プロフィール
2021年 東京工業大学工学院経営工学系にて学士号取得。同年8月よりコーネル大学大学院コンピュータサイエンス専攻博士課程にて反実仮想学習やランキングの公平性に関する研究を行う。これまでにNeurIPS・ICML・KDD・RecSys・WSDMなどの国際会議にて学術論文を発表。また複数の国内企業と連携して、反実仮想学習の応用研究に従事。2020年 イェール大学助教の成田悠輔らと共に半熟仮想株式会社を創業。2021年 日本オープンイノベーション大賞内閣総理大臣賞を受賞。2022年 Forbes Japan 30 Under 30に選出。孫正義育英財団第6期生。船井情報科学振興財団2021年度奨学生。WSDM2022 Best Paper Runner-Up Award。著書に『施策デザインのための機械学習入門』(技術評論社)。
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興味・関心
- 反実仮想学習/評価
- 統計的機械学習
- 統計的因果推論
- 推薦・ランキングにおける公平性
学歴
-
コンピュータサイエンス専攻 博士課程, 2021 -
コーネル大学
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工学院 経営工学系 学士課程, 2016 - 2021
東京工業大学
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普通科, 2013 - 2016
北海道立根室高等学校
News
- Forbes Japan 30 Under 30 2022に選出されました。
- 2022年8月14日にKDD2022にて反実仮想評価・学習に関するチュートリアルを行いました。
- 2022年7月1日付で孫正義育英財団 第6期生として認定されました。
- 2022年7月8日に情報処理学会連続セミナー2022にて、招待講演を行いました。
- 2021年12月16日に早稲田大学データサイエンス研究所オンラインシンポジウムにて、招待講演を行いました。
- 推薦システムのトップ国際会議RecSys'21にて、反実仮想評価・学習に関するチュートリアルを開催しました。
- 2021年8月4日に『施策デザインのための機械学習入門』(Amazon)を技術評論社さんから出版しました。
- 東京工業大学のDSAI推進体にて、2021年6月31日に講演を行いました。
- 東京工業大学工学院経営工学系の学士課程を修了しました（2021年3月）。
- 第3回 日本オープンイノベーション大賞 内閣総理大臣賞を受賞しました（2021年2月）。
- 2020年12月3-5日に開催された第5回 統計・機械学習若手シンポジウムで招待講演しました。
- 2020年10月31日に開催されたIR Reading2020秋で招待講演しました。
論文 (selected)
(2024).
Long-term Off-Policy Evaluation and Learning.
In Proceedings of the ACM Web Conference 2024 (TheWebConf) (Acceptance Rate=20.2%).
(2023).
Off-Policy Evaluation of Ranking Policies under Diverse User Behavior.
In Proceedings of the 29th SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) (Acceptance rate=22.3%).
(2023).
Off-Policy Evaluation for Large Action Spaces via Conjunct Effect Modeling.
In Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning (ICML) (Acceptance rate=27.9%).
(2022).
Fair Ranking as Fair Division: Impact-Based Individual Fairness in Ranking.
In Proceedings of the 28th SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) (Acceptance rate=14.9%).
(2022).
Off-Policy Evaluation for Large Action Spaces via Embeddings.
In Proceedings of 39th International Conference on Machine Learning (ICML) (Acceptance rate=21.9%).
(2022).
Doubly Robust Off-Policy Evaluation for Ranking Policies under the Cascade Behavior Model.
In Proceedings of the 15th International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM) (Acceptance rate=20.2%, Best Paper Runner-Up).
(2021).
Open Bandit Dataset and Pipeline: Towards Realistic and Reproducible Off-Policy Evaluation.
In Proceedings of the Neural Information Processing Systems (NeurIPS) Track on Datasets and Benchmarks.
(2020).
Counterfactual Cross-Validation: Stable Model Selection Procedure for Causal Inference Models.
In Proceedings of 37th International Conference on Machine Learning (ICML).
(2020).
Unbiased Recommender Learning from Missing-Not-At-Random Implicit Feedback.
In Proceedings of the 13th International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM).
論文
Quickly discover relevant content by filtering publications.
(2024).
Off-Policy Evaluation of Slate Bandit Policies via Optimizing Abstraction.
In Proceedings of the ACM Web Conference 2024 (TheWebConf) (Acceptance Rate=20.2%).
(2024).
Scalable and Provably Fair Exposure Control for Large-Scale Recommender Systems.
In Proceedings of the ACM Web Conference 2024 (TheWebConf) (Acceptance Rate=20.2%).
(2024).
Towards Assessing and Benchmarking Risk-Return Tradeoff of Off-Policy Evaluation.
In Proceedings of the Twelfth International Conference on Learning Representations (ICLR) (Acceptance Rate=31%).
(2023).
会議報告：The 16th ACM Conference on Recommender Systems（RecSys 2022）.
人工知能, Vol.38, No.1.
(2022).
Policy-Adaptive Estimator Selection for Off-Policy Evaluation.
In Proceedings of the 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) (Acceptance rate=19.6%).
講演・発表
招待講演/セミナー発表
学術
- 情報処理学会連続セミナー2022
- 早稲田大学 データサイエンス研究所 2021年度シンポジウム
- DSAI推進体オンラインセミナー（東京工業大学）
- Tiger Talk Series at RMIT University
- 東京大学松尾研究室セミナー
- 第5回 統計・機械学習若手シンポジウム
- IR Reading2020秋
企業
- SMN: 2020年6月, 2020年9月
- グノシー: 2020年3月
- ZOZOテクノロジーズ: 2019年11月
- Indeed, Japan: 2019年10月
- 三菱UFJリサーチ&コンサルティング・メトリクスワークコンサルタンツ: 2019年10月
- ソニー: 2019年7月
- リクルート: 2019年6月, 2022年6月
- サイバーエージェント: 2019年5月, 2022年6月
- ウォンテッドリー: 2022年6月
勉強会発表
学会活動（査読など）
Conference Program Committee
- KDD: 2022, 2023
- AAAI: 2023
- ICLR: 2022
- RecSys: 2023
- WSDM: 2022, 2023
- NeurIPS: 2021, 2022, 2023
- ICML: 2021, 2022, 2023
- AISTATS: 2021
Workshop Organizer
- RecSys 2023 WS on Causality, Counterfactuals, Sequential Decision-Making & Reinforcement Learning
- RecSys 2022 WS on Causality, Counterfactuals, Sequential Decision-Making & Reinforcement Learning
Workshop Program Committee
- ICML 2023 WS on Interactive Learning with Implicit Human Feedback
- NeurIPS 2022 WS on Offline Reinforcement Learning
- NeurIPS 2022 WS on Reinforcement Learning for Real Life
- NeurIPS 2021 WS on Offline Reinforcement Learning
- NeurIPS 2021 WS on Causal Inference Challenges in Sequential Decision Making
Journal Reviewer
- ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST)
- ACM Transactions on Information Systems (TOIS)
- ACM Transactions on Recommender Systems (TORS)
- IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)
- Transactions on Machine Learning Research (TMLR)
掲載
- 「偉才は海外に出る」（産学官連携ジャーナル 2021年12月号）
- 「齋藤優太さんが第3回日本オープンイノベーション大賞「内閣総理大臣賞」を受賞」（東工大ニュース）
- 「ZOZO研究所、ZOZOTOWNのファッション推薦データとアルゴリズム研究開発基盤をオープンソースで公開」（リリース）
- 「AI Lab経済学チームの論文がKDD2020のワークショップ「AdKDD2020」に採択されました」（ニュース）
- 「AI Lab、機械学習分野のトップカンファレンス「ICML」にて共著論文採択 ー リフトアップ効果を最大限高める、最適な予測モデルを選択する手法を提案 ー」（リリース）
- 「推薦システム最適化アルゴリズム、「Relevance Matrix Factorization」を開発、Web Search and Data Mining（WSDM ’20）にて発表～学習データのバイアスに囚われず、ユーザーの興味に適したより幅広い商品推薦を実現～」（リリース）
連絡先
- ys552 AT cornell.edu
- G33 Gates Hall, Cornell University, Ithaca, NY 14850