業績リスト

学術論文（査読付き）

• Ryo Asaoka, Linchuan Xu, Hiroshi Murata, Taichi Kiwaki, Masato Matsuura, Yuri Fujino, Masaki Tanito, Kazuhiko Mori, Yoko Ikeda, Takashi Kanamoto, Kenji Inoue, Junkichi Yamagami, Kenji Yamanishi, "A joint multitask learning model for cross-sectional and longitudinal predictions of visual field using optical coherence tomography", Ophthalmology Science Journal, 1(4), 13 pages, 2021.
• Yohei Hashimoto, Taichi Kiwaki, Hiroki Sugiura, Shotaro Asano, Hiroshi Murata, Yuri Fujino, Masato Matsuura, Atsuya Miki, Kazuhiko Mori, Yoko Ikeda, Takashi Kanamoto, Junkichi Yamagami, Kenji Inoue, Masaki Tanito, Kenji Yamanishi, Ryo Asaoka, "Predicting 10-2 visual field from optical coherence tomography in glaucoma using deep learning corrected with 24-2/30-2 visual field", Translational Vision Science and Technology, 10(28), 9 pages, 2021.
• Yohei Hashimoto, Ryo Asaoka, Taichi Kiwaki, Hiroki Sugiura, Shotaro Asano, Hiroshi Murata, Yuri Fujino, Masato Matsuura, Atsuya Miki, Kazuhiko Mori, Yoko Ikeda, Takashi Kanamoto, Junkichi Yamagami, Kenji Inoue, Masaki Tanito, Kenji Yamanishi, "Deep learning model to predict visual field in central 10° from optical coherence tomography measurement in glaucoma", British Journal of Ophthalmology, 105(4), pp. 507-513, 2021.
• Linchuan Xu, Ryo Asaoka, Taichi Kiwaki, Hiroshi Murata, Yuri Fujino, Masato Matsuura, Yohei Hashimoto, Shotaro Asano, Atsuya Miki, Kazuhiko Mori, Yoko Ikeda, Takashi Kanamoto, Junkichi Yamagami, Kenji Inoue, Masaki Tanito, Kenji Yamanishi, "Predicting the glaucomatous central 10-degree visual field from optical coherence tomography using deep learning and tensor regression", The American Journal of Ophthalmology, 218, pp. 304-313, 2020.
• Linchuan Xu, Ryo Asaoka, Hiroshi Murata, Taichi Kiwaki, Yuhui Zheng, Masato Matsuura, Yuri Fujino, Masaki Tanito, Kazuhiko Mori, Yoko Ikeda, Takashi Kanamoto, Kenji Yamanishi, "Improving visual field trend analysis with optical coherence tomography and deeply-regularized latent-space linear regression", Ophthalmology Glaucoma, 4(1), pp. 78-88, 2020.
• Siamak Yousefi, Taichi Kiwaki, Yuhui Zheng, Hiroki Sugiura, Ryo Asaoka, Hiroshi Murata, Hans Lemij, Kenji Yamanishi, "Detection of longitudinal visual field progression in glaucoma using machine learning", The American Journal of Ophthalmology, 193, pp. 71-79, 2018.
• Taichi Kiwaki, Kazuyuki Aihara, "An effect of initial distribution covariance for annealing Gaussian restricted Boltzmann machines", Artificial Intelligence Research, 4(1), pp. 53-59, 2015.
• Taichi Kiwaki, Tomoyoshi Shimobaba, Nobuyuki Masuda, Tomoyoshi Ito, "Quantitative assessment method for computer-generated holograms free from the effect of viewpoint", Optics Letters, 35(7), pp. 1112-1114, 2010.

国際会議プロシーディングス（査読付き）

• Shigenobu Mori, Taichi Kiwaki, Eiji Kobayashi, Aisaku Arakawa, Mika Oe, Taishi Chikamori, Kazuki Hamada, Arisa Yamaguchi, Kazutsugu Matsukawa, "Improved Genomic Prediction on Japanese Brown Cattle Tosa Pedigree via Dimensionality Reduction", IEEE ICDM, 2026.
• Linchuan Xu, Ryo Asaoka, Taichi Kiwaki, Hiroshi Murata, Yuri Fujino, Kenji Yamanishi, "PAMI: A computational module for joint estimation and progression prediction of glaucoma", Proceedings of the 27th ACM SIGKDD, pp. 3826-3834, ACM, 2021.（採択率 18%）
• Yuhui Zheng, Linchuan Xu, Taichi Kiwaki, Jing Wang, Hiroshi Murata, Ryo Asaoka, Kenji Yamanishi, "Glaucoma progression prediction using retinal thickness via latent space linear regression", Proceedings of the 25th ACM SIGKDD, pp. 2278-2286, ACM, 2019.（採択率 18%）
• Hiroki Sugiura, Taichi Kiwaki, Siamak Yousefi, Hiroshi Murata, Ryo Asaoka, Kenji Yamanishi, "Estimating glaucomatous visual sensitivity from retinal thickness with pattern-based regularization and visualization", Proceedings of the 24th ACM SIGKDD, pp. 783-792, ACM, 2018.（採択率 20%, 全投稿論文中10%の口頭発表に選出）
• Toshimitsu Uesaka, Kai Morino, Hiroki Sugiura, Taichi Kiwaki, Hiroshi Murata, Ryo Asaoka, Kenji Yamanishi, "Multi-view learning over retinal thickness and visual sensitivity on glaucomatous eyes", Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD, pp. 2041-2050, ACM, 2017.（採択率 19%）
• Taichi Kiwaki, Kazuyuki Aihara, "On importance of base model covariance for annealing Gaussian RBMs", Deep Learning and Representation Learning Workshop: NIPS 2014, Poster #12, 2014, Montreal.
• Taichi Kiwaki, Takaki Makino, Kazuyuki Aihara, "Approximated infomax early stopping: Revisiting Gaussian RBMs on natural images", Workshop track of International Conference on Learning Representations, 2014.
• Taichi Kiwaki, Takaki Makino, Kazuyuki Aihara, "Controlling the generalization power of restricted Boltzmann machines", Proc. of the 3rd International Symposium on Innovative Mathematical Modeling, 2013.
• Taichi Kiwaki, Takaki Makino, Kazuyuki Aihara, "A heuristic algorithm for finding the simplest expression of the structure in data", Proc. of the 2nd International Symposium on Innovative Mathematical Modeling, 2012.
• Taichi Kiwaki, Tetsuya J. Kobayashi, Kazuyuki Aihara, "A theory of distributed code integration for cortical circuits", Proceedings of NOLTA 2011, pp. 152-155, 2011.

著書

• 木脇 太一（監修）, 山口 由美（著者）, "10歳からの 図解でわかるAI 知っておきたい人工知能のしくみと役割", メイツユニバーサルコンテンツ, 2023.（全128頁）
• 久野 遼平, 木脇 太一（分担執筆）, "【図解】大学４年間のデータサイエンスが１０時間でざっと学べる", KADOKAWA, 2019.（全96頁, 担当箇所: パート3, 70-95頁）
• 久野 遼平, 木脇 太一（分担執筆）, "大学４年間のデータサイエンスが１０時間でざっと学べる", KADOKAWA, 2018.（全256頁, 担当箇所: 第2章および第17-20章, 38-47頁および196-239頁）
• 合原 一幸（編集）, 牧野 貴樹, 金山 博, 河野 崇, 青野 真士, 木脇 太一（分担執筆）, "人工知能はこうして創られる", ウェッジ, 2017.（全342頁, 担当箇所: 技術解説, 241-334頁）

特許登録

• 山西 健司, 木脇 太一, 許 林川, 王 晶, 鄭 宇輝, 朝岡 亮, 村田 博史, "情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム", 特許第7343145号(P7343145), 2023/09/04 登録.
• 山西 健司, 木脇 太一, 杉浦 宏樹, 朝岡 亮, 村田 博史, "情報処理装置、機械学習データの製造方法、及びプログラム", 特許第7082395号(P7082395), 2022/05/31 登録.

学術論文（査読なし）

• 朝岡 亮, 木脇 太一, "計算論的眼科学データからの緑内障数理モデリング", 数理科学 2019年6月号 データサイエンスの数理 数理で読み解くデータの価値, サイエンス社, pp. 44-50, 2019.

学会発表（査読なし）

• 中山 敬也, 木脇 太一, "深層生成モデルによる計算機合成ホログラフィ", 情報処理学会四国支部連合大会, 2026/09/19, 徳島
• 中須賀 大輝, 木脇 太一, "領域分類可能な3次元物体生成モデルの高精度化", 情報処理学会四国支部連合大会, 2025/09/27, 高知
• 森 樹伸, 木脇 太一, 小林 栄治, 大江 美香, 荒川 愛作, 近森 太志, 濱田 和希, 山口 亜利沙, 松川 和嗣, "高次元ゲノムデータ縮約のための双曲埋め込み", 情報処理学会四国支部連合大会, 2025/09/27, 高知
• 橋本 響, 木脇 太一, "特徴量連続化によるRisk Terrain Modelingの改良", 人工知能学会第39回大会, 2025/05/28, 大坂
• 木脇 太一, "自然勾配近似法を起点としたバッチ正規化の数理的理解", 第31回人工知能学会全国大会論文集, 全4頁, 2017. https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2017/0/JSAI2017_1A2OS05b4/_pdf/-char/ja
• 木脇 太一, "自然勾配近似法としてのバッチ正規化", 第19回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS16）, 2016.
• 木脇 太一, 合原 一幸, "Ratio Matching法の拡張", 第17回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS14）, 2014.
• 木脇 太一, 牧野 貴樹, 合原 一幸, "Information maximization training of restricted Boltzmann machines", 第16回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS13）, 2013.
• 木脇 太一, 牧野 貴樹, 合原 一幸, "エントロピー最小化によるRestricted Boltzmann Machineの学習の正則化", 電子情報通信学会技術研究報告書, 102(279), pp. 103-106（第15回情報論的学習理論ワークショップ, IBIS12）, 2012. https://ken.ieice.org/ken/user/index.php?cmd=login&back_url=https%3A%2F%2Fken.ieice.org%2Fken%2Fpaper%2F20121107n0y3%2Feng%2F&lang=eng
• 木脇 太一, 下馬場 朋禄, 増田 信之, 伊藤 智義, "放射電力に基づくホログラムの定量的評価法", 映像情報メディア学会冬季大会講演予稿集, 1頁, 2009. https://www.jstage.jst.go.jp/article/itewac/2009/0/2009__12-6-1_/_pdf/-char/ja
• 木脇 太一, 市橋 保之, 増田 信之, 伊藤 智義, "Accurate Phase-Added Stereogramにもとづく計算機合成ホログラムの高速アルゴリズム", 第6回情報処理学会東北支部研究会, 2009.

その他（報告書等）

• Taichi Kiwaki, "Soft-deep Boltzmann machines", arXiv preprint arXiv:1505.02462.
• Taichi Kiwaki, "Variational optimization of annealing schedules", arXiv preprint arXiv:1502.05313.