主要な著書・論文リスト
学術誌論文
2021 年
・[ 原著論文 ] Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, STBM+: Advanced Stochastic
Trading Behavior Model for Financial Markets using Residual Blocks or Transformers, New
Generation Computing, 2021.
・ DOI 10.1007/s00354-021-00145-z
2020 年
・[ 原著論文 ] Maeda, I.; deGraw, D.; Kitano, M.; Matsushima, H.; Izumi, K.; Sakaji, H.; Kato, A.
Latent Segmentation of Stock Trading Strategies Using Multi-Modal Imitation Learning. J. Risk
Financial Manag. 2020, 13, 250.
・ https://doi.org/10.3390/jrfm13110250
・[ 原著論文 ] Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Comparing
Actual and Simulated HFT Traders' Behavior for Agent Design, Journal of Artificial Societies andSocial Simulation, The 23(3), June 2020, DOI: 10.18564/jasss.4304
・[ 原著論文 ] Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu
Matsushima, Yasushi Ishikawa, Forecasting Net Income Estimate and Stock Price Using Text
Mining from Economic Reports, Information, MDPI, 2020, Vol.11, No.292, (May. 2020).
・[ 原著論文 ] Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu
Matsushima, Japanese interest rate forecast considering the linkage of global markets using machinelearning methods, International Journal of Smart Computing and Artificial Intelligence, Vol.4, No.1,(May. 2020).
・[ 原著論文 ] Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita, Kiyoshi Izumi,
Contextual Sentiment Neural Network for Document Sentiment Analysis, Data Science andEngineering, Springer, doi="10.1007/s41019-020-00122-4", (May, 2020)
・[ 原著論文 ] Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima,
Autoencoder-Based Three-Factor Model for the Yield Curve of Japanese Government Bonds and a
Trading Strategy, Journal of Risk and Financial Management, Vol.13, No.4, doi="10.3390/jrfm13040082", (Apr. 2020).
・[ 原著論文 ] Kyoto Yono, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Takashi Shimada, Kiyoshi Izumi,
Construction of Macroeconomic Uncertainty Indices for Financial Market Analysis Using a
Supervised Topic Model, Journal of Risk and Financial Management, Vol.13, No.4, doi="10.3390/jrfm13040079", (Apr. 2020).
・[ 原著論文 ] Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima, Hiroki
Sakaji, Impact Analysis of Financial Regulation on Multi-Asset Markets Using Artificial Market
Simulations, Vol.13, No.4, doi="10.3390/jrfm13040075", (Apr. 2020).
・[ 原著論文 ] Iwao Maeda, David deGraw, Michiharu Kitano, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji,
Kiyoshi Izumi, Atsuo Kato, Deep Reinforcement Learning in Agent Based Financial Market
Simulation, Vol. 13, No. 4, doi="10.3390/jrfm13040071", (Apr. 2020).
2019 年
・ [ 原著論文 ] Daigo Tashiro, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, and Hiroki Sakaji, Encoding ofHigh-frequency Order Information and Prediction of Short-term Stock Price by Deep Learning,
Quantitative Finance, Vol. 19, No. 6, pp. 1499-1506 (2019), doi=10.1080/14697688.2019.1622314
・ [ 原著論文 ] Masanori HIRANO, Hiroki SAKAJI, Shoko KIMURA, Kiyoshi IZUMI, Hiroyasu
MATSUSHIMA, Shintaro NAGAO, Atsuo KATO: Related Stocks Selection with Data
Collaboration using Text Mining, Information (ISSN 2078-2489), 10(3), 102, 2019, MDPI,
doi=10.3390/info10030102
・ [ 原著論文 ] Ryo Hamawaki; Kiyoshi Izumi; Hiroki Sakaji; Takashi Shimada; Hiroyasu
Matsushima, Chain Bankruptcy Size in Inter-bank Network: the Effects of Asset Price Volatility

1and the Network Structure, Journal of Computational Social Science, Volume 2, Issue 1, pp 53-66,
2019, Springer, doi=10.1007/s42001-019-00041-z
・ [ 原著論文 ] 坂地泰紀 , 和泉潔 , 松島裕康 , 川瀬和哉 , 林寛 , 接触履歴を用いた地域景況イ
ンデックスの自動生成 , 日本知能情報ファジィ学会誌 , 31 巻 2 号 p. 626-635, 2019,
doi=10.3156/jsoft.31.2_626
・ [ 解説論文 ] 和泉 潔 , ビッグデータと人工知能を用いたファイナンス研究の潮流 , 金融研
究 , 30 巻 1 号 , 日本銀行 , pp. 15-28, 2019.
・ [ 原著論文 ] Noda, Itsuki; Murase, Yohsuke; Ito, Nobuyasu; Izumi, Kiyoshi; Hattori, Hiromitsu;
Kamada, Tomio; Mizuta, Hideyuki; Takeuchi, Mikio, Project CASSIA ---Framework for
Exhaustive and Large-Scale Social Simulation---, Advanced Software Technologies for Post-Peta
Scale Computing: The Japanese Post-Peta CREST Research Project, Springer, pp. 271-299, 2019,
doi="10.1007/978-981-13-1924-2_14"
2018 年
・ [ 原著論文 ] Ito, Tomoki; Sakaji, Hiroki; Izumi, Kiyoshi; Tsubouchi, Kota; Yamashita, Tatsuo,
GINN: gradient interpretable neural networks for visualizing financial texts, International Journal of
Data Science and Analytics, 2018, doi="10.1007/s41060-018-0160-8"・ [ 原著論文 ] Noda, Itsuki; Ito, Nobuyasu; Izumi, Kiyoshi; Mizuta, Hideki; Kamada, Tomio;
Hattori, Hiromitsu, Roadmap and research issues of multiagent social simulation using
high-performance computing, Journal of Computational Social Science, vol. 1, no. 1, pp. 155-166,
2018, doi="10.1007/s42001-017-0011-8",
・ [ 原著論文 ] 高野海斗 , 酒井浩之 , 坂地泰紀 , 和泉潔 , 岡田奈奈 , 水内利和 , 株主招集通知における議案タイトルとその分類及び開始ページの推定システム , 自然言語処理 , Vol.1,
No.25, pp.3-31, 2018. doi: [https://doi.org/10.5715/jnlp.25.3]
・ [ 原著論文 ] Zhouhao Wang, Enda Liu, Hiroki Sakaji, Tomoki Ito, Kiyoshi Izumi, Kota
Tsubouchi, Tatsuo Yamashita, Estimation of Cross-Lingual News Similarities Using Text-Mining
Methods, Journal of Risk and Financial Management, Vol.11, No.1, 2018. doi:10.3390/jrfm11010008
・ [ 原著論文 ] 和泉 潔 , 坂地 泰紀 , 資産運用における人工知能の活用 , 年金と経済 , 年金総合研究センター ,2018-01,36,4,pp.23-27
2017 年
・ [ 原著論文 ] Torii, Takuma; Kamada, Tomio; Izumi, Kiyoshi; Yamada, Kenta, Platform design forlarge-scale artificial market simulation and preliminary evaluation on the K computer, Artificial
Life and Robotics, vol.22, no. 3. pp. 301-307, 2017, doi="10.1007/s10015-017-0368-z"
・ [ 原著論文 ] Kiyoshi Izumi, Hiroshi Suzuki, Fujio Toriumi, Transfer Entropy Analysis ofInformation Flow in a Stock Market, in "Economic Foundations for Social Complexity Science:
Theory, Sentiments, and Empirical Laws", pp. 193-208, Springer, 2017. doi="10.1007/978-981-10-5705-2_10"
・ [ 原著論文 ] Enda Liu; Tomoki Ito; Kiyoshi Izumi; Kota Tsubouchi; Tatsuo Yamashita,
Extraction of Bi-graph Structures Among Multilingual Financial Words Using Text-Mining
Methods, in "Economic Foundations for Social Complexity Science: Theory, Sentiments, andEmpirical Laws", pp. 179-191, Springer, 2017. doi="10.1007/978-981-10-5705-2_9"
・ [ 原著論文 ] Ryo Ito, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Shintaro Suda, Lexicon Creation for Financial
Sentiment Analysis using Network Embedding, Journal of Mathematical Finance, Vol.7, No.4,
PP.896-907, 2017. DOI: 10.4236/jmf.2017.74048
・ [ 原著論文 ] 西岡 伸 , 鳥居 拓馬 , 楠本 拓矢 , 松本 渉 , 和泉 潔 , マーケットメーカーがダーク・プールの存在する市場の効率性に与える影響：人工市場アプローチによる分析 , 人工知能学会論文誌 ,32 巻 (2017) 5 号 p. AG16-C_1-10 , DOI: https://doi.org/10.1527/tjsai.AG16-C・ [ 原著論文 ] 和泉 潔 , 坂地 泰紀 , 伊藤 友貴 , 伊藤 諒 , 金融テキストマイニングの最新技術
動向 , 証券アナリストジャーナル , 日本証券アナリスト協会 ,55,10,28-36,2017-10.
・[ 解説論文 ] 和泉 潔， 米納 弘渡 , 教育現場におけるエージェント・モデリング演習 , 日
本オペレーションズ・リサーチ学会論文誌 62(8) 487-493 20172016 年

2

・ 川久保 佐記 , 和泉 潔 , 連成型人工市場によるオプション取引戦略が原資産市場に与える影響の分析 , 人工知能学会論文誌 ,Vol.31, No.6, AG-D-1-10, doi={10.1527/tjsai.AG-D}, 2016.
・ Mizuta, T. and Kosugi, S. and Kusumoto, T. and Matsumoto, W. and Izumi, K. and Yagi, I. andYoshimura, S.; Effects of Price Regulations and Dark Pools on Financial Market Stability: An
Investigation by Multiagent Simulations,Intelligent Systems in Accounting, Finance andManagement, Volume 23, Issue 1-2, pages 97-120, January-June 2016, DOI: 10.1002/isaf.1374
・ 松村 直樹 and 和泉 潔 and 山田 健太 , POS データに基づく欠品時の顧客行動を考慮した小売店舗の購買シミュレーション , 人工知能学会論文誌 ,Vol. 31 (2016) No. 2, pp. F-F13_1-8,
doi={10.1527/tjsai.F-F13}・ Torii, Takuma; Izumi, Kiyoshi; Yamada, Kenta, Shock transfer by arbitrage trading: analysis using
multi-asset artificial market, Evolutionary and Institutional Economics Review, volume 12, number
2, pages 395--412,2016, DOI:10.1007/s40844-015-0024-z
2015 年
・ T. Mizuta, S. Kosugi, T. Kusumoto, W. Matsumoto, and K. Izumi, Effects of dark pools on
financial markets efficiency and price discovery function: An investigation by multi-agent
simulations, Evolutionary and Institutional Economics Review, Volume 12, Issue 2, pp 375--394,
2015 DOI:10.1007/s40844-015-0020-3
・ MIZUTA, TAKANOBU and IZUMI, KIYOSHI and YAGI, ISAO and YOSHIMURA, SHINOBU,
Investigation of Price Variation Limits, Short Selling Regulation, and Uptick Rules and Their
Optimal Design by Artificial Market Simulations, Electronics and Communications in Japan,
volume 98, number 7,pages 13--21, 2015, DOI:10.1002/ecj.11684.
・ 草田裕紀 , 水田孝信 , 早川聡 , 和泉潔 , 保有資産を考慮したマーケットメイク戦略が市場間競争に与える影響：人工市場アプローチによる分析 , 人工知能学会論文誌 , Vol. 30 No. 5,
p. 675-682 (2015) DOI:10.1527/tjsai.30_675
・ 岩 雄斗・和泉 潔・伊藤 祐輔・植田 一博 , 投資家のリスク態度と熟達度ならびに市場動向が投資行動に与える影響 , 認知科学 ,22(3)，389-408．2015 DOI:10.11225/jcss.22.389
・ [ 論文発表 ] 草田裕紀 , 水田孝信 , 早川聡 , 和泉潔 , 保有資産を考慮したマーケットメイ
ク戦略が市場間競争に与える影響：人工市場アプローチによる分析 , 日本取引所ワーキン
グペーパー , Vol. 8, 2015 年 3 月 31 日
・ [ 論文発表 ] 水田孝信 , 則武誉人 , 早川聡 , 和泉潔 , 人工市場シミュレーションを用いた取引システムの高速化が価格形成に与える影響の分析 , 日本取引所ワーキングペーパー ,Vol. 9, 2015 年 3 月 31 日
2014 年
・ Saki Kawakubo, Kiyoshi Izumi, and Shinobu Yoshimura, Analysis of an Option Market Dynamics
Based on a Heterogeneous Agent Model, Intelligent Systems in Accounting Finance andManagemen, Volume 21, Issue 2, pages 105--128, April/June 2014.
・ Bungo Miyazaki, Kiyoshi Izumi, Fujio Toriumi, and Ryo Takahashi, Change detection of orders instock markets using Gaussian mixture model, Intelligent Systems in Accounting Finance andManagemen, Volume 21, Issue 3, pages 169--191, July/September 2014.
・ Saki Kawakubo, Kiyoshi Izumi, and Shinobu Yoshimura, How Does High Frequency Risk Hedge
Activity Have an Affect on Underlying Market? : Analysis by Artificial Market Model, Journal ofAdvanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.18, No.4pp. 558-566, 2014.
・ T. Suzuki, K. Izumi, Y. Muragaki, H. Iseki, Relationship between surgical staff s moving
distance measured with ultrasonic position sensor and intraoperatively recorded video file size,
International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 9(Suppl 1):S118-S119,
Fukuoka, Japan, June 25-28, 2014.
・ 和泉 潔 , ビッグデータとエージェントシミュレーション , 情報処理 , Vol. 55, No. 6, pp.
549-556 (2014)2013 年・ 和泉 潔 , 池田 竜一 , 山本 仁志 , 諏訪 博彦 , 岡田 勇 , 磯崎 直樹 , 服部 進 , 可能世界ブラウザとしてのエージェントシミュレーション 〜 ターゲットマーケティングへの3

応用 〜 , 電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J96-D, No.12, pp.2877-2887, 2013.
・ 柴田 一樹 , 和泉 潔 , 磯崎 直樹 , 吉村 忍 , 閲覧行動タイプに基づいたウェブ広告配信シミュレーションモデル , 電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌）,Vol. 133 (2013) No.
9 P 1762-1769.
・ 水田 孝信 , 和泉 潔 , 八木 勲 , 吉村 忍 , 人工市場を用いた値幅制限・空売り規制・アップ
ティックルールの検証と最適な制度の設計 , 電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部
門誌）,Vol. 133 (2013) No. 9 P 1694-1700.
・ Chi WANG, Kiyoshi IZUMI, Takanobu MIZUTA, and Shinobu YOSHIMURA, Investigating the
Impact of Trading Frequencies of Market Makers: a Multi-agent Simulation Approach, SICE
Journal of Control, Measurement, and System Integration, Vol.6 No.3 pp.216-220 (2013).
・松井 藤五郎 , 後藤 卓 , 和泉 潔 , 陳 ユ , 複利型強化学習における投資比率の最適化 , 人工知能学会論文誌 Vol. 28(2013) No. 3p.267-272 (2013)・ 藏本 貴久 , 和泉 潔 , 吉村 忍 , 石田 智也 , 中嶋 啓浩 , 松井 藤五郎 , 吉田 稔 , 中川 裕志 , 新聞記事のテキストマイニングによる長期市場動向の分析 , 人工知能学会論文誌 Vol. 28(2013) No. 3 , p.291-296 (2013)
・ T. Mizuta, K. Izumi, I. Yagi, S. Yoshimura, Design of Financial Market Regulations against Large
Price Fluctuations Using by Artificial Market Simulations, Journal of Mathematical Finance, Vol.3
No.2A, PP. 15-22, April 2013.
・ 和泉 潔 , 余野 京登 , 陳 ユ , 後藤 卓 , 松井 藤五郎 , 英文経済レポートのテキストマイニングと長期市場分析 , ジャフィージャーナル 実証ファイナンスとクオンツ運用 , pp.12-31, 朝倉
書店 , 2013.
2012 年・ 八木 勲，水田 孝信，和泉 潔 , 人工市場を用いた市場暴落後における反発メカニズムの分
析 , 情報処理学会論文誌 , 53 巻 11 号 , pp. 2388-2398, 2012.
・ 水田 孝信 , 八木 勲 , 和泉 潔 : 現実の価格決定メカニズムを考慮した人工市場の設定評価手法の開発 , 人工知能学会論文誌 , 第 27 巻 6 号 , p. 320-327,2012.
・ PDF
・ 和泉 潔 , 松井 藤五郎 , 金融テキストマイニング研究の紹介，情報処理 , vol.53, no. 9, pp.932-937, 2012.
・ Tohgoroh Matsui, Takashi Goto, Kiyoshi Izumi and Yu Chen, Compound Reinforcement
Learning: Theory and An Application to Finance, in Scott Sanner and Marcus Hutter (eds.), Recent
Advances in Reinforcement Learning (LNAI 7188), pp. 321-332, Springer, 2012.
2011 年・ A. Nara, K. Izumi, H. Iseki,T. Suzuki, K. Nambu, and Y. Sakurai, Surgical Workflow Monitoring
based on Trajectory Data Mining, in T. Onoda, D. Bekki, S. Tojo, Y. Ohsawa, T. Isozaki (eds.),
New Frontiers in Artificial Intelligence (LNAI6797), Springer, pp.283-292,2011.
・ 和泉 潔 , 後藤 卓 , 松井 藤五郎 , 経済テキスト情報を用いた長期的な市場動向推定 , 情報処
理学会誌 , 52 巻 12 号 , pp. 3309-3315, 2011.
・ 松井 藤五郎 , 後藤 卓 , 和泉 潔 , 陳ユ , 複利型強化学習の枠組みと応用 , 情報処理学会誌 ,52 巻 12 号 ,pp. 3300-3308 (2011).
・ 山本仁志 , 諏訪博彦 , 岡田勇 , 鳥海不二夫 , 和泉潔 , 橋本康弘 , コミュニケーション構造の推移による大量 SNS サイトの分類 , 日本社会情報学会誌 ,Vol.23,No.1,pp.33-43,2011(9).
・ 和泉 潔 , 現実のデータに基づく社会 / 集団シミュレーション , 応用数理 , Vol.21, No.2 , pp.
86-96, 2011.
・ 和泉 潔 , 奈良 温 , 伊関 洋 , 鈴木 孝司 , 南部 恭二郎 , 鎮西 清行 , 村川 正宏 , 坂無 英徳 , 手術室内の情報収集による術中モニタリングと手術戦略デスク , 電子情報通信学会誌 , vol.94,
no. 4, pp. 288-293, 2011.
・ K. Izumi, Y. Nishida, and Y. Motomura, Risk Evaluation by Human Trajectory Simulation basedon Real Data, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.15,
No.2 pp. 220-225, 2011.
・ (PDF)・ K. Izumi, K. Takadama, H. Hattori, N. Nishino, and I. Noda, Social and Group Simulation Basedon Real Data Analysis, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent
Informatics, Vol.15, No.2 pp. 166-172, 2011.

4

・ (PDF)・ 和泉 潔 , 後藤 卓 , 松井 藤五郎 , テキスト分析による金融取引の実評価 , 人工知能学会論文
誌 , Vol. 26 (2011) , No. 2 pp.313-317.
・ 八木 勲，水田 孝信，和泉 潔 , 人工市場を利用した空売り規制が与える株式市場への影響
分析 , 人工知能学会論文誌 , Vol. 26 (2011) , No. 1 pp.208-216.
2010 年・ I. Yagi, T. Mizuta, and K. Izumi, A study on the market impact of short-selling regulation using
artificial markets, in Practical Multi-Agent Systems Studies in Computational Intelligence, Volume
325/2011, 217-232(2010)
・ Fujio Toriumi, Kiyoshi Izumi and Hiroki Matsui: Market Participant Estimation by Using Artificial
Market Advances, in Practical Multi-Agent Systems Studies in Computational Intelligence, Volume
325/2011, 201-215(2010)
・ Takao Terano, Tohgoroh Matsui, Kiyoshi Izumi, Alexis Drogoul, Benoit Gaudou, and Nicolas
Marilleau, Agent-based Simulation for Complex Systems: Application to Economics, Finance andSocial Sciences, in Practical Multi-Agent Systems Studies in Computational Intelligence, Volume
325/2011, 145-147(2010)
・ I. Yagi, T. Mizuta, K. Izumi, A study on the effectiveness of short-selling regulation using artificial
markets, Evolutionary and Institutional Economics Review, Vol.7, No.1, pp. 113-132, 2010.
・ 和泉 潔 , 後藤 卓 , 松井 藤五郎 , テキスト情報による金融市場変動の要因分析 , 人工知能学
会論文誌 , 25 巻 3 号 pp.383-387, 2010
・ (PDF)・ 鳥海 不二夫 , 山本 仁志 , 諏訪 博彦 , 岡田 勇 , 和泉 潔 , 橋本 康弘 , 大量 SNS サイトの比較
分析 , 人工知能学会論文誌 , 25 巻 1 号 , pp.78-89, 2010
・ (PDF)2009 年
・ T, Matsui, T. Goto, and K. Izumi, Acquiring a government bond trading strategy using
reinforcement learning, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent
Informatics, Vol. 13, No. 6, pp. 691-696 (2009).
・ 和泉 潔 , 貝原 俊也 , 松井 藤五郎 , 経済研究における機械学習応用 , 人工知能学会誌 , 24 巻
6 号 , pp.796-803, 2009.
・ 特集：「機械学習の科学研究への応用」, 人工知能学会誌 , 24 巻 6 号 , 2009.
・ K. Izumi, F. Toriumi, and H. Matsui: Evaluation of Automated-trading Programs Using an
Artificial Market, NeuroComputing, vol. 72, no. 16-18, pp. 3469-3476, 2009.
・ 和泉 潔 , 鳥海 不二夫 , 松井 宏樹 , 現実の金融市場へ近づく人工市場 , 人工知能学会誌 , 24
巻 3 号 , pp.408-415, 2009.
・ 特集「ファイナンスにおける人工知能応用」, 人工知能学会誌 , 24 巻 3 号 , 2009.
2008 年・ 和泉 潔 , 鳥海 不二夫 , 松井 藤五郎 , 人工市場とエージェントの取引戦略 , 知能と情報 , 20
巻 4 号 , pp. 609-615, 2008.
2007 年・ K. Izumi, H. Matsui, and Y. Matsuo: Integration of Artificial Market Simulation and Text Mining
for Market Analysis, Soft Computing, Volume 11, Number 12, pp. 1199-1205, 2007.
・ 和泉 潔 , 松井 宏樹 , 松尾 豊 : 人工市場とテキストマイニングの融合による市場分析 , 人工知能学会誌 , 22 巻 4 号 , pp. 397-404, 2007.
・ (PDF)・ 三菱東京 UFJ 銀行 , テキストマイニング手法を用いた経済市場分析の試み . No.24

5

2007.12.28. Focus on the Markets No.24
・ (PDF)2005 年・ 和泉 潔 , 社会シミュレーションを人工知能の試験台に , 人工知能学会誌 , 20 巻 3 号 p. 264,
2005.
・ 和泉 潔 , 人工市場によって市場を理解しデザインする , ECOFORUM, 統計研究会 , 23 巻 2
号 , 20 頁〜 27 頁 ,2005.
・ 車谷 浩一・山下 倫央・野田 五十樹・和泉 潔・松尾 豊 , 道路交通ネットワークのダイナミ
クスと群ユーザ支援 , 人工知能学会誌 , 20 巻 3 号 p. 296-304, 2005.
・ K. Izumi, S. Nakamura, and K. Ueda: Development of an artificial market model based on a fieldstudy, INFORMATION SCIENCES, vol. 170, no. 1, pp. 35-63, 2005.
2004 年・ 和泉 潔 : 人工市場シミュレーションによる経済理論の検証 , シミュレーション , 23 巻 pp.
183-190, 2004.
・ 和泉 潔 , 人工市場 : 市場現象のエージェントベースモデル , 計測と制御 , 計測自動制御学
会 , Vol.43, No.12, pp.950-955, 2004.
2002 年・ 和泉 潔 , 人工市場の作り方： ヤッコーにならないために , システム / 制御 / 情報 , 46 巻 9号 547 頁〜 555 頁 , 2002.
2001 年・ 中島 秀之、橋田浩一、和泉 潔、野田 五十樹 他，情報インフラに基づくグラウンディングとその応用，コンピュータソフトウェア，18-4，pp.48-56、2001.
・ K. Izumi and K. Ueda, Phase Transition in a Foreign Exchange Market: Analysis Based on an
Artificial Market Approach, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol.5, No. 5, pp 456-470, 2001.
2000 年・ 和泉 潔・植田 一博 , 人工市場アプローチによる為替シナリオの分析 , コンピュータソフト
ウェア Vol.17, No. 5, pp 47-54, 2000.
・ 出口 弘・和泉 潔・塩沢 吉典・高安 秀樹・寺野 隆雄・佐藤 浩・喜多 一 , 人工市場を研究する社会的および学問的意義 , 人工知能学会誌 , Vol.15, No. 6, pp 982-989, 2000.
・ (draft PDF 1,505Kb)
・ 和泉 潔・植田 一博 , 人工市場入門 , 人工知能学会誌 , Vol.15, No.6, pp 941-950, 2000.
1999 年・ K. Izumi and K. Ueda, ANALYSIS OF DEALERS' PROCESSING FINANCIAL NEWS BASEDON AN ARTIFICIAL MARKET APPROACH, Journal of Computational Intelligence in Finance,
Vol. 7, pp. 23-33, 1999.
・ 和泉 潔・植田 一博 , コンピュータの中の市場 : 認知機構をもつエージェントからなる人工市場の構築とその評価 , 認知科学 , 6 巻 1 号 31-43 頁 , 共立出版 , 1999.

6

著作
2021 年・ [ 書籍 ] 和泉 潔・坂地グ』, 岩波書店 , 2021.

泰紀・松島裕康 ,『金融・経済分析のためのテキストマイニン

2020 年・ [ 書籍 ] 水田 孝信・和泉 潔 , エージェントモデルによる金融市場の制度設計 , 高安 美佐
子・和泉 潔・山田 健太・水田 孝信 ,『マルチエージェントによる金融市場のシミュレーション』, コロナ社 , 第 5 章 , 2020.
・ [ 書籍 ] 和泉 潔 , 金融市場における人工知能技術の現状と課題 , 有賀 裕二 編著 , 『価値創造と分散型市場設計』, 第 1 章 , pp. 33-56, 中央大学出版部 , 2020.
2019 年・ [ 書籍 ] 新谷元嗣・伊神 満・北川 透・和泉 潔・宮川大介 , 第 6 章 ビッグデータ・機械学
習と経済分析 , 宇井 貴志 , 加納 隆 , 原 千秋 , 渡部 敏明 ( 編集 ), 現代経済学の潮流 2019, 東洋経済新報社 , 2019
・ [ 書籍 ] 和泉 潔 , 諏訪 博彦 , 大西 立顕 , 坂地泰紀 , 松島裕康 , 不動産データへのデータ解析と人工知能技術の応用 , 不動産テックを考える , pp. 75-90, プログレス , 2019.
2018 年
・ 三菱 UFJ トラスト投資工学研究所 編 , 実践 金融データサイエンス 隠れた構造をあぶり出
す 6 つのアプローチ , 第 9 章 金融におけるデータ活用の将来 , 日本経済新聞社 , 20182017 年・ 和泉 潔 , 斎藤 正也 , 山田 健太 , マルチエージェントのためのデータ解析 , コロナ社 ,2017
・ 和泉 潔 , 川久保 佐記 , 米納 弘渡 , 「第 5 章 強靭な金融システム」, 古田 一雄 編著 , レ
ジリエンス工学入門 , 日科技連 , 20172013 年・ 川久保 佐記 , 和泉 潔 , 「第 10 章 金融市場分野における危機管理」in 板生 清 監修 , 「危機管理方法論とその応用」, シーエムシー出版 , pp. 197-214, 2013.
・ 電気学会 編 , 電気学会 125 年史 , 「エージェントシミュレーション」, pp. 525-526, 電気学会 , 2013.
2012 年・ 石田 基広， 金 明哲 編 ,「 コーパスとテキストマイニング |, 共立出版 , 2012.
・ 実世界とエージェントシミュレーション協同調査委員会 , 実世界とエージェントシミュ
レーション , 電気学会 , 2012
・ Robert A.Wilson ・Frank C.Keil 編・中島 秀之監訳 , MIT 認知科学大事典 , 共立出版 , 2012.
・ 杉原 正顯 編著 , 岩波講座 計算科学 第 6 巻 計算と社会」, 岩波書店 , 2012.
・日本シミュレーション学会 編 , シミュレーション辞典 , コロナ社 , 2012.

7

・ 分野 VI. 人間・社会 幹事
2009 年
・下村政嗣

山口智彦 , 自己組織化ハンドブック , エヌ・ティ−・エス , 2009 年 .

2007 年・ K. Izumi: Analysis of Efficiency and Accuracy of Learning in Minority Games, New Frontiers in
Artificial Intelligence, Lecture Note in Computer Science, Vol. 3609, pp. 103-113, 2007.
2006 年・ S. Kurihara and K. Izumi: Agent network dynamics and intelligence, New Frontiers in Artificial
Intelligence, Lecture Note in Computer Science, Vol. 4384, pp.237-238, 2006.
・ T. Yamashita, K. Izumi, K. Kurumatani: Information sharing for smooth traffic in road networks,
LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, Vol. 4012, pp. 330-339, 2006.
2005 年
・ 産業技術総合研究所編 , 『複雑現象工学 - 複雑系パラダイムの工学応用 -』, プレアデス出
版 , 2005 年
・ K. Izumi, Analysis of Learning Types in an Artificial Market, in P. Davidsson et al. (eds.),
Multi-Agent and Multi-Agent-Based Simulation, Springer, pp. 145-158, 2005.
2003 年・ 和泉 潔 , 『人工市場 市場分析の複雑系アプローチ』, 森北出版 , 2003.
2002 年・ 安富 歩 , 池上 高志 , 和泉 潔 , 『複雑系という科学 , 複雑系経済学へのアプローチ』, 東洋
経済新報社 , 2002.
・ K. Izumi & K. Ueda, Using an Artificial Market Approach to Analyze Exchange Rate Scenario, in
S.-H. Chen (eds.), Evolutionary Computation in Economics and Finance, MIT Press, pp.135-157,
2002.
2001 年・ K. Izumi, An Artificial Market Analysis of Development of Market Complexity, Agent-BasedApproaches in Economic and Social Complex Systems, IOS Press, pp. 47-58, 2001
・ K. Izumi, Complexity of Agents and Complexity of Markets, New Frontiers in Artificial
Intelligence, Springer Verlag, pp110-120, 2001.
2000 年・ 和泉 潔・植田 一博 , 金融市場における意図せざる協調現象 : 人工市場アプローチによる分析 , 植田一博・岡田猛編 ,『協同の知を探る : 創造的コラボレーションの認知科学』共立出

8

版 , pp 199-227, 2000.
・ K. Izumi and K. Ueda, Learning of Virtual Dealers in an Artificial Market: Comparison with
Interview Data, in K.S. Leung, L.-W. Chan., and H. Meng (eds.), Intelligent Data Engineering andAutomated Learning - IDEAL2000, Springer Verlag, pp 511-516, 2000.
・ (draft PDF 94Kb)

口頭発表2019 年
・ [ 口頭発表 ] 和泉 潔 , 坂地 泰紀 , 経済因果チェーン検索のシステム紹介と応用 , 2019 年度
人工知能学会全国大会 , 2019. 2019 年 6 月 7 日 新潟
・ [ 口頭発表 ] 西村 康孝、志村 泰知、和泉 潔、吉原 貴仁 , 電力分け合いサービスの MAS モ
デルの設計と基礎評価 , 2019 年度人工知能学会全国大会 , 2019. 2019 年 6 月 6 日 新潟
・ [ 口頭発表 ] 仁木 裕太、和泉 潔、松島 裕康、坂地 泰紀、島田 尚 , クラスタリング構造変化検知による銀行間ネットワークの時間変化分析 , 2019 年度人工知能学会全国大会 , 2019.
2019 年 6 月 5 日 新潟
・ [ 口頭発表 ] 平野 正徳、和泉 潔、松島 裕康、坂地 泰紀、島田 尚 , 東京証券取引所における高頻度マーケットメイク戦略の注文行動分析 , 2019 年度人工知能学会全国大会 , 2019.
2019 年 6 月 5 日 新潟
・ [ 口頭発表 ] 濱脇 諒、尾崎 順一、和泉 潔、島田 尚、松島 裕康、坂地 泰紀 , 銀行間と企業間の多層ネットワーク・シミュレーションによる連鎖破綻の解析 , 2019 年度人工知能学会
全国大会 , 2019. 2019 年 6 月 5 日 新潟
・ [ 口頭発表 ] 五十嵐 光秋、坂地 泰紀、和泉 潔、島田 尚、須田 真太郎 , 極性を考慮したリスク発見に向けた因果関係ネットワークの構築 , 2019 年度人工知能学会全国大会 , 2019.
2019 年 6 月 5 日 新潟
・ [ 口頭発表 ] 松浦 出、和泉 潔、坂地 泰紀、松島 裕康、島田 尚 , インデックス投資が証券市場の価格形成に与える影響の分析 ,2019 年度人工知能学会全国大会 , 2019. 2019 年 6 月 4
日 新潟
・ [ 口頭発表 ] 高嶺 航、和泉 潔、坂地 泰紀、松島 裕康、島田 尚、清水 康弘 , 新聞記事からの因果関係を考慮したアナリストレポートの自動要約文生成 , 2019 年度人工知能学会全国大会 , 2019. 2019 年 6 月 4 日 新潟
・ [ 口頭発表 ] 小寺 俊哉、田中 良典、佐藤 史仁、佐久間 洋明、坂地 泰紀、和泉 潔 , 有価証
券報告書からの未来志向文の抽出 , 2019 年度人工知能学会全国大会 , 2019. 2019 年 6 月 5
日 新潟
・ [ 口頭発表 ] 余野 京登、和泉 潔、坂地 泰紀、島田 尚、松島 裕康 , Supervised LDA モデル
によるニューステキストを用いたマクロ経済不確実性指数の構築 , 2019 年度人工知能学会
全国大会 , 2019. 2019 年 6 月 7 日 新潟
・ [ 口頭発表 ] 前田 巌、松島 裕康、坂地 泰紀、和泉 潔、ディグロー デビット、富岡 博和、
加藤 惇雄、北野 道春 , 深層学習における不確かさ評価の重要性 , 2019 年度人工知能学会全国大会 , 2019. 2019 年 6 月 7 日 新潟
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 金融情報学：データ解析とシミュレーションの金融市場への応用 ,公開シンポジウム 人工知能とビッグデータ : 金融市場への含意と展望 , 東京 , 2019 年 3 月 .
・ [ 口頭発表 ] 曽根泰平 , 和泉潔 , 坂地泰紀 , 松島裕康 , 島田尚 : 流動性リスク管理による銀行ネットワーク安定化のシミュレョン分析 , 第 22 回 人工知能学会 金融情報学研究会 ,2019 年 3 月 3 日 , 東京 .
・ [ 口頭発表 ] 松浦出 , 和泉潔 , 坂地泰紀 , 松島裕康 , 島田尚 : シミュレーションによるイン
デックス投資の市場価格形成への影響分析 , 第 22 回 人工知能学会 金融情報学研究会 ,2019 年 3 月 3 日 , 東京 .
・ [ 口頭発表 ] 濱脇諒 , 和泉潔 , 坂地泰紀 , 島田尚 , 松島裕康 : 銀行間ネットワークと企業間
ネットワークを用いた連鎖倒産シミュレーション , 第 22 回 人工知能学会 金融情報学研究
会 , 2019 年 3 月 3 日 , 東京 .
・ [ 口頭発表 ] 水門善之 , 坂地泰紀 , 和泉潔 , 島田尚 , 松島裕康 : 日米イールドカーブの連動性を用いた機械学習に基づく日本国債の長期金利予測 , 第 22 回 人工知能学会 金融情報学
研究会 , 2019 年 3 月 3 日 , 東京 .
・ [ 口頭発表 ] 和泉潔 , 坂地泰紀 : 経済因果チェーン検索のシステム紹介と応用 , 第 22 回 人工知能学会 金融情報学研究会 , 2019 年 3 月 3 日 , 東京 .
・ [ 口頭発表 ] 酒井浩之 , 坂地泰紀 , 和泉潔 , 松井藤五郎 , 入江圭太郎 : 関連記事を用いた市
況分析コメントの自動生成 , 第 22 回 人工知能学会 金融情報学研究会 , 2019 年 3 月 3 日 ,東京 .

9・ [ 口頭発表 ] 高嶺航 , 坂地泰紀 , 和泉潔 , 松島裕康 , 島田尚 , 清水康弘 : 新聞記事からのテキ
ストマイニングによる因果関係を考慮したアナリストレポートの自動要約文生成 , 第 22 回
人工知能学会 金融情報学研究会 , 2019 年 3 月 3 日 , 東京 .
・ [ 口頭発表 ] 堅木聖也 , 坂地泰紀 , 和泉潔 , 石川康 , 笠岡恒平 : アナリストレポートを用いた中長期株価動向推定 , 第 22 回 人工知能学会 金融情報学研究会 , 2019 年 3 月 3 日 , 東京 .
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , シミュレーションによる未来社会設計 : ポスト AI としての MAS, 第
19 回 MAS コンペティション , 2019 年 3 月 1 日 , 東京
・ [ 口頭発表 ] 水門 善之 , 坂地 泰紀 , 和泉 潔 , 島田 尚 , 松島 裕康 : 日米イールドカーブの連動性に基づく機械学習を用いた日本の金利変動モデルの構築 , 第 50 回ジャフィー大会 ,2019 年 2 月 , 東京 .
・ [ 招待パネル講演 ] 和泉 潔 , データ解析の専門家でなくても使える信頼性の高い金融デー
タマイニング技術 , 野村リサーチセミナー 2019, 2019 年 1 月 , 東京2018 年
・ [ 口頭発表 ] 仁木裕太，島田尚，和泉潔 , イタリア銀行間ネットワークの推移のクラスタ
リング解析 , 交通流数理研究会 第 24 回交通流と自己駆動粒子系のシンポジウム , 名古屋 ,2018 年 12 月 .
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 人工知能技術と経済学モデルは融合できるのか ? 金融市場における人工知能技術の現状と課題 , 滋賀大学データサイエンス教育研究センター・リスク研究センター共催セミナー , 2018 年 11 月 , 彦根市 .
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 金融情報学：データ解析とシミュレーションの金融市場への応用 ,第 33 回関東 CAE 懇話会 , 2018 年 10 月 , 東京 .
・ [ 招待パネル講演 ] 和泉 潔 , 金融市場への人工知能（AI）活用展望 , 第 7 回トレーディン
グサミット , 日本 FIX 委員会 , 2018 年 10 月 , 東京
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 道具としての金融テキストマイニング技術とこれからの挑戦 ,Bloomberg セミナー , 2018 年 9 月 , 東京 .
・ [ 招待パネル講演 ] 和泉 潔 , 資産運用におけるオルタナティブ・データ活用の 可能性を探る , Bloomberg バイサイドフォーラム 2018, 2018 年 6 月 , 東京 .
・ [ 招待パネル講演 ] 和泉 潔 , ビッグデータ・機械学習と経済分析 , 2018 年度日本経済学会
秋季大会 , 2018 年 9 月 , 東京 .
・ [ 口頭発表 ] 前田巌 , 松島裕康 , 坂地泰紀 , 和泉潔 , David deGraw, 富岡博和 , 加藤惇雄 , 高
頻度注文情報の時系列性考慮による短期市場動向予測 , 人工知能学会 第 21 回金融情報学
研究会 , 2018 年 10 月 , 東京 .
・ [ 口頭発表 ] 坂地泰紀 , 和泉潔 , 松島裕康 , 金融テキストマイニングの基づいた投資家支援
プラットフォームの開発 , 人工知能学会 第 21 回金融情報学研究会 , 2018 年 10 月 , 東京 .
・ [ 口頭発表 ] 濱脇 諒 , 和泉 潔 , 坂地 泰紀 , 米納 弘渡 , 資産市場の価格変動と銀行間貸借
ネットワークの形状が銀行の連鎖倒産に与える影響 , 人工知能学会全国大会 2018, 鹿児島 ,2018 年 6 月 , p. 2P202, doi: 10.11517/pjsai.JSAI2018.0_2P20
・ [ 口頭発表 ] 坂地 泰紀 , ベネット ジェイスン , 宮尾 祐介 , 和泉 潔 , ロイターニュース記事
からの因果関係抽出の試み , 人工知能学会全国大会 2018, 鹿児島 , 2018 年 6 月 , p. 1C2OS8
a03, doi:10.11517/pjsai.JSAI2018.0_1C2OS8a03
・ [ 口頭発表 ] 余野 京登 , 和泉 潔 , 坂地 泰紀 , 金融レポート、およびマクロ経済指数による
日銀センチメント指数の構築 , 人工知能学会全国大会 2018, 鹿児島 , 2018 年 6 月 , p. 2J102, doi: 10.11517/pjsai.JSAI2018.0_2J102
・ [ 口頭発表 ] 佐藤 史仁 , 佐久間 洋明 , 小寺 俊哉 , 田中 良典 , 坂地 泰紀 , 和泉 潔 , 有価証券報告書からの因果関係文の抽出 , 人工知能学会全国大会 2018, 鹿児島 , 2018 年 6 月 , p. 2
O404, doi: 10.11517/pjsai.JSAI2018.0_2O404
・ [ 口頭発表 ] Kohei NISHIMURA, Hiroki SAKAJI, Kiyoshi IZUMI, Creation of Causal Relation
Network using Semantic Similarity, 人工知能学会全国大会 2018, 鹿児島 , 2018 年 6 月 , p. 1
P104, doi=10.11517/pjsai.JSAI2018.0_1P104
・ [ 口頭発表 ] Masanori HIRANO, Hiroto YONENOH, Kiyoshi IZUMI, Effects Analysis of CAR
Regulations on Financial Markets using Artificial Market Simulations, 人工知能学会全国大会 , 鹿児島 , 2018 年 6 月 , p. 2P205, doi=10.11517/pjsai.JSAI2018.0_2P205
・ [ 招待講演 ] Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, David Malkin, Shirabe Ogino, "Artificial Intelligenceand Machine Learning forInvestment Management", Daiwa Investment Conference Tokyo 2018,
March, 2018.
・ [ 招待講演 ] 和泉潔 , 坂地泰紀 , " 金融テキストマイニングの最前線 ", 大和・東大未来金融フォーラム , 2018 年 3 月 .
・ [ 口頭発表 ] 佐藤史仁 , 佐久間洋明 , 小寺俊哉 , 田中良典 , 坂地泰紀 , 和泉潔 , テキストマイ

10

ニングによる有価証券報告書の因果関係文の抽出 , 人工知能学会第 20 回金融情報学研究会, pp.39-43, 2018.
・ [ 口頭発表 ] 酒井浩之 , 坂地泰紀 , 和泉潔 , 松井藤五郎 , 入江圭太郎 , 経済テキストからの市況分析コメントの自動生成 , 人工知能学会第 20 回金融情報学研究会 , pp.44-49, 2018.
・ [ 口頭発表 ] 西村弘平 , 坂地泰紀 , 和泉潔 , ベクトル表現を用いた因果関係連鎖の抽出 , 人
工知能学会第 20 回金融情報学研究会 , pp.50-53, 2018.
・ [ 口頭発表 ] 伊藤友貴 , 坂地泰紀 , 和泉潔 , 深層学習を用いた経済テキスト可視化の検証 ,人工知能学会第 20 回金融情報学研究会 , pp.61-66, 2018.
・ [ 口頭発表 ] 余野京登 , 坂地泰紀 , 和泉潔 , 金融レポート、およびマクロ経済指数によるリアルタイム日銀センチメントの予測 , 人工知能学会第 20 回金融情報学研究会 , pp.67-68,
2018.
・ [ 口頭発表 ] 伊藤諒 , 坂地泰紀 , 和泉潔 , 須田真太郎 , 単語の類義性・対義性を考慮したドメイン特化極性辞書構築 , 人工知能学会第 20 回金融情報学研究会 , pp.69-73, 2018.
・ [ 口頭発表 ] 丸澤英将 , 和泉潔 , 坂地泰紀 , 田村浩道 , 本廣守 , テキストマイニングによる金融レポートの自動生成支援 , 人工知能学会第 20 回金融情報学研究会 , pp.74-81, 2018.
・ [ 口頭発表 ] 坂地泰紀 , 和泉潔 , 専門分野の論理関係抽出のためのテキスト解析プラット
フォーム , 社会システムと情報技術研究ウィーク , 2018.
・ [ 口頭発表 ] 濱脇諒 , 和泉潔 , 坂地泰紀 , 米納弘渡 , 資産市場の価格変動と銀行間貸借ネッ
トワークの形状が銀行の連鎖倒産に与える影響 , 経営課題に AI を！ビジネス・インフォマティクス研究会 , 2018.
2017 年・ [ 招待講演 ] 荻野調 , 和泉潔 , 坂地泰紀 , "AI X FINTECH &#12316; AI 予測の最適利用と実務 ", FIN/SUM WEEK 2017, 2017 年 9 月 .
・ [ 招待講演 ] 和泉潔 , 坂地泰紀 , " 金融テキストマイニングによる企業や資産の価値評価 ",大和・東大未来金融フォーラム , 2017 年 7 月 .
・ [ 招待講演 ] 和泉潔 , 坂地泰紀 , " 人工知能 (AI) 技術の金融市場への応用の最新動向 ", 大
和総研理事会 , 2017 年 7 月 .
・ [ 招待講演 ] 和泉潔 , 坂地泰紀 , " 人工知能技術を用いた金融データマイニング：その後の進展 ", 野村証券社内講演 , 2017 年 5 月 .
・ [ 招待講演 ] 和泉潔 , 坂地泰紀 , " 市場分析のための人工知能最前線 ", 三井物産社内講演 ,2017 年 4 月 .
・ [ 口頭発表 ] 丸澤英将 , 和泉潔 , 坂地泰紀 , 田村浩道 , 業種別企業業績要因を含む新聞記事の抽出 , 人工知能学会第 19 回金融情報学研究会 , pp.71-77, 2017.
・ [ 口頭発表 ] 伊藤諒 , 坂地泰紀 , 和泉潔 , 須田真太郎 , 語の類義性・対義性を考慮したドメイン特化型辞書構築手法の提案 , 人工知能学会第 19 回金融情報学研究会 , 2017.
・ [ 口頭発表 ] 余野京登，和泉潔 , 金融レポート、およびマクロ経済指数によるリアルタイ
ム日銀センチメントの予測 , 2017 年度 人工知能学会全国大会（第 31 回） , 2017 年 5 月 24
日 , 名古屋・ [ 口頭発表 ] 伊藤友貴，坪内孝太，山下達雄，和泉潔 , テキスト情報から生成された極性辞書を用いた市場動向分析 , 2017 年度 人工知能学会全国大会（第 31 回） , 2017 年 5 月 24
日 , 名古屋・ [ 口頭発表 ] 田代大悟，和泉潔 , 深層学習と高頻度データを用いた株式注文状況の推定 ,2017 年度 人工知能学会全国大会（第 31 回） , 2017 年 5 月 24 日 , 名古屋
・ [ 口頭発表 ] 劉 恩達 , 和泉 潔 , 坪内 孝太 , 山下 達雄 ,Cross-lingual news article comparison
using bi-graph clustering and Siamese-LSTM , 2017 年度 人工知能学会全国大会（第 31 回） ,2017 年 5 月 24 日 , 名古屋
・ [ 口頭発表 ] 伊藤諒 , 須田真太郎 , 和泉潔 , ネットワークの表現学習による金融専門極性辞書の構築 , 2017 年度 人工知能学会全国大会（第 31 回） , 2017 年 5 月 24 日 , 名古屋
・ [ 口頭発表 ] 米納 弘渡 , 曽根 泰平 , 和泉 潔 , 金融システムの安定化に資する政府・中央銀行の効果的な救済ルールの検証 , 2017 年度 人工知能学会全国大会（第 31 回） , 2017 年 5月 24 日 , 名古屋
・[ 基調講演 ] 和泉潔 , 人工知能技術の金融市場分析への応用可能性 , 大和証券グループ・東京大学 未来金融フォーラム オープニングシンポジウム , 2017 年 3 月 21 日，東京
・[ 招待講演 ] 和泉潔 , 米納弘渡 , MAS コンペワークショップ , 2017 年 3 月 18 日 , 東京・[ 口頭発表 ] 水田孝信，和泉潔 , 人工市場シミュレーションを用いたバッチオークションの分析 , 第 18 回人工知能学会金融情報学研究会 , 2017 年 3 月 10 日 , 東京

11

・[ 口頭発表 ] 伊藤友貴，坪内孝太，山下達雄，和泉潔 , 経済テキストデータを用いた極性概念辞書構築とその応用 , 第 18 回人工知能学会金融情報学研究会 , 2017 年 3 月 10 日 , 東京・[ 口頭発表 ] 高野海斗，酒井浩之，坂地泰紀，和泉潔，岡田奈奈，水内利和 , 株主招集通知における議案別の開始ページの推定 , 第 18 回人工知能学会金融情報学研究会 , 2017 年 3 月
10 日 , 東京・[ 口頭発表 ] 伊藤諒 , 須田真太郎 , 和泉潔 , ネットワークの表現学習を用いた金融専門極性辞書の構築 , 第 18 回人工知能学会金融情報学研究会 , 2017 年 3 月 10 日 , 東京・[ 口頭発表 ] 余野京登，和泉潔 , 金融レポート、およびマクロ経済指数によるリアルタイ
ム日銀センチメントの予測 , 第 18 回人工知能学会金融情報学研究会 , 2017 年 3 月 10 日 ,東京
・[ 口頭発表 ] 田代大悟，和泉潔 . 深層学習と高頻度データを用いた株式注文状況の推定 , 第18 回人工知能学会金融情報学研究会 , 2017 年 3 月 10 日 , 東京・[ 口頭発表 ] Enda Liu, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita , Cross-lingual news
article comparison using bi-graph clustering and Siamese-LSTM, 第 18 回人工知能学会金融情報学研究会 , 2017 年 3 月 10 日 , 東京
・ [ 招待講演 ] 和泉潔，AI 技術の金融市場への応用 , 第 7 回 ＳＭＡＭプレミア・ショート セ
ミナー , 2017 年 3 月 6 日 , 東京
・ [ 口頭発表 ] 和泉潔，米納弘渡 , リスク管理が市場リスクをもたらすか : 高頻度・大規模な人工市場シミュレーション , 情報処理学会 第 186 回 ICS 研究発表会 , 2017 年 3 月 2 日 -5
日 , 北海道・ [ パネル発表 ] 和泉潔 , 金融市場と AI ( 人工知能）活用 , 第 18 回日本国際金融システム
フォーラム , 2017 年 2 月 28 日 , 東京
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 人工知能技術の金融市場分析への活用の現状 , 第 46 回 2016 年度冬
季 JAFEE 大会 , 2017 年 2 月 17 日・18 日 , 東京
・ [ 口頭発表 ] 伊藤諒 , 須田真太郎 , 和泉潔 , フォワードガイダンスの市場期待への影響分析: テキストマイニング・アプローチ , 第 46 回 2016 年度冬季 JAFEE 大会 , 2017 年 2 月 17
日・18 日 , 東京
・ [ 口頭発表 ] 水田孝信，和泉潔 , 人工市場シミュレーションを用いたバッチオークションの分析 , 第 46 回 2016 年度冬季 JAFEE 大会 , 2017 年 2 月 17 日・18 日 , 東京
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 金融市場での人工知能技術の応用と人工市場研究の紹介 , 第 12 回
AI セミナー , 2017 年 1 月 10 日 , 東京
2016 年・ [ 招待講演 ] Kiyoshi Izumi, Artificial Market Simulation of Flash Crash and Systemic Risk, The
Singapore-ETH Centre Resilience Engineering Research Centre Workshop, 2016 年 12 月 8 日 ,Singapore・[ 基調講演 ] 和泉潔 , 金融テキストマイニングの研究の現状と今後の課題 , みずほ証券セミ
ナー , 2016 年 12 月 6 日 , 東京
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 人工知能 (AI) を活用した資産運用支援の可能性と課題 , 行動経済学会第 10 回大会 , 2016 年 12 月 4 日 , 東京
・ [ 口頭発表 ] 伊藤諒 , 須田真太郎 , 和泉潔 , トピック別極性値付与方法による FOMC 議事録の評価 , 第 17 回人工知能学会金融情報学研究会 , 2016 年 10 月 8 日 , 東京
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 金融市場における人工知能技術の応用 , 神戸大学六甲フォーラム ,2016 年 9 月 20 日 , 神戸
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 人工知能による機関投資家の資産運用支援の可能性 , ＳＭＢＣ日興
証券セミナー , 2016 年 9 月 14 日 , 東京
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 水田孝信 , 人工市場シミュレーションによる制度変更とシステミッ
クリスクの分析 , 日銀・金融研究所セミナー , 2016 年 6 月 21 日 , 東京
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , FinTech がもたらす資産運用の新潮流 , 2016 年度 第 2 回 みずほ総研
コンファレンス , 2016 年 6 月 13 日 , 東京
・ [ 口頭発表 ] 山田 健太 玉岡 諒 和泉 潔 , 大規模ソーシャルデータを用いた話題継続性のモ
デリング , 2016 年度 人工知能学会全国大会 , 2016 年 6 月 6 日 ( 月 )-6 月 9( 木 ) 北九州
・ [ 口頭発表 ] 坪内 孝太 伊藤 友貴 山下 達雄 和泉 潔 , ファイナンス掲示板情報からの株価予
測 , 2016 年度 人工知能学会全国大会 , 2016 年 6 月 6 日 ( 月 )-6 月 9( 木 ) 北九州
・ [ 口頭発表 ] 伊藤 友貴 坪内 孝太 山下 達雄 和泉 潔 , ニュース記事を用いた経済専門用語のクラスタリングと極性付与 , 2016 年度 人工知能学会全国大会 , 2016 年 6 月 6 日 ( 月 )-6 月
9( 木 ) 北九州
・ [ 口頭発表 ] 松井 藤五郎 , 和泉 潔 , 新聞記事の時系列テキスト分析による株式市場の動向
予測 , 2016 年度 人工知能学会全国大会 , 2016 年 6 月 6 日 ( 月 )-6 月 9( 木 ) 北九州

12

・ [ 口頭発表 ] 劉 萌傑 , 吉田 孝志 , 和泉 潔 , 山田 健太 , 位置情報付きツイートによる観光客
行動のモデル化 , 2016 年度 人工知能学会全国大会 , 2016 年 6 月 6 日 ( 月 )-6 月 9( 木 ) 北九州
・ [ 口頭発表 ] 近藤 聖也 , 吉田 孝志 , 和泉 潔 , 山田 健太 , 位置情報付きツイートを用いたユーザ属性推定と地域クラスタリング , 2016 年度 人工知能学会全国大会 , 2016 年 6 月 6 日( 月 )-6 月 9( 木 ) 北九州
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 人工知能技術を用いた金融データマイニング , 野村證券セミナー ,2016 年 5 月 25 日 , 東京
・ [ 口頭発表 ] 水田 孝信 , 小杉 信太郎 , 楠本 拓矢 , 松本 渉 , 和泉 潔 , ダーク・プールが市場効率性と価格発見メカニズムに与える影響 〜人工市場モデルと数式モデルを用いたメカニズムの分析〜 , 第 16 回人工知能学会金融情報学研究会 , 2016 年 3 月 28 日 , 東京
・ [ 口頭発表 ] 西岡 伸 , 鳥居 拓馬 , 和泉 潔 , マーケットメーカーとダーク・プールの相互作用が市場の効率性に与える影響：人工市場アプローチによる分析 , 第 16 回人工知能学会金融情報学研究会 , 2016 年 3 月 28 日 , 東京
・ [ 口頭発表 ] 劉 恩達 , 伊藤 友貴 , 和泉 潔 , Comparison among multilingual financial words
using the word2vec and clustering with news resources for automatic creation of financial
dictionaries, 第 16 回人工知能学会金融情報学研究会 , 2016 年 3 月 28 日 , 東京
・ [ 招待講演 ] 和泉潔 , 金融市場における人工知能技術の応用，MPT フォーラム , 2016 年 3
月 3 日 , 東京
・ [ 口頭発表 ] 水田孝信 , 小杉信太郎 , 楠本拓矢 , 松本渉、和泉潔 , ダーク・プールが市場効率性と価格発見メカニズムに与える影響 〜人工市場モデルと数式モデルを用いたメカニズ
ムの分析〜 , 第 44 回ジャフィー大会 , 2016 年 1 月 14 日 , 東京
2015 年
・ [ 口頭発表 ] 中山敦貴 , 山田健太 , 和泉潔 , 深層学習による高頻度板情報を用いた株価動向
推定 , 第 15 回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）, 東京 ,2015 年 9 月 26 日
・ [ 口頭発表 ] 水田孝信 , 則武誉人 , 早川聡 , 和泉潔 , 人工市場シミュレーションを用いた取引システムの高速化が価格形成に与える影響の分析 , 第 15 回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）, 東京 ,2015 年 9 月 26 日
・ [ 口頭発表 ] 鳥居拓馬，中川勇樹，和泉潔，複数資産人工市場を用いた裁定取引によるショック伝搬の分析，2015 年度 人工知能学会全国大会（第 29 回），函館，2015 年 5 月 30
日− 6 月 2 日
・ [ 口頭発表 ] 水田孝信 , 小杉信太郎 , 楠本拓矢 , 松本渉、和泉潔 , 人工市場シミュレーショ
ンを用いたダーク・プールによる市場効率化の分析 , 第 42 回 2014 年度冬季 JAFEE 大会, 東京 ,2015 年 1 月 23 日
・ [ 口頭発表 ] 水田孝信 , 小杉信太郎 , 楠本拓矢 , 松本渉、和泉潔 , 人工市場シミュレーショ
ンを用いたダーク・プールによる市場効率化の分析 , 第 14 回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）, 東京 , 2015 年 1 月 21 日
・ [ 口頭発表 ] 宮崎文吾 , 和泉潔、山田健太 , スプレッドに着目した確率的板モデルによる株価変動のハースト指数の再現 , 第 14 回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）, 東京, 2015 年 1 月 21 日
・ [ 口頭発表 ] 敷地琢也 , 和泉潔 , 山田 健太 , 複数テキストを用いた個別銘柄の影響要因と関連銘柄の抽出 , 第 14 回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）, 東京 , 2015 年 1 月
21 日2014 年
・ [ 口頭発表 ] 宮崎文吾，和泉潔，山田健太 , 確率的板モデルを用いた株式市場の統計性の分析 , 第 7 回 データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会 (SIG-DOCMAS) , 東京
, 2014 年 11 月 21 日
・ [ 口頭発表 ] 松村直樹，和泉潔，山田健太 , POS データに基づく欠品時の消費者行動を考慮した小売店舗の購買シミュレーション , 第 7 回 データ指向構成マイニングとシミュレー
ション研究会 (SIG-DOCMAS) , 東京 , 2014 年 11 月 21 日
・ [ 口頭発表 ] 黒川達也，和泉潔，山田健太 , 多層ネットワークにおける特徴量を用いたネットワーク予測 , 第 7 回 データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会(SIG-DOCMAS) , 東京 , 2014 年 11 月 21 日
・ [ 口頭発表 ] 八木 勲，水田 孝信，和泉 潔 , 空売りが活発な市場における金融ショック伝
播分析 , 第 13 回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）, 東京 , 2014 年 10 月 11 日

13・ [ 口頭発表 ] 敷地琢也 , 和泉潔 , 複数のテキスト情報を用いた株式市場動向の分析 , 第 13回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）, 東京 , 2014 年 10 月 11 日
・ [ 口頭発表 ] 草田裕紀、水田孝信、早川聡、和泉潔 , 人工市場シミュレーションによるマーケットメイカーが市場間競争に与える影響の分析 , 第 13 回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）, 東京 , 2014 年 10 月 11 日
・ [ 口頭発表 ] 川久保 佐記、和泉 潔 , オプション市場の人工市場モデルによるオプション取引の原資産市場への影響分析 , 第 41 回ジャフィー大会 , 2014 年 8 月 2 日 , 東京
・ [ 口頭発表 ] 和泉 潔 , 鈴木 裕士 , 鳥海 不二夫 , 吉村 忍 : 株式銘柄間における外生ショック
伝播の移動エントロピー解析 , 2014 年度人工知能学会全国大会 , 2014 年 5 月 14 日 , 松山 .
・ [ 口頭発表 ] 草田 裕紀、水田 孝信、早川 聡、和泉 潔、吉村 忍 : 人工市場を用いたマー
ケットメーカーのスプレッドが市場出来高に与える影響の分析 , 2014 年度人工知能学会全国大会 , 2014 年 5 月 14 日 , 松山 .
・ [ 口頭発表 ] 松井 藤五郎、長瀬 舜、後藤 卓、和泉 潔、陳 ユ、鳥海 不二夫 : 実取引環境における複利型強化学習を用いた取引戦略の獲得 , 2014 年度人工知能学会全国大会 , 2014 年
5 月 14 日 , 松山 .
・ [ 口頭発表 ]2014 年 1 月 22 日 水田孝信、小杉信太郎、楠本拓矢、松本渉、和泉潔、吉村
忍 , ダーク・プールは金融市場を安定化しマーケット・インパクトを低減させるか？〜人工市場シミュレーションを用いた検証〜 , 第 12 回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）, 東京
・ [ 口頭発表 ]2014 年 1 月 22 日 長瀬舜 , 松井藤五郎 , 後藤卓 , 和泉潔 , 陳ユ , 鳥海不二夫 ,TradeStation における複利型強化学習を用いた Strategy 構築 , 第 12 回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）, 東京
・ [ 口頭発表 ]2014 年 1 月 22 日 鈴木裕士、和泉潔 , 市場急変時における銘柄間注文伝播の変化に関する分析 , 第 12 回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）, 東京
・ [ 口頭発表 ]2014 年 1 月 22 日 Peng Wang and Kiyoshi Izumi, Optimized Stock Factors
Prediction Model Based on LSA and Multiple SVM Models, 第 12 回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）, 東京
・ [ 口頭発表 ]2014 年 1 月 10 日 水田孝信，小杉 信太郎 , 楠本 拓矢 , 松本渉 , 和泉潔，吉村忍, ダーク・プールは金融市場を安定化しマーケット・インパクトを低減させるか？ 〜人工市場シミュレーションを用いた検証〜 , 第 40 回ジャフィー大会 , 2014, 東京 .
2013 年
・ [ 口頭発表 ] 2013 年 10 月 12 日 鈴木裕士、和泉潔 , 市場急変時における銘柄間情報伝播の変化に関する分析 , 第 11 回金融情報学研究会 (SIG-FIN), 東京 .
・ [ 口頭発表 ] 2013 年 10 月 12 日 水田孝信、和泉潔、八木勲、吉村忍 , 人工市場を用いた大規模誤発注による市場混乱を防ぐ制度・規制の検証 〜 トリガー式アップティック・ルー
ルを中心に 〜 , 第 11 回金融情報学研究会 (SIG-FIN), 東京 .
・ [ 口頭発表 ] 2013 年 10 月 12 日 叶小舟、和泉潔 , 価格単位と高頻度取引が取引戦略の収益に及ぼす影響の分析 , 第 11 回金融情報学研究会 (SIG-FIN), 東京 .
・ [ 招待講演 ] 2013 年 9 月 22 日 K. Izumi, Workflow monitoring and room design by data
gathering from a surgical room, Modeling and Monitoring of Computer Assisted Interventions (M2
CAI), Nagoya.
・ [ 口頭発表 ] 2013 年 9 月 17-20 日 Saki Kawakubo, Kiyoshi Izumi, Shinobu Yoshimura, Impact
of delta hedging on underlying market: Multi-agent model approach, 合同エージェントワーク
ショップ＆シンポジウム 2013（JAWS2013）, 南紀白浜
・ [ 口頭発表 ] 2013 年 8 月 5 日 川久保 佐記 , 和泉 潔 , 吉村 忍 , 人工市場を用いたデルタヘッ
ジ取引の原資産市場への影響分析 , 第 39 回ジャフィー大会 (2013 年度夏季 ), 東京
・ [ 口頭発表 ] 2013 年 8 月 5 日 水田 孝信 , 早川 聡 , 和泉 潔 , 吉村 忍 , 人工市場シミュレー
ションを用いた取引市場間におけるティックサイズと取引量の関係性分析 , 第 39 回ジャフィー大会 (2013 年度夏季 ), 東京
・ [ 口頭発表 ] 2013 年 6 月 7 日 川久保 佐記 , 和泉 潔 , 吉村 忍 , 市場間連成を考慮した人工市場によるリスクヘッジ行動の影響分析 , 2013 年度人工知能学会全国大会（第 27 回）
JSAI2013,「OS-16 金融情報学」, 富山 .
・ [ 口頭発表 ] 2013 年 6 月 7 日 水田 孝信 , 和泉 潔 , 八木 勲 , 吉村 忍 , 人工市場を用いた大規模誤発注が価格変動に与える影響の分析 , 2013 年度人工知能学会全国大会（第 27 回）
JSAI2013,「OS-16 金融情報学」, 富山 .
・ [ 口頭発表 ] 2013 年 6 月 7 日 王 鵬 , 和泉 潔 , 吉村 忍 , Indirect Factors to the Stock Price
Prediction via Google Trends, 2013 年度人工知能学会全国大会（第 27 回）JSAI2013,「OS-16
金融情報学」, 富山 .

14

・[ 論文 ]2013 年 3 月 19 日 宮崎 文吾 , 和泉 潔 , 鳥海 不二夫 , 盒 諒 ,「混合ガウスモデルを用いた市場注文状況の変化の検出」,JPX ワーキング・ペーパー vol. 3, 2013.
・ 2013 年 3 月 19 日 川久保 佐記 , 和泉 潔 , 吉村 忍 , 原資産市場オプション市場の相互作用を考慮したマルチエージェントシミュレーションモデルの構築 , 第 10 回ファイナンスにおける人工知能応用研究会， 東京
・ 2013 年 3 月 19 日 迫村光秋 , 和泉潔、セーヨー サンティ , Twitter のテキストとネットワー
クの解析による経済動向分析 , 第 10 回ファイナンスにおける人工知能応用研究会， 東京
・ 2013 年 3 月 19 日 水田孝信，宮崎文吾，人工知能学会 第 10 回ファイナンスにおける人工知能応用研究会， 招待講演， 東京
・[ 論文 ]2013 年 1 月 30 日 水田 孝信 , 早川 聡、和泉 潔 , 吉村 忍 ,「人工市場シミュレーショ
ンを用いた取引市場間におけるティックサイズと取引量の関係性分析」, JPX ワーキング・ペーパー vol. 2, 2013.
・ 2013 年 1 月 26 日 水田孝信，和泉潔，八木勲，吉村忍 , 人工市場を用いた値幅制限・空売
り規制・アップティックルールの検証 , 第 38 回ジャフィー大会 , 2013, 東京 .
2012 年・ 和泉 潔 , 集団としての人間の行動軌跡解析と場のデザイン , JST さきがけ 情報環境と人領域 第 1 期生成果報告会 , 2012 年 12 月 21 日 , 東京・ 水田孝信，和泉潔，八木勲，吉村忍 , 金融危機を誘発する学習過程を実装した人工市場におけるサーキット・ブレーカーと空売り規制の分析 , 行動経済学会第 6 回大会 , 2012 年 12
月 8 日 , 東京 .
・迫村光秋 , 和泉潔 , twitter テキストマイニングによる経済動向分析 , 第 9 回ファイナンスにおける人工知能応用研究会 , 2012 年 11 月 17 日 , 横浜
・ 松井藤五郎 , 後藤卓 , 和泉潔 , 複利型強化学習における投資比率最適化手法の検討 , 第 9回ファイナンスにおける人工知能応用研究会 , 2012 年 11 月 17 日 , 横浜・ 水田孝信 , 和泉潔 , 八木勲 , 吉村忍 , 人工市場を用いた値幅制限・空売り規制・アップ
ティックルールの検証 , 第 9 回ファイナンスにおける人工知能応用研究会 , 2012 年 11 月
17 日 , 横浜
・ 和泉 潔 , 可能世界ブラウザによる手術室内レイアウトデザイン , 第 3 回 データ指向構成
マイニングとシミュレーション研究会 , 2012 年 11 月 15 日 , 横浜
・ 和泉 潔 , 可能世界ブラウザ 〜ビッグデータ解析とエージェントシミュレーション〜 , さきがけシンポジウム「情報学による未来社会のデザイン」, 2012 年 11 月 8 日 , 東京
・ 和泉 潔 , 池田 竜一 , 山本 仁志 , 諏訪 博彦 , 岡田 勇 , 磯崎 直樹 , 服部 進 , 可能世界ブラウザとしてのエージェントシミュレーション 〜 ターゲットマーケティングへの応用 〜 , 合同エージェントワークショップ＆シンポジウム JAWS2012, 2012 年 10 月 26 日 ,掛川・ 最優秀論文賞
・ 柴田 一樹 , 和泉 潔 , 磯崎 直樹 , 吉村 忍 , 閲覧行動タイプに基づいたウェブ広告配信
シミュレーションモデル , 合同エージェントワークショップ＆シンポジウム JAWS2012,2012 年 10 月 26 日 , 掛川
・ IEEE Computer Society Japan Chapter JAWS Young Researcher Award, 企業賞
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 可能世界ブラウザ：エージェントシミュレーションによる社会デザ
イン , 日本機械学会第 25 回計算力学講演会 , 神戸 , 2012 年 10 月 7 日
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 金融市場における自動取引戦略の生態学 , 進化経済学会 ミニ・シンポジウム「技術と進化経済学 / 先端技術から長期展望まで」, 2012 年 7 月 14 日 , 東京 .
・ 和泉 潔 , 可能世界ブラウザ : マッシブデータ解析とエージェントシミュレーション , 2012年度人工知能学会全国大会（第 26 回）, 2012 年 6 月 14 日 , 山口 .
・ 蔵本 貴久 和泉 潔 吉村 忍 石田 智也 中嶋 啓浩 松井 藤五郎 吉田 稔 中川 裕志 , 新聞記事のテキストマイニングによる長期市場動向の分析 , 2012 年度人工知能学会全国大会（第 26回）, 2012 年 6 月 15 日 , 山口 .
・ 水田 孝信 和泉 潔 吉村 忍 , 人工市場における学習プロセスの必要性検証 , 2012 年度人工知能学会全国大会（第 26 回）, 2012 年 6 月 15 日 , 山口 .
・ 松井 藤五郎 後藤 卓 和泉 潔 陳 ユ , 複利型強化学習における投資比率の最適化 , 2012 年度
人工知能学会全国大会（第 26 回）, 2012 年 6 月 15 日 , 山口 .
・ 後藤 卓 松井 藤五郎 和泉 潔 , 最急降下法を用いた CDS プロキシヘッジにおける最適ヘッ
ジ比率の学習 , 2012 年度人工知能学会全国大会（第 26 回）, 2012 年 6 月 15 日 , 山口 .
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 金融市場 と ビッグデータサイエンス , MPT フォーラム , 2012 年月
5 日 , 東京 .

15

・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , 教育現場における MAS の利用事例紹介 - プログラミングだけでないプログラミングの講義 , 第 12 回 MAS コンペティション , 2012 年 3 月 9 日 , 東京 .
・ 発表スライド PDF・ 水田 孝信 , 八木 勲 , 和泉 潔 , 市場暴落後の反発時における投資家の振る舞いと人工市場への示唆 , 第 8 回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）,
2012 年 1 月 28 日 東京 .
・ 松井 藤五郎 後藤 卓 和泉 潔 陳 ユ , オンライン勾配法による投資比率最適化付き複利型強化学習 , 第 8 回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）,
2012 年 1 月 28 日 東京 .
2011 年・ 和泉 潔 , 室内移動シミュレーションのための 軌跡マイニング , 人工知能学会 創立 25 周年記念 合同研究会・シンポジウム , 2011 年 12 月 14 日 , 横浜 .
・ 八木 勲、水田孝信、和泉 潔 , 人工市場を用いた市場暴落後における反発メカニズムの一考察 , 合同エージェントワークショップ & シンポジウム 2011(JAWS2011), 2011, 熱海 ,(2011.10.26-28)
・ 水田 孝信 , 八木 勲 , 和泉 潔 , 株式市場急落後の反発に関する分析 〜シミュレーション研
究との比較〜 ,2011 年 第 35 回ジャフィー大会 , 2011 年 10 月 14 日 東京 .
・ 松井藤五郎，石田智也，中嶋啓浩，和泉潔，吉田稔，中川裕志 , 新聞記事を対象とした時
系列テキスト分析による市場予測 , 第 7 回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）, 2011 年 10 月 1 日 東京 .
・ 八木 勲 , 水田 孝信 , 和泉 潔 , 人工市場を用いた市場暴落後における反発メカニズムの一考
察 , 第 7 回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）, 2011 年
10 月 1 日 東京 .
・ 水田 孝信 , 八木 勲 , 和泉 潔 , 株式市場急落後の反発に関する分析 〜シミュレーション研
究との比較〜 , 第 7 回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）, 2011 年 10 月 1 日 東京 .
・ [ 招待講演 ] 和泉 潔 , エージェントシミュレーションは リスク予防に役立つか , 日本ソフトウェア科学会第 28 回大会 , 2011 年 9 月 29 日 , 那覇 .
・ [ チュートリアル講演 ] 和泉 潔 , 実世界と エージェントシミュレーションの現状と課題 ,平成 23 年（2011 年）電気学会 電子・情報・システム部門大会 , 2011 年 9 月 8 日，富山 .
・ 和泉潔 , 後藤卓 , 松井藤五郎 , 経済リポートのテキスト分析による金融市場動向推定 , 信学
第１回テキストマイニング・シンポジウム . 2011 年 7 月 8 日 , 東京 .
・ 八木 勲，水田 孝信，和泉 潔 , 人工市場を用いた空売り規制による株式市場の影響分析 ,第 28 回応用経済時系列研究会 , 2011 年 6 月 25 日 , 東京 .
・ 和泉 潔 , 池田 翔 , 石田 智也 , 中嶋 啓浩 , 松井 藤五郎 , 吉田 稔 , 中川 裕志 , 本多 隆虎 , テキ
スト分析による業種別平均株価の動向推定 , 2011 年度人工知能学会全国大会（第 25 回）,
2011 年 6 月 2 日 , 盛岡 .
・ 吉田 稔 , 中川 裕志 , 石田 智也 , 中嶋 啓浩 , 松井 藤五郎 , 和泉 潔 , 池田 翔 , 本多 隆虎 ,ニュース記事クラスタリングによる取引高予測の試み , 2011 年度人工知能学会全国大会（第 25 回）, 2011 年 6 月 2 日 , 盛岡 .
・ 松井 藤五郎 , 後藤 卓 , 和泉 潔 , 陳, 複利型強化学習を用いた国債銘柄選択 , 2011 年度人
工知能学会全国大会（第 25 回）, 2011 年 6 月 2 日 , 盛岡 .
・ ［招待講演］ 和泉潔 , 松井藤五郎 ,Web 上のテキストから金融市場が予測できるか 〜 金融テキストマイニング研究の紹介 〜 , 電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会 , 2011年 5 月 26 日 , 東京 .
・ ［招待講演］ 和泉潔 , 実世界とエージェントシミュレーション , 電気学会 全国大会 .
・ ［招待講演］ 和泉潔 , 松井藤五郎 , 金融市場におけるテキストマイニング , 電子情報通信学会 総合大会 .
・ ［招待講演］ 和泉潔 , 「みんなの気分」で株式市場が分かるか , 日本経営工学会 「予測市
場と集合知活用」研究部会 , 2011 年 3 月 11 日 , 東京 .
・吉田稔，中川裕志，石田智也，中嶋啓浩，松井藤五郎，和泉潔，池田翔，本多隆虎 ,ニュース記事の見出しを利用した取引高予測の試み , 第 6 回ファイナンスにおける人工知
能応用研究会 , 2011.
・ 余野京登，和泉潔，後藤卓，松井藤五郎，陳 , 英文経済レポートのテキストマイニング
分析ツールの開発 , 第 6 回ファイナンスにおける人工知能応用研究会 , 2011.
2010 年

16・ 和泉 潔 , 集団としての人間の行動軌跡解析と場のデザイン , 合同エージェントワーク
ショップ (JAWS2010), 2010.
・ 櫻井 祐子 , 和泉 潔 , 大澤 博隆 , 中西 英之 , 平山 勝敏 , 村上 陽平 , マルチエージェントコ
ミュニティの未来予想図 ( パネルディスカッション ), 合同エージェントワークショップ(JAWS2010), 2010.
・ 中島秀之，栗原聡 , 和泉 潔 , 服部 宏充 , 寺野 隆雄 , シミュレーションにおける模倣から創発への転換 ( パネルディスカッション ), 合同エージェントワークショップ (JAWS2010),
2010.
・ 和泉 潔 , 金融市場分析のための経済情報抽出と人工市場に関する研究 , 合同エージェント
ワークショップ (JAWS2010), 2010.
・ 松井藤五郎 , 後藤卓 , 和泉潔 , 陳 , 複利型強化学習を用いた国債の金利とデフォルト確率に基づく銘柄選択 , 第 5 回ファイナンスにおける人工知能応用研究会 , 2010.
・ 本多隆虎 , 和泉潔 , 松井藤五郎 , 吉田稔 , 中川裕志 , 石田智也 , 中嶋啓浩 , 菅原俊治 , 日次
ニュース業界別記事抽出による株価変動予測 , 第 5 回ファイナンスにおける人工知能応用研究会 , 2010.
・ 和泉潔 , 牧野龍彦 , 石田智也 , 中嶋啓浩 , 松井藤五郎 , 吉田稔 , 中川裕志 , 本多隆虎 , テキス
ト分析による業種別平均株価の動向推定 , 第 5 回ファイナンスにおける人工知能応用研究会 , 2010.
・ 余野京登 , 和泉潔 , 後藤卓 , 松井藤五郎 , 陳 , 英文経済レポートのテキストマイニング分
析と外挿予測 , 第 5 回ファイナンスにおける人工知能応用研究会 , 2010.
・ 八木勲，水田孝信，和泉潔 , 人工市場を用いた株式市場における空売り規制期間と市場安定性の相関性分析 , 第 5 回ファイナンスにおける人工知能応用研究会 , 2010.
・ 和泉潔 , 後藤卓 , 松井藤五郎 , テキストマイニングによる金融取引の実評価 , 日本金融・証
券計量・工学学会 (JAFEE)2010 年度夏季大会予稿集 ,pp. 245-250,2010.
・ 八木 勲 , 水田 孝信 , 和泉 潔 , 人工市場を用いた株式市場における空売り規制の影響分析 規制期間と市場安定性について -, 日本金融・証券計量・工学学会 (JAFEE)2010 年度夏季大会予稿集 ,pp. 79-86,2010.
・ 余野 京登 , 和泉 潔 , 後藤 卓 , 松井 藤五郎 , 陳, 英文経済レポートのテキストマイニングと市場分析 , 2010 年度人工知能学会全国大会（第 24 回）, 3H1-OS12a-3 (2010).
・ PDF
・ 和泉潔 , 後藤卓 , 松井藤五郎 , テキスト分析による金融取引の実評価 , 2010 年度人工知能学会全国大会（第 24 回）, 3H1-OS12a-2 (2010).
・ PDF
・ 松井 藤五郎 , 後藤 卓 , 和泉 潔 , 人工データからの強化学習を用いた金融取引戦略の獲得 ,2010 年度人工知能学会全国大会（第 24 回）, 3H2-OS12b-2 (2010).
・ PDF
・ 八木 勲 , 水田 孝信 , 和泉 潔 : 人工市場を用いた株式市場における空売り規制時の価格変動と投資家動向分析 , 第 22 回自律分散システム・シンポジウム資料 , 2010.
・ 八木 勲 , 水田 孝信 , 和泉 潔 : 人工市場を用いた株式市場における空売り規制の有効性分析, 第 4 回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）2010 年 1 月
23 日
・ 松井 藤五郎 , 後藤 卓 , 和泉 潔 , 複利リターンに基づく強化学習による取引戦略の学習 , 第4 回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN） 2010 年 1 月 23日
・ 吉田稔，中川裕志，松井藤五郎，和泉潔，石田智也，中嶋啓浩 : 取引高とニュース記事の関連性の分析 , 第 4 回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）2010 年 1 月 23 日
2009 年
・ 和泉潔 , 後藤卓 , 松井藤五郎 , テキスト情報による金融市場変動の要因分析 , 2009 年度人
工知能学会全国大会（第 23 回）, 3G3-OS12-3 (2009).
・ (PDF)・ 和泉潔 , 後藤卓 , 松井藤五郎 , テキスト情報による複数金融市場の分析 , 第 2 回ファイナン
スにおける人工知能応用研究会 , 2009 年 1 月 25 日
・ 八木 勲 , 水田 孝信 , 和泉 潔 : 株式市場における空売り規制による影響分析 , システム
創成学第二回学術講演会 , 2009.
・ 八木 勲 , 水田 孝信 , 和泉 潔 : 空売り規制が与える株式市場への影響分析 , 合同エー17

ジェントワークショップ＆シンポジウム２００９（JAWS2009）, 2009.
・八木 勲 , 水田 孝信 , 和泉 潔 : 人工市場を用いた株式市場における空売り規制の有効性分析, 第 3 回ファイナンスにおける人工知能応用研究会 , SIG-FIN-003, 2009 年 9 月 12 日 .
・ 和泉潔 , 後藤卓 , 松井藤五郎 : テキスト情報による金融市場の逐次外挿予測 , 第 3 回ファイ
ナンスにおける人工知能応用研究会 , SIG-FIN-003, 2009 年 9 月 12 日 .
・八木 勲 , 水田 孝信 , 和泉 潔 : 人工市場を用いた株式市場安定化策としての空売り規制の有効性検証 , 第 31 回日本金融・証券計量・工学学会 (JAFEE) 夏季大会 , 2009.
2008 年
・ 和泉潔 , 後藤卓 , 松井藤五郎 , テキスト情報と市場時系列データの統合分析 , 第 1 回ファイ
ナンスにおける人工知能応用研究会 , 2008 年 9 月 13 日 .
・ 松井藤五郎 , 後藤卓 , 和泉潔 , 大和田勇人 : 強化学習を用いた金融市場取引戦略分析システ
ムの試作 , 第 1 回ファイナンスにおける人工知能応用研究会 , 2008 年 9 月 13 日 .
・ 和泉潔 , 後藤卓 , 松井藤五郎 , テキスト情報を用いた金融市場分析の試み , 2008 年度人工知能学会全国大会（第 22 回）, 2C3-02 (2008).
2004 年・ 和泉 潔，山下 倫央，車谷 浩一 , 進化的アルゴリズムは人工市場にふさわしいか ?, 合同
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会議論文
2021 年・ [ 国際会議 ] Kiyoshi Izumi, Hitomi Sano, Hiroki Sakaji, Economic Causal-Chain Search andEconomic Indicator Prediction using Textual Data, Proceedings of the 3rd Financial Narrative
Processing Workshop, 2021.
2020 年・ [ 国際会議 ] Masanori Hirano, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi and Hiroki Sakaji,
Implementation of Real Data for Financial Market Simulation using Clustering, Deep Learning, andArtificial Financial Market, the 23rd International Conference on Principles and Practice ofMulti-Agent Systems (PRIMA 2020), Nov 18-20, 2020
・ [ 国際会議 ] Masanori Hirano, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi and Taisei Mukai, Simulationof Unintentional Collusion Caused by Auto Pricing in Supply Chain Markets, the 23rd International
Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2020), Nov 18-20, 2020
・ [ 国際会議 ] Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita and Kiyoshi Izumi,
SSNN: Sentiment Shift Neural Network, SIAM International Conference on Data Mining (SDM),
Ohio, USA, May, 2020. (to appear) (acceptance rate = 24.0% (75/312))
・ [ 国際会議 ] Kiyoshi Izumi, Shintaro Suda and Hiroki Sakaji, Economic News Impact Analysis
Using Causal-Chain Search from Textural Data, The AAAI-20 Workshop on Knowledge Discovery
from Unstructured Data in Financial Services, New York, USA, February, 2020.
・ [ 国際会議 ] Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita and Kiyoshi Izumi,
Word-level Contextual Sentiment Analysis with Interpretability, the Thirty-Fourth AAAI
Conference on Artificial Intelligence (AAAI-20), February 7-12, 2020, New York, US. (to appear)(20.6% acceptance rate)
2019 年・ [ 国際会議 ] Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, and Tatsuo Yamashita,
Word-level Contextual Sentiment Analysis with Interpretability, the Thirty-Fourth AAAI
Conference on Artificial Intelligence (AAAI-20), February 7-12, 2020, New York, US.
・ an acceptance rate of 20.6%
・ [ 国際会議 ] Masahiro Suzuki, Toshiya Katagi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, and Yasushi
Ishikawa,Stock Price Analysis Using Combination of Analyst Reports and Several Documents, the
2nd International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC 2019),
November 8th, 2019 in conjunction with IEEE ICDM 2019, Beijing, China
・ [ 国際会議 ] Yuta Niki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, and Hiroyasu Matsushima, Causal Sentence
Extraction from Multilingual Texts Using End-to-End LSTM Models, the 2nd International

19

Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC 2019), November 8th,2019 in conjunction with IEEE ICDM 2019, Beijing, China
・ [ 国際会議 ] Hiroki Sakaji, Yasutomo Kimura, Izumi Kiyoshi, and Hiroyasu Matsushima,
Extraction of Volitional Utterances from Japanese Local Political Corpus, the 2nd International
Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC 2019), November 8th,2019 in conjunction with IEEE ICDM 2019, Beijing, China
・ [ 国際会議 ] Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matshushima and Hiroki Sakaji,
Comparison of Behaviors of Actual and Simulated HFT Traders for Agent Design, the 22ndInternational Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2019),
Torino, Italy, October 28th-31st, 2019
・ Full papers (an acceptance rate of 26%)
・ Nomination for Best Paper Award (3 / 112 papers)
・ [ 国際会議 ] Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, and Tatsuo Yamashita,
CSNN: Contextual Sentiment Neural Network, IEEE International Conference on Data Mining(ICDM 2019), November 8-11, 2019, Beijing.
・ 18.5% acceptance rate.
・ [ 国際会議 ] Ryo Hamawaki, Jun'ichi Ozaki, Izumi Kiyoshi, Takashi Shimada, Hiroki Sakaji,
Hiroyasu Matsushima, Chain Bankruptcy Simulation Considering Investment Banks to Companies,
2019 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2019), 06-09
October 2019, Bari, Italy
・ [ 国際会議 ] Ryo Hamawaki, Junichi Ozaki, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu
Matsushima and Hiroki Sakaji, Analysis of Investment Effect using MultiplexNetwork Simulationof Banks and Firms, 5th International Conference on Computational Social Science (IC2S2), July
18 2019, Amsterdam, The Netherlands
・ [ 国際会議 ] Kiyoshi Izumi and Hiroki Sakaji, Economic Causal-Chain Search using Text Mining
Technology, the First Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing(FinNLP) in conjunction with IJCAI 2019 @ August 12, 2019, Macao, China
・ Best Paper Award・ [ 国際会議 ] Hiroki Sakaji, Ryota Kuramoto, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Takashi
Shimada and Keita Sunakawa, Financial Text Data Analytics Framework for Business Confidence
indices and Inter-Industry Relations, the First Workshop on Financial Technology and Natural
Language Processing (FinNLP) in conjunction with IJCAI 2019 @ August 12, 2019, Macao, China
・ [ 国際会議 ] Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada and Hiroyasu
Matsushima, Extraction of relationship between Japanese and US interest rates using machinelearning methods, 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence(SCAI 2019), July 11 2019, Toyama, Japan.
・ [ 国際会議 ] Kei Nakagawa, Shingo Sashida, Hiroki Sakaji and Kiyoshi Izumi, Economic Causal
Chain and Predictable Stock Returns, 7th International Conference on Smart Computing andArtificial Intelligence (SCAI 2019), July 11 2019, Toyama, Japan.
・ [ 国際会議 ] Kyoto Yono, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada and Hiroyasu
Matsushima, Analysis of Macro Economic Uncertainty from News Text with Financial market, 7thInternational Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), July 11
2019, Toyama, Japan.
・ Awarded as "Honorable paper"・ [ 国際会議 ] Iwao Maeda, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, David Degraw,
Atsuo Kato and Michiharu Kitano, Effectiveness of Uncertainty Consideration in
Neural-Network-Based Financial Forecasting, 7th International Conference on Smart Computing
and Artificial Intelligence (SCAI 2019), July 11 2019, Toyama, Japan.
・ [ 国際会議 ] Yoshinori Tanaka, Syunya Kodera, Fumihito Sato, Hiroki Sakaji and Kiyoshi Izumi,
The Extraction of Future-Oriented Sentences from Annual Reports, 7th International Conference on
Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), July 11 2019, Toyama, Japan.
・ [ 国際会議 ] Yono Kyoto, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada and Hiroyasu
Matsushima, Measuring Macroeconomic Uncertainty from News Text by Supervised LDA for
Investor s Decision Making, International Conference on Decision Economics (DECON), June 26
2019, Avila, Spain.
・ [ 国際会議 ] Iwao Maeda, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, David Degraw,
Hirokazu Tomioka, Atsuo Kato and Michiharu Kitano, Learning Uncertainty in Market Trend
Forecast Using Bayesian Neural Networks, International Conference on Decision Economics(DECON), June 27 2019, Avila, Spain.
・ [ 国際会議 ] Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubiuchi, and Tatsuo Yamashita,
Concept Cloud-based Sentiment Visualization for Financial Reviews, International Conference on
Decision Economics (DECON), June 28 2019, Avila, Spain.

20

・ [ 国際会議 ] Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada and Hiroyasu
Matsushima, Japanese long-term interest rate forecast considering the connection between theJapanese and US yield curve, IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on Computational
Intelligence for Financial Engineering and Economics, Shenzhen, China, May 4-5, 2019
・ DOI: 10.1109/CIFEr.2019.8759107
・ [ 国際会議 ] Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita and Kiyoshi Izumi,
Word-level Sentiment Visualizer for Financial Documents, IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE
Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics, Shenzhen,
China, May 4-5, 2019
・ DOI: 10.1109/CIFEr.2019.8759116
・ [ 国際会議 ] Atsuki Nakayama, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Takashi
Shimada and Kenta Yamada, Short-term Stock Price Prediction by Analysis of Order Pattern
Images, IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial
Engineering and Economics, Shenzhen, China, May 4-5, 2019
・ DOI: 10.1109/CIFEr.2019.8759057
・ [ 国際会議 ] Kyoto Yono, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima and Takashi
Shimada, Extraction of Focused Topic and Sentiment of Financial Market by using Supervised
Topic Model for Price Movement Prediction, IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on
Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics, Shenzhen, China, May 4-5,
2019
・ DOI: 10.1109/CIFEr.2019.8759119
・ [ 国際会議 ] Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Masaki Kohana, Yasunao Takano and Kiyoshi Izumi,
Estimation of Tags using Various Data for Online Videos, The 33-rd International Conference on
Advanced Information Networking and Applications (AINA-2019), Matsue, March 2019.
・ [ 国際会議 ] Hirofumi Yamamoto, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Yuki Yamashita, Kyohei
Osawa, Kiyoshi Izumi and Tadashi Shimada, Forecasting Crypto-Asset Price using Influencer
Tweets, The 33-rd International Conference on Advanced Information Networking andApplications (AINA-2019), Matsue, March 2019.
・ [ 国際会議 ] Kei Nakagawa, Tomoki Ito, Masaya Abe, Kiyoshi Izumi, Deep Recurrent Factor
Model: Interpretable Non-Linear and Time-Varying Multi-Factor Model, AAAI-19 workshop on
Network Interpretability for Deep Learning, Hawaii, US, January 20192018 年・ Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Shoko Kimura, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Shintaro
Nagao, Atsuo Kato, Selection of Related Stocks using Financial Text Mining, The 1st International
Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC), Singapore, Nov. 2018.
・ Ryo Hamawaki; Kiyoshi Izumi; Hiroki Sakaji; Takashi Shimada; Hiroyasu Matsushima, Chain
Bankruptcy Size in Inter-bank Network: the Effects of Asset Price Volatility and the Network
Structure, Social Simulations and Supercomputers, Tokyo, Oct. 2018.
・ Shin Nishioka, Kiyoshi Izumi, Wataru Matsumoto, Takashi Shimada, Hiroki Sakaji and Hiroyasu
Matsushima, Impact on Financial Markets of Dark Pools, Large Investor, and HFT, International
Workshop on Artificial Market 2018, Tokyo, Oct. 2018
・ Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada and Hiroyasu Matsushima,
Impact Assessments of the CAR Regulation using Artificial Markets, International Workshop on
Artificial Market 2018, Tokyo, Oct. 2018
・ Ito, Tomoki; Sakaji, Hiroki; Tsubouchi, Kota; Izumi, Kiyoshi; Yamashita, Tatsuo, Text-Visualizing
Neural Network Model: Understanding Online Financial Textual Data, PAKDD 2018: Advances in
Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 247-259, Springer, Melbourne, Australia, May 2018,
doi={10.1007/978-3-319-93040-4_20}
・ Long presentation (an acceptance rate of 10%, 59/590 )・ Suda, Shintaro and Ito, Ryo and Izumi, Kiyoshi, Disagreement Among FOMC Members and Asset
Prices (February 16, 2018). Asian Finance Association (AsianFA) 2018 Conference. Available at
SSRN: [https://ssrn.com/abstract=3109243] or [http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3109243]
・Hiroto Yonenoh, Kiyoshi Izumi, Destabilization effect of VaR-based risk management on amultiple-asset market - An artificial market approach, AROB2018 - the 23rd International
Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, January 2018.
2017 年

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from Video Imagery and Location Sensor Data, in Griffith, Daniel A.; Chun, Yongwan; Dean,
Denis J. (eds.), Advances in Geocomputation, Springer, pp. 229--237, 2017, doi= 10.1007/978-3-319-22786-3_21
・ Hiroki Sakaji, Risa Murono, Hiroyuki Sakai, Jason Bennett, Kiyoshi Izumi,Discovery of rare causal
knowledge from financial statement summaries, The 2017 IEEE Symposium on Computational
Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), pp.602-608, Hawaii, USA,
November, 2017. doi: 10.1109/SSCI.2017.8285265
・ Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita, Development ofsentiment indicators using both unlabeled and labeled posts, The 2017 IEEE Symposium on
Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), pp.314-321, Hawaii,
USA, November, 2017. doi: 10.1109/SSCI.2017.8280918
・ Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita, Development of anInterpretable Neural Network Model for Creation of Polarity Concept Dictionaries, The 2017 IEEE
International Conference on Data Mining Workshops, pp.1122-1131, New Orleans, USA,
November, 2017. doi: 10.1109/ICDMW.2017.159
・ Hiroki Sakaji, Atsuya Miyazaki, Hiroyuki Sakai, Kiyoshi Izumi, Extracting Laboratory Front Pages
from University Websites, The 6th International Workshop on Web Services and Social Media In
conjunction with The 20th International Conference on Network-Based Information Systems(NBiS-2017), pp.1117-1125, Toronto, Canada, August, 2017.
2016 年
・ Takanobu Mizuta, Yoshito Noritake, Satoshi Hayakawa, Kiyoshi Izumi, Affecting Market
Efficiency by Increasing Speed of Order Matching Systems on Financial Exchanges -- Investigation
using Agent Based Model, IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, Computational
Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), December 6-9, 2016, Athens
・ [ 会議論文 ] Tomoki Ito, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi and Tatsuo Yamashita, Polarity
propagation of financial terms for market trend analyses using news articles, IEEE WCCI 2016,2016 年７月 24-29 日、カナダ .
・ Takuma Torii, Tomio Kamada, Kiyoshi Izumi, Kenta Yamada, Platform Design for Large-Scale
Artificial Market Simulation and Preliminary Evaluation on the K computer, AROB 22nd 2017
(Jan. 19-21, 2017. B-Con PLAZA, Beppu. JAPAN) symposium2015 年
・ Takuma Torii, Kiyoshi Izumi, Kenta Yamada, Shock transfer by arbitrage trading and the role ofcircuit breakers, The 21st International Conference on Computing in Economics and Finance 2015
(CEF2015), Taipei, Taiwan, June 20--22, 2015.
2014 年・ Kiyoshi Izumi, Whole Tokyo Stock Exchange Market Simulation Project: Design of Financial
Market Regulations using Agent-based Simulation, JST/CREST International Symposium on Post
Petascale System Software,2014 年 12 月 3 日 .
・ Takuma Torii, Kiyoshi Izumi, Kenta Yamada. ``Whole Tokyo Stock Exchange Market Simulation
Project: Design of Financial Market Regulations using Agent-based Simulation''. JST/CREST
International Symposium on Post Petascale System Software (ISP2S2), IRC of Kobe University and
RIKEN AICS, Kobe, Japan, December 2-4, 2014.
・ Naoki Matsumura, Kiyoshi Izumi, Kenta Yamada, A Marketing Simulation of a Retail Store with
the Consumer Reactions to Stock-outs, Social Modeling and Simulations + Econophysics
Colloquium 2014, Kobe,2014 年 11 月 5 日 .
・ Yuki Kusada, Tkanohbu Mizuta, S. Hakawa,Kiyoshi Izumi, Impacts of Position-Based Market
Makers on Markets' Shares of Trading Volumes - An Artificial Market Approach, Social Modelingand Simulations + Econophysics Colloquium 2014,Kobe,2014 年 11 月 5 日 .
・ Takuma Torii, Kiyoshi Izumi, Kenta Yamada, Multi-Asset Artificial Market Simulation:Test of22

Market-wide Circuit Breaker Regulation, Social Modeling and Simulations + Econophysics
Colloquium 2014,Kobe,2014 年 11 月 5 日 .
・ Takanobu Mizuta, Kiyoshi Izumi, Isao Yagi and Shinobu Yoshimura， Regulations'
Effectiveness for Market Turbulence by Large Mistaken Orders using Multi-Agent Simulation ,IEEE Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics 2014, London, 2014 年
3 月 27 日 .
・ 2014 年 3 月 27 日 , Takanobu Mizuta, Shintaro Kosugi, Takuya Kusumoto, Wataru Matsumoto
and Kiyoshi Izumi, Do Dark Pools Stabilize Markets and Reduce Market Impacts? -- Investigations
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・ 3rd Best Paper Award
2013 年・ 2013 年 9 月 13 日 Takanobu Mizuta, Satoshi Hayakawa, Kiyoshi Izumi and Shinobu
Yoshimura:Simulation Study on Effects of Tick Size Difference in Stock Markets Competition,
Proceedings of The 8th International Workshop on Agent-based Approach in Economic and Social
Complex Systems (AESCS2013), pp.235-246, Shibaura Institute of Technology, Tokyo, JAPAN,(2013.9.11-13).
・ Takanobu MIZUTA, Kiyoshi IZUMI, Shinobu YOSHIMURA, Price Variation Limits andFinancial Market Bubbles: Artificial Market Simulations with Agents Learning Process, 2013
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