内山 俊郎教授

2022/07/26更新

• 経歴・業績
• メッセージ

• 研究分野

  情報システムの設計、データ解析、機械学習、レコメンド、テキストマイニング（文書データ解析）
  

  専門及び研究内容

  データ解析およびデータマイニングが研究の専門。
  統計解析や機械学習の知識を使いながら、膨大なデータから有用なデータを得るための研究を行っている。
  

  略歴

  平成元年 東京工業大学大学院理工学研究科電子物理工学専攻修士課程了
  平成19年6月 博士（工学）取得（東京工業大学）論文博士
  平成元年4月 株式会社NTTデータ入社（開発本部）
  平成3年10月 米国南カリフォルニア大学（神経回路工学センター）客員研究員（平成5年8月まで）
  平成11年8月 通信・放送機構（現NICT）へ在籍出向（平成16年3月まで）
  平成18年4月 日本電信電話株式会社 NTT研究所（転籍）
  平成25年4月 北海道情報大学経営情報学部システム情報学科教授（現在に至る）

  学位

  博士（工学）
  

  主な研究業績

  著書：（すべて単著）
  1.わかりやすいデータ解析入門[第2版](ムイスリ出版)(2019.11.16)
  2.わかりやすい情報システムの設計[第3版](ムイスリ出版)(2023.1.26)
  論文：
  1. T. Uchiyama, T. Hokimoto, Analysis of Solution Diversity in Topic Models for Smart City Applications, DOI: 10.5772/intechopen.106009, 2022年7月
  2. 内山俊郎, 甫喜本司, トピックモデルにおける多様な解の単語分布に基づく解析, 信学論J105-D(5) 405-415 2022年5月
  3. 内山俊郎, 甫喜本司, トピックモデルにおける解の多様性の分析と可視化, 信学論J102-D(10) 698-707 2019年10月
  4. T Uchiyama, A method for analyzing solution diversity in topic models, ICBIR2018, doi.org/10.1109/icbir.2018.8391161, 2018年
  5. 第2著者(6名中）, Automatic selection of diagnosis procedure combination codes based on partial treatment data relative to the number of hospitalization days, EJBI 2018; 14(1):45-51, 2018年5月
  6. T. Uchiyama, Information‐Theoretic Clustering and Algorithms, doi.org/10.5772/66588 2017年4月
  7. 内山俊郎, 情報理論的クラスタリングを用いた確率的潜在意味解析の性能向上、信学論D,No.3,2017
  8. 中辻真, 藤原靖宏, 内山俊郎, 戸田浩之, 動的なユーザ興味に対応したセマンティクスに基づく情報推薦手法, 人工知能学会論文誌 28(6) 457-467 2013年6月
  9. 蔵内雄貴, 内山俊郎, 内山匡, マルコフ確率場を用いたソーシャルネットワークからのユーザ属性推定, 信学論J96-D(6) 1503-1512 2013年6月
  10. 中辻真, 藤原靖宏, 内山俊郎, タクソノミを用いたNoveltyの高いアイテムの推薦手法 信学論J96-D(4) 926-940 2013年4月
  11. 内山俊郎, 江田毅晴, 田邊勝義, 藤村考, 競合学習を用いた情報理論的クラスタリング、信学論D,No.8,2012
  12. 第2著者(8名中）,複数の機械学習手法を用いた退院時サマリからの自動DPCコーディング、生体医工学，No.1, 2011
  13. 第1著者, 仮想マルチスペクトルカメラ表現を用いたスペクトルに基づく画像生成、信学論D, No.9, 2010
  14. 第1著者, マルチスペクトル撮影による光源スペクトルの計測、信学論D, No.8, 2008
  15. 第1著者, A visual evaluation of the images reproduced on a multi primary display by color decomposition based on spectral approximation, Journal of IS&T, no.4, 2005
  16. 第1著者, A method for the unified representation of multi spectral images with different number of bands, Journal of IS&T, no.2, 2004
  17. 第1著者, ベクトル量子化によるマルチスベクトル画像検索、信学論DII, No.11, 2003
  18. 第1著者, 一様範囲の推定を用いたテクスチャ画像の領域分割、信学論DII, No.6, 2000
  19. 第1著者, Color image segmentation using competitive learning, IEEE Trans. PAMI, 1994
  20. 第1著者, An algorithm for competitive learning in clustering problems, Pattern Recognition, 1994

  所属学会及び各種委員

  IEEE、電子情報通信学会、情報処理学会
  

  表彰関係

  平成18年6月 人工知能学会 知識ベースシステム研究会 研究会優秀賞
  平成24年11月　WebDB Forum 2012 最優秀論文賞
  平成28年10月　情報処理北海道シンポジウム2016 学術研究賞「正規化相互情報量を用いたクラスタリング解の分布解析」

  地域協力・産学連携

  様々なデータのマイニング（有用な情報の抽出）
  

• どんな専門分野を教えていますか？

  通学課程では、「情報システムの設計」を教えています。
  通信教育課程では、それに加えて「データ解析入門」を教えています。
  

  大学の先生になる前は何をしていましたか?

  企業研究者でした。
  テキストマイニング（大量の文書からの知識抽出）や行動履歴からのレコメンドの研究をしていました。
  

  高校生へのメッセージ

  世の中を支えている、また便利にしているのが情報システムです。
  講義では、データベース連携を伴ったWebアプリケーションの作成演習なども用意しています。
  自分で作って動かすと達成感がありますよ。
  データ解析も、結果が目に見える課題を用意しています。
  理論の学習と演習による実感をバランスよく取り入れて、興味が湧く講義を目指しています。
  

  担当する授業

  情報システムの設計、データ解析入門、情報の世界、アルゴリズム基礎

  趣味

  アウトドア