Masashi Toyoda 研究室
主宰者：Masashi Toyoda
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
当研究室では、大規模なデータ解析とAI技術を活用して、現実世界の複雑な問題を理解・解決する研究を行っています。主な研究領域は三つに分けられます。
第一に、**AI説明性と人間-機械協働**に関する研究です。デザイナーやユーザーが複雑なAIシステムの判断を理解できるよう、どの要素が結果に影響したかを視覚的に示す手法を開発しています。これにより、ユーザーはAIのフィードバックをより効率的に活用でき、作業の反復回数を減らすことができます。
第二に、**ソーシャルメディアデータ分析**です。TwitterなどのマイクロブログやSNS上の大規模データを自然言語処理や時系列分析で解析し、公衆衛生キャンペーン（特にCOVID-19ワクチン接種）時の世論形成、疾病拡大に関連した都市内の人口動態変化、トレンドの発見などを調べています。
第三に、**データマイニングと最適化アルゴリズム**です。時系列データベースから隠れたパターンを発掘する手法や、大規模で複雑な関数の最適化問題を解く進化的アルゴリズムの改良に取り組んでいます。これらの技術は、ビジネス意思決定やスキル開発支援などの実世界の応用につながります。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（21 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3703375
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtho.2025.09.1668
- DOI: https://doi.org/10.1145/3715928.3737472
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-06658-7
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0299935
- DOI: https://doi.org/10.1527/tjsai.39-5_c-n93
- DOI: https://doi.org/10.1145/3613905.3651123
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-023-05172-5
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-023-04811-1
- DOI: https://doi.org/10.1145/3583133.3596385
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- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.ijcnlp-srw.8
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.30.531
- DOI: https://doi.org/10.1109/asonam55673.2022.10068695
- [2022] Evolution of Public Opinion on COVID-19 Vaccination in Japan: Large-Scale Twitter Data AnalysisDOI: https://doi.org/10.2196/41928
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11101523
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.findings-emnlp.472
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata52589.2021.9671982
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata52589.2021.9672064
- DOI: https://doi.org/10.1145/3449726.3459575
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.findings-emnlp.407
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.findings-emnlp.399
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