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大久保　豪人 (オオクボ　マサト)

  • 経営学部経営学科　准教授
Last Updated :2024/04/06

研究者情報

学位

  • 博士（工学）（早稲田大学）

科研費研究者番号

  • 40777976

J-Global ID

研究分野

  • 社会基盤（土木・建築・防災） / 社会システム工学 / 品質統計
  • 社会基盤（土木・建築・防災） / 社会システム工学 / 経営システム工学

経歴

  • 2019年04月 - 現在  早稲田大学データサイエンス研究所招聘研究員
  • 2019年04月 - 現在  東洋大学経営学部 経営学科講師
  • 2018年04月 - 2019年03月  早稲田大学創造理工学部 経営システム工学科助教
  • 2016年04月 - 2018年03月  早稲田大学創造理工学部 経営システム工学科助手
  • 2013年04月 - 2016年03月  旭化成株式会社情報システム部

学歴

  • 2016年04月 - 2018年03月   早稲田大学大学院   創造理工学研究科   経営システム工学専攻 博士後期課程
  • 2011年04月 - 2013年03月   早稲田大学大学院   創造理工学研究科   経営システム工学専攻
  • 2007年04月 - 2011年03月   早稲田大学   創造理工学部   経営システム工学科

所属学協会

  • 日本経営工学会   応用統計学会   日本品質管理学会   

研究活動情報

論文

講演・口頭発表等

  • The T-method with the application of sparse modeling  [通常講演]
    Ryo Asano; Masato Ohkubo; Shinto Eguchi; Yasushi Nagata
    Asian Network for Quality (ANQ) Congress 2022, Beijing 2022年10月 口頭発表（一般）
  • A Consideration of the Recognition Taguchi Method Using High-Dimensional Principal Component Analysis
    Ryo ASANO; Masato OHKUBO; Yasushi NAGATA
    Asian Network for Quality (ANQ) Congress 2021, Singapore 2021年10月 口頭発表（一般）
  • Mahalanobis-Taguchi Method for Anomaly Detection and Classification  [通常講演]
    Kentaro HONMA; Masato OHKUBO; Yasushi NAGATA
    Asian Network for Quality (ANQ) Congress 2021 2021年10月 口頭発表（一般）
  • Anomaly detection for noisy data with the Mahalanobis–Taguchi system  [通常講演]
    Masato OHKUBO; Yasushi NAGATA
    22th QMOD conference on Quality and Service Sciences ICQSS 2019年10月 口頭発表（一般）
  • ロバスト・スパース・グラフィカル・モデリングに基づく マハラノビス・タグチ法  [通常講演]
    大久保豪人; 藤澤洋徳; 永田靖
    日本品質管理学会 第119回研究発表会 2019年05月 口頭発表（一般）
  • ベイズ的主成分分析を応用したマハラノビス・タグチ法  [通常講演]
    大久保豪人; 永田靖
    日本品質管理学会 第48回年次大会研究発表会 2018年11月 口頭発表（一般） 大阪
  • Conditional anomaly detection based on a latent class model  [通常講演]
    Masato OHKUBO; Yasushi NAGATA
    21th QMOD conference on Quality and Service Sciences ICQSS 2018年08月 口頭発表（一般） Wales
  • QUALITY DESIGN BASED ON TAGUCHI’S LOSS FUNCTION  [通常講演]
    Masato OHKUBO; Yasushi NAGATA
    International Academy of Business and Economics (IABE)-2018 MunichConference 2018年06月 口頭発表（一般） Munich
  • 潜在クラスモデルに基づくマハラノビス・タグチ法  [通常講演]
    大久保豪人; 永田靖
    日本品質管理学会 第116回研究発表会 2018年05月 口頭発表（一般） 東京
  • MTシステムによる高次元データ解析  [通常講演]
    大久保豪人; 永田靖
    日本品質管理学会 第115回研究発表会（関西支部） 2017年09月 口頭発表（一般） 大阪
  • 単位空間の汚染にロバストなマハラノビス・タグチ法  [通常講演]
    大久保豪人; 永田靖
    2017年度 統計関連学会連合大会 2017年09月 口頭発表（一般） 愛知
  • Anomaly detection in high-dimensional data with the Mahalanobis-Taguchi system  [通常講演]
    Masato OHKUBO; Yasushi NAGATA
    20th QMOD conference on Quality and Service Sciences ICQSS 2017年08月 口頭発表（一般） Copenhagen / Elsinore, Denmark and Helsingborg, Sweden
  • γダイバージェンスに基づくMT法  [通常講演]
    大久保豪人; 永田靖
    日本品質管理学会 第113回研究発表会 2017年05月 口頭発表（一般） 東京
  • スパース・モデリングを応用したマハラノビス・タグチ法による異常検知  [通常講演]
    大久保豪人; 永田靖
    情報処理学会 第79回全国大会 2017年03月 口頭発表（一般） 愛知
  • グラフィカル・モデリングに基づくMT法  [通常講演]
    大久保豪人; 永田靖
    日本品質管理学会 第46回年次大会 2016年11月 口頭発表（一般） 愛知
  • Applying Graphical Modeling to the Mahalanobis-Taguchi Method  [通常講演]
    Masato OHKUBO; Yasushi NAGATA
    Asian Network for Quality (ANQ) Congress 2016 2016年09月 口頭発表（一般） Vladivostok
  • MTシステムにおける小標本データの解析方法  [通常講演]
    大久保豪人; 永田靖
    日本品質管理学会 第101回研究発表会 2013年05月 口頭発表（一般） 東京
  • 次元圧縮を用いたMTシステムにおける判定方法  [通常講演]
    大久保豪人; 永田靖
    日本品質管理学会 第42回年次大会 2012年10月 口頭発表（一般） 石川
  • タグチのRT法におけるアンサンブル学習の導入  [通常講演]
    大久保豪人; 永田靖
    日本品質管理学会 第98回研究発表会 2012年05月 口頭発表（一般） 東京
  • 同一次元でない連続量データのためのタグチのRT法の改良手法  [通常講演]
    大久保豪人; 永田靖
    日本品質管理学会 第95回研究発表会 2011年05月 口頭発表（一般） 東京

MISC

受賞

  • 2023年10月 ANQ Congress 2023 Best Paper Award
     
    受賞者: 太田陸;岩本大輝;大久保豪人;永田靖
  • 2021年10月 ANQ Congress 2021 Best Paper Award
     
    受賞者: 本間健太郎;大久保豪人;永田靖
  • 2019年10月 ANQ Congress 2019 Best Paper Award
     
    受賞者: 大山耕介;大久保豪人;永田靖
  • 2018年11月 日本品質管理学会 JSQC Activity Acknowledgment賞
     
    受賞者: 大久保 豪人
  • 2018年09月 応用統計学会 奨励論文賞
     JPN official_journal 
    受賞者: 大久保豪人
  • 2017年09月 ANQ Congress 2017 Best Paper Award
     
    受賞者: 大久保豪人;永田靖
  • 2017年09月 日本品質管理学会（関西支部） 最優秀発表賞
     japan_society 
    受賞者: 大久保豪人
  • 2017年08月 20th QMOD conference on Quality and Service Sciences ICQSS Best Paper Award Nomination
     international_society 
    受賞者: Masato OHKUBO;Yasushi NAGATA
  • 2017年05月 日本品質管理学会 優秀発表賞
     JPN 
    受賞者: 大久保豪人
  • 2012年10月 日本品質管理学会 最優秀論文賞
     JPN 
    受賞者: 大久保豪人;永田靖

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2021年04月 -2026年03月 
    代表者 : 大久保 豪人
     
    本研究では，センサー・データを活用した設備機器等の状態監視システムの実現に向けて，タグチメソッドから着想を得た誤差因子にロバストな異常検出法を開発することを目的としている．2021年度は，国際会議にて3件の発表を行うことができた．なお，以下の研究の一部はJSPS科研費18K13953の助成を受けている． 【研究実績I】 運転状況等に応じた複数の正常モードをもつデータからの異常検出を可能とするプロシージャを開発した．この提案プロシージャを改善する形で誤差因子にロバストな異常検出法を目指す予定である．なお，この成果の一部を2021年度の国際会議にて発表し，Best Paper Awardを受賞した． 【研究実績II】Ohkubo & Nagata (2018)で提案した異常検出プロシージャ，すなわち高次元データからの異常検出をより適切に実行できる異常検出プロシージャを新たな観点から再評価した．この研究により，高次元データを対象とした異常検出プロシージャの拡張について一定の方向性を見出すことができた．次年度以降も引き続き，本プロシージャの改善を進めて行きたい．なお，この成果の一部を2021年度の国際会議にて発表している． 【研究実績III】異常検出プロシージャを統計的パターン認識の枠組みに則って実行する方法について議論を行った．その予備的な研究として，タグチのT法を分類問題に応用するプロシージャを開発した．次年度以降，この成果を分類問題ではなく異常検出問題に適用可能なプロシージャに発展させる予定である．なお，この成果の一部を2021年度の国際会議にて発表している．
  • ロバスト・スパース・モデリングに基づく実用的な異常検出法の開発
    日本学術振興会：科学研究費助成事業（若手研究）
    研究期間 : 2018年04月 -2021年03月 
    代表者 : 大久保豪人
  • 異常検出に向けたロバスト・スパース・グラフィカルモデリング法の開発
    統計数理研究所：公募型人材育成事業（若手育成）
    研究期間 : 2018年04月 -2019年03月 
    代表者 : 大久保 豪人
  • スパース・ モデリングに基づく統計的異常検知プロセスの確立
    早稲田大学：特定課題B
    研究期間 : 2017年04月 -2018年03月 
    代表者 : 大久保 豪人
  • 小標本データーを対象とした実用的な統計的異常検知手法の開発・改善
    早稲田大学：特定課題（新任の教員等）
    研究期間 : 2016年04月 -2017年03月 
    代表者 : 大久保 豪人
  • ダイバージェンス型メソッドに基づくロバストなオンライン異常検出法の開発
    統計数理研究所：共同利用（一般研究2）
    代表者 : 大久保 豪人

担当経験のある科目

  • 【ゼミ】演習II
    東洋大学
  • 【ゼミ】演習I
    東洋大学
  • 【ゼミ】基礎演習II
    東洋大学
  • 【ゼミ】基礎演習I
    東洋大学
  • 【演習】多変量解析法B
    早稲田大学
  • 【演習】経営統計実習講義
    東洋大学
  • 【演習】経営データ分析実習講義
    東洋大学
  • 【講義】経営統計
    東洋大学
  • 【講義】経営統計基礎
    東洋大学

その他のリンク

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