基本情報

学部兼担

• 工学部

学位

• 修士（工学）(早稲田大学)
• 博士（情報学）(京都大学)

経歴

• 自 2023年10月, 至 現在

  京都大学, 大学院情報学研究科 知能情報学専攻, 講師
• 自 2020年02月, 至 2023年09月

  京都大学, 大学院情報学研究科 知能情報学専攻, 助教
• 自 2011年04月, 至 2020年01月

  NTT, コミュニケーション科学基礎研究所, 研究員

ID,URL

• J-Global ID

  201801000653333518

• 外部リンク

  https://www.ml.ist.i.kyoto-u.ac.jp/koh.takeuchi/

researchmap URL

• https://researchmap.jp/koh.t

研究

研究キーワード

• データマイニング
• 機械学習

研究分野

• 情報通信, 知能情報学

論文

• Scalable individual treatment effect estimator for large graphs.

  Xiaofeng Lin 0001; Han Bao 0002; Yan Cui 0008; Koh Takeuchi 0001; Hisashi Kashima

  Mach. Learn., 2025年01月

  
• Extracting essential structure from data

  Katsuhiko Ishiguro; Koh Takeuchi

  NTT Technical Review, 2012年11月

  
• Imitation networks: Few-shot learning of neural networks from scratch.

  Akisato Kimura; Zoubin Ghahramani; Koh Takeuchi; Tomoharu Iwata; Naonori Ueda

  CoRR, 2018年

  
• Estimating Treatment Effects Under Heterogeneous Interference.

  Xiaofeng Lin; Guoxi Zhang; Xiaotian Lu; Han Bao 0002; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima

  CoRR, 2023年

  
• Estimating Counterfactual Treatment Outcomes Over Time in Complex Multiagent Scenarios

  Keisuke Fujii; Koh Takeuchi; Atsushi Kuribayashi; Naoya Takeishi; Yoshinobu Kawahara; Kazuya Takeda

  IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024年

  
• Bleeding alert map (BAM): The identification method of the bleeding source in real organs using datasets made on mimicking organs.

  Maina Sogabe; Kaoru Ishikawa; Toshihiro Takamatsu; Koh Takeuchi; Takahiro Kanno; Koji Fujimoto; Tetsuro Miyazaki; Toshihiro Kawase; Toshihiko Sato; Kenji Kawashima

  Array, 2023年09月

  
• Estimating Treatment Effects Under Heterogeneous Interference.

  Xiaofeng Lin; Guoxi Zhang; Xiaotian Lu; Han Bao 0002; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima

  ECML/PKDD (1), 2023年

  
• QTNet: Theory-based Queue Length Prediction for Urban Traffic.

  Ryu Shirakami; Toshiya Kitahara; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima

  KDD, 2023年

  
• Causal Effect Estimation on Hierarchical Spatial Graph Data.

  Koh Takeuchi; Ryo Nishida; Hisashi Kashima; Masaki Onishi

  KDD, 2023年

  
• Mitigating Voter Attribute Bias for Fair Opinion Aggregation.

  Ryosuke Ueda; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima

  AIES, 2023年

  
• Multiview Representation Learning from Crowdsourced Triplet Comparisons.

  Xiaotian Lu; Jiyi Li; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima

  WWW, 2023年

  
• District Characteristics Analysis with Regional Garbage Amount Estimation Using Vehicle- Mounted Motion Sensors.

  Yasue Kishino; Yoshinari Shirai; Koh Takeuchi; Shin Mizutani; Takayuki Suyama; Futoshi Naya; Naonori Ueda

  ISC2, 2022年

  
• Mitigating Observation Biases in Crowdsourced Label Aggregation.

  Ryosuke Ueda; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima

  ICPR, 2022年

  
• Estimating counterfactual treatment outcomes over time in multi-vehicle simulation.

  Keisuke Fujii 0001; Koh Takeuchi; Atsushi Kuribayashi; Naoya Takeishi; Yoshinobu Kawahara; Kazuya Takeda

  SIGSPATIAL/GIS, 2022年

  
• Interpretable Knowledge Tracing: Simple and Efficient Student Modeling with Causal Relations.

  Sein Minn; Jill-Jênn Vie; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima; Feida Zhu 0001

  AAAI, 2022年

  
• Predicting Anesthetic Infusion Events Using Machine Learning

  Naoki Miyaguchi; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima; Mizuki Morita; Hiroshi Morimatsu

  Scientific Reports, 2021年11月19日, 査読有り

  
• Discriminant Dynamic Mode Decomposition for Labeled Spatiotemporal Data Collections.

  Naoya Takeishi; Keisuke Fujii 0001; Koh Takeuchi; Yoshinobu Kawahara

  SIAM J. Appl. Dyn. Syst., 2022年

  
• Time Series Link Prediction Using NMF.

  Faith W. Mutinda; Atsuhiro Nakashima; Koh Takeuchi; Yuya Sasaki; Makoto Onizuka

  IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing, BigComp 2019, Kyoto, Japan, February 27 - March 2, 2019, 2019年, 査読有り

  
• Non-linear Attributed Graph Clustering by Symmetric NMF with PU Learning.

  Seiji Maekawa; Koh Takeuchi; Makoto Onizuka

  CoRR, 2018年, 査読有り

  
• Fréchet Kernel for Trajectory Data Analysis.

  Koh Takeuchi; Masaaki Imaizumi; Shunsuke Kanda; Yasuo Tabei; Keisuke Fujii; Ken Yoda; Masakazu Ishihata; Takuya Maekawa

  ACM SIGSPATIAL, 2021年, 査読有り, 筆頭著者

  
• In-Vehicle Network Attack Detection Across Vehicle Models: A Supervised-Unsupervised Hybrid Approach.

  Shu Nakamura; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima; Takeshi Kishikawa; Takashi Ushio; Tomoyuki Haga; Takamitsu Sasaki

  IEEE ITSC, 2021年, 査読有り

  
• Crowdsourcing Evaluation of Saliency-based XAI Methods.

  Xiaotian Lu; Arseny Tolmachev; Tatsuya Yamamoto; Koh Takeuchi; Seiji Okajima; Tomoyoshi Takebayashi; Koji Maruhashi; Hisashi Kashima

  ECMLPKDD, 2021年, 査読有り

  
• Inter-domain Multi-relational Link Prediction.

  Luu Huu Phuc; Koh Takeuchi; Seiji Okajima; Arseny Tolmachev; Tomoyoshi Takebayashi; Koji Maruhashi; Hisashi Kashima

  ECMLPKDD, 2021年, 査読有り

  
• Grab the Reins of Crowds: Estimating the Effects of Crowd Movement Guidance Using Causal Inference.

  Koh Takeuchi; Ryo Nishida; Hisashi Kashima; Masaki Onishi

  AAMAS, 2021年, 査読有り, 筆頭著者

  
• Fast Deterministic CUR Matrix Decomposition with Accuracy Assurance.

  Yasutoshi Ida; Sekitoshi Kanai; Yasuhiro Fujiwara; Tomoharu Iwata; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima

  ICML, 2020年, 査読有り

  
• Succinct Trit-array Trie for Scalable Trajectory Similarity Search.

  Shunsuke Kanda; Koh Takeuchi; Keisuke Fujii; Yasuo Tabei

  ACM SIGSPATIAL, 2020年, 査読有り

  
• Simultaneous Link Prediction on Unaligned Networks Using Graph Embedding and Optimal Transport.

  Luu Huu Phuc; Koh Takeuchi; Makoto Yamada; Hisashi Kashima

  IEEE DSAA, 2020年, 査読有り

  
• Proximity Preserving Nonnegative Matrix Factorization.

  Yuya Ogawa; Koh Takeuchi; Yuya Sasaki 0001; Makoto Onizuka

  J. Inf. Process., 2020年, 査読有り

  
• New Attributed Graph Clustering by Bridging Attribute and Topology Spaces.

  Seiji Maekawa; Koh Takeuchi; Makoto Onizuka

  J. Inf. Process., 2020年, 査読有り

  
• 隣接性と構造類似性を考慮したグラフクラスタリング

  小川 裕也; 前川 政司; 竹内 孝; 佐々木 勇和; 鬼塚 真

  2019年03月

  
• Variational Inference of Penalized Regression with Submodular Functions.

  Koh Takeuchi; Yuichi Yoshida; Yoshinobu Kawahara

  UAI, 2019年, 査読有り, 筆頭著者

  
• Time Series Link Prediction Using NMF.

  Faith W. Mutinda; Atsuhiro Nakashima; Koh Takeuchi; Yuya Sasaki 0001; Makoto Onizuka

  J. Inf. Process., 2019年, 査読有り

  
• Accelerating Urban Science by Crowdsensing with Civil Officers.

  Takuro Yonezawa; Koh Takeuchi; Tomotaka Ito; Mina Sakamura; Yasue Kishino; Futoshi Naya; Naonori Ueda; Jin Nakazawa

  Ubicomp, 2018年, 査読有り

  
• Regional Garbage Amount Estimation and Analysis Using Car-Mounted Motion Sensors.

  Yasue Kishino; Yoshinari Shirai; Koh Takeuchi; Takayuki Suyama; Futoshi Naya; Naonori Ueda

  Ubicomp, 2018年, 査読有り

  
• Few-shot learning of neural networks from scratch by pseudo example optimization.

  Akisato Kimura; Zoubin Ghahramani; Koh Takeuchi; Tomoharu Iwata; Naonori Ueda

  BMVC, 2018年, 査読有り

  
• Mobile Network Failure Event Detection and Forecasting With Multiple User Activity Data Sets.

  Motoyuki Oki; Koh Takeuchi; Yukio Uematsu

  IAAI, 2018年, 査読有り

  
• Scaling Locally Linear Embedding.

  Yasuhiro Fujiwara; Naoki Marumo; Mathieu Blondel; Koh Takeuchi; Hideaki Kim; Tomoharu Iwata; Naonori Ueda

  Proceedings of the 2017 ACM International Conference on Management of Data, 2017年

  
• Structurally Regularized Non-negative Tensor Factorization for Spatio-Temporal Pattern Discoveries.

  Koh Takeuchi; Yoshinobu Kawahara; Tomoharu Iwata

  Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - European Conference, 2017年

  
• SVD-Based Screening for the Graphical Lasso.

  Yasuhiro Fujiwara; Naoki Marumo; Mathieu Blondel; Koh Takeuchi; Hideaki Kim; Tomoharu Iwata; Naonori Ueda

  Proceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI), 2017年

  
• Autoregressive Tensor Factorization for Spatio-Temporal Predictions.

  Koh Takeuchi; Hisashi Kashima; Naonori Ueda

  2017 IEEE International Conference on Data Mining(ICDM), 2017年

  
• Datafying city: Detecting and accumulating spatio-temporal events by vehicle-mounted sensors.

  Yasue Kishino; Koh Takeuchi; Yoshinari Shirai; Futoshi Naya; Naonori Ueda

  2017 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2017), 2017年

  
• Localized Lasso for High-Dimensional Regression.

  Makoto Yamada; Koh Takeuchi; Tomoharu Iwata; John Shawe-Taylor; Samuel Kaski

  Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS), 2017年

  
• Sparse Network Lasso for Local High-dimensional Regression.

  Makoto Yamada; Koh Takeuchi; Tomoharu Iwata; John Shawe-Taylor; Samuel Kaski

  CoRR, 2016年

  
• Higher Order Fused Regularization for Supervised Learning with Grouped Parameters.

  Koh Takeuchi; Yoshinobu Kawahara; Tomoharu Iwata

  Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - European Conference, 2015年

  
• Cross-domain recommendation without shared users or items by sharing latent vector distributions.

  Tomoharu Iwata; Koh Takeuchi

  Proceedings of the Eighteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS), 2015年

  
• Non-Negative Multiple Matrix Factorization.

  Koh Takeuchi; Katsuhiko Ishiguro; Akisato Kimura; Hiroshi Sawada

  IJCAI 2013(IJCAI), 2013年

  
• Non-negative Multiple Tensor Factorization.

  Koh Takeuchi; Ryota Tomioka; Katsuhiko Ishiguro; Akisato Kimura; Hiroshi Sawada

  2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining(ICDM), 2013年

  
• Towards Automatic Image Understanding and Mining via Social Curation.

  Katsuhiko Ishiguro; Akisato Kimura; Koh Takeuchi

  12th IEEE International Conference on Data Mining(ICDM), 2012年

  

MISC

• 疑似訓練サンプル最適化によるニューラルネットワークの少数ショット学習

  木村昭悟; 木村昭悟; GHAHRAMANI Zoubin; 竹内孝; 岩田具治; 上田修功

  人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 2018年

  
• 機械学習を用いたグラフ構造データの解析と応用

  竹内 孝

  人工知能, 2023年03月01日

  
• 会議報告：The 20th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems（ AAMAS-2021）

  竹内 孝

  人工知能, 2021年09月01日

  
• 深層学習を用いた生物移動軌跡の教師なしセグメンテーションに関する検討

  辻本 大輝; 竹内 孝; 岸野 泰恵; 鈴木 宏和; 依田 憲; 木村 幸太郎; 前川 卓也; 原 隆浩

  人工知能学会全国大会論文集, 2020年06月

  
• 観測バイアスを考慮した化合物ネットワークのリンク予測

  乾拓海; 原田将之介; LIU Yang; 竹内孝; 瀧川一学; 山西芳裕; 鹿島久嗣

  人工知能学会全国大会(Web), 2022年

  
• Web上の複数のユーザ行動データを用いたモデルアンサンブル法に基づく故障イベント検知 (データ工学)

  大木 基至; 竹内 孝; 植松 幸生

  電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2017年09月18日

  
• 特徴的な構造を抽出するデータマイニング技術 (特集 情報と人間を結ぶコミュニケーション科学)

  石黒 勝彦; 竹内 孝

  NTT技術ジャーナル, 2012年09月

  
• 高階結合正則化による時空間変化パターン検出 (特集 「命題論理の充足可能性問題SATと応用技術」および一般)

  竹内 孝; 河原 吉伸; 岩田 具治

  人工知能基本問題研究会, 2016年03月27日

  
• 複合非負値行列因子分解(NM2F)による絵本データセットからの多角的パターン抽出

  竹内 孝; 石黒 勝彦; 小林 哲生

  人工知能学会全国大会論文集, 2014年

  
• 非負制約下における複合行列分解とそのソーシャルメディア解析への応用

  竹内 孝; 石黒 勝彦; 木村 昭悟; 澤田 宏

  情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）, 2014年03月28日

  
• 非負制約下における複合行列分解

  竹内 孝; 石黒 勝彦; 木村 昭悟; 澤田 宏

  研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）, 2013年05月16日

  
• sNMF : 非負値制約下における複数行列の同時分解法 : ソーシャルメディア解析を応用例として

  竹内 孝; 石黒 勝彦; 木村 昭悟; 澤田 宏

  電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning, 2012年10月31日

  

メディア報道

• 住友電工、AIで渋滞予測 京大と開発、物流24年問題に対策

  日本経済新聞, 7面、電子版, 2023年12月27日, 新聞・雑誌

  
• 交通渋滞を正確に予測するAIを開発警視庁データで学習、1時間先の誤差40メートル以下

  JSTnews, 11月号, NEWS&TOPICS, 紙面・電子版, 2023年11月, 新聞・雑誌

  
• 1時間先の渋滞を正確に予測できる！

  子供の科学, 2023年11月号, 紙面, 2023年11月, 新聞・雑誌

  
• AI使い信号制御、都内の渋滞対策 警視庁が全国初導入

  日本経済新聞, 紙面1面・電子版, 2023年10月19日, 新聞・雑誌

  
• 交通渋滞の長さを精度良く予測、京大などがAI開発 警視庁のビッグデータで学習

  サイエンスポータル, Yahoo!ニュース、 マイナビニュース、 Lab BRAINS, 電子版, 2023年10月05日, インターネットメディア

  
• 京都大学和住友电工系统开发出可准确预测交通拥堵长度的AI，实现“误差小于40米”的高精度预测

  客观日本, 電子版, 2023年10月02日, インターネットメディア

  
• 渋滞を正確に予測するAI

  現代化学, 2023年10月号, 2023年10月, 新聞・雑誌

  
• Kyoto University and Sumitomo Electric Systems Solutions develop AI for accurate traffic jam prediction: High accuracy mapping with less than 40m of error for one hour in advance

  Science Japan, 電子版, 2023年09月20日, インターネットメディア

  
• 渋滞長を正確に予測するAI、京大と住友電工システムが開発

  科学新聞, 紙面, 2023年08月25日, 新聞・雑誌

  
• AIで渋滞を精密予測 住友電工系 京大など 実運用へ評価試験

  電気新聞, 紙面, 2023年08月08日, 新聞・雑誌

  
• 住友電工子会社と京大、渋滞予測の新手法を開発 AIと交通工学で高精度の予測実現

  日刊自動車新聞, 紙面1面・電子版, 2023年08月08日, 新聞・雑誌

  

外部資金：科学研究費補助金

• 離散凸解析に基づく機械学習アルゴリズム体系の構築とその応用

  基盤研究(B)

  大阪大学

  河原 吉伸

  自 2014年04月01日, 至 2018年03月31日, 完了

  機械学習;組合せ最適化;最適化

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-26280086/
• 自律的に計測・介入を行うχログボットのアルゴリズム開発

  学術変革領域研究(A)

  学術変革領域研究区分(Ⅳ)

  大阪大学

  前川 卓也

  自 2021年09月10日, 至 2026年03月31日, 交付

  階層的生物ナビ学;階層生物ナビ;ユビキタスコンピューティング;行動認識;動物行動学;機械学習

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PLANNED-21H05299/

教育

担当科目

• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  計算機科学実験及演習１

  9138, 前期, 工学部, 2
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  統計的学習理論

  3178, 前期, 情報学研究科, 2
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  Statistical Learning Theory

  M311, 前期, 国際高等教育院, 2
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  統計と人工知能

  N817, 前期, 国際高等教育院, 2
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  計算機科学のための数学演習

  9131, 前期, 工学部, 2
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  計算機科学実験及演習１

  9138, 前期, 工学部, 2
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  Statistical Learning Theory

  M311, 前期, 国際高等教育院, 2
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  計算機科学実験及演習２

  9022, 後期, 工学部, 2
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  統計的学習理論

  3178, 前期, 情報学研究科, 2
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  計算機科学実験及演習１

  9138, 前期, 工学部, 2
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  計算機科学実験及演習１（H26以前入学者）

  前期, 工学部
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  計算機科学実験及演習１（H27以降入学者）

  前期, 工学部

大学運営

部局運営(役職等)

• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  計算機小委員会
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  情報セキュリティ作業委員会委員
• 自 2021年04月01日, 至 2022年03月31日

  広報WG委員

学術・社会貢献

委員歴

• 自 2023年

  プログラム委員, 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023)
• 自 2023年

  Local Chair, The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD)
• 自 2021年, 至 2023年

  大会委員, 人工知能学会全国大会 (JSAI)
• 自 2019年

  プログラム委員, 第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2019)
• 自 2016年

  プログラム委員, 第19回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2016）