滋賀大学 · データサイエンス学科/データサイエンス学部

研究キーワードcausal discovery・structural causal models・hidden variable inference・non-Gaussian methods・LLM-assisted causal discovery・causal optimization

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• Statistical Causal Discovery in Developing and Refining Adverse Outcome Pathway (AOP)，Environmental Toxicology and Chemistry，2026年03月，Kyoshiro Hiki, Thong Pham, Michio Yamamoto, Takehiko I Hayashi, Shohei Shimizu2026 · DOI:https://doi.org/10.1093/etojnl/vgag067，研究論文（学術雑誌），共著
• Integrating large language models in causal discovery: A statistical causal approach，Transactions on Machine Learning Research，2025年05月，Masayuki Takayama, Tadahisa Okuda, Thong Pham, Tatsuyoshi Ikenoue, Shingo Fukuma, Shohei Shimizu, Akiyoshi Sannai2025 · 研究論文（学術雑誌），共著
• Causal Discovery with Multi-Domain LiNGAM for Latent Factors，Proceedings of the Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-21)，2021年，Yan Zeng, Shohei Shimizu, Ruichu Cai, Feng Xie, Michio Yamamoto, Zhifeng Hao2021 · 研究論文（国際会議プロシーディングス），共著
• Causal Additive Models with Unobserved Variables，Proc. 37th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence 2021 (UAI2021)，2021年，Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu2021 · 研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

• デジタルツイン因果推論の研究とそれによる環境変化に頑健な機械学習実装の実現，基盤研究(B)，2025年04月 ～ 2029年03月，日本学術振興会2025
• デジタルツイン因果推論の研究とそれによる環境変化に頑健な機械学習実装の実現，基盤研究(B)，2025年2025
• 因果グラフ探索法の研究と評価，受託研究，2024年，国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）2024
• 複数データに基づく統計的因果探索技術の開発，共同研究，2024年，乙）近江データサイエンスイニシアティブ 丙）富士通株式会社2024

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