研究・制作業績システム - 北島　良三 | 東京工芸大学

（最終更新日 : 2026-06-25 11:52:56）

キタジマ　リョウゾウ KITAJIMA Ryozo
北島　良三

所属東京工芸大学工学部工学科　情報コース

職名准教授

学歴
2013/04～2017/03	東海大学大学院　総合理工学研究科　総合理工学研究科博士修了博士 (工学)
2006/04～2008/03	東海大学大学院　工学研究科　情報理工学専攻修士修了修士 (工学)
2002/04～2006/03	東海大学　文学部　広報メディア学科卒業学士 (文学)

職歴
2017/09/15 ～ 2019/09/30	成蹊大学理工学部　情報科学科助教
2019/10/01 ～ 2025/03/31	東京工芸大学工学部工学科　情報コース助教

現在の専門分野
人間情報学, 知能情報学

著書・論文歴
論文	Dependence of the Solar Wind Plasma Density on Moderate and Extremely High Geomagnetic Activity Elucidated by Potential Learning 12 (80) (共著) 2025/09/02
著書	社会知能システム入門内閣支持率は予測できるか？ (共著) 2007/04/01
著書	明日からビジネスで使える！ Excel とRによるデータ解析入門 (共著) 2014/04/01
論文	Accumulative Informa- tion Enhancement in the Self-Organizing Maps and Its Application to the Analysis of Mission Statements Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research 5 (3),161-176頁 (共著) 2015/04/01
論文	Neural Potential Learning for Tweets Classification and Interpretation,141-148頁 (共著) 2015/04/01
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学会発表
2025/12/18	階層分析法に基づいた感情分類手法における単語重要度の検討 (第61回サイバーワールド(CW)研究会)
2025/09/03	商品説明文を解析対象とした特徴的なコーヒー焙煎所の抽出 (第41回ファジィシステムシンポジウム)
2024/09/02	トランスポーラアーク出現に重要な役割を果たす太陽風パラメータの抽出 (第40回ファジィシステムシンポジウム)
2024/06/25	Dependence of Solar Wind Parameters on the Transpolar Arc Occurrence Revealed by Novel Neural Network (Potential Learning) (Asia Oceania Geosciences Society (AOGS))
2023/09/05	地磁気擾乱指数 (Kp = 2- ∼ 5+) と太陽風パラメータの関係性における重要パラメータの抽出 (第39回ファジィシステムシンポジウム)
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講師・講演
2022/06/11	AI(ニューラルネットワーク)を用いたデータマイニング
2019/02/18	2016年度決算を対象とした社是と企業業績の関係(第一報)-東証二部上場製造業企業を対象とした解析-

研究課題・受託研究・科研費
	【大学記入分】科研費:若手研究収益性に影響を与える経営理念中の重要キーワード抽出に関する研究科学研究費補助金申請
	企業発信文書から見た企業行動特性に関する研究個人研究
	消費者行動データの解析と行動特性の抽出に関する研究個人研究
	太陽風と地磁気擾乱の関係に関する研究個人研究

受賞学術賞
	最優秀賞(一般部門) (令和2年度データ解析コンペティション日本計算機統計学会スタディーグループにおける報告会)
2025/09/04	日本知能情報ファジィ学会あいまいなゲーム研究会ミニ四駆AI大会 in FSS2025　タイムラリー最優秀賞
2025/09/04	日本知能情報ファジィ学会あいまいなゲーム研究会ミニ四駆AI大会 in FSS2025　ワークショップ最優秀賞(No.1～5：ワークショップ参加チーム最上位)
2025/09/04	日本知能情報ファジィ学会あいまいなゲーム研究会ミニ四駆AI大会 in FSS2025　優勝
2024/07/01	日本地球惑星科学連合 GeoSciAI2024, 最優秀賞(宇宙天気課題)
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社会における活動
2024/07/13	東京工芸大学・国士舘大学・茨城大学・金沢工業大学の教職協働チームが「ＧｅｏＳｃｉＡＩ２０２４」宇宙天気課題で最優秀賞を受賞
2022/06/11 ～ 2022/06/11	AI(ニューラルネットワーク)を用いたデータマイニング
2022/06/11	あつぎ協働大学

展覧会・演奏会・競技会等
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ホームページ
https://www.t-kougei.ac.jp/gakubu/engineering/staff/#kitazima

科研費研究者番号
50815545