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瀧川 一学

タキガワ イチガク

国際高等教育院 附属データ科学イノベーション教育研究センター 特定教授

瀧川 一学
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    Last Updated :2025/04/28

    基本情報

    学内兼務

    • 情報学研究科, 兼務教員

    全学メールアドレス

    • 全学メールアドレス

      takigawa.ichigaku.8skyoto-u.ac.jp

    所属学協会

    • 日本バイオインフォマティクス学会
    • 人工知能学会
    • ACM
    • IEEE

    学位

    • 2004年03月25日
      北海道大学博士（工学）
    • 2001年03月23日
      北海道大学修士（工学）
    • 2004年03月25日
      博士（工学）（北海道大学）
    • 2001年03月23日
      修士（工学）（北海道大学）

    出身大学院・研究科等

    • 北海道大学, 大学院工学研究科システム情報工学専攻博士課程, 修了
    • 北海道大学, 大学院工学研究科システム情報工学専攻博士後期課程, 修了
    • 北海道大学, 大学院工学研究科博士課程システム情報工学専攻, 修了
    • 北海道大学, 大学院工学研究科修士課程システム情報工学専攻, 修了
    • 北海道大学, 大学院工学研究科システム情報工学専攻修士課程, 修了

    出身学校・専攻等

    • 北海道大学, 工学部情報工学科, 卒業

    経歴

    • 自 2025年04月, 至 現在
      東京大学, 大学院新領域創成科学研究科
    • 自 2023年02月, 至 2025年03月
      京都大学 国際高等教育院, 附属データ科学イノベーション教育研究センター, 特定教授
    • 自 2023年02月, 至 現在
      北海道大学 化学反応創成研究拠点 (WPI-ICReDD), 特任教授
    • 自 2023年02月, 至 2025年03月
      理化学研究所 革新知能統合研究センター, 客員研究員
    • 自 2019年04月, 至 2023年01月
      理化学研究所 革新知能統合研究センター, 研究員
    • 自 2019年04月, 至 2023年01月
      北海道大学 化学反応創成研究拠点(WPI-ICReDD), 特任准教授
    • 自 2018年10月, 至 2019年03月
      北海道大学 化学反応創成研究拠点(WPI-ICReDD), 准教授
    • 自 2018年07月, 至 2019年03月
      理化学研究所 革新知能統合研究センター, 客員研究員
    • 自 2015年12月, 至 2019年03月
      科学技術振興機構, さきがけ研究員
    • 自 2014年10月, 至 2019年03月
      北海道大学 大学院情報科学研究科, Graduate School of Information Science and Technology, 准教授
    • 自 2012年01月, 至 2014年09月
      北海道大学 創成研究機構, Creative Research Institution, 特任助教(テニュアトラック)
    • 自 2007年04月, 至 2011年12月
      京都大学 大学院薬学研究科, Graduate School of Pharmaceutical Sciences, 助教
    • 自 2007年04月, 至 2011年12月
      京都大学 化学研究所, Institute for Chemical Research, 助教
    • 自 2010年05月, 至 2010年08月
      Boston University, Visiting Scholar
    • 自 2005年08月, 至 2007年03月
      京都大学 化学研究所, Institute for Chemical Research, 助手
    • 自 2005年04月, 至 2005年07月
      京都大学 化学研究所, Institute for Chemical Research, 特任助手(COE)
    • 自 2004年04月, 至 2005年03月
      北海道大学 大学院情報科学研究科, Graduate School of Information Science and Technology, 博士研究員(COE)

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      Last Updated :2025/04/28

      研究

      研究キーワード

      • 機械発見
      • 機械学習
      • データマイニング
      • データ駆動科学
      • 離散構造
      • モデル化
      • 列挙アルゴリズム
      • バイオインフォマティクス
      • ケモインフォマティクス
      • マテリアルズインフォマティクス

      研究分野

      • 情報通信, 知能情報学
      • 情報通信, 統計科学
      • 情報通信, 生命、健康、医療情報学
      • ライフサイエンス, システムゲノム科学

      論文

      • Fast enumeration of all cost-bounded solutions for combinatorial problems using ZDDs
        Shin-ichi Minato; Jun Kawahara; Mutsunori Banbara; Takashi Horiyama; Ichigaku Takigawa; Yutaro Yamaguchi
        Discrete Applied Mathematics, 2025年01月
      • Hydride Content Control of Perovskite Oxyhydride BaTiO3–xHx Supported by Image-Based Machine Learning
        Taichi Sano; Yuki Ide; Tatsuya Tsumori; Hiroki Ubukata; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Kageyama; Yasuhide Inokuma
        ACS Applied Engineering Materials, 2024年10月12日
      • Graph Network-Based Simulation of Multicellular Dynamics Driven by Concentrated Polymer Brush-Modified Cellulose Nanofibers
        Chiaki Yoshikawa; Duc Anh Nguyen; Tadashi Nakaji-Hirabayashi; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        ACS Biomaterials Science & Engineering, 2024年04月08日
      • Gait video-based prediction of unified Parkinson's disease rating scale score: a retrospective study.
        Katsuki Eguchi; Ichigaku Takigawa; Shinichi Shirai; Ikuko Takahashi-Iwata; Masaaki Matsushima; Takahiro Kano; Hiroaki Yaguchi; Ichiro Yabe
        BMC neurology, 2023年10月05日
      • Machine Learning-Based Analysis of Molar and Enantiomeric Ratios and Reaction Yields Using Images of Solid Mixtures
        Yuki Ide; Hayato Shirakura; Taichi Sano; Muthuchamy Murugavel; Yuya Inaba; Sheng Hu; Ichigaku Takigawa; Yasuhide Inokuma
        Industrial & Engineering Chemistry Research, 2023年08月23日
      • Machine Learning Refinement of In Situ Images Acquired by Low Electron Dose LC-TEM.
        Hiroyasu Katsuno; Yuki Kimura; Tomoya Yamazaki; Ichigaku Takigawa
        Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada, 2024年01月29日
      • Accelerated discovery of multi-elemental reverse water-gas shift catalysts using extrapolative machine learning approach
        Gang Wang; Shinya Mine; Duotian Chen; Yuan Jing; Kah Wei Ting; Taichi Yamaguchi; Motoshi Takao; Zen Maeno; Ichigaku Takigawa; Koichi Matsushita; Ken-ichi Shimizu; Takashi Toyao
        Nature Communications, 2023年09月21日
      • Calcium sparks enhance the tissue fluidity within epithelial layers and promote apical extrusion of transformed cells.
        Keisuke Kuromiya; Kana Aoki; Kojiro Ishibashi; Moe Yotabun; Miho Sekai; Nobuyuki Tanimura; Sayuri Iijima; Susumu Ishikawa; Tomoko Kamasaki; Yuki Akieda; Tohru Ishitani; Takashi Hayashi; Satoshi Toda; Koji Yokoyama; Chol Gyu Lee; Ippei Usami; Haruki Inoue; Ichigaku Takigawa; Estelle Gauquelin; Kaoru Sugimura; Naoya Hino; Yasuyuki Fujita
        Cell reports, 2022年07月12日
        この論文にアクセスする：
      • Machine Learning Analysis of Literature Data on the Water Gas Shift Reaction toward Extrapolative Prediction of Novel Catalysts
        Shinya Mine; Yuan Jing; Takumi Mukaiyama; Motoshi Takao; Zen Maeno; Ken Ichi Shimizu; Ichigaku Takigawa; Takashi Toyao
        Chemistry Letters, 2022年03月, 査読有り
      • Edit-Aware Generative Molecular Graph Autocompletion for Scaffold Input
        Sheng Hu; Ichigaku Takigawa; Chuan Xiao
        The AAAI'22 Workshop on Deep Learning on Graphs: Methods and Applications (DLG-AAAI'22), Vancouver, BC, Canada, 2022年02月28日, 査読有り
      • Fast Improvement of TEM Images with Low-Dose Electrons by Deep Learning.
        Hiroyasu Katsuno; Yuki Kimura; Tomoya Yamazaki; Ichigaku Takigawa
        Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada, 2022年02月, 査読有り
      • 極低電子線観察を可能にする深層学習によるTEM画像の鮮明化—Improvement of ultra-low dose electron image of TEM by deep learning—特集 機械学習・AIは結晶成長研究をいかに変えるか?
        勝野 弘康; 木村 勇気; 山﨑 智也; 瀧川 一学
        日本結晶成長学会誌 Journal of the Japanese Association for Crystal Growth, 2022年, 査読有り, 招待有り
      • 機械学習と機械発見 : データ中心型の自然科学の教訓と今後—Machine Learning and Machine Discovery : Lessons and Challenges of Data-Centric Natural Sciences—特集 機械学習・AIは結晶成長研究をいかに変えるか?
        瀧川 一学
        日本結晶成長学会誌 Journal of the Japanese Association for Crystal Growth, 2022年, 査読有り, 招待有り, 筆頭著者, 最終著者, 責任著者
      • 深層学習は情報・システムの研究をどう変えたか 第5部 データ分析分野 15.【ケモインフォマティクス】深層学習が広げる分子と幾何構造の表現
        瀧川一学
        電子情報通信学会誌, 2022年, 査読有り, 招待有り
      • 表現と介入:機械学習は化学研究の「経験と勘」を合理化できるか?
        瀧川一学; 瀧川一学
        化学と教育, 2022年, 査読有り, 招待有り
      • Early Detection of Nucleation Events From Solution in LC-TEM by Machine Learning.
        Hiroyasu Katsuno; Yuki Kimura; Tomoya Yamazaki; Ichigaku Takigawa
        Frontiers in chemistry, 2022年, 査読有り
      • Interval-Memoized Backtracking on ZDDs for Fast Enumeration of All Lower Cost Solutions.
        Shin-ichi Minato; Mutsunori Banbara; Takashi Horiyama; Jun Kawahara; Ichigaku Takigawa; Yutaro Yamaguchi 0005
        CoRR, 2022年
      • A simplified methodology for the modeling of interfaces of elementary metals
        Yoyo Hinuma; Ichigaku Takigawa; Masanori Kohyama; Shingo Tanaka
        AIP Advances, 2021年11月01日, 査読有り
      • Analysis of Updated Literature Data up to 2019 on the Oxidative Coupling of Methane Using an Extrapolative Machine‐Learning Method to Identify Novel Catalysts
        Shinya Mine; Motoshi Takao; Taichi Yamaguchi; Takashi Toyao; Zen Maeno; S. M. A. Hakim Siddiki; Satoru Takakusagi; Ken‐ichi Shimizu; Ichigaku Takigawa
        ChemCatChem, 2021年08月20日, 査読有り
      • Minor-embedding heuristics for large-scale annealing processors with sparse hardware graphs of up to 102,400 nodes
        Yuya Sugie; Yuki Yoshida; Normann Mertig; Takashi Takemoto; Hiroshi Teramoto; Atsuyoshi Nakamura; Ichigaku Takigawa; Shin-ichi Minato; Masanao Yamaoka; Tamiki Komatsuzaki
        Soft Computing, 2021年02月, 査読有り
      • Minor-embedding heuristics for large-scale annealing processors with sparse hardware graphs of up to 102,400 nodes
        Yuya Sugie; Yuki Yoshida; Normann Mertig; Takashi Takemoto; Hiroshi Teramoto; Atsuyoshi Nakamura; Ichigaku Takigawa; Shin-ichi Minato; Masanao Yamaoka; Tamiki Komatsuzaki
        Soft Computing, 2021年01月16日, 査読有り
      • Frontier Molecular Orbital Based Analysis of Solid–Adsorbate Interactions over Group 13 Metal Oxide Surfaces
        Chong Liu; Yuxin Li; Motoshi Takao; Takashi Toyao; Zen Maeno; Takashi Kamachi; Yoyo Hinuma; Ichigaku Takigawa; Ken-ichi Shimizu
        The Journal of Physical Chemistry C, 2020年07月16日, 査読有り
      • 触媒インフォマティクス 触媒インフォマティクスの動向
        鳥屋尾 隆; 清水 研一; 瀧川 一学
        科学と工業 = Science and industry, 2020年07月, 査読有り
      • Dual graph convolutional neural network for predicting chemical networks.
        Shonosuke Harada; Hirotaka Akita; Masashi Tsubaki; Yukino Baba; Ichigaku Takigawa; Yoshihiro Yamanishi; Hisashi Kashima
        BMC bioinformatics, 2020年04月23日, 査読有り
      • Efficiently Enumerating Substrings with Statistically Significant Frequencies of Locally Optimal Occurrences in Gigantic String
        Atsuyoshi Nakamura; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2020年04月03日, 査読有り
      • The role of Mediator and Little Elongation Complex in transcription termination.
        Hidehisa Takahashi; Amol Ranjan; Shiyuan Chen; Hidefumi Suzuki; Mio Shibata; Tomonori Hirose; Hiroko Hirose; Kazunori Sasaki; Ryota Abe; Kai Chen; Yanfeng He; Ying Zhang; Ichigaku Takigawa; Tadasuke Tsukiyama; Masashi Watanabe; Satoshi Fujii; Midori Iida; Junichi Yamamoto; Yuki Yamaguchi; Yutaka Suzuki; Masaki Matsumoto; Keiichi I Nakayama; Michael P Washburn; Anita Saraf; Laurence Florens; Shigeo Sato; Chieri Tomomori-Sato; Ronald C Conaway; Joan W Conaway; Shigetsugu Hatakeyama
        Nature communications, 2020年02月26日, 査読有り
      • Machine Learning for Catalysis Informatics: Recent Applications and Prospects
        Takashi Toyao; Zen Maeno; Satoru Takakusagi; Takashi Kamachi; Ichigaku Takigawa; Ken-ichi Shimizu
        ACS Catalysis, 2020年02月07日, 査読有り
      • TiO2表面における分子吸着のフロンティア軌道理論
        蒲池高志; 巽俊暢; 鳥屋尾隆; 日沼洋陽; 前野禅; 高草木達; 古川森也; 瀧川一学; 清水研一
        日本化学会春季年会講演予稿集(CD-ROM), 2020年, 査読有り
      • Compiling higher order binary optimization problems into annealing processors
        Sugie Y; Mertig N; Iwata Y; Teramoto H; Nakamura A; Takigawa I; Minato S; Komatsuzaki T; Takemoto T
        25th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 25th 2020), Beppu, Japan, 2020年01月, 査読有り
      • Machine Learning Predictions of Adsorption Energies of CH4-Related Species
        Takashi Toyao; Ichigaku Takigawa; Ken-ichi Shimizu
        Direct Hydroxylation of Methane, 2020年
      • 機械学習・計算化学を併用した固体触媒研究 (特集 先端材料開発や化学プロセスに応用されるマテリアルズ・インフォマティクス)
        鳥屋尾 隆; 清水 研一; 瀧川 一学
        分離技術, 2020年
      • 3．触媒研究における機械学習と最適実験計画
        瀧川 一学
        電気化学, 2020年
      • Statistical Analysis and Discovery of Heterogeneous Catalysts Based on Machine Learning from Diverse Published Data
        Keisuke Suzuki; Takashi Toyao; Zen Maeno; Satoru Takakusagi; Ken‐ichi Shimizu; Ichigaku Takigawa
        ChemCatChem, 2019年09月19日, 査読有り
      • 人工知能基本問題研究会（FPAI）
        瀧川 一学
        人工知能, 2019年09月01日
      • Learning Relevant Molecular Representations via Self-Attentive Graph Neural Networks.
        Shoma Kikuchi; Ichigaku Takigawa; Satoshi Oyama; Masahito Kurihara
        Workshop on Deep Graph Learning: Methodologies and Applications (DGLMA'19), IEEE BigData'19 Workshop,, 2019年, 査読有り
      • Density Functional Theory Calculations of Oxygen Vacancy Formation and Subsequent Molecular Adsorption on Oxide Surfaces
        Hinuma Yoyo; Toyao Takashi; Kamachi Takashi; Maeno Zen; Takakusagi Satoru; Furukawa Shinya; Takigawa Ichigaku; Shimizu Ken-ichi
        JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY C, 2018年12月27日, 査読有り
      • Enumerating and indexing set partitions using sequence BDDs
        Takahashi S; Minato S; Takigawa I
        2nd International Workshop on Enumeration Problems & Applications (WEPA 2018), Pisa, Italy, 2018年11月, 査読有り
      • Obesity Suppresses Cell-Competition-Mediated Apical Elimination of RasV12-Transformed Cells from Epithelial Tissues.
        Ayana Sasaki; Takahiro Nagatake; Riku Egami; Guoqiang Gu; Ichigaku Takigawa; Wataru Ikeda; Tomoya Nakatani; Jun Kunisawa; Yasuyuki Fujita
        Cell reports, 2018年04月24日, 査読有り
      • Toward Effective Utilization of Methane: Machine Learning Prediction of Adsorption Energies on Metal Alloys
        Takashi Toyao; Keisuke Suzuki; Shona Kikuchi; Satoru Takakusagi; Ken-ichi Shimizu; Ichigaku Takigawa
        JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY C, 2018年04月, 査読有り
      • Machine learning predictions of factors affecting the activity of heterogeneous metal catalysts
        Ichigaku Takigawa; Ken-ichi Shimizu; Koji Tsuda; Satoru Takakusagi
        ABSTRACTS OF PAPERS OF THE AMERICAN CHEMICAL SOCIETY, 2018年03月
      • Machine Learning Predictions of Factors Affecting the Activity of Heterogeneous Metal Catalysts
        Ichigaku Takigawa; Ken-ichi Shimizu; Koji Tsuda; Satoru Takakusagi
        Nanoinformatics, 2018年
      • SiBIC: A Tool for Generating a Network of Biclusters Captured by Maximal Frequent Itemset Mining.
        Kei-Ichiro Takahashi; David A duVerle; Sohiya Yotsukura; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        Methods in molecular biology (Clifton, N.J.), 2018年, 査読有り
        この論文にアクセスする：
      • Jointly learning relevant subgraph patterns and nonlinear models of their indicators.
        Ryo Shirakawa; Yusei Yokoyama; Fumiya Okazaki; Ichigaku Takigawa
        The 14th International Conference on Mining and Learning with Graphs (MLG 2018) (KDD'18 Workshop), London, U.K., August 20, 2018, 2018年, 査読有り
      • Graph Minors from Simulated Annealing for Annealing Machines with Sparse Connectivity
        Yuya Sugie; Yuki Yoshida; Normann Mertig; Takashi Takemoto; Hiroshi Teramoto; Atsuyoshi Nakamura; Ichigaku Takigawa; Shin-Ichi Minato; Masanao Yamaoka; Tamiki Komatsuzaki
        Theory and Practice of Natural Computing - 7th International Conference, TPNC 2018, Dublin, Ireland, December 12-14, 2018, Proceedings, 2018年, 査読有り
      • FPGA-Based QBoost with Large-Scale Annealing Processor and Accelerated Hyperparameter Search.
        Takashi Takemoto; Normann Mertig; Masato Hayashi; Saki Susa-Tanaka; Hiroshi Teramoto; Atsuyoshi Nakamura; Ichigaku Takigawa; Shin-ichi Minato; Tamiki Komatsuzaki; Masanao Yamaoka
        2018 International Conference on ReConFigurable Computing and FPGAs, ReConFig 2018, Cancun, Mexico, December 3-5, 2018, 2018年, 査読有り
      • Genomic copy number variation analysis in multiple system atrophy.
        Yuka Hama; Masataka Katsu; Ichigaku Takigawa; Ichiro Yabe; Masaaki Matsushima; Ikuko Takahashi; Takayuki Katayama; Jun Utsumi; Hidenao Sasaki
        Molecular brain, 2017年11月29日, 査読有り
      • Machine learning reveals orbital interaction in materials
        Tien Lam Pham; Hiori Kino; Kiyoyuki Terakura; Takashi Miyake; Koji Tsuda; Ichigaku Takigawa; Hieu Chi Dam
        SCIENCE AND TECHNOLOGY OF ADVANCED MATERIALS, 2017年10月, 査読有り
      • The impact of income disparity on vulnerability and information collection: an analysis of the 2011 Thai Flood
        M. Henry; A. Kawasaki; I. Takigawa; K. Meguro
        Journal of Flood Risk Management, 2017年09月, 査読有り
      • Exploring phenotype patterns of breast cancer within somatic mutations: a modicum in the intrinsic code.
        Sohiya Yotsukura; Masayuki Karasuyama; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        Briefings in bioinformatics, 2017年07月01日, 査読有り
      • Generalized sparse learning of linear models over the complete subgraph feature set
        Takigawa, I.; Mamitsuka, H.
        IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017年02月, 査読有り
      • An online self-constructive normalized Gaussian network with localized forgetting
        Backhus, J.; Takigawa, I.; Imai, H.; Kudo, M.; Sugimoto, M.
        IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, 2017年, 査読有り
      • Machine-learning prediction of the d-band center for metals and bimetals
        Takigawa, I.; Shimizu, K.-I.; Tsuda, K.; Takakusagi, S.
        RSC Advances, 2016年, 査読有り
      • Machine-learning prediction of the d-band center for metals and bimetals
        Ichigaku Takigawa; Ken-ichi Shimizu; Koji Tsuda; Satoru Takakusagi
        RSC Advances, 2016年, 査読有り
      • A bioinformatics approach for understanding genotype-phenotype correlation in breast cancer
        Yotsukura, S.; Karasuyama, M.; Takigawa, I.; Mamitsuka, H.
        Big Data Analytics in Genomics, 2016年
      • 多数のグラフからの統計的機械学習(<総合特集>深化する機械学習-技術の進展とその応用)
        瀧川 一学
        システム／制御／情報, 2016年
      • Predictions of cleavability of calpain proteolysis by quantitative structure-activity relationship analysis using newly determined cleavage sites and catalytic efficiencies of an oligopeptide array
        Shinkai-Ouchi, F.; Koyama, S.; Ono, Y.; Hata, S.; Ojima, K.; Shindo, M.; DuVerle, D.; Ueno, M.; Kitamura, F.; Doi, N.; Takigawa, I.; Mamitsuka, H.; Sorimachi, H.
        Molecular and Cellular Proteomics, 2016年, 査読有り
      • Online EM for the normalized gaussian network with weight-time-dependent updates
        Backhus, J.; Takigawa, I.; Imai, H.; Kudo, M.; Sugimoto, M.
        Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2016年, 査読有り
      • Reducing redundancy with unit merging for self-constructive normalized Gaussian networks
        Backhus, J.; Takigawa, I.; Imai, H.; Kudo, M.; Sugimoto, M.
        Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2016年, 査読有り
      • Dense core model for cohesive subgraph discovery
        Koujaku, S.; Takigawa, I.; Kudo, M.; Imai, H.
        Social Networks, 2016年, 査読有り
      • Mining approximate patterns with frequent locally optimal occurrences
        Nakamura, A.; Takigawa, I.; Tosaka, H.; Kudo, M.; Mamitsuka, H.
        Discrete Applied Mathematics, 2016年, 査読有り
      • Ensemble and Multiple Kernel Regressors: Which Is Better?
        Akira Tanaka; Hirofumi Takebayashi; Ichigaku Takigawa; Hideyuki Imai; Mineichi Kudo
        IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES, 2015年11月, 査読有り
      • データマイニングとしての多重標的相互作用解析
        瀧川一学
        SAR News, 2015年10月08日
      • The cell competition-based high-throughput screening identifies small compounds that promote the elimination of RasV12-transformed cells from epithelia
        Hajime Yamauchi; Takanori Matsumaru; Tomoko Morita; Susumu Ishikawa; Katsumi Maenaka; Ichigaku Takigawa; Kentaro Semba; Shunsuke Kon; Yasuyuki Fujita
        SCIENTIFIC REPORTS, 2015年10月, 査読有り
      • Community Change Detection in Dynamic Networks in Noisy Environment.
        Sadamori Koujaku; Mineichi Kudo; Ichigaku Takigawa; Hideyuki Imai
        WWW'15 COMPANION: PROCEEDINGS OF THE 24TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON WORLD WIDE WEB, 2015年, 査読有り
      • MED26 regulates the transcription of snRNA genes through the recruitment of little elongation complex
        Takahashi, H.; Takigawa, I.; Watanabe, M.; Anwar, D.; Shibata, M.; Tomomori-Sato, C.; Sato, S.; Ranjan, A.; Seidel, C.W.; Tsukiyama, T.; Mizushima, W.; Hayashi, M.; Ohkawa, Y.; Conaway, J.W.; Conaway, R.C.; Hatakeyama, S.
        Nature Communications, 2015年, 査読有り
      • マルチカーネル回帰とアンサンブルカーネル回帰の汎化誤差解析
        田中 章; 瀧川 一学; 今井 英幸; 工藤 峰一
        第29回信号処理シンポジウム講演論文集, 2014年11月
      • Similarity-based machine learning methods for predicting drug-target interactions: a brief review.
        Hao Ding; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu
        Briefings in bioinformatics, 2014年09月, 査読有り
      • Ribosomes in a stacked array: elucidation of the step in translation elongation at which they are stalled during S-adenosyl-L-methionine-induced translation arrest of CGS1 mRNA.
        Yui Yamashita; Yoshitomo Kadokura; Naoyuki Sotta; Toru Fujiwara; Ichigaku Takigawa; Akiko Satake; Hitoshi Onouchi; Satoshi Naito
        The Journal of biological chemistry, 2014年05月02日, 査読有り
      • Ribosomes in a Stacked Array
        Yui Yamashita; Yoshitomo Kadokura; Naoyuki Sotta; Toru Fujiwara; Ichigaku Takigawa; Akiko Satake; Hitoshi Onouchi; Satoshi Naito
        JOURNAL OF BIOLOGICAL CHEMISTRY, 2014年05月, 査読有り
      • Analyses on Generalization Error of Ensemble Kernel Regressors
        Akira Tanaka; Ichigaku Takigawa; Hideyuki Imai; Mineichi Kudo
        STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION, 2014年, 査読有り
      • Theoretical Analyses on Ensemble and Multiple Kernel Regressors.
        Akira Tanaka; Ichigaku Takigawa; Hideyuki Imai; Mineichi Kudo
        Proceedings of the Sixth Asian Conference on Machine Learning, ACML 2014, Nha Trang City, Vietnam, November 26-28, 2014., 2014年, 査読有り
      • Graph mining: procedure, application to drug discovery and recent advances
        Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        DRUG DISCOVERY TODAY, 2013年01月, 査読有り
      • Identifying pathways of coordinated gene expression.
        Timothy Hancock; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        Methods in molecular biology (Clifton, N.J.), 2013年, 査読有り
      • Structual change point detection for evolutional networks
        Koujaku S; Kudo M; Takigawa I; Imai H
        Lecture Notes in Engineering and Computer Science, 2013年, 査読有り
      • An in silico model for interpreting polypharmacology in drug-target networks.
        Ichigaku Takigawa; Koji Tsuda; Hiroshi Mamitsuka
        Methods in molecular biology (Clifton, N.J.), 2013年, 査読有り
        この論文にアクセスする：
      • SiBIC: a web server for generating gene set networks based on biclusters obtained by maximal frequent itemset mining.
        Kei-ichiro Takahashi; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        PloS one, 2013年, 査読有り
      • Fast algorithms for finding a minimum repetition representation of strings and trees.
        Atsuyoshi Nakamura; Tomoya Saito; Ichigaku Takigawa; Mineichi Kudo; Hiroshi Mamitsuka
        Discret. Appl. Math., 2013年, 査読有り
      • Identifying neighborhoods of coordinated gene expression and metabolite profiles.
        Timothy Hancock; Nicolas Wicker; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        PloS one, 2012年, 査読有り
      • Extended Analyses for an Optimal Kernel in a Class of Kernels with an Invariant Metric
        Akira Tanaka; Ichigaku Takigawa; Hideyuki Imai; Mineichi Kudo
        STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION, 2012年, 査読有り
      • ROS-DET: robust detector of switching mechanisms in gene expression.
        Mitsunori Kayano; Ichigaku Takigawa; Motoki Shiga; Koji Tsuda; Hiroshi Mamitsuka
        Nucleic acids research, 2011年06月, 査読有り
        この論文にアクセスする：
      • Mining Significant Substructure Pairs for Interpreting Polypharmacology in Drug-Target Network
        Ichigaku Takigawa; Koji Tsuda; Hiroshi Mamitsuka
        PLOS ONE, 2011年02月, 査読有り
        この論文にアクセスする：
      • A spectral approach to clustering numerical vectors as nodes in a network
        Motoki Shiga; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        PATTERN RECOGNITION, 2011年02月, 査読有り
      • Efficiently mining δ-tolerance closed frequent subgraphs.
        Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        Machine Learning, 2011年02月, 査読有り
        この論文にアクセスする：
      • Mining metabolic pathways through gene expression
        Timothy Hancock; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        BIOINFORMATICS, 2010年09月, 査読有り
      • On the performance of methods for finding a switching mechanism in gene expression.
        Kayano M; Takigawa I; Shiga M; Tsuda K; Mamitsuka H
        Genome informatics. International Conference on Genome Informatics, 2010年07月, 査読有り
      • On the performance of methods for finding a switching mechanism in gene expression.
        Kayano, M.; Takigawa, I.; Shiga, M.; Tsuda, K.; Mamitsuka, H.
        Genome informatics. International Conference on Genome Informatics, 2010年, 査読有り
      • CaMPDB: a resource for calpain and modulatory proteolysis.
        duVerle, D.; Takigawa, I.; Ono, Y.; Sorimachi, H.; Mamitsuka, H.
        Genome informatics. International Conference on Genome Informatics, 2010年01月, 査読有り
      • Algorithms for Finding a Minimum Repetition Representation of a String
        Atsuyoshi Nakamura; Tomoya Saito; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka; Mineichi Kudo
        STRING PROCESSING AND INFORMATION RETRIEVAL, 2010年, 査読有り
      • Efficiently finding genome-wide three-way gene interactions from transcript- and genotype-data
        Mitsunori Kayano; Ichigaku Takigawa; Motoki Shiga; Koji Tsuda; Hiroshi Mamitsuka
        BIOINFORMATICS, 2009年11月, 査読有り
      • Field independent probabilistic model for clustering multi-field documents
        Shanfeng Zhu; Ichigaku Takigawa; Jia Zeng; Hiroshi Mamitsuka
        INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, 2009年09月, 査読有り
      • Convex sets as prototypes for classifying patterns
        Ichigaku Takigawa; Mineichi Kudo; Atsuyoshi Nakamura
        ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2009年02月, 査読有り
      • Mining significant tree patterns in carbohydrate sugar chains
        Kosuke Hashimoto; Ichigaku Takigawa; Motoki Shiga; Minoru Kanehisa; Hiroshi Mamitsuka
        BIOINFORMATICS, 2008年08月, 査読有り
      • Probabilistic path ranking based on adjacent pairwise coexpression for metabolic transcripts analysis
        Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        BIOINFORMATICS, 2008年01月, 査読有り
      • Classification by Reflective Convex Hulls
        Mineichi Kudo; Atsuyoshi Nakamura; Ichigaku Takigawa
        19TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOLS 1-6, 2008年, 査読有り
      • Annotating gene function by combining expression data with a modular gene network
        Motoki Shiga; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        BIOINFORMATICS, 2007年07月, 査読有り
      • A Spectral Clustering Approach to Optimally Combining Numerical Vectors with a Modular Network
        Motoki Shiga; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        KDD-2007 PROCEEDINGS OF THE THIRTEENTH ACM SIGKDD INTERNATIONAL CONFERENCE ON KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING, 2007年, 査読有り
      • A probabilistic model for clustering text documents with multiple fields
        Shanfeng Zhu; Ichigaku Takigawa; Shuqin Zhang; Hiroshi Mamitsuka
        ADVANCES IN INFORMATION RETRIEVAL, 2007年, 査読有り
      • Applying Gaussian distribution-dependent criteria to decision trees for high-dimensional microarray data
        Raymond Wan; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        DATA MINING AND BIOINFORMATICS, 2006年, 査読有り
      • Combining Vector-Space and Word-Based Aspect Models for Passage Retrieval.
        Raymond Wan; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka; Vo Ngoc Anh
        Proceedings of the Fifteenth Text REtrieval Conference, TREC 2006, Gaithersburg, Maryland, USA, November 14-17, 2006, 2006年, 査読有り
      • The convex subclass method: Combinatorial classifier based on a family of convex sets
        Takigawa, I; M Kudo; A Nakamura
        MACHINE LEARNING AND DATA MINING IN PATTERN RECOGNITION, PROCEEDINDS, 2005年, 査読有り
      • Performance analysis of minimum ℓ1-norm solutions for underdetermined source separation.
        Ichigaku Takigawa; Mineichi Kudo; Jun Toyama
        IEEE Transactions on Signal Processing, 2004年03月, 査読有り
      • Projection learning based kernel machine design using series of monotone increasing reproducing kernel Hilbert spaces
        A Tanaka; Takigawa, I; H Imai; M Kudo; M Miyakoshi
        KNOWLEDGE-BASED INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS, PT 1, PROCEEDINGS, 2004年, 査読有り
      • On the minimum ℓ1-norm signal recovery in underdetermined source separation
        Takigawa I; Kudo M; Nakamura A; Toyama J
        Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2004年, 査読有り
      • Projection learning based kernel machine design using series of monotone increasing reproducing kernel Hilbert spaces
        A Tanaka; Takigawa, I; H Imai; M Kudo; M Miyakoshi
        KNOWLEDGE-BASED INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS, PT 1, PROCEEDINGS, 2004年, 査読有り
      • On the minimum l(1)-norm signal recovery in underdetermined source separation
        Takigawa, I; M Kudo; A Nakamura; J Toyama
        INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS AND BLIND SIGNAL SEPARATION, 2004年, 査読有り
      • Modified LEGION using a spectrogram for speech segregation
        Takigawa I; Toyama J; Shimbo M
        Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 1999年, 査読有り
      • 202 CaMPDB: A RESOURCE FOR CALPAIN AND MODULATORY PROTEOLYSIS
        David Duverle; Ichigaku Takigawa
        査読有り

      MISC

      • 予感される組織に寄せて ─外部から見た多分野交流─
        瀧川一学
        情報処理 連載:こたつde議論 〜情報学を核とした多分野交流の現場から〜, 2023年
        このMISCにアクセスする：
      • 画像を用いた機械学習による結晶性化合物の混合比予測
        白倉逸人; 佐野太一; 井手雄紀; HU Sheng; 瀧川一学; 瀧川一学; 猪熊泰英; 猪熊泰英
        日本化学会春季年会講演予稿集(Web), 2023年
      • 固体混合物画像を利用した機械学習によるエナンチオマー割合診断
        佐野太一; 白倉逸人; 井手雄紀; HU Sheng; 瀧川一学; 瀧川一学; 猪熊泰英; 猪熊泰英
        日本化学会春季年会講演予稿集(Web), 2023年
      • 溶液乾燥から得られた化合物画像と機械学習を活用した混合割合診断
        佐野太一; 白倉逸人; 井手雄紀; HU Sheng; 瀧川一学; 瀧川一学; 猪熊泰英; 猪熊泰英
        基礎有機化学討論会要旨集, 2023年
      • 人間の言語能力とは何か-生成文法からの問い〈2〉なぜ経験則は説明の論理として受け入れがたいか
        瀧川一学; 瀧川一学
        科学, 2023年
      • DX時代のCAE最新手法 機械学習は真の理解や発見に寄与できるか
        瀧川一学; 瀧川一学
        自動車技術(Web), 2023年
        このMISCにアクセスする：
      • 機械学習を用いた固体化合物画像による混合比率および反応収率の予測
        白倉逸人; 佐野太一; 井手雄紀; HU Sheng; 瀧川一学; 瀧川一学; 猪熊泰英; 猪熊泰英
        基礎有機化学討論会要旨集, 2023年
      • 自然科学における機械学習と機械発見
        瀧川一学; 瀧川一学
        結晶成長国内会議予稿集(CD-ROM), 2022年
      • 機械学習と機械発見:自然科学研究におけるデータ利活用の再考
        瀧川一学; 瀧川一学
        電子情報通信学会技術研究報告(Web), 2022年
      • 機械学習を用いたLC-TEM観察像の核生成検出による核生成経路の検討
        勝野弘康; 木村勇気; 山崎智也; 瀧川一学; 瀧川一学
        日本物理学会講演概要集(CD-ROM), 2022年
      • 機械学習により見出された逆水性ガスシフト反応に有効な多元素触媒の作用機構研究
        峯真也; 陳鐸天; 王剛; 鳥屋尾隆; 瀧川一学; 瀧川一学; 松下康一; 清水研一
        触媒討論会討論会A予稿集(CD-ROM), 2022年
      • 機械学習を用いた札幌市におけるPM2.5の変動予測手法の開発と検証
        仁木正義; 安成哲平; 安成哲平; 瀧川一学; 瀧川一学
        日本気象学会大会講演予稿集(CD-ROM), 2022年
      • 機械学習を用いたシベリア域北東部と南西部の森林火災の発生件数と焼失面積の予測
        伊藤佳樹; 安成哲平; 安成哲平; 瀧川一学; 瀧川一学
        日本気象学会大会講演予稿集(CD-ROM), 2022年
      • TiO2表面上の分子吸着に関するフロンティア軌道理論
        蒲池高志; 蒲池高志; 濱本信次; 巽俊暢; 高尾基史; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 日沼洋陽; 前野禅; 高草木達; 古川森也; 古川森也; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        日本化学会春季年会講演予稿集(Web), 2022年
      • 機械学習を利用した逆水性ガスシフト反応に有効な多元素触媒の開発
        峯真也; 陳鐸天; 王剛; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 前野禅; 瀧川一学; 瀧川一学; 松下康一; 真崎仁詩; 清水研一; 清水研一
        触媒討論会講演予稿集(CD-ROM), 2022年
      • 機械学習を自然現象の理解・発見に使いたい人に知っておいてほしいこと
        瀧川一学
        科学技術未来戦略ワークショップ報告書 機器の安全性を高める破壊・寿命予測の科学技術基盤の構築 令和3年, 2022年
      • 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
      • ZDDの区間メモ化探索技法によるコスト制約組合せ問題の高速な解列挙
        湊真一; 番原睦則; 堀山貴史; 川原純; 瀧川一学; 瀧川一学; 山口勇太郎
        情報処理学会研究報告(Web), 2022年
      • 表面電荷密度を用いた界面モデル自動生成
        日沼洋陽; 瀧川一学; 香山正憲; 田中真悟
        日本物理学会講演概要集(CD-ROM), 2021年
      • 機械学習から見た関心と課題
        瀧川一学; 瀧川一学
        俯瞰ワークショップ報告書 ナノテクノロジー・材料分野 区分別分科会 「プロセスインフォマティクスの俯瞰-材料合成プロセスへのデータ科学適用の現状と展望」 令和3年, 2021年
      • TiO2表面上の分子吸着に関するフロンティア軌道理論
        濱本信次; 巽俊暢; 高尾基史; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 日沼洋陽; 前野禅; 高草木達; 古川森也; 古川森也; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一; 蒲池高志; 蒲池高志
        分子科学討論会講演プログラム&要旨(Web), 2021年
      • 外挿的探索を可能にする機械学習モデルを用いた新規触媒探索
        向山拓実; 峯真也; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 前野禅; 高草木達; 瀧川一学; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        触媒討論会討論会A予稿集(CD-ROM), 2021年
      • 外挿的探索が可能な機械学習手法を用いた水性ガスシフト反応触媒の文献データ解析と新規触媒予測
        峯真也; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 前野禅; 瀧川一学; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        触媒討論会討論会A予稿集(CD-ROM), 2021年
      • 分子のグラフ表現と幾何構造の機械学習
        瀧川一学; 瀧川一学
        日本分子生物学会年会プログラム・要旨集(Web), 2021年
      • AIに宝石鑑定は可能か?-深層学習によるダイヤモンドクラリティグレーディングの試み-
        川野潤; 花岡瞳; 北脇裕士; 江森健太郎; 瀧川一学
        宝石学会(日本)講演会・総会プログラム, 2021年
      • コスト制約つき組合せ問題に対するZDDを用いた高速な解列挙手法
        湊真一; 番原睦則; 堀山貴史; 川原純; 瀧川一学; 瀧川一学; 山口勇太郎
        電子情報通信学会技術研究報告(Web), 2020年
      • 機械学習を用いたメタン酸化カップリング反応の文献データ解析と新規触媒予測
        鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 高尾基史; 前野禅; 高草木達; 瀧川一学; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        触媒討論会講演予稿集(CD-ROM), 2020年
      • 機械学習による化学反応の予測と設計
        瀧川一学; 瀧川一学
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2020年
      • 非定常データストリームにおける適応的決定木を用いたアンサンブル学習 (特集 「命題論理の充足可能性問題SATの最新動向」および一般)
        菅原 優; 瀧川 一学
        人工知能基本問題研究会, 2019年03月13日
      • 入力表現の適応的選択を伴うグラフ畳み込みネットワーク学習
        菊地 翔馬; 瀧川 一学
        第81回全国大会講演論文集, 2019年02月28日
      • 不均一系触媒研究のための機械学習と最適実験計画
        瀧川一学; 瀧川一学
        応用物理学会秋季学術講演会講演予稿集(CD-ROM), 2019年
      • 大きな正規表現に対する系列二分決定グラフを用いた効率よい照合手法
        瀧澤涼介; 喜田拓也; 有村博紀; 瀧川一学
        電子情報通信学会技術研究報告, 2019年
      • 酸化物表面における酸素脱着の密度汎関数法計算
        日沼洋陽; 日沼洋陽; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 蒲池高志; 蒲池高志; 前野禅; 高草木達; 古川森也; 古川森也; 瀧川一学; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        触媒討論会討論会A予稿集(CD-ROM), 2019年
      • 機械学習によるメタン酸化カップリング反応に有効な触媒探索
        高尾基史; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 前野禅; 高草木達; 瀧川一学; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        ケモインフォマティクス討論会予稿集(Web), 2019年
      • 深層学習を用いたペプチド由来質量分析イオンピークの検出法の開発
        守屋勇樹; 田畑剛; 田畑剛; 岩崎未央; 河野信; 河野信; 五斗進; 石濱泰; 瀧川一学; 瀧川一学; 吉沢明康
        日本分子生物学会年会プログラム・要旨集(Web), 2019年
      • 人工知能の基本問題:これまでとこれから
        瀧川一学; 瀧川一学
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 2019年
      • 化学反応ネットワークにおける最適反応経路候補の列挙
        中野裕太; 瀧川一学; 瀧川一学; 瀧川一学; 瀧川一学
        情報処理学会研究報告(Web), 2019年
      • 酸化物表面の酸素脱着エネルギーと小分子吸着エネルギーの密度汎関数法計算
        日沼洋陽; 日沼洋陽; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 蒲池高志; 蒲池高志; 前野禅; 高草木達; 古川森也; 古川森也; 瀧川一学; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        日本金属学会講演概要(CD-ROM), 2019年
      • 深層学習に基づくペプチド由来イオンピークの新規検出手法
        守屋勇樹; 田畑剛; 田畑剛; 岩崎未央; 河野信; 五斗進; 石濱泰; 瀧川一学; 瀧川一学; 吉沢明康
        質量分析総合討論会講演要旨集, 2019年
      • 機械学習を利用した第一原理MDトラジェクトリの自動分類
        小林正人; 小林正人; 原渕祐; 原渕祐; 堤拓朗; 小野ゆり子; 瀧川一学; 瀧川一学; 武次徹也; 武次徹也
        日本コンピュータ化学会年会講演予稿集, 2018年11月03日
      • 分子のグラフ表現と機械学習
        瀧川一学; 瀧川一学; 瀧川一学
        応用物理学会秋季学術講演会講演予稿集(CD-ROM), 2018年09月05日
      • SeqBDDを用いた集合分割の族の表現法と実験的評価
        高橋翔哉; 湊真一; 瀧川一学
        情報処理学会研究報告(Web), 2018年08月27日
      • 決定化されたグラフパターントライの学習アルゴリズム (特集 「ビジネスにおける機械学習/人工知能」及び一般)
        坂上 陽規; 栗田 和宏; 瀧川 一学; 有村 博紀
        人工知能基本問題研究会, 2018年01月28日
      • 部分グラフ共起に基づくグラフ分類 (特集 「ビジネスにおける機械学習/人工知能」及び一般)
        岡崎 文哉; 瀧川 一学
        人工知能基本問題研究会, 2018年01月28日
      • グラフ分類における部分グラフ特徴集合の確率的探索 (特集 「ビジネスにおける機械学習/人工知能」及び一般)
        白川 稜; 岡崎 文哉; 瀧川 一学
        人工知能基本問題研究会, 2018年01月28日
      • 決定化されたグラフパターントライの学習アルゴリズム
        坂上陽規; 栗田和宏; 瀧川一学; 有村博紀
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 2018年01月22日
      • 部分グラフ共起に基づくグラフ分類
        岡崎文哉; 瀧川一学; 瀧川一学
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 2018年01月22日
      • グラフ分類における部分グラフ特徴集合の確率的探索
        白川稜; 岡崎文哉; 瀧川一学; 瀧川一学
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 2018年01月22日
      • Graph of Graphsに対する二重畳み込みニューラルネットワーク
        原田 将之介; 秋田 大空; 椿 真史; 馬場 雪乃; 瀧川 一学; 山西 芳裕; 鹿島 久嗣
        人工知能学会全国大会論文集, 2018年
      • グラフ断片決定木を用いたグラフ特徴抽出手法
        坂上 陽規; 瀧川 一学; 有村 博紀
        人工知能学会全国大会論文集, 2018年
      • メタンの有効利用を目的とした機械学習による吸着エネルギー予測
        鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 高草木達; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        触媒討論会討論会A予稿集, 2018年
      • グラフデータの機械学習における特徴表現の設計と学習
        瀧川一学; 瀧川一学
        日本応用数理学会年会講演予稿集(CD-ROM), 2017年09月04日
      • 合成変量とアンサンブル:回帰森と加法モデルの要点
        瀧川一学; 瀧川一学
        電子情報通信学会技術研究報告, 2017年06月12日
      • ABS作動データを用いた分析による札幌市内の道路凍結の予測
        穐本 浩昇; 田中 讓; 瀧川 一学
        第79回全国大会講演論文集, 2017年03月16日
      • ABS作動データを用いた分析による札幌市内の道路凍結の予測
        穐本浩昇; 田中讓; 瀧川一学; 瀧川一学
        情報処理学会全国大会講演論文集, 2017年03月16日
      • 全部分グラフ指示子に基づく決定木の勾配ブースティング
        横山 侑政; 瀧川 一学
        人工知能学会全国大会論文集, 2017年
      • 系列二分決定グラフを用いた頻出部分グラフの圧縮表現
        岡崎 文哉; 奥山 葉月; 瀧川 一学; 湊 真一
        人工知能学会全国大会論文集, 2017年
      • カルパインの特性を規定する基質特異性の定量的構造-活性相関解析
        大内史子; 小山傑; 小山傑; 進藤真由美; 馬見塚拓; 瀧川一学; 尾嶋孝一; 秦勝志; 小野弥子; 反町洋之
        日本農芸化学会大会講演要旨集(Web), 2017年
      • 機械学習を用いた金属表面における反応活性因子の予測
        瀧川 一学; 清水 研一; 津田 宏治; 高草木 達
        表面科学学術講演会要旨集, 2017年
      • メディエーター複合体による転写終結制御機構
        高橋秀尚; 柴田美音; 瀧川一学; 渡部昌; 築山忠維; 山本淳一; 山口雄輝; 藤井聡; 飯田緑; RANJAN Amol; SATO Shigeo; TOMOMORI-SATO Chieri; CONAWAY Joan; CONAWAY Ronald; 畠山鎮次
        日本生化学会大会(Web), 2017年
      • 全部分グラフ指示子に基づく決定木勾配ブースティング
        横山侑政; 瀧川一学; 瀧川一学
        人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 2017年
      • 定量的構造活性相関予測における化合物特徴表現の実験的検証
        越野沙耶佳; 岡崎文哉; 瀧川一学; 瀧川一学
        人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 2017年
      • 系列二分決定グラフを用いた頻出部分グラフの圧縮表現
        岡崎文哉; 奥山葉月; 瀧川一学; 瀧川一学; 湊真一
        人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 2017年
      • 組成情報と要素特徴量の統合に基づく化学反応量の予測
        鈴木慶介; 瀧川一学; 瀧川一学; 清水研一; 高草木達
        人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 2017年
      • 組成情報と要素特徴量の統合に基づく化学反応量の予測
        鈴木 慶介; 瀧川 一学; 清水 研一; 高草木 達
        人工知能学会全国大会論文集, 2017年
      • 定量的構造活性相関予測における化合物特徴表現の実験的検証
        越野 沙耶佳; 岡崎 文哉; 瀧川 一学
        人工知能学会全国大会論文集, 2017年
      • 平行移動不変な非負値行列因子分解とその分析
        鈴木慶介; 今井英幸; ZHANG Ruoni; 瀧川一学; 瀧川一学; 湊真一
        情報科学技術フォーラム講演論文集, 2016年08月23日
      • 全部分グラフ指示子に基づく決定木学習 (特集 「離散問題とデータ科学の接点」および一般)
        横山 侑政; 瀧川 一学
        人工知能基本問題研究会, 2016年01月21日
      • 全部分グラフ指示子に基づく決定木学習
        横山侑政; 瀧川一学
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 2016年01月20日
      • An Online Self-constructive Locally Updated Normalized Gaussian Network with Localized Splitting
        バックフース ヤナ; 瀧川 一学; 今井 英幸; 工藤 峰一; 杉本 雅則
        人工知能学会全国大会論文集, 2016年
      • カルパインの基質切断部位の予測
        大内史子; 小山傑; 小山傑; 小野弥子; 秦勝志; 尾嶋孝一; 尾嶋孝一; 進藤真由美; DE VERLE David; DE VERLE David; 土井奈穂子; 瀧川一学; 瀧川一学; 馬見塚拓; 反町洋之
        日本病態プロテアーゼ学会学術集会プログラム抄録集, 2016年
      • Wildcard許容頻出部分グラフパターンのグラフ分類への応用
        岡崎 文哉; 瀧川 一学
        人工知能学会全国大会論文集, 2016年
      • Wildcardを許容した頻出部分グラフマイニング (情報論的学習理論と機械学習 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015))
        岡崎 文哉; 瀧川 一学
        電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2015年11月26日
      • Wildcardを許容した頻出部分グラフマイニング
        岡崎文哉; 瀧川一学
        電子情報通信学会技術研究報告, 2015年11月19日
      • データマイニングとしての多重標的相互作用解析
        瀧川一学
        CBI学会大会, 2015年10月26日
      • メディエーター複合体のサブユニットMED26はLittle elongation complexをリクルートすることでsnRNA遺伝子の転写を制御する
        高橋秀尚; 瀧川一学; 渡部昌; Delnur Anwar; 柴田美音; 佐藤チエリ; 佐藤滋生; Amol Ranjan; Chris W. Seidel; 築山忠維; 水島航; 林正康; 大川恭行; Joan; W. Conaway,Ronal; C. Conaway; 畠山鎮次
        北海道医学雑誌, 2015年
      • データマイニングとしての多重標的相互作用解析
        瀧川一学
        CBI学会研究講演会, 2015年
      • MODELING OF MEDIA USAGE FOR DISASTER INFORMATION COLLECTION DURING THE 2011 THAI FLOOD
        HENRY Michael; KAWASAKI Akiyuki; TAKIGAWA Ichigaku; MEGURO Kimiro
        土木学会年次学術講演会講演概要集(CD-ROM), 2014年08月01日
      • 多数のグラフからの統計的機械学習
        瀧川一学
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 2014年07月24日
      • 神経変性疾患に関する調査研究 脊髄空洞症のゲノム構造多型(CNV)解析
        佐々木秀直; 浜結香; 佐久嶋研; 加納崇裕; 廣谷真; 矢部一郎; 瀧川一学
        神経変性疾患に関する調査研究 平成25年度 総括・分担研究報告書, 2014年
      • Med26はLittle elongation complexをリクルートすることでsmall nuclear RNA遺伝子の発現を制御する
        高橋秀尚; 瀧川一学; 渡部昌; ANWAR Delnur; 柴田美音; 佐藤チエリ; 佐藤滋生; RANJAN Amol; SEIDEL Chris; 築山忠維; 林正康; 大川恭行; CONAWAY Joan; CONAWAY Ronald; 畠山鎮次
        日本生化学会大会(Web), 2014年
      • 運動失調症の病態解明と治療法開発に関する研究 ゲノムコピー数多型による多系統萎縮症発症素因の解析
        佐々木秀直; 浜結香; 松島理明; 矢部一郎; 瀧川一学; 内海潤
        運動失調症の病態解明と治療法開発に関する研究 平成25年度 総括・分担研究報告書, 2014年
      • メディエーター複合体による転写伸長制御
        高橋秀尚; 瀧川一学; 渡部昌; ANWAR Delnur; 柴田美音; 佐藤チエリ; 佐藤滋生; RANJAN Amol; SEIDEL Chris W; 築山忠維; 林正康; 大川恭行; CONAWAY Joan W; CONAWAY Ronald C; 畠山鎮次
        日本分子生物学会年会プログラム・要旨集(Web), 2014年
      • 頑健な検出アルゴリズムを用いた楕円の検出精度について
        原田裕基; 瀧川一学; 今井英幸
        日本計算機統計学会シンポジウム論文集, 2013年11月15日
      • 頑健な検出アルゴリズムを用いた楕円の検出精度について(セッション7B 一般セッション)
        原田 裕基; 瀧川 一学; 今井 英幸
        日本計算機統計学会シンポジウム論文集, 2013年
      • Med26はLittle elongation complexをリクルートすることでsmall nuclear RNA遺伝子の発現を制御する
        TAKAHASHI Hidehisa; 瀧川一学; ANWAR Delnur; 柴田美音; TOMOMORI-SATO Chieri; SATO Shigeo; RANJAN Amol; SEIDEL Chris; 築山忠維; 渡部昌; 林正康; 大川恭行; CONAWAY Joan; CONAWAY Ronald; 畠山鎮次
        日本分子生物学会年会プログラム・要旨集(Web), 2013年
      • DNAシーケンスからの近似頻出パターンの発見 (「マルチエージェントの基礎理論とその応用」および一般)
        中村 篤祥; 瀧川 一学; 戸坂 央
        人工知能基本問題研究会, 2012年02月02日
      • Finding Approximate Frequent Patterns from DNA Sequences
        NAKAMURA Atsuyoshi; TAKIGAWA Ichigaku; TOSAKA Hisashi; KUDO Mineichi; MAMITSUKA Hiroshi
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 2012年01月26日
      • Enumerating Biclusters on Gene Expression Data by Mining Frequent Itemsets
        TAKAHASHI Keiichiro; TAKIGAWA Ichigaku; MAMITSUKA Hiroshi
        情報計算化学生物学会大会予稿集, 2011年11月08日
      • ロバスト相関係数差とP‐値による交互作用遺伝子対の効率的検出手法
        茅野光範; 茅野光範; 瀧川一学; 瀧川一学; 志賀元紀; 志賀元紀; 津田宏治; 津田宏治; 馬見塚拓; 馬見塚拓
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2010年09月
      • Parametric summarization of frequent subgraphs for characterizing structural features of bioactive compounds
        TAKIGAWA Ichigaku; MAMITSUKA Hiroshi
        Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2010年
      • Finding three-way gene interactions from transcript and genotype data
        KAYANO Mitsunori; TAKIGAWA Ichigaku; SHIGA Motoki; TSUDA Koji; MAMITSUKA Hiroshi
        Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2010年
      • iTRAQを用いた多重ペプチド鎖切断分析によるカルパイン基質配列特異性の解析
        小山傑; 小山傑; 秦勝志; 小野弥子; 上野美香; 瀧川一学; 馬見塚拓; 阿部啓子; 反町洋之; 反町洋之
        日本農芸化学会大会講演要旨集, 2009年03月05日
      • CaMPDB: A RESOURCE FOR CALPAIN AND MODULATORY PROTEOLYSIS
        DU VERLE David; TAKIGAWA Ichigaku; ONO Yasuko; SORIMACHI Hiroyuki; MAMITSUKA Hiroshi
        Genome Inform Ser, 2009年
      • 酵素遺伝子の発現情報に基づく効率的な代謝経路ランキング
        瀧川一学; 馬見塚拓
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2008年09月
      • 多様なゲノムデータの統合的クラスタリング解析
        志賀 元紀; 瀧川 一学; 馬見塚 拓
        生物物理, 2008年05月25日
      • iTRAQを用いた多重ペプチド鎖切断分析によるカルパイン基質配列特異性の解析
        小山傑; 小山傑; 秦勝志; 小野弥子; 尾嶋孝一; 尾嶋孝一; 林智佳子; 林智佳子; 北村ふじ子; 土井菜穂子; 土井菜穂子; 瀧川一学; 松島由典; 阿部啓子; 馬見塚拓; 反町洋之; 反町洋之
        日本蛋白質科学会年会プログラム・要旨集, 2008年05月23日
      • Developing a Substrate Predictor with Sequence information
        MATSUSHIMA Yoshifumi; TAKIGAWA Ichigaku; ONO Yasuko; SORIMACHI Hiroyuki; MAMITSUKA Hiroshi
        Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2008年
      • Association of SNPs with Multiple Genes Using a Nonlinear Regression Model
        KAYANO Mitsunori; TAKIGAWA Ichigaku; SHIGA Motoki; TSUDA Koji; MAMITSUKA Hiroshi
        Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2008年
      • Efficiently finding significant substructural patterns conserved in glycans
        TAKIGAWA Ichigaku; HASHIMOTO Kosuke; SHIGA Motoki; KANEHISA Minoru; MAMITSUKA Hiroshi
        Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2008年
      • A probabilistic model for clustering text documents with multiple fields
        Shanfeng Zhu; Ichigaku Takigawa; Shuqin Zhang; Hiroshi Mamitsuka
        ADVANCES IN INFORMATION RETRIEVAL, 2007年
      • 発現プロファイルに基づく代謝経路の遺伝子系列ランキング
        瀧川 一学; 馬見塚 拓
        情報処理学会研究報告. BIO, バイオ情報学, 2006年02月09日
      • Applying Gaussian distribution-dependent criteria to decision trees for high-dimensional microarray data
        Raymond Wan; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        DATA MINING AND BIOINFORMATICS, 2006年
      • パスウェイデータを用いた遺伝子発現情報解析
        瀧川一学
        スーパーコンピューターラボラトリー 平成17年度 研究成果報告書, 2006年
      • The convex subclass method: Combinatorial classifier based on a family of convex sets
        Takigawa, I; M Kudo; A Nakamura
        MACHINE LEARNING AND DATA MINING IN PATTERN RECOGNITION, PROCEEDINDS, 2005年
      • 最小包含球の族による被覆を用いたノンパラメトリック識別
        瀧川 一学; 工藤 峰一
        電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解, 2004年12月17日
      • 劣決定信号復元における最小ノルム系列の効率的構成
        瀧川 一学; 外山 淳; 工藤 峰一
        電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解, 2003年09月09日
      • 劣決定情報源分離問題におけるl1ノルム最小解の分析
        瀧川一学; 外山淳; 工藤峰一
        情報科学技術フォーラム, 2003年08月25日

      講演・口頭発表等

      • 自然科学研究のための機械学習と機械発見
        瀧川一学
        日本がんと炎症・代謝研究会(SCIM) 第10回学術集会, 2024年06月08日, 招待有り
      • 帰納と演繹の間を求めて：記号と離散構造の統計的機械学習
        瀧川一学
        電子情報通信学会コンピュテーション研究会, 2024年05月08日, 招待有り
      • 機械学習を科学研究で使うとは？
        瀧川一学
        第12回WPIサイエンスシンポジウム、北海道大学, 2023年11月23日
      • Exploring Practices in Machine Learning and Machine Discovery for Heterogeneous Catalysis
        Ichigaku Takigawa
        ACS Spring 2023 Symposium on AI-Accelerated Scientific Workflow, Indianapolis, USA, 招待有り
      • 機械学習と機械発見：自然科学融合が誘起するデータ科学の新展開
        瀧川一学
        学習院桜友会寄付講座(生命情報社会学)シンポジウム X-Informatics 〜巡り会うデータサイエンス〜, 学習院大学, 2023年02月18日, 招待有り
      • L-S1 決定木とアンサンブル学習の基礎と実践
        瀧川一学
        2022年度リーディングDAT(Data Analytics Talents)講座, 統計数理研究所, 2023年01月17日
      • 機械学習と機械発見：自然科学研究におけるデータ利活用の再考
        瀧川一学
        情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), 京都大学, 2022年12月22日, 招待有り
      • 小１にルービックキューブを教えてみた 〜群論スポーツの教育とパターン認知〜
        瀧川一学
        2022年度第2回領域集会 分科会, 科研費 学術変革領域(A) 社会変革の源泉となる革新的アルゴリズム基盤の創出と体系化, 京都大学清風荘(京都市), 2022年11月06日
      • "データ化"する化学と情報技術・人工知能・データサイエンス
        瀧川一学
        2022年北海道地区化学教育研究協議会, 2022年11月05日, 招待有り
      • 自然科学における機械学習と機械発見
        瀧川 一学
        シンポジウム「機械学習が拡げる相転移研究の最前線」, JCCG-51 第51回結晶成長国内会議, 2022年11月01日, 招待有り
      • 決定森回帰の信頼区間推定, Benign Overfitting, 多変量木とReLUネットの入力空間分割
        瀧川一学
        フォレストワークショップ, JST CREST「学習/数理モデルに基づく時空間展開型アーキテクチャの創出と応用」機械学習グループ, 2022年02月24日
      • Machine Learning for Molecules: Lessons and Challenges of Data-Centric Chemistry
        Ichigaku Takigawa
        Perspectives on Artificial Intelligence and Machine Learning in Materials Science, FY2021 IMI Joint Usage Research, Kyushu University,, 招待有り
      • 機械学習・機械発見とデータ中心的自然科学,
        瀧川一学
        科研費 学術変革領域(A) ASFA京都合同会議, 京都大学・寺町三条サテライトラボ,, 2021年12月22日
      • 決定木に基づくアンサンブル学習,
        瀧川
        2021年度リーディングDAT(Data Analytics Talents)講座, L-B2 機械学習とデータサイエンスの現代的手法, 統計数理研究所, 2021年12月17日
      • 機械学習を自然現象の理解・発見に使いたい人に知っておいてほしいこと
        瀧川一学
        JST 科学技術未来戦略ワークショップ「機器の安全性を高める破壊・寿命予測の科学技術基盤の構築」, JST 研究開発戦略センター(CRDS), 2021年12月10日, 招待有り
      • 機械学習・機械発見から見るデータ中心型化学の野望と憂鬱
        瀧川一学
        2021年度 知能情報学専攻コロキウム(IST COLLOQUIUM 2021), 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻, 2021年12月09日, 招待有り
      • Machine Learning for Molecular Graph Representations and Geometries
        Ichigaku Takigawa
        第44回日本分子生物学会, シンポジウム1AS-17：現実世界のノイズと多様性に挑むデータサイエンス・機械学習, パシフィコ横浜., 2021年12月01日, 招待有り
      • 機械学習と機械発見：データ中心型の化学・材料科学の教訓とこれから
        瀧川一学
        第142回 フロンティア材料研究所学術講演会 「データ科学と機械学習の最前線 ーデータを基軸とした材料開発に向けてー」, 東京工業大学, 2021年11月12日, 招待有り
      • 機械学習～データを予測に変える技術～で化学に挑む！
        瀧川一学
        サイエンスアゴラ2021, シン・サイエンス～情報・ＡＩ・ビッグデータが紡ぐ最先端研究～, 2021年11月07日, 招待有り
      • Machine Learning for Molecules
        Ichigaku Takigawa
        Hokkaido University ICReDD - Faculty of Medicine Joint Symposium, 2021年10月15日, 招待有り
      • 帰納バイアスと分子の組合せ的表現・幾何的表現
        瀧川一学
        学術変革(A)「社会変革アルゴリズム基盤」(AFSA) , 2021年度 第2回領域集会,
      • 分子のグラフ表現と機械学習の最近
        瀧川 一学
        理研AIPオープンセミナー, 2021年07月14日
      • A machine-learning view on heterogeneous catalyst design and discovery
        Ichigaku Takigawa
        Telluride Workshop on Computational Materials Chemistry, Telluride, Colorado, USA, 2021年07月01日, 招待有り
      • Machine Learning for Chemistry: Representing and Intervening
        Ichigaku Takigawa
        Joint Symposium of Engineering & Information Science & WPI-ICReDD in Hokkaido University, 2021年04月26日, 招待有り
      • 不均一系触媒研究のための機械学習と最適実験計画
        瀧川一学
        理研CSRS インフォマティクス・データ科学推進プログラム成果報告会, 2021年03月08日, 招待有り
      • L-S 決定木とアンサンブル学習の基礎と実践
        統計数理研究所 リーディングDAT講座 2020, 2020年10月29日
      • 分子のグラフ表現と機械学習, セッション「データサイエンスの世界をのぞいてみませんか？ 」
        第10回CSJ化学フェスタ2020, 2020年10月20日, 招待有り
      • 機械学習による化学反応の予測と設計, セッション「生命科学・材料科学におけるデータサイエンスの最前線
        2020年度統計関連学会連合大会, 招待有り
      • Applied Machine Learning for Chemistry I & II,
        "Advanced Computational Chemistry", HSI (Hokkaido Summer Institute),, 2020年08月26日
      • The interplay between data-driven and theory-driven methods for chemical sciences
        The 1st International Symposium on Human InformatiX, JST ERATO 佐藤ライブ予測制御プロジェクト, 招待有り
      • 機械学習による化学反応の予測と設計
        近畿化学協会コンピュータ化学部会 公開講演会（第107回例会）, 2020年01月27日, 招待有り
      • 機械学習による化学反応の予測と設計
        瀧川 一学
        情報系 Winter Festa Episode 5
      • 決定木に基づくアンサンブル学習 (L-B2 機械学習とデータサイエンスの現代的手法)
        統計数理研究所 リーディングDAT講座 2019
      • データ社会を生きる技術〜人工知能のHypeとHope〜
        瀧川 一学
        富山県寄附講義 (富山国際大学), 2019年12月17日, 招待有り
      • 自然科学研究の道具としての機械学習
        瀧川 一学
        北陸先端科学技術大学院大学 情報科学系セミナー, 2019年12月04日, 招待有り
      • Machine Learning and Model-based Optimization for Heterogeneous Catalyst Design and Discovery
        瀧川 一学
        The 2nd ICReDD International Symposium - Toward Interdisciplinary Research Guided by Theory and Calculation,, 2019年11月27日, 招待有り
      • 機械学習は真の理解や発見に寄与できるか
        瀧川 一学
        第35回関東CAE懇話会, AI・IoT時代のデータ利活用による理解と発見, 2019年10月04日, 招待有り
      • 不均一系触媒研究のための機械学習と最適実験計画
        瀧川 一学
        ICReDD-CRESTキャリア領域 情報交換シンポジウム, 2019年09月26日, 招待有り
      • 人工知能の基本問題：これまでとこれから
        瀧川 一学
        人工知能学会 第110回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI),, 2019年09月25日
      • 不均一系触媒研究のための機械学習と最適実験計画
        瀧川 一学
        第80回応用物理学会秋季学術講演会 シンポジウム, インフォマティクスが創る新しい材料科学とその実用化, 2019年09月18日, 招待有り
      • 分子のグラフ表現と機械学習
        瀧川 一学
        有機合成化学協会, 「AIと有機合成化学」第三回勉強会, 2019年06月21日, 招待有り
      • ユーザのための機械学習・深層学習入門
        瀧川 一学
        Rinkai Hackathon 2019 with DDBJing, 2019年06月10日, 招待有り
      • 科学と機械学習
        瀧川 一学
        NTTコミュニケーション科学基礎研究所セミナー, 2019年05月13日, 招待有り
      • 化学研究のための機械学習と最適実験計画
        瀧川 一学
        東京大学物性研究所スパコン共同利用・CCMS合同研究会「計算物質科学の新展開」,, 2019年04月02日, 招待有り
      • 決定木・回帰木に基づくアンサンブル学習 (L-B2 機械学習とデータサイエンスの現代的手法)
        統計数理研究所 リーディングDAT講座 2018
      • 決定木・回帰木に基づくアンサンブル学習
        瀧川 一学
        統計数理研究所 リーディングDAT講座, L-B2 機械学習とデータサイエンスの現代的手法, 2018年12月14日, 招待有り
      • Machine Learning for Chemical Sciences
        瀧川 一学
        2018 International Workshop on New Frontiers in Convergence Science and Technology, Hokkaido University (HU) - Seoul National University (SNU) Joint Symposium, 2018年11月09日, 招待有り
      • データ駆動科学と機械学習
        瀧川 一学
        岐阜大学工学部・第2回データサイエンス研究会, 2018年09月19日, 招待有り
      • 分子のグラフ表現と機械学習
        瀧川 一学
        第 79 回応用物理学会特別シンポジウム:インフォマティクスへの招待~ 機械学習・インフォマティクスは応用物理をどう変えるか?~, 2018年09月18日, 招待有り
      • 決定木・回帰木に基づくアンサンブル学習の最近
        瀧川 一学
        電子情報通信学会 スマートインフォメディアシステ ム研究会 (SIS), 2018年06月07日, 招待有り
      • 機械学習は真の発見に寄与できるのか?
        瀧川 一学
        MI2I・JAIST 合同シンポジウム((情報統合型物質・材料開発イ ニシアティブ・北陸先端科学技術大学院大学)データ科学における予測と理解の両立を目指して-分かるとは何か? -, 2018年05月21日, 招待有り
      • Machine learning predictions of factors affecting the activity of heterogeneous metal catalysts
        瀧川 一学
        The 255th ACS (American Chemical Society) National Meeting, "CATL: Machine Learning for Catalysis Research", 2018年03月18日, 招待有り
      • 分子のグラフ表現と機械学習
        瀧川 一学
        異分野融合ワークショップ「データ科学との融合による化学の新展開」, 2018年03月13日, 招待有り
      • Machine Learning and Surrogate Optimization on Heterogeneous Catalysts
        瀧川 一学
        2019 PRESTO International Symposium on Materials Informatics, 2018年02月09日, 招待有り
      • Frontiers of data-driven property prediction: molecular machine learning
        瀧川 一学
        Innovation Camp 2018 for Computational Materials Science (ICCMS2018), 2018年01月23日, 招待有り
      • グラフデータの機械学習における特徴表現の設計と学習
        瀧川 一学
        日本応用数理学会 2017 年度年会, 2017年09月08日, 招待有り
      • 合成変量とアンサンブル:回帰森と加法モデルの要点
        瀧川 一学
        電子情報通信学会 信号処理研究会(SIP), 2017年06月19日, 招待有り
      • 機械学習は化学研究の"経験と勘"を合理化できるか?
        瀧川 一学
        電気化学会 第 33 回ライラックセミナー・第 23 回若手研究者交流会, 2017年06月10日, 招待有り
      • 道具としての機械学習:直感的概要とその実際
        瀧川 一学
        地球流体データ解析・数値計算ワークショップ, 2017年03月09日, 招待有り
      • 科学と機械学習のあいだ:変量の設計・変換・選択・交互作用・線形性
        瀧川 一学
        第 19 回情報論的学習理論ワー クショップ (IBIS2016), 2016年11月19日, 招待有り
      • メディエーター複合体による転写伸長制御
        瀧川 一学
        第 2 回バイオインフォマティクスアゴラ, 2016年07月15日, 招待有り
      • データマイニングとしての多重標的相互作用解析
        瀧川 一学
        CBI 学会 2015 年大会, FS-08, in silico によるポリ ファーマコロジー創薬, 2015年10月28日, 招待有り
      • データマイニングとしての多重標的相互作用解析
        瀧川 一学
        第 365 回 CBI 学会講演会, フェノタイプスクリーニ ング 古くて新しい創薬手法 Part2, 2015年07月09日, 招待有り
      • 多数のグラフからの統計的機械学習
        瀧川 一学
        人工知能学会 第 94 回 人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI), 2014年07月24日, 招待有り
      • Finding structural patterns shared among interacting molecules
        瀧川 一学
        The 3rd Beilstein Symposium on Glyco-Bioinformatics, 2013年06月10日, 招待有り
      • 酵素遺伝子の発現情報に基づく効率的な代謝経路ランキング
        瀧川 一学
        2008 年度統計関連学会連合大会, 2008年09月07日, 招待有り
      • Mathematica による機械学習とパターン認識
        瀧川 一学
        日本 Mathematica ユーザ会第二回ワークショップ, 2006年10月28日, 招待有り
      • 独立成分分析による音源分離と聴覚情景分析
        瀧川 一学
        第 39 回計測自動制御学会 学術講演会 (SICE2000), 2000年07月26日, 招待有り

      外部資金：科学研究費補助金

      • 化学における外挿探索を可能とする機械学習手法の開発と実証
        挑戦的研究(開拓)
        中区分27:化学工学およびその関連分野
        北海道大学
        鳥屋尾 隆
        自 2021年07月09日, 至 2025年03月31日, 交付
        機械学習;不均一系触媒;文献データ;触媒インフォマティクス;固体触媒
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K18185/
      • グラフ表現学習の転移性・構成性の獲得とその実践
        基盤研究(C)
        小区分61030:知能情報学関連
        京都大学;国立研究開発法人理化学研究所
        瀧川 一学
        自 2021年04月01日, 至 2025年03月31日, 交付
        グラフ;表現学習;機械学習
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12041/
      • 新しい概念に基づいたアルゴリズム・最適化の問題創出とその効率的求解方法の研究
        学術変革領域研究(A)
        学術変革領域研究区分(Ⅳ)
        国立情報学研究所
        宇野 毅明
        自 2020年11月19日, 至 2025年03月31日, 交付
        アルゴリズム;モデル;最適化;分野横断;文理融合;社会課題;議論手法;情報数理
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PLANNED-20H05962/
      • 非平衡過程の実空間観察手法の転換：TEMによる溶液からの核生成過程の解明
        基盤研究(S)
        大区分D
        北海道大学
        木村 勇気
        自 2020年08月31日, 至 2025年03月31日, 交付
        核生成;ナノ粒子;透過型電子顕微鏡;その場観察;結晶成長
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20H05657/
      • 離散構造処理系に基づく列挙と最適化の統合的技法の研究
        基盤研究(A)
        中区分61:人間情報学およびその関連分野
        京都大学
        湊 真一
        自 2020年04月01日, 至 2025年03月31日, 交付
        アルゴリズム;離散構造;演算処理系;列挙;索引化
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20H00605/
      • TEM直接観察による水溶液からの核生成過程の鍵因子の探索
        基盤研究(A)
        中区分28:ナノマイクロ科学およびその関連分野
        北海道大学
        木村 勇気
        自 2020年04月01日, 至 2021年03月31日, 中途終了
        核生成;結晶成長;透過型電子顕微鏡;機械学習;ナノ粒子;その場観察;結晶化
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20H00323/
      • 材料科学におけるデータ駆動型探索技術の確立
        挑戦的研究(萌芽)
        北海道大学
        瀧川 一学
        自 2017年06月30日, 至 2021年03月31日, 完了
        機械学習;不均一系触媒;固体触媒;データ駆動科学;データマイニング;マテリアルズインフォマティクス
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K19953/
      • グラフデータの機械学習における特徴表現設計の体系化
        基盤研究(B)
        国立研究開発法人理化学研究所;北海道大学
        瀧川 一学
        自 2017年04月01日, 至 2021年03月31日, 完了
        機械学習;グラフデータ;分子表現;表現学習;高次元空間;特徴設計
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17H01783/
      • 第一原理機械学習計算手法の開発
        挑戦的萌芽研究
        国立研究開発法人物質・材料研究機構
        梅澤 直人
        自 2016年04月01日, 至 2017年03月31日, 中途終了
        機械学習;電子密度;密度汎関数法;バンドギャップ;計算物理
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16K13852/
      • 離散構造処理系の基盤アルゴリズムの研究
        基盤研究(S)
        京都大学;北海道大学
        湊 真一
        自 2015年05月29日, 至 2020年03月31日, 完了
        離散構造;アルゴリズム;論理関数;組合せ集合;大規模データ処理;グラフ理論;最適化;列挙;離散構造処理系;二分決定グラフ;列挙アルゴリズム;ZDD;データ構造;演算処理系;索引化;BDD;グラフアルゴリズム;網羅的解析
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15H05711/
      • 不均質なグラフ集合に対する教師付き学習系の設計
        基盤研究(C)
        北海道大学
        瀧川 一学
        自 2014年04月01日, 至 2017年03月31日, 完了
        機械学習;グラフ;潜在構造;特徴表現
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-26330242/
      • 疎性モデリングに基づく部分グラフ指示子の冗長性及び相関構造の分析
        新学術領域研究(研究領域提案型)
        複合領域
        北海道大学
        瀧川 一学
        自 2014年04月01日, 至 2016年03月31日, 完了
        機械学習;グラフ;構造データ;疎性モデリング;変数選択
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PUBLICLY-26120503/
      • 巨大シーケンス内の類似繰り返し構造の分析
        基盤研究(B)
        北海道大学
        中村 篤祥
        自 2013年04月01日, 至 2016年03月31日, 完了
        知識発見とデータマイニング;シーケンスマイニング;ゲノム情報処理;頻出パターンマイニング
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-25280079/
      • 規整ナノ反応場の構築と新しい触媒機能の創出
        新学術領域研究(研究領域提案型)
        理工系
        北海道大学
        高草木 達
        自 2013年06月28日, 至 2018年03月31日, 完了
        触媒;機械学習;ナノ構造解析;環境浄化;グリーン有機合成;ナノ材料;表面解析;表面金属ナノクラスター;固定化金属錯体;単結晶モデル表面
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PLANNED-25106010/
      • 多様な半構造化データからのデータ構造推定
        基盤研究(B)
        京都大学
        馬見塚 拓
        自 2012年04月01日, 至 2016年03月31日, 完了
        知識発見とデータマイニング;グラフマイニング;機械学習;生体生命情報学;人工知能;ゲノム;プロテオーム
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-24300054/
      • 多階層ネットワークに基づく遺伝子間の非線形相互作用のモデル化と代謝解析への応用
        若手研究(B)
        北海道大学
        瀧川 一学
        自 2011年04月01日, 至 2014年03月31日, 完了
        多階層ネットワーク;分子間相互作用;遺伝子;発現制御;分子ネットワーク;遺伝子間相互作用;グラフマイニング;分子間ネットワーク;機械学習;モデル化
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23710233/
      • 部分的類似構造の重ね合わせに基づく不均質データの多義的探索法の開発
        若手研究(B)
        京都大学
        瀧川 一学
        自 2008年04月01日, 至 2011年03月31日, 完了
        データマイニング;部分構造探索;アルゴリズム;機械学習;部分構造検索;列挙アルゴリズム;統計的有意性検定;統計的機械学習
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20700134/
      • 計算幾何構造と適応サンプリングに基づく大規模生物情報処理に関する研究
        若手研究(B)
        京都大学
        瀧川 一学
        自 2006年04月01日, 至 2008年03月31日, 完了
        確率的計算幾何構造;ノンパラメトリック法;適応サンプリング;近接グラフ;接近グラフ
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18700289/
      list
        Last Updated :2025/04/28

        教育

        担当科目

        • 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日
          データ科学概観
          G205, 前期集中, 国際高等教育院, 2
        • 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日
          数理・データ科学のための数学入門II
          N807, 後期, 国際高等教育院, 2
        • 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日
          統計入門
          N801, 前期, 国際高等教育院, 2
        • 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日
          数理・データ科学のための数学入門II
          N807, 後期, 国際高等教育院, 2
        • 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日
          統計入門
          N801, 前期, 国際高等教育院, 2
        • 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日
          データ科学概観
          G205, 前期集中, 国際高等教育院, 2
        • 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日
          統計と人工知能
          N817, 後期, 国際高等教育院, 2
        list
          Last Updated :2025/04/28

          学術・社会貢献

          委員歴

          • 自 2023年, 至 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 (IBIS 2023)
          • 自 2018年, 至 2019年
            人工知能基本問題研究会 主査, 人工知能学会
          • 自 2018年, 至 2018年
            実行委員, 第２１回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018)
          • 自 2017年, 至 2017年
            実行委員, 第６回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2017)
          • 自 2016年, 至 2017年
            人工知能基本問題研究会 主幹事, 人工知能学会
          • 自 2015年, 至 2015年
            人工知能基本問題研究会 幹事, 人工知能学会
          • 自 2013年, 至 2014年
            全国大会プログラム委員, 人工知能学会
          • 自 2013年, 至 2014年
            パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 専門委員, 電子情報通信学会

          社会貢献活動

          • 出前授業「データ社会を生きる技術 〜機械学習の夢と現実〜」
            講師
            府立亀岡高等学校, 自 2023年11月23日
          • 第 97 回サイエンス・カフェ札幌 「見えるものを見る AI 見たいものを見る人間~機械に「正しく」学習させるには~」
            講師
            紀伊國屋書店札幌本店, 自 2017年10月01日
          • 平成遠友夜学校 「データ社会を生きる技術 ~人工知能の Hope と Hype~」
            講師
            北海道大学遠友学舎, 自 2017年08月01日
          • 出前授業「データ大氾濫社会を生き抜く技術 ~多様で愉快な情報科学の世界~」
            講師
            北海道札幌北高等学校, 自 2014年11月11日
          • 出前授業「データ社会と古くて新しいAI-続・多様で愉快な情報科学の世界-」
            講師
            北海道札幌北高等学校, 自 2013年11月07日
          • 出前授業「データ大氾濫社会を生き抜く技術 ~多様で愉快な情報科学の世界~」
            講師
            北海道札幌北高等学校, 自 2012年11月15日
          • 出前授業「ザ、GPS! 未来の自動運転に向けて」
            講師
            北海道広尾高等学校, 自 2012年10月04日

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