福井健一 個人ページ

主要研究テーマ: 時空間データからの知識発見・予測とその応用

受賞・表彰

関連受賞

発表論文

学術論文誌

1. Anna Suzuki, Shuokun Shi, Taro Sakai, Ken-ichi Fukui, Shinya Onodera, Junichi Ishizaki, Toshiyuki Hashida, “Automated parameter estimation for geothermal reservoir modeling using machine learning”, Renewable Energy, 120243, Feb. 2024.
2. Pongpisit Thanasutives, Takashi Morita, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui. “Adaptive Uncertainty-Penalized Model Selection for Data-Driven PDE Discovery”, IEEE Access, Jan. 2024. (DOI)
3. Nat Pavasant, Takashi Morita, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui. “Granger Causality-based Cluster Sequence Mining for Spatio-temporal Causal Relation Mining”, International Journal of Data Science and Analytics, July 2023. (DOI)
4. Ken-ichi Fukui, Shunya Ishimaru, Takafumi Kato, and Masayuki Numao. “Sound-based Sleep Assessment with Controllable Subject-Dependent Embedding Using Variational Domain Adversarial Neural Network”, International Journal of Data Science and Analytics, July 2023. (DOI)
5. Tsuyoshi Thomas Sekiyama, Syugo Hayashi, Ryo Kaneko, and Ken-ichi Fukui. “Surrogate Downscaling of Mesoscale Wind Fields Using Ensemble Super-Resolution Convolutional Neural Networks”, Artificial Intelligence for the Earth Systems, Vol. 2, Issue 3, Aug. 2023.
6. Kazuhisa Sato, Yoshie Yabuta, Keigo Kumada, Ken-ichi Fukui, Masayuki Numao, and Tatsuya Kawada. “Visualizing internal micro-damage distribution in solid oxide fuel cells”, Journal of Power Sources, Vol. 570, 30, 233059, June 2023.
7. Ryu Shimabukuro, Tomohiko Tomita, and Ken-ichi Fukui. “Update of global maps of Alisov’s climate classification”, Progress in Earth and Planetary Science, Vol. 10, 19, Apr. 2023.
8. Pongpisit Thanasutives, Takashi Morita, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui. “Noise-aware Physics-informed Machine Learning for Robust PDE Discovery”, Machine Learning Science and Technology, Vol. 4, No. 1, 015009,Jan. 2023 (DOI).
9. Taweesak Emsawas, Takashi Morita, Tsukasa Kimura, Ken-ichi Fukui and Masayuki Numao. “Multi-Kernel Temporal and Spatial Convolution for EEG-Based Emotion Classification”, Sensors, 22(21), 8250, Oct. 2022.
10. Ryoma Ezaki, Atsuhi Mine, Kazuhisa Sato, Ken-ichi Fukui, Keigo Kumada, Masahiro Yumitate, Shintaro Ban, Azusa Yamanaka, Mariko Matsumoto, Bart Van Meerbeek, Hirokazu Moriya, Toshiyuki Hashida, Hirofumi Yatani. “Development of dental inspection method: Nondestructive evaluation of an adhesive interface by ACTIVE acoustic emission”, Journal of Prosthodontic Research, Vol. 65, No. 2, pp. 236-242, Apr. 2022.
11. Anna Suzuki, Ken-ichi Fukui, Shinya Onodera, Junichi Ishizaki, and Toshiyuki Hashida. “Data-driven Geothermal Reservoir Modeling: Estimating Permeability Distributions by Machine Learning”, Geosciences, Mar. 2022.
12. Ekasit Phermphoonphiphat, Tomohiko Tomita, Takashi Morita, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui. “Soft Periodic Convolutional Recurrent Network for Spatiotemporal Climate Forecast”, Applied Sciences, 11, 9728, Oct. 2021.
13. Risa Toyota, Ken-ichi Fukui, Mayo Kamimura, Ayano Katagiri, Hajime Sato, Hiroki Toyoda, Pierre Rompré, Kazunori Ikebe, Takafumi Kato. “Sleep stage-dependent changes in tonic masseter and cortical activities in young subjects with primary sleep bruxism”, Sleep, zsab207, Aug. 2021.
14. Ryoma Ezaki, Atsuhi Mine, Kazuhisa Sato, Ken-ichi Fukui, Keigo Kumada, Masahiro Yumitate, Shintaro Ban, Azusa Yamanaka, Mariko Matsumoto, Bart Van Meerbeek, Toshiyuki Hashida, Hirofumi Yatani. “Development of dental inspection method: nondestructive evaluation of a dentin–adhesive interface by acoustic emission”, Journal of Prosthodontic Research, Vol. 65, No. 4, pp. 438-442, May 2021.
15. Masashi Kitai, Takuji Kobayashi, Hiroki Fujiwara, Ryoji Tani, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui. “A Framework for Predicting Remaining Useful Life Curve of Rolling Bearings Under Defect Progression Based on Neural Network and Bayesian Method”, IEEE Access, vol. 9, pp. 62642-62652, Apr. 2021. (DOI)
16. Juan Lorenzo Hagad, Tsukasa Kimura, Ken-ichi Fukui, Masayuki Numao. “Learning Subject-Generalized Topographical EEG Embeddings Using Deep Variational Autoencoders and Domain-Adversarial Regularization”, Sensors, 21(5), 1792, Mar. 2021.
17. Bassel Ali, Koichi Moriyama, Wasin Kalintha, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui, “Reinforcement Learning based Metric Filtering for Evolutionary Distance Metric Learning”, Intelligent Data Analysis, Vol. 24, No. 6, pp. 1345-1364, Dec. 2020.
18. Sirawit Sopchoke, Ken-ichi Fukui, and Masayuki Numao. “Explainable and Unexpectable Recommendations using Relational Learning on Multiple Domains”, Intelligent Data Analysis, Vol. 24, No. 6, pp. 1289–1309, Dec. 2020.
19. Ken-ichi Fukui, Yoshiyuki Okada, Kazuki Satoh, and Masayuki Numao. “Cluster Sequence Mining from Event Sequence Data and Its Application to Damage Correlation Analysis”, Knowledge-Based Systems, Elsevier, Vol. 129, pp. 136-144, Sep. 2019. (DOI)
20. 北井正嗣, 赤松良信, 福井健一, “特徴選択と2段の外れ値検出手法による微小欠陥を含む転がり軸受の欠陥検出法”, 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM), Vol. 12 No. 1, pp.32-42, Mar. 2019.
21. Wasin Kalintha, Satoshi Ono, Masayuki Numao and Ken-ichi Fukui. “Kernelized Evolutionary Distance Metric Learning for Semi-supervised Clustering”, Intelligent Data Analysis, Vol. 23, No. 6, pp. 1271-1297, Nov. 2019.(DOI)
22. Pittipol Kantavat, Boonserm Kijsirikul, Patoomsiri Songsiri, Ken-ichi Fukui, Masayuki Numao. “Efficient Decision Trees for Multi-class Support Vector Machines Using Entropy and Generalization Error Estimation”, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS), Vol. 28, No. 4, pp. 705-717, Jan. 2019.
23. Wataru Fujita, Koichi Moriyama, Ken-ichi Fukui, and Masayuki Numao. “Two-Stage Reinforcement Learning Algorithm for Quick Cooperation in Repeated Games”, Transactions on Computational Collective Intelligence XXVIII, pp. 48-65, Apr. 2018.
24. 林勝悟, 小野智司, 細田滋毅, 沼尾正行, 福井健一. “空間的自己相関を考慮した海洋データのエラー検知”, 人工知能学会論文誌, Vol. 33, No. 3, May 2018.
25. 上川路洋介, 松山開, 福井健一, 細田滋毅, 小野智司. “条件付確率場を用いた海洋観測データの品質管理”,人工知能学会論文誌, Vol. 33, No. 3, May 2018.
26. 堀啓子, 松井孝典, 小野智司, 福井健一, 蓮池隆, 町村尚. “地域別再生可能エネルギーミックスの多目的最適化ツールの開発と応用”, 人工知能学会論文誌, Vol. 33, No. 3, May 2018.
27. Hongle Wu, Takafumi Kato, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui. “Statistical Sleep Pattern Modelling for Sleep Quality Assessment based on Sound Events”, Health Information Science and Systems, Vol. 5, No. 11, Springer, Oct. 2017. (DOI)
28. Hongle Wu, Takafumi Kato, Tomomi Yamada, Masayuki Numao and Ken-ichi Fukui. “Personal Sleep Pattern Visualization using Sequence-based Kernel Self-Organizing Map on Sound Data”, Artificial Intelligence in Medicine, Vol. 80, pp. 1-10, July, 2017. (LINK)
29. 増田圭祐, 松井孝典, 福井大, 福井健一, 町村尚. “機械学習法を用いたエコーロケーションコールによるコウモリの種判別”, 哺乳類科学, Vol. 57, pp.19-33, June, 2017.
30. Tomoko Kashima, Shimpei Matsumoto, Ken-ichi Fukui, and Takashi Hasuike. “Food CMS, Integrated Information Sharing System of Food Production, Marketing, and Consumption”, Information Engineering Express, Vol. 2, No. 3, pp. 31-42, Sep. 2016.
31. Keiko Hori, Takanori Matsui, Takashi Hasuike, Kenichi Fukui, and Takashi Machimura. “Development and Application of the Renewable Energy Regional Optimization Utility Tool for Environmental Sustainability: REROUTES”, Renewable Energy, Elsevier, Vol. 93, pp. 548-561, Aug. 2016.
32. Nattapong Thammasan, Koichi Moriyama, Ken-ichi Fukui,
    and Masayuki Numao. “Familiarity Effects in EEG-based Emotion Recognition”, Brain Informatics, Springer, pp. 1-12, Apr. 2016.
33. Nattapong Thammasan, Koichi Moriyama, Ken-ichi Fukui, and Masayuki Numao. “Continuous Music-emotion Recognition Based on Electroencephalogram”, IEICE Transactions, Vol. E99-D, No.4, pp. 1234–1241, Apr. 2016.
34. Danaipat Sodkomkham, Davide Ciliberti, Matthew A. Wilson, Ken-ichi Fukui,Koichi Moriyama, Masayuki Numao, and Fabian Kloosterman. “Kernel density compression for real-time Bayesian encoding/decoding of unsorted hippocampal spikes”, Knowledge-Based Systems, Vol. 94, pp. 1-12, Feb. 2016. (DOI)
35. Ira Puspitasari, Koichi Moriyama, Ken-ichi Fukui, Masayuki Numao. “Effects of Individual Health Topic Familiarity on the Activity Pattern during Health Information Searches”, JMIR Medical Informatics, Vol.3, No.1, e16, Mar. 2015.
36. Vanus Vachiratamporn, Roberto Legaspi, Koichi Moriyama, Ken-ichi Fukui, and Masayuki Numao. “An Analysis of Player Affect Transitions in Survival Horror Games”, Journal on Multimodal User Interfaces, Vol. 9, No. 1, pp. 43-54, Mar. 2015.
37. Ken-ichi Fukui, Daiki Inaba, and Masayuki Numao. “Discovering Seismic Interactions after the 2011 Tohoku Earthquake by Co-occurring Cluster Mining”, Transactions of Japanese Society for Artificial Intelligence, Vol. 29, No. 6, pp. 493-502, Sep. 2014.
38. Paul Salvador Inventado, Roberto Legaspi, Koichi Moriyama, Ken-ichi Fukui, and Masayuki Numao. “Sidekick: A Tool for Helping Students Manage Behavior in Self-initiated Learning Scenarios”, International Journal of Distance Education Technologies, Vol. 12, pp. 4, pp. 32-54, Dec. 2014.
39. Koichi Moriyama, Simon Enrique Ortiz Branco, Mitsuhiro Matsumoto, Ken-ichi Fukui, Satoshi Kurihara, and Masayuki Numao. “An Intelligent Fighting Videogame Opponent Adapting to Behavior Patterns of the User”, IEICE Transactions, Vol.E97-D, No.4, pp.842-851, Apr. 2014.
40. 稲場大樹, 福井健一, 佐藤一永, 水崎純一郎, 沼尾正行. “燃料電池における損傷パターン抽出のための共起クラスタマイニング”, 人工知能学会論文誌 特集「データマイニングとシミュレーション」, Vol. 27, No. 3, pp. 121-132, Apr. 2012. (LINK)
41. Ken-ichi Fukui, Shogo Akasaki, Kazuhisa Sato, Junichiro Mizusaki, Koichi Moriyama, Satoshi Kurihara, and Masayuki Numao, “Visualization of Damage Progress in Solid Oxide Fuel Cells”, Journal of Environment and Engineering, Vol. 6, No.3, pp. 499-511, Apr. 2011. (LINK)
42. 北川哲平, 福井健一, 佐藤一永, 水崎純一郎, 沼尾正行. “キーグラフとSOMを用いた稀な重要事象抽出による燃料電池の損傷評価”, 情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用, Vol.4, No.2, pp.1-12, Mar. 2011.
43. 福井健一, 赤崎省悟, 佐藤一永, 水崎純一郎, 森山甲一, 栗原聡, 沼尾正行, “カーネルSOMによる損傷評価のための隣接性を考慮した分類性能評価”, 情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用, Vol.3, No.1, pp.36-48, Jan. 2010. (PDF)*1
44. 福井健一, 赤崎省悟, 佐藤一永, 水崎純一郎, 森山甲一, 栗原聡, 沼尾正行,”固体酸化物燃料電池における損傷過程の可視化”, 日本機械学会論文集A編, Vol.76, No.762, pp.223-232, Jan. 2010. (PDF)
45. Koichi Moriyama, Mitsuhiro Matsumoto, Ken-ichi Fukui, Satoshi Kurihara, and Masayuki Numao, “Reinforcement Learning on a Futures Market Simulator”, Journal of Universal Computer Science, Vol. 14, No. 7, pp. 1136-1153, 2008. (invited)
46. 福井健一, 斉藤和巳, 木村昌弘, 沼尾正行, “自己組織化ネットワークによる動的クラスタの可視化編纂”, 人工知能学会論文誌 特集「情報編纂：要素技術と可能性」, Vol. 23, No. 5, pp.319-329, June 2008. (LINK)
47. Roberto Legaspi, Raymund Sison, Ken-ichi Fukui, Masayuki Numao, “Cluster-based predictive modeling to improve pedagogic reasoning”, Computers in Human Behavior, Vol.24, pp.153-172, Mar.2008. (invited)
48. 福井健一, 佐藤一永, 水崎純一郎, 斉藤和巳, 沼尾正行, “固体酸化物燃料電池における破壊ダイナミクスの可視化法”, 情報科学技術レターズ, Vol.6, pp.5-8, Sep. 2007.
49. 玉置洋, 福井健一, 沼尾正行, 栗原聡, “フェロモンを介したエージェント協調モデルによるセンサー隣接関係構築法の提案”, 情報科学技術レターズ, Vol.6, pp. 153-156, Sep. 2007.
50. 福井健一, 斉藤和巳, 木村昌弘, 沼尾正行, “ベクトル表現可能な機械抽出トピックの定量的評価法”, 情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用(TOM17), Vol. 48, No.SIG 6, pp. 1-11, Mar. 2007.
51. Roberto Legaspi, Raymund Sison, Kenichi Fukui, and Masayuki Numao.”Predicting High-level Student Responses Using Conceptual Clustering.”, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, IOS Press, Vol. 133. pp.761-764, 2005. (invited)
52. 高下和浩, 峯村吉泰, 福井健一,”狭窄管内脈動流の数値シミュレーション”,日本機械学会論文集B編, Vol.71, No.704, pp.1059-1066, 2005.

国際会議・ワークショップ（主要）

1. Yue Chen, Takashi Morita, Tsukasa Kimura, Takafumi Kato, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui, “Gated Variable Selection Neural Network for Multimodal Sleep Quality Assessment”, Proc. 32nd International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN2023), Sep. 2023.
2. Pongpisit Thanasutives, Masayuki Numao and Ken-ichi Fukui, “Adversarial Multi-task Learning Enhanced Physics-informed Neural Networks for Solving Partial Differential Equations”, Proc. 2021 The International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2021), July 2021.
3. Nat Pavasant, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui, “Spatio-Temporal Change Detection with Granger Causality Based Cluster Sequence Mining”, Proc. 19th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA2020), pp. 551-558, Dec. 2020. (acceptance rate=25.4%)
4. Bassel Ali, Koichi Moriyama, Wasin Kalintha, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui, “Reinforcement Learning based Evolutionary Metric Filtering for High Dimensional Problems”, Proc. 19th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA2020), pp. 226-233, Dec. 2020. (acceptance rate=25.4%)
5. Nat Pavasant, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui, “Spatio-Temporal Change Detection Using Granger Sequence Pattern”, Proc. the 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 17th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-PRICAI2020), Doctoral Consortium, pp. 5202-5203, July 2020. (DOI)
6. Masashi Kitai, Yoshinobu Akamatsu, Ryoji Tani, Hiroki Fujiwara, Masayuki Numao and Ken-ichi Fukui, “Remaining Useful Life Curve Prediction of Rolling Bearings under Defect Progression Based on Hierarchical Bayesian Regression”, Proc. The 2020 European Conference on Artificial Intelligence (ECAI2020), pp. 2986-2992, June 2020. (DOI)
7. Ken-ichi Fukui, Junya Tanaka, Tomohiko Tomita, and Masayuki Numao. “Physics-guided Neural Network with Model Discrepancy Based on Upper Troposphere Wind Prediction”, Proc. IEEE 18th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2019), pp. 414-419, Dec. 2019.
8. Bassel Ali, Wasin Kalintha, Koichi Moriyama, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui. “Reinforcement Learning for Evolutionary Distance Metric Learning Systems Improvement”, Proc. The Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2018), pp. 155-156, July 2018.
9. Noppayut Sriwatanasakdi, Masayuki Numao and Ken-ichi Fukui. “Concept Drift Detection for Graph-Structured Classifiers under Scarcity of True Labels”, Proc. IEEE 29th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2017), pp. 461-468, Nov. 2017. (full paper, acceptance rate=36.7%)
10. Bassel Ali, Ken-ichi Fukui, Wasin Kalintha, Koichi Moriyama and Masayuki Numao. “Reinforcement Learning based Distance Metric Filtering Approach in Clustering”, Proc. 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2017), pp. 1328-1335, Nov. 2017.
11. Hongle Wu, Takafumi Kato, Tomomi Yamada, Masayuki Numao and Ken-ichi Fukui. “Personal Sleep Pattern Visualization via Clustering on Sound Data”, Proc. AAAI 2017 Joint Workshop on Health Intelligence, pp. 592-599, Feb. 2017. (LINK)
12. Wasin Kalintha, Satoshi Ono, Masayuki Numao and Ken-ichi Fukui. “Kernelized Evolutionary Distance Metric Learning for Semi-supervised Clustering”, Proc. 31st AAAI Conference on Artificial Intelligence, Student Abstract and Poster Program, pp. 4945-4946, Feb. 2017. (poster, LINK)
13. Yusuke Kamikawaji, Haruki Matsuyama, Ken-ichi Fukui, Shigeki Hosoda, and Satoshi Ono. “Feature Function Design in Conditional Random Field Using Decision Tree Learning Applied to Error Detection of Ocean Observation Data”, Proc. The 2016 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI 2016), Dec. 2016.
14. Shogo Hayashi, Satoshi Ono, Shigeki Hosoda, Masayuki Numao and Ken-ichi Fukui. “Error Detection of Ocean Depth Series Data with Area Partitioning and Using Sliding Window”, Proc. IEEE 15th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2016), pp. 1029-1033, Dec. 2016. (poster)
15. Wasin Kalintha, Satoshi Ono, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui. “Integrating Class Information and Features in Cluster Analysis based on Evolutionary Distance Metric Learning”, Proc. the 20th Asia-Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES-2016), pp. 165-181, Nov. 2016.
16. Nattapong Thammasan, Ken-ichi Fukui, Masayuki Numao. “Application of Annotation Smoothing for Subject-independent Emotion Recognition based on Electroencephalogram”, Proc. 7th International Workshop on Empathic Computing (IWEC 2016), in conjunction with PRICAI 2016, Aug. 2016. (Best Workshop Paper)
17. Wu Hongle, Takafumi Kato, Tomomi Yamada, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui. “Sleep Pattern Discovery via Visualizing Cluster Dynamics of Sound Data”, The 29th International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA/AIE 2016) (LNAI 9799), pp. 460-471, Aug. 2016.
18. Nattapong Thammasan, Ken-ichi Fukui and Masayuki Numao. “Application of Deep Belief Networks in EEG-based Dynamic Music-emotion Recognition”, The International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2016), pp. 881-888, Jul. 2016.
19. Wataru Fujita, Koichi Moriyama, Ken-ichi Fukui, and Masayuki Numao. “Adaptive Two-stage Learning Algorithm for Repeated Games”, Proc. The 8th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART2016), Vol. 1, pp. 47-55, Feb. 2016. (Best Student Paper)
20. Wasin Kalintha, Taishi Megano, Satoshi Ono, Ken-ichi Fukui, and Masayuki Numao. “Cluster Analysis of Face Images and Literature Data by Evolutionary Distance Metric Learning”, Proc. Thirty-fifth SGAI International Conference on Artificial Intelligence (AI-2015), pp. 301-315, Dec. 2015.
21. Satoshi Ono, Haruki Matsuyama, Ken-ichi Fukui, and Shigeki Hosoda. “Error Detection of Oceanic Observation Data Using Sequential Labeling”, Proc. the 2015 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA2015), Oct. 2015.
22. Yusuke Sakamoto, Ken-ichi Fukui, Joao Gama, Daniela Nicklas, Koichi Moriyama and Masayuki Numao. “Concept Drift Detection with Clustering via Statistical Change Detection Methods”, Proc. The seventh international conference on knowledge and systems engineering (KSE2015), pp. 37-42, Oct. 2015.
23. Taishi Megano, Ken-ichi Fukui, Masayuki Numao and Satoshi Ono. “Evolutionary Multi-objective Distance Metric Learning for Multi-label Clustering”, Proc. IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), pp. 2945-2952, May 2015.
24. Yoshiyuki Okada, Ken-ichi Fukui, Koichi Moriyama, and Masayuki Numao. “Cluster Sequence Mining: Causal Inference with Time and Space Proximity under Uncertainty”, Proc. The 19th Pacific Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD2015), LNAI 9078, pp. 293-304, May 2015. (acceptance rate = 28.9%)
25. Satoshi Ono, Haruki Matsuyama, Ken-ichi Fukui and Shigeki Hosoda, “A Preliminary Study on Quality Control of Oceanic Observation Data by Machine Learning Methods”, Proc. The 18th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES’2014), pp. 679-693, Nov. 2014.
26. Ken-ichi Fukui, Daiki Inaba, and Masayuki Numao, “Discovery of Damage Patterns in Fuel Cell and Earthquake Occurrence Patterns by Co-occurring Cluster Mining”, Proc. The 2014 AAAI Workshop for Discovery Informatics, pp.19-26, July 2014.
27. Ken-ichi Fukui, Satoshi Ono, Taishi Megano, and Masayuki Numao, “Evolutionary Distance Metric Learning Approach to Semi-Supervised Clustering with Neighbor Relations”, Proc. of 25th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI-13), pp.398-403, Nov. 2013.
28. Ken-ichi Fukui, Kazuhisa Sato, Toshiyuki Hashida, Junichiro Mizusaki, and Masayuki Numao, “Intelligent Analysis For Evaluating Physical Degradation Using Acoustic Emission”, Proc. 13th International Symposium on Solid Oxide Fuel Cells (SOFC-XIII) (ECS Transactions, Volume 57), pp.571-580, Oct. 2013.
29. Ken-ichi Fukui and Masayuki Numao. “Neighborhood-based Smoothing of External Cluster Validity Measures”, Proc. The 16th Pacific Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD2012) (LNAI 7301), pp. 354-365, May/June 2012.(LINK,  acceptance rate of full presentation = 8.3%)
30. Daiki Inaba, Ken-ichi Fukui, Kazuhisa Sato, Junichiro Mizusaki, and Masayuki Numao. “Co-occurring Cluster Mining for Damage Patterns Analysis of a Fuel Cell”, Proc. The 16th Pacific Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD2012) (LNAI 7301), pp. 49-60, May/June 2012. (LINK, acceptance rate of short presentation = 36.5%)
31. Ken-ichi Fukui and Masayuki Numao. “Topographic Measure Based on External Criteria for Self-Organizing Map”, Proc. 8th Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM2011) (Lecture Notes in Computer Science 6731), pp. 131-140, Jun. 2011.
32. Ken-ichi Fukui, Kazuhisa Sato, Junichiro Mizusaki, and Masayuki Numao. “Kullback-Leibler Divergence Based Kernel SOM for Visualization of Damage Process on Fuel Cells”, Proc. of 22th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI-10), vol.1, pp. 233-240, Arras, France, Oct. 2010. (acceptance rate = 28%)
33. Teppei Kitagawa, Ken-ichi Fukui, Kazuhisa Sato, Junichiro Mizusaki, and Masayuki Numao. “Combining SOM and KeyGraph for Extraction of Essential Events: Application to Damage Evaluation of Fuel Cells”,  Proc. of the 2nd International Workshop on Combining Intelligent Methods and Applications (CIMA-10) (held in conjunction with ICTAI-10), pp. 24-33, Arras, France, Oct. 2010.
34. Roberto Legaspi, Ken-ichi Fukui, Koichi Moriyama, Satoshi Kurihara, Mumao Numao, and Merlin Suarez. “Addressing the Problematic Solution to Data-Centric Physiology-Affect Relations Modeling”, Proc. 2010 International Conference on Intelligent User Interfaces (IUI 2010), pp.21-30, Feb. 2010.
35. Kazuhisa Sato, Ken-ichi Fukui, Masayuki Numao, Toshiyuki Hashida, and Junichiro Mizusaki, “Evaluation Method for Mechanical Performance of Solid Oxide Fuel Cell under Simulated Operating Conditions”, Proc. ASME 7th International Fuel Cell Science, Engineering and Technology Conference, pp.671-676, June 2009.
36. Ken-ichi Fukui, Kazuhisa Sato, Junichiro Mizusaki, Kazumi Saito, Masahiro Kimura, Masayuki Numao, “Growth Analysis of Neighbor Network for Evaluation of Damage Progress”, Proc. the 13th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD-09) (Lecture Notes in Artificial Intelligence 5476), pp.933-940, April 2009.(LINK, acceptance rate = 33%)
37. Ken-ichi Fukui, Kazumi Saito, Masahiro Kimura, Masayuki Numao, “Sequence-based SOM: Visualizing Transition of Dynamic Clusters”, Proc. IEEE 8th International Conference on Computer & Information Technology (CIT-08), pp.47-52, on CD-ROM, Jul. 2008. (Best Paper, LINK)
38. Ken-ichi Fukui, Kazuhisa Sato, Junichiro Mizusaki, Kazumi Saito, Masayuki Numao, “Combining Burst Extraction Method and Sequence-based SOM for Evaluation of Fracture Dynamics in Solid Oxide Fuel Cell”, Proc. 19th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI-07), Vol.2, pp.193-196, Oct. 2007. (LINK)
39. Ken-ichi Fukui, Kazumi Saito, Masahiro Kimura, and Masayuki Numao. “Interpretable Likelihood for Vector Representable Topic”, Proc. 11th International Conference on Knowledge-Based & Intelligent Information & Engineering Systems (KES-07) (Lecture Notes in Computer Science 4694), pp.202-209, Sep. 2007. (LINK)
40. Ken-ichi Fukui, Kazumi Saito, Masahiro Kimura, and Masayuki Numao. “Visualization Architecture Based on SOM for Two-Class Sequential Data”, Proc. 10th International Conference on Knowledge-Based & Intelligent Information & Engineering Systems (KES-06) (Lecture Notes in Computer Science 4252), pp.929-936, Oct. 2006. (LINK)
41. Ken-ichi Fukui, Kazumi Saito, Masahiro Kimura, and Masayuki Numao. “Visualizing Dynamics of the Hot Topics Using Sequence-Based Self-Organizing Maps”, Proc. 9th International Conference on Knowledge-Based & Intelligent Information & Engineering Systems (KES-05) (Lecture Notes in Computer Science 3684), pp.745-751, Sep. 2005. (LINK)

国際会議・ワークショップ・シンポジウム（その他）

国内発表（主要）

1. Yue Chen, Takashi Morita, Tsukasa Kimura, Takafumi Kato, Masayuki Numao, Ken-ichi Fukui, “Gated Variable Selection Neural Network for Multimodal Sleep Quality Assessment”, 2023年度人工知能学会全国大会（第37回）, June 2023.
2. Pongpisit Thanasutives, Takashi Morita, Masayuki Numao, Ken-ichi Fukui, “Robust Data-driven PDE Discovery by Forward Best-subset Selection”, 第25回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2022）, Nov. 2022. (Poster)
3. Ekasit PHERMPHOONPHIPHAT, 冨田智彦, 森田尭, 沼尾正行, 福井健一, “Soft Periodic Convolutional Recurrent Network for Spatiotemporal Climate Forecast and Periodicity Analysis”, 人工知能学会合同研究会2021 第20回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会, Nov. 2021.
4. 石丸竣哉, 沼尾正行, 福井健一, “変分敵対的ドメインニューラルネットワークによる個人差を考慮した睡眠評価”, 2021年度人工知能学会全国大会（第35回）, June 2021.
5. Pongpisit Thanasutives, Masayuki Numao, Ken-ichi Fukui, “Learning to Solve Multiple Partial Differential Equations Using Physics-informed Neural Networks”, 2021年度人工知能学会全国大会（第35回）, June 2021.
6. 北井正嗣, 赤松良信, 藤原宏樹, 谷僚二, 沼尾正行, 福井健一, “階層ベイズを用いた欠陥進展下の転がり軸受の余寿命曲線推定”, 2021年度人工知能学会全国大会（第35回）, June 2021.
7. Pongpisit Thanasutives, Masayuki Numao, Ken-ichi Fukui, “Adversarial Multi-task Learning Algorithm for Solving Partial Differential Equations”, 日本地球惑星科学連合2021年大会, June 2021.
8. Nat Pavasant, Masayuki Numao, Ken-ichi Fukui, “Spatio-Temporal Change Detection Using Granger Causal Relation”, 2020年度人工知能学会全国大会（第34回）, June 2020.(大会優秀賞（国際セッション口頭発表部門）)
9. Ekasit Phermphoonphiphat, Tomohiko Tomita, Masayuki Numao, Ken-ichi Fukui, “A Periodic Convolutional Recurrent Network Model for Climate Prediction”, 2020年度人工知能学会全国大会（第34回）, June 2020.
10. Nat Pavsant, 沼尾正行, 福井健一, “Spatio-temporal Change Detection Using Pattern Time Signature”, 人工知能学会第118回知識ベースシステム研究会（SIG-KBS）, pp. 36-41, Nov. 2019.
11. 田中潤也, 冨田智彦, 沼尾正行, 福井健一, “物理過程に基づくニューラルネットワークを用いたモデル残差項の学習”, 2019年度人工知能学会全国大会（第33回）, 2P1-J-2, June 2019. (LINK)
12. 北井正嗣, 赤松良信, 福井健一, “特徴選択と2段の外れ値検出手法による微小欠陥を含む転がり軸受の欠陥検出法”, 情報処理学会第120回数理モデル化と問題解決(MPS)研究会, Sep. 2018.
13. 田中潤也, 冨田智彦, 沼尾正行, 福井健一, “物理過程に基づくニューラルネットワーク構築の検討”, 電子情報通信学会人工知能と知識処理研究会, 信学技報, pp. 7-12, Aug. 2018. (研究奨励賞)
14. パームプーンピパット　エカシット, 冨田智彦, 沼尾正行, 福井健一, “Climate Forecasting by ConvLSTM on Segmented Region”, 電子情報通信学会人工知能と知識処理研究会, 信学技報, pp. 1-6, Aug. 2018.
15. 田中潤也, 冨田智彦, 沼尾正行, 福井健一, “物理法則に基づくニューラルネットワーク構築の検討 ー対流圏上層の風予測を例にー”, 情報処理学会第117回数理モデル化と問題解決研究発表会(MPS研究会), Mar. 2018.
16. 北井正嗣, 赤松良信, 福井健一, “特徴選択と2段の外れ値検出手法による転がり軸受の欠陥検出精度向上方法の提案”, 計測自動制御学会第45回知能システムシンポジウム, Mar. 2018.
17. Hongle Wu, Takafumi Kato, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui, “Sleep Pattern Modelling for Quality Prediction based on Sound Data”, 電子情報通信学会人工知能と知識処理研究会, 信学技報, Vol. 117, No. 326, pp. 61-66, Nov. 2017.
18. Wu Hongle, 加藤隆史, 山田朋美, 沼尾正行, 福井健一. “Sleep Pattern Visualization via Clustering on Sound Data”, 第31回人工知能学会全国大会論文集, May 2017. (LINK)
19. 林勝悟, 小野智司, 細田滋毅, 沼尾正行, 福井健一. “空間的自己相関を考慮した海洋データのエラー検知”, 第31回人工知能学会全国大会論文集, May 2017. (LINK)
20. Wasin Kalinta, Satoshi Ono, Masayuki Numao, and Ken-ichi Fukui. “Proposition of Kernelized Evolutionary Distance Metric Learning for Semi-supervised Clustering”, 人工知能学会第109回知識ベースシステム研究会(SIG-KBS)研究会資料, pp. 56 – 61, Nov. 2016. (研究会優秀賞)
21. 林勝悟, 小野智司, 細田滋毅, 沼尾正行, 福井健一. “近傍法による海洋深度系列データのエラー検知”, 第26回インテリジェント・システム・シンポジウム(FAN2016), Oct. 2016. (FAN最優秀論文賞)
22. 上川路洋介, 松山開, 福井健一, 細田滋毅, 小野智司. “機械学習を用いた海洋観測データの良否識別の試み”, 日本海洋学会 2016年度秋季大会講演要旨集, p. 224, Sep. 2016.
23. 林勝悟, 細田滋毅, 小野智司, 沼尾正行, 福井健一. “クラスタリングによる海洋データの構造視覚化”, 情報処理学会 第108回数理モデル化と問題解決(MPS)研究会, July 2016.
24. 上川路洋介, 松山開, 福井健一, 細田滋毅, 小野智司. “海洋観測データの良否識別を目的とした条件付確率場における素性関数の自動設計の試み”, 第30回人工知能学会全国大会論文集, June 2016. (LINK)
25. Wu Hongle, 加藤隆史, 山田朋美, 沼尾正行, 福井健一. “Sleep Pattern Discovery and Visualization based on Clustering of Sound Events”, 第30回人工知能学会全国大会論文集, June 2016. (LINK)
26. Hongle Wu, Ken-ichi Fukui, Takafumi Kato, Masayuki Numao. “Sleep Pattern Characterization via Cluster Analysis of Audio Data”, 人工知能学会 第106回 知識ベースシステム研究会(SIG-KBS)研究会資料, pp. 42-48, Nov. 2015.
27. 岡田佳之, 福井健一, 沼尾正行. “多次元数値観測量の事象系列に対するクラスタ系列パターンの抽出”, 第29回人工知能学会全国大会論文集, May/June 2015. (LINK)
28. Kalintha Wasin, 福井健一, 小野智司, 女鹿野大志, 森山甲一, 沼尾正行. “Semi-supervised Evolutionary Distance Metric Learning for Clustering”, 第29回人工知能学会全国大会論文集, May/June 2015.(LINK)
29. 松山開, 田中舜也, 西元千恵, 小野智司, 福井健一, 細田滋毅. “系列ラベリング手法による海洋観測データの良否識別”, 第29回人工知能学会全国大会論文集, May/June 2015.(LINK)
30. 坂本悠輔, 福井健一, Gama Joao, Nicklas Daniela, 森山甲一, 沼尾正行. “教師なし学習における非データ分布依存型コンセプトドリフト検出手法の検証”, 情報処理学会第102回数理モデル化と問題解決研究発表会, Mar. 2015.
31. 松山開, 小野智司, 福井健一, 細田 滋毅. “機械学習によるアルゴデータの良否識別”,  日本海洋学会春季大会, Mar. 2015.
32. 女鹿野大志, 福井健一, 沼尾正行, 小野智司. “マルチラベルクラスタリングを対象とした進化型多目的距離計量学習”,  第42回SICE 知能システムシンポジウム, Mar. 2015.
33. 女鹿野大志, 福井健一, 小野智司. “進化的距離計量学習への多目的最適化アルゴリズムの適用”, 電気・情報関係学会九州支部第67回連合大会, Sep. 2014.
34. 松山開, 小野智司, 福井健一, 細田滋毅. “条件付確率場を用いた海洋観測データの良否分類”, 電気・情報関係学会九州支部第67回連合大会, Sep. 2014.
35. 坂本悠輔, 福井健一, Daniela Nicklas, 森山甲一, 沼尾正行. “適応型モニタリングシステムにおけるコンセプトドリフト検出に向けた初期実験”, 人工知能学会 第102回知識ベースシステム研究会(SIG-KBS) 研究会資料, pp. 26-33, July 2014.
36. 岡田佳之, 福井 健一, 沼尾 正行. “順序や生起間隔を考慮したクラスタ系列パターン抽出法の提案”, 第98回情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会, June 2014.
37. 岡田佳之, 稲場大樹, 福井 健一, 沼尾 正行. “共起クラスタマイニングによる東日本大震災の地震活動の相互作用の抽出”, 第28回人工知能学会全国大会論文集, May 2014. (LINK)
38. 坂本悠輔, 福井健一, Nicklas Daniela, 森山甲一, 沼尾正行. “持続可能なコンセプトドリフト適応型モニタリングシステムの提案”, 第28回人工知能学会全国大会論文集, May 2014. (LINK)
39. 松山開, 小野智司, 福井健一, 細田滋毅. “機械学習による海洋観測データの良否分類に向けた初期検討”, 第28回人工知能学会全国大会論文集, May 2014. (LINK)
40. 女鹿野大志, 小野智司, 福井健一, 二宮公紀, 沼尾正行, 中山茂. “進化的距離学習を用いた顔画像クラスタリング”, 電子情報通信学会 技術研究報告 パターン認識・メディア理解, pp. 119-124, Jan. 2014.
41. 女鹿野大志, 福井健一, 小野智司, 沼尾正行, 中山茂. “大域的クラスタ妥当性指標に基づく距離学習における適応度景観の可視化”, 情報処理学会 第95回数理モデル化と問題解決研究会, 2013-MPS-95, pp.1-6, Sep. 2013.
42. 福井健一, 稲場大樹, 沼尾正行. “共起クラスタマイニングによる地震発生パターン抽出”, 第27回人工知能学会全国大会論文集, June 2013. (LINK)
43. 稲場大樹, 福井健一, 沼尾正行. “東日本大震災における地震発生パターンの共起分析”, 日本地球惑星科学連合2013年度連合大会, May 2013. (poster)
44. 小野智司, 福井健一, 堤田沙由里, 澤井陽輔, 中山茂, 沼尾正行. “大域的クラスタ指標に基づく距離学習への適応型差分進化法の適用”, 第4回進化計算学会研究会, pp. 52- 57, Mar. 2013.
45. 福井健一, 小野智司, 沼尾正行. “半教師有りクラスタリングのための進化型距離学習”, 計測自動制御学会第40回知能システムシンポジウム, pp. 239 – 244, Mar. 2013.
46. 稲場大樹, 福井健一, 沼尾正行. “共起クラスタマイニング　ー数値観測量の事象系列に対する頻出パターン抽出ー”, 第75回情報処理学会全国大会, 5M-2, on CD-ROM, Mar. 2013.
47. 福井健一, 小野智司, 沼尾正行. “大域的クラスタ妥当性指標に基づく差分進化による距離学習”, 人工知能学会 第3回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会(SIG-DOCMAS), Nov. 2012. (LINK)
48. 稲場大樹, 福井健一, 沼尾正行. “共起クラスタマイニングを用いた東日本大震災における地震発生パターンの抽出”, 人工知能学会 第3回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会(SIG-DOCMAS), Nov. 2012. （研究会優秀賞, LINK)
49. 佐藤 一永, 福井 健一, 沼尾 正行, 桑田 直明, 河村 純一, 橋田 俊之. “固体型電池の信頼性向上のための情報処理技術の活用”, 日本機械学会2012年度年次大会, Sep. 2012.（優秀講演賞）
50. 稲場大樹, 福井健一, 佐藤一永, 水崎純一郎, 沼尾正行. “共起クラスタマイニングによる燃料電池の損傷パターン分析”, 第26回人工知能学会全国大会論文集, on CD-ROM, June 2012. （大会優秀賞（口頭発表部門）, LINK)
51. 北川哲平, 福井健一, 鈴木聖人, 冨士井裕之, 山口慶大, 沼尾正行. “相関ルールに基づく近傍サーバログ分析”, 第26回人工知能学会全国大会論文集, on CD-ROM, June 2012. (LINK)
52. 福井健一, 沼尾正行. “大域的クラスタ妥当性指標に基づく距離学習”, 情報処理学会 第87回数理モデル化と問題解決研究会, Vol.2012-MPS-87, No.32, pp.1-6, Mar. 2012.
53. 稲場大樹, 福井健一, 佐藤一永, 水崎純一郎, 沼尾正行. “事象間の共起関係を考慮したクラスタリングによる燃料電池の損傷パターン抽出”, 第14回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2011) , 信学技報, Vol. 111, No. 275, pp. 113 – 122, Nov. 2011.
54. 福井健一, 北川哲平, 佐藤一永, 水崎純一郎, 沼尾正行. “Kernel SOMによる燃料電池の視覚的損傷評価”, 第25回人工知能学会全国大会論文集, on CD-ROM, June 2011. （大会優秀賞（口頭発表部門）, LINK)
55. 稲場大樹, 福井健一, 佐藤一永, 水崎純一郎, 沼尾正行. “実数値空間上の頻出パターン最大化によるパターン抽出法”, 第25回人工知能学会全国大会論文集, on CD-ROM, June 2011. (LINK)
56. 北川哲平, 福井健一, 佐藤一永, 水崎純一郎, 沼尾正行. “キーグラフとSOMを用いた稀な重要事象の抽出-燃料電池の損傷評価を例に-“, 情報処理学会 第80回数理モデル化と問題解決研究会 研究報告, Vol.2010-MPS-80, No.25, pp.1-9, Sep. 2010.
57. 北川哲平, 福井健一, 佐藤一永, 水崎純一郎, 森山甲一, 栗原聡, 沼尾正行. “キーグラフとSOMを用いた燃料電池の損傷共起分析”, 第24回人工知能学会全国大会論文集, on CD-ROM, June 2010. (LINK)
58. 福井健一, 沼尾正行. “位相を導入したSOMの性能評価尺度”, 第11回自己組織化マップ研究会, pp.7-12, Mar. 2010. (LINK)
59. 赤崎省悟, 福井健一, 佐藤一永, 水崎純一郎, 栗原聡, 沼尾正行. “燃料電池における損傷パターン抽出”, 情報処理学会 第77回数理モデル化と問題解決研究会 研究報告, vol.2010-MPS-77, no.17, pp.1-6, Mar. 2010.
60. 福井健一, 赤崎省悟, 佐藤一永, 水崎純一郎, 沼尾正行. “固体酸化物燃料電池の損傷評価支援のための視覚的データマイニング”, 電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会, 信学技報, Vol.109, No.386, pp.37-42, Jan. 2010.
61. 赤崎省悟, 福井健一, 佐藤一永, 水崎純一郎, 栗原聡, 沼尾正行. “SOFCの損傷評価のためのAE事象パターン抽出”, 電気化学会 第18回SOFC研究発表会講演要旨集, pp.156-159, Dec. 2009.
62. 福井健一, 赤崎省悟, 佐藤一永, 水崎純一郎, 森山甲一, 栗原聡, 沼尾正行. “カーネルSOMによる損傷評価のための隣接性を考慮した分類性能評価”, 情報処理学会 第75回数理モデル化と問題解決研究会 研究報告, Vol.2009-MPS-75, No.22, pp.1-9, Sep. 2009.
63. 福井健一, 佐藤一永, 水崎純一郎, 斉藤和巳, 木村昌弘, 沼尾正行. “近傍ネットワークの成長分析から見る損傷過程”, 人工知能学会 第83回知識ベースシステム研究会 研究会資料, pp.11-16, Nov. 2008.
64. 福井健一, 斉藤和巳, 木村昌弘, 沼尾正行.”自己組織化ネットワークによるクラスタ変遷の可視化”, 第21回人工知能学会全国大会論文集, on CD-ROM, Jun. 2008. (LINK)
65. 赤崎省悟, 福井健一, 佐藤一永, 水崎純一郎, 森山甲一, 栗原聡, 沼尾正行. “カーネルSOMを用いた波形信号のスペクトル形状を考慮したクラスタリングと可視化”, 第22回人工知能学会全国大会論文集, on CD-ROM, Jun. 2008. (LINK)
66. 佐藤一永，八代圭司，水崎純一郎，橋田俊之，川田達也，湯上浩雄, 福井健一, 沼尾正行. “SOFCの機械的損傷のその場観察”, 電気化学会 第16回SOFC研究発表会講演要旨集, pp.130-133, Dec. 2007.
67. 福井健一, 佐藤一永, 水崎純一郎, 斉藤和巳, 沼尾正行. “固体酸化物燃料電池における破壊ダイナミクスの可視化法”, 第6回 情報科学技術フォーラム(FIT2007), 情報科学技術レターズ, Vol.6, pp.5-8, Sep. 2007. (再掲)
68. 福井健一, 斉藤和巳, 木村昌弘, 沼尾正行. “クラスタのダイナミクスを可視化するSequence-based SOMに関する一考察”, 人工知能学会 第4回データマイニングと統計数理研究会, on CD-ROM, July 2007.
69. 佐藤一永，今中規景，福井健一，八代圭司，沼尾正行，川田達也，湯上浩雄，橋田俊之，水崎純一郎. “自己組織化マッピング手法を用いたSOFCの損傷可視化に関する研究”, 電気化学会 第15回SOFC研究発表会講演要旨集, pp.128–130, 2006.
70. 福井健一, 斉藤和巳, 木村昌弘, 沼尾正行. “ベクトル表現可能な機械抽出トピックの定量的評価法”, 情報処理学会 第59回数理モデル化と問題解決研究会 研究報告, vol.2006-MPS-59, no.56, pp.57-60, 2006.
71. 本田誠一, 福井健一, 森山甲一, 栗原聡, 沼尾正行. “センサネットワークによる識別子を用いない人物別行動抽出”,計測自動制御学会第23回センシングフォーラム 計測部門大会予稿集, pp.114-119, 2006. （研究・技術奨励賞）
72. 福井健一,沼尾正行,斉藤和巳,木村昌弘.”自己組織化マップによる教師情報を用いた可視化アーキテクチャの提案-時系列医療データの可視化を例に-“,情報処理学会知能と複雑系研究会・電子情報通信学会人工知能と知識処理研究会共催, 信学技報, Vol.105, No.224, pp.17-22, Aug. 2005.
73. 福井健一,斉藤和巳,木村昌弘,沼尾正行.”時系列を考慮した自己組織化マップによるホットトピックの可視化”,関西機械学習統計研究会, Mar. 2005.

国内発表（その他）

書籍・記事

書籍

1. “Pythonで学ぶAI活用入門”, 福井健一(著)，日本技能教育開発センター, 2020.2. (LINK )
2. “Pythonと実例で学ぶ機械学習 識別・予測・異常検知”, 福井健一(著)，オーム社，2018.11.
3. “群知能とデータマイニング”，Ajith Abraham (著), Crina Grosan (著), Vitorino Ramos (著), 栗原 聡 (翻訳), 福井 健一 (翻訳) , 東京電機大学出版, 2012.7.

学会誌特集記事

1. 福井健一, “機械学習による転がり軸受の微小欠陥検出と余寿命予測”, ターボ機械, 51巻, 3号, pp. 172–182, 2023年3月号．
2. 福井健一, 加藤隆史. “機械学習による睡眠評価と睡眠改善に向けて”, 人工知能, Vol. 35, No. 4, pp. 495-503, 2020年7月号.
3. 津本周作, 矢田勝俊, 福井健一, 小野田崇, 阿部明典, 中嶋宏. “大会企画3 データマイニングの応用”, 医療情報学, Vol. 36, No. 6, pp. 315-324, 2016.
4. 福井健一, 沼尾正行. “事象系列データからの共起性マイニング─燃料電池の損傷間および地震間の相互作用抽出─ “, 人工知能, 30巻2号, pp. 238-246, 2015年3月.
5. 佐藤一永, 福井健一, 高藤淳, 橋田俊之, 水崎純一郎. “完全固体電池開発のための人工知能技術の必要性”, 人工知能, Vol. 28, No. 4, pp.529-534, Jul. 2013.
6. 福井健一, 高藤淳, 佐藤一永, 沼尾正行, 溝口理一郎. “データマイニング・オントロジー工学による燃料電池の信頼性診断・知識管理基盤技術”, 人工知能, Vol. 28, No. 4, pp. 535-542, Jul. 2013.

Post-proceedings/Book Chapter

1. Danaipat Sodkomkham, Roberto Legaspi, Ken-ichi Fukui, Koichi Moriyama, Satoshi Kurihara and Masayuki Numao. “Predictability Analysis of Aperiodic and Periodic Model for Long-Term Human Mobility Using Ambient Sensors”, Mining, Modeling, and Recommending ‘Things’ in Social Media, MUSE 2013 revised paper, Springer, pp.131-149, 2015.
2. Teppei Kitagawa, Ken-ichi Fukui, Kazuhisa Sato, Junichiro Mizusaki, and Masayuki Numao. Chap. “Extraction of Essential Events with Application to Damage Evaluation on Fuel Cells”,  Smart Innovation, Systems and Technologies (Post Proc. of the 2nd International Workshop on Combining Intelligent Methods and Applications (CIMA-10)) (Eds. Hatzilygeroudis, Ioannis; Prentzas, Dimitrios), Vol. 8, pp. 89-108, Springer, April 2011. (LINK)
3. Satoshi Kurihara, Hiroshi Tamaki, Ken-ichi Fukui, and Masayuki Numao. Chap. “Adaptive Sensor-Network Topology Estimating Algorithm based on the Ant Colony Optimization” in Ant Colony Optimization: Methods and Applications (Ed. Avi Ostfeld), ISBN: 978-953-307-157-2, IN-TECH, pp. 101-112, Feb. 2011.
4. Ken-ichi Fukui, Kazumi Saito, Masahiro Kimura, and Masayuki Numao. Chap. “Tracking and Visualizing the Cluster Dynamics by Sequence-based SOM” in Self-Organizing Maps (Ed. George K. Matsopoulos), ISBN:978-953-307-074-2, IN-TECH, pp. 97-112, April 2010. (LINK)
5. Roberto Legaspi, Ken-ichi Fukui, Koichi Moriyama, Satoshi Kurihara, and Masayuki Numao. Chap. “Positing a Growth-Centric Approach in Empathic Ambient Human-System Interaction” in Human-Computer Systems Interaction, Backgrounds and Applications, Advances in Soft Computing, Springer, Vol.60, pp. 233-244, Oct. 2009.

報道

1. 「NTNと阪大、転がり軸受の余寿命をAIで高精度に予測」, 日経クロステック, 2023年8月25日.(LINK)
2. 「NTN、転がり軸受の高精度な余寿命予測技術を開発」, 日本経済新聞, 2023年8月21日.(LINK)
3. 「NTNが新技術、転がり軸受の余寿命をＡＩで高精度予測」, gooニュース, 2023年8月18日.(LINK)
4. 「NTNが新技術、軸受寿命を高精度予測　複数AIで解析」, 日刊工業新聞, 2023年8月17日.(LINK)
5. 「転がり軸受の余寿命をAIで予測 ～産業現場のコスト削減と安全を守る〜 / Keeping it rolling」, 7thSpace 他23件, 2021年5月24日．(LINK)
6. 「睡眠環境音に基づく睡眠個性の可視化と良否判別」, フジサンケイビジネスアイ，2019年8月27日．(LINK)
7. 「音からの睡眠の質を推定」, テレビ大阪, ニュースリアル，2017年12月5日．
“Your Smartphone Can Tell If You’ve Had a Good Night’s Sleep”, Communications of the ACM, May 3, 2017. (LINK)
8. “Researchers use smartphones and machine learning to measure sleep patterns”, Medical Press, April 20, 2017. (LINK)
9. 「AI技術により音から睡眠個性を視覚化、快適な眠りのパーソナル化に期待」，AlphaGalileo, 2017年4月20日．(LINK, 英語版)
10. “A good night’s sleep”, EurekAlert! The Global News for Science News, April 20, 2017. (LINK)
11. 「AI技術で“音”から眠りの特徴を分析」, QLife, 2017年4月7日. (LINK)
12. 「AI、音で睡眠の特徴分析」, 日経産業新聞, 2017年4月6日.
13. 「睡眠中の音の可視化に成功した大阪大学COI拠点」, EconomicNews, 2017年4月5日．(LINK)
14. 「AI技術で睡眠音を抽出、可視化　快適な睡眠と健康増進につなげる」, J-CASTヘルスケア，2017年4月4日. (LINK)
15. 「いびきや歯ぎしりスマホで管理「AIで睡眠を可視化する技術」」, ハザードラボ, 2017年3月31日. (LINK)
16. 「大阪大学、個人の睡眠パターンを可視化・評価するAI技術を開発」, 大学ジャーナルオンライン, 2017年3月30日. (LINK)
17. 「睡眠音をスマホで録音して個人ごとの睡眠パターンを可視化するAI技術を開発」，バイオの杜，2017年3月26日．(LINK)
18. 「人工知能で睡眠の質を把握」，NHK関西ニュース，2017年3月26日．
19. 「眠っている最中の音から、個人の睡眠パターンを可視化するAI技術 – 阪大」，マイナビニュース，2017年3月25日．(LINK)
20. 「阪大、スマートフォンやタブレット端末で録音された音から睡眠個性を視覚化するAI技術を開発」，日本経済新聞電子版，2017年3月24日．(LINK)
21. 「AI技術を用いてスマホで録音した音から個人の睡眠パターンを分析」，ASCII.jp，2017年3月24日．(LINK)
22. 「睡眠の質、ＡＩで寝室の音から解析　阪大がソフト開発」,日本経済新聞,2016年10月9日. (電子版)
23. 「AI技術者 講座で育成 パナソニックと阪大」,日経産業新聞,2016年6月22日.

その他

1. 福井健一, “学生論文特集の発行にあたって”, 電子情報通信学会和文論文誌D, Vol.J107-D, No.4, pp.138-139, Apr. 2024.
3. 福井健一, “第４章第7節　機械学習による振動データからの転がり軸受の余寿命予測”, 時系列データ解析における課題対応と解析例, 情報機構, pp. 259-270, Jan. 2024.
4. 福井健一, “AIによる音響・振動データからの知識発見と予測”, 生産と技術, 生産技術振興協会, Vol. 75, No. 2, Mar. 2023.
5. 福井健一, “第12節 機械学習による回転機器の初期欠陥検出と余寿命予測”, 機械学習・ディープラーニングによる”異常検知”技術と活用事例集, 技術情報協会, pp. 297-309, Dec. 2022.
6. 福井健一, “第5章11節 機械学習による回転機器の異常検知”, プラントのDX化による生産性の向上、保全の高度化, 技術情報協会，pp. 369-379, Apr. 2022.
7. 福井健一, “AIの過去・現在と製造業における展望”, NTNテクニカルレビュー, Vol. 88, pp. 2-9, May 2021.
8. 北井正嗣, 赤松良信, 福井健一, “転がり軸受の損傷検出精度向上のための機械学習アルゴリズムの開発”, NTNテクニカルレビュー, Vol. 88, pp. 86-98, May 2021.
9. 福井健一, “第13章 睡眠中の生体活動に基づく睡眠個性の可視化と良否判別”, ウェアラブル医療・ヘルスケア機器の技術と市場, シーエムシー出版, pp. 108-114, Dec. 2020.
10. 福井健一, “第４章第１節　機械学習モデルの性能評価方法”, データ分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南, 情報機構, pp. 121-127, June 2020.
11. 福井健一, “第2章 機械学習による異常検知法”, 機械学習を中心とした異常検知技術と応用提案, 情報機構，pp. 15-16, Nov. 2019.
12. 福井健一, “睡眠中の生体活動に基づく睡眠個性の可視化と良否判別”，BIO INDUSTRY, Vol. 36, No. 11, pp. 79-86, Nov. 2019.
13. 福井健一, “AI活用による回転機器における微小欠陥の異常検知”, 人と共生するAI革命ー人と共生するAI革命―活用事例からみる生活・産業・社会の未来展望, pp. 201-208, 2019年6月.
14. 福井健一, “(書評)フリーソフトではじめる機械学習入門 Python/Wekaで実践する理論とアルゴリズム”, 人工知能, Vol. 33, No. 4, p. 534, 2018年7月.
15. 福井健一, “人工知能による良質な睡眠の解析技術〜「いびき，歯ぎしり，体動」の音から睡眠の特徴を分析する〜”, 人工知能の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用, 技術情報協会, pp.259-268, 2018年5月.
16. 福井健一, 芦川将之, “特集「人工知能と人材」にあたって”, 人工知能, p. 258, 33巻3号, 2018年5月.
17. Kalintha Wasin, 小野智司, 沼尾正行, 福井健一,（特集）2016年度研究会優秀賞受賞論文紹介,”Proposition of Kernelized Evolutionary Distance Metric Learning for Semi-supervised Clustering”, 人工知能, pp. 60-61, 33巻1号, 2018年1月.
18. 福井健一, “音から睡眠の良否を判別する人工知能技術”, 日経ビッグデータ, 2017年10月.
19. 福井健一, “(編集委員今年の抱負2017) AI技術者人材育成”, 人工知能, 32巻1号, p. 68, 2017年1月.
20. 福井健一, “(会議報告) CEC2015”, 人工知能, 30巻4号, p. 556, 2015年7月.
21. 福井健一, “特集「データ中心科学」にあたって”, 人工知能, 30巻2号, pp. 207-208, 2015年3月.
22. 福井健一, “(編集委員会企画ー社会とAIの羅針盤2015) 人と調和したデータ中心科学”, 人工知能, 30巻1号, p. 32, 2015年1月.
23. 福井健一, “(会議報告) AAAI2014”, 人工知能, 29巻6号, pp. 740-741, 2014年11月.
24. 福井健一, “(文献紹介) Machine Learning that Matters”, 人工知能, 29巻2号, pp. 217-219, 2014年3月.
25. 柴田博仁, 森幹彦, 福井健一, 松井孝典, “特集「グリーンAI」にあたって”, 人工知能, 28巻4号, pp.512-513, 2013年7月.
26. ナッティー チョラウィト, 福井健一, “オーガナイズドセッション報告 IOS-01「Application Oriented Principles of Machine Learning and Data Mining」”, 人工知能, 27巻6号, p. 672, 2012年11月.
27. 福井 健一, “視覚的データマイニングによる固体酸化物燃料電池の損傷評価支援”, KRF report, pp. 6-7, No. 16, Spring, 2011.

招待講演・セミナー

講演

1. 福井健一, “機械学習による転がり軸受の微小欠陥検出と余寿命予測”, ターボ機械協会第168回セミナー「ターボ機械とICT/IoT技術」, 東京, June 2023.
2. 福井健一, “AIは何ができるのか、どう役立てるかー睡眠評価と気象予測への応用ー”, 大阪府高齢者大学校「脳・ＡＩ・ロボットとこれから迎える未来社会科」講義, 大阪, June 2023.
3. 福井健一, “人工知能による睡眠個性可視化と良否判別”, 日本顎口腔機能学会 第69回学術大会, 新潟，Dec. 2022.
4. 福井健一, “AIによる音響・振動データからの知識発見と予測”, 生産技術振興協会 ハイテク推進セミナー, 大阪, Nov. 2022.
5. 福井健一, “機械学習による音響に基づく日常の睡眠評価”, パナソニックDAY2.0 ライフサイエンス・セミナー, オンライン, Aug. 2022.
6. 福井健一, “AIは何ができるのか、どう役立てるか”, 大阪府高齢者大学校「脳・ＡＩ・ロボットとこれから迎える未来社会科」講義, 大阪, June 2022.
7. 福井健一, “機械学習による異常検知の基礎と回転機器の欠陥検出への応用”, 精密工学会超精密位置決め専門委員会講演会, オンライン, June 2022.
8. 福井健一, “機械学習による異常検知と回転機器の欠陥検出への応用”, 情報処理学会中国支部主催講演会, オンライン, Mar. 2022.
9. 福井健一, “AIによる睡眠の視覚化と良否判別”, 第30回日本睡眠環境学会学術大会 パネルディスカッション 次は何？ 睡眠環境科学と近接領域と－未来へ繋ぐ－, オンライン, Feb. 2022.
10. 福井健一, “機械学習による睡眠個性の可視化と良否判別”, キャンパスクリエイト　第3回オンラインセミナー　産学連携オープンイノベーション　〜睡眠、ストレスフリー、QOL〜, June 2020.
11. 福井健一, “実例で学ぶ機械学習〜AIによる睡眠状態解析/機器の異常検知〜”, HiBiS IT勉強会 ディープラーニングラボ広島, Feb. 2020.
12. 福井健一, “機械学習による睡眠状態解析”, 高エネルギー密度科学のシミュレーションとデータビリティに関する研究会, Jan. 2020.
13. 福井健一, “Pythonによる機械学習入門”, ISSM戦略フォーラム, Dec. 2019.
14. 福井健一, “データ駆動とモデル駆動の融合によるディープラーニングと気象予測”, IT連携フォーラムOACIS第36回シンポジウム, Jul. 2019.
15. 福井健一, “睡眠環境音に基づく睡眠個性の可視化と良否判別”, 大阪大学　新技術説明会, Feb. 2019.
16. 福井健一, “Pythonではじめる機械学習入門”, 計測自動制御学会中国支部 計測自動制御シンポジウム2018, 広島，Sep. 2018.
17. 福井健一, 松井孝典, “グリーンAI～人工知能による環境貢献”, エコプロ2017, Dec. 2017.
18. 福井健一, “眠っている最中の音から、個人の睡眠パターンを可視化するAI技術”, 人工知能の最前線が拓く新ビジネス創出セミナー, Sep. 2017.
19. Ken-ichi Fukui, “Introduction to Machine Learning”, RIME Joint Research Workshop, Kyoto, May 16, 2017.
20. Ken-ichi Fukui, “Knowledge Discovery from Sequence of Event Data”, RIEC Annual Meeting on Collaborative Research Projects, Sendai, Feb. 23, 2017.
21. 矢田勝俊, 福井健一, 小野田崇, 阿部明典, 中嶋宏, 第20回日本医療情報学会春季学術大会 パネルセッション「データマイニングの応用」, 松江，2016年6月.(パネラーとして参加)
22. Ken-ichi Fukui, Daiki Inaba, Kazuhisa Sato, and Masayuki Nuamo, “Data Mining for Revealing Damage Phenomena in a Fuel Cell”, The 16th SANKEN International Symposium, pp. 32-33, Osaka, Jan. 23, 2013.
23. Ken-ichi Fukui, “Revealing Damage Mechanism of a Fuel Cell: Data Mining for a Physical Phenomenon”, Workshop on Computation: Theory and Practice (WCTP-2012), Manilla, Sep. 2012.
24. 佐藤 一永,橋田 俊之,福井 健一,高藤 淳,沼尾 正行 , “固体エネルギー変換デバイス信頼性向上のための情報処理技術の必要性”, 第26回人工知能学会全国大会(OS招待講演), June 2012. (LINK)
25. 福井健一, “視覚的データマイニングによる固体酸化物燃料電池の損傷評価支援”, (財)関西エネルギー・リサイクル科学研究振興財団 平成23年助成研究発表会, 大阪市, Mar. 2011.
26. 福井健一, “データマイニング技術とAE法によるSOFCの機械特性評価法”, 第51回固体イオニクス研究会, 仙台, Mar. 2009.
27. 福井健一, “データマイニング技術による固体型電池の機械特性評価法”, 東北大学多元物質科学研究所 先進融合研究若手講演会, 仙台, Mar. 2009.

外部セミナー講師

外部資金・特許

競争的資金

1. R4～R5年度 科学研究費補助金 挑戦的研究（萌芽）代表
2. R3～7年度 科学研究費補助金 基盤研究(B)　分担（代表；関山剛）
3. R1～R2年度 科学研究費補助金 挑戦的研究（萌芽）代表
4. H28～30年度 科学研究費補助金 挑戦的萌芽研究　分担（代表；小野智司）
5. H27～29年度 科学研究費補助金 若手研究(B)　代表
6. H26.1-H27.12 栢森情報科学振興財団 研究助成（一般研究）代表
7. H24.11-H25.10 JST A-STEP 探索タイプ　代表
8. H24～26年度 科学研究費補助金 挑戦的萌芽研究　代表
9. H21～23年度 科学研究費補助金 若手研究(B)　代表
10. H21年度 関西エネルギー・リサイクル科学研究振興財団 若手奨励研究　代表

共同講座/共同研究

1. R4.10- 神戸製鋼所（KOBELCO未来協働研究所）
2. R4.8-R5.6 ダイキン工業（先導的学際研究機構）
3. H29.7-R3.3 パナソニック基盤協働研究所 (AI共同講座)
4. H29.9-R5.3 NTN次世代協働研究所

学術相談

1. R5年度後期 1件
2. R2-R3年度 1件
3. H31(R1)年度 1件
4. H30年度 2件
5. H29年度 1件

受託事業

1. H29.11-R5.6 AI人材育成プログラム, ダイキン工業（株）
2. H28年度 人工知能技術とそのビジネス応用に関する人材育成事業, パナソニック（株）

企業技術アドバイザー

1. R4.8-R6.3 1件

特許

1. 特願2022-044489, 福井, 北井,「劣化状況予測システム、および劣化状況予測方法」, 2022.3.18出願
2. 特許第6989841号, 小野，前原，福井，冨田,「教師情報付学習データ生成方法、機械学習方法、教師情報付学習データ生成システム及びプログラム」，2021.12.07登録
3. 特許第06950891号, 福井, 北井,「欠陥検出システム、欠陥モデル作成プログラム、および欠陥検出プログラム」, 特願2018-036642, 2021.09.28登録
4. PCT/JP2021/019620, 福井，北井，「劣化状況予測システム、および劣化状況予測方法」，2021.5.24 PCT国際出願
5. PCT/JP2020/034749, 福井, 北井,「余寿命予測装置、余寿命予測システム、および余寿命予測プログラム」，2020.9.14 PCT国際出願
6. 特許第7430317号, 福井, 北井,「余寿命予測システム、余寿命予測装置、および余寿命予測プログラム」，特願2019-180226, 2024.2.2登録
7. PCT/JP2019/007758, 北井, 福井, 「欠陥検出システム、欠陥モデル作成プログラム、および欠陥検出プログラム」, 2018.3.1出願, 2019.2.28 PCT国際出願
8. PCT/JP2018/029517, 福井, 呉, 加藤, 沼尾,「睡眠の質判定システム、睡眠の質モデル作成プログラム、および、睡眠の質判定プログラム」, 2018.8.7 PCT国際出願
9. 特開2017-196194, 福井，呉，加藤，山田，沼尾,「睡眠状態解析支援装置、および、睡眠状態解析支援プログラム」2016.4.27出願
10. 特願2015-169802, 沼尾, 森山, 福井, Thammasan,「楽曲聴取経験有無推定方法、楽曲聴取経験有無推定装置、及び楽曲聴取経験有無推定プログラム」

経歴

所属学会

IEEE Computer Society, 人工知能学会(正会員)，情報処理学会(正会員)，進化計算学会(正会員)，電子情報通信学会(正会員)

学会活動

国内委員等

• 人工知能学会 第5回SIAI 産学クロススクエア, 実行委員, 2023年度
• 情報処理学会論文誌シニア査読委員（2021年度〜2023年度）
• 人工知能学会 代議員（2021〜2024年度）
• 人工知能学会 理事（2020年度, 2021年度）
• 電子情報通信学会和文論文誌D 編集委員会 (2017年度〜2019年度 編集委員，2020年度〜2022年度 編集幹事)
• 電子情報通信学会和文論文誌D「学生論文特集」編集委員会 幹事 (2020年, 2021年)，委員長 (2023年)
• 電子情報通信学会和文論文誌D「ソフトウェアエージェントと応用特集」編集委員会 幹事 (2017年, 2019年)
• 電子情報通信学会人工知能と知識処理研究専門委員会 (2017,2018,2020年度〜 専門委員，2019年度 幹事)
• 第26回インテリジェン ト・システム・シンポジウム (FAN2016), プログラム委員
• 人工知能学会論文特集「グリーンAI〜AIによる環境貢献〜」編集委員会委員 副委員長（2016年〜2017年）
• 情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用(TOM) 編集委員（2015年度～2018年度）
• 情報処理学会論文誌査読委員（2015年度～2020年度）
• 人工知能学会2014年度全国大会速報論文特集号 編集委員会委員
• 人工知能学会編集委員（2014年度～2017年度）
• 情報処理学会会誌編集委員（2014年度～2015年度）
• 情報処理学会 論文賞選定ワーキンググループ委員 (2011年度～2014年度)
• 情報処理学会 論文誌ジャーナル/JIP編集委員会 編集委員 (2011年度～2014年度)
• 人工知能学会全国大会（第25回, 第26回, 第28回, 第29回, 第30回，第31回）プログラム委員会委員 (2011, 2012, 2014, 2015, 2016，2017年度)
• 情報処理学会 数理モデル化と問題解決（MPS）研究会 運営委員 (2007～2010年度)

国際委員等

• The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-2024), Program Committee Member
• The International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-2023, IJCAI-2024), Program Committee Member
• The 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2022), Program Committee Member
• IEEE 10th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE-2021), OS-AIR: Artificial Intelligence & Robotics, Reviewer
• International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI2021, SCAI2022, SCAI2022-Winter, SCAI2023, SCAI2023-Winter), Program Committee Member
• The 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2021), Senior Program Committee Member
• The 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 17th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-PRICAI 2020), Senior Program Committee Member
• Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD2020, PAKDD2021, PAKDD2022, PAKDD2024), Program Committee Member
• European Conference on Artificial Intelligence (ECAI2020), Program Committee Member
• New Generation Computing, Editorial Board Member, 2018-
• International Symposium on Computing and Networking (CANDAR2018,CANDAR2019,CANDAR2020,CANDAR2021,CANDAR2022,CANDAR2023,CANDAR2024), Program Committee Member
• International Workshop on GPU Computing and AI (GCA’18, GCA’19, GCA’20, GCA’21, GCA’22, GCA’23), Program Committee Member
• International Display Workshop(IDW’18), Program Committee Member
• IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC2017, SMC2019, SMC2020), Technical Program Committee Member
• International Conference on Business Management of Technology (BMOT2016, BMOT2017, BMOT2018, BMOT2019, BMOT2020), Program Committee Member
• Workshop on Mathematical Modeling and Problem Solving (PDPTA’16, PDPTA’17, PDPTA’18), Program Committee Member
• 1st International Conference on Sustainable Design and Manufacturing (SDM-2014), International Program Committee Member
• 4th International Workshop on Empathic Computing (IWEC-2013) at IJCAI-13, Program Committee Member
• Workshop on Computation: Theory and Practice (WCTP-2012, WCTP-2013, WCTP-2014, WCTP-2016, WCTP-2017, WCTP-2018, WCTP-2019, WCTP-2023), Program Committee Member

セッションオーガナイザー

• 2023年度人工知能学会全国大会（第35回）, 企画セッション「地球惑星科学におけるAI活用の新展開」，オーガナイザー
• 日本地球惑星科学連合（JpGU）2019年, 2020年大会「地球環境科学と人工知能」, 2021年大会「地球環境科学と人工知能/機械学習」，コンビーナー
• 人工知能学会全国大会 OS「グリーンAI ～AIによる環境貢献～」（2011～2017）；2017年プログラム（前半 後半）2016年プログラム（前半 後半）2015年プログラム（午前 午後）2014年プログラム（午前 午後）2013年プログラム（午前 午後1 午後2）（2012年プログラム）（2011年プログラム）
• 人工知能学会 第26回 全国大会 国際OS「Application Oriented Principles of Machine Learning and Data Mining」 (2012年)；プログラム（ 前半 後半）