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櫻井　慶悟 (サクライ　ケイゴ)

情報科学研究院　メディアネットワーク部門　情報メディア学分野助教

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。

研究者基本情報

■ 学位
  • 博士 (情報科学), 北海道大学, 2025年09月
■ URL
researchmap URLホームページURL■ ID 各種
J-Global ID■ 研究キーワード・分野
研究キーワード
  • 人工知能
  • 推薦システム
  • データマイニング
  • 情報検索
  • 知識グラフ
  • 金融情報学
  • 音楽情報処理
  • ファッション工学
  • 土木工学
  • 画像処理
研究分野
  • 情報通信, 知能情報学
  • 情報通信, データベース
  • 人文・社会, 金融、ファイナンス
  • 人文・社会, 社会学

経歴

■ 経歴
経歴
  • 2026年04月 - 現在
    北海道大学, 大学院情報科学研究院, 助教, 日本国
  • 2025年10月 - 2026年03月
    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
  • 2023年04月 - 2025年09月
    独立行政法人日本学術振興会, 特別研究員 (DC1)
学歴
  • 2023年04月 - 2025年09月, 北海道大学, 大学院情報科学院, 情報科学専攻 博士後期課程, 日本国
  • 2021年04月 - 2023年03月, 北海道大学, 大学院情報科学院, 情報科学専攻 修士課程, 日本国
  • 2017年04月 - 2021年03月, 北海道大学, 工学部, 情報エレクトロニクス学科, 日本国

研究活動情報

■ 受賞
  • 2026年03月, 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
  • 2025年12月, 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
  • 2025年09月, 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
  • 2025年09月, 北海道大学大学院情報科学院, 学院長賞
    櫻井 慶悟
  • 2025年07月, 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
  • 2024年12月, 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
  • 2024年07月, 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
  • 2023年12月, 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
  • 2023年03月, 北海道大学大学院情報科学院, 学院長賞
    櫻井 慶悟
  • 2023年03月, 電子情報通信学会北海道支部, 学生奨励賞
    櫻井 慶悟
  • 2022年12月, 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
  • 2022年01月, 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
  • 2021年11月, 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
  • 2021年10月, 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
■ 論文
■ 所属学協会
  • 情報処理学会
  • 人工知能学会
  • Institute of Electrical and Electronics Engineers
  • Association for Computing Machinery
■ 共同研究・競争的資金等の研究課題
  • 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
    2023年04月25日 - 2026年03月31日
    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
■ 学術・社会貢献活動／その他
メディア報道
  • 土木におけるAI活用の現状と将来
    2024年07月17日
    けんせつPlaza
    https://www.kensetsu-plaza.com/kiji/post/49199, ［インターネットメディア］
  • 「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
    2023年06月20日
    BUILT – ITmedia
    https://built.itmedia.co.jp/bt/articles/2306/20/news030.html, ［インターネットメディア］
  • 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
    2022年08月18日
    AI-SCHOLAR
    https://ai-scholar.tech/articles/recommendation/artist_recommendation, ［インターネットメディア］