研究成果

1．国内学会発表

• 水門善之, ネットワーク分析に基づくビットコインの独立性とポートフォリオ分散効果の検証, 日本ファイナンス学会第7回秋季研究大会, 2025 (Submitted)

• 水門善之, 多資産ネットワーク分析が示す暗号資産の独立性とポートフォリオ分散効果, 人工知能学会第35回金融情報学研究会, 2025 (Submitted)

• 水門善之, 内閣府調査データに基づく生活満足度の規定要因と年齢階層別パターンの機械学習分析, 人工知能学会第135回知識ベースシステム研究会, pp.43-50, 2025

• 水門善之, 日本国債利回り予測における債券市場参加者のデュレーション見通し情報の有効性, 日本金融・証券計量・工学学会第63回大会, 2025 

• 水門善之, 米田亮介, KANベース自己符号化器を用いた国債イールドカーブのファクターモデルの構築, 人工知能学会第34回金融情報学研究会, pp.185-188, 2025

• 水門善之, 複数のコモディティ価格の時系列特性の検証及びネットワーク分析に基づく中心性分析, 日本ファイナンス学会第6回秋季研究大会, 2024

• 水門善之, 海外市場の金利変動が日本市場に与える影響と機械学習に基づく円金利予測モデルの構築, 人工知能学会第33回金融情報学研究会, pp.113-121, 2024

• 水門善之, 先物カーブ情報を用いた機械学習に基づく原油価格予測, 人工知能学会第132回知識ベースシステム研究会, pp.1-6, 2024

• 水門善之, グローバル金利市場の連動性を踏まえた機械学習に基づく円金利予測モデルの構築, 日本金融・証券計量・工学学会第61回大会, 2024

• 藤原真幸, 中川慧, 水門善之, 秋田祐哉, Beige Bookのセンチメントとマクロ経済データを用いた米国金利変動予測, 言語処理学会第30回年次大会, pp.995-999, 2024

• 中塚洋佑, 水門善之, Information Extraction and Sentiment Analysis on Dialogue in Financial Results Briefing, 日本金融・証券計量・工学学会第60回大会,  2024

• 藤原真幸, 中川慧, 水門善之, 秋田祐哉, マクロ経済データとBeige Bookを用いた金融政策決定前の資産価格変動予測, 人工知能学会第32回金融情報学研究会, pp.65-72, 2024

• 中塚洋佑, 水門善之, 決算説明会に対する極性分析と株式投資戦略における極性指標の最適化, 日本金融・証券計量・工学学会第59回大会, 2023

• 小林望, 水門善之, 宮本幸一, 御手洗光祐, 量子機械学習及びテンソルネットワークの日本株リターン予測への応用, 人工知能学会第37回全国大会, 2023

• 水門善之, Twitter情報を用いたコロナ禍における経済活動の短期予測, 第37回応用経済時系列研究報告会, 2022

• 水門善之, 田邊洋人, GPS データに基づく自動車生産量のリアルタイム推計値の株式投資における有効性, 人工知能学会第29回金融情報学研究会, pp.9-13, 2022

• 水門善之, 田邊洋人, 和泉潔, 天候データを用いた機械学習に基づく小売業種売上のナウキャスティング, 人工知能学会第126回知識ベースシステム研究会, 2022

• 樋口智英, 水門善之, 中川秀敏, 気候変動シナリオデータを利用した水害損失リスクの計量モデル, 日本金融・証券計量・工学学会第57回大会, 2022

• 小林望, 水門善之, 量子機械学習を用いた日本株リターン予測モデルの構築 , 情報処理学会第6回量子ソフトウェア研究発表会, 2022

• 水門善之, 田邊洋人, 和泉潔, コロナ禍におけるTwitter情報を用いた感情値の計測と人出の関係, 人工知能学会第36回全国大会, 2022

• 水門善之, 田邊洋人, 和泉潔, 人工衛星観測データに基づく CO₂濃度推計値の経済活動把握における有効性, 日本経済学会 2022年度春季大会, 2022

• 水門善之, 田邊洋人, 和泉潔, ソーシャルメディア情報を用いたコロナ禍における感情計測と人出の関係, 人工知能学会第43回社会におけるAI研究会, 43巻4号, pp.1-4, 2022

• 水門善之, 田邊洋人, 望月悠理, 衛星観測データを用いたCO₂濃度の計測とマクロ経済活動の推計, 人工知能学会第124回知識ベースシステム研究会, pp.1-5, 2021

• 水門善之, 和泉潔, 坂地泰紀, 国債市場情報を用いた機械学習に基づく経済予測モデルの構築, 人工知能学会第27回金融情報学研究会, pp.101-106, 2021

• 水門善之, 田邊洋人, 高頻度電力需要データを用いた製造業生産活動の計測手法の高精度化, 人工知能学会第123回知識ベースシステム研究会, pp.13-17, 2021

• 水門善之, 和泉潔, 坂地泰紀, 島田尚, 国債イールドカーブ情報を用いた機械学習に基づく経済予測モデルの構築, 日本金融・証券計量・工学学会第54回大会, 2021

• 水門善之, 柳井都古杜, 携帯電話GPSデータに基づく自動車生産量のナウキャスティングと株式投資戦略, 人工知能学会第25回金融情報学研究会, pp.9-12, 2020

• 水門善之, 和泉潔, 坂地泰紀, 島田尚, 自己符号化器に基づく国債イールドカーブモデルの構築と解釈, 日本金融・証券計量・工学学会第53回大会, 2020

• 水門善之, 柳井都古杜, 携帯電話GPSデータを用いた経済活動分析とCOVID-19の影響分析, 人工知能学会第120回知識ベースシステム研究会, pp.1-4, 2020

• 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康, 自己符号化器を用いた国債イールドカーブのファクターモデルの構築, 人工知能学会第24回金融情報学研究会, pp.66-69, 2020

• 水門善之, 和泉潔, 坂地泰紀, 島田尚, 松島裕康, 高頻度電力需要データを用いた製造業活動のナウキャスティングモデルの構築, 人工知能学会第35回社会におけるAI研究会, 35巻1号, pp.1-5, 2019

• 水門善之, 内山朋規, 消費増税の影響を除くインフレ期待の計測と期待形成の分布変化の検証, 行動経済学会第13回大会, 2019年12巻, pp.49-52, 2019

• 水門善之, 福馬智生, 人工衛星の夜間光画像を用いた製造業の業種別の生産活動分析, 人工知能学会第117回知識ベースシステム研究会, pp.25-27, 2019

• 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康, 日米イールドカーブの連動性を用いた機械学習に基づく日本国債の長期金利予測, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.81-87, 2019

• 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康, 内閣府景気動向指数の先行系列に基づく機械学習を用いた短期経済予測, 人工知能学会第34回社会におけるAI研究会, 34巻4号, pp.1-6, 2019

• 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康, 日米イールドカーブの連動性に基づく機械学習を用いた日本の金利変動モデルの構築, 日本金融・証券計量・工学学会第50回大会, 2019

• 水門善之, 機械学習を用いた国債イールドカーブの変動モデルの構築と長期金利予測, 人工知能学会第21回金融情報学研究会, pp.46-49, 2018

• 水門善之, 勇大地, 欧州中央銀行総裁の表情解析から見る量的金融緩和政策の縮小決定, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.20-23, 2018

• 水門善之, 勇大地, 人工知能を用いた日銀総裁会見動画の分析と金融政策決定に対する示唆, 行動経済学会第11回大会, 2017年10巻, pp.5-8, 2017

• 水門善之, 勇大地, 日銀総裁会見の表情解析に基づく感情値の計測と金融政策変更との関係, 人工知能学会第19回金融情報学研究会, pp.109-111, 2017

• 水門善之, 山本博資, 多分木Jones型スプレイ符号の符号木更新アルゴリズム, 電子情報通信学会技術研究報告, 106巻595号, pp.197-202, 2007

• 水門善之, 山本博資, 多分木スプレイ符号の圧縮率に対する理論的性能評価, 第29回情報理論とその応用学会シンポジウム, 29巻2号, pp.521-524, 2006

2．査読付和文学術誌論文

• 水門善之, 中塚洋佑, 金融市場を対象とした自然言語処理とネットワーク分析, 証券アナリストジャーナル, Vol.63, No.10, pp.58-69, 2025

• 水門善之, 日米金利市場の連動性を踏まえた機械学習に基づく日本国債の長期金利予測, ジャフィー・ジャーナル, Vol.23, pp.66-78, 2025

• 水門善之, 各種コモディティ先物価格のリターン特性に基づくネットワーク分析が示す銅価格の中心性, 人工知能学会論文誌, Vol.40, No.1, 2025

• 中塚洋佑, 水門善之, 極性分析を用いた決算説明会のイベントスタディと株式投資戦略における極性指標の最適化, ジャフィー・ジャーナル, Vol.22, pp.1-10, 2024

• 水門善之, オルタナティブデータを用いた経済活動分析, 情報の科学と技術, Vol.72, No.10, pp.390-396, 2022

• 水門善之, 田邊洋人, 衛星観測データに基づくCO₂濃度計測値を用いたマクロ経済活動の推計, 人工知能学会論文誌, Vol.37, No.2, 2022

• 水門善之, オルタナティブデータを用いた経済活動の把握, 人工知能学会誌, Vol.36, No.3, pp.279-285, 2021

• 水門善之, 内山朋規, 金融市場が織り込む消費税率引上げの実施確率, 証券アナリストジャーナル, Vol.57, No.6, pp.80-89, 2019

3．査読付国際会議論文

• Yoshiyuki Suimon, Ryosuke Yoneda, KAN-Based Autoencoder for Constructing Three-Factor Model of Japanese Government Bond Yield Curves, 3rd International Conference on Computational and Data Sciences in Economics and Finance (CDEF) in 18th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI), July 2025

• Yoshiyuki Suimon, Copper as a Central Commodity in Network Analysis of Price Dynamics and Its Connection to Macroeconomic Indicators, 16th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI) in 17th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI), December 2024

• Yoshiyuki Suimon, Hiroto Tanabe, Kiyoshi Izumi, Using weather-based machine learning approach to estimate retail sales and interpret weather factors, 13th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI) in 14th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI), July 2023

• Nozomu Kobayashi, Yoshiyuki Suimon, Measuring Japanese Stock Correlation Networks and Application for Investment Strategy, 13th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI) in 14th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI), July 2023

• Masaki Fujiwara, Yoshiyuki Suimon, Kei Nakagawa, Treasury yield spread prediction with sentiments of Beige Book and macroeconomic data, 13th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI) in 14th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI), July 2023

• Yoshiyuki Suimon, Hiroto Tanabe, Kiyoshi Izumi, The relationship between Twitter sentiment and mobility during the COVID-19 pandemic, 2022 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData), December 2022

• Yoshiyuki Suimon, Hiroto Tanabe, Construction of real-time manufacturing industry production activity estimation models using high-frequency electricity demand data, 2022 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (IEEE CIFEr), May 2022

• Yoshiyuki Suimon, Mikoto Yanai, Using Mobile Phone GPS Data to Nowcast Auto Production Activity and Equity Investment Strategy Based on the Activity Nowcasting, 6th International Conference on Business Management of Technology (BMOT) in 10th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI), July 2021

• Yoshiyuki Suimon, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima, Estimating Manufacturing Activity via Machine Learning Analysis of High-frequency Electricity Demand Patterns, 5th International Conference on Business Management of Technology (BMOT) in 9th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI), September 2020

• Yoshiyuki Suimon, Mikoto Yanai, Analysis of economic activity using mobile phone GPS data and estimating impact of COVID-19, 1st International Conference on Decision Science, Theory and Management (DSTM) in 9th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI), September 2020

• Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada and Hiroyasu Matsushima, Extraction of relationship between Japanese and US interest rates using machine learning methods, 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI) in 8th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI), July 2019

• Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada and Hiroyasu Matsushima, Japanese long-term interest rate forecast considering the connection between the Japanese and US yield curve, 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (IEEE CIFEr), May 2019

4．査読付英文学術誌論文

• Hiromasa Nakatsuka, Yoshiyuki Suimon, Extracting Information and Sentiment Analysis on Dialogue in Financial Results Briefing, Digital Finance, 2025 (Accepted)

• Nozomu Kobayashi, Yoshiyuki Suimon, Koichi Miyamoto, Kosuke Mitarai, The cross-sectional stock return predictions via quantum neural network and tensor network, Quantum Machine Intelligence, Vol. 5, No.46, 2023

• Yoshiyuki Suimon, Hiroto Tanabe, Kiyoshi Izumi, Estimates of CO2 concentrations based on satellite data and their usefulness in developing a more accurate picture of economic activity, IIAI Letters on Business and Decision Science, Vol.1, 2022

• Kei Nakagawa, Yoshiyuki Suimon, Inflation rate tracking portfolio optimization method: Evidence from Japan, Finance Research Letters, Vol.49, 2022

• Yoshiyuki Suimon, Economic analysis based on the mobile phone GPS data and monitoring consumer behavior during the COVID-19 pandemic, Information Engineering Express, Vol.7, No.2, 2021

• Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima, Japanese interest rate forecast considering the linkage of global markets using machine learning methods, International Journal of Smart Computing and Artificial Intelligence, Vol.4, No.1, 2020

• Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Autoencoder-based Three-factor Model for the Yield Curve of Japanese Government Bonds and a Trading Strategy, Journal of Risk and Financial Management, Vol.13, Issue 4, 2020

5．その他

• 2017年度 人工知能学会 研究会優秀賞受賞

• 2019年度 人工知能学会 研究会優秀賞受賞

• 2020年度 人工知能学会 金融情報学研究会優秀論文賞受賞

• 2021年度 人工知能学会 金融情報学研究会優秀論文賞受賞