JST ERATO巨大グラフプロジェクト
２０１２－２０１７
総括と遺言

国立情報学研究所
河原林 健一なくなってしまったのは、、民主党（ERATO発足時は民主党政権！）
SMAP
笑っていいとも！
→ 「勤続疲労」のような症状を起こす


まだ残っているのは、、
AKBEXILE
Ｐｅｒｆｕｍｅ→ 手を変え品を変え、サプライズを起こして継続中。。


AIブーム、深層学習ブームのはじまりはERATO発足後！

大谷翔平投手 ２０１２年ドラフトで入団 ２０１７年にMLBへ５年以上、勤続疲労を起こさず、手を変え品を変えサプライズを起こすのは大変！ → 終わりを迎えることができてホッとしている
今日の目的： ５年間にできたこと５年間でできなかったこと

情報学研究・開発の現状
現状：

Ｇｏｏｇｌｅ, Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ, Ａｍａｚｏｎ, Ｆａｃｅｂｏｏｋなどの巨大IT企業の研究所の超一流の基礎研究者に水をあけられている！

世界のトレンド:・ 基礎研究が強いIT企業(データホルダー)が圧勝している状況
・ 「基礎研究力」と「パワー」がダイレクトに結びついている！
・ 「若い力」を最大限に利用＆人材の確保！
日本の現状：
・ 基礎研究の重要性が，企業に認識されているとは言いがたい・ 日本のＶＩＳＩＢＩＬＩＴＹも２－３％程度。数人のワールドクラスのみ！
・ 若手にチャンスはあるのか？ 人材はいるのか？
今後10年の日本の課題：

世界のトップはとにかく若い！

Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｉｎｓｉｄｅｒ
Ｎｏｖ. １４（２０１５）より

情報学研究・開発の現状

現状： Ｇｏｏｇｌｅ, Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ, Ａｍａｚｏｎ, Ｆａｃｅｂｏｏｋなどの巨大IT企業の研究所の超一流の基礎研究者に水をあけられている！
世界のトレンド:・ 基礎研究が強いIT企業(データホルダー)が圧勝している状況
・ 「基礎研究力」と「パワー」がダイレクトに結びついている！
・ 「若い力」を最大限に利用＆人材の確保！
日本の現状：
・ 基礎研究の重要性が，企業に認識されているとは言いがたい・ 日本のＶＩＳＩＢＩＬＩＴＹも２－３％程度。数人のワールドクラスのみ！
・ 若手にチャンスはあるのか？ 人材はいるのか？

今後10年の日本の課題：
・現状の日本： 国内の市場が大きいため、世界的に展開する必要がない！
→ ますます差がつく！
・国内から世界へ発信する（研究成果）を！
世界的に評価される基礎研究者で，かつ実社会への問題にも貢献できる人材（スーパーエリート）を多数輩出し，世界と戦う！
→ ＥＲＡＴＯの主目的！スーパーエリートとはどのような人材？

IT分野での理論研究者
IT大国 インドを支えるスーパーエリート

NASA, Microsoft Research, Google Researchの研究員（スーパーエリート）のうち３～５割は，インド出身

スーパーエリート：
１．高度な「数理科学・理論研究」と「プログラミング能力」を駆使し，世界最先端の研究成果を残す！（とくに「数理科学・理論研究」能力が充実）
２．産業界との密接な繋がり！実社会の問題も取り組む！
スーパーエリートを生み出す土壌 → 数学などの「基礎」が強い！
現在，世界がこぞって「基礎体力」のある学生を争奪！
ＥＲＡＴＯの主目的： このような人材を輩出する研究センターを作る！

ＪＳＴ・ＥＲＡＴＯ採択＆国際研究センター発足！
JST戦略的創造研究推進事業（ＥＲＡＴＯ型研究）における
平成２４年度 新規研究領域および研究総括の決定について（9月28日）
研究総括： 河原林 健一（カワラバヤシ ケンイチ）（国立情報学研究所 教授）
研究領域： 巨大グラフ
戦略目標： 人間と調和する情報環境を実現する基盤技術の創出
研究期間：５年程度、研究費総額：最大１２億円程度＋間接経費４億程度
研究内容： 巨大なネットワークを解析する高速アルゴリズムの開発を通じて、革新的な数学的理論を構築し、 大量情報の解析におけるその有効性の実証を目指します。

2012年10月1日より、ERATO発足に伴い、NIIに「ビッグデータ数理国際研究センター」発足

情報関係のＥＲＡＴＯプロジェクト
今井量子計算機構プロジェクト（2000-2005）： 研究総括 今井浩（東大教授）
主分野： 量子コンピューティング
合原複雑数理モデルプロジェクト（2003-2008）： 研究総括 合原一幸（東大教授）
主分野： 複雑系，非線形科学
五十嵐デザインインタフェースプロジェクト (2007-2013)： 研究総括 五十嵐健夫（東大教授）
主分野： コンピューターグラフィックス
岡ノ谷情動情報プロジェクト (2008-2014)： 研究総括 岡ノ谷一夫（東大教授）
主分野： 言動，社会科学関連の情報学
湊離散構造処理系プロジェクト (2009-2015)： 研究総括 湊真一（北大教授）
主分野： データマイニング，機械学習
河原林巨大グラフプロジェクト (2012-2018)： 研究総括 河原林健一（ＮＩＩ教授）
主分野： 離散数学，理論計算機科学，ＡＩ，データベース等「グラフ」に絡むものすべて！
パネルオフィサー： 喜連川優（東大→ＮＩＩ所長）

ＥＲＡＴＯで掲げた理念

１．博士課程終了までに３－５本のトップ会議論文を「あたりまえ」にする！
→ アメリカのトップ大学の基準（現状：日本全体で毎年１，２人）→ 日本にも毎年5人以上、この基準をみたす院生を！

2. 2０本以上のトップ会議論文を毎年通す「Big Lab」をつくる！
→ 日本でもできる！ ことを証明する！

3．「理論ベース」アプローチ
・ 機械学習・ＡＩ分野等で活躍しているトップ理論研究者が、データ使用・実社会で成功している！ → 同じレベルの仕事をする！
・ 理論ベースの研究が世界のトップへ近づく最短距離だということを示す！
→ 理論家の「力」を、自分から「率先」して見せる必要あり!
日本の強み！
１．多くの優秀な若手「組合せ最適化」研究者＆数理科学研究者
２．優秀な大学院生を巻き込む ← 日本の最大の強み！

人材育成： 未来のスーパースター ！
このプロジェクトの最大の武器は33歳以下の若手研究者と大学院生！
大学院生：
ACM-ICPC（プログラムコンテスト）世界大会出場者５名！
Ｔｏｐ Ｃｏｄｅｒ Ｏｐｅｎ＆Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｏｄｅ Ｊａｍ出場者 ８名！
若手研究者：
情報オリンピック 出場者 ３名
数学オリンピック出場者 ２名
その他，日本学術振興会育志賞，井上奨励賞，船井奨励賞などの受賞多数→ 日本の「情報分野」でトップクラス！

そんな我々だったが…
1.博士課程終了までに３－５本のトップ会議論文を「あたりまえ」にする！
2. 年間2０本程度のトップ会議論文を通す[ビッグラボ」をつくる！
→ 日本人でもできる！ ことを証明する！

2．「理論ベース」アプローチ
・ 機械学習分野等で活躍しているトップ研究者と同じレベルの仕事をする！ → 理論家の「力」を、自分から「率先」して見せる必要あり日本の強み！
１．多くの優秀な若手「組合せ最適化」研究者＆数理科学研究者
２．優秀な大学院生を巻き込む ← 日本の最大の強み！

ＥＲＡＴＯ開始時（２０１３年前後）
１．「アルゴリズム」・「理論」（ＳＴＯＣ, ＦＯＣＳ, ＳＯＤＡ）, 「最適化」以外のＣＳ分野の研究経験は全く無し （ＥＲＡＴＯ前は、pｕｂｌｉｓｈさえほとんどなかった）
２．ＥＲＡＴＯの戦力は，大学院生と20代後半の研究者のみ→ シニア層にはあまり期待していなかった！
3. 日本全国からの「業績のかき集めだけ」は絶対しない！→大失敗する可能性大！

実験なしコンピュータサイエンスの分野

理論
（数学）

精度重視
スケール・システム重視

Ｔｈｅｏｒｙ（ＳＴＯＣ，ＦＯＣＳ，ＳＯＤＡ）
理論
 Ｐｒｏｇｒａｍ Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＰＯＰＬ，ＰＬＤＩ，ＳＩＧＰＬＡＮ，ＬＩＣＳ）
 Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ（ＮＩＰＳ，ＩＣＭＬ）
機械学習
 Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ（ＫＤＤ，ＷＷＷ，ＷＳＤＭ） データマイニング ＡＩ（ＡＡＡＩ，ＩＪＣＡＩ）
 ＮＬＰ（ＡＣＬ）
自然言語処理 Ｄａｔａｂａｓｅ（ＶＬＤＢ，ＳＩＧＭＯＤ，ＩＣＤＥ）
データベース Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ（ＳＩＧＣＯＭＭ，ＩＮＦＯＣＯＭ）
通信
 Ｓｙｓｔｅｍ（ＯＳＤＩ，ＮＳＤＩ，ＳＯＳＰ）
 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ（ＣＶＰＲ，ＩＣＣＶ）
コンピュータービジョン
 Ｇｒａｐｈｉｃｓ（ＳＩＧＧＲＡＰＨ）
グラフィックス実装 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ＆ＳｕｐｅｒＣｏｍｐｕｔｅｒ（ＩＳＣＡ，ＳＣ） システム
 Ｃｈｉ ｅｔｃ..
ヒューマンインタフェース エンジニア


実験なし

ＥＲＡＴＯがカバーする分野

トップ研究者が動く方向理論
（数学）

精度重視
スケール・システム重視

Ｔｈｅｏｒｙ（ＳＴＯＣ，ＦＯＣＳ，ＳＯＤＡ）
 Ｐｒｏｇｒａｍ Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＰＯＰＬ，ＰＬＤＩ，ＳＩＧＰＬＡＮ，ＬＩＣＳ）
 Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ（ＮＩＰＳ，ＩＣＭＬ）
 Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ（ＫＤＤ，ＷＷＷ，ＷＳＤＭ）
 ＡＩ（ＡＡＡＩ，ＩＪＣＡＩ）
 ＮＬＰ（ＡＣＬ）
 Ｄａｔａｂａｓｅ（ＶＬＤＢ，ＳＩＧＭＯＤ，ＩＣＤＥ）
 Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ（ＳＩＧＣＯＭＭ，ＩＮＦＯＣＯＭ）
 Ｓｙｓｔｅｍ（ＯＳＤＩ，ＮＳＤＩ，ＳＯＳＰ）
 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ（ＣＶＰＲ，ＩＣＣＶ）
 Ｇｒａｐｈｉｃｓ（ＳＩＧＧＲＡＰＨ）
 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ＆ＳｕｐｅｒＣｏｍｐｕｔｅｒ（ＩＳＣＡ，ＳＣ）実装システム
 Ｃｈｉ ｅｔｃ..
エンジニアトップ会議採用される論文を書くためには、理論研究者を最低一人巻き込む データホルダーも巻き込む 現実的＆困難な課題を持っている人を巻き込む
 （実装力のある）大学院生＆PDが主導


GOOGLE，MICROSOFT等のトップIT企業研究者の手法！
ＧＯＯＧＬＥ，ＭＩＣＲＯＳＯＦＴは理論研究者の力を企業のパワーに結び付けている！

国際的に評価される研究成果を出すためには、


理論研究者を最低一人巻き込む

データホルダーも巻き込む
現実的＆困難な課題を持っている人を巻き込む（実装力のある）大学院生＆PDが主導



GOOGLE，MICROSOFT等のトップIT企業の研究所と同様の研究組織を目指す！（→このような研究所は日本では皆無！）

ERATOの組織づくり
離散数学，アルゴリズム，機械学習，データマイニン
グ，統計物理学，データベース，最適化，OR等，広範囲にわたる日本のトップ研究者集団！
「数理科学」のキーワードのもとに数学，OR，情報科学のトップ研究者が集結！
⇒ 日本初の試み！
⇒ 高度な数理科学を扱う世界のスーパーエリートと対等に戦うことが可能に！
（例外的に各分野トップクラスの若手研究者も雇用！最高の研究環境を提供！）


アルゴリズムのプロと、プログラミングのプロを多数擁立！
「優秀」な大学院生（修士学生も含む）が中心となるプロジェクトが多数（数理科学の専門家がサポート）→日本全国から「優秀」な大学生・大学院生をスカウト！

人材育成： 未来のスーパースター ！
このプロジェクトの最大の武器は33歳以下の若手研究者と大学院生！
大学院生：
ACM-ICPC（プログラムコンテスト）世界大会出場者５名！
Ｔｏｐ Ｃｏｄｅｒ Ｏｐｅｎ＆Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｏｄｅ Ｊａｍ出場者 ８名！
若手研究者：
情報オリンピック 出場者 ３名
数学オリンピック出場者 ２名
その他，日本学術振興会育志賞，井上奨励賞，船井奨励賞などの受賞多数→ 日本の「情報分野」でトップクラス！

実験なしＥＲＡＴＯがカバーする分野

トップ研究者が動く方向理論（数学）

精度重視
スケール・システム重視

Ｔｈｅｏｒｙ（ＳＴＯＣ，ＦＯＣＳ，ＳＯＤＡ）
 Ｐｒｏｇｒａｍ Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＰＯＰＬ，ＰＬＤＩ，ＳＩＧＰＬＡＮ，ＬＩＣＳ）
 Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ（ＮＩＰＳ，ＩＣＭＬ）
 Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ（ＫＤＤ，ＷＷＷ，ＷＳＤＭ）
 ＡＩ（ＡＡＡＩ，ＩＪＣＡＩ）
 ＮＬＰ（ＡＣＬ）
 Ｄａｔａｂａｓｅ（ＶＬＤＢ，ＳＩＧＭＯＤ，ＩＣＤＥ）
 Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ（ＳＩＧＣＯＭＭ，ＩＮＦＯＣＯＭ）
 Ｓｙｓｔｅｍ（ＯＳＤＩ，ＮＳＤＩ，ＳＯＳＰ）
 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ（ＣＶＰＲ，ＩＣＣＶ）
 Ｇｒａｐｈｉｃｓ（ＳＩＧＧＲＡＰＨ）
 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ＆ＳｕｐｅｒＣｏｍｐｕｔｅｒ（ＩＳＣＡ，ＳＣ）実装
システム Ｃｈｉ ｅｔｃ..
エンジニア我々の研究成果（’１３-’１7）：数！
注意： 情報学分野では、論文誌よりトップ国際会議に論文が採用される方が重要！

アルゴリズム＆理論（ＳＴＯＣ, ＦＯＣＳ, ＳＯＤＡ）+ ＳＯＤＡ‘１３ ＆１５, ＦＯＣＳ’１５, Ｂｅｓｔ Ｐａｐｅｒ Ａｗａｒｄｓ!
 データベース (ＳＩＧＭＯＤ, ＶＬＤＢ, ＩＣＤＥ) 機械学習等(ＩＣＭＬ, ＮＩＰＳ, ＡＡＡＩ, ＩＪＣＡＩ) データマイニング(ＫＤＤ, ＷＷＷ, ＣＩＫＭ,ＷＳＤＭ)
 その他(ＳＯＣＧ, ＬＩＣＳ, ＩＮＦＯＣＯＭ,ＣＣＣ,ＡＣＬ)
３8
738
１510

評価
１．合計108本（以上）は，日本全体の１/４～１/３.
２．計算機科学分野の広範囲をカバーしている
３．ほぼすべての論文が，「数理科学」の理論研究ベース（多くの理論の組み合わせ）！
４．ほぼすべての論文で，大学院生、ポスドクが主体！
5．同じ予算規模の中では、世界の有数の研究センターに！

「純粋」な底上げ
ERATO関係者は、ERATO前は「ど素人！」
ERATO関係者の論文数
ＥＲＡＴＯ前（合計） ＥＲＡＴＯ中 データベース (ＳＩＧＭＯＤ, ＶＬＤＢ, ＩＣＤＥ)
０→7 機械学習等(ＩＣＭＬ, ＮＩＰＳ, ＡＡＡＩ, ＩＪＣＡＩ)
4→38
 データマイニング(ＫＤＤ, ＷＷＷ, ＣＩＫＭ,ＷＳＤＭ) 1→
１5
 その他(ＬＩＣＳ, ＩＮＦＯＣＯＭ,ＡＣＬ)
0→
6
合計

5→

毎年 ＋１５ の底上げ！

66

我々の研究成果（’１３-’１7）：質！
アルゴリズム＆理論（ＳＴＯＣ, ＦＯＣＳ, ＳＯＤＡ）
１．SODA’13 Best paper!
M. Grohe, K. Kawarabayashi and B. Reed，A Simple Algorithm for the Graph Minor
Decomposition - Logic Meets Structural Graph Theory
2. SODA’15 Best paper!
Bingkai Lin，The Parameterized Complexity of k-Biclique
3. FOCS’15 Best paper!
Benjamin Rossman, Rocco A. Servedio, Li-Yang Tan，An Average-Case Depth
Hierarchy Theorem for Boolean Circuits
4. STOC’17 Best paper!
Satoru Iwata and Yusuke Kobayashi,
A weighted matroid parity problem
国際学術誌： J. ACM, SIAM COMP., J. Combin. Theory Ser など分野を代表する学術雑誌にも６０本以上の論文掲載

人材育成ＲＡ, ＰＤの過去３年間でのポジション取得状況（⇒ＥＲＡＴＯ終了までに１．５倍程度の規模になる可能性あり）
トロント大助教(Ａｓｓｉｓｔａｎｔ Ｐｒｏfｅｓｓｏｒ)
 ＮＩＩ助教（3人）
 東大助教（5人）
 京大助教 東工大助教
 大阪大助教(2人）
 東北大助教
ＡＩＰセンター研究員（5人）


静岡大助教
 豊橋技術大学助教
 ＮＩＣＴテニュアトラック研究員
 産総研ＡＩセンターテニュアトラック研究員
 鳥取大助教
 帝京大専任講師
 JSTさきがけ研究員（3人）
JST ACT-I採用者（７人）


その他： ＮＥＣ研究所、日立研究所、富士通研究所、Ｇｏｏｇｌｅ、リクルートなど多数
ＲＡから学振（ＤＣ）→１５人

成功したこと＆5年間で変えられたこと
１．博士課程終了までに３－５本のトップ会議論文を「あたりまえ」にする！
→ 実際に５人が達成＋研究員も同じくらいの業績を５名が達成（アメリカのトップ大学の基準を満たす研究者多数！ 今まで：年１，２人）→ 5年間で日本の底上げに成功！
２．年間２０本以上をトップ会議に通す「ビッグラボ」の達成！
→ 世界のビッグラボと同じ程度の予算規模で達成！
→ 日本もできる！
３．「理論ベース」アプローチ
・ 機械学習・ＡＩ分野等で活躍しているトップ理論研究者と同じレベルの仕事をする！
・ 理論ベースの研究が世界のトップへ近づく最短距離だということを示す！
→ 理論家の「力」を、自分から「率先」して見せる必要あり!

4. 日本の強みは生かせた？
3.１ 多くの優秀な若手「組合せ最適化」研究者＆数理科学研究者
3.2 優秀な大学院生を巻き込む ← 日本の最大の強み！

コミュニティに訴えることができたこと成功した研究例は…
１．多くの大学院生・ＰＤが主導
２．「理論ベース」のアプローチ（若手研究者の）研究に必要な能力 ［重要度順］
１．アルゴリズムの理解
２．（組合せ）最適化の理解
３．実装力
４．機械学習・AI・データベース・データマイニングでの知識
線形代数、積分、最適化、離散数学、アルゴリズム、確率、統計、モデル化などの基礎数理の重要性の強調！

ＥＲＡＴＯは本当に5年で変えられた？
日本の底上げに成功した？

VLDB

SIGMODstocFOCS

35

CVPR/ICCV採択状態（全体vs.日本）
CVPR(2013-2017)-Overall
3000
2500
2000
1500
1000500
0

CVPR FROM JAPAN
2680

1801

1807

2123

2145

4.00%

203.00%

15472

540

602643

783

2013

2014

2015

2016

2017

Submitted

252.00%1051.00%00.00%

2013

Accepted

2143

2000
1500

1699

162902016

2017
Ratio

ICCV FROM JAPAN
254.00%203.00%152.00%101000500

2015

Accepted from JapanICCV(2013,2015,2017)-Overall
2500

2014

62152545402013

2015
Submitted

2017
Accepted

1.00%

52013

2015
Accepted from Japan

2017

0.00%

Ratio

2017.11.16

システム、ネットワーク、アーキテクチャー分野など「大型チーム」が必要な分野に手を出せなかった。。。

ＣＶ，ＧＲＡＰＨＩＣＳはセンスなかった（画像、言語、人間よりは、数式の方が好き。。）
STOC,FOCSに対して、上澄みができなかった。。。

ビッグラボを作れたものの、分野DIVERSEすぎた。。

業績のかき集めは絶対にやらない！
（評価は、いかに5年間で変えられたか？日本の底上げに貢献したか？ のみ）

人材輩出を必ず視野に入れる

分野全体へのEHANCEを必ず視野に

研究総括の自己満足（分野、体制などを含め）はなるべく排除！



若手中心の「ビッグラボ」をつくる！



５年以上は保持をしない！（回転をよくする）



将来偉くなりそうな人と仲良くなる！

STOC’17
SODA’17
PC
FOCS’18 PC
IJCAI’18 SPC

赤： STOC 、FOCS、SODA
緑： それ以外のトップ会議







基礎系分野（今回の参加PJがカバーする分野）は、つねに横のつながりを重要に！
企業研究者！
自分の分野の以外（とくに隣接分野）のトップ会議論文に発表する研究者へのRESPECTを！

それぞれの分野にひとつづつ「ビッグラボ」を！



チャレンジするERATOには常に温かい目を！

STOC, FOCS向上→ お金は多くはいらないが、手間がかかる。。。


社会実装も徐々に

Constantinos Daskalakis, Krzysztof Choromanski,
Moritz Hardt, Yaron Singer, Gregory Valiant, Wei Chen,
Tim Roughgarden, Rahul Jain, Moshe Tennenholtz,
Noga Alon, Yishay Mansour, Shay Moran,
Amir Yehudayoff, Sergei Vassilvitskii, Adam R. Klivans,Avrim Blum, Ankur Moitra, Yuichi Yoshida,Aaron Roth, Piotr Indyk, Ilya P. Razenshteyn,Vahab S. Mirrokni, Alina Ene, Huy L. Nguyen,László A. Végh, Benjamin Moseley, Konstantin Makarychev,

Sergey Yekhanin, David P. Woodruff, Janardhan Kulkarni,Rong Ge, Tengyu Ma, Ken-ichi Kawarabayashi,
Brendan Lucier, Vasilis Syrgkanis, Christian Borgs,Jennifer T. Chayes, Maria-Florina Balcan,
Flavio Chierichetti, Ravi Kumar, Santosh Vempala,
Jon M. Kleinberg, Nicole Immorlica, Angelika Steger,
Satyen Kale, Vincent Cohen-Addad, Gábor Lugosi,Krzysztof Onak, Mikkel Thorup, MohammadTaghiHajiaghayi,
MohammadHossein Bateni, David KempeShachar Lovett (19)David P. Woodruff (19)Mikkel Thorup (16)Mark Braverman (16)Ken-ichi Kawarabayashi (15)Danupon Nanongkai (15)
Rocco A. Servedio (15)Yin Tat Lee (15)Daniel M. Kane (15)Santosh Vempala (14)Raghu Meka (14)David Steurer (14)Ankur Moitra (14)Venkatesan Guruswami (13)Toniann Pitassi (12)Avi Wigderson (12)Ran Raz (12)Aaron Sidford (12)Richard Peng (12)Rafael Pass (11)

アルゴリズム＆理論(STOC,FOCS,SODA)

データベース (SIGMOD, VLDB, ICDE)

機械学習(ICML, NIPS)

データマイニング(KDD, WWW,WSDM)

人工知能（AAAI, IJCAI)STOC, FOCS向上→ お金は多くはいらないが、手間がかかる。。。
数理的土壌を作ることが必要(NIPSに60人近くが関わっている）


社会実装も徐々に

記録

記憶