KEIGO SAKURAI 櫻井 慶悟

北海道大学 総合イノベーション創発機構 データ駆動型融合研究創発拠点 (D-RED) 特任助教

櫻井 慶悟 Keigo Sakurai

推薦システムを軸とした音楽・金融・ファッション等のマルチドメインにおけるデータマイニングに関する研究に従事．
ACM, IEEE, 人工知能学会, 情報処理学会 各会員．博士(情報科学)．
E-mail: sakurai [at] lmd [dot] ist [dot] hokudai [dot] ac [dot] jp
経歴 職歴 研究業績 講演 受賞 奨学金・助成金 メディア紹介 査読経験 寄稿 資格

    

経歴

  • 2014年4月-2017年3月 新潟県立国際情報高等学校 情報科学科
  • 2017年4月-2021年3月 北海道大学 工学部 情報エレクトロニクス学科
  • 2021年4月-2023年3月 北海道大学大学院 情報科学院 修士課程
  • 2023年4月-2025年9月 北海道大学大学院 情報科学院 博士後期課程 (短縮修了)
  • 2023年4月-2025年9月 日本学術振興会 特別研究員 (DC1, 中途辞退)
  • 2024年11月-2024年12月 野村アセットマネジメント株式会社 資産運用先端技術研究部 リサーチインターン [link]
  • 2025年2月-2025年3月 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 メディアインタラクション研究グループ 技術研修員  [link]
  • 2025年10月-現在 北海道大学 総合イノベーション創発機構 データ駆動型融合研究創発拠点 (D-RED) 特任助教

職歴

ティーチングアシスタント/ティーチングフェロー

  • 北海道大学 全学教育科目「ロボットは感情を持つか？」（2022年度）
  • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク実験IA, IIA」（2021年度，2022年度，2023年度，2024年度，2025年度）
  • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク演習II」（2021年度，2022年度，2023年度，2024年度，2025年度）

研究業績

論文誌

  1. J. Zhu, K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “TPSMG: Text-controllable polyphonic symbolic music generation,” ITE Transactions on Media Technology and Applications, 2025, vol.14, no.1, pp.110-118, 2026.
  2. 櫻井慶悟, 前田圭介, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “地下鉄トンネル点検技術者の新規変状の発見率向上に向けた一人称視点映像からの変状検出,” 土木学会 AI・データサイエンス論文集, vol.4, no.3, pp.393-401, 2023 (AI・データサイエンス論文賞).
  3. 櫻井慶悟, 前田圭介, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “地下鉄トンネル点検時の一人称視点映像を用いたVision Transformerに基づく変状検出,” 土木学会 AI・データサイエンス論文集, vol.3, no.J2, pp.470-478, 2022.
  4. K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Controllable music playlist generation based on knowledge graph and reinforcement learning,” Sensors, vol.22, no.10: 3277, 2022.
  5. K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Deep reinforcement learning-based music recommendation with knowledge graph using acoustic features,” ITE Transactions on Media Technology and Applications, vol.10, no.1, pp.8-17, 2022.

国際会議

  1. 〇K. Sakurai, T. Ogawa, M. Haseyama, A. Anan and K. Nakagawa, “Dynamic objective selection with safeguards and LLM oversight for financial decision-making,” in Proceedings of International Conference on Learning Representations (ICLR) Workshops, 2026. (Accepted for Publication)
  2. 〇K. Sakurai, T. Ogawa, M. Haseyama, A. Anan and K. Nakagawa, “Risk-aware utility re-ranking for financial asset recommendation,” in Proceedings of ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM), pp. 1227-1231, 2026. [CORE:A, CCF:B]
  3. K. Kozaki, K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “SSM-Based sequential recommendation considering short-term dependencies of time and adjacency ,” in Proceedings of IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp.1271-1274, 2025 (Excellent Paper Award Silver Prize).
  4. 〇K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “LLM is knowledge graph reasoner: LLM’s intuition-aware knowledge graph reasoning for cold-start sequential recommendation,” in Proceedings of European Conference on Information Retrieval (ECIR), 2025, pp. 263-278. [CORE:A, CCF:C]
  5. J. Zhu, K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “MMT-BERT: Chord-aware symbolic music generation based on multitrack music transformer and MusicBERT,” in Proceedings of International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR), 2024, pp. 470-477.
  6. J. Zhu, K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Structured polyphonic music generation with diffusion transformer,” in Proceedings of IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2024, pp. 8-9 (Presentation Award).
  7. J. Zhu, K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Discriminator-enhanced music generation based on multitrack music transformer,” in Proceedings of IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), 2024, pp. 363-364 (Best Paper Award 1st Place).
  8. Y. Moroto, R. Yanagi, N. Ogawa, K. Kamikawa, K. Sakurai, R. Togo, K. Maeda, T. Ogawa and M. Haseyama, “Personalized content recommender system via non-verbal interaction using face mesh and facial expression,” in Proceedings of ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), 2023, pp. 9399-9401. [CORE:A*, CCF:A]
  9. 〇K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Bundle detection based on graph convolutional network considering categorical hierarchical relationship,” in Proceedings of IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2023, pp. 827-828.
  10. 〇K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Knowledge-guided sequential recommendation with reinforcement learning using empirical distribution function,” in Proceedings of IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), 2022, pp. 187-188.
  11. 〇K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Explainable artist recommendation based on reinforcement knowledge graph exploration,” in Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), 2022, pp. 91-96 (Best Paper Award).
  12. 〇K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Listener recommendation for artist based on knowledge graph and reinforcement learning,” in Proceedings of IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2021, pp. 202-203.
  13. 〇K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “User background information-aware music recommendation with reinforcement learning-based knowledge graph exploration,” in Proceedings of IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), 2021, pp. 1-2.
  14. 〇K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Music playlist generation based on graph exploration using reinforcement learning,” in Proceedings of IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), 2021, pp. 53-54.
  15. 〇K. Sakurai, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Music playlist generation based on reinforcement learning using acoustic feature map,” in Proceedings of IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2020, pp. 942-943.

国内会議

  1. 櫻井慶悟, 小川貴弘, 長谷山美紀, 阿南晏樹, 中川慧 “効用を考慮したリランキングに基づく株式推薦,” 第36回 人工知能学会 金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp. 235-241, 2026.
  2. 櫻井慶悟, 松井太我, 小川貴弘, 長谷山美紀, “ファッションレンタルサービスにおけるイベント単位の複数正例を活用したマルチモーダル推薦,” 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2026), 2026.
  3. 朱金龍，櫻井慶悟, 松井太我, 小川貴弘, 長谷山美紀, “異種情報の重要度を考慮したマルチエージェントファッション推薦,” 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2026), 2026.
  4. 神崎恵土, 櫻井慶悟, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “因果的Self-Attentionを用いた逐次推薦モデルにおける残差支配がもたらす最終アイテム依存,” 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2026), 2026 (学生プレゼンテーション賞).
  5. 神崎恵土, 櫻井慶悟, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “ユーザ行動系列エンコーダの周波数特性を考慮した逐次推薦モデルに関する検討,” 令和7年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 37-38, 2025 (若手優秀論文発表賞).
  6. 櫻井慶悟, 小川貴弘, 長谷山美紀, 阿南晏樹, 中川慧 “効用を考慮した行列分解に基づく株式推薦,” 2025年度 人工知能学会全国大会, pp. 1-4, 2025 (全国大会優秀賞).
  7. 朱金龍, 櫻井慶悟, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “拡散モデルに基づくテキスト制御可能なシンボリック音楽生成に関する検討,” 令和6年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 87-88, 2024.
  8. 櫻井慶悟, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “Graph masked autoencoderを用いた知識グラフ推論に基づく説明可能性のある推薦に関する検討,” 2024年度 人工知能学会全国大会, pp. 1-4, 2024.
  9. 櫻井慶悟, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “メタデータを考慮した楽曲グラフ探に基づく強化学習を用いた楽曲プレイリスト生成に関する検討,” 令和3年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 108-109, 2021 (若手優秀論文発表賞).
  10. 櫻井慶悟, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “自己組織化マップを用いた強化学習に基づく楽曲プレイリスト生成に関する検討,” 令和2年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 100-101, 2020.

技術報告

  1. 鵜川久, 小川貴弘, 前田圭介, 櫻井慶悟, 水谷祐輔, 近藤勝俊, 長谷山美紀, “[特別講演] 北海道大学デジタルリスキリングプログラムの開発と運用 ～ Phase 2の総括およびPhase 3の現状 ～,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 50, no. 5, pp. 90–95, 2026.
  2. 櫻井慶悟, 岡村洋希, 藤後廉, 前田圭介, 小川貴弘, 長谷山美紀, “[特別講演] 画像生成および補完推薦技術を活用したインテリアコーディネーションの支援に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 49, no. 4, pp. 408–412, 2025.
  3. 櫻井慶悟, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “ユーザの嗜好を考慮した強化学習と知識グラフに基づく楽曲プレイリスト生成に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 46, no. 6, pp. 109–112, 2022 (優秀研究発表賞).

講演

  1. 櫻井慶悟, “LLM is knowledge graph reasoner: LLM’s intuition-aware knowledge graph reasoning for cold-start sequential recommendation (ECIR 2025),” ACM SIGIR 東京支部 IR Reading 招待セッション, オンライン, 2025/5/24. [link]
  2. K. Sakurai, “Listener recommendation for artists and effective method with high explainability,” 1st Hokkaido Young Professionals Workshop, Muroran Institute of Technology, Hokkaido, Japan, 2021/10/14 (Best Student Presentation Award).

受賞

  1. 北海道大学大学院情報科学院 学院長賞 (2025年9月)
  2. 人工知能学会 全国大会優秀賞 (2025年7月)
  3. 土木学会 AI・データサイエンス論文賞 (2023年12月)
  4. 北海道大学大学院情報科学院 学院長賞 (2023年3月)
  5. 電子情報通信学会北海道支部 学生奨励賞 (2023年3月)
  6. 映像情報メディア学会 優秀研究発表賞 (2022年12月)
  7. International Workshop on Advanced Image Technology Best Paper Award (2022年1月)
  8. 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 (2021年11月)
  9. The Hokkaido Young Professionals Workshop Best Student Presentation Award (2021年10月)
指導学生の受賞
  1. 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2026) 学生プレゼンテーション賞 (2025年11月)
  2. 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 (2025年11月)
  3. IEEE Global Conference on Consumer Electronice (GCCE2025) Excellent Paper Award Silver Prize (2025年9月)
  4. IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE2024) Presentation Award (2024年10月)
  5. IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW2024) Best Paper Award 1st Place (2024年7月)

奨学金・助成金

  1. Ｓｋｙ大浦ICT奨学財団 (2024年4月〜2025年9月)  [link]
  2. 日本学生支援機構 第一種奨学金 特に優れた業績による奨学金返還全額免除  [link]
  3. 日本学術振興会 特別研究員DC1 (2023年4月〜2025年9月)  [link]
  4. NEC C&C財団 研究員助成 (2023年4月〜2024年3月)  [link]
  5. 似鳥国際奨学財団 北海道大学みらいIT人財奨学金 (2022年4月〜2023年3月)  [link]
  6. 日本証券奨学財団 奨学金 (2021年4月〜2022年3月)  [link]

メディア紹介

  1. “土木におけるAI活用の現状と将来,” けんせつPlaza, 2024/07/17. (櫻井 慶悟 他, 土木学会 AI・データサイエンス論文集に関して)  [link]
  2. “「ChatGPT」など大規模言語モデルの仕組みと土木領域での可能性,” BUILT – ITmedia, 2023/06/20. (櫻井 慶悟 他, 土木学会 AI・データサイエンス論文集に関して)  [link]
  3. “知識グラフと強化学習を組み合わせた説明可能な新しいアーティスト推薦システム,” AI-SCHOLAR, 2022/08/18. (K. Sakurai et al., IWAIT2022に関して)  [link]

学会活動

  1. ICMR 2026 PC Member
  2. SIGIR 2026 PC Member
  3. 人工知能学会論文誌 Reviewer

  4. ITE Transactions on Media Technology and Applications Reviewer

  5. NeurIPS 2025 Reviewer

  6. GCCE 2025 Reviewer

  7. ACMMM 2025 Reviewer

  8. ISMIR 2025 Reviewer

  9. 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU) 2025 Reviewer

  10. 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU) 2024 Reviewer

寄稿

  1. “ECIR2025 参加報告,” 日本データベース学会 Newsletter 2025年6月号 (Vol.18, No. 3), 2025/06/02. [link]

資格

  1. 第一級陸上特殊無線技士
  2. 第三級海上特殊無線技士
  3. 普通自動車運転免許
  4. 剣道弐段
  5. 小太刀護身道初段