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．

[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
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

[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, S. Watanabe, M. Nomura, Y. Ozaki, M. Onishi, H. Habe,
“Evaluating Initialization of Nelder-Mead Method
for Hyperparameter Optimization in Deep Learning,”
International Conference on Pattern Recognition, ICPR2020.
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

[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），IS2-18，July 2022．
2023年4月 次世代研究者挑戦的研究プログラム 採択

[2] 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.
[1] 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），CM-003，Sep. 2022．
2022年 FIT論文賞 受賞
IEEE Computer Society Japan Chapter SMASH Young Researcher Award

[1] Mei Takeda, Masaki Onishi,
“Verification of the Effectiveness of Evacuation Guidance in
Underground Passages Using Multi-Objective Bayesian Optimization,”
International Conference on Pedestrian and Evacuation Dynamics, PED2023.
[1] 武田芽依，大西正輝，
“多目的ベイズ最適化を用いた震災時における地下誘導の検証，”
進化計算シンポジウム講演論文集, S2-03, pp.120-125, Dec. 2022．
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

[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（MIRU2022），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

[1] 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．
[2] 大田竹蔵，坂東宜昭，井本桂右，大西正輝，
“視聴覚自己教師あり学習に基づく音響イベント検出，”
情報処理学会全国大会，5S-05，March 2023．

[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.
[1] 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.

[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.
[1] 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, pp.61-66, Dec 2021．

川上 健太（2023年3月修了）
同変性を有するグラフニューラルネットワークによる人流予測

[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，4R-08，March 2023．
第86回 情報処理学会全国大会 学生奨励賞 受賞

[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），IS2-18，July 2022．

[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, M. Yano, M. Onishi,
“Effective hyperparameter optimization
using Nelder-Mead method in deep learning, ”
IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications, (2017) 9:20.
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

[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，2I3-GS-5b-02，June 2021．

[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，1J3-OS-10-04, 2020．

[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

[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（MIRU）, 2018.

曾 奕夫（2020年3月修了）
Social GAN を用いた人流解析

[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 (W3PHIAI), 2020.

[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（MIRU）, 2018．
[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 (W3PHIAI), 2019.
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

[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

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．

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．