Affiliation

• 2017 - Present: Central Research Labs, NEC Corporation [HP]

1753 Shimonumabe, Nakahara, Kawasaki, Kanagawa, Japan, 211-8666 

My research topics

Data mining, Enumeration algorithms, Explainability in ML, Index data structure

e-mail

yoichisasaki(at)nec.com

Ph.D Thesis

Rule-Based Machine Learning and Abductive Reasoning for Explainable AI
(Supervisor: Prof. Hiroki Arimura)

Publications

You can also see dblp

Journal Papers

• Yoichi Sasaki, Yuzuru Okajima: "Alternative Ruleset Discovery to Support Black-Box Model Predictions", IEICE Trans. Inf. Syst. 106(6): 1130-1141 (2023)

• Yoichi Sasaki, Tetsuo Shibuya, Kimihito Ito, Hiroki Arimura, "Efficient Approximate 3-Dimensional Point Set Matching Using Root-Mean-Square Deviation Score", IEICE Trans. Fundam. Electron. Commun. Comput. Sci. 102-A(9): 1159-1170 (2019)

International Conferences

• Yoichi Sasaki and Yuzuru Okajima, "Bandit-based Maximum Inner Product Search with Data-Dependent Confidence Intervals," Twenty-Ninth Annual Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2026), to appear.

• Tsukasa Yamakura, Yoichi Sasaki, Yuzuru Okajima, Thiem Van Chu, "Retraining Gradient Boosting Decision Trees with Backward Compatibility of Explanations," The 29th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2025), pp. 68-79, June 10 – 13, 2025.

• Yoichi Sasaki and Yuzuru Okajima, “Top-k Rule List Learning via Integer Linear Programming,” In Proc. Trends in Artificial Intelligence - 21st Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI’24), Part V, pp.16-28, Kyoto, Japan, November 2024.

• Yoichi Sasaki and Yuzuru Okajima, "Alternative Ruleset Discovery to Support Black-box Model Predictions," The 21st IEEE International Conference on Data Mining (ICDM2021), Dec. 7 - 10, 2021, Virtual.

• Yoichi Sasaki, Takanori Maehara, Takumi Akazaki, Kazeto Yamamoto, Kunihiko Sadamasa, "Solving Weighted Abduction via Max-SAT Solvers," FLAIRS Conference 2020.

• Yoichi Sasaki, Tetsuo Shibuya, Kimihito Ito, and Hiroki Arimura, "Efficient Approximate 3-Dimensional Point Set Matching Using Root-Mean-Square Deviation Score," In Proc. The 8th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP2015), Oct. 12 - 14, 2015, Glasgow, Scotland, UK.

Preprints

• Yoichi Sasaki, Kosuke Akimoto, Takanori Maehara, "Learning Directly from Grammar Compressed Text", CoRR abs/2002.12570 (2020)

Domestic Conferences

• 佐々木 耀一, 岡嶋 穣, "ルールセットモデルの多目的最適化問題に対する近似保証付きアルゴリズム",  第135回人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI), Jaunary 2026.

• 佐々木 耀一, 岡嶋 穣, "特徴量の限界貢献度を用いた予測の根拠の類似度評価指標と類似事例探索", 第132回人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI), March 2025.

• 佐々木 耀一, 岡嶋 穣, 有村 博紀, “ルールリストの族に対する線形整数計画法に基づくモデル更新手法,” 第 55 回情報論的学習理論と機械学習研究会 (IBISML), 電子情報通信学会研究報告, vol. 124, no. 321, IBISML2024-45, pp. 94-99, 北海道大学大学院環境科学院, December 2024. 

• 山倉 司, 佐々木 耀一, 岡嶋 穣, Thiem Van Chu, "機械学習モデルの局所的説明の一貫性を考慮した再訓練法",  情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会, June 2024.

• 佐々木 耀一, 岡嶋 穣, Top-k決定リストとその最適化, 第24回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2021), 2021.

• 佐々木耀一, 前原貴憲, 赤崎拓未, 山本風人, 定政邦彦. 充足可能性問題への変換を用いた重み付き仮説推論の高速化. 第17回情報科学技術フォーラム(FIT2018), 2018. [FITヤングリサーチャー賞]

• 佐々木耀一. 有向ハイパーグラフ上の到達可能性判定問題に対する効率的なアルゴリズム. STRセミナー2018, 2018.

• 佐々木耀一, 木村圭吾, 山本風人, 岡嶋穣, 定政邦彦. 有向ハイパーグラフ上での到達可能性判定の高速化. 2018年度人工知能学会全国大会（第32回）, 2018.

• 佐々木耀一, 木村圭吾, 山本風人, 岡嶋穣, 定政邦彦. 有向ハイパーグラフ上の到達可能性判定問題に対するZDDを用いた効率的なアルゴリズム. 基盤(S) 離散構造処理系プロジェクト 「2018年度 初夏のワークショップ」, 2018.

• 佐々木 耀一，渋谷 哲朗，大森亮介，伊藤 公人，有村 博紀， "正規化ハミング距離を用いた三次元点集合マッチングの高速化とインフルエンザウイルス解析への応用"， 情報処理学会第79回全国大会，愛知，2017年3月．[全国大会学生奨励賞]

• 佐々木 耀一，渋谷 哲朗，大森亮介，伊藤 公人，有村 博紀， "ラベル情報と構造情報の相関を用いた三次元点集合マッチングの高速化とそのインフルエンザウイルス解析への応用"， 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (第14回日本データベース学会年次大会)，岐阜，2017年3月．

• 佐々木 耀一，渋谷 哲朗，伊藤 公人，有村 博紀，宇野 毅明，"大規模離散構造データからの超高速パターン発見：深い意味の獲得に向けて (配列情報とRMSDを用いた3次元点集合マッチング)" ， JST ERATO 河原林巨大グラフプロジェクト「情報系 WINTER FESTA Episode2」，ポスター発表，東京，2016年12月

• 佐々木 耀一，渋谷 哲朗，大森亮介，伊藤 公人，有村 博紀， "頂点ラベル付き三次元点集合マッチングのインフルエンザウイルス解析への応用"， 基盤 (S) 湊離散構造処理系プロジェクト 「2016年度 秋のワークショップ」 ，ポスター発表，北海道，2016年11月．

• 佐々木 耀一，渋谷 哲朗，伊藤 公人，有村 博紀， "三次元空間におけるRMSD距離に基づく近似点集合マッチングの高速化"， 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (第14回日本データベース学会年次大会)，福岡，2016年2月．

• 佐々木 耀一，渋谷 哲朗，伊藤 公人，有村 博紀， "三次元空間における効率良い近似点集合マッチング"， ERATO湊離散構造処理系プロジェクト「2015年度 秋のワークショップ」，ポスター発表，北海道，2015年11月．

• 佐々木 耀一，渋谷 哲朗，伊藤 公人，有村 博紀， "三次元空間における効率良い近似点集合マッチングと分子パターン照合への応用"， 第 42 回バイオ情報学 (BIO) 研究会，沖縄，2015年6月．[山下記念研究賞][SIGBIO学生奨励賞]

Awards

1. 第17回情報科学技術フォーラム(FIT2018) ヤングリサーチャー賞, 2018

2. 北海道大学大学院情報科学研究科 情報理工学専攻 専攻長賞, 2017

3. 情報処理学会第79回全国大会学生奨励賞, 情報処理学会, 2017

4. 2016年度山下記念研究賞, 情報処理学会, 2016

5. 2015年度SIGBIO学生奨励賞, 情報処理学会 , 2015

Work Experience

平成29年 (2017年) 4月1日 - 現在 日本電気株式会社(NEC) 中央研究所

平成30年(2018年) 4月1日- 令和元年(2020年)3月31日 理研AIPセンター 客員研究員 (兼務)

Education

平成23年 (2011年) 3月31日 北海道札幌南高等学校卒業

平成23年 (2011年) 4月1日 北海道大学総合理系 入学

平成27年 (2015年) 3月25日 北海道大学工学部 情報エレクトロニクス学科 コンピュータサイエンスコース卒業

平成27年 (2015年) 4月1日 北海道大学 大学院情報科学研究科 情報理工学専攻 修士課程 入学

平成29年 (2017年) 3月23日 北海道大学 大学院情報科学研究科 情報理工学専攻 修士課程 修了

令和2年 (2020年) 10月1日 北海道大学 大学院情報科学院 情報科学専攻 情報理工学コース 博士後期課程 入学

令和7年 (2025年) 9月25日 北海道大学 大学院情報科学院 情報科学専攻 情報理工学コース 博士後期課程 修了

Other Activity

2019-2020年 人工知能学会全国大会(JSAI) 大会委員