Shirakawa Laboratory

機械学習・AIのトップ国際会議 The Fortieth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2026) のEvaluations and Datasets Trackに山田さん（D1），廣島さん（D2），吉成さん（D3）らの論文が採択されました．この論文では，自然言語で記述されたブラックボックス最適化問題に対する大規模言語モデルの探索空間設計と最適化アルゴリズム選択の能力を評価するためのベンチマークBBOWP-Benchを提案しています．

Yutaro Yamada, Kei Hiroshima, Nozomu Yoshinari, Kento Uchida, and Shinichi Shirakawa: BBOWP-Bench: Evaluating LLMs on Black-Box Optimization Word Problems, The Fortieth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2026) Evaluations and Datasets Track, Sydney, Australia, December 6-12, 2026. (Accepted) [arXiv] [Code]

白川が，電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティの貢献賞（研究専門委員会運営）を受賞しました．バイオメトリクス研究専門委員会の運営及び活動に対する貢献が評価されたものです．

機械学習の国際会議 The 18th Asian Conference on Machine Learning (ACML 2026) にZhengさん（D1）らの論文が採択されました．この論文では，SHAP値と暗黙的な探索軌跡を利用し，メタデータを必要としない大規模言語モデルによる自動特徴量構築手法を提案しています．

Xuan Zheng, Kento Uchida, and Shinichi Shirakawa: SIGMA: SHAP-Guided Implicit-Trajectory Generation for Metadata-Free LLM-Based AutoFE, The 18th Asian Conference on Machine Learning (ACML 2026), Melbourne, Australia, December 1-4, 2026. (Accepted) [arXiv] [Code]

第34回インテリジェント・システム・シンポジウム（FAN2026）で，最優秀論文賞と優秀論文賞を受賞しました．

受賞対象の論文は以下のとおりです．

• 最優秀論文賞：山田 裕太郎，廣島 圭，吉成 望，内田 絢斗，白川 真一：Black-Box Optimization Word Problems における大規模言語モデルの評価
• 優秀論文賞：Zheng Xuan，内田 絢斗，白川 真一：SHAP に基づく暗黙的探索軌跡生成を導入したLLMベースの自動特徴量構築手法の提案

第34回インテリジェント・システム・シンポジウム（FAN2026）（9月10日〜11日，福知山公立大学）で，山田さん（D1），Zhengさん（D1），田中さん（M2）が研究発表を行いました．

• 山田 裕太郎，廣島 圭，吉成 望，内田 絢斗，白川 真一：Black-Box Optimization Word Problems における大規模言語モデルの評価
• Zheng Xuan，内田 絢斗，白川 真一：SHAP に基づく暗黙的探索軌跡生成を導入したLLMベースの自動特徴量構築手法の提案
• 工藤 佑矢，田中 遼也，内田 絢斗，白川 真一：中間表現の統計量に基づくスケーリング変数設定によるレイヤレベルのモデルマージ最適化の効率化

Swarm and Evolutionary Computationに山田さん（博士課程後期）らの論文が掲載されました．この論文では，目的関数の順序を保存する変換に対して，多目的進化アルゴリズムの不変性を保証するための枠組みを提案しています．

Yutaro Yamada, Kento Uchida, and Shinichi Shirakawa: A framework for ensuring invariance of multi-objective evolutionary algorithms to order-preserving transformation of objective functions, Swarm and Evolutionary Computation, Vol. 108, 102527, Sep. 2026. [DOI]

Journal of Human Hypertensionに村瀬さん（修了生）の論文が掲載されました．この論文では，大規模言語モデルを用いた動脈硬化の予測に関してプロンプトの構成法を開発し評価を行っています．本研究は，順天堂大学の矢野先生らとの共同研究成果です．

Hibiki Murase, Kei Hiroshima, Kento Uchida, Mizuki Ohashi, Hiroyuki Daida, Naoki Kashihara, Naoki Nakashima, Anthony J. Viera, Kentaro Fujishiro, Hyeon Chang Kim, Shinichi Shirakawa, and Yuichiro Yano: Atherosclerosis prediction with large language models via prompt engineering, Journal of Human Hypertension, Sep. 2026. [DOI]

第25回情報科学技術フォーラム（FIT2026）で，西岡さん（M1）がFIT奨励賞を受賞しました．

受賞対象の発表は以下のとおりです．

• 西岡 悠希，内田 絢斗，白川 真一：アメリカンフットボールの自動戦術分析を目的とした試合動画データセットの構築と評価

第25回情報科学技術フォーラム（FIT2026）（9月2日〜4日，北九州学術研究都市）で，大嶋さん（M1），西岡さん（M1），菅原さん（M2）が研究発表を行いました．なお，大嶋さんらの発表はコマツとの共同研究成果です．

• 大嶋 晋作，本村 拓斗，松田 豊久，深尾 真輝，遠嶋 雅徳，内田 絢斗，白川 真一：スリップ対処機構の導入によるブルドーザの自己位置推定精度の改善
• 西岡 悠希，内田 絢斗，白川 真一：アメリカンフットボールの自動戦術分析を目的とした試合動画データセットの構築と評価
• 菅原 啓佑，内田 絢斗，白川 真一：Shortcut Modelにおける生成画像品質と推論効率を考慮した生成ステップ列の多目的最適化

IEEE ACCESSに広瀬さん（博士課程後期）らの論文が掲載されました．この論文では，ニューラルネットワークの構造と学習ハイパーパラメータの同時最適化問題に対するサロゲートベンチマークを提案しています．

Yoichi Hirose, Kento Uchida, and Shinichi Shirakawa: NAS-HPO-Bench-II-Plus: A Surrogate Benchmark Dataset toward Practical Scenarios in Joint Neural Architecture Search and Hyperparameter Optimization, IEEE Access, Vol. 14, pp. 108050-108062, Jul. 2026. [DOI]