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Sakurai Keigo

Faculty of Information Science and Technology　Media and Network Technologies　Information Media Science and TechnologyAssistant Professor

新潟県出身。北海道大学工学部情報エレクトロニクス学科卒業。同大学院情報科学院修士課程、博士後期課程および日本学術振興会特別研究員（DC1）を経て、在学期間短縮にて博士（情報科学）の学位を取得。 2026年より現職。専門は推薦システムを軸とした、音楽・金融・ファッション等のマルチドメインにおけるデータマイニング。SIGIR、RecSys、WSDM、CIKM、ECIR、ISMIR等のデータマイニング・情報検索・推薦システム分野のトップ国際会議にて研究成果を発表している。主な受賞歴に、人工知能学会全国大会優秀賞、土木学会AI・データサイエンス論文賞、映像情報メディア学会優秀研究発表賞など。

Researcher basic information

■ Degree
  • Ph.D. (Information Science), Hokkaido University, Sep. 2025
■ URL
researchmap URLホームページURL■ Various IDs
J-Global ID■ Research Keywords and Fields
Research Keyword
  • Artificial Intelligence
  • Recommender System
  • Data Mining
  • Infomation Retrieval
  • Knowledge Graph
  • Financial Informatics
  • Music Information Processing
  • Fashion Engineering
  • Civil Engineering
  • Image Processing
Research Field
  • Informatics, Intelligent informatics
  • Informatics, Database
  • Humanities & Social Sciences, Money and finance
  • Humanities & Social Sciences, Sociology

Career

■ Career
Career
  • Apr. 2026 - Present
    北海道大学, 大学院情報科学研究院, 助教, Japan
  • Oct. 2025 - Mar. 2026
    北海道大学, 総合イノベーション創発機構 データ駆動型融合研究創発拠点, 特任助教
  • Apr. 2023 - Sep. 2025
    独立行政法人日本学術振興会, 特別研究員 (DC1)
Educational Background
  • Apr. 2023 - Sep. 2025, Hokkaido University, Graduate School of Information Science and Technology, 情報科学専攻 博士後期課程, Japan
  • Apr. 2021 - Mar. 2023, Hokkaido University, Graduate School of Information Science and Technology, 情報科学専攻 修士課程, Japan
  • Apr. 2017 - Mar. 2021, Hokkaido University, School of Engineering, Department of Electronics and Information Engineering, Japan

Research activity information

■ Awards
  • Mar. 2026, 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2026) 学生プレゼンテーション賞
    因果的 Self-Attention を用いた逐次推薦モデルにおける残差支配がもたらす最終アイテム依存
    神崎 恵土;櫻井 慶悟;藤後 廉;小川 貴弘;長谷山 美紀
  • Dec. 2025, 令和7年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞
    ユーザ行動系列エンコーダの周波数特性を考慮した逐次推薦モデルに関する検討
    神崎 恵土;櫻井 慶悟;藤後 廉;小川 貴弘;長谷山 美紀
  • Sep. 2025, IEEE Global Conference on Consumer Electronice (GCCE2025) Excellent Paper Award Silver Prize
    SSM-based sequential recommendation considering short-term dependencies of time and adjacency
    Keito Kozaki, Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
  • Sep. 2025, 北海道大学大学院情報科学院, 学院長賞
    櫻井 慶悟
  • Jul. 2025, 人工知能学会, 全国大会優秀賞
    効用を考慮した行列分解に基づく株式推薦
    櫻井 慶悟, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 阿南 晏樹, 中川 慧
  • Dec. 2024, IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE2024) Presentation Award
    Structured polyphonic music generation with diffusion transformer
    Jinlong Zhu;Keigo Sakurai;Ren Togo;Takahiro Ogawa;Miki Haseyama
  • Jul. 2024, IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW2024) Best Paper Award 1st Place
    Discriminator-enhanced music generation based on multitrack music transformer
    Jinlong Zhu;Keigo Sakurai;Ren Togo;Takahiro Ogawa;Miki Haseyama
  • Dec. 2023, 土木学会, AI・データサイエンス論文賞
    地下鉄トンネル点検技術者の新規変状の発見率向上に向けた一人称視点映像からの変状検出
    櫻井 慶悟;前田 圭介;藤後 廉;小川 貴弘;長谷山 美紀
  • Mar. 2023, 北海道大学大学院情報科学院, 学院長賞
    櫻井 慶悟
  • Mar. 2023, 電子情報通信学会北海道支部, 学生奨励賞
    櫻井 慶悟
  • Dec. 2022, 映像情報メディア学会, 優秀研究発表賞
    ユーザの嗜好を考慮した強化学習と知識グラフに基づく楽曲プレイリスト生成に関する検討
    櫻井 慶悟;藤後 廉;小川 貴弘;長谷山 美紀
  • Jan. 2022, 2022 International Workshop on Advanced Image Technology Best Paper Award
    Explainable artist recommendation based on reinforcement knowledge graph exploration
    Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
  • Nov. 2021, 令和3年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞
    メタデータを考慮した楽曲グラフ探索に基づく強化学習を用いた楽曲プレイリスト生成に関する検討
    櫻井 慶悟;藤後 廉;小川 貴弘;長谷山 美紀
  • Oct. 2021, IEEE Sapporo Young Professionals, The Hokkaido Young Professionals Workshop Best Student Presentation Award
    Listener recommendation for artists and effective method with high explainability
    Keigo Sakurai
■ Papers
■ Affiliated academic society
  • 情報処理学会
  • 人工知能学会
  • Institute of Electrical and Electronics Engineers
  • Association for Computing Machinery
■ Research Themes
  • ユーザの潜在的嗜好を理解可能なデジタルツインエージェントに基づく推薦技術の構築
    科学研究費助成事業
    25 Apr. 2023 - 31 Mar. 2026
    櫻井 慶悟
    本年度は，ユーザの潜在的嗜好とその変化を把握可能なマルチメディア解析技術および推薦技術を構築することを目的として研究を行った．
    まず，ユーザの嗜好の変化を考慮可能とする大規模言語モデル(LLM)と知識グラフを組み合わせたユーザの嗜好推定モデルを構築し，このモデルを用いたSequential推薦手法を提案した．本研究では，実サービスデータに含まれるユーザのインタラクション履歴をLLMに入力し，ユーザの嗜好変化を表すLLMの出力と実サービスデータ内に基づいて構築された知識グラフを協調的に用いることにより，高精度なユーザの嗜好推定を実現した．
    また，より正確なユーザの潜在的嗜好の把握を目的としたグラフ自己教師有り学習と知識グラフ解析に基づく推薦手法を提案した．本手法では，実サービスデータにより構築された知識グラフに対して，グラフ自己教師有り学習モデルであるGraph Masked Autoencoderを適用することにより，ユーザの潜在的嗜好を効果的に捕捉可能なノードおよびエッジの特徴量の算出と推薦性能の向上を実現した．
    加えて，音楽ドメインでは，ユーザの嗜好に適した音楽の自動生成に関する研究にも取り組んだ．具体的に，クラシック音楽のデータセットを解析し，拡散モデル，TransformerおよびGenerative Adoversarial Networkといった機械学習技術を用いることで，より人間らしい音楽の自動生成手法を構築した．
    当該年度における研究成果として，査読付き国際学会への採択が4件，国内学会における発表が3件，受賞が2件という優れた成果を挙げている．
    日本学術振興会, 特別研究員奨励費, 北海道大学, 23KJ0044
■ Academic and Social Contribution Activities/Other
Media Coverage
  • 土木におけるAI活用の現状と将来
    17 Jul. 2024
    けんせつPlaza
    https://www.kensetsu-plaza.com/kiji/post/49199, [Internet]
  • 「ChatGPT」など大規模言語モデルの仕組みと土木領域での可能性
    20 Jun. 2023
    BUILT – ITmedia
    https://built.itmedia.co.jp/bt/articles/2306/20/news030.html, [Internet]
  • 知識グラフと強化学習を組み合わせた説明可能な新しいアーティスト推薦システム
    18 Aug. 2022
    AI-SCHOLAR
    https://ai-scholar.tech/articles/recommendation/artist_recommendation, [Internet]