久保山哲二, 博士(工学), 教授
Tetsuji KUBOYAMA, PhD.

学習院大学 計算機センター 所長 &
人文科学研究科 アーカイブズ学専攻
〒171-8588 東京都豊島区目白1-5-1 南5号館 304号室
E-mail:
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現在の研究

結晶成長・アーカイブズ・政治テキストと対象は異なりますが、いずれも「離散的な構造をどう数え、どう比べるか」という同じ問いに立っています。

• 結晶表面の構造探索 結晶成長のモデリングで現れる離散構造の列挙と、構造間の類似度設計に取り組んでいます。SAT ソルバーによる局所電子計数則の検証や、密度汎関数理論とベイズ最適化を組み合わせた安定構造の探索を進めています。
• 大規模データの高速な検索とクラスタリング スケッチを用いた最近傍検索のフィルタリング手法、および大規模二部グラフのクラスタリング手法を開発しています。
• 大規模言語モデルによるテキスト評価 文学や政治学など、人にとっては自明でも大量・一貫した評価が困難だった領域に、大規模言語モデルによる評価を試みています。国会会議録を対象とした日本の議会政治の分析がその一つです。
• 計算アーカイブズ学 アーカイブズ記述の国際標準 EAD・EAC-CPF・RiC を対象に、記述の構造分析とコンテクスト構造の抽出を行っています。

これまでの研究の詳細は研究紹介を、業績は略歴・業績をご覧ください。

公開教材

授業や講習会で使っている教材を、別サイトで公開しています。

• 『Records in Contexts 入門』

  ICA のアーカイブズ記述標準 RiC の日本語テキスト。PDF、CC BY 4.0。英語版もあります。

• 『アンチパターンで学ぶデータ分析』

  作家の判別を題材に、データ分析と機械学習の落とし穴を実測で学ぶ教科書。PDF、CC BY 4.0。marimo 教材つき。

• 『コンピューター科学概論』講義資料

  全学向けの入門的な内容全13章。数の表現、文字コード、論理回路、情報理論、計算量、計算可能性、P≠NP予想。HTML、CC BY-NC-SA 4.0。

授業期間中のオフィスアワー

個人研究室(南5号館 計算機センター304号室)にいる時間は、月曜日15:10〜16:55です。この時間帯以外に質問等がある場合は、メール等で予約をお願いします。

お知らせ

• 2026.10 学習院大学大学院アーカイブズ学専攻の島田佐知子氏が、日本図書館情報学会2026年度研究大会(第74回)で優秀発表奨励賞を受賞しました(学会のお知らせ)。アーカイブズ資料に主題語を付ける三つの方式(NDLSH・自由語・生成AI)を比べた発表です。
• 2026.10 学習院大学大学院アーカイブズ学専攻の角田敦子氏と島田佐知子氏が、日本図書館情報学会第74回研究大会で発表しました。角田氏はアーカイブズ機関の潜在的な利用者を、島田氏は資料に主題語を付ける方式の比較を取り上げています。
  • 角田敦子, 久保山哲二: レファレンス協同データベースにみるアーカイブズ機関の潜在的利用者, 第74回日本図書館情報学会研究大会発表論文集, pp.7-10, 2026.
  • 島田佐知子, 久保山哲二: アーカイブズ資料への主題語付与の比較分析 — NDLSH・自由語・生成 AI の三方式の比較, 第74回日本図書館情報学会研究大会発表論文集, pp.11-14, 2026.
• 2026.10 大規模な自己組織化マップで、最良一致ユニットを近似的に選ぶ手法の論文
  • Naoya Higuchi, Yasunobu Imamura, Takeshi Shinohara, Kouichi Hirata, Tetsuji Kuboyama: Approximate Selection of Best Matching Unit for Large-Scale Self-Organizing Maps, Similarity Search and Applications (SISAP 2026), LNCS 16796, pp.287-302, 2026. doi:10.1007/978-3-032-42224-8_23
• 2026.10 二段階のフィルタリングにより、少ないメモリで近似最近傍検索を行う手法の論文
  • Naoya Higuchi, Yasunobu Imamura, Takeshi Shinohara, Kouichi Hirata, Tetsuji Kuboyama: Memory-Efficient Approximate Nearest-Neighbor Search via Two-Stage Filtering, Proc. 18th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR 2026), 2026.
• 2026.09 日本の中央政府の行政文書ファイル管理簿を分析し、指針が定める保存期間満了時の措置と各府省の実際の記録とを比べた論文(オープンアクセス)
  • Tetsuji Kuboyama, Adrian Cunningham: Records Disposition in Japan’s Central Government: Norm, Practice, and the Applicability of AI, Archival Science, 26(4), Article 43, 2026. doi:10.1007/s10502-026-09561-w
• 2026.09 RiC 入門テキストを日本語第1.4.6版・英語第1.0.2版に更新しました(今後も継続的に更新)
• 2026.08 結晶サイト上の原子配置をベイズ探索で調べる Python ツールキット PyAPX の論文(オープンアクセス)
  • Akira Kusaba, Tetsuji Kuboyama, Tatoshi Yonemori, Karol Kawka, Pawel Kempisty, Yoshihiro Kangawa: PyAPX: python toolkit for atomic configuration pattern exploration, Scientific Reports, 2026. doi:10.1038/s41598-026-66072-5
• 2026.08 『Records in Contexts 入門』の英語版を公開しました
• 2026.07 公開教材のサイト https://tkub.github.io/ を開設しました
• 2026.06 学習院大学大学院日本語日本文学専攻の三浦唯華氏が、生成 AI が Web 小説の文体に及ぼす影響を調べ、言語処理学会第32回年次大会と人工知能学会第40回全国大会で発表しました
  • 三浦唯華, 久保山哲二: 生成 AI は Web 小説の文体に影響を及ぼしているのか？, 言語処理学会第32回年次大会発表論文集, P3-13, 2026.
  • 三浦唯華, 久保山哲二: 生成 AI は文体を均質化するのか？, 2026年度人工知能学会全国大会(第40回)論文集, 5Yin-A-18, 2026.
• 2025.10 最近傍検索で候補を絞り込むフィルタリング手法の論文2件
  • Naoya Higuchi, Yasunobu Imamura, Vladimir Mic, Takeshi Shinohara, Kouichi Hirata, Tetsuji Kuboyama: Fast Filtering by Conjunctive Enumeration of Sketches for Nearest Neighbor Search, Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2024), LNCS 15568, pp.65-86, 2026.
  • Naoya Higuchi, Yasunobu Imamura, Takeshi Shinohara, Kouichi Hirata, Tetsuji Kuboyama: Double Filtering Using Short and Long Quantized Projections, Similarity Search and Applications (SISAP 2025), LNCS 16134, pp.424-432, 2026.
• 2025.08 グラフェン様 BCN 系の安定原子配置を、密度汎関数理論とベイズ最適化で探索した論文
  • Taichi Hara, Akira Kusaba, Yoshihiro Kangawa, Tetsuji Kuboyama, David Bowler, Karol Kawka, Pawel Kempisty: Exploration of Stable Atomic Configurations in Graphene-like BCN Systems by Density Functional Theory and Bayesian Optimization, Crystal Growth & Design, 25(16), pp.6719-6726, 2025.
• 2025.01 SAT ソルバーを用いて局所電子計数則を検証する手法についての論文
  • Tetsuji Kuboyama, Akira Kusaba: SAT solver-driven approach for validating local electron counting rule, Journal of Crystal Growth, 2025.