論文リスト

井手剛がこれまで発表した論文に関する情報をまとめたページです。これまで3つの分野で論文を書いてきました。

• 機械学習／人工知能（DBLPも参照のこと）
• 液晶工学
• 固体物理

これまで出版した本

• “AI・データサイエンスシリーズ 異常検知からリスク管理へ”
  • 山西健司, 山西 健司, 久野 遼平, 島田 敬士, 峰松 翼, 井手 剛
  • サイエンス社, 2022.
• “大規模計算時代の統計推論 ─原理と発展“,
  • 藤澤 洋徳, 井手 剛監訳,
  • 共立出版, 2020 [Amazon]
• “異常検知と変化検知,”
  • 井手剛，杉山将，
  • 講談社，2015 [Amazon] [サポートページ]
• “入門 機械学習による異常検知 ── Rによる実践ガイド ──,”
  • 井手剛,
  • コロナ社, 2015 [Amazon] [サポートページ]
• “統計的学習の基礎－データマイニング・推論・予測－,”
  • 杉山将, 井手剛, 神嶌敏弘, 栗田多喜夫, 前田英作 監訳,
  • 共立出版, 2014 [info] [Amazon]
• “パターン認識と機械学習：ベイズ理論による統計的予測 (上, 下),”
  • 元田 浩, 栗田 多喜夫, 樋口 知之, 松本 裕治, 村田 昇（監訳）, 赤穂 昭太郎, 神嶌 敏弘, 杉山 将, 小野田 崇, 池田 和司, 鹿島 久嗣, 賀沢 秀人, 中島 伸一, 竹内 純一, 持橋 大地, 小山 聡, 井手 剛 (12章担当), 篠田 浩一, 山川 宏（訳）,
  • 丸善, 2012 [サポートページ].

論文に関する余談

物理と情報工学の文化の違い

私が情報系の分野で勉強を始めたのは2003年ころです。当初、私が学位を取った物理と、現在の研究領域である情報工学での文化の違いにずいぶん困惑したものでした。当時感じた相違が下記です。

• 物理では、日本の（英文）論文誌にもそれなりの国際的権威があり、国際的に通用する。
  • 情報系だと、日本の英文論文誌が海外で引用されることは少ない。
• 物理では、和文論文誌は存在しない。和文の解説記事は業績とは認められない。
  • 情報系だと、和文論文誌も査読つき論文として個人業績としてカウントしてもよいらしい。
• 物理では、学会の予稿集（Proceedings）はそれだけでは業績と認められないことが多い。
  • 情報系だと、国際学会の予稿集の権威が非常に高く、しばしば10ページ前後のフル論文となる。
• 物理では、成果は基本的に論文誌（Journal）で発表する。速報もLetter論文としてJournalで発表する。
  • 情報系では、成果は基本的に国際学会で発表する。しばらくしてその詳細版を論文誌に投稿する。

上記を書いて10年ちょっと経って、多少状況が変わった点があるように思いますので付記します（2015年11月記）。

第1に、プレプリントサーバーでの論文の事前配布が相当普及したことです。機械学習の理論寄りの論文の多くが、arXiv.orgのstat.MLに投稿されるようになりました。政治的な査読を防ぎ、先取権を正しく認定する意味ではこれは健全な進歩だと思います。ただ、プレプリントサーバーを使う際に気をつけることは、重要な応用系の論文の多くが投稿されないということです。最先端の応用には企業の利害や機密保持などもからむので、外部へ公開されたプレプリントサーバーの使用は困難です。結果として、最先端であるがゆえに速報性を持つプレプリントサーバーに出せない、というジレンマがあることは指摘しておきます。

第2に、国際学会での予稿をJournal論文に「流し込む」ようにする仕組みがいくつかの会議で始められたことです。ECML PKDDのJournal Trackなどがその例です。これは他の伝統的学術分野との溝を埋めるという観点では非常によいことだと思います。それに関連して、Journalの査読期間も短縮傾向にあるようです。

これら2点は、主に日本国外で生じた趨勢ですが、残念ながら、日本国内の状況はほとんど変わっていないように思います。多すぎる学会が無駄な雑用を増やしているという認識の下、2010年に、電子情報通信学会系と人工知能学会系の2つあったデータマイニング・機械学習系の研究会を統合してIBISML 研究会を設立しました。このような動きが広がってくれればいいのですが、名誉欲みたいなものも絡むためでしょうか、どうも難しそうです。 IBISML研究会にしても、年4回の研究会開催義務など、親団体の電子情報通信学会のよくわからないルールに服さねばなりませんでした。杉山さんのような国際的に発言力がある強力なリーダーが決定権を持つように早くなってもらいたいものです。

Conference proceedings (refereed)

英語版にまとめてあります。

Journal (refereed)

英語版にまとめてあります。日本語論文誌に掲載された論文は次の通りです。

• “統計的機械学習を用いたプローブカーデータからのヒヤリハット発生形態の推定”
  森村哲郎, 谷澤悠輔, 山崎慎也, 井手剛, 自動車技術会論文集, Vol.43 (pp.573-578) 2012.
• “経路の回帰モデルによる旅行時間予測,”
  井手剛, 加藤整, 人工知能学会論文誌, Vol. 25 (2010), No. 3, pp.377-382 [link].
• “教師付き学習を用いた教師無し変化解析手法,”
  松澤裕史, 比戸将平, 井手剛, 鹿島久嗣, IEICE Transactions on on Information and Systems, Vol.E93-D, No.6  pp.816-825, 2010 [link].
• “ネットワークデータを用いた分散システムにおける異常検出,”
  鹿島久嗣, 津村直史, 井手剛, 野ヶ山尊秀, 平出涼, 江藤博明, 福田剛志, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol. J89-D, No.2, pp.183-198, 2006 [link].

Book

英語版にまとめてあります。

Magazine Articles

• “依存関係にスパース性を入れる ─ グラフィカルlasso の話”
  • 井手剛, 岩波データサイエンス,  Vol.5, 2017, pp.48-63[amazon].
• “潜在特性モデルによるプロジェクトリスク予測”
  • 井手剛, 応用数理学会誌, Vol. 26, No. 3, (2016), pp.121-124 (2017年度 応用数理学会 ベストオーサー賞).
• “IBMワトソン研究所での人工知能研究,”
  • 井手剛, 人工知能学会誌, Vol. 30, No.6 (2015), pp.860-863.
• “Cross Industry Analytics Solution Library for Resource and Operations Management (최적자원및 운영관리를 지원하는 제조데이타 분석시스템 라이브러리)”,
  • J. Kalagnanam, Y. Lee, T. Ide, H. Hahn, KEIT PD Issue Report, September 2015, Vol 15-9, pp.33-51, ISSN 2234-3873 (in Korean. A draft in English).
• “分裂する人工知能”
  • 井手剛, 人工知能学会誌, Vol.28, No.1, 2013, pp.13.
• “ビッグデータ処理の展望 ― 変貌するデータ分析技術の動向”
  • 武田浩一, 井手剛, PROVISION, Winter 2012 No.72, pp.40-45.
• “X10言語を用いた超並列大規模交通流シミュレーション”
  • 鈴村豊太郎, 小野寺民也, 今道貴司, 加藤整, 井手 剛, PROVISION, Winter 2012 No.72, pp.74-80.
• “マルコフ決定過程を活用した意思決定技術”
  • 恐神貴行, 井手剛, PROVISION Summer 2011 No.70.
• “有限と無限の交差する未来”
  • 井手剛, 人工知能学会誌, Vol.26, No.1, 2011, pp.11.
• “機械学習技術の最近の発展とシステムモデリングへの応用”
  • 井手剛, 矢入健久, 計測と制御, No.49, Vol.7 (2010), pp.463-465.
• “スパース構造学習によるセンサー・データの変化点検出と異常解析”
  • 井手剛, ProVISION No.65/Spring 2010, pp.73-78 [link].
• “活動報告： 人工知能学会全国大会特別企画 「研究とビジネスの境界で」開催報告”
  • 井手剛, 人工知能学会誌, Vol. 24 No. 5 (2009年9月), pp.762 [slides for panel].
• “書評：カーネル多変量解析”
  • 井手剛, 人工知能学会誌, Vol. 24 No. 3 (2009年5月), pp.457.
• “国際会議で見つけたオススメ論文”
  • 井手剛, 人工知能学会誌, Vol. 22 No. 3 (2007年5月), pp.356-357.
• “ドットパターン生成技術と光学系”
  • 井手剛, 平洋一, 月刊ディスプレイ, テクノタイムズ社, vol.9, No.1 (2003).
• “新博士紹介,”
  • 井手剛, 日本放射光学会誌, 13 (2000) 54-55.

Invited Talk / seminar speaker

• • “Towards consumable analytics: Challenges and recent advances”
    • IEEE International Workshop on Data Mining for Service (DMS 2015, November 14, 2015), Atlantic City, USA [link, slides].
  • “Formalizing expert knowledge through machine learning”
    • Big Data in Service (March 12, 2014), New York, USA.
  • 自動車二酸化炭素排出量削減のための大規模モビリティ社会シミュレータの研究開発,
    • 総務省ICT イノベーションフォーラム 2012, Tokyo, Japan [slides].
  • IBMにおける機械学習研究と応用,
    • 第10回IBISML研究会 (January 12, 2012), Tokyo, Japan [slides].
  • “Formalizing expert knowledge through machine learning,”
    • Service Science Research Forum (May 10, 2012), Tokyo, Japan [follow-up book, slides].
  • 数理解析技術の産業応用: IBMのビジネス戦略と最近の研究事例
    • 第56回システム制御情報学会研究発表 講演会 (SCI’12, May 21-23, 2012), 京都.
  • “Trajectory regression on networks,”
    • Japanese-French Frontiers of Science Symposium (JFFoS, January 19-22, 2012), Nice, France [slides].
  • 異常検知・リスク分析のための機械学習 その2
    • IBISMLチュートリアル (Jan. 12, 2012), 東京大学工学部 [contents].
  • 数理解析技術のビジネス応用
    • 日本オペレーション・リサーチ学会 サービスサイエンス研究部会 (December 19, 2011), 筑波大学東京キャンパス文京校舎 [slides].
  • スパース構造学習による異常検知技術
    • 足立研究室セミナー (December 12, 2010), 慶応大学理工学部 [slides]
  • システム同定のための機械学習技術の最近の発展について
    • DoEカンファレンス2010 (Nov. 15, 2010), 東京 [flyer, slides].
  • ネットワーク上のトラジェクトリ回帰問題について
    • 杉山研究室セミナー (October 7, 2010), 東京工業大学.
  • 経路のコストに関する回帰問題について
    • ERATO Seminar (Sepember 27, 2010), 北海道大学.
  • 潜在的グラフ構造からの異常検知
    • 第1回 Latent Dynamics 研究会 (LD-1, Jun 16, 2010), 東京大学工学部.
  • 経路のコスト推定問題について
    • 数理第6研セミナー (Feburary 24, 2010), 数理第6研究室, 東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻.
  • センサーデータ解析への機械学習の応用
    • グローバルCOE「計算的世界観の深化と展開」発足イベント (Dec. 13, 2007), 東京工業大学.
  • “Why does subsequence time-series clustering produce sine waves?”
    • Departmental Colloquium (Sep. 13, 2006), Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Tübingen, Germany.
  • “A Spectral Approach to Anomaly Detection in Computer Systems”
    • Scientific Computing Seminar (April 25, 2005), Berkeley Laboratory, USA.
  • Web系システムからの特徴抽出とオンライン障害検知方法,
    • 第7回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2004, November 8 -10, 2004), 東京 [slides].

Domestic workshops

• “非線形最適化によるドットパターンの生成”
  • 今道貴司, 沼田英俊, 井手剛, 平成24年度 数学・数理科学と諸科学・産業との連携研究ワークショップ 離散構造と最適化：展開と連携, 2012 [slides].
• “低画質な定点画像からの教師なし車両台数推定”
  • 勝木孝行, 森村哲郎, 井手剛, 第15回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS 2012), D-20.
• “Predicting Battery Life from Usage Trajectory Patterns,”
  • 高橋俊博, 井手剛, 第15回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS 2012), I-8.
• “Modeling Patent Quality: A System for Large-scale Patentability Analysis using Text Mining,”
  • 鈴木祥子, 比戸将平, 西山莉紗, 今道貴司, 高橋力矢, 森村哲郎, 大野正樹, 那須川哲哉, 井手剛, ほか, 第15回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS 2012), I-14.
• “非線形最適化による一様に分布するドットパターンの生成”
  • 今道貴司, 沼田英俊, 井手剛, 情報処理学会 第140回アルゴリズム研究会, 電子情報通信学会技術研究報告, 112(24), 51-58, 2012-05-14.
• “統計的機械学習を用いたプローブカーデータからのヒヤリハット発生形態の推定,”
  • 森村哲郎, 谷澤悠輔, 山崎慎也, 井手剛, 自動車技術会 2011年秋季大会（Oct. 2011, Sapporo), No.20115548 [slides].
• “ネットワーク上の経路に対する回帰問題について,”
  • 井手剛, 第13回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2010, Nov. 2010, Tokyo) [preview, full slides].
• “IBIS 2009のプログラムについて,”
  • 井手剛, 中島伸一, 第12回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2009, Oct. 2009, Fukuoka) [slides].
• “文字列カーネルによる旅行時間予測”
  • 井手剛, ” 第23 回人工知能学会全国大会予稿集, 2009 [slides].
• “疎な相関グラフの学習による相関異常の検出,”
  • 井手剛, 第9回 データマイニングと統計数理研究会 (JSAI SIG-DMSM, March 2009, Kyoto) [slides].
• “スパース構造学習の異常検知への応用,”
  • 井手剛, 第11回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2008), 2008 [preview, poster].
• “決定木の差分分析によるコンセプトドリフトの抽出と分析手法“,
  • 松澤裕史, 久保晴信, 鹿島久嗣, 井手剛, 比戸将平, Web DB Forum 2008予稿集 (Dec. 1-2, Tokyo).
• “Semi-supervised local Fisher discriminant analysis for dimensionality reduction,”
  • M. Sugiyama, T. Ide, S. Nakajima, and J. Sese, 第10回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2007) 予稿集, 2007, pp. 1-6.
• “近傍保存原理による異常検知,”
  • 井手剛, 第10回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2007)  予稿集, 2007, pp.212-217 [slides].
• “行列の圧縮による変化点検出の高速化,”
  • 井手剛, 第9回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2006) 予稿集, 2006, pp.124-129 [slides].
• “部分時系列クラスタリングの理論的基礎,
  • 井手剛, 第20回人工知能学会全国大会予稿集, 2A1-2, 2006 [slides, 僭越ながら全国大会優秀賞を頂きました].
• “相関行列の群論的一般化について,”
  • 井手剛, 第8回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2005) 予稿集, ISBN 4-9902248-1-7, pp.123-128 [slides].
• “非線形変換を利用した時系列データからの知識発見,”
  • 井手剛, 井上恵介, 第4 回データマイニングワークショップ, 日本ソフトウェア科学会データマイニング研究会, 研究会資料シリーズ ISSN 1341-870X, No.29, 2004, pp.1-8.
• “変化点関連度を利用した動的システムの障害解析,”
  • 井上恵介, 井手剛, 第51回 数理モデル化と問題解決 (MPS) 研究会, 2004.
• “固有空間におけるコンピュータシステムの障害検知,”
  • 井手剛, 鹿島久嗣, 第18回人工知能学会全国大会予稿集, 3F3-05, 2004 [slides, 僭越ながら全国大会優秀賞を頂きました].
• Web系システムからの特徴抽出とオンライン障害検知方法,
  • 井手剛, 鹿島久嗣, 第7回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2004, November 8 -10, 2004),  予稿集, pp.7-14, ISBN4-9902248-0-9, [slides].
• “不規則かつ均質なドットパターンを生成する手法とその光学部材への適用,”
  • 井手剛, 沼田英俊, 水田秀行, 平洋一, 鈴木優, 野口通一, 勝義浩, 第27回光学シンポジウム予稿集, 日本光学会, 2002.
• “ドットパターン技術による液晶表示装置の輝度一様化,”
  • 沼田英俊, 勝義浩, 井手剛, 水田秀行, 平洋一, 鈴木優, 野口通一, 2002年秋季 第63回 応用物理学会学術講演会, 2002年9月 [slides].
• 日本物理学会での発表が数件ありますが、省略。

Patents (2016年12月現在)

より新しい情報は英語版参照。なお、下記、「granted」というのは特許庁の審査を通って特許権を付与されたという意味。論文で言えば accepted または publishedに対応。出願しただけでは特許権は与えられないのでご注意を。

Granted US Patents

1. US 9,495,330, “Anomaly detection method, program, and system”
2. US 9,354,381, “Information processing apparatus, calculation method, program, and storage medium”
3. US 9,329,329, “Information processing apparatus, calculation method, program, and storage medium”
4. US 9,317,804, “Calculating risk assessment value of event sequence”
5. US 8,983,890, “Calculating risk assessment value of event sequence”
6. US 8,682,633, “Cost evaluation and prediction”
7. US 8,640,015, “Anomaly detection based on directional data”
8. US 8,600,721, “Cost evaluation and prediction”
9. US 8,595,155, “Kernel regression system, method, and program”
10. US 8,405,551, “Location estimation system, method and program”
11. US 8,138,974, “Location estimation system, method and program”
12. US 7,849,124, “Method and system for detecting difference between plural observed results”
13. US 7,720,640, “Diagnostic data detection and control”
14. US 7,702,714, “Pairwise symmetry decomposition method for generalized covariance analysis”
15. US 7,647,524, “Anomaly detection”
16. US 7,529,991, “Scoring method for correlation anomalies”
17. US 7,493,361, “Computer operation analysis”
18. US 7,483,934, “Methods involving computing correlation anomaly scores”
19. US 7,475,052, “Malfunction condition judgment apparatus, control method, automobile and program method”
20. US 7,406,653, “Anomaly detection based on directional data”
21. US 7,346,803, “Anomaly detection”
22. US 7,181,365, “Diagnostic data detection and control”
23. US 6,865,325, “Discrete pattern, apparatus, method, and program storage device for generating and implementing the discrete pattern”
24. US 6,754,419, “Discrete pattern”

Granted Japanese Patents

1. 5984142, 解析装置、解析方法、及び、プログラム, 2016年09月06日
2. 5852399, バッテリの状態予測システム、方法及びプログラム, 2016年02月03日
3. 5839970, イベント系列のリスク評価値を算出する方法、装置及びコンピュータプログラム, 2016年01月06日
4. 5802041, 情報処理装置、計算方法、プログラムおよび記録媒体, 2015年10月28日
5. 5695763, イベント系列のリスク評価値を可視化する方法、装置及びコンピュータプログラム, 2015年04月08日
6. 5651129, コスト評価システム、方法及びプログラム, 2015年01月07日
7. 5576567, 異常の発生を検知する方法、装置及びコンピュータプログラム, 2014年08月20日
8. 5570008, カーネル回帰システム、方法及びプログラム,2014年08月13日
9. 5203670, 位置推定システム、方法及びプログラム, 2013年06月05日
10. 5198994, 所要時間予測システム、方法及びプログラム, 2013年05月15日
11. 5186322, 時系列データ解析システム、方法及びプログラム, 2013年04月17日
12. 5159368, 変化分析システム、方法及びプログラム, 2013年03月06日
13. 4953239, 観測対象の異常を検出する技術, 2012年06月13日
14. 4652741, 異常検出装置、異常検出方法、異常検出プログラム、及び記録媒体, 2011年03月16日
15. 4243633, 離散パターン生成方法、プログラム、記録媒体および離散パターン生成システム, 2009年03月25日
16. 4201027, 複数の観測結果の間の差異を検出するシステムおよびその方法, 2008年12月24日
17. 4183185, 診断装置、検出装置、制御方法、検出方法、プログラム、及び記録媒体, 2008年11月19日
18. 4170315, 異常判断装置、制御方法、自動車およびプログラム, 2008年10月22日
19. 4148524, 相関性を評価するシステム、および、その方法, 2008年09月10日
20. 4093483, 解析システム、解析方法、解析プログラム、及び記録媒体, 2008年06月04日
21. 4043018, 離散パターン、該離散パターンを用いた光学部材、導光板、サイドライト装置および透過型液晶表示装置, 2008年02月06日
22. 3922375, 異常検出システム及びその方法, 2007年05月30日

Thesis

• “Theoretical Study on Nonlocal Effects in Resonant X-Ray Emission Spectra of Strongly-Correlated Systems,” Ph.D Thesis, The University of Tokyo, 2000 [thesis defence foils].