福島 真太朗 (Shintaro Fukushima)

博士 (情報理工学)
E-mail: sfukushim [at] gmail.com
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所属

• プリンシパル・リサーチャー/主査, トヨタ自動車株式会社デジタル情報通信本部InfoTech [website] [profile] [interview]

• 特任准教授, 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 [website]

研究分野

以下分野を中心に，製品やサービスへの貢献を含む基礎研究や応用研究等，およびその研究開発マネジメントを行っています．

• 機械学習・データマイニング

• 高度道路交通システム・コネクティッドカー・自動運転・MaaS等に関連したAIモデル構築・データ解析

• 非線形力学系

職歴

• 2023/6-: 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 [website]

• 2020/11-2022/10: 東京大学大学院情報理工学系研究科    客員研究員 [website]

• 2019/4-2024/3: 国立研究開発法人産業技術総合研究所    客員研究員

• 2019/4-: トヨタ自動車株式会社    プリンシパル・リサーチャー／主査 [profile] [interview]

• 2015/4-2019/3: 株式会社トヨタIT開発センター    シニア・リサーチャー

• 2006/4-2015/3: 株式会社富士通総研    上級研究員／シニアコンサルタント

学歴

• 2017/9-2020/9: 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

• 2004/4-2006/3: 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

• 2002/4-2004/3: 東京大学理学部物理学科

• 2000/4-2002/3: 東京大学教養学部理科I類

出版物

プレプリント

• Aoi Watanabe, Ken Hidaka, Tomoki Nishi, Takeyuki Sasai, and Shintaro Fukushima: Charging behavior differences between BEVs and PHEVs: Evidence from vehicle log data. [SSRN]

• Yuta Kanzawa, Toyotaro Suzumura, Hiroki Kanezashi, Jiawei Yong, and Shintaro Fukushima: Multimodal point-of-interest recommendation. [arXiv]

• Renhe Jiang, Zhaonan Wang, Jiawei Yong, Puneet Jeph, Quanjun Chen, Yasumasa Kobayashi, Xuan Song, Toyotaro Suzumura, and Shintaro Fukushima: MegaCRN: Meta-graph convolutional recurrent network for spatio-temporal modeling. [arXiv] [code]

• Shintaro Fukushima, Atsushi Nitanda, and Kenji Yamanishi: Online robust and adaptive learning from data streams. [arXiv] [code]
  
  

論文 (査読あり)

• Jiawei Yong, Takahisa Ishibashi, Yusuke Yamaura, and Shintaro Fukushima: Enhancing text-to-image retrieval with VLM reranking via contrastive reinforcement learning. In Proceedings of International Conference on Computer Vision workshop (ICCV workshop), 2025. (accepted)

• Haotian Gao, Zheng Dong, Jiawei Yong, Shintaro Fukushima, Kenjiro Taura, Renhe Jiang: How different from the past?: spatio-temporal time series forecasting with self-supervised deviation learning. In Proceedings of the Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025. (accepted)

• Kan Torii, Shintaro Fukushima, Toshihiro Tanizawa, and Masao Yamanaka: Mobility in high-dimensional space with visualization of massive data. Journal of Information Processing, 2025. (accepted)

• Kenji Shinoda, Takeyuki Sasai, and Shintaro Fukushima: Popularity‑bias vulnerability: Semi‑supervised label inference attack on federated recommender systems. In Proceedings of the 19th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys), pp.660-665, 2025. [proceedings] [code]

• Hayato Goto, Tomoki Nishi, Takahiro Shiga, Takeyuki Sasai, and Shintaro Fukushima: How to improve PHEV electric mileage ratios? Factor decomposition with explainable AI. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 146, 104826, 2025. [journal]

• Xiaoyan Xu, Yoshikuni Yoshida, Jiawei Yong, Shintaro Fukushima, Renhe Jiang, and Yin Long: Road-level charging gaps and infrastructure enhancements in Japan’s electric vehicle transition. Earth's Future, 13(5), e2024EF005559, 2025. [journal]

• Shugo Matsusaka, Masaaki Inoue, Hiroya Tsukayama, Hideaki Bunazawa, and Shintaro Fukushima: A data-driven approach using connected vehicle data to quantify the demand for charging stations. The 31st ITS World Congress, 2025. (accepted)

• Jiawei Yong, Yusuke Yamaura, Takahisa Ishibashi, and Shintaro Fukushima: Bridging Driver Descriptions and Vehicle Warnings: An LLM-Based Text-to-Image Retrieval Approach. The 31st ITS World Congress, 2025. (accepted)

• Zhenqin Shi, Akie Sakiyama, Yusuke Yamaura, and Shintaro Fukushima: Fine-grained Spatio-temporal Traffic Congestion Detection in Motorways with Connected Vehicle Data. The 31st ITS World Congress, 2025. (accepted)

• Masaaki Inoue, Takeyuki Sasai, and Shintaro Fukushima: Investigating effects of heterogeneity of connected vehicle data. The 31st ITS World Congress, 2025. (accepted)

• Shintaro Fukushima and Kenji Yamanishi: Graph community augmentation with GMM-based modeling in latent space. In Proceedings of 2024 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp.111-120, 2024. [proceedings] [arXiv] (selected as one of the best-ranked papers)

• Yusuke Yamaura, Yuho Yokoi, Yoshinao Ishii, and Shintaro Fukushima: Empirical data-driven approach to eco-friendly deceleration. In Proceedings of 27th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pp.4005-4012, 2024. [proceedings]

• Hiroki Taniai, Yusuke Yamaura, Shintaro Fukushima, Junichiro Kadomoto, and Hidetsugu Irie: A convenient approach for lane-level congestion detection with on-board camera images and vehicle data. In Proceedings of 27th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pp.3417-3424, 2024. [proceedings]

• Yuta Fukasawa, Kota Yamada, Yoshinao Ishii, Takeyuki Sasai, and Shintaro Fukushima: Estimating reduction in travel time based on large scale driving data from connected vehicles. In Proceedings of 27th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pp.972-979, 2024. [proceedings]

• Yuma Taguchi, Yoshinao Ishii, Takeyuki Sasai, Shintaro Fukushima, and Katsushi Sanda: Network-wide traffic volume estimation using joint matrix factorization with traffic flow conservation law.  In Proceedings of 27th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pp.952-958, 2024. [proceedings]

• Katsunori Takahashi, Masatoshi Tokuda, Naoyuki Shinoda, Takayuki Kamei, and Shintaro Fukushima: Efficient and Effective Data Collection and Utilization IoT Platform for Connected Cars. The 30th ITS World Congress, 2024. (accepted)

• Takeharu Hayashi, Yoshinao Ishii, Yasumasa Kobayashi, Tsugumi Otsuka, Shintaro Fukushima: POI search log analysis by text embedding contrastive learning, The 30th ITS World Congress, 2024. (accepted)

• Yasumasa Kobayashi, Shota Mishima, Kazusa Yoshida, Hideaki Bunazawa, Shintaro Fukushima: Fine-grained spatio-temporal traffic jam detection with connected vehicle driving data. The 30th ITS World Congress, 2024. (accepted)

• Chihiro Mihara and Shintaro Fukushima: Improvement of corrective operation for in-car voice response systems through sentence clustering, The 30th ITS World Congress, 2024. (accepted)

• Tsukasa Ishiguro, Takeyuki Sasai, Shintaro Fukushima, and Sei Kato: Leveraging trajectory simplification for efficient map-matching on road network. In Proceedings The 25th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM), 2024. [proceedings]

• Varun Varghese, Lichen Luo, Yoshinao Ishii, Shintaro Fukushima, and Makoto Chikaraishi: Does experience affect route choice? An instance-based learning approach using vehicle trajectory data. In Transportation Research Board (TRB), 2024 (accepted). 

• Shintaro Fukushima and Kenji Yamanishi: Balancing summarization and change detection in graph streams. In Proceedings of 2023 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp.1025-1030, 2023. [proceedings] [arXiv]

• Xiaohang Xu, Toyotaro Suzumura, Jiawei Yong, Masatoshi Hanai, Chuang Yang, Hiroki Kanezashi, Renhe Jiang and Shintaro Fukushima: 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. [proceedings] [arXiv] [code]

• Yuta Fukasawa, Yuho Yokoi, Kota Yamada, Takeyuki Sasai, and Shintaro Fukushima: Finding energy-efficient and fast detour routes in unusual traffic events. In Proceedings of 26th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pp.2618-2625, 2023. [proceedings] 

• Renhe Jiang, Zhaonan Wang, Jiawei Yong, Puneet Jeph, Quanjun Chen, Yasumasa Kobayashi, Xuan Song, Shintaro Fukushima, and Toyotaro Suzumura: Spatio-temporal meta-graph learning for traffic forecasting, In Proceedings of Thirty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), pp.8078-8086, 2023. [proceedings] [arXiv] [code] [プレスリリース]

• Jiawei Yong, Yuichi Wakabayashi, Akihiro Okayasu, Reiji Miki, Takeyuki Sasai, Masaaki Inoue, and Shintaro Fukushima: Estimating total traffic volume with statistical modeling approach, In Proceedings of 25th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pp.304-309, 2022.  [proceedings]

• Kenji Yamanishi, Linchuan Xu, Ryo Yuki, Shintaro Fukushima, and Chuan hao Lin:  Change sign detection with differential MDL change statistics and its application to covid-19 pandemic analysis. Scientific Reports, 11(1):19795, 2021. [journal] [arXiv] [code]

• Shintaro Fukushima, Ryoga Kanai, and Kenji Yamanishi: Graph summarization with latent variable probabilistic models. In Proceedings of Complex Networks and Their Applications (ComplexNetworks), pp.428-440, 2021. [proceedings]

• Shintaro Fukushima and Kenji Yamanishi:  Detecting hierarchical changes in latent variable models. In Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp.1028-1033, 2020. [proceedings] [arXiv] [code]

• Shintaro Fukushima and Kenji Yamanishi:  Detecting metachanges in data streams from the viewpoint of MDL. Entropy, 21(12):1134, 2019. [journal] [code]

• Kenji Yamanishi and Shintaro Fukushima:  Model change detection with the MDL principle. IEEE Transactions on Information Theory, 64(9), pp.6115–6126, 2018. [journal]

• 根山亮, 福島真太朗, 宮崎勝彦, 那和一成:  一般道実走行における自車センサ情報を用いた車線変更の検出. 第8回Webとデータベースに関するフォーラム論文集, pp.110–117, 2015.  [proceedings]

• 福島真太朗, 村重淳: 写像により変換された曲線の折返し点を用いた位相的エントロピーの計算. 電子情報通信学会論文誌 A, J90-A(12), pp.932-939, 2007.  [journal]
  
  

書籍・雑誌

• 福島真太朗: 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, 日本知財学会誌 第20巻 第3号, pp. 45-54, 2024. [website]

• 福島真太朗: 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, 技術情報協会, 2022. [website]

• Daniel Y. Chen(著), 吉川邦夫(訳), 福島真太朗 (監修): Pandasライブラリ活用入門. インプレス, 2019. [初版(2019)] [第2版(2023)]

• 黒柳敬一，氏原淳志，竹野峻輔，樽石将人，久保光証，米田武，シバタアキラ，小川幹雄，木村優志，泰昌平，井上祐寛，小川雄太郎，藤原秀平，飯塚修平，足立昌彦，長谷川猛，有山圭二，山口祐，鈴木たかのり，福島真太朗，石本敦夫，くーむ，@driller，片柳薫子，中井悦司: やってみよう！機械学習 (Software Design別冊シリーズ). 技術評論社, 2019. [website]

• 寺田学, 辻真吾, 鈴木たかのり, 福島真太朗: Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書. 翔泳社, 2018. [初版(2018)] [第2版(2022)]

• 福島真太朗: 機械学習にはPythonが最適なワケ，Software Design 2017年6月号, 2017. [website]

• 安部晃生, 市川太祐, 酒巻隆治, 戸嶋龍哉, 福島真太朗, 和田計也, 里洋平, 津田真樹: パーフェクトR. 技術評論社, 2017. [website]

• Sebastian Raschka(著), 株式会社クイープ(訳), 福島真太朗(監訳): Python機械学習プログラミング. インプレス, 2016. [初版(2016)] [第2版(2018)] [第3版(2020)] [PyTorch&scikit-learn編(2022)]

• 比戸将平, 馬場雪乃, 里洋平, 戸嶋龍哉, 得居誠也, 福島真太朗, 加藤公一, 関喜史, 阿部厳, 熊崎宏樹: 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. [website]

• Hadley Wickham(著), 石田基広, 市川太祐, 高柳慎一, 福島真太朗(訳): R言語徹底解説, 共立出版, 2015. [website]

• 福島真太朗: データ分析プロセス (シリーズUseful R). 共立出版, 2015. [website]

• 酒巻隆治, 里洋平, 市川太祐, 福島真太朗, 安部晃生, 和田計也, 久本空海, 西薗良太: 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. [website]

• 福島真太朗: 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. [website]

• 岡田昌史, 荒木孝治, 伊藤康広, 里洋平, 高柳慎一, 棚瀬貴紀, 谷村晋, 中谷朋昭, 蓮見亮, 林真広, 樋口千洋, 福島真太朗, 牧山文彦, 横山貴央, akira, mickey24: Rパッケージガイドブック. 東京図書, 2011. [website]
  
  

招待講演

• 福島真太朗: モビリティ分野のAI・データサイエンスの取り組み, 自動運転、スマートモビリティの最前線 2025, 公益財団法人　原総合知的通信システム基金, 2025. [website]

• 福島真太朗: データサイエンス×カオス, 第1回応用カオスフォーラム, 日本応用数理学会応用カオス研究部会, 2025.  [website] 

• 福島真太朗: トヨタ自動車における車両データ解析・活用, 自動運転、スマートモビリティの最前線 2024, 公益財団法人　原総合知的通信システム基金, 2024.

• 福島真太朗: 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. [website]

• 福島真太朗: 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. [website]

• 福島真太朗: 機械学習品質管理・保証の動向と取り組み, 滋賀大学データサイエンスセミナー, 2023. [website] [news]

• 福島真太朗: 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. [website]

• 福島真太朗: 「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. [website]

• 福島真太朗: 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. [news]

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

• 福島真太朗, 笹井健行: 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データサイエンティスト養成講座シンポジウム, 東京大学大学院情報理工学系研究科, 2022. 

• 福島真太朗: 機械学習品質管理・保証の動向と取り組み. DBSJセミナー, 日本データベース学会, 2022. [website]

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

• 福島真太朗: 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, 九州大学先導物質化学研究所, 新学術領域研究「次世代物質探索のための離散幾何学」B01 班, 2021. [website] [leaflet]

• 福島真太朗: 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. [website]

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

• 福島真太朗: 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. 

• 福島真太朗: 物質探索・逆合成経路探索の動向と取り組み. 株式会社技術情報協会, 「マテリアルズ・インフォマティクスの活用事例」, 2019. 

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

• 機械学習AIの品質保証, CEATEC2018.

• 福島真太朗: 製造業のデータ解析とPython/Jupyter Notebook. 株式会社ニコン AI運営会議, 2018.  

• 福島真太朗: Python機械学習プログラミング. PyData.Tokyo, 2016.

• 福島真太朗: 機械学習を用いたビッグデータ解析. 専修大学情報科学研究所ランチセミナー, 2016. 

• 福島真太朗: 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. [website] 

他

講義

• 福島真太朗: AI・データサイエンス. 情報工学セミナー, 京都工芸繊維大学工芸科学部, 2025. [website]

• 福島真太朗: 機械学習の品質管理・保証の動向と取り組み. AI・情報倫理, 滋賀大学, 2025. [website]

• 福島真太朗: AI・データサイエンス. 情報工学セミナー, 京都工芸繊維大学工芸科学部, 2024. [website]

• 福島真太朗: 機械学習の品質管理・保証の動向と取り組み. AI・情報倫理, 滋賀大学, 2024. [website]

• 福島真太朗: AI・データサイエンス. 情報工学セミナー, 京都工芸繊維大学工芸科学部, 2023. [website]

• 福島真太朗: トヨタ自動車における車両データ解析・活用. 応用AI・データサイエンスD, 東京工業大学大学院情報理工学院, 2022.  [website]

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

• Shintaro Fukushima: An introduction to machine learning. 金融取引とマーケット経済(II)  (中央大学大学院商学研究科) , 2018.

特許

海外特許

• Zhenqin Shi, Yusuke Yamaura, and Shintaro Fukushima: Information processing device. US20250140105A1, CN119920115A. 

• Tatsuya Sonobe, Shintaro Fukushima, Yuya Kanehana, and Jiawei YONG: Recommendation method.  US20250027783A1. 

• Yusuke Yamaura, Tatsuya Sonobe, Yasumasa Kobayashi, and Shintaro Fukushima: Traffic congestion detection system.  US20240395134A1, CN119007429A. 

• Yusuke Yamaura, Shintaro Fukushima, Takeyuki Sasai, Yuta Fukasawa, Koichi Seki, Jiawei Yong, and Yuho Yokoi: Information processing device.  US20240409095A1. 

• Jiawei Yong and Shintaro Fukushima: Information processing device, information processing method, and storage medium.  US12253377B2. 

• Shintaro Fukushima: Pattern updating device, pattern update method, and pattern update program. US12292871B2, CN115495117A. 

• Shintaro Fukushima and Takeyuki Sasai: Machine learning model for image recognition used in autonomous vehicles. US11810338B2, DE102021109276A1, CN113903191B. 

• Shintaro Fukushima, Zenya Nagata, Akie Sakiyama, Sayaka Yoshizu, and Takeyuki Sasai: Risk prediction device and risk prediction system. US20220009505A1, CN113903191A. 

• Shintaro Fukushima and Takeyuki Sasai: Search device, learning device, search system, and recording medium. US11403343B2, CN112307241A. 

• Shingo Fujimoto, Takuro Oshida, Masao Yamanaka, and Shintaro Fukushima: Image processing device and program. US20190095706A1, DE102018123112A1. 

国内特許

• 施真琴, 山浦佑介, 福島真太朗: 情報処理装置. 特開2025-75524. 

• 笹井健行, 福島真太朗: 情報処理装置. 特開2025-45868. 

• 園部竜也, 福島真太朗, 金花祐哉, 勇嘉偉: 推薦方法. 特開2025-14224. 

• 山浦佑介, 園部竜也, 小林保正, 福島真太朗: 渋滞検知システム. 特開2024-167645.

• 山浦佑介, 福島真太朗, 笹井健行, 深沢祐太, 関孝一, 勇嘉偉, 横井佑歩: 情報処理装置. 特開2024-151597. 

• 関孝一, 福島真太朗, 前田正則, 寺島義喜: 表示装置, 特開2024-57484. 

• 勇嘉偉, 福島真太朗, 山田浩太: 情報処理装置. 特開2024-57480.

• 福島真太朗, 園部竜也, 関孝一, 小林保正: 渋滞情報作成装置. 特開2024-56485. 

• 勇嘉偉, 福島真太朗: 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム. 特開2023-104700. 

• 福島真太朗: パターン更新装置、パターン更新方法、及びパターン更新プログラム. 特開2023-000904. 特許第7632110号. 

• 福島真太朗, 永田善也, 崎山亮恵, 山田薫, 吉津沙耶香, 笹井健行: 危険予測装置及び危険予測システム. 特開2022-014796. 特許第7294259号. 

• 福島真太朗, 笹井健行: 学習装置. 特開2021-174407. 

• 福島真太朗, 笹井健行: 情報処理システム. 特開2021−174199. 特許第7279685号. 

• 福島真太朗, 笹井健行: 説明文生成装置. 特開2021-174172. 

• 笹井健行, 福島真太朗: 視線推定装置. 特開2021-060937. 

• 福島真太朗, 笹井健行: 検索装置、学習装置、検索システム、検索プログラム、及び学習プログラム. 特開2021-22171. 特許第7151654号. 

• 福島真太朗, 吉見一慶, 本山裕一: 情報処理装置及び情報処理方法. 特開2020-190844. 

• 福島真太朗: 情報処理装置及び情報処理方法. 特開2020-187667. 

• 福島真太朗: 情報処理装置及び情報処理方法. 特開2020-187412. 

• 福島真太朗, 木村昌宏, 川村直人: 異常判定装置および異常判定方法. 特開2020-107248. 

• 藤本真吾, 押田拓郎, 山中正雄, 福島真太朗: 機械学習のモデルパラメータの学習装置. 特許第7000834号. 

• 藤本真吾, 押田拓郎, 山中正雄, 福島真太朗: 画像処理装置及びプログラム. 特許第6969254号. 
  
  

社会貢献活動

• 2023: 日本応用数理学会 学会誌ベストオーサー賞選考委員会 選考委員

• 2021-2023年度: 日本応用数理学会 学会誌編集委員 [website]

• 2018-: 機械学習品質マネジメント検討委員会委員 (国立研究開発法人産業技術研究所） [website]

  • 機械学習品質マネジメントガイドライン [初版(2020)] [第2版(2021)] [第3版(2022)] [第4版(2023)]

• 2018-2023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」) [website]