研究経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 次世代の機械学習

  研究期間：

• 先端的なニューラルネットワーク

  研究期間：

• 感性情報処理と応用

  研究期間：

• 一般化進化計算法

  研究期間：

著書 【 表示 ／ 非表示 】

著書 【 表示 ／ 非表示 】

• C言語による画像処理プログラミング入門

  長尾智晴（ 担当： 単著）

  朝倉書店  2014年9月  （ ISBN:9784254122060 ）

  Amazon

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  記述言語：日本語 著書種別：学術書

  本著書は原著出版社である昭晃堂が解散したことによる再出版である．

• よくわかる最新画像処理アルゴリズムの基本と仕組み

  （ 担当： 単著）

  秀和システム  2012年10月  （ ISBN:9784798035178 ）

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  記述言語：日本語 著書種別：学術書

• 進化技術ハンドブック　第Ⅲ巻応用編

  電気学会進化技術応用調査専門委員会（ 担当： 共著 ,  範囲: 32.1節）

  近代科学社  2012年 

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  記述言語：日本語 著書種別：学術書

• C言語による画像処理プログラミング入門

  （ 担当： 単著）

  昭晃堂  2011年5月  （ ISBN:9784785631796 ）

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  記述言語：日本語 著書種別：学術書

• 進化技術ハンドブック　第Ⅱ巻応用編

  電気学会進化技術応用調査専門委員会（ 担当： 共著）

  近代科学社  2011年 

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  記述言語：日本語 著書種別：学術書

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

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• Comparative analysis of kidney function prediction: traditional statistical methods vs. deep learning techniques

  Ohashi, M; Ishikawa, Y; Arai, S; Nagao, T; Kitaoka, K; Nagasu, H; Yano, Y; Kashihara, N

  CLINICAL AND EXPERIMENTAL NEPHROLOGY   2025年1月

  DOI Web of Science PubMed

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  記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   共著  

• BINN-DT: Towards Better Interpretability of Multidimensional Decision Rules via Bivariate Nonlinear Node Decision Trees

  Satoshi Arai, Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao

  Proceeding of SMC-2024   2024年10月  [査読有り]

  DOI

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  担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   単著  

• マンガ書籍中の不適切な画像検出システム

  村上 聡, 長尾 智晴

  人工知能学会論文誌   39 ( 1 )   A-N76_1 - 11   2024年1月

  DOI CiNii Research

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  記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会   共著  

  <p>This paper describes a system for detecting inappropriate images in manga books intended for reading by boys and girls. However, since a page of a manga book has multiple frames, each of which contains images of different scenes, it is necessary to determine inappropriate images for each frame of the page. In this study, we developed an inappropriate image detection system that combines a CNN for automatically extracting frames on a page as polygons and a CNN for recognizing the presence or absence of inappropriate objects in each extracted frame, specializing in detecting exposed female breasts, the most frequently appearing inappropriate image in manga books. This system has improved the efficiency and quality of inappropriate image detection, which was previously possible only by human visual inspection.</p>

• MIPCE: Generating Multiple Patches Counterfactual-Changing Explanations for Time Series Classification

  Okumura Hiroyuki, Nagao Tomoharu

  Artificial Neural Networks and Machine Learning - Icann 2023   231 - 242   2023年9月

  CiNii Research

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  記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Springer   共著  

  In the development of AI and deep neural networks (DNNs), a growing concern has emerged regarding not only accuracy, but explainability. The corresponding field of research, known as eXplainable AI (XAI), is important because interpreting the predictions of AI helps users make decisions in critical areas such as medicine. XAI has recently gained popularity particularly for counterfactual explanations from a psychological perspective. However, despite recent progress in XAI, few existing methods focus on explaining time series data. We therefore propose Multiple Patches Counterfactual-changing Explanations (MIPCE) for fully convolutional networks (FCNs), which focuses on subsequences of time series, showing the process of change to the counterfactual. First, MIPCE obtains subsequences from features appearing in the FCN, and divides the time series data into patches. Using GPLVM, it then generates the interpretable process of counterfactual change in each patch. We compared our method with other counterfactual methods in terms of proximity, plausibility, and substitutability. These quantitative results indicate that MIPCE outperforms existing methods. In addition, our user test shows that our explanations are useful in helping users understand the decision-making processes of DNNs.

• MIPCE: Generating Multiple Patches Counterfactual-Changing Explanations for Time Series Classification

  Okumura, H; Nagao, T

  ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MACHINE LEARNING, ICANN 2023, PT VI   14259   231 - 242   2023年

  DOI Web of Science

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  記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   共著  

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総説・解説記事等 【 表示 ／ 非表示 】

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• 最適化技術の本命：進化計算法(EC: Evolutionary Computation)の基礎と応用

  長尾智晴

  トリケップスセミナー   2025年3月  [依頼有り]

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  担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：講演資料等（セミナー，チュートリアル，講習，講義他）   単著  

• 量子コンピューティングの業務利用

  長尾智晴

  つながり   53   48 - 50   2025年1月  [依頼有り]

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  担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）   単著  

• 小規模データに対する機械学習の効果的適用法

  長尾智晴

  トリケップスセミナー   2024年12月  [依頼有り]

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  担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：講演資料等（セミナー，チュートリアル，講習，講義他）   単著  

• 最近のAIに関する話題と業務でのAI利用について

  長尾智晴

  第19回「AI技術の発展の自動運転システム」IoT・M2Mフォーラム   2024年10月  [依頼有り]

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  担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：講演資料等（セミナー，チュートリアル，講習，講義他）   単著  

• 業務への「多目的最適化」の応用

  長尾智晴

  つながり   52   48 - 50   2024年10月  [依頼有り]

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  担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）   単著  

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産業財産権 【 表示 ／ 非表示 】

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• ニューラルネットワークシステム、学習制御装置、演算方法、学習制御方法およびプログラム

  長尾智晴，小林雅幸

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  出願人：横浜国立大学

  出願番号：特願2021-032097  出願日：2021年3月1日

  特許番号/登録番号：特許第7612198号  登録日：2024年12月27日 

  権利者：横浜国立大学

• 説明生成装置、説明生成方法およびプログラム

  長尾智晴，白川真一

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  出願人：横浜国立大学

  出願番号：特願2019-137811  出願日：2019年7月26日

  特許番号/登録番号：特許第7493813号  登録日：2024年5月24日 

  権利者：横浜国立大学

• グラフ生成装置、状態予測装置、グラフ生成方法、状態予測方法およびプログラム。

  長尾智晴，白川真一，荒井　敏，小林雅幸

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  出願人：横浜国立大学

  出願番号：特願2021-182822  出願日：2021年11月9日

  権利者：横浜国立大学

• 演算装置、共通演算設定装置、演算方法、共通演算設定方法およびプログラム

  長尾智晴，葛谷直規

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  出願人：横浜国立大学

  出願番号：特願2021-041855  出願日：2021年3月15日

  特許番号/登録番号：特許第 7609419号  登録日：2024年12月23日 

  権利者：横浜国立大学

• 学習モデル装置、演算装置生産システム、演算方法、演算装置生産方法およびプログラム

  長尾智晴，葛谷直規

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  出願人：横浜国立大学

  出願番号：特願2021-1197852  出願日：2021年12月6日

  権利者：横浜国立大学

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

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• 横浜国立大学　令和６年度発明表彰

  2024年04月   横浜国立大学   浸透学習法  

  受賞者：長尾智晴，柳元美玖

• Young Researcher Award

  2019年12月   IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter   Improvement Method of Genetic Programming using Transfer Learning  

  受賞者：Shinji Kato and Tomoharu Nagao

• SMC-2017 Smartstones Prize at BCI Hackathon

  2017年10月   IEEE  

  受賞者：Miku Yanagimoto, Chiaki Hirayama and Tomoharu Nagao

• Best Paper Award

  2017年07月   Genetic and Evolutionary Computation Conference 2017   A Genetic Programming Approach to Designing Convolutional Neural Network Architectures  

  受賞者：Masanori Suganuma, Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao

• ベストプレゼンテーション賞

  2016年12月   情報処理学会   畳み込みニューラルネットワークを用いた画像分類タスクの直感的可視化方法  

  受賞者：荒井　敏，長尾智晴

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科研費（文科省・学振）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】

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• 段階的共進化による汎用神経回路網の自動構築に関する研究

  研究課題/領域番号：23H00491  2023年4月 - 2028年3月

  日本学術振興協会  科学研究費補助金  基盤研究(A)

  代表者：長尾智晴

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  担当区分：研究代表者  資金種別：競争的資金

  本研究では，深層学習などに代表される“期待される入出力応答を高精度に達成すること”を主な目的とする従来の単純な階層型・前向き結合(FF: Feed Forward)型神経回路網モデルから脱却し，内部に階層型・相互結合型・それ以外の任意の構造を含み，多目的・多機能で高度かつ柔軟な知能情報処理を行なうことができる，言わば“人工脳”を最適化法の一種である進化計算法をベースにして単純な機能から複雑な機能へと段階的に進化させることで自動構築する汎用神経回路網の自動構築手法を提案するとともに，現在の説明可能AI(XAI： explainable AI)技術を発展させ，人の脳の解析と同様に，汎用神経回路網の
  内部機能の位置や構造，判断根拠・処理の機序を明らかにして人に説明することを目指す人工脳科学とでも呼ぶべき方法論を開発する．さらに，構築した汎用神経回路網を実世界の問題に適用してその有効性を検証する．

• 浸透学習法とその応用に関する研究

  研究課題/領域番号：18H03305  2018年4月 - 2021年3月

  日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

  代表者：長尾智晴

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  担当区分：研究代表者  資金種別：競争的資金

• 画像処理・認識のためのセル型回路網の進化的自動生成

  研究課題/領域番号：26280056  2014年4月 - 2017年3月

  日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

  代表者：長尾智晴

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  担当区分：研究代表者  資金種別：競争的資金

その他競争的資金獲得・外部資金受入状況 【 表示 ／ 非表示 】

その他競争的資金獲得・外部資金受入状況 【 表示 ／ 非表示 】

• 精神的価値が成長する感性イノベーション拠点

  2012年4月 - 2022年3月

  文部科学省  COI-STREAM

  代表者：長尾智晴

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  担当区分：研究分担者

  広島大学を中核拠点とする「感性イノベーション拠点」の生理学研究所サテライトに横浜国立大学からの研究代表者として参画して，計算機による感性計測などの研究を遂行した．

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

• 非厳密な領域アノテーションによる畳み込みニューラルネットワークの一般画像分類精度の向上

  荒井 敏，白川 真一，長尾 智晴

  第23回情報科学技術フォーラム（FIT2024）  2024年9月  情報処理学会

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  開催年月日： 2024年9月

  記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

  開催地：広島   国名：日本国  

• 胸部Ｘ線画像分類における判断根拠領域の可視化

  深井友貴，荒井 敏，長尾智晴

  第23回情報科学技術フォーラム（FIT2024）  2024年9月  情報処理学会

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  開催年月日： 2024年9月

  記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

  開催地：広島   国名：日本国  

• リアルワールドデータにおける深層学習を用いた腎機能予測の精度比較

  大橋瑞紀

  第67回日本腎臓学会学術総会  2024年6月  大橋 瑞紀, 石川 裕也, 荒井 敏, 長尾 智晴, 北岡 かおり, 長洲 一, 矢野 裕一朗, 柏原 直樹

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  開催年月日： 2024年6月

  記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

  国名：日本国  

• ルール抽出による説明可能なファジィ決定木モデルの構築

  阿部有希，長尾智晴

  2022年電子情報通信学会総合大会  2022年3月  電子情報通信学会

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  開催年月日： 2022年3月

  記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

  開催地：オンライン  

• マルチレベル特徴集約を用いた自己教師あり学習による楽曲分類

  髙安雅人，長尾智晴

  2022年電子情報通信学会総合大会  2022年3月  電子情報通信学会

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  開催年月日： 2022年3月

  記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

  開催地：オンライン  

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学会誌・論文誌編集等 【 表示 ／ 非表示 】

学会誌・論文誌編集等 【 表示 ／ 非表示 】

• 電子情報通信学会論文誌

  査読委員 

  2000年

  -

  現在

   

• 情報処理学会論文誌

  査読委員 

  2000年

  -

  現在

   

共同研究希望テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

共同研究希望テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

共同・受託研究情報 【 表示 ／ 非表示 】

共同・受託研究情報 【 表示 ／ 非表示 】

• 説明できるAI(XAI)に関する研究

  企業等からの受託研究  

  研究期間： 2017年  -  2024年 

• 深層学習・浸透学習に関する研究

  企業等からの受託研究  

  研究期間： 2017年  -  2024年 

• 画像処理に関する研究

  国内共同研究  

  研究期間： 2007年10月  -  現在 

• 海事分野のAI化

  国内共同研究  

  研究期間： 2016年07月  -  現在 

• ロボット制御の最適化

  国内共同研究  

  研究期間： 2016年04月  -  現在 

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担当経験のある授業科目(学外) 【 表示 ／ 非表示 】

担当経験のある授業科目(学外) 【 表示 ／ 非表示 】

• 統計的・進化的機械学習に基づく知能化技術

  機関名：高度ポリテクセンター

• 画像処理・認識の最適化技術（進化的画像処理・認識等）

  機関名：高度ポリテクセンター

• 画像処理・認識アルゴリズムの知識とプログラム開発技術

  機関名：高度ポリテクセンター

教育活動に関する受賞 【 表示 ／ 非表示 】

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• ベストティーチャー賞

  2010年12月19日   横浜国立大学  

  受賞者（グループ）： 長尾智晴

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  2008から2010年度の間の教育業績等の評価による．

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 国土交通省委託事業「AI技術等の活用による船舶の高度な設計支援技術の構築のための調査研究委員会」

  2019年04月 - 2022年3月  委員長

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  委員区分：政府 

• 画像解析による農地の区画ごとの作付状況の把握手法有識者検討会

  2019年04月 - 現在  委員

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  委員区分：政府 

• 研究成果展開事業　研究成果最適展開支援プログラム委員会

  2020年07月 - 2022年3月  推進アドバイザー・査読委員

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  委員区分：政府 

• 基幹ネットワークシステムに係る保守・運用管理の委託業務に関する市場化テスト評価委員会

  2020年09月 - 2021年3月  委員

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  委員区分：政府 

• 「経理業務RPA導入に伴う環境開発・運用管理業務」企画提案書評価委員会

  2020年04月 - 2021年3月  委員

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  委員区分：政府 

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メディア報道 【 表示 ／ 非表示 】

メディア報道 【 表示 ／ 非表示 】

• YNU人工知能研究拠点

  東洋経済  東洋経済ACADEMIC 次代の教育・研究モデル特集 Vo.1  2022年

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  執筆者：本人 

学術貢献活動 【 表示 ／ 非表示 】

学術貢献活動 【 表示 ／ 非表示 】

• AI技術等の活用による船舶の高度な設計支援技術の構築のための調査検討委員会

  役割：審査・評価

  国土交通省  2020年4月 - 現在

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  種別：審査・学術的助言 

• 画像解析による農地の区画ごとの作付状況の把握手法検討会

  役割：審査・評価

  農林水産省  2019年4月 - 現在

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  種別：審査・学術的助言 

ベンチャー企業設立 【 表示 ／ 非表示 】

ベンチャー企業設立 【 表示 ／ 非表示 】

• 株式会社マシンインテリジェンス

  2008年7月8日

  情報通信業

学内活動 【 表示 ／ 非表示 】

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