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　　　 | 筑波大学連携大学院 | 北陸先端大連携大学院 | 産総研リサーチアシスタント | 産総研インターン | 共同研究 |
　

筑波大学の社会工学学位プログラムの修士学生・博士学生として産総研の連携大学院で一緒に研究してくれる方を募集しています．
また，連携大学院への進学を前提として学部生を技術研修生として受け入れています．
詳細は onishi-masaki@aist.go.jp にお気軽に問い合わせ下さい．
　

| 筑波大学連携大学院の概要

産総研には連携大学院という制度があり，筑波大学の大学院で単位を取りながら産総研で研究することができます．
入試や学位は筑波大学と全く同じです．学部はなく，大学院の博士前期課程（修士）と博士後期課程のみです．
現在，大西は筑波大学⼤学院理⼯情報⽣命学術院システム情報⼯学研究群社会⼯学学位プログラム
あるいはサービス⼯学学位プログラムの学生を受け入れ可能です．

また，社会人の博士課程も積極的に受け入れています．
社会工学は１年で学位が取得できる早期卒業などのプログラムも充実しています．

筑波大と産総研は同じつくば市内にあり，バスや自転車でキャンパス間を移動可能です．
まずは以下の動画の説明をご覧ください．
　

　

| 研究キーワード

画像認識（コンピュータビジョン），人の流れの計測，シミュレーション，データ同化，
最適化，機械学習，深層学習（ディープラーニング），AutoML，ハイパパラメータ調整，
ウェブアプリケーション，インタラクション，可視化
　

| 研究テーマ

画像認識による人の流れの追跡や
シミュレーションによる人の流れの予測の
結果を使って新しいサービスを作り出すことを目的としています．

人の流れの認識，追跡，動作認識のような画像認識や
機械学習を効率的に自動化する AutoML，
マルチエージェントシミュレーション，
また，計測とシミュレーションの融合であるデータ同化（data assimilation）
のような基礎技術から

商業施設でのマーケティング分析，駅などの公共空間での安心・安全管理，
大規模イベントなどでの誘導支援，介護施設での徘徊検出，
ミーティングスペースでのコラボレーション計測などの
応用技術までが研究のスコープです．

これまでに様々な環境にて取得した大規模な人流ビッグデータがあります．
これらのデータを使って世の中の役に立つ研究をしましょう．
詳しくは右のフライヤーをご覧ください．


フライヤー
　

| 研究紹介動画

1300人規模の避難訓練の動線計測
大規模劇場からの避難のシミュレーション
Bayesian Optimization
Coordinate Search Algorithms
Nelder-Mead Method
　

| メンバーと研究業績

研究室を盛り上げてくれる方を募してます！業績は主要なものを２件まで．
博士３年
丹羽 了
計測とシミュレーションを融合した大規模人流解析

[1] R. Niwa，S. Takami, S. Shigenaka, M. Onishi,
“Scenario Generation Based on a Gaussian Mixture Model for the Stochastic Optimization of Crowd Control,”
International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Sep. 2024.
[2] R. Niwa, S. Takami, S. Shigenaka, M. Onishi, W. Naito, T. Yasutaka,
“Estimate Crowd Flow Including Side-trip Behavior When Exiting from Large-scale Event Venues,”
IEEE Access, vol.13, pp.153149-153158, Aug. 2025.
2024年4月 BOOST 次世代AI人材育成プログラム 採択
2024年 SMASH 優秀賞 受賞
2022年 FIT論文賞 受賞
IEEE Computer Society Japan Chapter SMASH Young Researcher Award
令和5年度 茗渓会賞 受賞
2023年度 社会工学学位プログラム・リーダー賞 受賞
2023年度 つくばスカラシップ「研究奨励奨学金」採用

博士１年
位　曼曼
人と車が混在する環境下での移動のモデリング

[1] Manman Wei, Masaki Onishi, Yingjie Yin,
“Trajectory Prediction of Multi-pedestrians Interacting in Shared Spaces with Vehicles: A GNN-based Method with Weighted Interaction Loss, ”
IROS 2024 Workshop Interaction-aware Autonomous Systems, Oct. 2024.
[2] Manman Wei, Masaki Onishi, Yingjie Yin,
“Prediction of Multi-Pedestrian Interaction with Vehicles in Shared Spaces:
A Particle-Based Graph Neural Network Approach,”
International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Nov. 2025.
第88回 情報処理学会全国大会 学生奨励賞 受賞
2025年度 人工知能学会 全国大会優秀賞 受賞
2025年度 社会工学学位プログラム・リーダー表彰 受賞
2025年度 つくばスカラシップ「研究奨励奨学金」採用

修士２年
中山 晴斗
超混雑環境における群集の動きの抽出

[1] 中山晴斗，辻　栄翔，竹長慎太朗，大西正輝，
“P2PNetの実応用における追加学習の有用性の検証，”
画像の認識・理解シンポジウム（MIRU），IS1-094，Aug. 2024．
[2] Haruto Nakayama, Masaki Onishi,
“Quantifying Risk in Pedestrian Crowds Using Divergence Estimated from Flows of Head-Tracking Data，”
British Machine Vision Conference (BMVC), Nov. 2025.
第88回 情報処理学会全国大会 学生奨励賞 受賞
2023年度 つくばスカラシップ「大学院進学奨励奨学金」採用

櫻井 瞬
大規模深層学習によるロボットの視聴覚統合処理

[1] Shun Sakurai, Ryo Nishida, Masaki Onishi,
“Temporal Dependency Analysis in Vehicle Instantaneous Energy Consumption Estimation Using Attention Weight,”
 AAAI Workshop AI for Time Series Analysis: Theory, Algorithms, and Applications (AI4TS), Feb. 2024.
[2] 櫻井　舜，重中秀介，山下倫央，大西正輝，
“大規模イベントにおける疑似観測データを用いた観測データ量の十分性評価，”
情報科学技術フォーラム (FIT)，M-009, Sep. 2024．
2024年 FIT奨励賞 受賞
2024年 FITヤングリサーチャー賞 受賞

　
加藤 麻里絵
人流シミュレーションを用いた災害対策評価

[1] 加藤麻里絵，丹羽　了，大西正輝，
“人流シミュレーションを用いた帰宅困難者の避難効率向上に向けた対策評価，”
マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム，pp.428-433，June 2025．
[2] 加藤麻里絵，丹羽　了，鷹見竣希，大西正輝，
“グリッド状仮想市街地における避難誘導条件の評価手法，”
人工知能学会全国大会，June 2026．（発表予定）

修士１年
和田 恭祐
EV普及のためのスケジューリング最適化

[1] 和田恭祐，重中秀介，西田　遼，大西正輝，
“複数事業者による宅配EVトラックの充電スケジューリング最適化，”
情報科学技術フォーラム，M-044, pp.257-264, Sep. 2025．

学部４年
久松 麟太郎
コスト意識型ベイズ最適化手法

[1] 久松 麟太郎，丹羽　了，大西正輝，
“避難口割当最適化問題に対するコスト意識型ベイズ最適化手法の効果検証，”
人工知能学会全国大会，June 2026．（発表予定）

大泉 直人
大規模スタジアムにおける人流解析

　

| 研究生活

最近７年間の研究生活の様子．研究はもちろん，研究発表やデモ展示，計測実験など盛りだくさんです．

2025/5/31 大阪関西万博（大阪）
2025/8/1 MIRUでの発表（京都）
2025/12/22 年度末送別会（臨海）

2024/6/1 アントラーズ戦の計測実験（国立競技場）
2024/10/7 IROSでの発表（アブダビ）
2025/3/19 年度末送別会（つくば）

2023/5/29 トップ会議で発表（ロンドン）
2023/8/13 関門海峡花火大会で計測（北九州）
2023/9/25 社会知能全体会議（臨海）

2022/9/25 可視化の勉強会（東工大）
2022/10/22 ３年ぶりの飲み会はBBQ!（つくば）
2023/3/12 筑波山登山（つくば）

2021/12/8 ワールドカップ予選計測（埼玉）
2022/2/1 Ｇ空間エキスポ出展（豊洲）
2022/3/25 尾﨑君学位授与（つくば）

2020/10/4 霞ヶ浦サイクリング（霞ヶ浦）
2021/1/4 ルヴァンカップ決勝戦計測（国立競技場）
2021/3/28 TBS テレビ放送（サンデーモーニング）

2019/6/11 ロケーションビジネスジャパン（幕張）
2019/12/21 カシマスタジアム計測実験（鹿嶋）
2020/2/8 AAAI-WS で佐藤君発表（ニューヨーク）
　

| 数字で見る連携大学院

これまでに大西研究室に配属された連携大学院生の修士２年間の研究活動の統計情報です．
修士のみの統計で博士は含んでいません．マウスオーバーで説明文が出ます．



　
次に博士の統計情報です．同じくマウスオーバーで説明文が出ます．



　

| 大西正輝について

画像認識による混雑環境における人の流れの追跡，シミュレーションによる予測，およびその融合領域に関する研究を行っており，特にこれらの技術がどのような社会の問題を解決するのかに興味をもって研究しています．

コロナ禍では J リーグや NPB（日本野球機構），Bリーグと連携して無観客試合からどうやって満員にするのか，さらには声出し応援の段階的導入について計測やシミュレーションによって貢献しました．

研究成果は2014年にNEWS23，ガイアの夜明け，2015年にMr.サンデー，2016年に教科書で学べない災害などの有名なテレビ番組でも取り上げられています．また，コロナ禍の取り組みは，2021年にNHKのおはよう日本やニュースウオッチ，NEWS Zero やサンデーステーションなど多くのニュース番組で紹介されました．

産総研で勤務しながら筑波大学や北陸先端大の連携大学院の教員を兼務しています．

2014年9月1日 TBSテレビ NEWS23
　

2021年1月22日 NHK おはよう日本

2016年3月1日 日本テレビ 櫻井翔×池上彰
教科書で学べない災害

2021年6月20日 テレビ朝日 サンデーステーション

　

| 質問など

これまでにあった質問などを書き足していきます．一緒に面白い研究をしましょう！

Q： 連携大学院って何ですか？
A： 筑波大学で授業を受けながら，産総研で研究することができます．
研究室が産総研にある以外は通常の筑波大学院生と全く同じです．
修士だと１年次は週４で大学，週１で産総研．２年次は週５で産総研，時々筑波大学．
博士は週５（あるいは週７？）で産総研．のような感じになると思います．
産総研リサーチアシスタントなどの各種制度も充実しているので，
審査はありますが産総研で研究に関連するアルバイトをしながら研究することも可能です．

Q： そもそも産総研って何ですか？
A： 国立研究開発法人産業技術総合研究所という経済産業省傘下の研究所です．
理化学研究所（理研）と産総研が日本の二大研究所だと思います．
ミッションは地球温暖化や少子高齢化を始めとした21世紀型課題を解決することです．
特に情報・人間工学領域では産業競争力の強化と豊かで快適な社会の実現を目指して
人間に配慮した情報技術の研究開発を行っています．

Q： 社会人も希望できますか？
A： 筑波大の社会工学はその名の通り，社会人に合わせた柔軟な学位プログラム構成となっています．
これまでにも，社会人の学生や社会人を辞めて学生になった人も受け入れています
業績が十分なら１年で学位取得が可能な早期修了プログラムも用意されています．
どういう方法が最適かは場合場合によると思いますのでまずはお問い合わせ下さい．

Q： 学部生も希望できますか？
A： 連携大学院は大学院からですが，本連携大学院に進学することを前提として
一部の学部生を産総研の技術研修生として受け入れています．
特に筑波大学の理工学群社会工学類の学生は高野祐一先生の研究室との共同研究
という形で積極的に受け入れて卒業研究を見ています．

Q： 産総研で研究することのメリットは何ですか？
A： 産総研にいる一流の研究者に囲まれて研究できることが最高のメリットであり，デメリットでもあります．
レベルの高い人達に囲まれて研究できるため，そこで揉まれていると自然と高いレベルの力が付きます．
回りの人たちと同じことをしていれば世界一流になれるでしょう．
その一方で大学特有のノンビリ感やダラダラ感はないかも知れません．これはデメリットかも知れません．
こういう環境で腕を試したい，腕を磨きたいと思う，意欲のある人にとっては多くのものが得られると思います．

Q： 大西研究室で研究することのメリットは何ですか？
A： 大西研には人の流れに関する生きたデータがたくさんあります．
人の流れに関するデータ量では世界一に近いところにいると思っています．
例として商業施設での人の流れのデータおよそ10年分．花火大会での10万人規模の超混雑データ2012年から現在まで．
1500人規模の避難訓練を50台のカメラで計測したデータ．
展示会のデータ，介護施設での徘徊データ，救急医療の現場でのチーム医療のデータ，…．
他にもいっぱいありますが，人手不足により十分に解析できていないものもあります．
買ってきたデータではなくて自分たちで必要に応じて取得したデータなので，
研究することが山ほど詰まっています．
また ABCI という6128基の GPU を搭載したAI向けクラウド型計算システム ABCI3.0 が利用可能です．
こういったビッグデータに触れながら大規模計算機で社会問題を解決するための研究ができることが最大のメリットです．
また，大西研究室では，外部との連携に力を入れています．
企業との共同研究の手伝いや，お茶の水女子大学，東京大学，慶応大学などとの合宿，
産総研で開催のコンピュータビジョン勉強会（つくばCV勉強会），
English Conversation Seminar などに参加してもらいます．

Q： ついていけるか心配です
A： 自分自身を振り返ってもそうですが，現状で力のある人なんてほとんどいません．
学部４年からだと修士卒業まで３年．修士入学からでも２年あります．
やる気になって１年頑張れば相当な実力が付くと思います．
必要なのはやる気（そして実際の行動力）と継続力です．
大西研究室はやる気と継続力のある学生の皆さんを全力でサポートします．

Q： 入試前や入試後のスケジュール感を教えて下さい
A： 研究生活やその準備のスケジュールはおおよそ以下のような感じです．
<入試準備>
学部４年 04月後半：筑波大学の大学院説明会（5月前半に第２回目）
このあと願書受付まで研究計画の打ち合わせ
・7月推薦入試の場合
　　学部４年 05月後半：願書受付 ⇒ 7月前半：入学試験 ⇒ 07月後半：合格発表
・8月入試の場合
　　学部４年 07月前半：願書受付 ⇒ 8月後半：入学試験 ⇒ 09月後半：合格発表
・1月入試の場合
　　学部４年 12月前半：願書受付 ⇒ 1月後半：入学試験 ⇒ 02月後半：合格発表
　　※ 正確な日程は筑波大学のホームページをご確認下さい
その後は見習い期として入学前に産総研の技術研修やテクニカルスタッフとして研究の基礎知識を習得
<入学後>
修士１年 04月～06月：新入生歓迎会 / この時期は授業が一杯！
修士１年 07月～09月：合同ゼミ合宿 / 展示会デモ発表 / 花火大会（人流計測）/ ビアガーデン
修士１年 10月～12月：研究会投稿 / 忘年会
修士１年 01月～03月：新宿新年会 / 国内研究会発表
修士２年 04月～06月：新入生歓迎会 / 国際会議への投稿 / 就活もしないと
修士２年 07月～09月：集中して研究 / 研究会・展示会デモ発表 / 花火大会（人流計測）/ ビアガーデン
修士２年 10月～12月：国際会議での発表
修士２年 01月～03月：修論発表 / 論文誌への投稿 / 追い出しコンパ
博士後期 04月～03月：研究三昧

Q： 連携大学院の入試について教えて下さい．
A： 筑波大学大学院の社会工学学位プログラム・サービス工学学位プログラムの入試と全く同じです．
詳しくは筑波大学のホームページをご覧ください．

Q： 研究室の雰囲気が知りたいのですが，見学できますか？
A： もちろん可能です．研究室選びは人生の方向性の選択であり，とても重要だと思います．
見学に来て，自分の目で確かめて，納得した上で選択してください．見学の日程調整などはメールでご連絡下さい．
学生目線での研究室の雰囲気が知りたければ学生の紹介も可能です．

Q： 出願時に日本語1000語程度または英語500語程度の研究計画が必要なようですが．
A： はい，必要です．メールで相談しながら研究の方向性を考えていきましょう．
まずは，メールでご連絡下さい．通常４～５回のメールのやりとりで研究計画を作っていきます．
余裕をもって準備しましょう．

Q： サービス工学と社会工学のどちらがいいですか？
A： それぞれの制度と性格等による適正もあるかと思いますのでメールでご相談下さい．

Q： ここに載っていない質問があるのですが．
A： onishi-masaki@aist.go.jp にメールして下さい．
　

| 卒業生

博士号取得 『』に学位論文タイトル．業績は代表的なもの最大２件．
■ 逸見 一喜（2026年3月学位授与）
『実世界への応用を目指したNeural Architecture Searchの多目的最適化』
[1] Kazuki Hemmi, Yuki Tanigaki, Masaki Onishi, “MC-DARTS : Model Size Constrained Differentiable Architecture Search, ”HITY Workshop NeurIPS 2022.
[2] Kazuki Hemmi, Yuki Tanigaki, Kaisei Hara, Masaki Onishi,“Graph-Embedded Neural Architecture Search: A Variational Approach for Optimized Model Design,” CMC-Computers, Materials & Continua, vol.84, no.2, pp.2245-2271, July 2025.
2023年4月 次世代研究者挑戦的研究プログラム 採択
2024年 DEIM 学生プレゼンテーション賞 受賞
　
■ 竹長 慎太朗（2024年9月学位授与）
『自動機械学習のための効率的な最適化に関する研究』
[1] S. Takenaga, Y. Ozaki, M. Onishi,“Practical initialization of the Nelder–Mead method for computationally expensive optimization problems，”Optimization Letters, Dec. 2022.
[2] S. Takenaga, Y. Ozaki, M. Onishi,“Parameter-free Dynamic Fidelity Selection for Automated Machine Learning,” Applied Soft Computing, vol.171, Jan. 2025.
2021年度 人工知能学会現場イノベーション賞金賞 受賞
2023年4月 日本学術振興会 特別研究員（DC2）採用
　
■ 重中 秀介（2024年3月学位授与）
『群集シミュレーションによる大規模な人の流れの再現と制御の研究』
[1] 重中秀介，大西正輝，山下倫央，野田五十樹，“データ同化を用いた大規模人流推定手法，”電子情報通信学会論文誌，vol.J101-D, no.9, 2018．
[2] S. Shigenaka, S. Takami, Y. Tanigaki, S. Watanabe, M. Onishi,“MAS-Bench: A Benchmarking for Parameter Calibration of Multi-agent Crowd Simulation,” Journal of Computational Social Science, July 2024.
2017年8月 MIRU学生奨励賞 受賞
2019年3月 社会工学専攻長賞 受賞
2021年6月 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ論文賞 受賞
2022年4月 日本学術振興会 特別研究員（DC2）採用
　
■ 鷹見 竣希（2023年9月学位授与）
『Framework Construction for Implementation of Large-Scale Social Simulation』
（大規模社会シミュレーション実装のためのフレームワーク構築）
[1] S. Takami, M. Onishi, I. Noda,“Waffle: A Flexible Framework for Large-scale Social Simulation Experiment, ”コンピュータソフトウェア, vol.40, no.3, pp.29-49, Aug. 2023.
[2] S. Takami, M. Onishi, K. Iwata, N. Ito, Y. Murase, T. Uchitane, “An Environment for Combinatorial Experiments in a Multi-agent Simulation for Disaster Response,”Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA), 2018.
　
■ 尾崎 嘉彦（2022年3月学位授与）
『Practical Blackbox Optimization for Real-World Problems』
（実世界の問題を解決するための実践的なブラックボックス最適化）
[1] Y. Ozaki, Y. Suzuki, T. Hawai, K. Saito, M. Onishi, K. Ono,“Automated Crystal Structure Analysis based on Blackbox Optimisation,”npj Computational Materials, vol.6, no. 75, 2020.
[2] Y. Ozaki, Y. Tanigaki, S. Watanabe, M. Nomura, M. Onishi,“Multiobjective Tree-Structured Parzen Estimator,” Journal of Artificial Intelligence Research, vol.73, pp.1209-1250, 2022.
2021年度 電子情報通信学会 論文賞 受賞
2019年度 IPSJ Outstanding Paper Award 受賞
2016年度 PRMU研究奨励賞 受賞
修士号取得 『』に修士論文タイトル．業績は代表的なもの最大２件．
■ 山下 穂乃花（2026年3月修了）
『Continual Learning by Null Space of Weight Matrix of Previous Task for Deep Neural Network』
[1] 山下穂乃花，栗田多喜夫，大西正輝，“最終層の重み行列の零空間射影による多層パーセプトロンの継続学習手法，”信学技報，vol.125, no.205, NC2025-25, pp.16-21, Oct. 2025．
[2] Honoka Yamashita, Takio Kurita, Masaki Onishi, “Continual Learning by Regularization in Row Space of Weight Matrix of Previous Task for Deep Neural Network, ”ICAART, vol.2, pp.1138-1148, March 2026.
　
■ 三輪 珠嶺（2026年3月修了）
『自己注意機構による画像認識の性能向上のための活性化関数に関する実験的考察』
[1] 三輪珠嶺，大西正輝，“目的地を考慮したデータ駆動型歩行者モデルの構築，”画像の認識・理解シンポジウム（MIRU），IS2-184，Aug. 2024．
[2] 三輪珠嶺，大西正輝，“画像認識におけるSelf-AttentionのためのSigmoid関数とその二値化，”
信学技報，vol.125, no.424, PRMU2025-42, pp.5-10, March 2026．
　
■ 位　曼曼（2026年3月修了）
『Prediction of Multi-Pedestrian Interaction with Vehicles in Shared Spaces: A Particle-Based Graph Neural Network Approach』
[1] Manman Wei, Masaki Onishi, Yingjie Yin, “Trajectory Prediction of Multi-pedestrians Interacting in Shared Spaces with Vehicles: A GNN-based Method with Weighted Interaction Loss, ” IROS 2024 Workshop Interaction-aware Autonomous Systems, Oct. 2024.
[2] Manman Wei, Masaki Onishi, Yingjie Yin, “Prediction of Multi-Pedestrian Interaction with Vehicles in Shared Spaces: A Particle-Based Graph Neural Network Approach,” International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Nov. 2025.
第88回 情報処理学会全国大会 学生奨励賞 受賞
2025年度 人工知能学会 全国大会優秀賞 受賞
2025年度 社会工学学位プログラム・リーダー表彰 受賞
2025年度 つくばスカラシップ「研究奨励奨学金」採用
　
■ 大田 竹蔵（2025年3月修了）
『大規模事前学習に基づく視聴覚イベント検出』
[1] Takezo Ohta, Yoshiaki Bando, Keisuke Imoto, Masaki Onishi,“A Sequential Audio Spectrogram Transformer for Real-Time Sound Event Detection,”European Signal Processing Conference (EUSIPCO), pp.101-105, Aug. 2024.
[2] 大田竹蔵，坂東宜昭，井本桂右，大西正輝，“時間的連続性を導入した視聴覚自己教師あり学習に基づく音響イベント検出，”日本音響学会研究発表会，2-1-4，pp.183-184, Sep. 2023．
第87回 情報処理学会全国大会 学生奨励賞 受賞
　
■ 辻 栄翔（2025年3月修了）
『点群のスパース性を活用した低遅延なLiDAR3次元物体検出器の構築』
[1] 辻　栄翔，竹長慎太郎，大西正輝，“アノテータのラベル付けが深層学習モデルの識別性能に与える影響の検証，”画像の認識・理解シンポジウム（MIRU），IS2-26，July 2022．
[2] 辻　栄翔，竹長慎太朗，大西正輝，“学習データセットにおけるデータ量とドメイン数の寄与度の評価，”電子情報通信学会技術報告，PRMU2022-90，pp.157-162, March 2023．
2021年度 人工知能学会現場イノベーション賞金賞 受賞
2025年4月 日本学術振興会 特別研究員（DC1）採用
　
■ 武田 芽依（2024年3月修了）
『群集シミュレーションを活用した歩行者避難誘導支援』
[1] Mei Takeda, Masaki Onishi,“Verification of the Efectiveness of Evacuation Guidance in Underground Passages Using Multi-Objective Bayesian Optimization,” International Conference on Pedestrian and Evacuation Dynamics, PED2023.
[2] Mei Takeda, Masaki Onishi,“Generating large-scale human flow datasets from measured pedestrian movement data and simulation,”IEEE BigData 2023 Workshop, Dec. 2023.
第86回 情報処理学会全国大会 学生奨励賞 受賞
2023年 JAWS奨励賞 受賞
SMASH24 WINTER SYMPOSIUM 奨励賞 受賞
第87回 情報処理学会全国大会 学生奨励賞 受賞
2023年度 研究群長表彰 受賞
　
■ 丹羽 了（2024年3月修了）
『大規模イベントにおける歩行者モデルの拡張と群集制御最適化』
[1] R. Niwa，S. Takami, S. Shigenaka, M. Onishi, W. Naito, T. Yasutaka,“Simulation Model with Side Trips at a Large-Scale Event,”International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, AAMAS2023.
[2] 丹羽　了，鷹見竣希，重中秀介，大西正輝，内藤　航，保高徹生，“データ同化を用いた大規模イベントにおける分散退場の効果分析，”情報科学技術フォーラム, FIT2022．
2022年9月 FIT論文賞 受賞
IEEE Computer Society Japan Chapter SMASH Young Researcher Award
2024年3月 茗渓会賞 受賞
2024年3月 社会工学学位プログラム・リーダー賞 受賞
2024年3月 つくばスカラシップ「研究奨励奨学金」採用
　

■ 川上 健太（2023年3月修了）
『同変性を加えたグラフニューラルネットワークによる高精度な人流シミュレーション』
[1] 川上健太，堀江正信，大西正輝，竹内　孝，“E(2)-同変グラフニューラルネットワークによる人流予測，”情報処理学会全国大会，March 2023．
2023年3月 情報処理学会全国大会 学生奨励賞 受賞
　
■ 土井 一磨（2023年3月修了）
『大規模GPSデータを用いた介入効果推定』
[1] Kazuma Doi, Masaki Onishi,“Intervention Effect Estimation Using Large-Scale GPS Trajectory Data in Japan, ”AAAI-23 Workshop on AI For Behavior Change, Feb. 2023.
[2] 土井一磨，大西正輝，“中断時系列分析を用いた人流抑制の効果推定，”電子情報通信学会技術研究報告，PRMU2021-35．
　
■ 逸見 一喜（2023年3月修了）
『実世界への応用を目指したNeural Architecture Searchの多目的最適化』
[1] Kazuki Hemmi, Yuki Tanigaki, Masaki Onishi,“MC-DARTS : Model Size Constrained Differentiable Architecture Search, ”HITY Workshop NeurIPS 2022.
[2] 逸見一喜，谷垣勇輝，大西正輝，“Long-Tailデータセットに対するNASの制約付き最適化，”画像の認識・理解シンポジウム, MIRU2022．
　
■ 加藤 優作（2022年3月修了）
『大規模イベントにおける群集制御のMulti-fidelity最適化』
[1] Y. Kato, S. Shigenaka, M. Onishi,“Multi-fidelity Optimization for Pedstrian Route Guidance,”Workshop on Optimization and Learning in Multiagent Systems, May 2022.
[2] 加藤優作，重中秀介，西田　遼，大西正輝，“大規模イベントにおける歩行者シミュレーションの Fidelity 最適化，”人工知能学会全国大会，June 2021．
　
■ 仲里 直克（2021年3月修了）
『ハイパパラメータ最適化における識別精度向上と計算コストの定量評価』
[1] 仲里直克，大西正輝，“ハイパパラメータ最適化における識別精度向上と計算コストの定量評価，”人工知能学会全国大会，June 2020．
　
■ 高 榮軒（2021年3月修了）
『Hybrid Modeling and Predictive Control of Large-Scale Crowd Flow over a Road Network』
（道路網上の大規模人流のハイブリッドモデリングと予測制御）
[1] R. Gao, A. Zha, S. Shigenaka, M. Onishi,“Hybrid Modeling and Predictive Control of Large-Scale Crowd Movement in Road Network,”ACM International Conference on Hybrid Systems: Computation and Control, HSCC2021.
2021年3月 社会工学専攻長賞 受賞
　
■ 佐藤 佳（2020年3月修了）
『動線と会話分析に基づく救急医療における非技術的スキルの定量評価手法』
[1] K. Sato, M. Onishi, I. Yoda, et al.,“Quantitative Evaluation of Emergency Medicine Resident's Non-Technical Skills Based on Trajectory and Conversation Analysis,”International Workshop on Health Intelligence, W3PHIAI2020.
　
■ 渋谷 薫（2020年3月修了）
『大規模劇場における避難者の出口選択要因の分析』
[1] 渋谷　薫，金崎朝子，大西正輝，“深層学習による画像識別問題に帰着した人の流れのシミュレーション，”画像の認識・理解シンポジウム, MIRU2018.
　
■ 曾 奕夫（2020年3月修了）
『GANを用いた混雑環境における人間の動線軌跡の予測とクラスタリング』
　
■ 齋藤 巧（2019年3月修了）
『医療者動線と会話情報を融合したチーム医療の解析』
[1] 齋藤　巧，大西正輝，依田育士，他，“医療者動線と会話に着目したチーム医療の解析，”画像の認識・理解シンポジウム, MIRU2018．
[2] T. Saito, M. Onishi, I. Yoda, et al.,“Analysis of Team Medical Care Using Integrated Information from the Trajectories of and Conversations among Medical Personnel, ”International Workshop on Health Intelligence, W3PHIAI2019.
2018年2月 PRMUポスター賞 受賞
2019年3月 社会工学専攻長賞 受賞
　
■ 重中 秀介（2019年3月修了）
『超混雑環境における大規模人流解析』
[1] 重中秀介，大西正輝，山下倫央，野田五十樹，“データ同化を用いた大規模人流推定手法，”電子情報通信学会論文誌，vol.J101-D, no.9, 2018．
[2] S. Shigenaka, S. Takami, Y. Ozaki, M. Onishi, T. Yamashita, I. Noda,“Evaluation of Optimization for Pedestrian Route Guidance in Real-world Crowded Scene”International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, AAMAS2019.
2017年8月 MIRU学生奨励賞 受賞
2019年3月 社会工学専攻長賞 受賞
学士取得 『』に卒業論文タイトル．業績は代表的なもの最大２件．
■ 河原 歩璃（2025年3月修了）
『大規模群集シミュレーションによる二試行での分散退場最適化』
[1] 河原歩璃，丹羽　了，大西正輝，“大規模群集シミュレーションによる二試行での分散退場最適化，” 電子情報通信学会技術報告，vol.124, no.377, AI2024-11, pp.13-18, Feb. 2025．
2025年3月 SMASH 奨励賞 受賞
　

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