山口晃広 (Akihiro Yamaguchi) - マイポータル

基本情報

所属: 株式会社東芝総合研究所エキスパート
: 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所教授

研究者番号: 20620850
ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-6302-8989
J-GLOBAL ID: 202401018460166758
researchmap会員ID: R000078811

外部リンク: https://sites.google.com/site/akihiroy44

研究キーワード

研究分野

情報通信 / 知能情報学 /

経歴

2025年4月 - 現在

株式会社東芝, 総合研究所, エキスパート
2024年10月 - 現在

九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 教授
2021年7月 - 2025年3月

株式会社東芝, 研究開発センター, エキスパート

学歴

2015年4月 - 2018年3月

名古屋大学, 大学院情報学研究科, 情報システム学専攻
2004年4月 - 2006年3月

神戸大学, 大学院自然科学研究科, 数学専攻
2000年4月 - 2004年3月

神戸大学, 理学部, 数学科

受賞

2025年3月

若手功績賞, 日本データベース学会

山口晃広
2024年6月

DEIM 2024 最優秀論文賞, 学習可能な長さを持つshapeletsに基づく時系列分類法

山口晃広, 植野研, 鹿島久嗣
2022年11月

One of 6 best papers, Development of advanced AI technologies for condition diagnosis of high voltage switchgear in substations, CIGRE

Akihiro Yamaguchi, Ken Ueno, Kazunori Uchida, Eiji Matsumoto, Toshiyuki Saida
2022年6月

DEIM 2022 最優秀論文賞, 時間変化するshapeletsを学習する時系列分類手法

山口晃広, 植野研, 鹿島久嗣
2020年10月

The Best of SIAM Data Mining 2020, LTSpAUC: Learning Time-series Shapelets for Optimizing Partial AUC

Akihiro Yamaguchi, Shigeru Maya, Kohei Maruchi, Ken Ueno
2020年3月

山下記念研究賞, 時系列データのshapeletsを学習するpartial AUCの最大化手法, 情報処理学会

山口晃広
2017年6月

論文誌データベース優秀論文賞, In-Vehicle Distributed Time-critical Data Stream Management System for Advanced Driver Assistance, 情報処理学会

山口晃広, 渡辺陽介, 佐藤健哉, 中本幸一, 石川佳治, 本田晋也, 高田広章
2016年9月

WebDB Forum 2016 最優秀論文賞, In-Vehicle Distributed Time-critical Data Stream Management System for Advanced Driver Assistance

山口晃広, 渡辺陽介, 佐藤健哉, 中本幸一, 石川佳治, 本田晋也, 高田広章
2014年9月

ITS研究会奨励賞, 車々間通信を用いた安全運転支援のためのリアルタイムストリーム処理

山口晃広, 佐藤健哉, 中本幸一, 渡辺陽介, 高田広章
2013年6月

ITS研究会奨励賞, ストリームLDMにおける地図データのストリーム化機構の設計と評価

伊藤信一, 山口晃広, 佐藤健哉, 本田晋也, 高田広章

論文

学習可能な変形区間を持つ時系列分類向け反事実説明

山口,晃広, 植野,研, 新垣,隆生, 鹿島,久嗣

情報処理学会論文誌データベース（TOD） 19(1) 1-10 2026年1月26日査読有り筆頭著者
長さと形を学習可能な判別波形パターン

山口晃広, 植野研, 鹿島久嗣

電子情報通信学会論文誌D 情報・システム J108-D(5) 220-228 2025年5月1日査読有り筆頭著者
Learning Location-Guided Time-Series Shapelets

Akihiro Yamaguchi, Ken Ueno, Hisashi Kashima

IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2025年5月査読有り筆頭著者
Learning Counterfactual Explanations with Intervals for Time-series Classification.

Akihiro Yamaguchi, Ken Ueno, Ryusei Shingaki, Hisashi Kashima

ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM) 4158-4162 2024年10月査読有り筆頭著者
Time-series Shapelets with Learnable Lengths

Akihiro Yamaguchi, Ken Ueno, Hisashi Kashima

ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM) 2866-2876 2023年10月21日査読有り筆頭著者
変形可能な判別波形パターンの学習法

山口晃広, 植野研, 鹿島久嗣

電子情報通信学会論文誌D 情報・システム J106-D(5) 328-336 2023年5月1日査読有り筆頭著者
Learning Local Patterns of Time Series for Anomaly Detection

Kento Kotera, Akihiro Yamaguchi, Ken Ueno

International Conference on Time Series and Forecasting (ITISE) 39(1) 2023年査読有り
Development of advanced AI technologies for condition diagnosis of high voltage switchgear in substations

A. Yamaguchi, K. Ueno, K. Uchida, E. Matsumoto, T. Saida

CIGRE Science and Engineering 26 2022年11月招待有り筆頭著者
AI判断の根拠を説明するXAIを使いこなす：4．Shapelets学習によるインフラ・製造分野向け時系列波形の異常診断技術 -異常の検知や診断に有効な波形パターンを発見するAI-

晃広山口

情報処理 2022年7月15日招待有り筆頭著者
Learning Evolvable Time-series Shapelets

Akihiro Yamaguchi, Ken Ueo, Hisashi Kashima

IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE) 2022-May 793-805 2022年5月査読有り筆頭著者
Learning Time-series Shapelets Enhancing Discriminability

Akihiro Yamaguchi, Ken Ueno, Hisashi Kashima

Proceedings of the 2022 SIAM International Conference on Data Mining, SDM 2022 190-198 2022年査読有り筆頭著者
Learning time-series shapelets via supervised feature selection

Akihiro Yamaguchi, Ken Ueno

SIAM International Conference on Data Mining, SDM 2021 262-270 2021年査読有り筆頭著者
LTSpAUC: Learning Time-Series Shapelets for Partial AUC Maximization

Akihiro Yamaguchi, Shigeru Maya, Kohei Maruchi, Ken Ueno

Big Data 2020年10月1日査読有り招待有り筆頭著者
LTSpAUC: Learning time-series shapelets for optimizing partial AUC

Akihiro Yamaguchi, Shigeru Maya, Kohei Maruchi, Ken Ueno

Proceedings of the 2020 SIAM International Conference on Data Mining, SDM 2020 1-9 2020年査読有り筆頭著者
Lag-aware multivariate time-series segmentation

Shigeru Maya, Akihiro Yamaguchi, Kaneharu Nishino, Ken Ueno

Proceedings of the 2020 SIAM International Conference on Data Mining, SDM 2020 622-630 2020年査読有り
RLTS: Robust Learning Time-Series Shapelets

Akihiro Yamaguchi, Shigeru Maya, Ken Ueno

The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) 595-611 2020年査読有り筆頭著者
OPOSSAM: Online Prediction of Stream Data Using Self-adaptive Memory

Akihiro Yamaguchi, Shigeru Maya, Tatsuya Inagi, Ken Ueno

IEEE International Conference on Big Data, Big Data 2018 2355-2364 2018年7月2日査読有り筆頭著者
One-Class Learning Time-Series Shapelets

Akihiro Yamaguchi, Takeichiro Nishikawa

IEEE International Conference on Big Data, Big Data 2018 2365-2372 2018年7月2日査読有り筆頭著者
In-vehicle Distributed Time-critical Data Stream Management System for Advanced Driver Assistance

Akihiro Yamaguchi, Yousuke Watanabe, Kenya Sato, Yukikazu Nakamoto, Yoshiharu Ishikawa, Shinya Honda, Hiroaki Takada

Journal of Information Processing 2017年査読有り筆頭著者
Reservation-Based Scheduling for Automotive DSMS under High Overload Condition

Jaeyong Rho, Takuya Azumi, Akihiro Yamaguchi, Kenya Sato, Nobuhiko Nishio

Journal of Information Processing 2016年査読有り

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講演・口頭発表等

少ないデータでも使える機械学習・異常検知の基礎とインフラ・製造分野への応用

山口晃広

セミナー(R&D支援センター) 2025年12月5日招待有り
製造・インフラ設備診断に向けた説明性の高い時系列波形AI,

山口晃広

人工知能学会合同研究会2025 (SIGAIs 2025) 2025年12月2日招待有り
インフラ・製造分野向け波形異常診断AI

山口晃広

IMI Colloquium 2025年1月8日招待有り
説明性の高い時系列波形データ分析向けAIの活用と異常データが少ない場合の評価指標

山口晃広

少ないデータによる異常検知技術の導入と活用方法 2024年12月招待有り
社会インフラ・製造分野向け時系列波形異常診断技術

山口晃広

時系列データ解析の基礎と異常検知・異常診断技術への応用 2022年6月招待有り
説明性の高い時系列波形データ分析向けAIの開発と説明性を実現するためのポイント

山口晃広

AIのブラックボックス解析と社内への説明方法 2022年6月招待有り
正常時の波形データのみで異常を検知する説明性の高いAIの開発とその使い方

山口晃広

人工知能による異常検知技術とその導入、実用化のポイント 2021年7月招待有り
AIによる時系列波形データ分析の基礎と社会インフラ・製造分野向け異常検知への応用

山口晃広

時系列データ解析の基礎とAI（人工知能）および異常検知への応用 2021年1月招待有り
正常時の波形データのみで異常を検知する説明性の高いAIの開発

山口晃広

人工知能による異常検知技術とその導入、実用化のポイント 2019年12月招待有り
安全運転支援のためのセンサデータのストリーム型処理機構

山口晃広

平成26年度私立大学戦略的研究基盤形成支援事業進化適応型自動車運転支援システム「ドライバ・イン・ザ・ループ」研究拠点形成第3回シンポジウム 2015年9月招待有り

書籍等出版物

既存工場、製造現場への生成AI/AI導入と活用の仕方

山口晃広 (担当:分担執筆, 範囲:異常診断 AI を活用した異常検知，不良品検出と判定根拠の可視化)

技術情報協会 2025年9月 (ISBN: 9784867980910)
プロセスインフォマティクスにおけるデータ解析・モデリングと応用展開

山口晃広 (担当:分担執筆, 範囲:プロセス時系列データの解析)

技術情報協会 2025年8月 (ISBN: 9784867981016)
少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発

山口晃広 (担当:分担執筆, 範囲:説明性の高い時系列波形データ分析向けAIの開発と異常診断への活用)

技術情報協会 2024年10月 (ISBN: 9784867980484)
時系列データ解析における課題対応と解析例

山口晃広 (担当:分担執筆, 範囲:Shapelets 学習による時系列分析;説明性のある分類手法)

情報機構 2024年1月 (ISBN: 9784865022629)
生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用

山口晃広 (担当:分担執筆, 範囲:時系列センサデータを用いた機械学習によるインフラ設備や製造装置の異常予兆診断手法)

技術情報協会 2023年6月 (ISBN: 9784861049545)
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

山口晃広 (担当:分担執筆, 範囲:説明性の高い時系列波形異常診断向けAIの開発)

技術情報協会 2022年12月 (ISBN: 9784861049132)
データ分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南 : データ収集・前処理・分析・評価結果の実務レベル対応

山口晃広 (担当:分担執筆, 範囲:設備（単体）での時系列データを元にした異常検知)

情報機構 2020年7月 (ISBN: 9784865021912)
工場・製造プロセスへのIoT・AI導入と活用の仕方

山口晃広, 植野研 (担当:分担執筆, 範囲:正常時の波形データのみで異常を検知する説明性の高いＡＩの開発)

技術情報協会 2020年6月 (ISBN: 9784861047916)
Vehicle Systems and Driver Modelling: DPS, Human-to-Vehicle Interfaces, Driver Behavior, and Safety

Akihiro Yamaguchi, Kenya Sato, Tatsuya Yamakawa, Shinya Honda, Hiroaki Takada (担当:分担執筆, 範囲:2. Stochastic behavior modeling for driver assistance using stream data processing)

2017年8月21日 (ISBN: 9781501504129)