Daiki Nishiyama

東京科学大学（Science Tokyo，旧東京工業大学）情報理工学院の博士後期課程に在学しています．

佐久間淳研究室に所属し，機械学習モデルの信頼性獲得のための，説明可能性やAIセキュリティ，ドメイン汎化等の研究に携わっています．

東京科学大学 (2023年4月～現在, 旧東京工業大学): 博士後期課程．情報理工学院情報工学系知能情報コース / 文部科学省卓越大学院プログラム超スマート社会卓越教育院．
筑波大学 (2021年4月～2023年3月): 修士（工学）．理工情報生命学術院システム情報工学研究群情報理工学位プログラム．
筑波大学 (2017年4月～2021年3月): 学士（情報工学）．情報学群情報科学類知能情報メディア主専攻

独立行政法人日本学術振興会 (2024年4月～現在): 特別研究員DC2
防衛省・自衛隊 (2023年7月～現在): 予備３等陸尉（システム防護甲）
国立研究開発法人理化学研究所革新知能統合研究センター（AIP） (2021年5月～現在): Part-time worker I
輝日（株） (2019年1月～現在): クリエイティブ事業本部長．お休み中．
日本電気（株） (2023年8月～2023年9月): リサーチインターン．セキュアシステムプラットフォーム研究所．
国立大学法人筑波大学 (2023年4月～2023年8月): 技術補佐員
CYBERDYNE（株） (2020年10月～2023年3月): ウェブデベロッパー
（株）AVILEN (2020年7月～2024年3月): インターンシップ
Feedal（株） (2019年4月～2021年4月): 取締役，Chief Experience Officer.

Daiki Nishiyama, Kazuto Fukuchi, Youhei Akimoto, and Jun Sakuma. “CAMRI Loss: Improving the Recall of a Specific Class without Sacrificing Accuracy.” IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E106-D, No.4, pp.523-537, April 2023. [link]

Daiki Nishiyama, Hiroaki Miyoshi, Noriaki Hashimoto, Koichi Ohshima, Hidekata Hontani, Ichiro Takeuchi, and Jun Sakuma. Explainable classifier for malignant lymphoma subtyping via cell graph and image fusion. Proceedings of Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2025, LNCS 15971, pages 320–330. Springer Nature Switzerland, September 2025. [link]
Daiki Nishiyama, Kazuto Fukuchi, Youhei Akimoto, and Jun Sakuma, “CAMRI Loss: Improving Recall of a Specific Class without Sacrificing Accuracy.” 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), IEEE, No. 503, July 2022. [link]

北野尚樹, 西山大輝．「法令文の可読性向上のための定義規定・略称規定における文型定義及びパターンベースの正式名称・略称抽出手法」, 言語処理学会第31回年次大会 (NLP2025), B6-5, pp.2243-2248, 長崎, 2025年3月. [link]
永池礼, 西山大輝, 秋本洋平, 福地一斗, 佐久間淳．「マルチタスク学習における隠れたタスクに対する敵対的攻撃」, 2024年暗号と情報セキュリティシンポジウム（SCIS2024), 電子情報通信学会情報セキュリティ研究専門委員会（ISEC研）, 2024. 1. 26．
西山大輝，福地一斗，秋本洋平，佐久間淳．「精度劣化を伴わない特定クラスの再現率改善のための分類器学習」, 第37回人工知能学会全国大会, 人工知能学会, No. 3D1-GS-2-03, 熊本, 2023年6月. [link]
西山大輝, 福地一斗, 秋本洋平, 佐久間淳．「特定クラスのリコール改善のための加法的角度マージン損失による分類器学習」, 第44回情報論的学習理論と機械学習研究会, 電子情報通信学会, No. 5, オンライン, 2022年1月. [link]
西山大輝, 福地一斗, 秋本洋平, 佐久間淳． “Class-Sensitive Loss: Improving the Recall of a Particular Class without Sacrificing Accuracy.” 第24回情報論的学習理論ワークショップ, 電子情報通信学会, No. 100, オンライン, 2021年11月.

西山大輝，三好寛明，橋本典明，大島孝一，本谷秀堅，竹内一郎，佐久間淳．「悪性リンパ腫の病理画像分類における細胞に基づく統計的特徴解析と説明可能な分類モデル」第6回日本メディカルAI学会学術集会，2024年6月．

Daiki Nishiyama, Hiroaki Miyoshi, Noriaki Hashimoto, Koichi Ohshima, Hidekata Hontani, Ichiro Takeuchi and Jun Sakuma. “Explainable Classifier for Malignant Lymphoma Subtyping via Cell Graph and Image Fusion.” arXiv preprint arXiv:2503.00925 (2025). [link]
Yu Zhe, Rei Nagaike, Daiki Nishiyama, Kazuto Fukuchi, Jun Sakuma, “Adversarial Attacks on Hidden Tasks in Multi-Task Learning.” arXiv preprint arXiv:2405.15244, 2024. [link]
Daiki Nishiyama, Kazuto Fukuchi, Youhei Akimoto, Jun Sakuma, “CAMRI Loss: Improving Recall of a Specific Class without Sacrificing Accuracy.” arXiv preprint arXiv:2209.10920, 2022. [link]

西山大輝．画像中のオブジェクト間の関係性を説明する信頼性の高い深層分類モデルの開発．日本学術振興会科学研究費助成事業特別研究員奨励費, 24KJ1049．2024年-2026年． [link]