研究興味 

• 統計的機械学習

• 逐次的学習理論

• グラフマイニング

• オペレーションズ・リサーチ，組合せ最適化，近似アルゴリズム

研究成果はこちらをご覧ください

実世界で現れる諸課題/現象の背後に潜む数理構造を的確に捉え, 限られた観測から本質的な構造を発見する「不確実性に強いアルゴリズム基盤」を築くことを目標に，その数理的問題に対するアルゴリズムの設計およびその振る舞いの理論解析を行なっています．例えば，現実の不確実性を「標本複雑度」や「累積リグレット」といった統計的指標で厳密に特徴づけ, 様々な設定に対するアルゴリズム開発とその理論的評価に取り組んでいます． 現在，イタリアを研究拠点に，グラフマイニング技術と逐次的学習理論の融合研究も進めています．同時に,  応用面では, これらの数理基盤を生命科学・材料科学等の実問題へ適用し科学的発見プロセスを加速させることを目標にしています．

News

• 2025年11月: 分担翻訳として関わった書籍: 確率的機械学習：入門編 I, II ケヴィン P. マーフィー(著)／持橋 大地・鈴木 大慈(監訳)が 朝倉書店様より出版されました！

• 最新のNewsは英語版をご覧ください．

学位

• 2021年3月：東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程修了（指導教員: 杉山 将 教授）

• 2018年3月：東京工業大学工学院経営工学系修士課程 修了 (指導教員: 松井 知己 教授 )

• 2016年3月：東京工業大学工学部社会工学科 早期卒業  (指導教員: 松井 知己 教授)

• 2013年4月：東京工業大学生命理工学部第７類 入学

• 2012年3月：東京都立西高等学校卒業

職歴

• 助教, 2021/04/01~2023/01/31, 東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻/ 理学部情報科学科 今井研究室

その他の職歴

• 技術顧問, 2021/11~2023/01/31, 一般社団法人 Big Data Lab

• 客員研究員, 2021/05/01~2023/01/31, 理化学研究所革新知能統合研究センター, 不完全情報学習チーム (PI 杉山 将 教授)

• パートタイマー, 2019/04~2021/02, 理化学研究所革新知能統合研究センター , 不完全情報学習チーム (PI 杉山 将 教授)

• 研修生, 2018/07~2019/03, 理化学研究所革新知能統合研究センター , 不完全情報学習チーム (PI 杉山 将 教授)

• 研究協力者, 2018/04~,  JST, ERATO, 河原林巨大グラフプロジェクト, グラフ・ネットワークにおける理論と最適化グループ

• リサーチアシスタント, 2016/05~2018/03  JST, ERATO, 河原林巨大グラフプロジェクト, グラフ・ネットワークにおける理論と最適化グループ

研究助成

•  2024年10月～2028年3月 :JST戦略的創造研究推進事業さきがけ「 ＡＩ・ロボットによる研究開発プロセス革新のための基盤構築と実践活用」[link]

タイトル: 逐次的学習理論とグラフマイニング技術による動的環境解析とその応用

• 2021年4月~2023年1月: MSRA COLLABORATIVE RESEARCH 2021 

Title: Towards Optimal Combinatorial Online Learning under Uncertainty

共同研究者: Prof. Wei Chen (MSRA Theory)

• 2020年11月~2023年1月: 戦略的創造研究推進事業（ＡＣＴ-Ｘ）「数理・情報のフロンティア」[link]

タイトル：限られた情報に基づく統計的機械学習と数理最適化アルゴリズムの開発

• 2019年12月~2020年12月: MSRA Collaborative Research Program (D-CORE 2020)

Title: Machine Learning with Blurred Supervision: Theory and Algorithm from Offline to Online

共同研究者: Prof. Wei Chen (MSRA Theory)

• 2018年4月~ 2021年3月: 日本学術振興会特別研究員 (DC1) [link]

「複数目的を考慮したネットワーク最適化法の構築と機械学習への応用」研究代表者

• 2018年8月~2019年3月: JST, AIPチャレンジプログラム 

受賞

• 第３８回井上研究奨励賞，井上科学振興財団，2022年2月.

• 情報理工学系研究科長賞(博士論文)，東京大学，2021年3月.

• 優秀発表賞ファイナリスト, 第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020), 2020年11月.

• Microsoft Research Asia D-CORE (2020) Award, 2019年12月.

• 学生最優秀プレゼンテーション賞, 第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019), 2019年11月.

• 日本オペレーションズ・リサーチ学会 第 36 回学生論文賞 , 2018年9月 [abstract] .

• 若手ポスター賞，ネットワーク科学セミナー，2017年8月. 

• 優秀発表賞，日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の基盤とフロンティア研究部会，2017年5月. 

• 優秀発表賞，日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の基盤とフロンティア研究部会，2016年5月. 

学術活動

委員

• プログラム委員, The 44-th Machine Learning Summer School (MLSS2024)

• 専門委員, 情報論的学習理論と機械学習研究専門委員会,   2022年06月09日～2024年06月05日

• 組織委員, 第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)

講義

東京大学

• 2022年度S1S2（学部3年）: 理学部情報科学科  情報科学演習I 離散数学  ６回分

• 2022年度A1A2（学部3年）: 理学部情報科学科  情報科学演習II 計算量理論 ７回分

• 2021年度S1S2（学部3年）: 理学部情報科学科  情報科学演習I 離散数学  ６回分

• 2021年度A1A2（学部3年）: 理学部情報科学科  情報科学演習II 計算量理論 ７回分

   代講

• 2022年度S1S2（大学院）: 情報理工学系研究科 先端アルゴリズム論 (担当:今井 浩 教授 渋谷 哲朗 教授)  第10回

• 2022年度A1A2（学部3年）: 理学部情報科学科  計算量理論 (担当:今井 浩 教授) 第7回

東京大学エクステンション 東大データサイエンススクール

• 2022年度（社会人）: 最適化 ~データサイエンティスト本格養成コース~  6-7月分

• 2021年度（社会人）: 統計分析入門 ~文系のためのデータサイエンス挑戦コース~  2月分

Outreach events

 4. 女子中高生のための「数理・情報・ＡＩ」最前線 !!, 理化学研究所革新知能統合研究センター, オンライン, 2022/11/17. [Youtube]

 3. 東京大学理学部オープンキャンパス2020, 学生講演, オンライン

 2. 東京都立戸山高校主催SSH事業 “The 4th Symposium for Women Researchers (SWR)” , 2017/11/5,  東京

 1. グローバル女性科学技術(GWST)会議, トークショー『リケジョの素顔』出展 / INWES Asia and Pacific Nation Network (APNN) & Global Women in Science and Technology (GWST) International Conference, 2017/7/14-15, 横浜 [東工大HP]