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社会システムPF開発部InfoTech-AS [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]
客員研究員, 国立研究開発法人産業技術総合研究所
研究分野
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-: 国立研究開発法人産業技術総合研究所 客員研究員
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 シニアリサーチャー／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 修了
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 修了
2000/4-2004/3: 東京大学理学部物理学科 卒業
出版物
プレプリント
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)
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 23rd IEEE Interational 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 20th 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: 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]
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]
特許
海外特許
Shintaro Fukushima: Pattern update device, pattern update method, and pattern update program. US20220405259A1, CN115495117A.
Shintaro Fukushima and Takeyuki Sasai: Machine learning model for image recognition used in autonomous vehicles. US11810338B2, DE102021109276A1, CN113554179A.
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
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.
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.
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, 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.
招待講演
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.
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]
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