自己紹介

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好きな食べ物 : カツ丼

趣味 : 海釣り, ゲーム

よく使うプログラミング言語 : Python

今やっている研究分野 : 自然言語処理, テキストマイニング

学位 : 博士 (工学) (豊橋技術科学大学)

所属学会 : IEEE, 電子情報通信学会, 言語処理学会, 人工知能学会

略歴

1984年4月 和歌山県・串本町出身 生
2007年3月 豊橋技術科学大学 工学部 知識情報工学科 卒業
2009年3月 豊橋技術科学大学大学院 工学研究科 知識情報工学専攻 修了
2012年3月 豊橋技術科学大学大学院 工学研究科 電子情報工学専攻 博士後期課程 修了
2012年4月 株式会社ドワンゴ 入社
2013年9月 成蹊大学 理工学部 情報科学科 助教
2017年4月 東京大学大学院 工学系研究科 システム創成学専攻 助教
2018年4月 東京大学大学院 工学系研究科 システム創成学専攻 特任講師

公開システム

  • 決算短信PDFにおける因果関係検索システム
  • 受賞

  • 金融情報学研究会 2013年度 優秀論文賞
  • IDRユーザフォーラム2017 企業賞「Sansan株式会社」
  • 公開ツール

    原因・結果表現抽出プログラム

  • ソースコード(github)
  • 上記プログラムを利用して論文を執筆される場合は,以下の論文のどちらかを参考文献に加えてください.

    • 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁, 決算短信PDFからの原因・結果表現の抽出, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J98-D, No.5, pp.811-822, 2015.
    • Hiroki Sakaji, Satoshi Sekine, Shigeru Masuyama, Extracting Causal Knowledge Using Clue Phrases and Syntactic Patterns, 7th International Conference on Practical Aspects of Knowledge Management (PAKM), pp.111-122, Yokohama, Japan, 2008.

    業績リスト

    審査付学術雑誌論文

    1. Daigo Tashiro, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji,
      Encoding of High-frequency Order Information and Prediction of Short-term Stock Price by Deep Learning, Quantitative Finance, pp.1-8, 2019.
    2. Kohana Masaki, Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Shusuke Okamoto,
      File Assignment Control for a Web System of Contents Categorization, Transaction on Computational Collective Intelligence, Springer, Vol.33, pp.89-102, 2019.
    3. Hiroki Sakaji, Masaki Kohana, Akio Kobayashi, Hiroyuki Sakai,
      Enriching folksonomy for online videos, International Journal of Grid and Utility Computing, Vol.10, No.3, pp.258-264, 2019.
    4. 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康, 川瀬和哉, 林寛
      接触履歴を用いた地域景況インデックスの自動生成, 知能と情報, 日本知能情報ファジィ学会誌, Vol.31, No.2, pp.626-635, 2019.
    5. 桧森拓真, 木村泰知, 坂地泰紀, 荒木健治,
      地方議会会議録における発言文推定手法の性能評価, 知能と情報, 日本知能情報ファジィ学会誌, Vol.31, No.2, pp.645-652, 2019.
    6. Ryo Hamawaki, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      Chain Bankruptcy Size in Inter-bank Network: the Effects of Asset Price Volatility and the Network Structure, Journal of Computational Social Science, Springer, pp.1-14, 2019.
    7. Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Shoko Kimura, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Shintaro Nagao, Atsuo Kato,
      Related Stocks Selection with Data Collaboration using Text Mining, Information, Vol.10, No.3, 2019.
    8. 田中瑞竜, 酒井浩之, 坂地泰紀, 北島良三,
      複数企業からの関連企業の抽出と事業内容に基づく分類, 知能と情報, 日本知能情報ファジィ学会誌, Vol.31, No.1 pp.546-562, 2019.
    9. Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita,
      GINN: Gradient Interpretable Neural Networks for Visualizing Financial Texts, International Journal of Data Science and Analytics, Springer, pp.1-15, 2018.
    10. Hokuto Ototake, Hiroki Sakaji, Keiichi Takamaru, Akio Kobayashi, Yuzu Uchida, Yasutomo Kimura,
      Web-Based System for Japanese Local Political Documents, International Journal of Web Information Systems, Vol.14, Issue: 3, pp.357-371, https://doi.org/10.1108/IJWIS-12-2017-0085, 2018.
    11. 高野海斗, 酒井浩之, 坂地泰紀, 和泉潔, 岡田奈奈, 水内利和,
      株主招集通知における議案タイトルとその分類及び開始ページの推定システム, 自然言語処理, Vol.1, No.25, pp.3-31, 2018.
    12. Zhouhao Wang, Enda Liu, Hiroki Sakaji, Tomoki Ito, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita,
      Estimation of Cross-Lingual News Similarities Using Text-Mining Methods, Journal of Risk and Financial Management, Vol.11, No.1, 2018.
    13. Ryo Ito, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Shintaro Suda,
      Lexicon Creation for Financial Sentiment Analysis using Network Embedding, Journal of Mathematical Finance, Vol.7, No.4, PP.896-907, 2017.
    14. 北森詩織, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      決算短信PDFからの業績予測文の抽出, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J100-D, No.2, pp.150–161, 2017.
    15. Hiroki Sakaji, Junya Ishibuchi, Hiroyuki Sakai,
      Extraction of polarity comments from Nico Nico Douga, International Journal of Space-Based and Situated Computing, Vol.6, No.3, pp.165-172, 2016.
    16. 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      決算短信PDFからの原因・結果表現の抽出, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J98-D, No.5, pp.811-822, 2015.
    17. 酒井浩之, 西沢裕子, 松並祥吾, 坂地泰紀,
      企業の決算短信PDFからの業績要因の抽出, 人工知能学会論文誌, Vol.30, No.1, pp.172-182, 2015. [PDF]
    18. Hirofumi Nonaka, Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Yusuke Suzuki, Hiroyuki Sakai, Shigeru Masuyama,
      Extraction of the Effect and the Technology Terms from a Patent Document, Journal of Japan Industrial Management Associastion, Vol.63, pp.105-111, 2012.
    19. 坂地泰紀, 増山繁,
      新聞記事からの因果関係を含む文の抽出手法, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J94-D, No.8, pp.1496-1506, 2011.
    20. 谷口将太, 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      経済新聞記事から抽出した景気動向を示す根拠表現への極性付与手法の提案, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J94-D, No.6, pp.1039-1043, 2011.
    21. 坂地泰紀, 野中尋史, 酒井浩之, 増山繁,
      Cross-Bootstrapping: 特許文書からの課題・効果表現対の自動抽出手法, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J93-D, No.6, pp.742-755, 2010.

    解説論文・招待論文

    1. 和泉潔, 坂地泰紀,
      資産運用における人工知能の活用, 年金と経済, pp.23-27, Vol.36, No.4, 2018.
    2. 和泉潔, 坂地泰紀, 伊藤友貴, 伊藤諒,
      金融テキストマイニングの最新技術動向, 証券アナリストジャーナル, pp.28-36, Vol.55, No.10, 2017.

    審査付国際会議論文

    1. Ryo Hamawaki, Jun'ichi Ozaki, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima,
      Chain Bankruptcy Simulation Considering Investment Banks to Companies, 2019 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Bari, Italy, October, 2019. (accepted)
    2. Hiroki Sakaji, Masaki Kohana, Akio Kobayashi, Yasunao Takano, Kiyoshi Izumi,
      Card Price Prediction of Trading Cards using Machine Learning Methods, The 8th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with the 22th International Conference on NBiS-2019(WSSM-2019), Oita, Japan, September, 2019. (accepted)
    3. Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima,
      mhirano at the FinSBD Task: Pointwise Prediction Based on Multi-layer Perceptron for Sentence Boundary Detection, The First Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing In conjunction with the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp.102-107, Macao, China, August, 2019. (accepted)
    4. Hiroki Sakaji, Ryota Kuramoto, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Keita Sunakawa,
      Financial Text Data Analytics Framework for Business Confidence indices and Inter-Industry Relations, The First Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing In conjunction with the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp.40-46, Macao, China, August, 2019. (accepted)
    5. Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji,
      Economic Causal-Chain Search using Text Mining Technology, The First Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing In conjunction with the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp.61-65, Macao, China, August, 2019. (accepted)
    6. Ryo Hamawaki, Jun'ichi Ozaki, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji,
      Analyst of Investment Effect Using Multiplex Network Simulation of Banks and Firms, 5th International Conference on Computational Social Science (IC2S2), Amsterdam, The Netherlands, July, 2019.
    7. Kei Nakagawa, Shingo Sashida, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi,
      Economic Causal Chain and Predictable Stock Returns, 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), pp.655-660, Toyama, Japan, July, 2019.
    8. Kyoto Yono, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      Analysis of Macro Economic Uncertainty from News Text with financial market, 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), pp.661-666, Toyama, Japan, July, 2019.
    9. Kaito Takano, Miryu Tanaka, Hiroyuki Sakai, Ryozo Kitajima, Takahisa Ota, Chinatsu Tanabe, Hiroki Sakaji,
      Extraction of characteristic terms from patent documents for technical trend analysis, 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), pp.667-672, Toyama, Japan, July, 2019.
    10. Iwao Maeda, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, David Degraw, Atsuo Kato, Michiharu Kitano,
      Effectiveness of Uncertainty Consideration in Neural-Network-Based Financial Forecasting, 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), pp.673-678, Toyama, Japan, July, 2019.
    11. Yoshinori Tanaka, Syunya Kodera, Fumihito Sato, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi,
      The Extraction of Future-Oriented Sentences from Annual Reports, 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), pp.679-684, Toyama, Japan, July, 2019.
    12. Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      Extraction of relationship between Japanese and US interest rates using machine learning methods, 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), pp.649-654, Toyama, Japan, July, 2019.
    13. Yono Kyoto, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      Measuring the Macroeconomic Uncertainty based on the News Text by Supervised LDA for Investor's Decision Making, International Conference on Decision Economics (DECON2019), Ávila, Spain, June, 2019.
    14. Iwao Maeda, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, David Degraw, Hirokazu Tomioka, Atsuo Kato, Michiharu Kitano,
      Learning Uncertainty in Market Trend Forecast Using Bayesian Neural Networks, International Conference on Decision Economics (DECON2019), Ávila, Spain, June, 2019.
    15. Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubiuchi, Tatsuo Yamashita,
      Concept Cloud-based Sentiment Visualization for Financial Reviews, International Conference on Decision Economics (DECON2019), Ávila, Spain, June, 2019.
    16. Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      Japanese long-term interest rate forecast considering the connection between the Japanese and US yield curve, IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics, Shenzhen, China, May, 2019.
    17. Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita, Kiyoshi Izumi,
      Word-level Sentiment Visualizer for Financial Documents, IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics, Shenzhen, China, May, 2019.
    18. Atsuki Nakayama, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Takashi Shimada, Kenta Yamada,
      Short-term Stock Price Prediction by Analysis of Order Pattern Images, IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics, Shenzhen, China, May, 2019.
    19. Kyoto Yono, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Takashi Shimada,
      Extraction of Focused Topic and Sentiment of Financial Market by using Supervised Topic Model for Price Movement Prediction, IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics, Shenzhen, China, May, 2019.
    20. Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Masaki Kohana, Yasunao Takano, Kiyoshi Izumi,
      Estimation of Tags Using Various Data for Online Videos, The 33-rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2019), pp.301-312, Matsue, Japan, March, 2019.
    21. Yasunao Takano, Yusuke Iijima, Kou Kobayashi, Hiroshi Sakuta, Hiroki Sakaji, Masaki Kohana, Akio Kobayashi,
      Improving Document Similarity Calculation Using Cosine-Similarity Graphs, The 33-rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2019), pp.512-522, Matsue, Japan, March, 2019.
    22. Hirofumi Yamamoto, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Yuki Yamashita, Kyohei Osawa, Kiyoshi Izumi, Tadashi Shimada,
      Forecasting Crypto-Asset Price using Influencer Tweets, The 33-rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2019), pp.940-951, Matsue, Japan, March, 2019.
    23. Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Shoko Kimura, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Shintaro Nagao, Atsuo Kato,
      Selection of Related Stocks using Financial Text Mining, The 1st International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC) in 18th IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW2018), pp.191-198, Singapore, Singapore, November, 2018.
    24. Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      Impact Assessments of the CAR Regulation using Artificial Markets, International Workshop on Artificial Market 2018 (IWAM2018) in conjunction with The 21st International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA2018), pp.43-58, Tokyo, Japan, October, 2018.
    25. Ryo Hamawaki, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      Chain Bankruptcy Size in Inter-bank Networks: the Effects of Asset Price Volatility and the Network Structure, International Workshop on Social Simulations and Supercomputers 2018 (SSS2018) in conjunction with The 21st International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA2018), Tokyo, Japan, October, 2018.
    26. Shin Nishioka, Kiyoshi Izumi, Wataru Matsumoto, Takashi Shimada, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima,
      Impact on Financial Markets of Dark Pools, Large Investor, and HFT, International Workshop on Artificial Market 2018, Tokyo, Japan, October, 2018
    27. Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kota Tsubouchi, Kiyoshi Izumi, and Tatsuo Yamashita,
      Text-visualizing Neural Network Model: Understanding Online Financial Textual Data, The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), Melbourne, Australia, 2018.
    28. Kohana Masaki, Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Shusuke Okamoto,
      A Parallel Calculation Method on Web Browser for Contents Categorization, The 32nd International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (WAINA-2018), pp.40-44, Kraków, Poland, May, 2018.
    29. Hiroki Sakaji, Risa Murono, Hiroyuki Sakai, Jason Bennett, Kiyoshi Izumi,
      Discovery of Rare Causal Knowledge from Financial Statement Summaries, The 2017 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), pp.602-608, Hawaii, USA, November, 2017.
    30. Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita,
      Development of Sentiment Indicators Using both Unlabeled and Labeled Posts, The 2017 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), pp.314-321, Hawaii, USA, November, 2017.
    31. Shiori Kitamori, Hiroyuki Sakai, Hiroki Sakaji,
      Extraction of sentences concerning business performance forecast and economic forecast from summaries of financial statements by deep learning, The 2017 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), pp.67-73, Hawaii, USA, November, 2017.
    32. Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita,
      Development of an Interpretable Neural Network Model for Creation of Polarity Concept Dictionaries, The 2017 IEEE International Conference on Data Mining Workshops, pp.1122-1131, New Orleans, USA, November, 2017.
    33. Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Kohana Masaki,
      A Method for Extracting Correct Links from Automatic Created Links on Folksonomy, The 6th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with The 20th International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS-2017), pp.1144-1150, Toronto, Canada, August, 2017.
    34. Kohana Masaki, Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Shusuke Okamoto,
      A Topic Trend on P2P Based Social Media, The 6th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with The 20th International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS-2017), pp.1136-1143, Toronto, Canada, August, 2017.
    35. Hiroki Sakaji, Atsuya Miyazaki, Hiroyuki Sakai, Kiyoshi Izumi,
      Extracting Laboratory Front Pages from University Websites, The 6th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with The 20th International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS-2017), pp.1117-1125, Toronto, Canada, August, 2017.
    36. Hokuto Ototake, Hiroki Sakaji, Keiichi Takamaru, Akio Kobayashi, Yuzu Uchida, Yasutomo Kimura,
      A Web-Based Visualization System for Interdisciplinary Research Using Japanese Local Political Corpus, The 6th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with The 20th International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS-2017), pp.1076-1085, Toronto, Canada, August, 2017.
    37. Masaki Kohana, Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Shusuke Okamoto,
      A Distributed Calculation Scheme for Contents Categorization, The 31st IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications(AINA-2017), pp.614-620, Taipei, Taiwan, March, 2017.
    38. Yasutomo Kimura, Keiichi Takamaru, Takuma Tanaka, Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Yuzu Uchida, Hokuto Ototake, Shigeru Masuyama,
      Creating Japanese Political Corpus from Local Assembly Minutes of 47 Prefectures, Coling 2016 workshop, The 12th Workshop on Asian Language Resources, pp.78-85, Osaka, Japan, December, 2016.
    39. Hiroki Sakaji, Masaki Kohana, Akio Kobayashi, Hiroyuki Sakai,
      Estimation of Tags via Comments on Nico Nico Douga, The 5th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with the 19th International Conference on NBiS-2016(WSSM-2016), pp.550-553, Ostrava, Czech Republic, September, 2016.
    40. Yousuke Kawamoto, Yasuki Nishiyama, Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Shigeru Masuyama,
      Investigation and Construction of Dictionary for Analysis of Comments in a video sharing site, The 2016 International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Application (ICAICTA2016), pp.1-6, Penang, Thailand, August, 2016.
    41. Hiroki Sakaji, Junya Ishibuchi, Hiroyuki Sakai,
      Extracting Polarity Comments from Nico Nico Douga, The 4th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with the 18th International Conference on NBiS-2015(WSSM-2015), pp.669-672, Taipei, Taiwan, September, 2015.
    42. Akihito Ikeda, Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Shigeru Masuyama,
      Classification of Comments on Nico Nico Douga for Annotation Based on Referred Contents, The 4th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with the 18th International Conference on NBiS-2015(WSSM-2015), pp.673-678, Taipei, Taiwan, September, 2015.
    43. Hirofumi Nonaka, Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Yusuke Suzuki, Hiroyuki Sakai, Shigeru Masuyama,
      Extraction of the effect and the technology terms from a patent document, The 40th International Conference on Computers & Industrial Engineering, Awaji Island, Japan, July, 2010.
    44. Hirofumi Nonaka, Yusuke Suzuki, Hiroki Sakaji, Hiroyuki Sakai, Shigeru Masuyama,
      Extracting EFFECT Expressions Form Patent Documents, Proc. of the 25th International Technical Conference of Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC 2010), pp.729-731, Pattaya, Thailand, July, 2010.
    45. Hiroki Sakaji, Satoshi Sekine, Shigeru Masuyama,
      Extracting Causal Knowledge Using Clue Phrases and Syntactic Patterns, 7th International Conference on Practical Aspects of Knowledge Management (PAKM), pp.111-122, Yokohama, Japan, 2008.
    46. Hiroki Sakaji, Hiroyuki Sakai, Shigeru Masuyama,
      Automatic Extraction of Basis Expressions That Indicate Economic Trends, The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), pp.977-984, Osaka, Japan, 2008. [PDF]

    著書

    1. 和泉潔, 諏訪博彦, 大西立顕, 坂地泰紀, 松島裕康, 不動産データへのデータ解析と人工知能技術の応用, 不動産テックを考える, pp. 75-90, プログレス, 2019.

    解説記事

    1. 坂地泰紀, bootstrapping, 知能と情報, 日本知能情報ファジィ学会, pp.200-200, Vol.28, No.6, 2016.

    国内学会発表論文・ポスター発表

    1. 和泉潔, 坂地泰紀,
      経済因果チェーン検索のシステム紹介と応用, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    2. 仁木裕太, 和泉潔, 松島裕康, 坂地泰紀, 島田尚,
      クラスタリング構造変化検知による銀行間ネットワークの時間変化分析, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    3. 平野正徳, 和泉潔, 松島裕康, 坂地泰紀, 島田尚,
      東京証券取引所における高頻度マーケットメイク戦略の注文行動分析, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    4. 濱脇諒, 尾崎順一, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康, 坂地泰紀,
      銀行間と企業間の多層ネットワーク・シミュレーションによる連鎖破綻の解析, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    5. 五十嵐光秋, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 須田真太郎,
      極性を考慮したリスク発見に向けた因果関係ネットワークの構築, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    6. 松浦出, 和泉潔, 坂地泰紀, 松島裕康, 島田尚,
      インデックス投資が証券市場の価格形成に与える影響の分析, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    7. 高嶺航, 和泉潔, 坂地泰紀, 松島裕康, 島田尚, 清水康弘,
      新聞記事からの因果関係を考慮したアナリストレポートの自動要約文生成, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    8. 小寺俊哉, 田中良典, 佐藤史仁, 佐久間洋明, 坂地泰紀, 和泉潔,
      有価証券報告書からの未来志向文の抽出, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    9. 余野京登, 和泉潔, 坂地泰紀, 島田尚, 松島裕康,
      Supervised LDAモデルによるニューステキストを用いたマクロ経済不確実性指数の構築, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    10. 前田巌, 松島裕康, 坂地泰紀, 和泉潔, ディグロー デビット, 富岡博和, 加藤惇雄, 北野道春,
      深層学習における不確かさ評価の重要性, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    11. 和泉潔, 松島裕康, 坂地泰紀,
      データ解析とシミュレーションの統合による経済市場制度設計, 情報処理学会知能システム研究会, 2019.
    12. 山本寛史, 坂地泰紀, 松島裕康, 山下雄己, 大澤恭平, 和泉潔, 島田尚,
      インフルエンサーのツイートを用いた暗号資産の価格変化予測, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.25-30, 2019.
    13. 堅木聖也, 坂地泰紀, 和泉潔, 石川康, 笠岡恒平,
      アナリストレポートを用いた中長期株価動向推定, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.42-47, 2019.
    14. 高嶺航, 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康, 島田尚, 清水康弘,
      新聞記事からのテキストマイニングによる因果関係を考慮したアナリストレポートの自動要約文生成, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.48-52, 2019.
    15. 北島良三, 酒井浩之, 上村龍太郎, 坂地泰紀, 平松賢士, 栗田昌孝,
      アナリストレポートと企業業績の関係解析 (第一報), 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.53-56, 2019.
    16. 酒井浩之, 坂地泰紀, 和泉潔, 松井藤五郎, 入江圭太郎,
      関連記事を用いた市況分析コメントの自動生成, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.61-66, 2019.
    17. 和泉潔, 坂地泰紀,
      経済因果チェーン検索のシステム紹介と応用, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.67-70, 2019.
    18. 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康,
      日米イールドカーブの連動性を用いた機械学習に基づく日本国債の長期金利予測, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.81-87, 2019.
    19. 濱脇諒, 尾崎順一, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康, 坂地泰紀,
      銀行間と企業間の多層ネットワークシミュレーションを用いた企業投資の影響分析, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.104-107, 2019.
    20. 松浦出, 和泉潔, 坂地泰紀, 松島裕康, 島田尚,
      シミュレーションによるインデックス投資の市場価格形成への影響分析, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.116-119, 2019.
    21. 曽根泰平, 和泉潔, 坂地泰紀, 松島裕康, 島田尚,
      流動性リスク管理による銀行ネットワーク安定化のシミュレョン分析, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.131-138, 2019.
    22. 坂地泰紀, 小林暁雄, 小花聖輝, 高野保直, 和泉潔,
      様々なデータを用いた動画タグの予測, 人工知能と知識処理研究会 (AI) , 電子情報通信学会技術研究報告, pp.71-75, 2019.
    23. 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康,
      内閣府景気動向指数の先行系列に基づく機械学習を用いた短期経済予測, 人工知能学会第34回社会におけるAI研究会, 2019.
    24. 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康,
      日米イールドカーブの連動性に基づく機械学習を用いた日本の金利変動モデルの構築, 日本金融・証券計量・工学学会第50回大会, 2019.
    25. 前田巌, 松島裕康, 坂地泰紀, 和泉潔, David deGraw, 富岡博和, 加藤惇雄,
      高頻度注文情報の時系列性考慮による短期市場動向予測, 人工知能学会第21回金融情報学研究会, pp.50-52, 2018.
    26. 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康,
      金融テキストマイニングの基づいた投資家支援プラットフォームの開発, 人工知能学会第21回金融情報学研究会, pp.59-60, 2018.
    27. 加藤悠太, 酒井浩之, 坂地泰紀, 北島良三, 江口潤一,
      決算短信における業績要因・業績結果の因果関係の抽出, 人工知能学会第21回金融情報学研究会, pp.71-75, 2018.
    28. 高野保真, 坂地泰紀, 佐藤重幸,
      機械学習を用いたSMTソルバの自動選択と自動チューニングに向けて, 日本ソフトウェア科学会第35回大会, 2018.
    29. 西村弘平, 坂地泰紀, 和泉潔,
      表現類似度を用いた因果ネットワークの構築, 2018年度人工知能学会全国大会, 2018.
    30. 坂地泰紀, ベネット ジェイスン, 宮尾祐介, 和泉潔,
      ロイターニュース記事からの因果関係抽出の試み, 2018年度人工知能学会全国大会, 2018.
    31. 余野京登, 坂地泰紀, 和泉潔,
      金融レポート、およびマクロ経済指数による日銀センチメント指数の構築, 2018年度人工知能学会全国大会, 2018.
    32. 太田貴久, 南拓也, 山崎祐介, 奥野好成, 田辺千夏, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      特許文書を対象とした因果関係抽出に基づく発明の新規用途探索, 2018年度人工知能学会全国大会, 2018.
    33. 濱脇諒, 和泉潔, 坂地泰紀, 米納弘渡,
      資産市場の価格変動と銀行間貸借ネットワークの形状が銀行の連鎖倒産に与える影響, 2018年度人工知能学会全国大会, 2018.
    34. 佐藤史仁, 佐久間洋明, 小寺俊哉, 田中良典, 坂地泰紀, 和泉潔,
      有価証券報告書からの因果関係文の抽出, 2018年度人工知能学会全国大会, 2018.
    35. 酒井浩之, 坂地泰紀, 室野莉沙, 北島良三, ベネット ジェイスン,
      意外性のある原因・結果表現の決算短信からの抽出, 2018年度人工知能学会全国大会, 2018.
    36. 佐藤史仁, 佐久間洋明, 小寺俊哉, 田中良典, 坂地泰紀, 和泉潔,
      テキストマイニングによる有価証券報告書の因果関係文の抽出, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.39-43, 2018.
    37. 酒井浩之, 坂地泰紀, 和泉潔, 松井藤五郎, 入江圭太郎,
      経済テキストからの市況分析コメントの自動生成, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.44-49, 2018.
    38. 西村弘平, 坂地泰紀, 和泉潔,
      ベクトル表現を用いた因果関係連鎖の抽出, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.50-53, 2018.
    39. 平松賢士, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      極性付与されたアナリストレポートと株式リターンとの関連性, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.54-60, 2018.
    40. 伊藤友貴, 坂地泰紀, 和泉潔,
      深層学習を用いた経済テキスト可視化の検証, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.61-66, 2018.
    41. 余野京登, 坂地泰紀, 和泉潔,
      金融レポート、およびマクロ経済指数によるリアルタイム日銀センチメントの予測, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.67-68, 2018.
    42. 伊藤諒, 坂地泰紀, 和泉潔, 須田真太郎,
      単語の類義性・対義性を考慮したドメイン特化極性辞書構築, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.69-73, 2018.
    43. 丸澤英将, 和泉潔, 坂地泰紀, 田村浩道, 本廣守,
      テキストマイニングによる金融レポートの自動生成支援, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.74-81, 2018.
    44. 桧森拓真, 木村泰知, 坂地泰紀,
      地方議会会議録における発言文の推定, 言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) , pp.125-128, 2018.
    45. 坂地泰紀, 和泉潔,
      専門分野の論理関係抽出のためのテキスト解析プラットフォーム, 社会システムと情報技術研究ウィーク, 2018.
    46. 濱脇諒, 和泉潔, 坂地泰紀, 米納弘渡,
      資産市場の価格変動と銀行間貸借ネットワークの形状が銀行の連鎖倒産に与える影響, 経営課題にAIを!ビジネス・インフォマティクス研究会, 2018.
    47. 坂地泰紀, 小林暁雄, 小花聖輝,
      動画サイトのコメントを用いたタグ推定に関する研究, IDRユーザフォーラム2017, 2017. (企業賞「Sansan株式会社」)
    48. 村野壮人, 酒井浩之, 坂地泰紀, 江口潤一,
      決算短信から抽出した業績要因文の事業セグメントに基づく分類と業績文の抽出, 人工知能学会第19回金融情報学研究会, pp.59-64, 2017.
    49. 小林和正, 酒井浩之, 坂地泰紀, 平松賢士,
      アナリストレポートからのアナリスト予想根拠情報の抽出と極性付与, 人工知能学会第19回金融情報学研究会, pp.65-70, 2017.
    50. 丸澤英将, 和泉潔, 坂地泰紀, 田村浩道,
      業種別企業業績要因を含む新聞記事の抽出, 人工知能学会第19回金融情報学研究会, pp.71-77, 2017.
    51. 伊藤諒, 坂地泰紀, 和泉潔, 須田真太郎,
      語の類義性・対義性を考慮したドメイン特化型辞書構築手法の提案と評価, 人工知能学会第19回金融情報学研究会, pp.78-85, 2017.
    52. 室野莉沙, 酒井浩之, 坂地泰紀, ベネット ジェイスン,
      決算短信から抽出した原因・結果表現の意外性の判定, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.93-98, Vol.117, No.207, 2017. (学生研究賞)
    53. 田中琢真, 坂地泰紀, 小林暁雄, 木村泰知, 増山繁,
      地方議会の議案収集に向けた議案一覧抽出の試み, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.41-46, Vol.117, No.207, 2017.
    54. 田中琢真, 小林暁雄, 坂地泰紀, 内田ゆず, 乙武北斗, 高丸圭一, 木村泰知, 増山繁,
      都道府県議会会議録を対象とした議題・議案表現の自動抽出に向けた検討, 2017年度人工知能学会全国大会, 2017.
    55. 木村泰知, 小林暁雄, 坂地泰紀, 内田ゆず, 高丸圭一, 乙武北斗, 吉田光男, 荒木健治,
      議論の背景・過程・結果を関連づける地方政治コーパスの構築の試み, 2017年度人工知能学会全国大会, 2017.
    56. 坂地泰紀, 酒井浩之, 小林暁雄, 内田ゆず, 乙武北斗, 高丸圭一, 木村泰知,
      都道府県議会会議録からの意見や意志を表す発言の抽出, 言語処理学会第23回年次大会(NLP2017), pp.426-429, 2017.
    57. 木村泰知, 小林暁雄, 坂地泰紀, 内田ゆず, 高丸圭一, 乙武北斗, 吉田光男, 川浦昭彦,
      地方政治コーパス構築における従来の成果と現在の課題 –政治・経済分野の応用研究に向けたパネルデータの構築–, 言語処理学会第23回年次大会(NLP2017), pp.54-57, 2017.
    58. 田中瑞竜, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      複数の顧客企業からの共通要素と新規関連企業の抽出, 言語処理学会第23回年次大会(NLP2017), pp.1192-1195, 2017.
    59. 酒井浩之, 坂地泰紀, 山内浩嗣, 町田亮介, 阿部一也
      深層学習と拡張手がかり表現による業績要因文への極性付与, 人工知能学会第18回金融情報学研究会, pp.38-43, 2017.
    60. 高野海斗, 酒井浩之, 坂地泰紀, 和泉潔, 岡田奈奈, 水内利和
      株主招集通知における議案別の開始ページの推定, 人工知能学会第18回金融情報学研究会, pp.65-69, 2017.
    61. 酒井浩之, 柴田宏樹, 平松賢士, 坂地泰紀,
      アナリストレポートからのアナリスト予想根拠情報の抽出, 人工知能学会第17回金融情報学研究会, pp.25-30, 2016.
    62. 田中琢真, 小林暁雄, 坂地泰紀, 内田ゆず, 乙武北斗, 高丸圭一, 木村泰知,
      都道府県議会会議録を用いた地方政治コーパスの構築の試み, 情報処理北海道シンポジウム, 2016.
    63. 田中瑞竜, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      関連企業集合からの共通要素と新規関連企業の抽出, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.19-24, Vol.116, No.213, 2016.
    64. 田中琢真, 小林暁雄, 坂地泰紀, 内田ゆず, 乙武北斗, 高丸圭一, 木村泰知,
      地方政治コーパス構築に向けた都道府県議会会議録からの発言データの抽出, 第32回ファジィシステムシンポジウム(FSS2016), pp.251-254, 2016.
    65. 坂地泰紀, 小花聖輝, 小林暁雄, 酒井浩之,
      ニコニコ動画に投稿された動画の新しいタグの獲得, 第32回ファジィシステムシンポジウム(FSS2016), pp.249-250, 2016.
    66. 坂地泰紀, 所佳祐, 酒井浩之,
      製品名と特許における名称の言い換え知識の抽出, 2016年度人工知能学会全国大会, 2016. [PDF]
    67. 北森詩織, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      決算短信PDFからの業績予測文の抽出, 言語処理学会第22回年次大会, pp.653-656, 2016.
    68. 吉岡晋作, 坂地泰紀, 酒井浩之,
      ニコニコ動画に頻出する特徴コメントの抽出, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.1-5, Vol.115, No.445, 2016.
    69. 本間友実子, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      企業Webページを用いた関連企業の抽出, ARG 第7回Webインテリジェンスとインタラクション研究会, pp.13-14, 2015.
    70. 北森詩織, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      決算短信PDFからの業績予測を含む文の抽出, 第15回 人工知能学会 金融情報学研究会, pp.1-6, 2015.
    71. 酒井浩之, 小林義和, 坂地泰紀,
      企業の決算短信PDFから抽出した業績要因への極性付与, 第15回 人工知能学会 金融情報学研究会, pp.7-12, 2015.
    72. 川本洋輔, 西山泰貴, 小林暁雄, 坂地泰紀, 増山繁,
      ニコニコ動画で視聴をより楽しむためのアプリケーションのためのニコニコ用語辞書拡張, エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2015, pp.422-428, 2015.
    73. 坂地泰紀, 酒井浩之,
      ニコニコ動画からのポジティブ・ネガティブコメントの抽出, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.31-36, Vol.115, No.222, 2015.
    74. 宮崎敦也, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      大学Webページからの研究室トップページの抽出, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.37-41, Vol.115, No.222, 2015.
    75. 瀬戸孟, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      企業の決算短信PDFの自動要約, 第13回 人工知能学会 金融情報学研究会, pp.50-55, 2014.
    76. 石淵準也, 坂地泰紀, 酒井浩之,
      ニコニコ動画からのポジティブなコメントの抽出, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.17-21, Vol.114, No.211, 2014.
    77. 酒井浩之, 坂地泰紀,
      企業Webページを対象とした企業検索システムのための検索クエリに関連するタグの推定, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.41-45, Vol.114, No.211, 2014.
    78. 池田晃人, 小林暁雄, 坂地泰紀, 増山繁,
      ニコニコ動画のコメントに対する言及内容に基づくアノテーションのための分類, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.47-52, Vol.114, No.211, 2014.
    79. 柴原啓太, 坂地泰紀, 酒井浩之,
      ニコニコ動画と日経プレスリリース記事との関連付け, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.75-79, Vol.114, No.211, 2014.
    80. 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      決算短信PDFからの因果関係抽出に基づく過去事象間の関連表示システム, 2014年度人工知能学会全国大会, 2014. [PDF]
    81. 田原如菜, 坂地泰紀, 酒井浩之,
      Twitterからのキャラクター印象表現の抽出, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.5-10, Vol.113, No.429, 2014.
    82. 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      企業業績発表記事からの因果関係抽出, 人工知能学会第11回金融情報学研究会, pp.37-43, 2013. (優秀論文賞)
    83. 坂地泰紀, 増山繁,
      新聞記事コーパスからの因果関係の抽出, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.7-10, Vol.111, No.119, 2011.
    84. 増山繁, 野中尋史, 坂地泰紀, 小林暁雄, 鈴木佑輔, 太田貴久, 酒井浩之,
      自然言語処理技術を利用した効果-技術型パテントマップの自動生成手法の開発, 第1回特許情報シンポジウム, 2010.
    85. 坂地泰紀, 増山繁, 酒井浩之,
      新聞記事中の文が因果関係を含むか否かの判定, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.47-50, Vol.110, No.142, 2010.
    86. 野中尋史, 小林暁雄, 坂地泰紀, 鈴木佑輔, 酒井浩之, 増山繁,
      効果ー技術型パテントマップ作成を目的とした特許明細書中からの効果語及び技術語の自動抽出と意味的統合, 人工知能学会第24回全国大会, 2010.
    87. 野中尋史, 坂地泰紀, 鈴木佑輔, 酒井浩之, 増山繁,
      パテントマップ自動生成のための特許明細書中からの効果語の抽出, OR学会中部支部研究発表会, 2010.
    88. 坂地泰紀, 小林暁雄, 関根聡, 竹中孝真,
      商品ページからの属性・属性値抽出と同一商品クラスタリング手法, 言語処理学会第16回年次大会, pp.371-374, 2010.
    89. 小林暁雄, 坂地泰紀, 関根聡, 竹中孝真,
      ショッピングサイトの商品ページタイトルからの商品関連用語の抽出と商品カタログへの商品ページの紐付け手法, 言語処理学会第16回年次大会, pp.367-370, 2010.
    90. 関根聡, 小林暁雄, 坂地泰紀, 竹中孝真,
      ショッピングサイトにおける商品の同一性、類似性の推定手法, 言語処理学会第16回年次大会, pp.254-257, 2010.
    91. 谷口将太, 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      経済新聞記事から抽出した景気動向を示す根拠表現への極性付与手法の提案, 言語処理学会第16回年次大会, pp.170-173, 2010.
    92. 坂地泰紀, 野中尋史, 酒井浩之, 増山繁,
      特許文書からのブートストラップ手法を用いた課題・効果表現対の抽出, 情報処理学会研究報告, Vol.2009-NL-192 No.14, 2009.
    93. 坂本大祐, 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      企業業績要因文における因果関係の有無判定手法の提案, 言語処理学会第15回年次大会, pp.925-928, 2009.
    94. 坂地泰紀, 竹内康介, 関根聡, 増山繁,
      構文パターンを用いた因果関係の抽出, 言語処理学会第14回年次大会, pp.1144-1147, 2008.
    95. 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      景気動向を示す根拠表現の抽出と分類, オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会, vol.2007, pp.194-195, 2007.
    96. 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      景気動向を示す根拠表現の抽出と分析, 電子情報通信学会技術研究報告, vol.107, no.158, pp.151-156, 2007.

    招待講演・セミナー等

    1. 坂地泰紀, "多様なテキストデータを対象にした金融テキストマイニング", 第293回MPTフォーラム, 2019年5月.
    2. 坂地泰紀, "言語処理技術を用いた金融テキストマイニング", 北海道大学講演会(電子情報通信学会・日本知能情報ファジィ学会), 2018年7月.
    3. 坂地泰紀, "人工知能と資産運用の結びつき・テキストマイニング等の研究を踏まえて", あすか資産運用勉強会, 2018年6月.
    4. Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, David Malkin, Shirabe Ogino, "Artificial Intelligence and Machine Learning for Investment Management", Daiwa Investment Conference Tokyo 2018, March, 2018.
    5. 和泉潔, 坂地泰紀, "金融テキストマイニングの最前線", 大和・東大未来金融フォーラム, 2018年3月.
    6. 荻野調, 和泉潔, 坂地泰紀, "AI X FINTECH 〜 AI予測の最適利用と実務", FIN/SUM WEEK 2017, 2017年9月.
    7. 和泉潔, 坂地泰紀, "金融テキストマイニングによる企業や資産の価値評価", 大和・東大未来金融フォーラム, 2017年7月.
    8. 和泉潔, 坂地泰紀, "人工知能(AI)技術の金融市場への応用の最新動向", 大和総研理事会, 2017年7月.
    9. 和泉潔, 坂地泰紀, "人工知能技術を用いた金融データマイニング:その後の進展", 野村証券社内講演, 2017年5月.
    10. 和泉潔, 坂地泰紀, "市場分析のための人工知能最前線", 三井物産社内講演, 2017年4月.
    11. 小町守, 坂地泰紀, 萩原正人, 長谷川大, グラム・ニュービッグ, 吉田光男, "自然言語処理における企業と大学と学生の関係", 言語処理学会第17回年次大会ワークショップ (パネリスト), 2011年3月.

    学会活動

    現在進行

  • NLP若手の会運営委員会, 運営委員, 2019~
  • The 14th International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing (3PGCIC), Distributed Systems and Social Networks, Program Committee, 2019.
  • The 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), Special Session Organizer, 2019.
  • International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI), Program Committee, 2019~
  • International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC), Program Committee, 2018~
  • 人工知能学会 第二種研究会 金融情報学研究会 (SIG-FIN), 幹事, 2018~
  • 電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC), 幹事補佐, 2018~
  • International Workshop on Web Services and Social Media (WSSM), Program Committee, 2015~
  • 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ誌編集委員会, 編集委員, 2018~
  • 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ学術奨励賞選定委員会, 投票委員, 2018~
  • 過去

  • The 21st International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA2018), Workshop/Tutorial Chairs, 2018.
  • The 33rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2019), Internet of Things and Social Networking, Program Committee, 2019.
  • 電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC), 専門委員, 2017.
  • 電子情報通信学会総合大会 情報・システム, 編集委員, 2019.
  • 競争的資金

    • 科学研究費補助金 基盤研究(C), "決算短信やWEB情報を活用した就職支援のための企業検索システム", 研究代表者: 酒井浩之(成蹊大学・准教授), 平成27年度~平成30年度. (研究分担者)
    • 科学研究費補助金 基盤研究(B), "議論の背景・過程・結果を関連づける地方政治コーパスの構築とその学際的応用", 研究代表者: 木村泰知(小樽商科大学・准教授), 平成28年度~平成31年度. (研究分担者)