東北大学の助教です。
研究は互いにつながった四つの方向にまたがっています。AI4Cog（認知科学のための AI）、Cog4AI（AI のための認知科学）、AI4Brain（神経科学のための AI）、Brain4AI（AI のための神経科学）です。
経歴と研究テーマ
大学院情報科学研究科では山田研究室と情報科学国際交流推進室（ILO）に所属し、未踏スケールデータアナリティクスセンター（UDAC）ソーシャルインテグレーション研究部門を兼務しています。
塩入 諭 教授の研究室（Visual Cognition and Systems Laboratory）で博士号を取得しました。在学中、ハーバード大学医学大学院／マサチューセッツ総合病院の Sydney Cash Lab に Visiting PhD Scholar として滞在しました。
研究は次の四つの方向で進めています。
- AI4Cog では、自発的注意と意思決定に関わるダイナミクスの計算モデルをつくり、言語モデルと人間の行動を比べます。
- Cog4AI では、認知科学を使って AI システムを理解し、評価し、改善します。ワーキングメモリと累積的な状態追跡のプローブ、人間のデータを参照する認知課題バッテリー、System One 型意思決定モデルのための認知実験を扱っています。
- AI4Brain では、脳波（EEG）の解読と解析の自動化を信頼できるものにします。前処理が引き起こす予測の不安定性、試行ごとの不確実性と特徴寄与、脳波と視線計測による自発的注意の理解に取り組んでいます。
- Brain4AI では、脳信号（EEG、fMRI）と、大規模言語モデルや視覚言語モデルの表現とを対応づけます。
主な研究
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S1CogBench: System One Decision Models on Cognitive Experiments
テキストを出さず一つの速い判断だけを返す System One 型意思決定モデルを、24 の認知課題で検証しました。速く形式の整った判断が出ても、モデルが証拠を使ったとは限りません。また、集計スコアでは課題条件に応じた判断の変化が見えなくなります。
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CogBattery: Human-Referenced LLM Evaluation
54 のオープンウェイト言語モデルを、13 の認知パラダイムで人間のデータと比較しました。モデルは人間の効果の向きを再現しても誤り方が異なることがあり、効果の向きが一致するだけでは人間らしい行動とは言えません。
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WMIP: Probing Cumulative State Tracking in LLMs
一つのプロンプトの中で言語モデルが更新をどう追跡するかを調べる、プログラム可能なプローブです。18 の LLM で、1 ステップの算術では正答率 84.9% ですが、3〜7 回の更新後には 31.7% に下がります。出力形式の指示によっても、測定される正答率は大きく変わります。
ニュース
| 2026年10月 | arXiv に新しいプレプリント S1CogBench を公開。テキストを出さず一つの速い判断だけを返す System One 型意思決定モデルを、24 の認知実験で検証 |
| 2026年9月 | RSJ2026 オープンフォーラム OF7「テクノロジーの質的進化と組織統制」（第44回日本ロボット学会学術講演会、金沢）で招待講演。Michael Zielewski とともにニューロテクノロジーについて話題提供 |
| 2026年8月 | 共著の発表が日本マーケティング・サイエンス学会（JIMS）研究大会（早稲田大学、2026年11月14–15日）に採択。「生成AI活用事例における社会倫理的リスクと炎上要因の定量分析」 |
| 2026年8月 | 論文 Subject-Specific Analysis of Self-Initiated Attention Shifts from EEG が IEEE SMC 2026（米国ベルビュー）に採択 |
| 2026年8月 | TimePre が Transactions on Machine Learning Research (TMLR) に採択 |
| 2026年8月 | 東北大学情報科学研究科の研究助成（代表、Interdisciplinary Research Project Development Support）に採択。「認知科学実験パラダイムに基づくAIシステム認知能力評価プラットフォームの開拓」 |
| 2026年8月 | arXiv に新しいプレプリント Control-Diverse Reinforcement Fine-Tuning を公開。RL による事後学習は、活性が多様に見える場合でも、タスク間で共有される一部の構成要素に制御を集中させる。このボトルネックを緩めるとマルチタスク性能が上がる |
| 2026年8月 | 第12回 CWRU–東北大学 Data Science in Engineering and Life Sciences シンポジウム（米国クリーブランド）で招待講演。”From Preprocessing Choices to LLM Agents: Automated and Verifiable Cognitive EEG Analysis” |
| 2026年8月 | 科研費 研究活動スタート支援（代表、26K25566）に採択。「注意テンプレートの表象形式：計算モデル階層・脳波・視線追跡による解明」 |
以前のニュース
| 2026年8月 | Kaggle ROGII - Wellbore Geology Prediction で銀メダル（6125チーム中89位） |
| 2026年7月 | KANMixer が Scientific Reports に掲載。長期予測のためのコンパクトな KAN 中心のミキサーを提案し、KAN が実際に役立つ条件を検討 |
| 2026年7月 | arXiv に新しいプレプリント2本を公開。CogEEGAgent（認知脳波解析を自律的に行うエージェント）と CogBattery（初版の名称は CogArena。LLM の認知課題成績を人間のデータを参照して評価） |
| 2026年7月 | 東北大学総合知インフォマティクス研究センターの研究助成（代表）に採択 |
| 2026年7月 | Interdisciplinary Information Sciences（東北大学大学院情報科学研究科）の編集委員に就任 |
| 2026年6月 | PVIR のポスターを CVPR 2026 Workshop VGBE（米国コロラド州デンバー）で発表 |
| 2026年5月 | 東北大学 UDAC の TechGov に参加。6月からは東北大学と NTTデータグループ のテクノロジーガバナンス共同研究に研究員として参加 |
| 2026年5月 | arXiv に新しいプレプリント Subject-Specific Analysis of Self-Initiated Attention Shifts from EEG を公開。SHAP を用いた被験者内デコーディングによる自発的注意の解析 |
| 2026年5月 | arXiv に新しいプレプリント Same Brain, Different Prediction を公開。前処理パイプラインの違いで脳波デコーディングの予測が最大42%反転することを示し、診断法と正則化による対策を提案 |
| 2026年5月 | プレプリントを更新。WMF-AM v2 では LLM プローブをワーキングメモリの深さを軸に組み直し、累積的な状態追跡が主なボトルネックであることを切り分けた |
| 2026年4月 | 共同研究者として参加したプレプリント Vibe Medicine: Redefining Biomedical Research Through Human-AI Co-Work を公開 |
| 2026年4月 | 東北大学大学院情報科学研究科の助教に着任（山田研究室、情報科学国際交流推進室）。UDAC ソーシャルインテグレーション研究部門を兼務 |
| 2026年4月 | 東北大学大学院情報科学研究科で Machine Learning Basics を担当 |
| 2026年3月 | 論文 Physics-Aware Video Instance Removal Benchmark が CVPR 2026 Workshop VGBE に採択 |
| 2026年3月 | LLM のワーキングメモリプローブの初版を arXiv に公開。当時の題名は Beyond Completion: Probing Cumulative State Tracking to Predict LLM Agent Performance（のちに改訂し WMF-AM に改題） |
| 2026年2月 | クオリア構造 領域会議に参加 |
| 2026年2月 | Journal Club: The Proliferation of Consciousness Theories: What can we do next?（Neural basis of Consciousness & Qualia Structure）に出演 |
| 2025年12月 | Frontiers in Human Neuroscience に論文が掲載。前頭正中線シータ波の漸増が自発的注意シフトの指標になることを示した |
| 2025年4月 | 日本学術振興会 特別研究員 DC2 に採用 |
| 2025年1月 | ハーバード大学医学大学院／MGH での客員研究（Sydney Cash Lab、指導 Dr. Jing (Jill) Cai）を終えて帰国 |
| 2024年12月 | 第32回博士後期課程学生発表会 ベストプレゼンテーション賞（東北大学大学院情報科学研究科）を受賞 |
| 2024年10月 | Society for Neuroscience 2024 でポスター発表2件 |
| 2024年7月 | APCV 2024（第16回 Asia Pacific Conference on Vision）で2件発表 |
| 2023年8月 | ECVP 2023（キプロス、パフォス）で口頭発表。ECVP Student Travel Award を受賞 |
学生募集
東北大学大学院情報科学研究科の山田研究室で、私と一緒に研究する修士課程・博士課程の学生を募集しています。正式な指導教員は山田 和範 教授で、私は共同で指導にあたり、次のようなテーマで日々の研究を指導します。
- AI4Cog（認知科学のための AI）では、計算モデルや言語モデルを使って人間の注意と意思決定を説明し、人間のデータと比べます。
- Cog4AI（AI のための認知科学）では、ワーキングメモリのプローブから人間のデータを参照する課題バッテリーまで、確立された認知実験で言語モデルや意思決定モデルを検証します。
- AI4Brain（神経科学のための AI）では、脳波解析を信頼できる自動化されたものにします。前処理やモデルの選択が結果をどう変えるかの測定から、認知脳波解析を実行して検証する LLM エージェントまでを扱い、脳波と視線の同時計測による注意研究も行います。
- Brain4AI（AI のための神経科学）では、脳信号（EEG、fMRI）と言語モデルや視覚言語モデルの表現とを対応づけます。
入学するには、研究室の学生募集ページにあるとおり、情報科学研究科の入学試験に出願してください。これらのテーマに興味があれば、件名に「Prospective student」と書き、CV と研究関心を短くまとめた文章をメールで送ってください。
学歴
博士（情報科学）
2023年4月 – 2026年3月東北大学大学院情報科学研究科
博士論文、指導教員、プログラム
- 博士論文 Exploring Brain Mechanisms of Self-Initiated Attention Shift: Simultaneous Recording of EEG and Eye Movements
- 指導教員 塩入 諭 教授、坂本 修一 教授、曾 加蕙 教授
- Visual Cognition and Systems Lab、データ科学国際共同大学院（GP-DS）
- JST 次世代研究者挑戦的研究プログラム
修士（情報科学）
2021年4月 – 2023年3月東北大学大学院情報科学研究科
学士（工学）電子情報工学
2016年9月 – 2020年7月同済大学 自動化専攻
指導教員と成績
- 指導教員 趙 霞 准教授
- GPA 4.15 / 5.0
教育
担当教員、東北大学大学院情報科学研究科
Machine Learning Basics
2026年4月 – 現在東北大学大学院情報科学研究科、GP-DS。講義資料は Samy Baladram の教材をもとにしています。
Data Science Training II & Data Science Challenge
2026年6月 – 2026年7月東北大学大学院情報科学研究科
ティーチング・アシスタント、東北大学大学院情報科学研究科（2022 – 2025）
担当教員は山田 和範 教授と Samy Baladram 准教授です。
- 2024年 春学期 Machine Learning Basics、Data Science Programming Basics、Data Engineering、Data Science Training I & II
- 2023年 秋学期 Data Science Basics
- 2022年 春学期 Data Science Training I、Data Science Skill Up Exercise
研究費・フェローシップ・受賞
| 2026–2027 | 科研費 研究活動スタート支援（代表、26K25566）「注意テンプレートの表象形式：計算モデル階層・脳波・視線追跡による解明」（260万円） |
| 2026 | Kaggle 銀メダル、ROGII - Wellbore Geology Prediction（6125チーム中89位）、証明書 |
| 2026 | 研究助成（代表）、東北大学総合知インフォマティクス研究センター（40万円） |
| 2026– | 研究員、東北大学 × NTTデータグループ テクノロジーガバナンス共同研究（TechGov、UDAC）（個人配分100万円、総額4,000万円） |
| 2026 | 研究助成（代表）、東北大学大学院情報科学研究科 Interdisciplinary Research Project Development Support「認知科学実験パラダイムに基づくAIシステム認知能力評価プラットフォームの開拓」（50万円） |
| 2026 | Kaggle Expert、CSIRO Image2Biomass Prediction 銅メダル（3805チーム中355位） |
| 2025–2026 | 日本学術振興会 特別研究員 DC2（修了） |
| 2025 | Kaggle Santa 2024: The Perplexity Permutation Puzzle 銅メダル（1514チーム中148位） |
| 2024–2028 | 科研費 基盤研究(A)「自発的脳機能の神経基盤理解」（代表 塩入 諭 教授） |
| 2024 | 第32回博士後期課程学生発表会 ベストプレゼンテーション賞、東北大学大学院情報科学研究科 |
| 2023 | ECVP Student Travel Award |
| 2023–2025 | JST 次世代研究者挑戦的研究プログラム |
| 2022–現在 | 東北大学 GP-DS リサーチ・アシスタント |
| 2021–2023 | 公益財団法人亀井記念財団 外国人留学生奨学金 |
| 2016 | 同済大学 学部入学奨学金 |
学術活動
- 編集委員、Interdisciplinary Information Sciences（東北大学大学院情報科学研究科）、2026年–現在
- 査読
- npj Science of Learning
- Cognitive Neurodynamics
- Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation
- Scientific Reports
- Discover Neuroscience
- European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2026)
- International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)
リンク
- 情報科学国際交流推進室（ILO）
- データ科学国際共同大学院（GP-DS）
- 山田研究室
- TOHOKU AI GROUP、東北大学の人工知能研究グループ
- 東北大学大学院情報科学研究科（GSIS）
- 未踏スケールデータアナリティクスセンター（UDAC）、ソーシャルインテグレーション研究部門
- テクノロジーガバナンス共同研究部門（TechGov）、東北大学 × NTTデータグループ