Masayuki Goto 研究室
主宰者：Masayuki Goto
早稲田大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Masayuki Goto研究室は、大規模なデータから有用な情報を抽出し、ビジネスや医療の現場で意思決定を支援するシステムの開発に取り組んでいます。特に、機械学習や深層学習の手法を用いて、テーブル形式のデータ（表計算ソフトで扱うような構造化データ）や画像データの分析に力を入れています。不十分なデータセットでも高精度な予測を可能にする事前学習や転移学習の最適化、また自然言語処理を活用した説明可能な推薦システムの開発なども進めています。
一つの重要なテーマは、現実のデータが抱える課題への対応です。例えば、データ不足や不均衡なデータ分布、複数種類の情報の統合などの問題に対して、大規模言語モデルや拡散モデルなどの最新技術を組み合わせた新しい解決手法を提案しています。さらに、電子商取引における顧客の潜在的な購買意欲の推定やクーポン配布の効果測定、観察データを用いた因果効果の推定など、ビジネスの実践的な課題に対応した研究も展開しています。
加えて、医療分野では急性統合失調症の治療反応予測や薬物副作用の分析、脳神経外科における治療合併症の事例報告などを行っており、多様な領域にわたるデータ分析の応用を進めています。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 医学Yasushi Takagi 研究室Tokushima University Hospital論文 100 件·共通: がん進展・微小環境, 神経回路・脳機能, 神経回路・脳, がん生物学・発がん +8
- 神経科学Koichiro Wasano 研究室Tokai University Hospital論文 79 件·共通: 行動・情動, 学習・記憶, がん生物学・発がん, がん基礎科学 +6
- 医学Tetsuyoshi Horiuchi 研究室Shinshu University Hospital論文 83 件·共通: 神経回路・脳機能, 神経回路・脳, がん生物学・発がん, がん基礎科学 +7
- 医学Yoshito Tsushima 研究室Gunma University Hospital論文 100 件·共通: 神経回路・脳機能, 神経回路・脳, がん生物学・発がん, がん基礎科学 +6
- 医学Toshio Uraoka 研究室群馬大学論文 100 件·共通: 神経回路・脳機能, 神経回路・脳, がん生物学・発がん, がん基礎科学 +6
- 医学Kenji Okami 研究室東海大学論文 81 件·共通: 神経回路・脳機能, 神経回路・脳, がん生物学・発がん, がん基礎科学 +6
- 医学Masahiro Funaba 研究室Yamaguchi University Hospital論文 77 件·共通: 神経回路・脳機能, 神経回路・脳, 学習・記憶, 認知・行動科学 +6
- 物理学・天文学Hidekazu Tanaka 研究室山口大学論文 80 件·共通: 学習・記憶, がん生物学・発がん, がん基礎科学, 腫瘍学 +6
研究成果（69 件）
- DOI: https://doi.org/10.3390/admsci16070307
- DOI: https://doi.org/10.3390/jimaging12040143
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2026.133405
- DOI: https://doi.org/10.5797/jnet.cr.2026-0025
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-025-11129-1
- DOI: https://doi.org/10.3390/app152212118
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131371
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2025.114371
- DOI: https://doi.org/10.1002/pcn5.70182
- DOI: https://doi.org/10.1097/jcp.0000000000002040
続きを表示（残り 59 件）閉じる
- DOI: https://doi.org/10.7232/iems.2025.24.2.176
- DOI: https://doi.org/10.1145/3756580.3756677
- DOI: https://doi.org/10.1109/icme59968.2025.11209782
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12055-025-01968-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2025.100671
- DOI: https://doi.org/10.1145/3696410.3714583
- DOI: https://doi.org/10.7232/iems.2024.23.2.182
- DOI: https://doi.org/10.1145/3690407.3690423
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.125852
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-024-10698-x
- DOI: https://doi.org/10.1109/dsins64146.2024.10992140
- [2024] AAU2V: User and Item Embedding Model with Attention Mechanism Considering Auxiliary InformationDOI: https://doi.org/10.7232/iems.2024.23.4.535
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v38i4.28188
- DOI: https://doi.org/10.1080/23311916.2024.2307718
- DOI: https://doi.org/10.1080/23311916.2023.2300557
- DOI: https://doi.org/10.7232/iems.2024.23.2.253
- DOI: https://doi.org/10.7232/iems.2024.23.2.125
- DOI: https://doi.org/10.17929/tqs.8.113
- DOI: https://doi.org/10.7232/iems.2023.22.4.437
- DOI: https://doi.org/10.17929/tqs.9.109
- [2023] A Method to Improve Serendipity of Recommendation Lists Based on Collaborative Metric LearningDOI: https://doi.org/10.17929/tqs.9.62
- DOI: https://doi.org/10.1109/icccmla58983.2023.10346880
- DOI: https://doi.org/10.7232/iems.2023.22.3.340
- DOI: https://doi.org/10.7232/iems.2023.22.3.327
- [2023] Brain Microstructure and Brain Function Changes in Space Headache by Head-Down-Tilted Bed RestDOI: https://doi.org/10.3357/amhp.6177.2023
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.110791
- DOI: https://doi.org/10.17929/tqs.8.100
- DOI: https://doi.org/10.17929/tqs.8.77
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvprw59228.2023.00353
- DOI: https://doi.org/10.5664/jcsm.10668
- DOI: https://doi.org/10.1142/s0129065723500041
- DOI: https://doi.org/10.17929/tqs.7.125
- DOI: https://doi.org/10.1527/tjsai.37-2_e-63
- DOI: https://doi.org/10.17929/tqs.7.69
- DOI: https://doi.org/10.21926/obm.neurobiol.2201115
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc53654.2022.9945506
- [2022] Adaptive Ranking-based Sample Selection for Weakly Supervised Class-imbalanced Text ClassificationDOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.findings-emnlp.119
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.amjcard.2022.06.040
- [2022] Fashion intelligence system: An outfit interpretation utilizing images and rich abstract tagsDOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119167
- DOI: https://doi.org/10.17929/tqs.7.149
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-022-07418-8
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc53654.2022.9945163
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-022-07610-w
- DOI: https://doi.org/10.17929/tqs.6.60
- DOI: https://doi.org/10.1080/23311916.2020.1865598
- DOI: https://doi.org/10.1504/ajmsa.2021.118391
- DOI: https://doi.org/10.1504/ajmsa.2021.10042071
- DOI: https://doi.org/10.1109/iwcia52852.2021.9626021
- DOI: https://doi.org/10.1504/ajmsa.2021.118381
- DOI: https://doi.org/10.1504/ajmsa.2021.10042070
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3970818
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107970
- DOI: https://doi.org/10.1109/iwcia52852.2021.9626037
- DOI: https://doi.org/10.1080/23311916.2021.1988381
- DOI: https://doi.org/10.1109/iwcia52852.2021.9626043
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-00091-2
- DOI: https://doi.org/10.7232/iems.2021.20.3.384
- [2021] A Latent Class Analysis for Item Demand Based on Temperature Difference and Store CharacteristicsDOI: https://doi.org/10.7232/iems.2021.20.1.35
- DOI: https://doi.org/10.7232/iems.2021.20.1.48
科研費（0 件）
まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。
所属学会・役職（0 件）
まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。