Tomoaki Yamazaki / Academic Portfolio

Profile

En:

I am currently conducting research on image classification methods that respect hierarchical structures and on reducing classification risk, as well as on the acquisition and representation of word polysemy in natural language processing. Recently, I have also been working on programming learning support using generative AI.

In collaborative work, I conduct a wide range of research in the field of artificial intelligence based on students’ interests. My research has resulted in publications not only in image and language processing and multimodal learning, but also in applications to time-series data, recommendation systems, and robotics. While supervising students, I aim to pursue research that provides insights and ideas that can serve as references for a broad range of studies.

In addition to academic collaborations, I am also open to industry opportunities. I am interested in positions at companies where it is possible to work while pursuing a doctoral degree, as well as opportunities available after obtaining a PhD.

JP:

現在，階層構造に則った画像分類手法・分類リスクの削減，および，自然言語処理における単語の多義性の獲得と表現を中心に研究しています．直近では，生成 AI によるプログラミング学習支援に取り組んでいます．

共著では，学生の興味に基づき，AI 分野でさまざまな研究を行っています．画像や言語，マルチモーダルだけでなく，時系列データや推薦，ロボットへの応用についても論文を発表しています． 学生の指導もしつつ，多くの研究の参考となるような知見や発想を提供できる研究を目指しています．

また，共同研究だけでなく，今後働ける就職先も控えめながら探しております．ドクター取得を目指しながら働ける会社かドクター取得後を考えています．

Recent Updates

Research Interests

• Machine learning
• Hierarchical image classification, and hierarchical risk minimization
• NLP (mainly, embedding)
• Detailed and correct evaluation We evaluates the ambiguity and redundancy of sense embeddings.
• Physical AI We realize privacy-aware robot behavior from the text dataset generated by LLM.

My research interests are dynamic, and I continuously expand them to related fields as my work progresses.

Motivation

個人としては，マルチモーダルが好きですが，機械学習の研究を始めた根源には人を理解したかった気持ちがあったように思います．もしかしたら，単に技術に惹かれただけで，機械学習で実現できるということは人も同じなのではないか？というように感じるようになったからかもしれないなとも思います． 近年では，LLM の台頭により，人と機械の間もなくなってきて（あるいは機械が人を超えてきて），人間ができることを機械で再現する研究は減っていくのではないかと思いますが，まだまだ身体性や効率性というところで人体には勝てていないと思います．今後は，人の思考を真似るというよりも，根本の仕組みを模倣したり，機械ならではの，あるいは，単に数式やコンピュータとしての性能向上を図っていくのかなと思っています．

Career

• Apr. 2020: Enrolled in the Doctoral Program (PhD), Intelligent Information Course, Graduate School of Science and Engineering, Aoyama Gakuin University
• Apr. 2021 – Dec. 2021: Graduate Assistant Associate, Aoyama Gakuin University
• Jan. 2022 –: SPRING Scholarship Research Student, Aoyama Gakuin University
• Sep. 2023: Completed coursework requirements and withdrew from the Doctoral Program, Intelligent Information Course, Graduate School of Science and Engineering, Aoyama Gakuin University
• Oct. 2023 –: Assistant Associate, Department of Information Technology, College of Science and Engineering, Aoyama Gakuin University

Contact

Please refer to my publications for my email address.

お手数ですが，メールアドレスは論文を参照してください．

Others

• 青学助手としては，最低限の計算機管理をしており，オンプレミス（docker, samba AD) の知識があります．
• 院生時代は babelnet の python wrapper を開発・メンテしていました．

表彰等

論文の賞に引っかかるような研究ができればと思います(‘ω’)ﾑｽﾞｶｼｲﾃﾞｽﾈ

• 梅本晴弥,時山峻,山崎禎晃:Hack U,青山学院大学 2015,青山学院大学賞,8. 2015.
• 山崎禎晃:青山学院大学,学業成績優秀者表彰,最優秀賞,7. 2017.
• 平間友大, 山崎禎晃, 亘理湧:人工知能学会データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会(SIG-DOCMAS),データ解析&シミュレーションハッカソン 2017,審査委員賞,TKP 品川カンファレンスセンター,10. 2017.
• 山崎禎晃:青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科,学業成績優秀賞,3. 2018.
• 山崎禎晃:青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科,卒業研究優秀賞,3. 2018.
• 山崎禎晃:青山学院大学大学院理工学研究科理工学専攻知能情報コース,修士論文発表優秀賞,3. 2020.