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メンバ紹介

氏名（フリガナ）

松尾 洋一（マツオ ヨウイチ）

略歴

【学歴・職歴】

2012年　
慶應義塾大学大学院理工学研究科基礎理工学専攻　前期博士課程修了
2015年　
慶應義塾大学大学院理工学研究科基礎理工学専攻　後期博士課程修了
2015年　
日本電信電話（株）入社
現在　日本電信電話（株）　ネットワークサービスシステム研究所（旧 ネットワーク基盤技術研究所）　研究主任
 

【受賞】

  • 2011年3月 情報処理学会 第73回全国大会 学生奨励賞 受賞
  • 2016年 電子情報通信学会　情報通信マネジメント研究会　ICM 研究賞　共同受賞

所属学会、学会委員など

【所属学会】

  • 電子情報通信学会

興味ある研究分野

  • ネットワーク故障対応高度化
  • 機械学習

研究業績（論文、学会発表リスト）

【学術論文（査読あり）】

  1. Y. Matsuo and T. Nodera, "The Optimal Block-Size for the Block Gram-Schmidt Orthogonalization," J. Sci. Tech., Vol. 49, pp. 569-584, 2011.
  2. Y. Matsuo and T. Nodera, "An Efficient Implementation of the Block Gram-Schmidt Method," Anziam J., Vol. 154, pp. C476-C491, 2013.
  3. Y. Matsuo, H. Guo and P. Arbenz, "Experiments on a Parallel Nonlinear Jacobi-Davidson Algorithm," Procedia Computer Science, Vol. 29, pp. 565-575, 2014.
  4. A. Watanabe, K. Ishibashi, T. Toyono, K. Watanabe, T. Kimura, Y. Matsuo, K. Shiomoto, and R. Kawahara, "Workflow Extraction for Service Operation using Multiple Unstructured Trouble Tickets," IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E101-D,No.4,pp.-,Apr. 2018.
  5. 中野雄介, 池田泰弘, 松尾洋一, 渡辺敬志郎, 石橋圭介, 西松研 "機械学習を用いたネットワーク異常検知技術のWebAPI化の研究," 電子情報通信学会論文誌B，J102-B(5),343-355頁, 2019.
  6. Y. Matsuo, T. Kimura, K. Nishimatsu, "DeepSIP: A System for Predicting Service Impact of Network Failure by Temporal Multimodal CNN", IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E104-B, No.10, pp.-, 2021.

【国際会議（査読あり）】

  1. Y. Matsuo and T. Nodera, "The Optimal Block-Size for the Block Gram-Schmidt Orthogonalization," J. Sci. Tech., Vol. 49, pp. 569-584, 2011.
  2. Y. Matsuo and T. Nodera, "The Optimal Block-Size for the Block Gram-Schmidt Orthogonalization," Ho Chi Minh City University of Technology, Ho Chi Minh City, Vietnam, October, 19-21, 2011.
  3. Y. Matsuo and T. Nodera, "Parallel Block Gram-Schmidt Method with Optimal Block-size", Keio-Yonsei workshop, Keio, Japan, May, 2012.
  4. Y. Matsuo and T. Nodera, "Parallel Block Gram-Schmidt Orthogonalization with Optimal Block-size," VECPAR2012, RIKEN AICS, Kobe, Japan, July, 2012.
  5. Y. Matsuo and T. Nodera, "An Efficient Implementation of the Block Gram-Schmidt Method,"
  6. P. Arbenz, H. Guo and Y. Matsuo, "3-dimensional Eigenmodal Analysis of Electromagnetic Structures," Efficient Solution of Large Systems of Non-linear PDEs in Science, Lyon, France, October, 2013.
  7. *P. Arbenz, H. Guo and Y. Matsuo, "3-dimensional Eigenmodal Analysis of Electromagnetic Structures," EPASA2014, Tsukuba, Japan, March 7-9, 2014.
  8. Y. Matsuo, H. Guo and P. Arbenz, "Experiments on a Parallel Nonlinear Jacobi-Davidson Algorithm," ICCS, Cairns, Australia, June 10-12, 2014.
  9. Y. Matsuo, H. Guo and P. Arbenz, "Experiments on a Parallel Nonlinear Jacobi-Davidson Algorithm," Keio-Yonsei workshop, Keio, Japan, November, 2014.
  10. Y. Matsuo and T. Nodera, "A New Approach to SR Algorithm for Solving Eigenvalue Problems," CTAC2014, Australian National University, Canberra, Australia, December, 2014.
  11. A. Watanabe, K. Ishibashi, T. Toyono, T. Kimura, K. Watanabe, Y. Matsuo and K. Shiomoto, "Workflow Extraction for Service Operation using Multiple Unstructured Trouble Tickets," IEEE/IFIP NOMS 2016 (mini-conf.), pp. 652-658, Apr. 2016.
  12. Y. Matsuo, Y. Nakano, A. Watanabe, K. Watanabe, K. Ishibashi, and K. Kawahara, "Root-cause diagnosis for rare failures using Bayesian network with dynamic modification," Proc. IEEE, ICC, 2018.
  13. H. Ikeuchi, A. Watanabe, T. Hirao, M. Morishita, M. Nishino, Y. Matsuo and K. Watanabe, "Recovery command generation towards automatic recovery in ICT systems by Seq2Seq learning,", Proc. IEEE/IFIP, NOMS 2020(mini-conf), 2020.
  14. Y. Matsuo, T. Kimura and K. Nishimatsu, "DeepSIP: A System for Predicting Service Impact of Network Failure by Temporal Multimodal CNN,", Proc. IEEE/IFIP AnNet, 2020.
  15. K. Tajiri, T. Iwata, Y. Matsuo and K. Watanabe, "Fault Detection of ICT systems with Deep Learning Model for Missing Data," 2021 IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM), 2021, pp. 445-451.
  16. Y. Matsuo and K. Yamagishi, "Shapley-value-based Quality Degradation Analysis Method for Adaptive Bitrate Streaming Services," Proc. MMSP 2021.
  17. Y. Matsuo and D. Ikegami, "Performance Analysis of Anomaly Detection Methods for Application System on Kubernetes with Auto-scaling and Self-healing", CNSM, 2021.
  18. K. Tajiri, R. Kawahara, and Y. Matsuo, "Optimizing Edge-Cloud Cooperation for Machine Learning Accuracy Considering Transmission Latency and Bandwidth Congestion", Proc. NOMS 2022.
  19. Y. Matsuo, Y. Nakano and K. Watanabe, "CMRCV: Causal Modeling to Localize Failed Equipment by Representative Nodes and Contribution Values," ICNC, 2023, pp. 403-408.
  20. Y. Matsuo, J. Singh, S. Verma and G. Fraysse, "Integrating state prediction into the Deep Reinforcement Learning for the Autoscaling of Core Network Functions," Proc. NOMS 2023, pp. 1-5.
  21. J. Singh, S. Verma, Y. Matsuo, F. Fossati and G. Fraysse, "Autoscaling Packet Core Network Functions with Deep Reinforcement Learning," Proc. AnNet, 2023, pp. 1-6.
  22. Y. Matsuo, "Empirical Analysis of the Fine-Tuning for Unsupervised Anomaly Detection in the ICT System," Proc. CNSM, 2023, pp. 1-7.
  23. Y. Morita, K. Tajiri and Y. Matsuo, "Vehicle Traffic Density Estimation with Deep Learning for Predicting Communication Traffic Volume by Vehicle Communication Services," Proc. VTC2024-Fall, Proc. 2024, pp. 1-6.
  24. Y. Matsuo and K. Tajiri, "Adversarial Deep Domain Adaptation Method for Unsupervised Anomaly Detection," Proc. 6GNet, 2024, pp. 84-92.
  25. Y. Matsuo, Y. Suto, Y. Makino and K. Sato, "Improving Fault Device Identification Method using Alarm Clustering Approach," Proc. CNSM, 2024, pp. 1-7.

【研究会，全国大会，口頭発表（査読なし）】

  1. Y. Matsuo and T. Nodera, "The Optimal Block-Size for the Block Gram-Schmidt Orthogonalization," J. Sci. Tech., Vol. 49, pp. 569-584, 2011.
  2. 松尾 洋一, 野寺 隆, "ブロックグラムシュミット法を用いたQR 分解の高速化," 情報処理学会第73回全国大会, 講演番号4J-5, 東京工業大学, 2011年3月.
  3. 松尾 洋一, 野寺 隆, "最小二乗問題に対するBlock Gram-Schmidt 法," SWoPP 鹿児島2011, 鹿児島県民交流センター, 講演番号47, 2011年8月.
  4. 松尾 洋一, 野寺 隆, "Block Gram-Schmidt 法の適切なblock-size の決定法," 情報処理学会第74回全国大会, 講演番号1K-1, 名古屋工業大学, 2012年3月.
  5. 松尾 洋一, 野寺 隆, "適切なblock-size によるBlock Gram-Schmidt 法の並列化," 第134 回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会, 電気通信大学, 2012 年6月.
  6. 松尾 洋一, 野寺 隆,"Symplectic Gram-Schmidt法のJ-直交性について," 京都大学数理解析研究所研究集会『新時代の科学技術を牽引する数値解析学』,2014年10月.
  7. 渡邉暁, 松尾洋一, 渡辺敬志郎, 石橋圭介, 川原亮一, "故障対応の把握に向けた作業ログにおける複数の対処分岐点の特定," 電子情報通信学会 技術研究報告, vol. 116, no. 124, ICM2016-13, pp. 27-32, 2016年7月.
  8. 松尾洋一, 中野雄介, 渡邉暁, 渡辺敬志郎, 石橋圭介, 川原亮一, "非定型故障の原因箇所推定技術の検討," 信学会総合大会, B-7-35, 2017年3月.
  9. 原田薫明, 渡辺敬志郎, 中野雄介, 池田泰弘, 松尾洋一, 小林正裕, 鈴木晃人, 川原亮一, "プロアクティブ制御型ネットワークの実現に向けた取り組みの紹介," 信学会総合大会, B-7-32, 2017年3月.
  10. 松尾洋一, 渡邉　暁, 中野雄介, 渡辺敬志郎, 川原亮一, "ベイジアンネットワークを適用した非定型故障の故障箇所推定技術," 信学会総合大会，B-7-19, 2018.
  11. 池田泰弘, 松尾洋一, 石橋圭介, 中野雄介, 渡辺敬志郎, 川原亮一, "ニューラルネットワークを用いた非線形因果推論," 信学会総合大会, B-7-20, 2018年3月.
  12. 松尾洋一, 池田泰弘, 中野雄介, 渡辺敬志郎, "異常への寄与度を用いた異常個所推定手法," 信学会総合大会, B-7-23, 2019.
  13. 橋本悠香, 松尾洋一, 川田丈浩, 西松　研, "システム障害要因推定のための因果グラフ要約," 信学会総合大会, B-7-24, 2019.
  14. 池内光希, 渡邉暁, 松尾洋一, 川田丈浩, "Seq2Seqによる障害復旧コマンド列の自動生成," 信学会総合大会, B-7-25, 2019.
  15. 原田薫明, 恵木則次, 松尾洋一, 小林正裕, "プロアクティブ制御型ネットワークの実現に向けた取り組みの紹介," 信学会総合大会, BI-10, 2019年3月.
  16. 松尾洋一, 池内光希, 渡辺敬志郎, "システムへの影響を考慮した障害復旧フレームワークの検討," 信学会総合大会, B-7-31, 2020年3月.
  17. 池内光希, 葛嘉文, 渡辺敬志郎, "障害データ生成に基づく要因特定手法の一検討," 信学会総合大会, B-7-32, 2020年3月.
  18. 松尾洋一， 田尻兼悟, 渡辺敬志郎, "ドメイン適応を用いた教師なし異常検知手法の提案," 信学会総合大会, B-7-10, 2021年3月.
  19. 森田喜恵，田尻兼悟，松尾洋一，"自動車向け通信サービスのトラヒック量予測に向けた交通密度推定技術の検討," 信学技報, vol. 123, no. 2, NS2023-3, pp. 13-18, 2023年4月.
  20. 森田喜恵，田尻兼悟，松尾洋一，"自動車向け通信サービスのトラヒック量予測に向けた交通密度推定技術の実験評価," 信学技報, vol. 123, no. 198, NS2023-84, pp. 71-76, 2023年10月.
  21. 松尾 洋一，田尻 兼悟，森田 喜恵，"自己教師学習とドメイン適応を用いた教師なし異常検知手法,”　信学会総合大会, B-7-13, 2024年3月．
  22. 田尻 兼悟，松尾 洋一，"ICTシステム異常検知のための特徴量選択の⼀検討,”　信学会総合大会, B-7-14, 2024年3月．
  23. 不死原 大知，橋本 悠香，松尾 洋一，"Peter-Weyl の定理を用いた深層学習モデルの検討,”　信学会総合大会, B-7-15, 2024年3月．
  24. 森田 喜恵，杉山 孔亮，田尻 兼悟，松尾 洋一，"ログを用いた異常検知に向けたログテンプレートミス除去,”　信学会総合大会, B-7-16, 2024年3月．
  25. 不死原　大知, 橋本　悠香, 松尾　洋一, "拡散モデルを用いた異常データ生成手法,” 通信ソサイエティ大会, 2024年9月．
  26. 不死原　大知, 橋本　悠香, 松尾　洋一, "拡散モデルを用いた疑似異常データ生成手法,” IBIS2024 ワークショップ, 2024年11月．
  27. 不死原　大知, 橋本　悠香, 松尾　洋一, "拡散モデルを用いた疑似異常データ生成手法,” RISING2024, 2024年11月．

【NTT技術ジャーナル】

  1. 川田丈浩, 松尾洋一, 池内光希, 橋本悠香, "復旧コマンド列自動生成技術," NTT技術ジャーナル, Vol. 31, No. 5, pp.19-20, May, 2019.
  2. 山岸和久，松尾洋一，”ITU-T SG12標準化動向,” NTT技術ジャーナル，Vol.32, No.8, pp.60-61, Aug. 2020.
  3. 松尾洋一，山岸和久，小池正憲, ”ITU-T SG12 標準化動向,” NTT 技術ジャーナル，Mar. 2023.

【Technical review】

  1. T. Kawata, Y. Matsuo, H. Ikeuchi, and Y. Hashimoto"Automatic Generation of Recovery-command Sequences," NTT Technical Review, Vol. 17, No. 7, Jul. 2019
  2. K. Kazuhisa and Y. Matsuo, "Recent Activities of QoE-related Standardization in ITU-T SG12," NTT Technical Review, Vol.18 No.10, Oct. 2020.
  3. Y. Matsuo, K. Kazuhisa and M. Koike, “Recent Activities of QoE-related Standardization in ITU-T SG12,” NTT Technical Review, Vol.21 No.6, pp.66-69, June 2023.

【特許】

  1. 状態判定装置, 状態判定方法及びプログラム, 松尾洋一，中野雄介，渡邉暁，渡辺敬志郎，石橋圭介，川原亮一, 特許第6649294号, 2020/01/20
  2. 異常種別判定装置，異常種別判定方法及びプログラム，松尾洋一，渡辺敬志郎，川原亮一, 特許第6787873号, 2020/11/02
  3. 異常箇所特定装置、異常箇所特定方法及びプログラム，松尾洋一，池田泰弘，特許第6954379号，2021/10/04
  4. データ分析システム、データ分析方法及びプログラム，松尾洋一，川田丈浩，西松研，木村達明，特許第7275903号，2023/05/10
  5. 呼称影響推定装置、呼称影響推定方法、およびプログラム，松尾洋一，川田丈浩，，西松研，木村達明，特許第 7298343 号, 2023/06/19
  6. モデル構築装置、推定装置、モデル構築方法、推定方法及びプログラム，松尾洋一，渡辺敬志郎，特許第7415135号，2024/01/05
  7. モデル構築装置、推定装置、モデル構築方法、推定方法及びプログラム，松尾洋一，渡辺敬志郎，特許第7415136号，2024/01/05
  8. 学習装置、異常検知装置、学習方法、異常検知方法およびプログラム，松尾洋一，田尻兼悟，特許第7517482号，2024/07/08
  9. 情報処理装置、分析方法およびプログラム，松尾洋一，山岸和久，特許第7521686号，2024/07/16
  10. 情報処理装置、分析方法およびプログラム，松尾洋一，山岸和久，特許第7544252号，2024/08/26

【標準化寄書】

  1. Y. Matsuo and K. Yamagishi, "Identifying the main factor of deterioration for estimated quality of experience in adaptive audiovisual streaming services," ITU-T Contribution COM 12 C465R1, Apr. 2020.
  2. Y. Matsuo and K. Yamagishi, "P.DiAQoSE Terms of Reference (ToR)," ITU-T Contribution COM 12 C499, Sept. 2020.
  3. Y. Matsuo and K. Yamagishi, "P.DiAQoSE Terms of Reference (ToR)," ITU-T Contribution COM 12 C517, Apr. 2021.5.
  4. Y. Matsuo and K. Yamagishi, "P.DiAQoSE model and experiment results," ITU-T Contribution COM 12 C567, Oct. 2021.
  5. Y. Matsuo and K. Yamagishi, “Confirmation of P.DiAQoSE model,” ITU-T Contribution COM 12 C9, June 2022.
  6. Y. Matsuo and K. Yamagishi, “Confirmation of P.DiAQoSE model using P.1203 mode 3 and P.1204.4,” ITU-T Contribution COM 12 C80, Jan. 2023.
  7. Y. Matsuo and K. Yamagishi, “New Recommendation ITU-T P.DiAQoSE,” ITU-T Contribution COM 12 C128, Sep. 2023.
  8. M. Koike, K. Yamagishi, N. Egi and Y. Matsuo, “Performance of proposed model for validation data,” ITU-T Contribution COM 12 C7, Jan. 2025.
  9. M. Koike, K. Yamagishi, N. Egi and Y. Matsuo, “Draft Recommendation P.obj-recog,” ITU-T Contribution COM 12 C8, Jan. 2025.

【ITUジャーナル】

  1. 松尾洋一, 山岸和久, "ITU-T SG12（Performance, QoS, and QoE）第7回会合,"　 ITUジャーナル, Vol.50, No.8, 2020
  2. 松尾洋一, 山岸和久, "ITU-T SG12（Performance, QoS, and QoE）第8回会合,"　 ITUジャーナル, Vol.50, No.12, 2020
  3. 松尾洋一, 山岸和久, "ITU-T SG12（Performance, QoS, and QoE）第10回会合,"　 ITUジャーナル, Vol.51, No.8, 2021
  4. 松尾洋一, 山岸和久, Lebreton Pierre "ITU-T SG12（Performance, QoS, and QoE）第11回会合,"　 ITUジャーナル, Vol.52, No.1, 2022
  5. 小池正憲，松尾洋一, 山岸和久, "ITU-T SG12（Performance, QoS, and QoE）第2回会合,”　 ITUジャーナル, Vol.53, No.5, 2023
  6. 小池正憲，松尾洋一, 山岸和久, "ITU-T SG12（Performance, QoS, and QoE）第3回会合,”　 ITUジャーナル, Vol.54, No.2, 2024

【IITU-T勧告P.1211】

  1. Derivation procedure of contribution values for quality degradation of adaptive audiovisual streaming services, 2023-10-29
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