学歴
職歴
著書・論文歴
現在の専門分野
所属学会
学会発表
受賞学術賞
研究課題・受託研究・科研費
社会における活動
展覧会・演奏会・競技会等
委員会・協会等
取得特許

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    （最終更新日：2026-06-11 08:50:18）
  スズキ　ジョウ   Joe Suzuki
  鈴木　讓
   所属   追手門学院大学  理工学部 数理・データサイエンス学科
   職種   教授
■ 学歴
1.
(学位取得) 		博士(工学)
■ 職歴
1. 1989/04～1992/03 早稲田大学理工学部助手
2. 1992/04～1994/03 青山学院大学理工学部助手
3. 1994/04～1995/03 大阪大学理学部講師
4. 1995/04～1998/03 大阪大学大学院理学研究科講師
5. 1995/09～1997/03 Stanford大学客員講師
6. 1998/02～1998/04 Brown大学客員科学者
7. 1998/04～2007/03 大阪大学大学院理学研究科助教授
8. 1998/04～2007/03 大阪大学 理学研究科 数学専攻
9. 2001/09～2002/08 Yale大学客員助教授
10. 2007 - Associate Professor, Osaka University
11. 2007 - 大阪大学大学院理学研究科准教授
12. 2007/04～2017/03 大阪大学 理学研究科 数学専攻
13. 2017/04～2026/03 大阪大学 基礎工学研究科 システム創成専攻
14. 2025/04～2026/03 大阪大学 数理・データ科学教育研究センター(MMDS)センター長
15. 2026/04～ 追手門学院大学理工学部数理・データサイエンス学科 教授
16. 追手門学院大学 理工学部 数理・データサイエンス学科
■ 著書・論文歴
1. 著書　 Graphical Models and Causal Discovery with R （単著） 2026/04
2. 著書　 グラフィカルモデルと因果探索100問with R （単著） 2025/12
3. 著書　 渡辺澄夫ベイズ理論100問with Python/Stan （単著） 2024/07
4. 著書　 WAIC and WBIC with Python Stan: 100 Exercises for Building Logic （単著） 2023/12
5. 著書　 WAIC and WBIC with R Stan 100: Exercises for Building Logic （単著） 2023/10
6. 著書　 渡辺澄夫ベイズ理論100問with R/Stan （単著） 2023/09
7. 著書　 Kernel methods for machine learning with Math and Python : 100 exercises for building logic （単著） 2022
8. 著書　 Kernel methods for machine learning with Math and R : 100 exercises for building logic （単著） 2022
9. 著書　 機械学習のためのカーネル100問with Python （単著） 2021/12
10. 著書　 機械学習のためのカーネル100問with R （単著） 2021/11
11. 著書　 スパース推定100問with Python （単著） 2021/01
12. 著書　 Sparse estimation with math and Python : 100 exercises for building logic （単著） 2021
13. 著書　 Sparse Estimation with Math and R - 100 Exercises for Building Logic （単著） 2021
14. 著書　 Sparse estimation with math and R : 100 exercises for building logic （単著） 2021
15. 著書　 Statistical learning with math and Python : 100 exercises for building logic （単著） 2021
16. 著書　 スパース推定100問with R （単著） 2020/10
17. 著書　 統計的機械学習の数理100問with Python （単著） 2020/04
18. 著書　 統計的機械学習の数理100問with R （単著） 2020/04
19. 著書　 Statistical learning with math and R : 100 exercises for building logic （単著） 2020
20. 著書　 Lecture Notes on Computer Science 9505: Advanced Methodologies for Bayesian Networks （単著） 2016/11
21. 著書　 確率的グラフィカルモデル （代表編著） 2016/07
22. 著書　 ベイジアンネットワーク入門 （単著） 2009/07
23. 著書　 Mathematics of Information and Coding （単著） 2001/11
24. 論文　 A unified BENN framework for bivariate causal discovery with continuous, discrete, and mixed variables （共著・編著（代表編著を除く）） 2026/04/26
25. 論文　 Memory-efficient exact bayesian network structure learning: a single-pass level-wise dynamic program （共著・編著（代表編著を除く）） 2026/01/21
26. 論文　 Learning under singularity: an information criterion improving WBIC and sBIC （共著・編著（代表編著を除く）） 2024/08/21
27. 論文　 Generalization of LiNGAM that allows confounding （単著） 2024/07
28. 論文　 Newton-Type Methods with the Proximal Gradient Step for Sparse Estimation. （共著・編著（代表編著を除く）） 2024/06
29. 論文　 Forest construction of Gaussian and discrete variables with the application of Watanabe Bayesian Information Criterion （共著・編著（代表編著を除く）） 2024/04/12
30. 論文　 Functional linear non-Gaussian acyclic model for causal discovery （共著・編著（代表編著を除く）） 2024/03/12
31. 論文　 Dropout drops double descent （共著・編著（代表編著を除く）） 2024/03/06
32. 論文　 Dropout Diminishes Double Descent Similar to Ridge （共著・編著（代表編著を除く）） 2024/03
33. 論文　 Latent Pushforward Measure for Gaussian Process （共著・編著（代表編著を除く）） 2024/03
34. 論文　 Estimation of a Simple Structure in a Multidimensional IRT Model Using Structure Regularization. （共著・編著（代表編著を除く）） 2024/01
35. 論文　 Extending Hilbert-Schmidt Independence Criterion for Testing Conditional Independence. （共著・編著（代表編著を除く）） 2023/03
36. 論文　 Converting ADMM to a proximal gradient for efficient sparse estimation （共著・編著（代表編著を除く）） 2022/12
37. 論文　 The Functional LiNGAM. （共著・編著（代表編著を除く）） 2022
38. 論文　 Efficient Proximal Gradient Algorithms for Joint Graphical Lasso. （共著・編著（代表編著を除く）） 2021/12
39. 論文　 An Efficient Algorithm for Convex Biclustering （共著・編著（代表編著を除く）） 2021/11
40. 論文　 Causal Order Identification to Address Confounding: Binary Variables. （共著・編著（代表編著を除く）） 2021/09
41. 論文　 Why BDeu? Regular Bayesian network structure learning with discrete and continuous variables （単著） 2021/07
42. 論文　 Mutual Information Estimation: Independence Detection and Consistency. （単著） 2019
43. 論文　 Forest Learning from Data and its Universal Coding （単著） 2018/12
44. 論文　 Branch and Bound for Regular Bayesian Network Structure learning （共著・編著（代表編著を除く）） 2017/08
45. 論文　 Klein's fundamental 2-form of second kind for the $C_{ab}$ curves （単著） 2017/03
46. 論文　 A Theoretical Analysis of the BDeu Scores in Bayesian Network Structure Learning （単著） 2017/01
47. 論文　 An Estimator of Mutual Information and its Application to Independence Testing （単著） 2016/03
48. 論文　 Efficiently Learning Bayesian Network Structures Based on the B&B Strategy: A Theoretical Analysis （単著） 2015/11
49. 論文　 Forest Learning Based on the Chow-Liu Algorithm and Its Application to Genome Differential Analysis: A Novel Mutual Information Estimation （単著） 2015/11
50. 論文　 Consistency of Learning Bayesian Network Structures with Continuous Variables: An Information Theoretic Approach （単著） 2015/08
51. 論文　 Bayes Independence Test （共著・編著（代表編著を除く）） 2014/11
52. 論文　 Network Coding and PolyMatroid (Simple Survey)" （単著） 2013/05
53. 論文　 On d-Asymptotics for High-Dimensional Discriminant Analysis with Different Variance-Covariance Matrices （共著・編著（代表編著を除く）） 2012/12
54. 論文　 The Hannan-Quinn Proposition for Linear Regression （単著） 2012/11
55. 論文　 The Bayesian Chow-Liu Algorithms （単著） 2012/09
56. 論文　 The Universal Measure for General Sources and its Application to MDL/Bayesian Criteria" （単著） 2011/03
57. 論文　 Discovering causal structures in binary exclusive-or skew acyclic models. （共著・編著（代表編著を除く）） 2011
58. 論文　 A MARKOV CHAIN ANALYSIS OF GENETIC ALGORITHMS: LARGE DEVIATION PRINCIPLE APPROACH （単著） 2010/12
59. 論文　 ベイジアンネットワークにおける代数幾何 （単著） 2010/11
60. 論文　 田中和之「ベイジアンネットワークの統計的推論の数理」 （単著） 2010/08
61. 論文　 Miura conjecture on Affine curves （単著） 2007/03
62. 論文　 On strong consistency of model selection in classification （単著） 2006/11
63. 論文　 On the Stationary Distribution of GAs with Positive Crossover Probability （単著） 2005/06
64. 論文　 Coding combinatorial sources with costs （共著・編著（代表編著を除く）） 2004/05
65. 論文　 ユニバーサル予測とユニバーサル符号化 （単著） 2002/05
66. 論文　 Performance of data compression in terms of Hausdorff dimension （単著） 2001/07
67. 論文　 Comparing the multilevel pattern matching code and the Lempel-Ziv codes （共著・編著（代表編著を除く）） 2001/06
68. 論文　 A fast Jacobian group arithmetic scheme for algebraic curve cryptography （共著・編著（代表編著を除く）） 2001/01
69. 論文　 Jacobian Group Arithmetic for Cryptography （共著・編著（代表編著を除く）） 2001/01
70. 論文　 Combinatorial Source Coding with Costs （共著・編著（代表編著を除く）） 2000/11
71. 論文　 Fast Jacobian Group Arithmetic on Cab Curves （共著・編著（代表編著を除く）） 2000/07
72. 論文　 Realizing the Menezes-Okamoto-Vanstone(MOV)Reduction Efficiently for Ordinary Elliptic Curves （共著・編著（代表編著を除く）） 2000/04
73. 論文　 Optimizing the Menezes-Okamoto-Vanstone Algorithm for Non-Supersingular Elliptic Curves （共著・編著（代表編著を除く）） 1999/12
74. 論文　 Learning Bayesian Belief Networks based on the Minimum Descripion length Principle : Basic Properties （単著） 1999/10
75. 論文　 楕円曲線暗号におけるMOV帰着とFR帰着の比較について （共著・編著（代表編著を除く）） 1999/08
76. 論文　 Hausdorff Dimension as a New Dimension in Source Coding and Prediction （共著・編著（代表編著を除く）） 1999/06
77. 論文　 Learning Bayesian Belief Networks Based on the MDL Principle : An Efficient Algorithm Using the Branch and Bound Technique （単著） 1999/02
78. 論文　 Comparing the MOV and FR reductions in elliptic curve cryptography （共著・編著（代表編著を除く）） 1999
79. 論文　 It is not enough to use stationary ergodic source for analyzing universal Coding （共著・編著（代表編著を除く）） 1998/11
80. 論文　 A Relationship between Context Tree Weighting and General Model Weighting Techniques for Tree Sources （単著） 1998/10
81. 論文　 A Further Result on the Markov Chain Model of GAs and its Application to SA-like Strategy （単著） 1998
82. 論文　 Elliptic Curve Discrete Logarithms and the Index Calculus （共著・編著（代表編著を除く）） 1998
83. 論文　 Universal Coding and Universal Prediction （単著） 1998
84. 論文　 On the Error Probability of Model Selection for Classification （単著） 1997
85. 論文　 Universal Prediction and Universal Coding （単著） 1997
86. 論文　 A CTW Scheme for Non-tree Sources （単著） 1996
87. 論文　 Learning Bayesian Belief Networks Based on the Minimum Description Length Principle : an Efficient Algorithm using B & B Technique （単著） 1996
88. 論文　 A CTW Scheme for Some FMS Models （単著） 1995
89. 論文　 A Markov Chain Analysis on Simple Genetic Algorithms （単著） 1995
90. 論文　 An Extension on Learning Bayesian Bayesian Belief Networks Based on MDL Principle' （単著） 1995
91. 論文　 Some Notes on Universal Noiseless Coding （単著） 1995
92. 論文　 A PAC Learning Theoretical Analysis on Software Testing （単著） 1994
93. 論文　 On a Generalized Context Tree Weighting Scheme （単著） 1994
94. 論文　 Tighter Bounds on Universal Noiseless Coding for Finite Sequences （単著） 1994
95. 論文　 A Construction of Bayesian Networks from Databases on an MDL Principle （単著） 1993
96. 論文　 A Markov Chain Analysis on a Genetic Algorithm （単著） 1993
97. 論文　 A Universal Coding Scheme Based on Minimizing Minimax Redundancy for Sources with Unknown Model （単著） 1993
98. 論文　 Evaluations for Estimation of Information Source Based on State Decomposition （単著） 1993
99. 論文　 The Optimal Estimation of an Information Source in an Extended Neyman-Pearson Sense （単著） 1992
100. 論文　 記延長最小規準と状態分割の立場から見た確率モデルの選択方法について （共著・編著（代表編著を除く）） 1992
101. 論文　 記述長最小規準と状態分割の立場から見た確率的規則の学習 （単著） 1992
102. 論文　 An efficient user interface based on maximizing shared information （共著・編著（代表編著を除く）） 1990
103. 論文　 Design Method of User Interface for Minimizing the Number of Questions and Answers (共著) （共著・編著（代表編著を除く）） 1990
104. 論文　 Generalization of the Learning Method for Classifying Rules with Consistency Irrespective of the Classified Patterns and the Representation Form （単著） 1990
105. 論文　 Inductive Inference Scheme at a Finite Stage of Process from a Viewpoint of Source Coding （共著・編著（代表編著を除く）） 1990
106. 論文　 On the Optimal Inductive Inference Scheme from the Viewpoint of Source Coding （単著） 1990
107. 論文　 情報による不確実な知識の表現法と推論に関する考察(共著) （共著・編著（代表編著を除く）） 1990
108. 論文　 Stopping rules based on a posteriori probability for every pattern and every stage （共著・編著（代表編著を除く）） 1989
109. 論文　 質問応答回数最小をねらいとした知的インタフェイスの設計(共著) （共著・編著（代表編著を除く）） 1989
110. 論文　 相互情報量最小最大に基準をおくユーザーインタフェイスの効率化(共著) （共著・編著（代表編著を除く）） 1989
111. 論文　 Design method of intelligent interface for minimizing the number of questions and answers （共著・編著（代表編著を除く）） 1988/09
112. 論文　 Feature Ordering and Stopping Rule Based on Maximizing Mutual Imformation (共著) （共著・編著（代表編著を除く）） 1988
113. 論文　 On Uncertain Logic Based Upon Information Theory (共著) （共著・編著（代表編著を除く）） 1988
114. 論文　 パターンごとステージごとに事後確率のしきい値をおくストッピングルール(共著) （共著・編著（代表編著を除く）） 1988
■ 現在の専門分野
情報通信/統計科学/機械学習、グラフィカルモデル、ベイズ統計学、データサイエンス, 情報通信/知能情報学/グラフィカルモデル、深層学習　（キーワード：情報セキュリティ、データマイニング） 
■ 所属学会
1. AAAI (American Association for Artificial Intelligence)
2. 人工知能学会(Japan Society of Artificial Intelligence)
3. 日本行動計量学会
4. 日本数学会
5. 日本統計学会
6. 2020/08 日本計算機統計学会
■ 学会発表
1. 2017/11 E-learning Design and Development for Data Science in Osaka University
2. 2017/09 Conditional Mutual Information Estimation and its application to Conditional Independence Detection
3. 2016/03 Structure Learning of Bayesian Networks with p Nodes from n Samples when n<<p
4. 2015/03 確率的グラフィカルモデルにおける構造学習
5. 2013/08 The MDL principle for arbitrary data:either discrete or continuous or none of them
6. 1998 "It is not enough to use stationary ergodic source for analyzing universal Coding"（ISITA '98, Mexico City, Mexico）
7. 1997 "On the Error Probability of Model Selection for Classification"（IEEE ISIT-97, Ulm, Germany）
8. 1993 "Minimizing Minimax Redundancy for Sources with Unknown Model（IEEE ISIT-93）
9. 1992 "A Universal Coding Scheme Based on Minimizing Minimax Redundancy for Sources with Unknown Model（ISITA-92）
■ 受賞学術賞
1. 2023/08 日本行動計量学会 杉山明子賞(出版賞)
2. 2019/08 日本行動計量学会 林知己夫賞(優秀賞)
■ 研究課題・受託研究・科研費
1.   Bayesian Network  
2.   Fast Algebraic Curve Cryptography  
3.   Study on Universal Data Compression  
4.   The Discrete Logarithm Problem in Algebroic Curves  
5.   ベイジアンネットワーク  
6.   高速代数曲線暗号  
7. 2022/04～2026/03  交絡の存在を許容するLiNGAMの一般化 基盤研究(C) 
8. 2018/04～2023/03  連続変量を含む相互情報量の推定と、グラフィカルモデルの構築への応用 基盤研究(C) 
9. 2012  ベイジアンネットワークの構造学習で、離散と連続の属性が混在する場合  
10. 2009  ベイジアンネットワークの構造学習の一致性に関する研究  
11. 2006  モンテカルロ法における安全な疑似乱数の研究  
12. 2005  モンテカルロ法における安全な疑似乱数の研究  
13. 2003～2005  量子通信路の統計的推定理論 基盤研究(B) 
14. 2001  Hausdorff 次元を用いたユニバーサルデータ圧縮の評価  
15. 2001  代数曲線における離散対数問題と情報セキュリティ  
16. 2000～2003  多変数マルチフラクタル解析 基盤研究(C) 
17. 2000  代数曲線暗号の評価に関する研究  
18. 1998  事前知識を考慮したベイジアンネットワークの効率的学習  
19. 1998～1999  数式処理による代数曲線のヤコビ多様体の整数論 萌芽的研究 
20. 1998  代数曲線における離散対数問題  
21. 1997～1998  MDL原理に基づくBayesian Networkの学習-事前知識の導入による探索の効率化- 基盤研究(C) 
22. 1995～1995  単項式イデアルの極小自由分解の研究 一般研究(C) 
23. 1994～1994  MDL原理に基づくBayesion Networkの自動生成 奨励研究(A) 
24. 1994  MDL原理に基づくベイジアンネットワークの学習  
25. 1994～1995  ヤコビ多様体の整数論 一般研究(B) 
26. 1993  ネットワークルーティングに関する研究  
27. 1993  ベイジアンネットワークを用いたデータマイニング  
28. 1993  ユニバーサルデータ圧縮に関する研究  
29. 1992  ネットワークルーティングに関する研究  
30. 1992  遺伝的アルゴリズムのマルコフモデルの研究  
31. 1990～1991  公共デ-タベ-スセンタにおける機密文書の管理とそのアクセス方式に関する研究 一般研究(B) 
■ 社会における活動
1. 2017/09 Advanced Methodologies for Bayesian Networks 2017
2. 2017/08 Uncertainty in Artificial Intelligence 2017
3. 2017/05 Artificial Intelligence and Statistics 2017
4. 2016/11 数学協働プログラム「確率的グラフィカルモデルの産業界への応用」
5. 2016/07 Uncertainty in Artificial Intelligence 2016
6. 2016/05 Artificial Intelligence and Statistics 2016
7. 2016/04～ Behaviormetrika, Springer（Coordinate Editor）
8. 2015/11 Advanced Methodologies for Bayesian Networks 2015
9. 2015/07 Uncertainty in Artificial Intelligence 2015
10. 2015/05 Artificial Intelligence and Statistics 2015
11. 2015/03 数学協働プログラム「確率的グラフィカルモデル」
12. 2014/12 Neural Information Processing Systems Conference and Workshops 2014
13. 2014/07 Uncertainty in Artificial Intelligence 2014
14. 2014/04 Artificial Intelligence and Statistics 2014
15. 2013/06 Uncertainty in Artificial Intelligence 2013
16. 2012/06 Uncertainty in Artificial Intelligence 2012
17. 2011/04～2016/12 Journal of Applied & Computational Mathematics（Executive Editor）
18. 2006/10 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2006)
19. 2005/11 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2005)
20. 2005/05～ 電子情報通信学会情報論的学習理論研究専門委員会（研究専門委員長）
21. 2004/04～ 人工知能学会基本問題研究会（幹事）
22. 2004/03～ 電子情報通信学会（和文DII 小特集「情報論的学習理論」(2004年12月発行) 編集委員）
23. 2003/11 2003年ベイジアンネットワークセミナー(BN2003)
24. 2003/05～ 電子情報通信学会（情報システムソサイエティ誌 編集委員(2003年5月から)）
25. 2002/11～2003/09 電子情報通信学会（英文誌A 小特集 "Special Issue on Information Theory and its Applications" (2003年9 月発行) 編集委員）
26. 2002/09 2002年ベイジアンネットワークセミナー(BN2002)
27. 2001/08～2002/02 電子情報通信学会（和文DII 情報論的学習理論特集号編集委員（2003年5月発行） 幹事）
28. 2001/07 2001年ベイジアンネットワーク・ワークショップ（BN2001）
29. 2001/07 2001年情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2001)
30. 2001/05～ 電子情報通信学会（和文A 論文誌編集委員）
31. 2001/03 大阪府産学協同事業展示会
32. 2001/01 代数曲線とその符号暗号への応用ワークショップ
33. 2000/08～2001/02 人工知能学会（情報論的学習理論ワークショップ特集号 幹事）
34. 2000/07 2000年情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2000)
■ 展覧会・演奏会・競技会等
1. 2017/03 R言語 パッケージ BNSL（CRAN）
2. 2009 ベイジアンネットワークの構造学習の一致性に関する研究
3. 2006 代数曲線暗号に対するGHSアタックから安全性を確保する
4. 2005 モンテカルロ法における安全な疑似乱数の研究
5. 2004 確率と論理に関するワークショップ的研究
6. 2004 国立情報学研究所共同研究「推論と確率に関するワークショップ的研究」
7. 2003 データマイニングとベイジアンネットワークの手法を用いたウイルスチェックおよびスパムフィルタ
8. 2003 代数曲線における離散対数問題と情報セキュリティ
9. 2002 代数曲線における離散対数問題と情報セキュリティ
10. 2001 Hausdorff 次元を用いたユニバーサルデータ圧縮の評価
11. 2001 代数曲線における離散対数問題と情報セキュリティ
12. 2000 Hausdorff 次元を用いたユニバーサルデータ圧縮の評価
13. 2000 代数曲線暗号の評価に関する研究
14. 1998 事前知識を考慮したベイジアンネットワークの効率的学習
15. 1997 事前知識を考慮したベイジアンネットワークの効率的学習
16. 1994 MDL原理に基づくベイジアンネットワークの学習
17. 1993 ネットワークルーティングに関する研究
18. 1992 ネットワークルーティングに関する研究
■ 委員会・協会等
1. 2018/04/01～ 日本行動計量学会 理事
2. 2018/04/01～2021/03/31 日本行動計量学会 運営委員会　委員長
■ 取得特許
1. 代数曲線公開鍵暗号化法（2000-215120）