池田 春之介

池田 春之介 Shunnosuke Ikeda

筑波大学 システム情報系 助教

Email: ikeda@cs.tsukuba.ac.jp

自己紹介

機械学習や数理最適化を用いて、不確実性を伴う将来の意思決定を最適化する研究に取り組んでいます。また、理論構築に留まらず、応用研究や社会実装にも関心があります。

キーワード： 機械学習、数理最適化、オペレーションズ・リサーチ
研究室： 筑波キャンパス 第三エリア 工学系学系F棟12階 F922号室
（筑波キャンパスマップ ／ 工学系学系F棟）
所在地： 〒305-8573　茨城県 つくば市 天王台1-1-1

お知らせ

2026.10 5本の共著論文「Outbound sales-call scheduling: a minimum-cost flow solution with simulation-based evaluation」「Off-policy learning from click logs using reward predictors」「Multimodal pre-launch demand forecasting for eyewear products」「Fairness-aware counterfactual explanations for linear optimization problems」「Interpretable clustering via optimal multi-way decision trees」が国際会議 IEEE BigData 2026 に採択されました。 NEW
2026.10 共著論文「Safe screening rules for portfolio optimization with linear and cardinality constraints」が国際会議 ICAIF 2026 に採択されました。 NEW
2026.08 2本の共著論文「Optimal multi-way decision trees for stratified sampling in online controlled experiments」「Decision-focused learning for mean–variance portfolio optimization via KKT-based reformulation」が国際会議 PRICAI 2026 に採択されました。
2026.05 共著論文「Estimating profitable price bounds for prescriptive price optimization」が学術誌 Discover Analytics に掲載されます。
2026.03 データ解析コンペティション 成果報告会にて優秀賞を受賞しました。
2026.02 データ解析コンペティション OR部会 最終発表会にて殊勲賞を受賞しました。
2026.02 ウェブサイトを新設しました。

Curriculum Vitae

所属

筑波大学 システム情報系 助教

職歴

2025.04 - 現在 筑波大学 システム情報系 助教
2019.11 - 2025.03 株式会社リクルート
2018.04 - 2019.10 株式会社NTTデータ

学歴

2024.03 筑波大学大学院 理工情報生命学術院 システム情報工学研究群 社会工学学位プログラム 博士課程修了（博士（社会工学））
2018.03 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 総合デザイン工学専攻 修士課程修了（修士（工学））
2016.03 慶應義塾大学 理工学部 システムデザイン工学科 卒業（学士（工学））

受賞

2026.03 令和7年度 データ解析コンペティション 優秀賞（経営科学系研究部会連合協議会）
2026.02 令和7年度 データ解析コンペティション 殊勲賞（日本オペレーションズ・リサーチ学会 研究部会）
2025.10 CSS2025奨励賞（情報処理学会 コンピュータセキュリティ研究会）
2025.03 令和6年度 データ解析コンペティション 審査員特別賞（経営科学系研究部会連合協議会）
2025.02 令和6年度 データ解析コンペティション 殊勲賞（日本オペレーションズ・リサーチ学会 研究部会）
2024.03 令和5年度 データ解析コンペティション 日経イノベーション・ラボ賞（日本経済新聞社）
2024.02 令和5年度 データ解析コンペティション 殊勲賞（日本オペレーションズ・リサーチ学会 研究部会）
2018.03 Best Presentation Award (International Conference on Power, Energy and Electrical Engineering - CPEEE 2018)

研究助成

2026 - 2029 科学研究費助成事業 若手研究「反実仮想環境における意思決定重視学習の理論と応用」（研究代表者）
2026 - 2029 科学研究費助成事業 学術変革領域研究(B)「アンサンブル予報を用いた臨界点の早期警戒信号構成」（研究分担者）
2025 - 2028 科学研究費助成事業 基盤研究(B)「大規模な両面市場に対する公平性を考慮した取引促進施策の包括的最適化」（研究分担者）

所属学会

  • 人工知能学会 (2026 - 現在)
  • 日本オペレーションズ・リサーチ学会 (2022 - 現在)

担当授業

  • データサイエンス特論 (2026 - 現在)
  • 情報メディア実験 (2026 - 現在)
  • MDA実践研究演習 (2026 - 現在)
  • データサイエンス (2025 - 現在)
  • 前期プロジェクト研究 (2025 - 現在)
  • 情報メディア特別演習I / II (2025 - 現在)

Publications

Preprint

  • Y. Suetake, Y. Kawakami, S. Ikeda, and Y. Takano. Nonlinear data integration via kernel methods for data collaboration analysis arXiv preprint arXiv:2605.27219, 2026. arXiv
  • M. Mori, S. Ikeda, R. Tamura, Y. Takano, and R. Miyashiro. Cross-validation-based optimal feature selection for linear SVM classification arXiv preprint arXiv:2605.07089, 2026. arXiv
  • T. Yanagi, S. Ikeda, K. Kobayashi, and Y. Takano. Distributionally robust optimization for recommendation selection arXiv preprint arXiv:2603.22090, 2026. arXiv
  • M. Shiina, S. Ikeda, and Y. Takano. Buffered auc maximization for scoring systems via mixed-integer optimization arXiv preprint arXiv:2601.05544, 2026. arXiv

査読つき学術誌論文

  • M. Inokuma, S. Ikeda, and Y. Takano. Estimating profitable price bounds for prescriptive price optimization Discover Analytics, vol. 4, no. 21, pp. 1–15, 2026. DOI
  • 深谷悠人, 伊熊大貴, 板山咲穂, 上原祐輝, 菊池明飛, 武井柊悟, 竹内崇貴, 柳智也, 鈴木颯斗, 矢中祥吾, 和田菜々里, 池田春之介, 高野祐一. 最適多分木による解釈可能な市場細分化 オペレーションズ・リサーチ：経営の科学, vol. 71, no. 2, pp. 61–69, 2026.
  • S. Ikeda, N. Nishimura, N. Sukegawa, and Y. Takano. Robust personalized pricing under uncertainty of purchase probabilities EURO Journal on Computational Optimization, p. 100114, 2025. DOI
  • S. Ikeda, N. Nishimura, and S. Umetani. Interpretable price bounds estimation with shape constraints in price optimization The Review of Socionetwork Strategies, vol. 19, no. 1, pp. 49–68, 2025. DOI
  • D. Ikuma, S. Ikeda, N. Sukegawa, and Y. Takano. Container pre-marshalling problem minimizing CV@R under uncertainty of ship arrival times Journal of Japan Industrial Management Association, vol. 75, no. 4E, pp. 172–182, 2025. PDF
  • T. Yanagi, S. Ikeda, N. Sukegawa, and Y. Takano. Privacy-preserving recommender system using the data collaboration analysis for distributed datasets PLOS ONE, vol. 20, no. 4, e0319954, 2025. DOI
  • 菊池明飛, 伊熊大貴, 板山咲穂, 上原祐輝, 武井柊悟, 竹内崇貴, 深谷悠人, 柳智也, 椎名萌, 守屋恵瑠萌, 池田春之介, 高野祐一. 最適モデル多分木による価格需要曲線の推定 オペレーションズ・リサーチ：経営の科学, vol. 70, no. 2, pp. 61–68, 2025. PDF
  • S. Ikeda, N. Nishimura, N. Sukegawa, and Y. Takano. Prescriptive price optimization using optimal regression trees Operations Research Perspectives, vol. 11, p. 100290, 2023. DOI
  • 池田春之介, 朝倉希美, 西村直樹, 高野祐一. 構造的正則化処方分析による旅行パックの価格最適化 オペレーションズ・リサーチ：経営の科学, vol. 68, no. 9, pp. 485–490, 2023.
  • S. Ikeda, S. Kusuhara, A. Takeda, and H. Ohmori. Scalable optimization approach of optimal pv sizing problem for minimizing network loss and inverter loss Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers, vol. 33, no. 8, pp. 229–241, 2020. DOI
  • S. Ikeda and H. Ohmori. Evaluation for maximum hosting capacity of distributed generation considering active network management International Journal of Electrical Electronic Engineering & Telecommunications, vol. 7, no. 3, pp. 96–102, 2018. DOI

査読つき会議録論文

  • Y. Kasahara, Y. Matsuoka, N. Nishimura, S. Kanemitsu, S. Ikeda, N. Sukegawa, and Y. Takano. Outbound sales-call scheduling: a minimum-cost flow solution with simulation-based evaluation Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2026), in press. Acceptance rate (regular paper): 542/1825 = 19.4%.
  • R. Ueda, M. Tsubosaka, S. Kanemitsu, Y. Matsuoka, N. Nishimura, S. Ikeda, N. Sukegawa, and Y. Takano. Off-policy learning from click logs using reward predictors Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2026), in press. Acceptance rate (regular paper): 542/1825 = 19.4%.
  • T. Ueshima, T. Honda, T. Matsumoto, N. Nishimura, S. Ikeda, N. Sukegawa, and Y. Takano. Multimodal pre-launch demand forecasting for eyewear products Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2026), in press. Acceptance rate (regular paper): 542/1825 = 19.4%.
  • K. Tanaka, S. Ikeda, and Y. Takano. Fairness-aware counterfactual explanations for linear optimization problems Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2026), in press (short paper).
  • H. Suzuki, S. Ikeda, N. Nishimura, and Y. Takano. Interpretable clustering via optimal multi-way decision trees Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2026), in press (regular paper in special session).
  • N. Wada, S. Ikeda, Y. Takano, and J. Gotoh. Safe screening rules for portfolio optimization with linear and cardinality constraints Proceedings of the 7th ACM International Conference on AI in Finance (ICAIF 2026), in press.
  • T. Takei, S. Ikeda, and Y. Takano. Optimal multi-way decision trees for stratified sampling in online controlled experiments Proceedings of the 23rd Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2026), in press. Acceptance rate (regular paper): 542/1825 = 29.7%.
  • K. Nosaka, S. Ikeda, and Y. Takano. Decision-focused learning for mean–variance portfolio optimization via KKT-based reformulation Proceedings of the 23rd Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2026), in press (short paper).
  • S. Ikeda and K. Shinagawa. Impossibility results of card-based protocols via mathematical optimization Proceedings of the 28th Annual International Conference on Information Security and Cryptology (ICISC 2025), pp. 368–382.
  • Y. Uehara, S. Ikeda, N. Nishimura, K. Ohashi, Y. Li, J. Yang, D. Jobson, X. Zha, T. Matsumoto, N. Sukegawa, and Y. Takano Fast solution to the fair ranking problem using the sinkhorn algorithm Proceedings of the 21st Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2024), pp. 207–215. Acceptance rate (regular paper): 153/543 = 28.2%.
  • T. Yanagi, S. Ikeda, and Y. Takano. Robust portfolio optimization for recommender systems considering uncertainty of estimated statistics Proceedings of the 23rd Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2024), pp. 429–440. Acceptance rate (regular paper): 153/543 = 28.2%.
  • S. Ikeda, N. Nishimura, and S. Umetani. Operating range estimation for price optimization Proceedings of the 2023 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW 2023), pp. 31–36.
  • S. Ikeda, A. Takeda, and H. Ohmori. Optimal sizing of photovoltaic systems for loss minimization in distribution network Proceedings of the 2018 SICE International Symposium on Control Systems (SICE ISCS 2018), pp. 185–192.
  • S. Ikeda and H. Ohmori. Optimization-based analysis for residential PV spreading considering non-residential PV allocation in distribution networks Proceedings of the 56th Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers of Japan (SICE 2017), pp. 1228–1233.

研究室情報 (Lab)

所属研究室： AIMS Lab（応用数理システム研究室）
連携研究室： 筑波大学 高野研究室