清水昌平 (Shohei Shimizu) - マイポータル

基本情報

所属: 大阪大学産業科学研究所教授

学位: 博士(工学)(大阪大学)

研究者番号: 10509871
ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-1931-0733
J-GLOBAL ID: 200901060640240181
researchmap会員ID: 5000068666

外部リンク: https://www.shimizulab.org

研究キーワード

研究分野

経歴

2025年4月 - 現在

滋賀大学, データサイエンス学系, 教授
2025年2月 - 現在

大阪大学, 産業科学研究所, 教授
2025年2月 - 2025年3月

滋賀大学, データサイエンス学部, 特任教授
2018年4月 - 2025年1月

滋賀大学, データサイエンス学部, 教授
2017年4月 - 2018年3月

滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授
2016年4月 - 2018年3月

大阪大学, 産業科学研究所, 特任准教授
2016年4月 - 2017年3月

滋賀大学, データサイエンス教育研究センター, 准教授
2013年4月 - 2016年3月

大阪大学, 産業科学研究所, 准教授
2009年4月 - 2013年3月

大阪大学, 産業科学研究所, 助教
2008年8月 - 2009年3月

東京工業大学, グローバルCOE研究員
2006年4月 - 2008年7月

独立行政法人日本学術振興会, 日本学術振興会特別研究員 PD

学歴

委員歴

2025年 - 現在

Society for General Psychology, Division 1 of the American Psychological Association, Editorial Board Member of Review of General Psychology
2024年 - 現在

電子情報通信学会, 情報論的学習理論と機械学習研究専門委員会専門委員
2016年 - 現在

Springer, Coordinating Editor of Behaviormetrika
2019年1月 - 2024年12月

Elsevier Neurocomputing, Associate editor
2019年1月 - 2024年12月

Elsevier Neurocomputing, 編集委員
2018年6月 - 2023年3月

日本行動計量学会, イノベーション委員会委員
2015年4月 - 2023年3月

日本行動計量学会, 理事
2017年 - 2023年

講談社データサイエンス入門シリーズ, 編集委員
2020年1月 - 2022年2月

Elsevier Neural Networks, Action editor
2018年11月 - 2021年3月

日本行動計量学会, 大会担当委員会委員
2018年4月 - 2020年3月

応用統計学会学会誌応用統計学, 編集委員
2018年11月 - 2019年9月

日本行動計量学会, 日本行動計量学会第47回大会実行委員会委員
2015年6月 - 2018年3月

日本行動計量学会, 運営委員会委員
2016年 - 2017年1月

Springer, Guest editor of the special feature on recent developments in causal discovery and inference in Behaviormetrika

受賞

2025年10月

Andrew P. Sage Best Transactions Paper Award, IEEE SMC Society

X. Zhou, X. Ye, K. I-Kai Wang, W. Liang, N. K. C. Nair, S. Shimizu, Z. Yan, Q. Jin
2025年4月

卓越教授, 滋賀大学
2025年3月

滋賀大学学長賞

清水昌平
2023年11月

TrustCom-2023 Outstanding Paper Award

S. Wani, X. Zhou, S. Shimizu
2023年9月

2023 IEEE IES TC-II Best Paper

X. Zhou, X. Xu, W. Liang, Z. Zeng, S. Shimizu, L. T. Yang, Q. Ji
2020年11月

2020 IEEE SMC Society/Andrew P. Sage Best Transactions Paper Award, IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society

Xiaokang Zhou, Wei Liang, Kevin Wang, Shohei Shimizu
2020年10月

滋賀大学教育実践優秀賞

清水昌平
2019年3月

滋賀大学学長賞

清水昌平
2018年9月

日本行動計量学会杉山明子賞 (出版賞), 日本行動計量学会

清水昌平
2016年9月

林知己夫賞 (優秀賞), 日本行動計量学会

清水昌平
2006年3月

Best Student First Author Theory Paper Award. International Conference on Independent Component Analysis and Blind Signal Separation (ICA2006)

S.Shimizu

論文

Causal models and prediction in cell line perturbation experiments.

James P. Long, Yumeng Yang, Shohei Shimizu, Thong Pham, Kim-Anh Do

BMC Bioinform. 26(1) 4-4 2025年12月査読有り
Statistical Causal Discovery in Developing and Refining Adverse Outcome Pathway (AOP)

Kyoshiro Hiki, Thong Pham, Michio Yamamoto, Takehiko I Hayashi, Shohei Shimizu

2025年9月4日
Density Ratio-based Causal Discovery from Bivariate Continuous-Discrete Data.

Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu, Hidetoshi Matsui

CoRR abs/2505.08371 2025年5月
Causal Additive Models with Unobserved Causal Paths and Backdoor Paths.

Thong Pham, Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu

CoRR abs/2502.07646 2025年2月
Novel MITM attack scheme based on built-in negotiation for blockchain-based digital twins.

Xin Liu 0050, Rui Zhou 0005, Shohei Shimizu, Rui Chong, Qingguo Zhou, Xiaokang Zhou

Digit. Commun. Networks 11(1) 256-267 2025年査読有り
Integrating Large Language Models in Causal Discovery: A Statistical Causal Approach.

Masayuki Takayama, Tadahisa Okuda, Thong Pham, Tatsuyoshi Ikenoue, Shingo Fukuma, Shohei Shimizu, Akiyoshi Sannai

Trans. Mach. Learn. Res. 2025 2025年査読有り
Multi-Domain and Multi-View Oriented Deep Neural Network for Sentiment Analysis in Large Language Models

Keito Inoshita, Xiaokang Zhou, Shohei Shimizu

2024 IEEE International Conferences on Internet of Things (iThings) and IEEE Green Computing &amp; Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical &amp; Social Computing (CPSCom) and IEEE Smart Data (SmartData) and IEEE Congress on Cybermatics 149-156 2024年8月19日査読有り
Use of Prior Knowledge to Discover Causal Additive Models with Unobserved Variables and its Application to Time Series Data.

Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu

Behaviormetrika 2024年8月査読有り
Does Financial Literacy Impact Investment Participation and Retirement Planning in Japan?

Yi Jiang, Shohei Shimizu

ArXiv 2024年5月2日
Causal discovery for the volume of white matter in patients undergoing haemodialysis

Shohei SHIMIZU

Nephrology Dialysis Transplantation 2024年
Causal-discovery-based root-cause analysis and its application in time-series prediction error diagnosis.

Hiroshi Yokoyama, Ryusei Shingaki, Kaneharu Nishino, Shohei Shimizu, Thong Pham

CoRR abs/2411.06990 2024年
Counterfactual Explanations of Black-box Machine Learning Models using Causal Discovery with Applications to Credit Rating.

Daisuke Takahashi, Shohei Shimizu, Takuma Tanaka

International Joint Conference on Neural Networks(IJCNN) 1-8 2024年査読有り
Causal-learn: Causal Discovery in Python.

Yujia Zheng 0001, Biwei Huang, Wei Chen 0103, Joseph D. Ramsey, Mingming Gong, Ruichu Cai, Shohei Shimizu, Peter Spirtes, Kun Zhang 0001

Journal of Machine Learning Research 25 60-8 2024年査読有り
Special issue: recent developments in causal inference and machine learning vol.2

Shohei Shimizu, Shuichi Kawano

Behaviormetrika 51(1) 497-498 2024年1月
Scalable Counterfactual Distribution Estimation in Multivariate Causal Models.

Thong Pham, Shohei Shimizu, Hideitsu Hino, Tam Le

CLeaR 236 1118-1140 2024年査読有り
Digital Twin Enhanced Federated Reinforcement Learning With Lightweight Knowledge Distillation in Mobile Networks.

Xiaokang Zhou, Xuzhe Zheng, Xuesong Cui, Jiashuai Shi, Wei Liang 0006, Zheng Yan 0002, Laurence T. Yang, Shohei Shimizu, Kevin I-Kai Wang

IEEE Journal of Selected Areas in Communications 41(10) 3191-3211 2023年10月査読有り
Hierarchical Federated Learning With Social Context Clustering-Based Participant Selection for Internet of Medical Things Applications.

Xiaokang Zhou, Xiaozhou Ye, Kevin I-Kai Wang, Wei Liang 0006, Nirmal-Kumar C. Nair, Shohei Shimizu, Zheng Yan 0002, Qun Jin

IEEE Transactions on Computational Social Systems 10(4) 1742-1751 2023年8月査読有り
Nonlinear Causal Discovery for High-Dimensional Deterministic Data.

Yan Zeng 0002, Zhifeng Hao, Ruichu Cai, Feng Xie 0002, Libo Huang, Shohei Shimizu

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 34(5) 2234-2245 2023年5月査読有り
Information Theoretic Learning-Enhanced Dual-Generative Adversarial Networks With Causal Representation for Robust OOD Generalization

Xiaokang Zhou, Xuzhe Zheng, Tian Shu, Wei Liang, Kevin I.Kai Wang, Lianyong Qi, Shohei Shimizu, Qun Jin

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2023年査読有り
The KDD'23 Workshop on Causal Discovery, Prediction and Decision, 07 August 2023, Long Beach, CA, USA

CDPD 218 2023年

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MISC

構造的因果モデルに基づく繰り返しの介入による最適化と制御応用

藤原大悟, 泉谷知範, 清水昌平

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2024 4Xin231-4Xin231 2024年
大学別の博士課程進学等に関するデータセットの構築と統計的因果探索

高山, 正行, 小松, 尚登, ファム, テトン, 前田, 高志ニコラス, 三内, 顕義, 小柴, 等, 清水, 昌平

年次学術大会講演要旨集 38 874-879 2023年10月28日
大規模言語モデルを活用した博士課程進学に関する因果探索の試行

高山, 正行, 小柴, 等, 三内, 顕義, 清水, 昌平

年次学術大会講演要旨集 38 880-885 2023年10月28日
統計的因果探索アルゴリズム“LiNGAM” を活用した専攻分野別の博士課程進学に関する研究

高山, 正行, 小柴, 等, 前田, 高志ニコラス, 三内, 顕義, 清水, 昌平, 星野, 利彦

年次学術大会講演要旨集 37 192-197 2022年10月29日
博士課程進学率に関する因果モデルの構築

高山正行, 小柴等, 前田高志ニコラス, 三内顕義, 清水昌平, 星野利彦

Jxiv 2022年3月
滋賀大学データサイエンス学部及び研究科の育成人材像と育成実績

伊達平和, 清水昌平, 竹村彰通

工学教育 70(1) 1_7-1_12 2022年
統計的因果探索アルゴリズム“LiNGAM” を用いた若手研究者支援政策に関する研究

高山, 正行, 小柴, 等, 前田, 高志, 三内, 顕義, 清水, 昌平, 星野, 利彦

年次学術大会講演要旨集 36 758-763 2021年10月30日
EBPM と統計的因果探索・数理モデルの利活用

高山, 正行, 小柴, 等, 前田, 高志, 三内, 顕義, 清水, 昌平, 星野, 利彦

年次学術大会講演要旨集 36 752-757 2021年10月30日
セミパラメトリックアプローチによる統計的因果探索

清水昌平

人工知能学会研究会資料人工知能基本問題研究会 118 02-02 2021年
Recent advances in semi-parametric methods for causal discovery

Shohei Shimizu, Patrick Blöbaum

Direction Dependence in Statistical Modeling: Methods of Analysis 111-130 2020年12月査読有り招待有り
A survey on integrity auditing for data storage in the cloud: from single copy to multiple replicas

Angtai Li, Yu Chen, Zheng Yan, Xiaokang Zhou, Shohei Shimizu

IEEE Transactions on Big Data 8(5) 1428-1442 2020年10月7日査読有り
統計的因果推論への招待

清水昌平

数理科学 58(9) 7-14 2020年9月招待有り
Privacy preservation in permissionless blockchain: A survey

Li Peng, Wei Feng, Zheng Yan, Yafeng Li, Xiaokang Zhou, Shohei Shimizu

Digital Communications and Networks 7(3) 295-307 2020年7月査読有り
時系列データに対する予測モデルの介入効果の推定

切通恵介, 紅林亘, 泉谷知範, 小山和輝, 木村大地, 大川内智海, 清水昌平

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2020 1J4GS204-1J4GS204 2020年
データサイエンスのモデル教材開発の取組み—特集 AI時代の人材育成

清水昌平

大学教育と情報 2019年度(2) 10-12 2019年9月
Non-Gaussian methods for causal structure learning

Shohei Shimizu

Prevention Science 20(3) 431-441 2019年5月22日査読有り招待有り
私の「研究」履歴書

清水, 昌平

Data Science View, Shiga University = Data Science View, Shiga University Vol.2 5-5 2018年5月
因果探索への招待

清水昌平

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117(354) 19-24 2017年12月
Non-Gaussian structural equation models for causal discovery

Shohei Shimizu

Statistics and Causality: Methods for Applied Empirical Research 153-184 2016年6月7日査読有り招待有り
Learning Instrumental Variables with Non-Gaussianity Assumptions: Theoretical Limitations and Practical Algorithms

Ricardo Silva, Shohei Shimizu

2015年11月10日

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書籍等出版物

Statistical causal discovery : LiNGAM approach

清水, 昌平

Springer 2022年 (ISBN: 9784431557838)
テキスト・画像・音声データ分析

西川, 仁, 佐藤, 智和, 市川, 治, 清水, 昌平, 講談社サイエンティフィク

講談社 2020年5月 (ISBN: 9784065188040)
データサイエンスのための数学

椎名, 洋, 姫野, 哲人, 保科, 架風, 清水, 昌平, 講談社サイエンティフィク

講談社 2019年8月 (ISBN: 9784065169988)
人工知能学大事典

人工知能学会, 清水昌平 (担当:分担執筆)

共立出版 2017年7月8日
統計的因果探索

清水昌平

講談社 2017年5月 (ISBN: 9784061529250)
確率的グラフィカルモデル

鈴木譲, 植野真臣, 黒木学, 清水昌平, 湊真一, 石畠正和, 樺島祥介, 田中和之, 本村陽一, 玉田嘉紀 (担当:共著)

共立出版 2016年7月 (ISBN: 9784320111394)

講演・口頭発表等

統計的因果推論と機械学習: データ駆動による因果仮説探索

清水昌平

JST 科学技術未来戦略ワークショップ「人工知能と科学」 2021年1月招待有り
Linear non-Gaussian models with latent variables for causal discovery

Shohei Shimizu

The 2020 NeurIPS Workshop on Causal Discovery and Causality-Inspired Machine Learning 2020年12月招待有り
因果探索という道具

清水昌平

一般社団法人データサイエンティスト協会 7thシンポジウム 2020年11月招待有り
Statistical Estimation of Gene Regulatory Network

Y. Imoto, Y. Hiraoka, S. Shimizu, T. Nicolas Maeda, Y. Kojima, M. Saitou

JSPS Core-to-Core Program “Establishing International Research Network of Mathematical Oncology” 2020年10月招待有り
Linear non-Gaussian models with latent variables for causal discovery

Shohei Shimizu

The 2020 Pacific Causal Inference Conference 2020年9月招待有り
データ駆動による因果仮説探索

清水昌平

JST 研究開発戦略センター(CRDS)俯瞰セミナーシリーズ「機械学習と科学」 2020年8月招待有り
時系列データに対する予測モデルの介入効果の推定

切通恵介, 紅林亘, 泉谷知範, 小山和輝, 木村大地, 大川内智海, 清水昌平

第34回人工知能学会全国大会 2020年6月
統計的因果探索への招待

清水昌平

超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト研究セミナー 2020年2月21日招待有り
統計的因果探索に基づく遺伝子制御ネットワークの推定

井元佑介, 平岡裕章, 清水昌平, 前田高志ニコラス, 小島洋児, 斎藤通紀

応用数学合同研究集会2019 2019年12月14日
Causal discovery based on non-Gaussianity of data and its applications

S. Shimizu

日本行動計量学会第47回大会, 大阪. 特別セッション: 「Causal inference and cyclic models」 2019年9月招待有り
因果探索、予測、そして制御

清水昌平

2018年度統計関連学会連合大会 2018年9月12日招待有り
Causal discovery, prediction mechanisms, and control

Shohei Shimizu

The 5th meeting of the Institute of Mathematical Statistics (IMS) meeting series, the IMS Asia Pacific Rim Meeting (IMS-APRM) 2018年6月26日招待有り
Causal discovery, prediction, and control

Shohei Shimizu

Causal Modeling and Machine Learning (CaMaL) Workshop 2018年6月8日招待有り
局所データモデリング法に基づく力場パラメータ最適化プログラムの開発

高柳昌芳, 清水昌平, 長岡正隆

第21回理論化学討論会 2018年5月15日
因果探索入門

清水昌平

日本行動計量学会第20回春の合宿セミナー 2018年2月28日招待有り
因果探索への招待

清水昌平

電子情報通信学会IA(インターネットアーキテクチャ)/IN(情報ネットワーク)併催研究会 2017年12月14日招待有り
機械学習による因果仮説探索

清水昌平

メディカルデータサイエンス人材育成プログラムキックオフシンポジウム「健康医療イノベーションにおける観察研究の意義と活⽤」 2017年11月20日
Causal discovery and prediction mechanisms

Shohei Shimizu

France/Japan Machine Learning Workshop 2017年9月21日招待有り
因果推論入門-因果構造探索を中心に-

清水昌平

情報処理学会連続セミナー2017 「イノベーション最前線: 2020年を超えて生き抜くための技術を探る」第２回「人工知能の基盤技術」 2017年7月27日
統計的因果推論への招待 - 因果構造探索を中心に

清水昌平

システム制御情報学会・計測自動制御学会チュートリアル講座2017 2017年7月14日招待有り