研究業績

学術論文（査読付き）

• Sho Hirose, Daisuke Kitakoshi, Akihiro Yamashita, Kentarou Suzuki, Masato Suzuki: A Study on Intelligent Dialogue Agent for Older Adults' Preventive Care - Towards Development of a Comprehensive Preventive Care System -, Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal, Vol. 5, Iss. 6, pp. 9-21, 2020.
• Daisuke Kitakoshi, Takuya Okano, Masato Suzuki : An Empirical Study on Evaluating Basic Characteristics and Adaptability to Users of a Preventive Care System with Learning Communication Robots, Soft Computing, Vol. 21, Iss. 2, pp. 331-351, 2017 [DOI: 10.1007/s00500-015-1631-7] [Impact Factor : 1.304 (2013)].
• Daisuke Kitakoshi, Ryo Hanada, Keitarou Iwata, and Masato Suzuki : Cognitive Training System for Dementia Prevention Using Memory Game Based on the Concept of Human-Agent Interaction, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol. 19, Vol. 6, 2015 [DOI: 10.20965/jaciii.2015.p0727].
• 北越大輔 : 社会実装スパイラル型開発を通した実践的技術者育成を目指す教育プロジェクト, 工学教育, Vol. 63, No. 1, 2015.
• Uthai Phommasak, Daisuke Kitakoshi, Hiroyuki Shioya, Junji Maeda : A Reinforcement Learning System to Dynamic Movement and Multi-Layer Environments, Journal of Intelligent Learning Systems and Applications, Journal of Intelligent Learning Systems and Applications, Vol. 6, No. 4, pp. 176-185, 2014 [DOI: 10.4236/jilsa.2014.64014].
• 北越大輔, 岡野卓矢, 鈴木雅人 : コミュニケーションロボットとの対戦型ゲームにもとづく介護予防システムの提案, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J97-A, No. 6, pp. 406-410, 2014. [書誌情報]
• Uthai Phommasak, Daisuke Kitakoshi, Jun Mao, Hiroyuki Shioya : A Policy-Improving System for Adaptability to Dynamic Environments Using Mixture Probability and Clustering Distribution, Journal of Computer and Communications, Vol. 2, pp. 210-219, 2014 [DOI: 10.4236/jcc.2014.24028].
• 和歌崎修平, 北越大輔, 鈴木雅人 : ベイジアンネットにおける構造簡略化を用いた精度保証型確率推論アルゴリズム, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J96-D No.11 pp.2716-2727, 2013. [書誌情報]
• 松林勝志, 北越大輔, 鈴木雅人, 小坂敏文, 吉本定伸 : マイスター及び学生教育士制度による組み込みシステム開発人材育成, 工学教育, Vol. 61, No. 1, pp. 94-99, 2013. [書誌情報]
• Uthai Phommasak, Daisuke Kitakoshi, and Hiroyuki Shioya : An Adaptation System in Unknown Environments Using a Mixture Probability Model and Clustering Distributions, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol. 16, No. 6, pp. 733-740, 2012.
• 堤博貴, 新國広幸, 北越大輔, 安田利貴, 菊池章, 三谷知世 : 小学校科学教育支援と工学系学生のキャリアアップを意識したPBL教育の試み, 工学教育, Vol. 60, No. 2, pp. 34-38, 2012. [書誌情報]
• Daisuke Kitakoshi, Hiroyuki Shioya, and Ryohei Nakano : Empirical analysis of an on-line adaptive system using a mixture of Bayesian networks, Information Sciences, Vol. 180, No. 15, pp. 2856-2874, Elsevier, 2010 [DOI:10.1016/j.ins.2010.04.001] [Impact Factor : 3.893 (2013)].
• Daisuke Kitakoshi, Hiroyuki Shioya, and Ryohei Nakano : A System Improving Reinforcement Learning Agents' Policies with two types of Mixture Models of Bayesian Networks, Journal of Taiwan Intelligent Technologies and Applied Statistics, Vol. 3, No. 2, pp. 45-66, 2005.
• Daisuke Kitakoshi, Hiroyuki Shioya, and Masahito Kurihara : Analysis of a Method Improving Reinforcement Learning Agent's Policies, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol. 7, No. 3, pp. 276-282, 2003 [DOI: 10.20965/jaciii.2003.p0276].
• 北越大輔, 塩谷浩之, 栗原正仁 : ベイジアンネットを利用した強化学習エージェントの方策改善, 情報処理学会論文誌, Vol. 44, No. 11, pp. 2884-2894, 2003.
• Daisuke Kitakoshi, Hiroyuki Shioya, and Tsutomu Da-te : A Reinforcement Learning Method Supported by a Bayesian Network, International Journal of Computing Anticipatory Systems, Vol. 12, pp. 62-72, 2002.
• Daisuke Kitakoshi, Hidetoshi Nonaka, and Tsutomu Da-te : An application of action selection networks adjusting their structures to autonomous mobile robots, A. M. S. E. Special Issue 2000, pp. 85-95, 2001.

国際会議講演論文

• Daisuke Kitakoshi, Haruru Mizuno, Kentarou Suzuki, Masato Suzuki: Enhancement of the Speech Ability of an Intelligent Dialogue Agent by Distributed Text Representation and Sentiment Analysis, Proc. 2024 Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI2024), Hsinchu, Taiwan, 2024.
• Tomoshi Iiyama, Daisuke Kitakoshi, Masato Suzuki: Optimizing Food Allocation in Food Banks with Multi-agent Deep Reinforcement Learning, Proc. The 27th International Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence, Tainan, Taiwan, 2022.
• Tomoshi Iiyama, Daisuke Kitakoshi, Masato Suzuki: An Approach for Creation of Logistics Management System for Food Banks Based on Reinforcement Learning, Proc. 2021 4th International Conference on Information Science and Systems, Edinburgh, United Kingdom, 2021. 【Best Presentation Award受賞】
• Tomoshi Iiyama, Daisuke Kitakoshi, Masato Suzuki: A Method to Optimize Food Banks’ Food Delivery Schedules: A Preliminary Study, The 2nd International Symposium on Engineering and Technology, Huisun, Taiwan, 2020. 【Best Presentation Award受賞】
• Daisuke Kitakoshi, Kentarou Suzuki, Masato Suzuki: A Study on Coordination of Exercise Difficulty in Cognitive Training System for Older Adults, Proc. Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21st International Symposium on Advanced Intelligent Systems, Hachijo island, Japan, 2020.
• Daisuke Kitakoshi, Sho Hirose, Akihiro Yamashita, Kentarou Suzuki, Masato Suzuki: Development of an Intelligent Dialogue Agent for Older Adults -Evaluation of Functions to Control Spontaneous Talk and Coordinate Speech Content-, Proc. 2019 Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI2019), Kaohsiung, Taiwan, 2019.
• Satoshi Yamada, Daisuke Kitakoshi, Akihiro Yamashita, Kentarou Suzuki, Masato Suzuki: Development of an Intelligent Dialogue Agent with Smart Devices for Older Adults: A Preliminary Study, Proc. 2018 Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI 2018), Taichung, Taiwan, 2018.
• Haruki Eguchi, Senri Yoshikawa, Akihiro Yamashita, Daisuke Kitakoshi, Yihsin Ho, Yasunari Fujimoto, Toru Yamaguchi, Makoto Kanke and Tomomasa Sato: Analysis of pyroelectric sensor data installed in the homes of elderly individuals, Proc. The First IEEE International Symposium on Artificial Intelligence for ASEAN Development (ASEAN-AI 2018), Phuket, Thailand, 2018.
• Daisuke Kitakoshi, Kazuki Yanagisawa, Masato Suzuki: Empirical Study of Student Evaluations of Research Activity Support System for Higher Education Students in Various Fields, Proc. 2017 Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI 2017), pp. 112-117, Taipei, Taiwan, 2017.
• Daisuke Kitakoshi, Souta Noguchi, Kentarou Suzuki, Masato Suzuki: A study on Fall Prevention System for Older Adults with Communication Robot, Proc. 2017 International Conference on Biometrics and Kansei Engineering (ICBAKE2017), pp. 153-157, Kyoto, Japan, 2017.
• Godai Azuma, Daisuke Kitakoshi, and Masato Suzuki : Stepwise Structure Learning Using Probabilistic Pruning for Bayesian Networks: Improving Efficiency and Comparing Characteristics, ICISA2017 Lecture Notes in Electrical Engineering, Vol. 424, pp. 533-543, Macau, China, 2017.
• Daisuke Kitakoshi, Shunya Toda, and Masato Suzuki : A Validity Analysis of a User Model Employed in a Research Activity Support System, Proceedings of Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2016), pp. 591-597, Sapporo, Japan, 2016.
• Ryo Hanada, Daisuke Kitakoshi, and Masato Suzuki : Analysis of a System for Dementia Prevention based on the Concept of Human-Agent Interaction, Proceedings of the 2014 IEEE International Conference on Granular Computing (GrC2014), Noboribetsu, Japan, pp. 88-93, 2014.
• Uthai Phommasak, Daisuke Kitakoshi, and Hiroyuki Shioya : A policy-improving system with a mixture probability and clustering distributions to unknown 3d-environments, Proceedings of 2013 International Computer Science and Engineering Conference (ICSEC2013), pp. 381-386, Bangkok, Thailand, 2013.
• Takuya Okano, Daisuke Kitakoshi, and Masato Suzuki : A Preliminary Study on Preventive Care System based on Game Playing with Communication Robots, Proceedings of 2013 Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI 2013), pp. 84-89 , Taipei, Taiwan, 2013.
• Daisuke Kitakoshi, Daisuke Kitajima, and Masato Suzuki : ENGLISH VOCABULARY LEARNING SUPPORT SYSTEM BASED ON STOCHASTIC WORD PROFICIENCY MODEL ESTIMATING ELUSIVE WORDS FOR STUDENTS, Proceedings of the Second International Conference on Digital Enterprise and Information Systems (DEIS2013), pp. 12 - 20, Kuala Lumpur (Malaysia), 2013.
• Daisuke Kitakoshi, Shuhei Wakasaki, and Masato Suzuki : A Probabilistic Reasoning Algorithm for Bayesian Networks by Simplifying Their Structures, Proceddings of the 2011 IEEE International Conference on Granular Computing (GrC2011), pp. 336 - 341, Kaohsiung (Taiwan), 2011.
• Naoto Osaka, Daisuke Kitakoshi, and Masato Suzuki : A Reinforcement Learning Method to Improve the Sweeping Efficiency for an Agent, Proceddings of the 2011 IEEE International Conference on Granular Computing (GrC2011), pp. 515 - 520, Kaohsiung (Taiwan), 2011.
• Uthai Phommasak, Daisuke Kitakoshi, and Hiroyuki Shioya : An adaptation system to unknown environment by modifying the parameters of the profit-sharing method and mixture probability, Proceedings of International Workshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (IWACIII2011), GS2-1, Suzhou (China), 2011.
• Daisuke Kitakoshi, Ryunosuke Miyauchi, and Masato Suzuki : A Study on Reinforcement Learning System for Agents to Acquire Cooperative Behavior in Gap-Widening Situations, Proceeding of 2011 IEEE Workshop on Robotic Intelligence in Informationally Structured Space (RiiSS2011), Paris (France), 2011.
• Daisuke Kitakoshi, Hiroyuki Shioya, and Ryohei Nakano : Noise Tolerance of an on-line Adaptive Learning System using a Mixture of Bayesian Networks, Proceedings of Joint 4th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems & 9th International Symposium on advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2008), Nagoya (Japan), 2008.
• Yusuke Tanahashi, Daisuke Kitakoshi, and Ryohei Nakano : Nominally Piecewise Multiple Regression Using a Four-Layer Perceptron, Lecture Notes in Computer Science, Vol.4694, pp. 218-226, 2007. [書誌情報]
• Daisuke Kitakoshi, Hiroyuki Shioya, and Ryohei Nakano : A Policy-Improving System with a Mixture of Bayesian Networks Adapting Agents to Continuously Changing Environments, Proceedings of SICE-ICASE International Joint Conference 2006 (SICE-ICCAS 2006), Busan (Korea), 2006.
• Daisuke Kitakoshi, Hiroyuki Shioya, and Ryohei Nakano : Stochastic Information Expressed in an Exponential Mixture Model of Bayesian Networks, Proceedings of Joint 3rd International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems & 7th International Symposium on advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2006), Tokyo (Japan), 2006.
• Yusuke Tanahashi, Kazumi Saito, Daisuke Kitakoshi, and Ryohei Nakano : Finding Nominally Conditioned Multivariate Polynomials Using a Four-Layer Perceptron Having Shared Weights, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4252, 969-976, 2006.[書誌情報]
• Daisuke Kitakoshi, Hiroyuki Shioya, and Ryohei Nakano : A System Improving Reinforcement Learning Agents' Policies with two types of Mixture Models of Bayesian Networks, 2005 International Conference on Intelligent Technologies and Applied Statistics Proceeding, Taipei (Taiwan), 2005.
• Daisuke Kitakoshi, Hiroyuki Shioya, and Ryohei Nakano : Analysis for Adaptability of Policy-Improving System with a Mixture Model of Bayesian Networks to Dynamic Environments, KES 2005 Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 3684, pp. 730-737, Springer , 2005. [PDF file (762KB)]
• Daisuke Kitakoshi, Masakazu Hara, Takashi Uozumi, Hiroshi Kubo : Construction of a System Estimating Emotion and Degree of Fatigue by using Voice Information, 2004 Sino-Japan Symposium on KANSEI & Artificial Life, Beijing (China), 2004.
• Daisuke Kitakoshi, Hiroyuki Shioya, and Masahito Kurihara : A Reinforcement Learning System by using a Mixture Model of Bayesian Network, SICE Annual Conference, Fukui (Japan), 2003.
• Daisuke Kitakoshi, Hiroyuki Shioya, and Masahito Kurihara : Analysis of a Method Improving Reinforcement Learning Agent's Policies, Third International Conference on Intelligent Technologies, Hanoi (Vietnam), 2002.
• Daisuke Kitakoshi, Hiroyuki Shioya, and Tsutomu Da-te : A Reinforcement Learning Method Supported by a Bayesian Network, Fifth International Conference on Computing Anticipatory Systems, Liege (Belgium), 2001.
• Daisuke Kitakoshi, Hidetoshi Nonaka, and Tsutomu Da-te : An application of action selection networks adjusting their structures to autonomous mobile robots, MS'2000-International Conference on Modelling and Simulation, Las Palmas (Spain), 2000.

基調講演（国外）

• Daisuke Kitakoshi: Development of an Intelligent Dialogue Agent as a Component of Comprehensive Preventive Care System, The 3rd International Symposium on Engineering and Technology (ISET2021: 第三屆國際工程與科技研討會), National Chung Hsing University, Taichung (Taiwan), Nov. 19, 2021.
• Daisuke Kitakoshi: Distinctive Research Trends of Artificial Intelligence in Japan, The 24th Taiwan Academic Newtork Conference (TANET2018: 臺灣網際網路研討會), National Central University, Taoyuan (Taiwan), Oct. 26, 2018.

招待論文

• 北越大輔: 東京高専における社会実装教育：フードバンクとの連携によるシステム開発事例紹介, 日本高専学会誌, Vol. 25, No. 4, pp. 3-10, 2020.

招待講演（国外）

• Daisuke Kitakoshi: Introduction of AI Application Cases to Preventive Care -Relationships between Demographic Aging/Declining Birthrate & AI-, National Taipei University, Taipei (Taiwan), Mar. 22, 2024.
• Daisuke Kitakoshi: Current Situation about World's Demographic Aging and AI-based Preventive Care Systems for Older Adults, National Taipei University, Taipei (Taiwan), Mar. 15, 2019.
• Daisuke Kitakoshi: Chracteristic of Super-Aged Society in Japan and Preventive Care System for Older Adults Aging, National Chun Hsing University, Taichung (Taiwan), Mar. 6, 2019.
• Daisuke Kitakoshi: Current Status & Distinctive Trends of Artificial Intelligence Research in Japan, National Chi Nan University, Nantou (Taiwan), Jan. 4, 2019.
• Daisuke Kitakoshi: Flexibility and Reactivity in Adaptive Learning Systems, National Chi Nan University, Nantou (Taiwan), Jun. 8, 2018.
• Daisuke Kitakoshi: Hybrid Adaptive Learning System based on Reinforcement Learning and Mixture Probability, The 3rd International Conference on Fuzzy Systems and Data Mining (FSDM2017), National Dong Hwa University, Hualien (Taiwan), Nov. 25, 2017.

招待講演（国内）

• 北越大輔: 少子高齢化とAI　介護予防へのAI適用事例紹介, 多摩信用金庫 産学連携セミナー 「AIがもたらす未来: 持続可能な社会の実現に向けたAI技術とものづくりの連携」, 多摩信用金庫本店（東京都）, Mar. 12, 2024.
• 北越大輔: 超高齢社会日本における介護「予防」を目的としたAIシステム開発事例　―これまでの取組と今後の展望および課題―, 「AIが支える高齢化社会 - 可能性と課題 」ハイブリッドセミナー, 六本木Academy Hills （東京都）, Jun. 7, 2022.
• 北越大輔: 包括的介護予防システム　―対話ロボット・エージェント・タブレット端末とAI関連技術を用いた先進的枠組の提案―, バイオ統計センター公開セミナー, 久留米大学（福岡県）, Jul. 28, 2021.

学会での口頭発表

• 上原想太朗, 北越大輔, 鈴木健太郎, 鈴木雅人: 運動とゲーミフィケーションの要素を導入した 認知訓練システムに関する研究 -ゲーム性の向上が運動量および継続利用意欲に与える影響の評価-, 2025年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2025.
• 三浦理稀, 北越大輔, 鈴木雅人: Queryノードに注目した確率推論のためのベイジアンネット構造学習法に関する検討, 2025年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2025.
• 亀山哲広, 北越大輔, 船瀬新王, 鈴木雅人: 生体情報と活動記録にもとづく心身状態予測システムに関する研究 −ウェアラブル端末が記録する生体データとライフログとの関連性評価−, 2024年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2024.
• 北越大輔, 鈴木雅人: 規格外青果有効活用システムの実用化へ向けた検討, 2024年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2024.
• 榊原和哉, 北越大輔, 鈴木雅人: フードバンクにおける食料分配手法の実用化に向けた検討 ―環境規模と計算コストの関連性調査―, 2024年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2024.
• 清水皓介, 北越大輔, 鈴木健太郎, 鈴木雅人: 運動とゲーミフィケーションの要素を導入した 認知訓練システムに関する研究, 2024年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2024.
• 塚越幸喜, 鈴木雅人, 北越大輔, 西村亮: 温度勾配ゲル電気泳動画像におけるスピド自動検出の研究, 2024年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2024.
• 水野晴瑠, 北越大輔, 鈴木健太郎, 鈴木雅人: 文章分散表現とセンチメント分析にもとづくエージェントの発話内容調整手法に関する研究, 2024年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2024.
• 木下拓海, 北越大輔, 鈴木雅人 : 確率的枝刈りを用いたベイジアンネットの段階的構造学習法 ―相対的依存度を用いた枝刈りによる学習効率化手法の改良―, 2023年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2023.
• 小柳匠己, 北越大輔, 鈴木健太郎, 鈴木雅人 : 対話ロボットとの対戦型ゲームにもとづく転倒予防システム ―リズム運動を可能とする新ゲームの導入と評価―, 2023年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2023.
• 鈴木寧乃, 北越大輔, 鈴木健太郎, 鈴木雅人 : タブレット端末を用いた認知訓練システムに関する研究 ―生体情報の活用による難易度調整法の改良と性能評価―, 2023年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2023.
• 鈴木雅人, 中山大樹, 北越大輔, 西村亮 : 温度勾配ゲル電気泳動法のDNAバンドパタンにおけるスピド自動検出に関する一検討, 2023年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2023.
• 鈴木健太郎, 片野結, 北越大輔, 山下晃弘, 鈴木雅人 : 転倒予防のロボットを用いたゲームの活用 ―新ゲームの提案と印象調査から―, 第56回日本作業療法学会, Sep. 2022.
• 片野結, 北越大輔, 鈴木健太郎, 鈴木雅人 : ロボットとの対戦型ゲームにもとづく転倒予防システムに関する研究 ―四肢の運動を可能とするじゃんけんを用いた新ゲームの提案と評価 ―, 2022年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2022.
• 岸岡惟蕗, 北越大輔, 鈴木雅人 : 強化学習を用いた規格外野菜の価格自動調整法の基本特性評価, 2022年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2022.
• 柴田紘希, 北越大輔, 鈴木雅人 : 局所探索を用いたフードバンクにおける食品分配最適化手法の基本的特性評価, 2022年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2022.
• 廣瀬翔, 北越大輔, 鈴木健太郎, 鈴木雅人 : 知的対話エージェントにおける発話内容調整機構の改良と特性評価　―包括的介護予防システムの実現に向けて―, 電子情報通信学会 WIT研究会, オンライン開催, Mar. 2022.
• 鈴木雅人, 吉本定伸, 佐藤聖音, 北越大輔, : 社会実装教育による小学校プログラミング教育支援の試行, 2022年電子情報通信学会総合大会, Mar. 2022.
• 片野結, 北越大輔, 鈴木健太郎, 鈴木雅人 : ロボットとの対戦型ゲームにもとづく転倒予防システムに関する研究　―昔遊びを基盤とした四肢の運動を可能とする新ゲーム導入について―, 生命ソフトウェア・感性工房・而立の会 合同シンポジウム2021, Nov. 2021. 【優秀発表賞受賞】
• 岸岡惟蕗, 北越大輔, 鈴木雅人 : 規格外野菜の消費促進のための強化学習を用いた価格自動調整手法, 生命ソフトウェア・感性工房・而立の会 合同シンポジウム2021, Nov. 2021.
• 柴田紘希, 北越大輔, 鈴木雅人 : 動的計画法とビームサーチにもとづくフードバンク向け食品配送最適化アルゴリズム, 生命ソフトウェア・感性工房・而立の会 合同シンポジウム2021, Nov. 2021.
• 谷村知哉, 鈴木雅人, 吉本定伸, 北越大輔 : 小グループでの協調的プログラミングを活用した小学校プログラミング教育手法, 2021年情報科学技術フォーラム(FIT)（オンライン開催）, Aug. 2021.
• 鈴木健太郎, 廣瀬翔, 北越大輔, 山下晃弘, 鈴木雅人 : 包括的な地域高齢者支援情報環境の構築に向けたシステムの開発―印象調査の結果から, 第17回東京都作業療法学会, 東京, Jul. 2021.
• 林辰宜, 鈴木雅人, 北越大輔, 西村亮 : FACSに基づく感情推定による転倒予防システムの改良, 情報処理学会第83回全国大会（オンライン開催）, Mar. 2021.
• 鈴木雅人, 北越大輔, 西村亮 : YOLO及びMOTを用いた車種別交通量調査の自動化のための研究, 情報処理学会第83回全国大会（オンライン開催）, Mar. 2021.
• 三嶋隆史, 北越大輔, 鈴木雅人 : 個人の嗜好に適応した混合分布を活用したコンテンツ推薦に関する研究, 2021年電子情報通信学会総合大会（オンライン開催）, Mar. 2021.
• 鈴木健太郎, 北越大輔, 山下晃弘, 鈴木雅人 : スマートデバイスを用いた知的対話システムの開発 ―包括的な高齢者支援情報環境構築を目指して―, 第54回日本作業療法学会, 新潟, Sep.-Oct. 2020.
• 高田 宗一朗, 高路地 修平, 北越 大輔, 鈴木 慎也, 中村 源一郎, 多羅尾 進 : 社会実装教育カリキュラムにおける学生相互評価の試み, 工学教育研究講演会第68回年次大会（オンライン開催）, Sep. 2020.
• 多羅尾 進, 村瀬智之, 北越大輔, 鈴木 慎也, 高田 宗一朗, 中村 源一郎 : 社会実装教育カリキュラム化の取り組み ー社会実装プロジェクトI・II・IIIの実行ー, 工学教育研究講演会第68回年次大会（オンライン開催）, Sep. 2020.
• 廣瀬翔, 北越大輔, 鈴木健太郎, 山下晃弘, 鈴木雅人 : 包括的介護予防システムの実現に向けた検討　―知的対話エージェントと認知訓練システムの統合―, 2020年度人工知能学会全国大会, 1D4-GS-13-01, 熊本, Jun. 2020.
• 飯山燈, Niko Haapalainen, 植松航太, 北越大輔, 鈴木雅人 : フードバンクにおける食品配送スケジュール最適化手法 ―強化学習の適用に向けた検討―, 2020年電子情報通信学会総合大会, 東広島, Mar. 2020.
• 樫村明憲, 北越大輔, 鈴木雅人 : ベイジアンネットの結合構造を用いた精度保証型確率推論法の推論特性評価, 2020年電子情報通信学会総合大会, 東広島, Mar. 2020.
• 鈴木健太郎, 廣瀬翔, 坂本紫音, 北越大輔, 山下晃弘, 鈴木雅人 : 知的対話エージェントと認知訓練システムによる包括的な高齢者支援情報環境の構築へ向けて　―印象評価の結果に関する考察―, 2020年電子情報通信学会総合大会, 東広島, Mar. 2020.
• 廣瀬翔, 北越大輔, 鈴木健太郎, 山下晃弘, 鈴木雅人 : 知的対話エージェントにおける発話内容調整機構の特性評価 ―包括的介護予防システムの開発に向けて―, 2020年電子情報通信学会総合大会, 東広島, Mar. 2020.
• Niko Haapalainen, Tomoshi Iiyama, Kota Uematsu, Daisuke Kitakoshi, Masato Suzuki : Logistics System Utilizing Reinforcement Learning to Optimize Shipping Costs for Food Welfare Facilities -A Temporary Solution in a Trial Environment-, 情報処理学会第82回全国大会, 石川, Mar. 2020.
• 北越大輔, 坂本紫音, 鈴木健太郎, 鈴木雅人 : 認知訓練システムの難易度調整に関する検討　-包括的介護予防システムの実現へ向けて-, 情報処理学会第82回全国大会, 石川, Mar. 2020.
• Bat-Erdene Batbayar, 山下晃弘, 北越大輔, 松林勝志 : 変分オートエンコーダを適用した雑談対話システムの検討, 第47回知能システムシンポジウム, 名古屋, Mar. 2020.
• 坂本紫音, 北越大輔, 鈴木健太郎, 鈴木雅人 : ソフトウェアエージェントとのゲームにもとづく認知訓練システムにおける難易度調整機構の改良, 第47回知能システムシンポジウム, 名古屋, Mar. 2020.
• 廣瀬翔, 北越大輔, 鈴木健太郎, 山下晃弘, 鈴木雅人 : 包括的介護予防システムの基本的特性評価に関する研究 ―知的対話エージェントと認知訓練システムの併用効果―, 第47回知能システムシンポジウム, 名古屋, Mar. 2020.
• 山田雄太, 山下晃弘, 北越大輔, 松林勝志 : Seq2Seqを用いたニュース記事概要からの見出し推定, 第47回知能システムシンポジウム, 名古屋, Mar. 2020.
• 永谷黎, 鈴木雅人, 北越大輔 : ワードスポッティングを用いた古文書における文字の位置推定アルゴリズム, 電子情報通信学会 IE研究会, 札幌, Feb. 2020.
• 鈴木雅人, 北越大輔 : 単体複体モデルによる特徴点の連結性を考慮した手書き文字構造抽出に関する検討, 電子情報通信学会　PRMU研究会, 大分, Dec. 2019.
• 坂本紫音, 北越大輔, 鈴木健太郎, 鈴木雅人 : タブレット端末を用いた認知訓練システムに関する研究 ―難易度設計の変更による利用意欲促進への影響に関する検討―, 電子情報通信学会 WIT研究会, 鹿児島, Oct. 2019.
• 鈴木健太郎, 北越大輔, 山下晃弘, 鈴木雅人 : スマートデバイスを用いた知的対話システムの開発 ―包括的な高齢者支援情報環境の構築に向けて―, 第29回日本保健科学学会学術集会, 東京, Oct. 2019.
• 鈴木健太郎, 北越大輔, 山下晃弘, 山田慧, 鈴木雅人 : スマートスピーカとセンサを用いた知的対話システムの開発　―地域高齢者支援情報環境の構築に向けて―, 第16回東京都作業療法学会, 東京, Jul. 2019.
• 鈴木雅人, 北越大輔 : 特徴点補間による曲線あてはめに基づく画像中の手書き文字認識に関する検討, 情報処理学会　第81回全国大会, 福岡, Mar. 2019.
• 山田慧, 北越大輔, 山下晃弘, 鈴木健太郎, 鈴木雅人 : スマートスピーカを用いた高齢者のための知的対話エージェント, ―Raspberry Piと焦電センサを用いた自発的発話機能の開発と評価―, 第46回知能システムシンポジウム, 大津, Mar. 2019.
• 逸見一喜, 山下晃弘, 北越大輔 : 音声対話型イベント予約システムの実現に向けた考察, 生命ソフトウェア・感性工房・而立の会　合同シンポジウム2018, 登別, Nov. 2018.
• 鈴木健太郎, 北越大輔, 清水俊平, 鈴木雅人 : タブレット端末を用いた認知訓練システムの考案　―システムの紹介と今後の課題―, 第52回日本作業療法学会, 名古屋, Sep. 2018.
• 鈴木健太郎, 北越大輔, 清水俊平, 鈴木雅人 : タブレット端末を用いた認知訓練システムの考案　―ゲームの概要と調査結果から―, 第15回東京都作業療法学会, 東京, Jul. 2018.
• 鈴木雅人, 北越大輔 : 画像の微小スケール空間を活用した特徴点抽出に基づく手書き文字認識法に関する検討, 電子情報通信学会 IE研究会, 札幌, Feb. 2018.
• 青木塁, 北越大輔, 鈴木健太郎, 鈴木雅人 : ロボットを用いた対戦型ゲームにもとづく転倒予防システムの開発 ―システムの紹介とこれまでの成果―, 第27回日本保健科学学会学術集会, 東京, Sep. 2017.
• 鈴木健太郎, 北越大輔, 清水俊平, 鈴木雅人 : タブレット端末を用いた認知訓練システムの考案 ―ゲームの紹介とアンケートの回答から―, 第27回日本保健科学学会学術集会, 東京, Sep. 2017.
• 鈴木健太郎, 北越大輔, 青木塁, 野口颯太, 鈴木雅人 : 転倒予防へのロボットを用いたゲームの活用 ―考案ゲームと印象評価―, 第14回東京都作業療法学会, 東京, Jun. 2017.
• 北越大輔, 栁沢和樹, 鈴木雅人 : ノウハウ情報を用いた研究活動支援システムの汎用性に関する検討, 2017年電子情報通信学会総合大会, 名古屋, Mar. 2017.
• 野口颯太, 青木塁, 北越大輔, 鈴木健太郎, 鈴木雅人 : 運動自由度向上を実現する新規対戦型ゲームを導入した転倒予防システムの印象および安全性評価, 2017年電子情報通信学会総合大会, 名古屋, Mar. 2017.
• 栁沢和樹, 北越大輔, 鈴木雅人 : 研究活動支援システムにおけるノウハウモデル構造を用いたノウハウ提示手法の妥当性評価, 第79回人工知能学会先進的学習科学と工学研究会(SIG-ALST), 函館, Mar. 2017.
• 北越大輔, 清水俊平, 鈴木健太郎, 鈴木雅人 : タブレット端末を用いた頭の体操システムの利用意欲促進に関する研究 -利用情報フィードバックと難易度自動調整機能に関する検討-, 電子情報通信学会 WIT研究会, 愛媛, Feb. 2017.
• 鈴木健太郎, 北越大輔, 打田沙姫, 鈴木雅人 : 転倒予防へのロボットを用いたゲームの活用　―ゲームの紹介とアンケートの回答から―, 第13回東京都作業療法学会, 東京, Nov. 2016.
• 鈴木健太郎, 北越大輔, 打田沙姫, 鈴木雅人 : 転倒予防へのロボットを用いたゲームの活用　―ゲームの紹介とアンケートの回答から―, 第50回日本作業療法学会, 札幌, Sep. 2016.
• 當田峻也, 北越大輔, 鈴木雅人 : 研究活動支援システムに活用する利用者モデルの妥当性とその評価, 第76回人工知能学会先進的学習科学と工学研究会(SIG-ALST), 神戸, Mar. 2016.
• 北越大輔, 東悟大, 鈴木雅人 : ベイジアンネットの段階的構造学習法に対する確率的枝刈りを用いた高速化について, 情報処理学会 第182回知能システム研究発表会, ルスツ, Mar. 2016.
• 東悟大, 北越大輔, 鈴木雅人 : 確率的枝刈りを用いたベイジアンネットの構造学習法の高速化, 2016年電子情報通信学会総合大会, 福岡, Mar. 2016.
• 北越大輔, 鈴木健太郎, 打田沙姫, 鈴木雅人 : ロボットを用いた転倒予防システムへの新ゲーム導入に関する検討, 2016年電子情報通信学会総合大会, 福岡, Mar. 2016.
• 鈴木雅人, 北越大輔, 松本章代 : 直積量子化に基づく部分的正規分布線形結合モデルの計算量削減, 2016年電子情報通信学会総合大会, 福岡, Mar. 2016.
• 東悟大, 北越大輔, 鈴木雅人 : クラスタリングと確率的枝刈りを用いたベイジアンネットの段階的構造学習法 ―確率的枝刈りの性能改善および特性評価―, 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2015, 函館, Nov. 2015.
• 當田峻也, 北越大輔, 鈴木雅人 : ノウハウ提示にもとづく研究活動支援システム　―利用者モデル構築に関する検討―, 第17回日本感性工学会大会, 代々木, Sep. 2015.
• 山下 晃弘, 松林 勝志, 北越 大輔, 鈴木 雅人, 小坂 敏文, 吉本 定伸 : 民間企業と連携した組み込みシステム開発人材育成PBL教育 ―マイスター育成制度とHack Uとのコラボレーション, 第63回日本工学教育研究講演会, 福岡, Sep. 2015.
• 松林 勝志, 山下 晃弘, 北越 大輔, 鈴木 雅人, 小坂 敏文, 吉本 定伸 : 手抜きPBL教育の勧め ―環境構築型見守りPBL教育の実践と成果―, 第63回日本工学教育研究講演会, 福岡, Sep. 2015.
• 多羅尾進, 浅野敬一, 北越大輔, 林丈晴, 佐藤知正 : ロボット機器を社会に実装できるエンジニア育成を目指す社会実装プロジェクトにおける取り組み分析, 第33回日本ロボット学会学術講演会, 東京, Sep. 2015.
• 鈴木拓海, 金子晶夫, 鈴木雅人, 高橋三男, 北越 大輔 : 7segLED読み上げによる視覚障害者向け実験支援システムの開発, 日本理科教育学会第65回全国大会, 京都, Aug. 2015.
• 鎌形周平, 鈴木雅人, 北越大輔 : 低品質文字を用いた標準パタン辞書構築による手書き署名認識法, 情報処理学会第76回全国大会, 東京, Mar. 2014.
• 岡野卓矢, 北越大輔, 鈴木雅人 : ロボットとの対戦型ゲームを通じた介護予防システムに関する研究, 2014年電子情報通信学会総合大会, 新潟, Mar. 2014.
• 木下裕磨, 北越大輔, 鈴木雅人 : 研究ノウハウの提示に基づく研究活動支援システムに関する研究, 2014年電子情報通信学会総合大会, 新潟, Mar. 2014.
• 花田涼, 北越大輔, 鈴木雅人 : タブレット端末を用いた認知症予防システムの基本的特性評価, 2014年電子情報通信学会総合大会, 新潟, Mar. 2014.
• 岡野卓矢, 北越大輔, 鈴木雅人 : 強化学習ロボットとの対戦型ゲームにもとづく介護予防システム, 情報処理学会 第175回知能システム研究発表会, 名古屋, Mar. 2014.
• 北越大輔, 花田涼, 鈴木雅人 : HAIの概念にもとづく認知症予防システムの基本的特性評価, 電子情報通信学会 WIT研究会, つくば, Mar. 2014.
• 北越大輔, 相良光志, 鈴木雅人 : ベイジアンネットの段階的構造学習法への確率的枝刈りの導入, 生命ソフトウェアシンポジウム2013, 習志野, Oct. 2013.
• 花田涼, 北越大輔, 鈴木雅人 : タブレット端末を用いた認知症予防システムの効果的適用に関する一考察, 電子情報通信学会 WIT研究会, 霧島, Oct. 2013.
• 鈴木雅人, 北越大輔, 松本章代 : 歪度最大基準に基づく特徴選択法による低品質手書き文字認識手法の検討, 電子情報通信学会 PRMU研究会, 京都, 2013.
• 岡野卓矢, 北越大輔, 鈴木雅人 : 介護予防運動における強化学習ロボットの活用に関する検討, 生命ソフトウェアシンポジウム2012, 室蘭, Nov. 2012.
• 北島大資, 北越大輔, 鈴木雅人 : 苦手単語を推測する単語特徴量−習得モデルを用いた英単語学習法, 生命ソフトウェアシンポジウム2012, 室蘭, Nov. 2012.【優秀発表賞受賞】
• 松石浩輔, 鈴木雅人, 松本章代, 北越大輔 : 文章表現の癖抽出に基づく手書き文章認識の後処理方式の検討, 電子情報通信学会2012年総合大会, 岡山, Mar. 2012.
• 向山和宏, 鈴木雅人, 北越大輔 : 入試採点支援における採点責任者業務支援システムの開発, 電子情報通信学会2012年総合大会, 岡山, Mar. 2012.
• 北島大資, 北越大輔, 鈴木雅人 : 語彙学習用確率モデルを利用した英単語学習支援システムに関する一考察, 第64回人工知能学会先進的学習科学と工学研究会(SIG-ALST), 淡路島（兵庫）, Mar. 2012. [書誌情報]
• 田中功太, 北越大輔, 鈴木雅人 : 教員の指導法改善を目的した授業評価・習熟度関連性モデルによる知識発見支援システム, 第64回人工知能学会先進的学習科学と工学研究会(SIG-ALST), 淡路島（兵庫）, Mar. 2012. [書誌情報]
• 榎本大義, 北越大輔, 鈴木雅人 : 一般道における渋滞緩和・解消を図る交通信号機制御システムに関する研究, 情報処理学会第74回全国大会, 名古屋, Mar. 2012.
• 岡野卓矢, 北越大輔, 鈴木雅人 : Human-Agent Interactionを導入した強化学習エージェントによる人工知能デモシステム, 情報処理学会第74回全国大会, 名古屋, Mar. 2012.
• 相良光志, 北越大輔, 鈴木雅人 : ベイジアンネットによるWebブックマーク選択モデルを用いたブックマーク推薦法, 情報処理学会第74回全国大会, 名古屋, Mar. 2012.
• 山崎大地, 北越大輔, 鈴木雅人 : 相互作用型階層強化学習システムによるエージェント集団の共存期間伸長に関する検討, 情報処理学会第74回全国大会, 名古屋, Mar. 2012.
• 安藤大輝, 北越大輔, 鈴木雅人 : 強化学習エージェントの方策情報ベクトル表現を用いた学習効率化に関する研究, 電子情報通信学会 NC研究会, 函館, Jan. 2012. [書誌情報]
• 和歌崎修平, 北越大輔, 鈴木雅人 : 精度保証と補正を行うベイジアンネット上の近似確率推論法に関する研究, 電子情報通信学会 NC研究会, 函館, Jan. 2012. [書誌情報]
• ポッマサク　ウタイ, 北越大輔, 塩谷博之 : 強化学習エージェントにおける分布クラスタリングを用いた方策改善に関する検討, 平成２３年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 函館, Oct. 2011.
• 多羅尾進, 浅野敬一, 青木宏之, 北越大輔, 佐藤知正 : サービスメカトロニクス・社会実装インターンの試行, 第２９回日本ロボット学会学術講演会, 東京, Sep. 2011.
• 鏡沼悠太, 北越大輔, 鈴木雅人 : 授業評価・習熟度関連性モデルを用いた教員の知識発見に基づく対話型指導法改善支援システム, 第６１回人工知能学会先進的学習科学と工学研究会(SIG-ALST), 長門(山口), Mar. 2011.
• 丸田拓和, 西村亮, 北越大輔, 鈴木雅人 : エージェントの行動獲得過程を効果的に提示するデモシステムの開発とその評価, 第６１回人工知能学会先進的学習科学と工学研究会(SIG-ALST), 長門（山口）, Mar. 2011.
• 大坂直人, 北越大輔, 鈴木雅人 : 仮想ロボットによる掃引作業計画の効率化を目的とした強化学習法, 第38回知能システムシンポジウム, 神戸, Mar. 2011.
• 大澤翔吾, 萩原奈央, 鈴木雅人, 北越大輔 : 入試採点支援システムにおける手書き文字の特徴量の類似性を用いた採点ミス検出アルゴリズム, 第38回知能システムシンポジウム, 神戸, Mar. 2011.
• 西山遥, 北越大輔, 鈴木雅人 : ベイジアンネットの段階的構造学習法における適切なパラメータ設定に関する研究, 第38回知能システムシンポジウム, 神戸, Mar. 2011.
• 和歌崎修平, 北越大輔, 鈴木雅人 : ネットワーク構造簡略化を用いた確率推論手法による意思決定支援, 第38回知能システムシンポジウム, 神戸, Mar. 2011.
• 北越大輔, 和歌崎修平, 鈴木雅人 : ConditioningとLoopy-BPを用いた確率的意思決定手法, 電子情報通信学会 NC研究会, 札幌, Jan. 2011. [書誌情報]
• 山﨑大地, 北越大輔, 鈴木雅人 : 相互作用型階層強化学習システムのマルチエージェント環境における特性評価, 第20回インテリジェントシステムシンポジウム(FAN2010), 東京, Sep. 2010.
• 山﨑大地, 北越大輔, 鈴木雅人 : 仮想道路環境上における強化学習による交通渋滞緩和・解消システムの性能評価, 第37回知能システムシンポジウム, 横浜, Mar. 2010.
• 栗原竜矢, 北越大輔, 鈴木雅人 : 学生の授業評価・習熟度関連性モデルを用いた教員への教育法提示支援システム, 第37回知能システムシンポジウム, 横浜, Mar. 2010.
• 宮内龍之介, 北越大輔, 鈴木雅人 : 相互作用型階層強化学習システムを用いたエージェント群の協調行動獲得, 第19回インテリジェントシステムシンポジウム（FAN2009）, 会津若松, Sep. 2009.
• 福井広高, 北越大輔 : 事前知識を活用した段階的なベイジアンネットの構造学習法, 電子情報通信学会 NC研究会, 札幌, Jan. 2009.[書誌情報]
• 山口晃昌, 北越大輔, 塩谷浩之 : 分布クラスタリングを用いた強化学習エージェントの方策改善に関する一検討, 第40回計測自動制御学会北海道支部学術講演会, 札幌, Jan. 2008.
• 北越大輔, 塩谷浩之, 中野良平 : 利用状況の動的変化に対応するブックマーク情報提示システムの提案, MYCOM2007, 宮崎, Jun. 2007. (オンライン資料集により公開)
• 南川俊輔, 北越大輔, 中野良平 : Loopy-BPにおける計算速度向上のためのネットワーク構造簡略化, 電子情報通信学会 NC研究会, 登別, Jan. 2007. [書誌情報]
• 北越大輔, 山口晃昌, 塩谷浩之, 中野良平 : クラスタリングを用いら強化学習システムIPMBNの環境変化への適応について, 電子情報通信学会 NC研究会, 登別, Jan. 2007. [書誌情報]
• 山口晃昌, 北越大輔, 塩谷浩之 : 方策改善システムにおける環境に関する確率的知識の視覚化, 平成18年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 室蘭, Oct. 2006.
• 北越大輔, 塩谷浩之, 中野良平 : BN混合モデルによる強化学習エージェントの方策学習システムにおける混合方式の多様化に関する検討, 第32回知能システムシンポジウム, 京都, Mar. 2005.[PDF file (299KB)]
• 北越大輔, 塩谷浩之, 中野良平 : BN混合モデルを用いたオンライン型方策改善システムの動的環境への適応, 電子情報通信学会 NC研究会, 京都, Oct. 2004. [書誌情報]
• 北越大輔, 塩谷浩之, 中野良平 : ベイジアンネット混合モデルを用いた強化学習システムの環境変化への適応能力に関する検討, MYCOM2004, 彦根, Jun. 2004. (オンライン資料集により公開) 
• 北越大輔, 塩谷浩之, 栗原正仁 : ベイジアンネット混合モデルを用いたエージェントの方策改善, ベイジアンネットセミナー　ＢＮ2003, 京都, Nov. 2003.
• 原正一, 北越大輔, 久保洋, 魚住超 : 音声情報を利用した心身状態推定システムの構築, ベイジアンネットセミナー　ＢＮ2003, 京都, Nov. 2003.
• 北越大輔, 塩谷浩之, 栗原正仁 : 確率的知識表現を利用した強化学習エージェントの方策改善に関する研究, 開発技術研究会研究発表会, 室蘭, Nov. 2002.
• 北越大輔, 塩谷浩之, 栗原正仁 : 強化学習エージェントの確率的知識を用いた方策改善法に関する研究, 第12回インテリジェント・システム・シンポジウム, 佐賀, Nov. 2002. [書誌情報]
• 横山壱星, 北越大輔, 塩谷浩之, 野中秀俊, 栗原正仁 : Q-LearningとBP法を用いた教師あり学習の特性に関する考察, 平成14年度電気関係学会北海道支部連合大会, Oct. 2002.
• 金澤勇樹, 北越大輔, 野中秀俊, 栗原正仁 : マクロオペレータを用いたProfit Sharingについて, 平成14年度電気関係学会北海道支部連合大会, Nov. 2002.
• 北越大輔, 塩谷浩之, 栗原正仁 : 強化学習エージェントの方策改善法の提案および特性評価, 平成14年度電気関係学会北海道支部連合大会, Nov. 2002.
• 北越大輔, 塩谷浩之, 栗原正仁 : 強化学習エージェントの確率的知識を用いた方策改善, ベイジアンネットセミナー　ＢＮ2002, 東京, Sep. 2002. [PDF file (177KB)]
• 横山壱星, 北越大輔, 塩谷浩之, 野中秀俊, 伊達惇 : Q-Learningと階層型ニューラルネットワークにおけるBP法の特性に関する考察, 情報処理北海道シンポジウム2002, 札幌, Apr. 2002.
• 金澤勇樹, 北越大輔, 野中秀俊, 伊達惇 : マクロオペレータを用いたProfit Sharingの手法, 情報処理北海道シンポジウム2002, 札幌, Apr. 2002.
• 河田博昭, 北越大輔, 塩谷浩之, 野中秀俊, 伊達惇 : 確率的ネットワークのエージェント追跡問題への適用に関する検討, 情報処理北海道シンポジウム2001, 札幌, 2001.
• 酒井俊明, 北越大輔, 斎藤健司, 塩谷浩之, 伊達惇 : 確率的ネットワークを用いたエージェントの行動推定, 第32回計測自動制御学会北海道支部学術講演会, 札幌, Feb. 2000.
• 北越大輔, 野中秀俊, 伊達惇 : 免疫方ネットワークを有する自律移動エージェントにおける学習・適応能力の解析, 第32回計測自動制御学会北海道支部学術講演会, 札幌, Feb. 2000.
• 北越大輔, 野中秀俊, 伊達惇 : 環境変動する人工生態系モデルの寿命・多様性に関する考察, 電気関係学会北海道支部連合大会, 札幌, Oct. 1998.
• 北越大輔, 野中秀俊, 伊達惇 : 人工生態系モデルの安定性及びその絶滅要因の解析, 情報処理北海道シンポジウム'98, 札幌, May 1998.

その他

• 鈴木雅人, 北越大輔 : 3次の統計量を用いたパタン類別法に関する検討, 東京高専研究報告書, Vol. 45, No. 2, 2014.
• 鈴木雅人, 北越大輔 : 低速通信回線利用を前提とした文字認識における文字画像処理方式の一検討, 東京高専研究報告書, Vol. 42, No. 1, 2010.
• 北越大輔, 宮内龍之介, 鈴木雅人 : エージェント間における学習能力格差の解消を実現する階層型マルチエージェント強化学習システム, 東京高専研究報告書, Vol. 41, No. 1, 2010.
• 鈴木雅人, 北越大輔 : プログラミング添削指導支援のためのプログラム意味解析ツールの開発, 東京高専研究報告書, Vol. 41, No. 1, 2010.
• 鈴木雅人, 松本章代, 北越大輔, 田中大輔, 山田未央佳, 山田翔 : 理工系学生を対象とした文章作成能力向上のための支援システム, 東京高専研究報告書, Vol. 40, No. 1, 2008.

学位論文

• 北越大輔 : ベイジアンネットによるエージェントの確率的知識表現に関する研究, 平成14年度北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻博士論文, 2003.
• 北越大輔 : 免疫系を基にしたネットワークの構造調節法に関する研究, 平成11年度北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻修士論文, 2000.
• 北越大輔 : 人工生態系の安定性に関する研究, 平成9年度北海道大学工学部情報工学科卒業論文, 1998.

外部獲得資金

• 文部科学省科学研究費補助金（科研費）　：　科学研究費助成事業データベース
  • 令和3年基盤研究(C)　研究課題名：　地域の高齢者と家族による包括的介護予防を実現するAI活用認知訓練・見守りシステム（課題番号21K11329）
  • 平成30年基盤研究(C)　研究課題名：　未完成技術を用いた継続的な人工知能技術者育成のための社会実装教育の実践（課題番号18K02971～研究分担者）
  • 平成26年基盤研究(C)　研究課題名：　ノウハウモデルを用いた知識の共有と活用・発見・創造にもとづく研究活動支援システム（課題番号26330415)
  • 平成25年基盤研究(C)　研究課題名：　変形正規分布の線形結合歪度モデルによる異字体混合の低品質手書き文章認識の研究（課題番号25330217～連携研究者）
  • 平成25年基盤研究(C)　研究課題名：　戦後日本における中小企業政策の形成過程の構造的解明及び定量分析への試み（課題番号25380454～連携研究者）
  • 平成24年若手研究（B）　研究課題名：　ヒューマン・ロボット・インタラクションを用いた対戦型ゲームによる介護予防システム（課題番号24700603）
  • 平成22年基盤研究(C)　研究課題名：　データマイニングを用いた日本語構文自己再編モデルによる手書き文章自動認識の研究（課題番号22500170～連携研究者）
  • 平成21年若手研究（B）　研究課題名：　成績と授業評価データからなる満足度・習熟度関連性モデルを用いた学生への指導法提示（課題番号21700834）
  • 平成19年若手研究（B）　研究課題名：　ベイジアンネット混合モデルを用いた環境適応型オンライン学習システム（課題番号19700138）
  • 平成18年基盤研究（C）　研究課題名：　学習アプローチによる複雑ネットワークの数理モデリング（課題番号18500113～研究分担者）
• 民間研究助成
  • 2023年度 野﨑わかば会 研究助成金（研究題目：農家の負担軽減・利益向上と消費者の購買意欲・利便性向上を両⽴する規格外野菜オンライン売買システム）
  • 平成31年（平成30年度）　中山隼雄科学技術文化財団　助成研究（研究題目：　対戦型ゲームと見守り機構を通した対話の活性化にもとづく包括的介護予防の枠組構築）
  • 平成19年　人工知能研究振興財団　研究助成金（研究題目：　ベイジアンネット混合モデルを用いた環境変化適応型オンライン学習システムに関する研究）
  • 平成18年　栢森情報科学振興財団　研究助成金（研究題目：　ＢＮ混合モデルを用いたオンライン型方策改善システムの実ロボット環境への適用）
  • 平成17年　堀情報科学振興財団　研究助成金（研究題目：　指数混合型ベイジアンネットを用いたオンライン方策改善システムの動的環境における適応能力の検討）
• 民間・海外渡航旅費援助
  • 平成13年　電気通信普及財団（第5回計算予測システムに関する国際会議： CASYS2001）

研究業績以外の発表（研究に関する広報等）

• 北越大輔, 鈴木健太郎, 鈴木雅人 : 対話ロボットとの対戦型ゲームにもとづく転倒予防システム開発, リハビリテーション・エンジニアリング（日本リハビリテーション工学協会誌）, 日本リハビリテーション工学協会, Vol. 33, No. 2, 2018.
• 北越大輔 : ロボットとの対戦型ゲームにもとづく転倒予防システムの開発, 福祉の現場から, 地域ケアリング（北隆館）, Vol. 18, No. 1, 2015.