gao, Qun Jin

IEEE Access　Vol. 7　p. 45451-45459　2019年1月1日　研究論文（学術雑誌）
出版者・発行元：
A novel personalized recommendation algorithm based on trust relevancy degree

Weimin Li, Heng Zhu, Xiaokang Zhou, Shohei Shimizu, Mingjun Xin, Qun Jin

Proc. 2018 IEEE 16th Intl Conf on Dependable, Autonomic and Secure Computing, 16th Intl Conf on Pervasive Intelligence and Computing, 4th Intl Conf on Big Data Intelligence and Computing and Cyber Science and Technology Congress(DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech)　p. 418-422　2018年8月　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：
A novel principle for causal inference in data with small error variance

Patrick Bloebaum, Dominik Janzing, Takashi Washio, Shohei Shimizu, Bernhard Schoelkopf

JMLR Workshop and Conference Proceedings, AISTATS2018 (Proc. 21st International Conference on Artificial Intelligence and Statistics)　Vol. 84　p. 900-909　2018年4月　研究論文（国際会議プロシーディングス）
Cause-Effect Inference by Comparing Regression Errors

清水昌平

Proceedings of the Twenty-First International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS2018), PMLR　Vol. 84　p. 900-909　2018年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：
Analysis of Cause-Effect Inference via Regression Errors.

Patrick Blöbaum, Dominik Janzing, Takashi Washio, Shohei Shimizu, Bernhard Schölkopf

CoRR　Vol. abs/1802.06698　2018年　研究論文（学術雑誌）
Combining Linear Non-Gaussian Acyclic Model with Logistic Regression Model for Estimating Causal Structure from Mixed Continuous and Discrete Data.

Chao Li, Shohei Shimizu

CoRR　Vol. abs/1802.05889　2018年　研究論文（学術雑誌）
Learning instrumental variables with structural and non-Gaussianity assumptions

Ricardo Silva, Shohei Shimizu

Journal of Machine Learning Research　Vol. 18　p. 1-49　2017年11月17日　研究論文（学術雑誌）
Estimation of interventional effects of features on prediction

Patrick Blobaum, Shohei Shimizu

Proc. 2017 IEEE Machine Learning for Signal Processing Workshop (MLSP2017)　Vol. 1　p. 1-6　2017年9月　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：
Error asymmetry in causal and anticausal regression

Patrick Blobaum, Takashi Washio, Shohei Shimizu

Behaviormetrika　Vol. abs/1610.03263　No. 2　p. 491-512　2017年4月　研究論文（学術雑誌）
A novel principle for causal inference in data with small error variance

Patrick Blobaum, Shohei Shimizu, Takashi Washio

Proc. 25 th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN2017)　Vol. 1　p. 347-352　2017年4月　研究論文（国際会議プロシーディングス）
Special feature: recent developments in causal discovery and inference

Shohei Shimizu

Behaviormetrika　Vol. 44　No. 1　p. 135-136　2017年1月1日　研究論文（学術雑誌）
Visualizing Shiga Prefecture using RESAS: cloud-based analysis system with government open big data

Jong chan Lee, Tetsuto Himeno, Shohei Shimizu, Takuma Tanaka, Akimichi Takemura

Proc. 2nd International Conference on Big Data, Cloud Computing, and Data Science (BCD2017)　2017年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
A Non-Gaussian Approach for Causal Discovery in the Presence of Hidden Common Causes.

Shohei Shimizu

Advanced Methodologies for Bayesian Networks - Second International Workshop(AMBN@JSAI-isAI)　Vol. 9505　p. 222-233　2015年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：Springer
Discriminative and generative models in causal and anticausal settings

Patrick Blöbaum, Shohei Shimizu, Takashi Washio

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)　Vol. 9505　p. 209-221　2015年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：Springer Verlag
Bayesian Estimation of Causal Direction in Acyclic Structural Equation Models with Individual-specific Confounder Variables and Non-Gaussian Distributions

Shohei Shimizu, Kenneth Bollen

JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH　Vol. 15　No. 1　p. 2629-2652　2014年8月　研究論文（学術雑誌）
Lingam: Non-Gaussian Methods for Estimating Causal Structures

Shohei SHIMIZU

Behaviormetrika　2014年　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）
ESTIMATION OF CAUSAL STRUCTURES IN LONGITUDINAL DATA USING NON-GAUSSIANITY

Kento Kadowaki, Shohei Shimizu, Takashi Washio

2013 IEEE INTERNATIONAL WORKSHOP ON MACHINE LEARNING FOR SIGNAL PROCESSING (MLSP)　p. 1-6　2013年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
Discovery of non-gaussian linear causal models using ICA

Shohei Shimizu, Aapo Hyvärinen, Yutaka Kano, Patrik O. Hoyer

CoRR　Vol. abs/1207.1413　2012年　研究論文（学術雑誌）
Causal discovery of linear acyclic models with arbitrary distributions

Patrik O. Hoyer, Aapo Hyvärinen, Richard Scheines, Peter Spirtes, Joseph D. Ramsey, Gustavo Lacerda, Shohei Shimizu

CoRR　Vol. abs/1206.3260　2012年　研究論文（学術雑誌）
Discovering causal structures in binary exclusive-or skew acyclic models

Takanori Inazumi, Takashi Washio, Shohei Shimizu, Joe Suzuki, Akihiro Yamamoto, Yoshinobu Kawahara

CoRR　Vol. abs/1202.3736　p. 373-382　2012年　研究論文（学術雑誌）
出版者・発行元：AUAI Press
Estimation of causal orders in a linear non-Gaussian acyclic model: A method robust against latent confounders

Tatsuya Tashiro, Shohei Shimizu, Aapo Hyvärinen, Takashi Washio

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)　Vol. 7552　No. 1　p. 491-498　2012年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：Springer
Bootstrap confidence intervals in DirectLiNGAM

Kittitat Thamvitayakul, Shohei Shimizu, Tsuyoshi Ueno, Takashi Washio, Tatsuya Tashiro

12TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING WORKSHOPS (ICDMW 2012)　p. 659-668　2012年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
Analyzing relationships among ARMA processes based on non-Gaussianity of external influences

Yoshinobu Kawahara, Shohei Shimizu, Takashi Washio

NEUROCOMPUTING　Vol. 74　No. 12-13　p. 2212-2221　2011年6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　Vol. 12　p. 1225-1248　2011年4月　研究論文（学術雑誌）
Estimating exogenous variables in data with more variables than observations.

Yasuhiro Sogawa, Shohei Shimizu, Teppei Shimamura, Aapo Hyvärinen, Takashi Washio, Seiya Imoto

Neural Networks　Vol. 24　No. 8　p. 875-880　2011年　研究論文（学術雑誌）
Discovering causal structures in binary exclusive-or skew acyclic models.

Takanori Inazumi, Takashi Washio, Shohei Shimizu, Joe Suzuki, Akihiro Yamamoto, Yoshinobu Kawahara

UAI 2011(UAI)　p. 373-382　2011年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：AUAI Press
Estimation of a Structural Vector Autoregression Model Using Non-Gaussianity

Aapo Hyvarinen, Kun Zhang, Shohei Shimizu, Patrik O. Hoyer

JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH　Vol. 11　p. 1709-1731　2010年5月　研究論文（学術雑誌）
Discovery of Exogenous Variables in Data with More Variables Than Observations.

Yasuhiro Sogawa, Shohei Shimizu, Aapo Hyvärinen, Takashi Washio, Teppei Shimamura, Seiya Imoto

Artificial Neural Networks - ICANN 2010 - 20th International Conference　Vol. 6352 LNCS　No. PART 1　p. 67-76　2010年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：Springer
GroupLiNGAM: Linear non-Gaussian acyclic models for sets of variables

Yoshinobu Kawahara, Kenneth Bollen, Shohei Shimizu, Takashi Washio

CoRR　Vol. abs/1006.5041　2010年　研究論文（学術雑誌）
Assessing Statistical Reliability of LiNGAM via Multiscale Bootstrap

Yusuke Komatsu, Shohei Shimizu, Hidetoshi Shimodaira

ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ICANN 2010), PT III　Vol. 6354　No. PART 3　p. 309-314　2010年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
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　p. 1-8　2010年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
Use of Prior Knowledge in a Non-Gaussian Method for Learning Linear Structural Equation Models

Takanori Inazumi, Shohei Shimizu, Takashi Washio

LATENT VARIABLE ANALYSIS AND SIGNAL SEPARATION　Vol. 6365　p. 221-228　2010年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
Estimation of linear non-Gaussian acyclic models for latent factors

清水昌平

Neurocomputing (印刷中)　Vol. 72　No. 7-9　p. 2024-2027　2009年　研究論文（学術雑誌）
Estimation of causal effects using linear non-Gaussian causal models with hidden variables

Patrik O. Hoyer, Shohei Shimizu, Antti J. Kerminen, Markus Palviainen

INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING　Vol. 49　No. 2　p. 362-378　2008年10月　研究論文（学術雑誌）
Causal discovery of linear acyclic models with arbitrary distributions.

Patrik O. Hoyer, Aapo Hyvärinen, Richard Scheines, Peter Spirtes, Joseph D. Ramsey, Gustavo Lacerda, Shohei Shimizu

UAI 2008(UAI)　p. 282-289　2008年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：AUAI Press
Causal modelling combining instantaneous and lagged effects: an identifiable model based on non-Gaussianity.

Aapo Hyvärinen, Shohei Shimizu, Patrik O. Hoyer

Machine Learning(ICML)　p. 424-431　2008年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：ACM
Discovery of linear non-gaussian acyclic models in the presence of latent classes

Shohei Shimizu, Aapo Hyvärinen

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)　Vol. 4984　No. 1　p. 752-761　2008年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：Springer
A linear non-Gaussian acyclic model for causal discovery

Shohei Shimizu, Patrik O. Hoyer, Aapo Hyvarinen, Antti Kerminen

JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH　Vol. 7　p. 2003-2030　2006年10月　研究論文（学術雑誌）
A linear non-gaussian acyclic model for causal discovery

Shimizu, S., Hoyer, P.O., Hyv{\"a}rinen, A., Kerminen, A.

Journal of Machine Learning Research　Vol. 7　2006年　研究論文（学術雑誌）
Estimation of linear, non-gaussian causal models in the presence of confounding latent variables

Patrik O. Hoyer, Shohei Shimizu, Antti J. Kerminen

CoRR　Vol. abs/cs/0603038　2006年　研究論文（学術雑誌）
Estimation of linear, non-gaussian causal models in the presence of confounding latent variables.

Patrik O. Hoyer, Shohei Shimizu, Antti J. Kerminen

Third European Workshop on Probabilistic Graphical Models　p. 155-162　2006年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
Testing Significance of Mixing and Demixing Coefficients in ICA.

Shohei Shimizu, Aapo Hyvärinen, Yutaka Kano, Patrik O. Hoyer, Antti J. Kerminen

Independent Component Analysis and Blind Signal Separation(ICA)　Vol. 3889 LNCS　p. 901-908　2006年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：Springer
New Permutation Algorithms for Causal Discovery Using ICA.

Patrik O. Hoyer, Shohei Shimizu, Aapo Hyvärinen, Yutaka Kano, Antti J. Kerminen

Independent Component Analysis and Blind Signal Separation(ICA)　Vol. 3889 LNCS　p. 115-122　2006年　研究論文（国際会議プロシーディングス）
出版者・発行元：Springer
A quasi-stochastic gradient algorithm for variance-dependent component analysis

Aapo Hyvarinen, Shohei Shimizu

ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS - ICANN 2006, PT 2　Vol. 4132　p. 211-220　2006年　研究論文（学術雑誌）

MISC 91

構造的因果モデルに基づく繰り返しの介入による最適化と制御応用

藤原大悟, 泉谷知範, 清水昌平

人工知能学会全国大会論文集　Vol. JSAI2024　p. 4Xin231-4Xin231　2024年
出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会
大学別の博士課程進学等に関するデータセットの構築と統計的因果探索

高山, 正行, 小松, 尚登, ファム, テトン, 前田, 高志ニコラス, 三内, 顕義, 小柴, 等, 清水, 昌平

年次学術大会講演要旨集　Vol. 38　p. 874-879　2023年10月28日
出版者・発行元：研究・イノベーション学会
大規模言語モデルを活用した博士課程進学に関する因果探索の試行

高山, 正行, 小柴, 等, 三内, 顕義, 清水, 昌平

年次学術大会講演要旨集　Vol. 38　p. 880-885　2023年10月28日
出版者・発行元：研究・イノベーション学会
統計的因果探索アルゴリズム“LiNGAM” を活用した専攻分野別の博士課程進学に関する研究

高山, 正行, 小柴, 等, 前田, 高志ニコラス, 三内, 顕義, 清水, 昌平, 星野, 利彦

年次学術大会講演要旨集　Vol. 37　p. 192-197　2022年10月29日
出版者・発行元：研究・イノベーション学会
博士課程進学率に関する因果モデルの構築

高山正行, 小柴等, 前田高志ニコラス, 三内顕義, 清水昌平, 星野利彦

Jxiv　2022年3月　機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等
滋賀大学データサイエンス学部及び研究科の育成人材像と育成実績

伊達平和, 清水昌平, 竹村彰通

工学教育　Vol. 70　No. 1　p. 1_7-1_12　2022年
出版者・発行元：公益社団法人日本工学教育協会
統計的因果探索アルゴリズム“LiNGAM” を用いた若手研究者支援政策に関する研究

高山, 正行, 小柴, 等, 前田, 高志, 三内, 顕義, 清水, 昌平, 星野, 利彦

年次学術大会講演要旨集　Vol. 36　p. 758-763　2021年10月30日
出版者・発行元：研究・イノベーション学会
EBPM と統計的因果探索・数理モデルの利活用

高山, 正行, 小柴, 等, 前田, 高志, 三内, 顕義, 清水, 昌平, 星野, 利彦

年次学術大会講演要旨集　Vol. 36　p. 752-757　2021年10月30日
出版者・発行元：研究・イノベーション学会
セミパラメトリックアプローチによる統計的因果探索

清水昌平

人工知能学会研究会資料人工知能基本問題研究会　Vol. 118　p. 02-02　2021年
出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会
Recent advances in semi-parametric methods for causal discovery

Shohei Shimizu, Patrick Blöbaum

Direction Dependence in Statistical Modeling: Methods of Analysis　p. 111-130　2020年12月
A survey on integrity auditing for data storage in the cloud: from single copy to multiple replicas

Angtai Li, Yu Chen, Zheng Yan, Xiaokang Zhou, Shohei Shimizu

IEEE Transactions on Big Data　Vol. 8　No. 5　p. 1428-1442　2020年10月7日
統計的因果推論への招待

清水昌平

数理科学　Vol. 58　No. 9　p. 7-14　2020年9月　記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
出版者・発行元：サイエンス社
Privacy preservation in permissionless blockchain: A survey

Li Peng, Wei Feng, Zheng Yan, Yafeng Li, Xiaokang Zhou, Shohei Shimizu

Digital Communications and Networks　Vol. 7　No. 3　p. 295-307　2020年7月
時系列データに対する予測モデルの介入効果の推定

切通恵介, 紅林亘, 泉谷知範, 小山和輝, 木村大地, 大川内智海, 清水昌平

人工知能学会全国大会論文集　Vol. JSAI2020　p. 1J4GS204-1J4GS204　2020年
出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会
データサイエンスのモデル教材開発の取組み—特集 AI時代の人材育成

清水昌平

大学教育と情報　Vol. 2019年度　No. 2　p. 10-12　2019年9月
出版者・発行元：東京 : 私立大学情報教育協会
Non-Gaussian methods for causal structure learning

Shohei Shimizu

Prevention Science　Vol. 20　No. 3　p. 431-441　2019年5月22日　記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）
私の「研究」履歴書

清水, 昌平

Data Science View, Shiga University = Data Science View, Shiga University　Vol. Vol.2　p. 5-5　2018年5月
出版者・発行元：滋賀大学データサイエンス教育研究センター
因果探索への招待

清水昌平

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　Vol. 117　No. 354　p. 19-24　2017年12月
出版者・発行元：東京 : 電子情報通信学会
Non-Gaussian structural equation models for causal discovery

Shohei Shimizu

Statistics and Causality: Methods for Applied Empirical Research　p. 153-184　2016年6月7日
Learning Instrumental Variables with Non-Gaussianity Assumptions: Theoretical Limitations and Practical Algorithms

Ricardo Silva, Shohei Shimizu

2015年11月10日　機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等
RFO3-1 徹底討論・統計的因果推論 : データだけから因果を言えるのか? 3つのアプローチから(ラウンドテーブル・ディスカッション徹底討論・統計的因果推論データだけから因果を言えるのか? 3つのアプローチから)

星野崇宏, 黒木学, 清水昌平

日本行動計量学会大会抄録集　Vol. 43　p. 162-163　2015年9月1日
出版者・発行元：日本行動計量学会
潜在クラスが存在する場合のベイズ的アプローチによる非ガウス因果構造推定法 (特集知識情報処理技術の最新動向および一般)

田中直樹, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能基本問題研究会　Vol. 95　p. 27-31　2014年10月10日
出版者・発行元：人工知能学会
潜在クラスが存在する場合のベイズ的アプローチによる非ガウス困果構造推定法

田中直樹, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会人工知能基本問題研究会資料　Vol. 95th　p. 27-31　2014年10月6日
A Bayesian estimation approach to analyze non-Gaussian data-generating processes with latent classes

Naoki Tanaka, Shohei Shimizu, Takashi Washio

2014年8月2日　機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等
連続データと離散データの間の因果関係の同定

鈴木譲, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会人工知能基本問題研究会資料　Vol. 94th　p. 35-40　2014年7月24日
出版者・発行元：人工知能学会
連続データと離散データの間の因果関係の同定 (特集機械学習/知識発見の最新動向)

鈴木譲, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能基本問題研究会　Vol. 94　p. 35-40　2014年7月24日
出版者・発行元：人工知能学会
Identifiability of an Integer Modular Acyclic Additive Noise Model and its Causal Structure Discovery

Joe Suzuki, Takanori Inazumi, Takashi Washio, Shohei Shimizu

2014年1月22日　機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等
ParceLiNGAM: A Causal Ordering Method Robust Against Latent Confounders

Tatsuya Tashiro, Shohei Shimizu, Aapo Hyvarinen, Takashi Washio

NEURAL COMPUTATION　Vol. 26　No. 1　p. 57-83　2014年1月
潜在クラスが存在する場合のベイズ的アプローチによる非ガウス因果構造推定法

田中直樹, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集　Vol. 28　p. 1-4　2014年
出版者・発行元：人工知能学会
Bayesian estimation of possible causal direction in the presence of latent confounders using a linear non-Gaussian acyclic structural equation model with individual-specific effects

Shohei Shimizu, Kenneth Bollen

2013年10月25日　機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等
Preface to the first IEEE ICDM workshop on causal discovery

Jiuyong Li, Kun Zhang, Jian Pei, Lin Liu, Laiwan Chan, Zhi Geng, Aapo Hyvärinen, Antti Hyttinen, Dominik Janzing, Samantha Kleinberg, Yan Liu, Zeng-Hua Lu, Zudi Lu, Marloes Maathuis, Joris Mooij Radboud, Shohei Shimizu, Ricardo Silva, Bingyu Sun, Ioannis Tsamardinos, Jiji Zhang

Proceedings - IEEE 13th International Conference on Data Mining Workshops, ICDMW 2013　p. xxiv-xxv　2013年
出版者・発行元：IEEE Computer Society
経時データにおける非ガウス性を用いた因果構造探索

門脇健人, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集　Vol. 27　p. 1-4　2013年
出版者・発行元：人工知能学会
潜在交絡変数が存在する場合のベイズ的アプローチによる非ガウス因果構造推定法

田中直樹, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集　Vol. 27　p. 1-4　2013年
出版者・発行元：人工知能学会
因果構造探索と非ガウス構造方程式モデル (特集「ベイジアンネットワークとその応用」および一般)

清水昌平

人工知能基本問題研究会　Vol. 87　p. 19-24　2012年11月17日
出版者・発行元：人工知能学会
Learning LiNGAM based on data with more variables than observations

Shohei Shimizu

2012年8月21日　機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等
非ガウス性を用いた線形非巡回なデータ生成過程部分の発見と同定

田代竜也, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM)　Vol. 26th　p. ROMBUNNO.4B1-R-2-6-4　2012年
出版者・発行元：人工知能学会
Bootstrapping confidence intervals in linear non-Gaussian causal model (人工知能学会全国大会(第26回)文化,科学技術と未来) -- (機械学習)

Thamvitayakul Kittitat, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集　Vol. 26　p. 1-3　2012年
出版者・発行元：人工知能学会
非ガウス性を用いた線形非巡回なデータ生成過程部分の発見と同定 (人工知能学会全国大会(第26回)文化,科学技術と未来) -- (機械学習)

田代竜也, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集　Vol. 26　p. 1-4　2012年
出版者・発行元：人工知能学会
関数モデル上の統計的因果推論研究の現状

鷲尾隆, 稲積孝紀, 清水昌平, 鈴木譲, 山本章博, 河原吉伸

人工知能学会人工知能基本問題研究会資料　Vol. 83rd　p. 63-70　2011年11月18日
出版者・発行元：人工知能学会
関数モデル上の統計的因果推論研究の現状 (特集「ベイジアンネットワークとその応用」および一般)

鷲尾隆, 稲積孝紀, 清水昌平

人工知能基本問題研究会　Vol. 83　p. 63-70　2011年11月18日
出版者・発行元：人工知能学会
離散データの因果の同定~2値から,多値への一般化について

鈴木譲, 清水昌平, 鷲尾隆

電子情報通信学会技術研究報告　Vol. 111　No. 275(IBISML2011 42-86)　p. 207-212　2011年11月2日
出版者・発行元：東京 : 電子情報通信学会
分割表の独立性に基づく二値データ生成過程の推定法

稲積孝紀, 鷲尾隆, 清水昌平, 鈴木譲, 山本章博, 河原吉伸

電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning　Vol. 111　No. 275　p. 155-162　2011年11月2日
出版者・発行元：東京 : 電子情報通信学会
分割表の独立性に基づく二値データ生成過程の推定法(ポスターセッション,第14回情報論的学習理論ワークショップ)

稲積孝紀, 鷲尾隆, 清水昌平, 鈴木譲, 山本章博, 河原吉伸

電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習　Vol. 111　No. 275　p. 155-162　2011年11月2日
出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会
離散データの因果の同定 : 2値から、多値への一般化について(ポスターセッション,第14回情報論的学習理論ワークショップ)

鈴木譲, 清水昌平, 鷲尾隆

電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習　Vol. 111　No. 275　p. 207-212　2011年11月2日
出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会
Joint estimation of linear non-Gaussian acyclic models

Shohei Shimizu

Vol. 81　p. 104-107　2011年4月28日
Analyzing relationships between CTARMA and ARMA models

Demeshko Marina

Proceedings of the Annual Conference of JSAI　Vol. JSAI2011　p. 2G22-2G22　2011年
出版者・発行元：The Japanese Society for Artificial Intelligence
定常時系列データの非ガウス性を用いたARMAモデルによる変数間決定関係の解析

田代竜也, 清水昌平, 河原吉伸

人工知能学会全国大会論文集　Vol. 25　p. 1-4　2011年
出版者・発行元：人工知能学会
二値データに対するデータ生成過程の推定

稲積孝紀, 鷲尾隆, 清水昌平

人工知能学会全国大会論文集　Vol. 25　p. 1-4　2011年
出版者・発行元：人工知能学会
ブートストラップ確率の計算誤差を修正するためのマルチスケール・ブートストラップ法:LiNGAM因果構造推定の場合

小松勇介, 下平英寿, 清水昌平

統計関連学会連合大会講演報告集　Vol. 2010　2010年9月
高次元確率空間における高精度期待値ベイズ推定の検討

松田衆治, HON Nguyen Ha, 鷲尾隆, 河原吉伸, 清水昌平, 猪口明博

人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM)　Vol. 24th　p. ROMBUNNO.1A1-4-4　2010年
出版者・発行元：人工知能学会
データの非正規性を活用する因果構造探索法と事前情報の利用

稲積孝紀, 十河泰弘, 清水昌平

人工知能学会全国大会論文集　Vol. 24　p. 1-4　2010年
出版者・発行元：人工知能学会
統計的大規模因果推論の課題と非ガウス性に基づく挑戦 (特集「ベイジアン・ネットワークと応用」および一般)

鷲尾隆, 清水昌平, 河原吉伸

人工知能基本問題研究会　Vol. 75　p. 33-36　2009年11月13日
出版者・発行元：人工知能学会
統計的大規模因果推論の課題と非ガウス性に基づく挑戦

鷲尾隆, 清水昌平, 河原吉伸, 猪口明博

人工知能学会人工知能基本問題研究会資料　Vol. 75th　p. 33-36　2009年11月6日
Computing p-values of LiNGAM outputs via Multiscale Bootstrap

Yusuke Komatsu, Shohei Shimizu, Hidetoshi Shimodaira

2009年9月16日　機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等
マルチスケール・ブートストラップを用いた信頼度計算:LiNGAMによる因果モデル探索の場合

小松勇介, 清水昌平, 下平英寿

統計関連学会連合大会講演報告集　Vol. 2009　2009年9月
A direct method for estimating a causal ordering in a linear non-Gaussian acyclic model

SHIMIZU Shohei

Proc. of UAI2009 : The 25th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Causality II & Graphical Models　p. 506-513　2009年
出版者・発行元：AUAI Press
独立成分分析を用いた外生的発現遺伝子同定解析

十河泰弘, 清水昌平, 鷲尾隆

人工知能学会全国大会論文集　Vol. 23　p. 1-4　2009年
出版者・発行元：人工知能学会
Use of non-normality in structural equation modeling: Application to direction of causation

Shohei Shimizu, Yutaka Kana

JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE　Vol. 138　No. 11　p. 3483-3491　2008年11月
大規模変数次元小標本データにおける外生変数の探索と独立成分分析

清水昌平, 鷲尾隆, HYVAERINEN Aapo, 井元清哉

統計関連学会連合大会講演報告集　Vol. 2008　2008年9月
独立成分分析による線形逐次モデルの探索

清水昌平

日本統計学会誌　Vol. 37　No. 2　p. 223-237　2008年3月
独立成分分析による線形逐次モデルの探索(<特集1>日本統計学会75周年記念特集(II))

清水昌平

日本統計学会誌. シリーズJ　Vol. 37　No. 2　p. 223-237　2008年3月
出版者・発行元：一般社団法人日本統計学会
独立成分分析と線形逐次モデルの探索

清水昌平

統計関連学会連合大会講演報告集　Vol. 2007　2007年9月
Finding a causal ordering via independent component analysis

S Shimizu, A Hyvarinen, PO Hoyer, Y Kano

COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS　Vol. 50　No. 11　p. 3278-3293　2006年7月
Finding a causal ordering via independent component analysis

S Shimizu, A Hyvarinen, PO Hoyer, Y Kano

COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS　Vol. 50　No. 11　p. 3278-3293　2006年7月
A generalized least squares approach to blind separation of sources which have variance dependencies

Shohei Shimizu, Aapo Hyvarinen, Yutaka Kano

2005 IEEE/SP 13th Workshop on Statistical Signal Processing (SSP), Vols 1 and 2　Vol. 2005　p. 1009-1012　2005年
Discovery of non-gaussian linear causal models using ICA (jointly worked)

SHIMIZU Shohei

Proc. the 21st Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI-2005), Edinburgh, UK　Vol. 526-533　p. 525-533　2005年
出版者・発行元：AUAI Press
Discovery of non-gaussian linear causal models using ICA (jointly worked)

Proc. the 21st Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI-2005), Edinburgh, UK　Vol. 526-533　2005年
A generalized least squares approach to blind separation of sources which have variance dependencies

Shohei Shimizu, Aapo Hyvarinen, Yutaka Kano

2005 IEEE/SP 13th Workshop on Statistical Signal Processing (SSP), Vols 1 and 2　p. 1009-1012　2005年
構造方程式モデリングにおける非正規性の利用(<一般セッション4>構造方程式モデル)(第31回日本行動計量学会大会発表一覧)

清水昌平, 狩野裕

行動計量学　Vol. 31　No. 2　p. 142-142　2004年9月10日
出版者・発行元：日本行動計量学会
情報処理教育におけるコンピュータ不安の分析 : 構造方程式モデリングによる因果推論と非正規性(<一般セッション4>構造方程式モデル)(第31回日本行動計量学会大会発表一覧)

鳥居稔, 清水昌平, 狩野裕

行動計量学　Vol. 31　No. 2　p. 142-143　2004年9月10日
出版者・発行元：日本行動計量学会
ICAと非正規因子分析(原標題は英語)

狩野裕, 清水昌平

統計関連学会連合大会講演報告集　Vol. 2004　p. 103-104　2004年9月3日
Nonnormal structural equation modeling

清水昌平, 狩野裕

日本行動計量学会大会発表論文抄録集　Vol. 32　p. 10-13　2004年9月
出版者・発行元：日本行動計量学会
慢性に経過した上腸間膜静脈閉塞症による多発性大腸潰瘍の1例(セッション3,II.一般演題,第35回消化器病センター例会,学術情報)

今井隆二郎, 清水昌平, 松本健史, 飯塚愛子

東京女子医科大学雑誌　Vol. 74　No. 4　p. 236-236　2004年4月
出版者・発行元：東京女子医科大学
G8-2 構造のある独立成分分析 : 調査データへの適用可能性(一般セッション(G8) : 因子分析とICAテキストマイニング)(第30回日本行動計量学会大会発表一覧)

清水昌平, 宮本友介, 狩野裕

行動計量学　Vol. 30　No. 2　p. 235-235　2004年1月30日
出版者・発行元：日本行動計量学会
G8-3 Analysis of Web access data with ICA

宮本友介, 清水昌平, 西川康子, 狩野裕

行動計量学　Vol. 30　No. 2　p. 235-235　2004年1月30日
出版者・発行元：日本行動計量学会
Independent component analysis and its application to causal analysis (jointly worked)

Proceedings of the Factor Analysis Centennial Symposium　Vol. 121-138　2004年
Independent component analysis and its application to causal analysis (jointly worked)

Proceedings of the Factor Analysis Centennial Symposium　Vol. 121-138　2004年
A-2 独立成分分析における検証的アプローチ(コンペティション(2))(2003年度統計関連学会連合大会記録(日本統計学会第71回大会))

清水昌平, 狩野裕

日本統計学会誌　Vol. 33　No. 3　p. 387-388　2003年12月
出版者・発行元：一般社団法人日本統計学会
E-2 正規ノイズのある独立成分分析と非正規因子分析(主成分とクラスター)(2003年度統計関連学会連合大会記録(日本統計学会第71回大会))

宮本友介, 狩野裕, 清水昌平

日本統計学会誌　Vol. 33　No. 3　p. 411-412　2003年12月
出版者・発行元：一般社団法人日本統計学会
構造方程式モデリングにおける非正規性の利用

清水昌平, 狩野裕

日本行動計量学会大会発表論文抄録集　Vol. 31　p. 138-141　2003年9月3日
出版者・発行元：日本行動計量学会
情報処理教育におけるコンピュータ不安の分析 : 構造方程式モデリングによる因果推論と非正規性

鳥居稔, 清水昌平, 狩野裕

日本行動計量学会大会発表論文抄録集　Vol. 31　p. 142-145　2003年9月3日
出版者・発行元：日本行動計量学会
正規ノイズのある独立成分分析と非正規因子分析

宮本友介, 狩野裕, 清水昌平

統計関連学会連合大会講演報告集　Vol. 2003　p. 423-424　2003年9月1日
独立成分分析における検証的アプローチ

清水昌平, 狩野裕

統計関連学会連合大会講演報告集　Vol. 2003　p. 63-64　2003年9月1日
Causal inference using nonnormality (jointly worked)

KANO Y.

Proceedings of the International Symposium on Science of modeling -The 30th Anniversary of the Information Criterion (AIC)-　Vol. 261-270　2003年
Factor rotation and ICA (jointly worked)

Proceedings of Fourth International Symposium on Independent Component Analysis and Blind Signal Separation　p. 101-105　2003年
Examination of independence in independent component analysis

S Shimizu, Y Kano

NEW DEVELOPMENTS IN PSYCHOMETRICS　p. 665-672　2003年
Causal inference using nonnormality (jointly worked)

Proceedings of the International Symposium on Science of modeling -The 30th Anniversary of the Information Criterion (AIC)-　Vol. 261-270　2003年
Factor rotation and ICA (jointly worked)

Proceedings of Fourth International Symposium on Independent Component Analysis and Blind Signal Separation　p. 101-105　2003年
Examination of independence in independent component analysis (jointly worked)

New developments in Psychometrics, Springer, Verlag　p. 665-672　2003年
構造のある独立成分分析 : 調査データへの適用可能性(因子分析とICA)

清水昌平, 宮本友介, 狩野裕

日本行動計量学会大会発表論文抄録集　Vol. 30　p. 204-207　2002年8月
出版者・発行元：日本行動計量学会
Analysis of Web access data with ICA(因子分析とICA)

宮本友介, 清水昌平, 西川康子, 狩野裕

日本行動計量学会大会発表論文抄録集　Vol. 30　p. 208-211　2002年8月
出版者・発行元：日本行動計量学会

著書 6

Statistical causal discovery : LiNGAM approach

清水, 昌平

Springer　2022年

ISBN: 9784431557838
テキスト・画像・音声データ分析

西川, 仁, 佐藤, 智和, 市川, 治, 清水, 昌平, 講談社サイエンティフィク

講談社　2020年5月

ISBN: 9784065188040
データサイエンスのための数学

椎名, 洋, 姫野, 哲人, 保科, 架風, 清水, 昌平, 講談社サイエンティフィク

講談社　2019年8月

ISBN: 9784065169988
人工知能学大事典

人工知能学会, 清水昌平

共立出版　2017年7月8日　事典・辞書
統計的因果探索

清水昌平

講談社　2017年5月　学術書

ISBN: 9784061529250
確率的グラフィカルモデル

鈴木譲, 植野真臣, 黒木学, 清水昌平, 湊真一, 石畠正和, 樺島祥介, 田中和之, 本村陽一, 玉田嘉紀

共立出版　2016年7月　学術書

ISBN: 9784320111394

講演・口頭発表等 30

統計的因果推論と機械学習: データ駆動による因果仮説探索

清水昌平

JST 科学技術未来戦略ワークショップ「人工知能と科学」　2021年1月
Linear non-Gaussian models with latent variables for causal discovery

Shohei Shimizu

The 2020 NeurIPS Workshop on Causal Discovery and Causality-Inspired Machine Learning　2020年12月
因果探索という道具

清水昌平

一般社団法人データサイエンティスト協会 7thシンポジウム　2020年11月
Statistical Estimation of Gene Regulatory Network

Y. Imoto, Y. Hiraoka, S. Shimizu, T. Nicolas Maeda, Y. Kojima, M. Saitou

JSPS Core-to-Core Program “Establishing International Research Network of Mathematical Oncology”　2020年10月
Linear non-Gaussian models with latent variables for causal discovery

Shohei Shimizu

The 2020 Pacific Causal Inference Conference　2020年9月
データ駆動による因果仮説探索

清水昌平

JST 研究開発戦略センター(CRDS)俯瞰セミナーシリーズ「機械学習と科学」　2020年8月
時系列データに対する予測モデルの介入効果の推定

切通恵介, 紅林亘, 泉谷知範, 小山和輝, 木村大地, 大川内智海, 清水昌平

第34回人工知能学会全国大会　2020年6月
統計的因果探索への招待

清水昌平

超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト研究セミナー　2020年2月21日
統計的因果探索に基づく遺伝子制御ネットワークの推定

井元佑介, 平岡裕章, 清水昌平, 前田高志ニコラス, 小島洋児, 斎藤通紀

応用数学合同研究集会2019　2019年12月14日
Causal discovery based on non-Gaussianity of data and its applications

S. Shimizu

日本行動計量学会第47回大会, 大阪. 特別セッション: 「Causal inference and cyclic models」　2019年9月
因果探索、予測、そして制御

清水昌平

2018年度統計関連学会連合大会　2018年9月12日
Causal discovery, prediction mechanisms, and control

Shohei Shimizu

The 5th meeting of the Institute of Mathematical Statistics (IMS) meeting series, the IMS Asia Pacific Rim Meeting (IMS-APRM)　2018年6月26日
Causal discovery, prediction, and control

Shohei Shimizu

Causal Modeling and Machine Learning (CaMaL) Workshop　2018年6月8日
局所データモデリング法に基づく力場パラメータ最適化プログラムの開発

高柳昌芳, 清水昌平, 長岡正隆

第21回理論化学討論会　2018年5月15日
因果探索入門

清水昌平

日本行動計量学会第20回春の合宿セミナー　2018年2月28日
因果探索への招待

清水昌平

電子情報通信学会IA(インターネットアーキテクチャ)/IN(情報ネットワーク)併催研究会　2017年12月14日
機械学習による因果仮説探索

清水昌平

メディカルデータサイエンス人材育成プログラムキックオフシンポジウム「健康医療イノベーションにおける観察研究の意義と活⽤」　2017年11月20日
Causal discovery and prediction mechanisms

Shohei Shimizu

France/Japan Machine Learning Workshop　2017年9月21日
因果推論入門-因果構造探索を中心に-

清水昌平

情報処理学会連続セミナー2017 「イノベーション最前線: 2020年を超えて生き抜くための技術を探る」第２回「人工知能の基盤技術」　2017年7月27日
統計的因果推論への招待 - 因果構造探索を中心に

清水昌平

システム制御情報学会・計測自動制御学会チュートリアル講座2017　2017年7月14日
因果構造探索の基本

清水昌平

因果推論の基礎　2017年2月16日
関係流動性と消費者自民族中心主義の因果構造分析～非ガウス性を使った因果推論

芳賀麻誉美, 清水昌平

日本マーケティング・サイエンス学会第100回研究大会　2016年11月26日
A non-Gaussian approach for causal structure learning in the presence of hidden common causes

Shohei Shimizu

CRM Workshop: Statistical Causal Inference and its Applications to Genetics　2016年7月25日
A non-Gaussian model for causal discovery in the presence of hidden common causes

Shohei Shimizu

Munich Workshop on Causal Inference and Information Theory　2016年5月23日
Non-Gaussian structural equation models for causal discovery

Shohei Shimizu

2016 Probabilistic Graphical Model Workshop: Sparsity, Structure and High-dimensionality　2016年3月23日
因果探索: 基本から最近の発展までを概説

清水昌平

第23回情報論的学習理論と機械学習研究会 (IBISML)　2016年3月17日
因果探索: 観察データから因果仮説を探索する

清水昌平

日本社会心理学会: 第3回春の方法論セミナー　2016年3月16日
因果探索と非ガウス性

清水昌平

第11回協定講座シンポジウム: 計算科学とビジュアル・アナリティクス　2016年3月1日
Statistical estimation of causal directions based on observational data

Shohei Shimizu

The 3rd CiNet Conference - Neural Mechanism of Decision Making: Achievements and New Directions　2016年2月3日
Non-Gaussian methods for causal discovery

Shohei Shimizu

International Workshop on Causal Inference　2016年1月6日

作品 1

データサイエンス入門シリーズ(講談社)の編集委員

2017年9月～継続中

特許・実用新案・意匠 1

品質劣化要因推定装置及び方法

石橋圭介, 清水昌平, 田代竜也

5825599

社会貢献 15

数理・データサイエンス教育拠点コンソーシアム教材分科会委員 (主査)

2018年2月～継続中
SCREENアドバンストシステムソリューションズ

2020年11月～ 2021年10月
株式会社神戸製鋼所

2020年7月～ 2021年3月
日本製鐵

2019年4月～ 2021年3月
SCREENアドバンストシステムソリューションズ技術指導

2019年7月～ 2020年6月
株式会社神戸製鋼所

2019年7月～ 2020年3月
ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング株式会社と共同研究

2019年2月～ 2020年3月
エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社

2018年12月～ 2020年3月
キリン株式会社基盤技術研究所へ技術指導

2018年12月～ 2019年12月
ロックオン株式会社

2019年5月～ 2019年7月
SCREENアドバンストシステムソリューションズへ技術指導

2018年7月～ 2019年6月
新日鐵住金へ学術指導

2018年4月～ 2019年3月
陵水会大阪支部総会における講演

2017年7月～
滋賀県の統計相談における助言

2017年6月～
滋賀県の統計相談における助言

2016年12月～