谷本 啓です。NECにて機械学習と意思決定について研究開発と事業化を行っています。

研究内容

• 意思決定のためのモデリング
  • 因果推論
  • 強化学習
• 小データ機械学習
  • 補助情報学習
  • 転移学習
• 実問題応用
  • マーケティング: 需要予測と在庫最適化、価格最適化、品揃え最適化
  • 社会インフラ: 鉄道、宇宙、金融

略歴

[2012年3月] 学士（工学）東京大学工学部 航空宇宙工学科

[2014年3月] 修士（工学）東京大学工学系研究科 航空宇宙工学専攻

[2014年4月〜] 研究員, NEC

[2017年10月〜2022年3月] 客員研究員 理研AIP-NEC連携研究センター

[2021年9月] 博士（情報学）京都大学情報学研究科 知能情報学専攻

学位論文

1. 谷本 啓, Goal-oriented modeling for data-driven decision making (データ駆動型意思決定のための目的指向モデリング), Doctoral dissertation, 京都大学, 2021.

出版物（査読あり）

因果推論と推薦応用

1. Akira Tanimoto, Tomoya Sakai, Takashi Takenouchi, Hisashi Kashima. Regret Minimization for Causal Inference on Large Treatment Space. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2021.
2. Akira Tanimoto, Tomoya Sakai, Takashi Takenouchi, Hisashi Kashima. Causal Combinatorial Factorization Machines for Set-wise Recommendation. In Proceedings of the 25th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), 2021.

特権（補助）情報学習

3. Akira Tanimoto, So Yamada, Takashi Takenouchi, Masashi Sugiyama, Hisashi Kashima. Improving imbalanced classification using near-miss instances, Expert Systems with Applications, 2022.
4. Shogo Hayashi, Akira Tanimoto, Hisashi Kashima, Long-Term Prediction of Small Time-Series Data Using Generalized Distillation, In Proceedings of the 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2019.
5. 林 勝悟, 谷本 啓, 鹿島 久嗣, 一般化蒸留を用いた少量時系列データの長期予測, 人工知能学会論文誌, 2020, 35 巻, 5 号, p. B-K33_1-9

強化学習応用

3. Akira Tanimoto, Combinatorial Q-Learning for Condition-Based Infrastructure Maintenance, in IEEE Access, vol. 9, pp. 46788-46799, 2021.

Google scholarもご参照ください。

寄稿記事

1. 谷本 啓, 意思決定のための因果推論 — 過去データを用いた反事実予測の必要性と困難と方法 —, 人工知能, 2022, 37 巻, 4 号, p. 472-481

ブログ記事

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連絡先

a.tanimoto[at]nec.com

または個人用Gmail