研究者基本情報

• 博士（情報科学）, 北海道大学, 2015年03月

• https://researchmap.jp/yasumasa-tamura

• 201601004823108647

• 分散システム
• 計算知能
• 群知能
• 組合せ最適化

• 情報通信, ソフトコンピューティング, 人工知能，計算知能，機械学習，最適化
• 情報通信, 知能情報学
• 情報通信, 知能ロボティクス, 群ロボット，マルチロボットシステム
• 情報通信, 計算科学, 分散システム，分散アルゴリズム

• 学士課程, 工学部
• 修士課程, 情報科学院
• 博士課程, 情報科学院

研究活動情報

• 2025年08月, 一般社団法人電気学会 電子・情報・システム部門, 2024年度電子・情報・システム部門 査読促進賞
  田村 康将
• 2025年03月, International Society of Artificial Life and Robotics, Excellent Reviewer Award
  Yasumasa Tamura
• 2025年03月, IEEE Symposium on CI in Artificial Life and Cooperative Intelligent Systems (IEEE ALIFE-CIS), Outstranding Paper Award
  Shared Encoding and Representation of Tool-Mediated and Direct Touch via Superposition Mechanisms
  Haruna Kasashima;Wataru Noguchi;Yasumasa Tamura;Masahito Yamamoto;Hiroyuki Iizuka
• 2025年03月, 東京科学大学, オープンイノベータ功労賞
  田村 康将
• 2014年03月, 北海道大学大学院情報科学研究科, 複合情報学専攻 専攻長賞
  田村 康将
• 2012年08月, 公益社団法人 計測自動制御学会 システム・情報部門, 最優秀講演賞・和田賞
  ジョブショップスケジューリング問題に対するNeuro-evolutionの適用
  田村 康将;鈴木 育男;山本 雅人;古川 正志

• Extraction of Stone Positions from a Sheet Image for Curling Match Database Construction
  Kei Suzumura; Yasumasa Tamura; Shimpei Aihara; Masahito Yamamoto
  Applied Sciences, 16, 7, 3453, 3453, MDPI AG, 2026年04月02日, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）, Curling is a sport in which two teams take turns delivering stones on ice and compete for total scores. It is a highly strategic sport, often referred to as “Chess on Ice”. In recent years, research on curling AI and statistical analysis aimed at tactical evaluation has been active. Decision-making in curling highly depends on the current stone position state, so obtaining stone positions is essential for tactical analysis. This study proposes an object detection model capable of acquiring stone coordinates with high accuracy and generality from stone position images of actual games. The proposed model was realized with a small amount of manually annotated data and pseudo-labeled images. Using the active testing method, the image-level accuracy of data—a strict criterion requiring perfect detection of all stones in a single image—for approximately 100,000 items was estimated to be 99.37%. Furthermore, we measured the positional error of the detected stones and found an average result of 0.472 px. We determined that this model had sufficient accuracy for practical use, so we decided to store the acquired coordinates in a database and use them as training data for the curling AI and statistical analysis.
• Disentangling Tonality and Function in Chord Progressions using Self-Supervised Learning
  Toma Kawakita; Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto
  The 31st International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB2026), 2026年01月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Disentangling Action from Species: Adversarial Gated Fusion for Robust Unsupervised Animal Behavior Recognition
  Mayu Kikuchi; Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto
  The 31st International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB2026), 2026年01月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• High-Fidelity Respiratory Sound Augmentation for Robust Classification: Leveraging StyleGAN2 and Autoencoder Pre-training
  Takehiro Hirasawa; Yasumasa Tamura; Kaoruko Shimizu; Satoshi Konno; Masahito Yamamoto
  The 31st International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB2026), 2026年01月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Automatic Climbing Move Detection from Fixed-Camera Bouldering Videos Using Pose and Image Features
  Keita Kimura; Yasumasa Tamura; Shimpei Aihara; Masahito Yamamoto
  The 4th IEEE International Workshop on Sport Technology and Research (IEEE-STAR2025), 72, 77, 2025年10月, ［査読有り］, ［国際誌］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Input Encoding and Data Construction Strategies for Accurate Expected Score Distribution Prediction in Digital Curling
  Rintaro Chiba; Yasumasa Tamura; Shimpei Aihara; Masahito Yamamoto
  The 4th IEEE International Workshop on Sport Technology and Research (IEEE-STAR2025), 132, 136, 2025年10月, ［査読有り］, ［国際誌］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Building a Motion Embedding Space for Annotation-Free Animal Behavior Recognition
  Mayu Kikuchi; Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto
  The 9th International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM2025), 2025年09月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Pre-training Deep Neural Networks Using 3D Formula-Driven Supervised Learning for COPD Staging
  Yasumasa Tamura; Kohei Harada; Wataru Noguchi; Kaoruko Shimizu; Satoshi Konno; Masahito Yamamoto
  Artificial Life and Robotics, Springer Science and Business Media LLC, 2025年08月07日, ［査読有り］, ［筆頭著者, 責任著者］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Double Auction Meets Blockchain: Consensus from Scored Bid-Assignment
  Xiangyu Su; Xavier Défago; Mario Larangeira; Kazuyuki Mori; Takuya Oda; Yasumasa Tamura; Keisuke Tanaka
  International Conference on Applied Cryptography and Network Security, 2025年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Shared Encoding and Representation of Tool-Mediated and Direct Touch via Superposition Mechanisms
  Haruna Kasashima; Wataru Noguchi; Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto; Hiroyuki Iizuka
  2025 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence in Artificial Life and Cooperative Intelligent Systems, 2025年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Pre-training Deep Neural Networks with 3D Fractal Structures for COPD Stage Classification
  Kohei Harada; Wataru Noguchi; Yasumasa Tamura; Kaoruko Shimizu; Satoshi Konno; Masahito Yamamoto
  The 30th International Symposium on Artificial Life and Robotics, 2025年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Puzzle-Based Self-Supervised Learning for Video Classification with Vision Transformers
  Ruqin Wang; Wataru Noguchi; Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto
  The 30th International Symposium on Artificial Life and Robotics, 2025年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• A Deep Learning Approach to Understanding the Integration of Tools into Body Schema
  Haruna Kasashima; Wataru Noguchi; Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto; Hiroyuki Iizuka
  The 2024 Conference on Artificial Life, 90, 92, MIT Press, 2024年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Creation of Training Data and Training for Prediction Model of Curling Scores Using Real Game Data.
  Tomoya Iwasaki; Wataru Noguchi; Yasumasa Tamura; Shimpei Aihara; Masahito Yamamoto
  icSPORTS, 168, 179, 2024年, ［査読有り］
  研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Offline Time-Independent Multiagent Path Planning.
  Keisuke Okumura 0001; François Bonnet 0001; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  IEEE Transactions on Robotics, 39, 4, 2720, 2737, 2023年08月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• ToST: Tokyo SUMO Traffic Scenario.
  Yuji Yamazaki; Yasumasa Tamura; Xavier Défago; Ehsan Javanmardi; Manabu Tsukada
  25th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems(ITSC), 3597, 3604, IEEE, 2023年, ［査読有り］, ［責任著者］, ［国際誌］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Mixed-traffic Intersection Management using Traffic-load-responsive Reservation and V2X -enabled Speed Coordination.
  Nicholaus D. Yosodipuro; Ehsan Javanmardi; Jin Nakazato; Yasumasa Tamura; Xavier Défago; Manabu Tsukada
  25th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems(ITSC), 1927, 1934, IEEE, 2023年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Offline Time-Independent Multi-Agent Path Planning.
  Keisuke Okumura 0001; François Bonnet 0001; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  IJCAI, 4649, 4656, 2022年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Priority inheritance with backtracking for iterative multi-agent path finding.
  Keisuke Okumura 0001; Manao Machida; Xavier Défago; Yasumasa Tamura
  Artif. Intell., 310, 103752, 103752, 2022年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Offline Time-Independent Multi-Agent Path Planning.
  Keisuke Okumura 0001; François Bonnet 0001; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  CoRR, abs/2105.07132, 2021年
  研究論文（学術雑誌）
• winPIBT: Extended Prioritized Algorithm for Iterative Multi-agent Path Finding
  Keisuke Okumura; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  4th International Workshop on Multi-agent Path Finding (IJCAI20 MAPF Workshop), 2021年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
• Roadside-assisted Cooperative Planning using Future Path Sharing for Autonomous Driving.
  Mai Hirata; Manabu Tsukada; Keisuke Okumura 0001; Yasumasa Tamura; Hideya Ochiai; Xavier Défago
  94th Vehicular Technology Conference (VTC2021-Fall), 2021年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Quixo is Solved.
  Satoshi Tanaka; François Bonnet 0001; Sébastien Tixeuil; Yasumasa Tamura
  Advances in Computer Games - 17th International Conference(ACG), 85, 95, Springer, 2021年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Iterative Refinement for Real-Time Multi-Robot Path Planning.
  Keisuke Okumura 0001; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS), 9690, 9697, IEEE, 2021年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Active Modular Environment for Robot Navigation.
  Shota Kameyama; Keisuke Okumura 0001; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA), 8636, 8642, IEEE, 2021年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Time-Independent Planning for Multiple Moving Agents.
  Keisuke Okumura; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI), 11299, 11307, AAAI Press, 2021年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Behavioral specialization emerges from the embodiment of a robotic swarm
  Motoaki Hiraga; Yasumasa Tamura; Kazuhiro Ohkura
  Artificial Life and Robotics, 25, 4, 495, 502, Springer Science and Business Media LLC, 2020年11月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Quixo Is Solved.
  Satoshi Tanaka; François Bonnet 0001; Sébastien Tixeuil; Yasumasa Tamura
  CoRR, abs/2007.15895, 2020年
  研究論文（学術雑誌）
• Communication Efficient Self-Stabilizing Leader Election.
  Xavier Défago; Yuval Emek; Shay Kutten; Toshimitsu Masuzawa; Yasumasa Tamura
  Proceedings of 34th International Symposium on Distributed Computing (DISC 2020), 11, 19, Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik, 2020年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Priority Inheritance with Backtracking for Iterative Multi-agent Path Finding.
  Keisuke Okumura; Manao Machida; Xavier Défago; Yasumasa Tamura
  Proceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI), 535, 542, ijcai.org, 2019年, ［査読有り］
  研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Amoeba Exploration: Coordinated Exploration with Distributed Robots.
  Keisuke Okumura; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  9th International Conference on Awareness Science and Technology(iCAST), 191, 195, IEEE, 2018年, ［査読有り］
  研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Kilogrid: a novel experimental environment for the Kilobot robot.
  Gabriele Valentini; Anthony Antoun; Marco Trabattoni; Bernát Wiandt; Yasumasa Tamura; Etienne Hocquard; Vito Trianni; Marco Dorigo
  Swarm Intelligence, 12, 3, 245, 266, 2018年, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• Extended Local Clustering Organization with Rule-Based Neighborhood Search for Job-shop Scheduling Problem
  Yasumasa Tamura; Hiroyuki Iizuka; Masahito Yamamoto
  PROCEEDINGS OF THE 18TH ASIA PACIFIC SYMPOSIUM ON INTELLIGENT AND EVOLUTIONARY SYSTEMS, VOL 2, 465, 477, 2015年, ［査読有り］, ［筆頭著者, 責任著者］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Application of local clustering organization to reactive job-shop scheduling.
  Yasumasa Tamura; Hiroyuki Iizuka; Masahito Yamamoto; Masashi Furukawa
  Soft Comput., 19, 4, 891, 899, 2015年, ［査読有り］, ［筆頭著者, 責任著者］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• 1A1-L03 JSPに対する遺伝的アルゴリズムと割付け規則に基づく近似解法の提案(進化・学習とロボティクス)
  田村 康将; 飯塚 博幸; 山本 雅人
  ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集, 2014, _1A1-L03_1, _1A1-L03_4, 一般社団法人 日本機械学会, 2014年
  日本語, The job-shop scheduling problem (JSP) is one of the combinatorial optimizations and one of the most difficult order decision problems. Many approximate algorithms, which are heuristic methods or metaheuristics, are studied to solve JSP, because JSP is categorized into NP-hard problems. The application of the dispatching rules is known as a practical heuristic for JSP or many other scheduling problems. This study proposes an extended algorithm for JSP based on the genetic algorithm and a novel local search method using the dynamic dispatching rules. The extended algorithm searches for effective dispatching rules along with schedules according to the genetic algorithm. Also the schedules are partially modified by the rules in every generation. In order to verify the effectiveness of the proposed algorithm, this paper shows the result of numerical experiments.
• The Hybrid Approach of LCO and SA to Solve Job-shop Scheduling Problem (｢フレキシブル・オートメーション｣総合特集号(2))
  田村 康将; 鈴木 育男; 山本 雅人; 古川 正志
  システム制御情報学会論文誌, 26, 4, 121, 128, 一般社団法人 システム制御情報学会, 2013年04月15日, ［査読有り］, ［招待有り］, ［筆頭著者, 責任著者］
  英語, 研究論文（学術雑誌）, A Job-shop Scheduling Problem (JSP) is one of the combinatorial optimization problems. JSP appears as a basic scheduling problem in many situations of a manufacturing system and many methods for JSP have been invented. This study examines two effective methods, SA and LCO, for JSP and propose a hybrid method based on them. As a result of the experiments, the proposed method can find a good solution with short computational time. Summarizing this study, the proposed method is efficient in the early or middle search of the optimization.
• JSPにおける局所クラスタリング組織化法を用いたリアクティブスケジューリング
  田村 康将; 鈴木; 育男; 山本; 雅人; 古川 正志
  2013年度精密工学会春季大会学術講演会講演論文集, 275, 276, 2013年
  日本語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
• THE HYBRID APPROACH OF LCO AND SA TO SOLVE JOB-SHOP SCHEDULING PROBLEM
  Yasumasa Tamura; Ikuo Suzuki; Masahito Yamamoto; Masashi Furukawa
  PROCEEDINGS OF THE ASME/ISCIE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON FLEXIBLE AUTOMATION, ISFA 2012, 337, 344, 2013年, ［査読有り］, ［筆頭著者, 責任著者］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Acquisition of Dispatching Rules for Job-Shop Scheduling Problem by Artificial Neural Networks Using PSO.
  Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto; Ikuo Suzuki; Masashi Furukawa
  JACIII, 17, 5, 731, 738, 2013年, ［査読有り］, ［筆頭著者, 責任著者］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• 516 ジョブ割り付けルールの解析によるJSPベンチマーク問題の分類(情報・知能・精密機器)
  田村 康将; 山本 雅人; 古川 正志; 鈴木 育男
  北海道支部講演会講演概要集, 2012.51, 173, 174, 一般社団法人 日本機械学会, 2012年
  日本語
• ジョブショップスケジューリング問題に対する人工ニューラルネットワークを用いたジョブ割り付けルールの獲得
  田村 康将; 鈴木; 育男; 山本; 雅人; 古川 正志
  精密工学会学術講演会講演論文集, 2012, 459, 460, 公益社団法人 精密工学会, 2012年
  日本語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）, ジョブショップスケジューリング問題（JSP）に関して，これまで多くの研究がなされている．JSPでは，各ジョブの作業時間や作業の進行状況，機械上での待機時間など，数値的な特徴量が複数存在し，これらを基準としてジョブの割り付け順序を決定することが可能である．本研究では，このような特徴量を入力とし，ジョブ割り付けルールとして各ジョブの優先度を出力する人工ニューラルネットワークを進化計算によって獲得する．

• カタンの開拓者たちにおける異種グラフを用いた盤面表現とGCNによる学習
  髙橋, 光; 野口, 渉; 田村, 康将; 山本, 雅人, ゲームプログラミングワークショップ2024論文集, 2024, 95, 102, 2024年11月15日
  「カタンの開拓者たち」のボードは正六角形の組み合わせで構成されており，異なる 3 種類のマス目が相互に影響を与える．そのため考慮すべき状態空間が複雑かつ広大となり，人工知能（AI）を研究することは非常に挑戦的な取り組みとなる．本研究ではカタンのボードを効果的に捉えるため，グラフ表現による GCN(Graph Convolutional Networks) モデルを提案し，先行研究の行列表現を用いた CNN（Convolutional Neural Networks）モデルとの性能比較を行った．ルールベース AI の行動選択を予想する教師あり学習の結果， GCN は CNN を上回る性能を示し，グラフ表現の有効性が確認された。強化学習による対戦実験においては，学習の収束には至らなかったものの，現時点で GCN が CNN と同等の学習進捗を示している．より適切に学習すれば，教師あり学習と同様に GCN が CNN の性能を上回ることが期待される．
  The board of “Settlers of Catan” consists of a combination of regular hexagons, where three different types of tiles interact with each other, resulting in a complex and expansive state space that makes AI research highly challenging. In this study, we propose a Graph Convolutional Networks (GCN) model using a graph representation to effectively capture the structure of the Catan board and compare its performance against a Convolutional Neural Networks (CNN) model, which uses a matrix representation as in previous research. In a supervised learning task predicting the actions of a rule-based AI, the GCN model outperformed the CNN model, demonstrating the effectiveness of the graph representation. While the reinforcement learning experiment did not converge, the GCN model showed comparable learning progress to the CNN model at the current stage. It is expected that with further training, the GCN will surpass the performance of the CNN, as observed in the supervised learning task., 情報処理学会, 日本語
• Bid-Matching Problem and Score-Based Consensus for Peer-to-Peer Energy Trading.
  Xiangyu Su; Xavier Défago; Mario Larangeira; Kazuyuki Mori; Takuya Oda; Yuta Okumura; Yasumasa Tamura; Keisuke Tanaka, IACR Cryptology ePrint Archive, 2022, 1471, 1471, 2022年
  英語
• P2P電力取引を最適化するブロックチェーン
  小田 拓也; 田中 圭介; デファゴ クサヴィエ; 田村 康将; 森 一之, クリーンエネルギー, 30, 29, 34, 2021年, ［査読有り］, ［招待有り］
  日本語, 記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）
• 生物の群行動に学ぶ群ロボットシステム
  田村 康将; 和博 大倉, 計測と制御, 59, 2, 87, 89, 2020年02月10日, ［査読有り］, ［招待有り］, ［筆頭著者］
  日本語, 記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）
• 群ロボットシステムにおける集団意思決定と故障ロボット
  田村 康将, 計測と制御, 59, 2, 119, 124, 2020年02月10日, ［査読有り］, ［招待有り］, ［筆頭著者, 責任著者］
  日本語, 記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）
• Time-Independent Planning for Multiple Moving Agents.
  Keisuke Okumura; Yasumasa Tamura; Xavier Défago, CoRR, abs/2005.13187, 2020年
  英語, 機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等
• winPIBT: Expanded Prioritized Algorithm for Iterative Multi-agent Path Finding.
  Keisuke Okumura; Yasumasa Tamura; Xavier Défago, CoRR, abs/1905.10149, 2019年
  英語, 機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等
• 1-D-6 割付け規則を用いた遺伝的局所探索によるJSPの解法(スケジューリング(2))
  田村 康将; 飯塚 博幸; 山本 雅人, 日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集, 2014, 66, 67, 2014年08月28日
  公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会, 日本語

• カーリング得点予測学習のための実試合データからのストーン配置検出
  鈴村 圭; 田村 康将; 山本 雅人
  2025年度 精密工学会北海道支部学術講演会, 2025年, 日本語, ポスター発表
• ボルダー競技におけるパフォーマンス定量化にむけたムーヴ抽出
  木村 渓太; 田村 康将; 山本 雅人
  Sports Informatics and Technology 2025 (SIT2025), 2025年, 日本語, 口頭発表（一般）
• 勝率テーブルを用いたデジタルカーリングにおける期待得点分布予測の高精度化
  千葉 麟太郎; 田村 康将; 相原 伸平; 山本 雅人
  Sports Informatics and Technology 2025 (SIT2025), 2025年, 日本語
• 移調を考慮した自己教師あり学習による文脈化コード埋め込みの獲得
  川喜田 塔馬; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  第142回音楽情報科学研究発表会, 2025年, 日本語, 口頭発表（一般）
• デジタルカーリングにおけるLeverage Indexの活用方法の検討
  今野 雄太; 野口 渉; 田村 康将; 相原 伸平; 山本 雅人
  第10回ゲームAIトーナメント2025 (GAT2025), 2025年, 日本語, ポスター発表
• ノーティックルールが期待勝率に及ぼす影響について
  山本 雅人; 相原 伸平; 田村 康将; 野口 渉
  カーリング科学シンポジウム2025, 2025年, 日本語, 口頭発表（一般）
• デジタルカーリングにおける戦略の獲得に向けた自己対戦型強化学習
  千葉 麟太郎; 野口 渉; 田村 康将; 相原 伸平; 山本 雅人
  カーリング科学シンポジウム2025, 2025年, 日本語, 口頭発表（一般）
• カーリングにおける局面重要度定量化のためのLeverage Indexの導入
  今野 雄太; 野口 渉; 田村 康将; 相原 伸平; 山本 雅人
  カーリング科学シンポジウム2025, 2025年, 日本語, 口頭発表（一般）
• カーリング得点分布予測モデルの精度向上のための学習手法
  岩崎 智也; 野口 渉; 田村 康将; 相原 伸平; 山本 雅人
  カーリング科学シンポジウム2025, 2025年, 日本語, 口頭発表（一般）
• カーリングにおける局面重要度定量化のためのLeverage Indexの導入
  今野 雄太; 野口 渉; 田村 康将; 相原 伸平; 山本 雅人
  第24回 複雑系マイクロシンポジウム, 2025年, 日本語, 口頭発表（一般）
• デジタルカーリングにおける戦術獲得のための自己対戦型強化学習
  千葉 麟太郎; 野口 渉; 田村 康将; 相原 伸平; 山本 雅人
  第24回 複雑系マイクロシンポジウム, 2025年, 日本語, 口頭発表（一般）
• ホールド情報と半教師あり学習を用いたボルダー競技における姿勢推定手法
  木村 渓太; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  第24回 複雑系マイクロシンポジウム, 2025年, 日本語, 口頭発表（一般）
• ウェアラブルデバイスによる測定データを用いた肺音異常検知モデル
  平沢 岳大; 野口 渉; 田村 康将; 清水 薫子; 今野 哲; 山本 雅人
  第24回 複雑系マイクロシンポジウム, 2025年, 日本語, 口頭発表（一般）
• 理想環境下における肺音分類AI の設計
  平沢 岳大; 野口 渉; 田村 康将; 清水 薫子; 今野 哲; 山本 雅人
  第32回 バイオフィジオロジー研究会, 2025年, 日本語, 口頭発表（一般）
• 飼育下のツシマヤマネコの発情兆候把握自動化に向けた行動検出モデルの比較と考察
  佐藤 大地; 野口 渉; 田村 康将; 井上 啓; 瀬尾 亮太; 山本 雅人
  第25回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会, 2024年, 日本語, ポスター発表
• 理想環境下におけるCNNを用いた肺音異常分類モデルの設計
  平沢 岳大; 野口 渉; 田村 康将; 清水 薫子; 今野 哲; 山本 雅人
  情報処理北海道シンポジウム 2024, 2024年, 日本語, ポスター発表
• カタンの開拓者たちにおける異種グラフを用いた盤面表現とGCNによる学習
  高橋 光; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  ゲームプログラミングワークショップ 2024 (GPW-24), 2024年, 日本語, ポスター発表
• ボルダリング競技映像における安定的な骨格推定手法の提案
  木村 渓太; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  スポーツ情報学研究会 (IPSJ-SI), 2024年, 日本語, 口頭発表（一般）
• 飼育下のツシマヤマネコの発情兆候把握に向けたAIによる行動検出
  佐藤 大地; 野口 渉; 田村 康将; 井上 啓; 瀬尾 亮太; 山本 雅人
  動物の管理と行動学会, 2024年, 日本語, 口頭発表（一般）
• フラクタル構造データを用いた三次元画像認識における深層学習モデルの事前学習
  原田 航平; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  23回情報科学技術フォーラム (FIT2024), 2024年, 日本語, 口頭発表（一般）
• 行動分類モデルに基づく動物園内デジタル飼育管理システムの開発
  菊地 真優; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  第23回複雑系マイクロシンポジウム, 2024年, 日本語, 口頭発表（一般）
• 新しくかつ自然なコード進行を発見する能力の客観的評価
  川喜田 塔馬; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  第23回複雑系マイクロシンポジウム, 2024年, 日本語, 口頭発表（一般）
• 点数情報を考慮した麻雀の打牌推定
  横山 航汰; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  第23回複雑系マイクロシンポジウム, 2024年, 日本語, 口頭発表（一般）
• 〔主要な業績〕AIとロボット
  田村 康将
  東京都港区立本村小学校 キャリア教育講和, 2023年, 日本語, 公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等
  ［招待講演］
• 〔主要な業績〕分散電力取引システムにおける公平性と取引量を両立する入札マッチング
  姚 遠; 田村 康将; デファゴ クサヴィエ; ラランジェラ マリオ; 蘇 翔宇; 田中 圭介
  2023年度 電気学会C部門 (電子・情報・システム部門) 大会, 2023年, 日本語, 口頭発表（一般）
• 協調配送問題のための分散ナビゲーション
  由井 亮; 田村 康将; デファゴ クサヴィエ
  ロボティクス・メカトロニクス 2023 (ROBOMECH2023), 2023年, 日本語, ポスター発表
• 〔主要な業績〕Path planning in multi-robot systems
  田村 康将
  やわらか3D共創コンソーシアム第4回ソフトマシン部会, 2022年, 日本語, 口頭発表（招待・特別）
  ［招待講演］
• Crossover using Backpropagation for Evolutionary Artificial Neural Networks
  Yasumasa Tamura
  ロボティクス・メカトロニクス 2022 (ROBOMECH2022), 2022年, 英語, ポスター発表
• Consensus Based on Proof-of-Optimal-Work and Its Application to Transactive Energy Systems
  Xiangyu Su; Xavier Défago; Ryoma Fujimoto; Hiroki Konaka; Mario Larangeira; Kazuyuki Mori; Takuya Oda; Yuta Okumura; Yasumasa Tamura; Keisuke Tanaka
  暗号と情報セキュリティシンポジウム (SCIS2021), 2021年01月, 英語
  2021年01月 - 2021年01月
• Offline Time-Independent Multi-Agent Path Planning
  Keisuke Okumura; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  第35回人工知能学会全国大会, 2021年, 英語, 口頭発表（一般）
• Quixoの強解決
  田中 智; François Bonne; Sébastien Tixeuil; 田村 康将
  ゲームプログラミングワークショップ 2020 (GPW2020), 2020年, 日本語, 口頭発表（一般）
• 〔Major achievements〕Eventual Consensus on Bio-Inspired Collective Systems
  Yasumasa Tamura
  Workshop on Distributed Algorithms for Low-Functional Robots, 2019年, 英語, 口頭発表（招待・特別）
  ［招待講演］
• 〔Major achievements〕Collective Decision Making from Social Insects to AI
  Yasumasa Tamura
  JST Israel-Japan Joint Workshop, 2019年, 英語, 口頭発表（招待・特別）
  ［招待講演］
• Resilience of Collective Decision Making Strategies against Byzantine Robots
  Yasumasa Tamura
  Life Engineering Symposium 2018 (LE2018), 2018年, 英語, 口頭発表（一般）
• 合意形成に基づく人工ニューラルネットワークの自己学習 —単純な実装に基づく訓練結果の分析—
  田村 康将
  ロボティクス・メカトロニクス 2018 (ROBOMECH2018), 2018年, 日本語, ポスター発表
• Physical Test Platform for Multi Robot Systems
  Yasumasa Tamura
  The 3rd Japan-Taiwan Workshop on Secure and Dependable IoT Systems, 2018年, 英語, 口頭発表（招待・特別）
  ［招待講演］
• 群知能に基づく深層学習アルゴリズムの検討
  田村 康将; Défago,Xavier
  第13回情報科学ワークショップ in 奈良大和平群, 2017年, 日本語, 口頭発表（一般）
• 割付け規則を用いた遺伝的局所探索によるJSPの解法
  田村 康将; 飯塚; 博幸; 山本 雅人
  日本オペレーションズ・リサーチ学会2014年秋季研究発表会, 2014年, 日本語, 口頭発表（一般）
  2014年 - 2014年
• JSP に対する遺伝的アルゴリズムと割付け規則に基づく 近似解法の提案
  田村 康将; 飯塚; 博幸; 山本 雅人
  ロボティクス・メカトロニクス講演会2014 (ROBOMECH2014), 2014年, 日本語, ポスター発表
  2014年 - 2014年
• JSPにおける局所クラスタリング組織化法を用いたリアクティブスケジューリング
  田村 康将; 鈴木; 育男; 山本; 雅人; 古川 正志
  2013年度精密工学会春季大会学術講演会, 2013年, 日本語, 口頭発表（一般）
  2013年 - 2013年
• 人工ニューラルネットワークを用いて獲得されるディスパッチングルールの調査
  田村 康将; 山本 雅人; 古川 正志
  第14回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会, 2013年, 日本語, 口頭発表（一般）
• ジョブ割り付けルールの解析によるJSPベンチマーク問題の分類
  田村 康将; 鈴木; 育男; 山本; 雅人; 古川 正志
  日本機械学会北海道支部 第51回講演会, 2012年, 一般社団法人日本機械学会, 日本語, 口頭発表（一般）
  2012年 - 2012年
• ジョブショップスケジューリング問題に対する人工ニューラルネットワークを用いたジョブ割り付けルールの獲得
  田村 康将; 鈴木; 育男; 山本; 雅人; 古川 正志
  2012年度精密工学会秋季大会学術講演会, 2012年, 公益社団法人 精密工学会, 日本語, 口頭発表（一般）
  2012年 - 2012年, ジョブショップスケジューリング問題（JSP）に関して，これまで多くの研究がなされている．JSPでは，各ジョブの作業時間や作業の進行状況，機械上での待機時間など，数値的な特徴量が複数存在し，これらを基準としてジョブの割り付け順序を決定することが可能である．本研究では，このような特徴量を入力とし，ジョブ割り付けルールとして各ジョブの優先度を出力する人工ニューラルネットワークを進化計算によって獲得する．
• ジョブショップスケジューリング問題に対するNeuro-evolutionの適用
  田村 康将; 鈴木; 育男; 山本; 雅人; 古川 正志
  第22回 インテリジェント・システム・シンポジウム, 2012年, 日本語, 口頭発表（一般）
  2012年 - 2012年, ［国内会議］
• 半順序先行関係を持つジョブショップスケジューリング問題の解法
  田村 康将; 鈴木; 育男; 山本; 雅人; 古川 正志
  第11回複雑系マイクロシンポジウム, 2012年, 日本語, 口頭発表（一般）
  2012年 - 2012年
• ジョブの先行関係が半順序であるJSPの解法
  田村 康将; 鈴木; 育男; 山本; 雅人; 古川 正志
  情報処理北海道シンポジウム2011, 2011年, 日本語, ポスター発表
  2011年 - 2011年, ［国内会議］

• 情報理工学実験Ⅰ, 2024年, 学士課程, 工学部
• 統計学, 2024年, 学士課程, 全学教育

• 2025年04月 - 現在
  一般社団法人 情報処理学会
• 2025年03月 - 現在
  公益社団法人 精密工学会
• 2024年09月 - 現在
  動物の行動と管理学会
• 2020年03月 - 現在
  Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
• 2017年04月 - 現在
  公益社団法人 計測自動制御学会
• 2012年10月 - 現在
  一般社団法人 日本機械学会
• 2014年04月 - 2022年03月
  公益社団法人 日本オペレーションズ・リサーチ学会

• リアルタイム動物行動解析に向けた圧縮動画による半教師あり学習手法の開発
  科学研究費助成事業
  2022年04月01日 - 2025年03月31日
  山本 雅人; 飯塚 博幸; 田村 康将; 野口 渉
  本研究は，カメラ等から取得した動画データに映る人や動物などの行動分類をリアルタイムに行うための手法として，多くの教師データを必要としない半教師あり学習にもとづく手法の開発を目的とする．具体的には，動物園の動物を対象とした実証実験をとおして，ホッキョクグマの常同行動の分析と行動分類，また，アジアゾウの採餌行動の分類などを行うシステムを開発する．さらに，動物の群れ行動の解析と動物とリアルタイムにインタラクションするシステムについても開発を行う．
  
  
  二年度目までに，ホッキョクグマ，アジアゾウについてのトラッキング精度の向上，およびホッキョクグマの常同行動検出と行動分類手法の開発，アジアゾウの採餌行動の検出を主に行った．その結果，ホッキョクグマの常同行動については，約91％程度，行動分類については約89％の精度で実現できることを示した．
  
  
  また，半教師あり学習については，単一のネットワークで I-frame, motion vector, residual を同時に処理する multi-stream single network (MussNet) を提案した． Early fusion は単一のネットワークですべての入力を処理するため, Late fusion よりも効率的な圧縮動画分類を実現できる一方, 学習後の分類精度が低くなってしまうという欠点がある. そこで, MussNet は単一ネットワークに対して, 内部でLate fusion がおこなわれるような学習をおこなう. 結果として, MussNet は Early fusion のような単一ネットワークによる効率性を維持しつつ, Late fusion と同等の精度を達成できることを示した．
  日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 23K24893
• 協調型自動運転を包括的に支援するサイバーフィジカルシステム基盤
  科学研究費助成事業
  2021年04月01日 - 2024年03月31日
  塚田 学; 田村 康将; DEFAGO Xavier
  2022年の研究成果として、まず、自動運転車の軌道計画の問題点である、緊急時の障害物回避を扱うため、モデル予測型軌道計画制御器（MPPC）を新しく提案した。MPPCは、従来の潜在関数（PF）にステップ関数を埋め込んだ安全な通路を備えたもので、急な交通事故の発生時に対応できる。MATLAB/SimulinkとCarSimを用いた比較シミュレーションの結果、本手法は従来手法よりも優れた安全性を示した内容を、国際学会ICRA2022で発表した。
  次に、PFに加えてシグモイドカーブを組み合わせたハイブリッド軌道計画法を提案し、周辺車両との協調性によって緊急時の衝突回避を行うことができることを示した。また、この手法は従来手法に比べて計算時間が短く、衝突回避にも優れた性能を発揮することを示し、国際学会VTC2022-Springで発表した。
  さらに、自動運転車の協調知覚のためのデータの信頼性を保証するために、自己証明型のデータ構造を提案した。本手法は、車両のナンバープレートを秘密として扱い、複数の車両が独立にそれを知っていることを証明することで、データの信頼性を確認できることを示し、ジャーナルIEEE Transactions on Vehicular Technologyで発表した。
  最後に、自動運転車の周辺車両の特徴を認識し、車両間通信で共有される知覚メッセージの交換を最適化する手法を提案した。これにより、車両の周囲の状況を正確に把握し、効率的に運転することができる。シミュレーション結果により、本手法は従来手法よりも良好なトレードオフを実現することが示し、国際学会CCNC2023で発表した。
  日本学術振興会, 基盤研究(B), 東京大学, 21H03423
• 自律分散ロボットアルゴリズムの形式的検証に対する実用的な枠組み
  科学研究費助成事業
  2021年04月01日 - 2024年03月31日
  DEFAGO Xavier; 和田 幸一; 田村 康将
  The project aims at applying model checking to automatically verify the correctness of multi-robot algorithms and the problem of rendezvous in particular. Based on several important theorems that we have proved, we have developed a verification model that allows us to automatically verify the correctness of a given rendezvous algorithm in a model-checker (SPIN). Our model is designed to be conservative in the sense that, if an algorithm A passes the verification in the model, then this algorithm is correct in the real-world but the reverse is not true (A could be correct in the real-world even if it fails in the model).
  During this year, we have further extended the verification model with support for several consistency models and found novel algorithms that can work in these models. We have published the results as a journal version and made the model publicly available under an open-source license.
  In addition, we have progressed on the front of algorithm synthesis. In short, given a system model, we generate all possible algorithms, reduce the search space with several filtering rules to keep only those that are viable, and check each remaining algorithm with the model checker. This allows us to find known algorithms as well as new ones in models that are solvable, and partially map the known models for the existence of algorithms.
  Our model does not allow to prove the non-existence: when an algorithm is found it is guaranteed to be correct, but some correct algorithm can possibly be evaluated as incorrect.
  日本学術振興会, 基盤研究(C), 東京工業大学, 21K11748
• 電力の需要地分散運用システムに関する研究
  三菱電機ー東京工業大学 産学連携研究推進プロジェクト
  2018年 - 2023年
  共同研究契約, 東京工業大学, 研究分担者
• WEB3.0, DAOを活用した電力／熱／化学物質マネジメント技術
  三菱電機ー東京工業大学 産学連携研究推進プロジェクト
  2023年
  共同研究契約, 東京工業大学, 研究分担者
• 分散アルゴリズムの実機検証のためのプラットフォーム開発
  情報理工学院若手研究プロジェクト支援
  2021年 - 2022年
  田村 康将
  東京工業大学情報理工学院, 東京工業大学, 研究代表者
• 複数の多層人工神経回路網を用いた群深層学習
  科学研究費助成事業 若手研究(B)
  2017年04月 - 2021年03月
  田村 康将
  本研究は，複数の学習器が相互作用を通じて未知データに対する振る舞いを補完する仕組みを構築し，必要とされる訓練データ数を抑えつつ精度の高い学習を目指すものである．
  今年度は，前々年度から取り組んできた単一の学習器にランダムな摂動を加えることで擬似的に複数のモデルを生成する手法に変え，前年度中盤から取り組み始めた独立したモデルとモデル間の相互作用による学習則について研究を進めた．また，研究計画上は今年度より2群判別問題から多群判別問題への拡張を予定していたが，これについても前年度より前倒しで研究を進めているが，現状として具体的な成果として発表するには至っていない．
  本課題研究における中心的トピックである合意形成の方法および安定性について，国際会議における招待講演および学術雑誌への寄稿を行った．
  日本学術振興会, 若手研究(B), 東京工業大学, 研究代表者, 17K12734
• レジリエントな社会のためのICT
  SICORP Japan-Israel
  2017年 - 2020年
  国立研究開発法人科学技術振興機構, 東京工業大学, 連携研究者
• 大規模スケジューリング問題の特性解析および局所探索とルールに基づく解法の提案
  科学研究費助成事業 特別研究員奨励費
  2014年04月 - 2017年03月
  田村 康将
  本研究では，大規模スケジューリング問題のための近似解法として，スケジューリング問題特有のヒューリスティクスである割付け規則を解の探索へと応用する方法について研究を進めている．前年度までに，解の探索と使用する割付け規則の更新を同時に進めることで，より有効な割付け規則の抽出および探索への再利用を行う大規模問題向けの効率的な探索方法について研究を進めてきた．
  当初の研究計画に則り，今年度は特に計算並列性に着目し，蟻コロニー最適化に基づく解法について，動的に更新され続ける割付け規則を適用するためアルゴリズムの更新ならびにパラメータの特定を行った．この研究を通して，蟻コロニー最適化において既存の暫定解を確率的に表現するフェロモンマップの更新を，割付け規則の更新と同時に行う場合の問題点を明らかにした．また，こうした問題点を回避し，有効な並列探索アルゴリズムを構築するためには，フェロモンマップを固定し割付け規則のみを更新するフェーズ，割付け規則を固定しフェロモンマップのみを更新するフェーズの二つを定義し，これらを複数回繰り返す方法について議論を進め，有効性検証を行っている．
  以上の研究成果に加え，特に蟻コロニー最適化など群知能を基礎とした並列アルゴリズムについて知見を深めるため，前年度から引き続き海外研究機関に長期滞在し，現地の研究者ならびに博士課程の学生とともに研究を進めた．本滞在は同知見獲得の目的のみならず，日常的に英語によってコミュニケーションをとりながら研究を進めていく貴重な経験を得られた．
  日本学術振興会, 特別研究員奨励費, 北海道大学, 研究代表者, 14J01342

• 管理システム
  特許権, デファゴ クサヴィエ; 田村 康将; 亀山 聖太; 奥村 圭祐; 森 将真, 東京工業大学
  特願2019-236546, 2019年12月26日
  特許7397469, 2023年12月05日
  東京工業大学, 国内, 国内

• セッションオーガナイザ
  2025年 - 現在
  企画立案・運営等
  学会・研究会等
  ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH2025)
  OS: 進化学習とロボティクス
• International Program Committee Member
  2022年 - 現在
  査読
  大会・シンポジウム等
  International Symposium on Artificial Life and Robotics
• Program Committee Member
  2021年 - 現在
  査読
  大会・シンポジウム等
  International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems (DARS)
• 実行委員
  2025年02月22日 - 2025年02月23日
  企画立案・運営等
  大会・シンポジウム等
  第24回 複雑系マイクロシンポジウム
• Session organizer
  2022年 - 2024年
  企画立案・運営等
  大会・シンポジウム等
  International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics
  OS: Swarm and Bio-inspired Systems
• Executive Committee Member
  2021年 - 2021年
  企画立案・運営等
  大会・シンポジウム等
  The 15th International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems 2021 (DARS2021)
• Poster and Demo Track Committee Member
  2020年 - 2021年
  査読
  大会・シンポジウム等
  IEEE International Conference on Automatic Computing and Self-Organizing Systems
• Session organizer
  2021年
  企画立案・運営等
  大会・シンポジウム等
  The 4th International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM2021)
  OS: Swarm Engineering
• Program Committee Member
  2019年 - 2019年
  パネル司会・セッションチェア等, 査読
  Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems
• Organizing Committee Member
  2018年
  企画立案・運営等
  The 22nd Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES2018)
• Program Committee Member
  2018年
  査読
  大会・シンポジウム等
  International Conference on Swarm Intelligence (ANTS)

• 公益財団法人 山口正栄記念奨学財団 評議員・選考委員
  2022年11月 - 2025年03月
  運営参加・支援
  公益財団法人 山口正栄記念奨学財団
• セキュリティ・キャンプ全国大会 講師
  2021年 - 2024年
  講師
  独立行政法人 情報処理推進機構 (IPA)，一般社団法人セキュリティ・キャンプ協議会

• 三菱電機と東工大が P2P 電力取引を最適化する独自ブロックチェーン開発
  2021年01月19日
  本人以外
  幻冬舎 あたらしい経済
  ［新聞・雑誌］
• P2P 電力取引を支援／三菱電機と東工大，ブロックチェーン技術
  2021年01月19日
  本人以外
  電気新聞
  4面, ［新聞・雑誌］
• 需要家の取引ニーズに応じてP2P電力取引を最適化するブロックチェーン技術を開発
  2021年01月18日
  本人以外
  東京工業大学
  ［会誌・広報誌］
• 三菱電機と東工大，P2P電力取引を最適化するブロックチェーン技術を開発
  2019年01月18日
  本人以外
  日本経済新聞
  ［新聞・雑誌］