【SIG-FPAI】参加募集：人工知能学会 第136回人工知能基本問題研究会（3/18-19@京都大学）
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Kentaro Kanamori
Feb 20, 2026, 12:17:23 AM (12 days ago) Feb 20
to 情報論的学習理論と機械学習 (IBISML)
IBISML の皆様，
富士通株式会社の金森と申します．
下記の通り，第136回人工知能基本問題研究会（SIG-FPAI）の参加募集についてご案内させていただきます．
聴講は無料ですので，ぜひwebから参加登録いただけますと幸いです．
登録先: https://www.ai-gakkai.or.jp/sig-system/sigusers/add/fpai/136
なお，研究会終了後には 京都大学 山本章博教授の最終講義 が開催されます．
※ 同内容は研究会webページ: https://sig-fpai.org/past/fpai136.html にも記載があります．
---
【参加募集：人工知能学会 第136回人工知能基本問題研究会（SIG-FPAI）】
https://sig-fpai.org/past/fpai136.html
■ 開催日
2026年3月18日(水)・19日(木)
■ 会場
ハイブリッド開催
オンライン会場はZoom、現地会場は京都大学楽友会館
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/about/facilities/campus/rakuyu
■ テーマ
特集「人工知能と離散最適化」および一般
■ 招待講演
● 小林 靖明（北海道大学）
タイトル：列挙問題における組合せ爆発を回避するモデリングとアルゴリズム
概要：現実世界の問題を離散最適化問題として定式化し，最適化アルゴリズムを適用しても，得られた解は数理的には最適でありながら，実用上は満足のできないものであることは珍しくない．これは，現実世界の複雑さと数理モデルの間には，埋めることが困難なギャップが存在するためである．このような場合，単一の解だけでなく，複数の解を列挙することによってギャップを埋めるアプローチは，素朴でありながらも有望な方法であろう．しかしながら，複数の解を列挙には組合せ爆発による膨大な列挙対象との対峙が不可避である．本発表では，このような組合せ爆発の影響を極力回避しつつ解を列挙するアプローチをモデリングやアルゴリズム的観点から議論する．
● 坂上 晋作（サイバーエージェント/国立情報学研究所/理研AIP）
タイトル：データ駆動型アルゴリズム設計
概要：近年，過去に解いた問題インスタンスのデータからアルゴリズムのパラメータを学習し，その学習後のアルゴリズムが将来のインスタンスに対しても有効であることを保証する試みである「データ駆動型アルゴリズム設計」が注目されています．本講演では，この分野で用いられる汎化誤差解析の枠組みを解説します．鍵となるのは，アルゴリズムが誘導する関数クラスの複雑さであり，その複雑度を擬似次元で評価することで，汎化誤差バウンドを導出します．また，講演者のこれまでの研究を中心に，ヒューリスティック探索，低ランク近似，線形計画法といった具体例を通して，学習を内包するアルゴリズムに対する理論保証の与え方を概観します．本講演の内容は，大城泰平氏（北海道大学・RIKEN AIP）及び岩田具治氏（NTT）との共同研究に基づくものです．
■ プログラム
● 3月18日（水）
[一般セッション1（13:00 ~ 14:15）]
・脳室内・髄膜免疫細胞ネットワークによる言語処理の発達計算モデル - 誤り訂正のための神経免疫アラインメント -
○得丸 公明 (デジタル言語学者)
・半教師あり学習とフラクタル画像による事前学習を用いた伊勢型紙紋様データのアノテーション
○山田 颯真、明石 望洋、山本 章博（京都大学）
・Realizable Counterfactual Explanations for Learning From Interpretation Transition
○Tony Ribeiro (Centrale Nantes, LS2N), Maxime Folschette (Centrale Lille, CRIStAL), Morgan Magnin (Centrale Nantes, LS2N), Kotaro Okazaki, Kuo-Yen Lo (Steelous Protocol), Katsumi Inoue (National Institute of Informatics)
（15分休憩 14:15 ~ 14:30）
[招待講演1 （14:30-15:30）]
・列挙問題における組合せ爆発を回避するモデリングとアルゴリズム
小林 靖明（北海道大学）
（15分休憩 15:30 ~ 15:45）
[一般セッション2（15:45 ~ 16:35）]
・Comparative Toxicogenomics Database上のLink Predictionにおける負例の生成手法とその予測性能への影響
○伊藤 公人（北海道大学）、大久保 好章（北海道教育大学）、西野 文人、佐藤 健（情報・システム研究機構）
・Sparse Set による ZMDD を用いた色付き厳密被覆問題の解法
○比嘉 元大、松本 吏司、原田 崇司（高知工科大学）
● 3月19日（木）
[一般セッション3（9:30 ~ 10:45）]
・異種グラフを対象とした型付きTransformer
○滕 文灏、山本 章博（京都大学）
・GNNを用いた多変量時系列データからの変数依存抽出
○中田 健太朗、杉山 麿人（総合研究大学院大学/国立情報学研究所）
・敵対的サンプルに対するニューラル・セル・オートマトンのロバスト性に関する研究
○中井 湖太郎、坂間 千秋（和歌山大学）
（15分休憩 10:45 ~ 11:00）
[招待講演2（11:00-12:00）]
・データ駆動型アルゴリズム設計
坂上 晋作（サイバーエージェント/国立情報学研究所/理研AIP）
（昼休み 12:00 ~ 13:30）
[一般セッション4（13:30 ~ 14:45）]
・LLM駆動の述語発明と帰納論理プログラミングによる身体性エージェントの世界モデル構築
佐藤 虎太朗、丸山 温史、○尾崎 知伸（日本大学）
・交通ルールの段階的帰納学習に向けたLLMによる適応的バイアス生成
○山本 騰可、尾崎 知伸（日本大学）
・複数エージェント経路探索問題の解法LaCAM*における探索戦略改善の一検討
○松井 俊浩（名古屋工業大学）
研究会終了後に，京都大学 山本章博教授の最終講義 が開催されます．
富士通株式会社の金森と申します．
下記の通り，第136回人工知能基本問題研究会（SIG-FPAI）の参加募集についてご案内させていただきます．
聴講は無料ですので，ぜひwebから参加登録いただけますと幸いです．
登録先: https://www.ai-gakkai.or.jp/sig-system/sigusers/add/fpai/136
なお，研究会終了後には 京都大学 山本章博教授の最終講義 が開催されます．
※ 同内容は研究会webページ: https://sig-fpai.org/past/fpai136.html にも記載があります．
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【参加募集：人工知能学会 第136回人工知能基本問題研究会（SIG-FPAI）】
https://sig-fpai.org/past/fpai136.html
■ 開催日
2026年3月18日(水)・19日(木)
■ 会場
ハイブリッド開催
オンライン会場はZoom、現地会場は京都大学楽友会館
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/about/facilities/campus/rakuyu
■ テーマ
特集「人工知能と離散最適化」および一般
■ 招待講演
● 小林 靖明（北海道大学）
タイトル：列挙問題における組合せ爆発を回避するモデリングとアルゴリズム
概要：現実世界の問題を離散最適化問題として定式化し，最適化アルゴリズムを適用しても，得られた解は数理的には最適でありながら，実用上は満足のできないものであることは珍しくない．これは，現実世界の複雑さと数理モデルの間には，埋めることが困難なギャップが存在するためである．このような場合，単一の解だけでなく，複数の解を列挙することによってギャップを埋めるアプローチは，素朴でありながらも有望な方法であろう．しかしながら，複数の解を列挙には組合せ爆発による膨大な列挙対象との対峙が不可避である．本発表では，このような組合せ爆発の影響を極力回避しつつ解を列挙するアプローチをモデリングやアルゴリズム的観点から議論する．
● 坂上 晋作（サイバーエージェント/国立情報学研究所/理研AIP）
タイトル：データ駆動型アルゴリズム設計
概要：近年，過去に解いた問題インスタンスのデータからアルゴリズムのパラメータを学習し，その学習後のアルゴリズムが将来のインスタンスに対しても有効であることを保証する試みである「データ駆動型アルゴリズム設計」が注目されています．本講演では，この分野で用いられる汎化誤差解析の枠組みを解説します．鍵となるのは，アルゴリズムが誘導する関数クラスの複雑さであり，その複雑度を擬似次元で評価することで，汎化誤差バウンドを導出します．また，講演者のこれまでの研究を中心に，ヒューリスティック探索，低ランク近似，線形計画法といった具体例を通して，学習を内包するアルゴリズムに対する理論保証の与え方を概観します．本講演の内容は，大城泰平氏（北海道大学・RIKEN AIP）及び岩田具治氏（NTT）との共同研究に基づくものです．
■ プログラム
● 3月18日（水）
[一般セッション1（13:00 ~ 14:15）]
・脳室内・髄膜免疫細胞ネットワークによる言語処理の発達計算モデル - 誤り訂正のための神経免疫アラインメント -
○得丸 公明 (デジタル言語学者)
・半教師あり学習とフラクタル画像による事前学習を用いた伊勢型紙紋様データのアノテーション
○山田 颯真、明石 望洋、山本 章博（京都大学）
・Realizable Counterfactual Explanations for Learning From Interpretation Transition
○Tony Ribeiro (Centrale Nantes, LS2N), Maxime Folschette (Centrale Lille, CRIStAL), Morgan Magnin (Centrale Nantes, LS2N), Kotaro Okazaki, Kuo-Yen Lo (Steelous Protocol), Katsumi Inoue (National Institute of Informatics)
（15分休憩 14:15 ~ 14:30）
[招待講演1 （14:30-15:30）]
・列挙問題における組合せ爆発を回避するモデリングとアルゴリズム
小林 靖明（北海道大学）
（15分休憩 15:30 ~ 15:45）
[一般セッション2（15:45 ~ 16:35）]
・Comparative Toxicogenomics Database上のLink Predictionにおける負例の生成手法とその予測性能への影響
○伊藤 公人（北海道大学）、大久保 好章（北海道教育大学）、西野 文人、佐藤 健（情報・システム研究機構）
・Sparse Set による ZMDD を用いた色付き厳密被覆問題の解法
○比嘉 元大、松本 吏司、原田 崇司（高知工科大学）
● 3月19日（木）
[一般セッション3（9:30 ~ 10:45）]
・異種グラフを対象とした型付きTransformer
○滕 文灏、山本 章博（京都大学）
・GNNを用いた多変量時系列データからの変数依存抽出
○中田 健太朗、杉山 麿人（総合研究大学院大学/国立情報学研究所）
・敵対的サンプルに対するニューラル・セル・オートマトンのロバスト性に関する研究
○中井 湖太郎、坂間 千秋（和歌山大学）
（15分休憩 10:45 ~ 11:00）
[招待講演2（11:00-12:00）]
・データ駆動型アルゴリズム設計
坂上 晋作（サイバーエージェント/国立情報学研究所/理研AIP）
（昼休み 12:00 ~ 13:30）
[一般セッション4（13:30 ~ 14:45）]
・LLM駆動の述語発明と帰納論理プログラミングによる身体性エージェントの世界モデル構築
佐藤 虎太朗、丸山 温史、○尾崎 知伸（日本大学）
・交通ルールの段階的帰納学習に向けたLLMによる適応的バイアス生成
○山本 騰可、尾崎 知伸（日本大学）
・複数エージェント経路探索問題の解法LaCAM*における探索戦略改善の一検討
○松井 俊浩（名古屋工業大学）
研究会終了後に，京都大学 山本章博教授の最終講義 が開催されます．
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