2024年度

国際会議

  1. S. Kimata, Y. Sakurai: Automated Many-to-One Matching Mechanism Design using Deep Learning. Multi-disciplinary Trends in Artificial Intelligence, 2024年12月
  2. R. Ohtani, Y. Sakurai, S. Oyama: Does Metacognitive Prompting Improve Causal Inference in Large Language Models?. 2024 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI), 2024年06月
  3. M. Guo, D. Goel, G. Wang, R. Guo, Y. Sakurai, M. A. Babar: Mechanism design for public projects via three machine learning based approaches. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 38(1),16, 2024年06月

国内会議／研究会

  1. 木全 翔太，櫻井 祐子，「多対一マッチング問題に対する深層学習の適用」，SMASH 運営委員会，2024年09月
  2. 木下 春斗，櫻井 祐子，越村 三幸，横尾 真，「外部性が存在する提携構造形成問題のためのMaxSAT符号化の改良」，第38回人工知能学会全国大会，2024年05月
  3. 大谷 龍生，櫻井 祐子，小山 聡，「大規模言語モデルを用いた因果推論におけるメタ認知プロンプトの効果検証」，第38回人工知能学会全国大会，2024年05月
  4. 阪部 武暉，櫻井 祐子，堤 瑛美子，小山 聡，「項目反応理論を用いた評価能力の高い機械学習データセット自動生成手法」，第38回人工知能学会全国大会，2024年05月
  5. 太田 健介，櫻井 祐子，「学生の希望を考慮した相対的制約付きマッチングの提案」，第38回人工知能学会全国大会，2024年05月

2023年度

国際会議

  1. R. Yoshioka, Y. Sakurai, S. Oyama, M. Shinoda: Proposing a new security game with reward and penalty. The 22nd IEEE/WIC/ACM Int. Conf. on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT-2023) (CORE B) To appear

国際競技会

  1. S. Kimata, Y. Sakurai: CCAgent. The 14th Automated Negotiating Agents Competition (ANAC2023) The Second Place

国内会議／研究会

  1. 板倉 怜史，櫻井 祐子，「時間帯に希望順序を持つ場合の公平なスケジューリングメカニズムの提案」，第37回人工知能学会全国大会
  2. 木全 翔太，櫻井 祐子，「サプライチェーンマネジメントのための交渉期間を考慮したエージェント戦略の提案」，第37回人工知能学会全国大会
  3. 吉岡 陸，櫻井 祐子，小山 聡，篠田 正人，「報酬とペナルティを導入した数当てゲームの提案と均衡戦略の分析」，第37回人工知能学会全国大会
  4. 太田健介, 櫻井祐子: 学生の希望を考慮した相対的制約付きマッチングメカニズムの提案, SMASH 運営委員会, 2024年02月
  5. 阪部武暉, 櫻井祐子, 堤瑛美子, 小山聡: 項目反応理論を用いた機械学習データセット自動生成手法, SMASH 運営委員会, 2024年02月

2022年度

国際会議

  1. M. Shinoda, Y. Sakurai, S. Oyama: Sample Complexity of Learning Multi-Value Opinions in Social Networks. The 24th Int. Conf. on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA-2022) (CORE B)
  2. M. Ota, Y. Sakurai, S. Oyama: Coalitional Game Theoretic Federated Learning. The 21st IEEE/WIC/ACM Int. Conf. on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT-2022) (CORE B)
  3. M. Ota, Y. Sakurai, M. Guo, and I. Noda: Mitigating fairness and efficiency tradeoff in vehicle-dispatch problems. The 20th Int. Conf. on Practical Applications of Agents and Multi-Agent Systems (PAAMS-2022) (CORE B)

国際論文誌

  1. M.Koshimura, E.Watanabe, Y. Sakurai, M. Yokoo: Concise integer linear programming formulation for clique partitioning problems. Constraints, 27(1-2) pp.99-115
  2. O. Skibski, T. Suzuki, T. Grabowski, Y. Sakurai, T. P. Michalak, M. Yokoo: Measuring power in coalitional games with friends, enemies and allies. Artificial Intelligence, 313: 103792
  3. M. Guo, Z. Wang, Y. Sakurai: Gini index based initial coin offering mechanism. Autonomous Agents and Multi Agent Systems, 36(1): 7

国内会議／研究会

  1. 吉岡 陸，櫻井 祐子，小山 聡，篠田 正人，「報酬と失敗コストを導入した数当てゲーム」，第27回ゲームプログラミングワークショップ，2022年11月11日
  2. 篠田 正人，櫻井 祐子，小山 聡，「ソーシャルネットワーク上での意見傾向推定のために必要なサンプル数の評価」， 第36回人工知能学会全国大会，3E3-GS-2-04，京都，2022年6月16日
  3. 山下 裕，櫻井 祐子，大西 正輝，森嶋 厚行，「メタ認知を活用したソーシャルネットワーク上の意見集約法の分析」， 第36回人工知能学会全国大会，2N4-GS-5，京都，2022年6月15日

2021年度まで

櫻井の業績は、Google Scholar、DBPLをご覧ください。