履歴書

役職

東京大学 松尾研究室 特任助教
株式会社松尾研究所 シニアリサーチャー
ZEN大学 講師

略歴

河野慎は、2014年に慶應義塾大学環境情報学部を卒業し、2016年に東京大学大学院学際情報学府修士課程、2019年に慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科博士課程を修了した。博士課程在学中は日本学術振興会特別研究員（DC1）として研究に従事した。2019年に東京大学松尾研究室の特任研究員に着任し、2022年より特任助教。2025年からはZEN大学講師、株式会社松尾研究所シニアリサーチャーも務めている。研究テーマは、転移学習、深層生成モデル、基盤モデル、ロボティクス、自動運転、ワールドモデル、実世界データに対する機械学習。

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学歴

  • 博士（政策・メディア）、慶應義塾大学、2019年
  • 修士（学際情報学）、東京大学、2016年
  • 学士（環境情報学）、慶應義塾大学、2014年

職歴

  • 講師、ZEN大学、2025年-
  • シニアリサーチャー、株式会社松尾研究所、2025年-
  • 特任助教、東京大学 松尾研究室、2022年-
  • 特任研究員、東京大学 松尾研究室、2019年-2022年

研究分野

  • 実世界データのための機械学習
  • 転移学習
  • 深層生成モデル
  • 基盤モデル
  • 表現学習
  • 継続学習
  • 知識蒸留
  • ワールドモデル
  • ロボティクスと自動運転
  • ウェアラブルセンシングと人間行動・パフォーマンス解析

主な業績

学術論文

  1. Tatsuyoshi Ogawa, Makoto Kawano, Zhijie Xie, Naoki Kishi, Keiichi Ochiai, “Half-life Prediction for Optimizing Spaced Repetition Frequency Using Embedded Representations of Handwritten Kanji,” IPSJ Journal, vol.66, no.9, 2025.
  2. Wataru Kumagai, Akiyoshi Sannai, Makoto Kawano, “Universal Approximation with Neural Networks on Function Spaces,” Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 2022.
  3. Hirono Kawashima, Makoto Kawano, Tadasu Ogoshi, Jin Nakazawa, “Capacity Control Considering Class Difficulty in Continual Learning for Image Classification with Deep Learning,” Computer Software, 2022.
  4. Makoto Kawano, Takuro Yonezawa, Yutaro Okino, Jin Nakazawa, “CityInspector: An In-vehicle Edge-based Road Damage Inspection System for Extending Daily Municipal Operations,” IPSJ Journal, vol.60, no.10, pp.1796-1808, 2019.
  5. Tomoki Tanimura, Makoto Kawano, Takuro Yonezawa, Jin Nakazawa, “GANonymizer: A Video Anonymization Method Using Object Detection and Adversarial Generation,” IPSJ Journal, vol.60, no.10, pp.1829-1844, 2019.

国際会議・国内会議抜粋

  1. Nam Ky Giang, Victor C.M. Leung, Makoto Kawano, Takuro Yonezawa, Jin Nakazawa, Rodger Lea, Matt Broadbent, “CityFlow: Exploiting Edge Computing for Large Scale Smart City Applications,” IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing, 2019.
  2. Makoto Kawano, Takuro Yonezawa, Tomoki Tanimura, Nam Ky Giang, Matthew Broadbent, Rodger Lea, Jin Nakazawa, “CityFlow: Supporting Spatial-Temporal Edge Computing for Urban Machine Learning Applications,” The Third International Conference on IoT in Urban Space, 2018.
  3. Makoto Kawano, Takuro Yonezawa, Jin Nakazawa, “Deep on Edge: Opportunistic Road Damage Detection with City Official Vehicles,” The Third International Conference on Smart Portable, Wearable, Implantable and Disability-oriented Devices and Systems, 2016.
  4. Makoto Kawano, Kazuhiro Ueda, “Where Are You Talking From?: Estimating the Location of Tweets Using Recurrent Neural Networks,” The Second International Conference on IoT in Urban Space, 2016.
  5. Makoto Kawano, Atsuya Ishizu, Sota Nakamura, Tatsuki Matsunaga, Yasuki Watanabe, Ayuki Inoue, Toshiki Tsuzuku, Yasuhiro Noda, “A Study on Data Collection Strategies for World Model Learning,” The 39th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI2025), 2025.

詳細は業績も参照。

招待講演

  • HUMAI夏合宿「Physical AI」に関する招待講演、2025年
  • 「生成AIの衝撃: 生成AIの技術とユースケースの広がり」、2023
  • Tier IV X Research Seminar, 2020
  • 応用物理学会 第2回応用セミナー、2020
  • T4X Perception Study Group Presentation, 2020
  • 東京大学ホームカミングデイ関連イベント「AI研究の最前線」、2019
  • 統計数理若手シンポジウム第4回、招待講演、2019

研究費

  • 日本学術振興会 特別研究員（DC1）、2016年-2019年
    「参加型センシングとセンサデータを用いた都市文脈の理解・予測に関する研究」
  • 科学研究費助成事業 若手研究、2020年-2023年
    「自治体業務の高度化に向けたデータ効率の良い都市点検技術の開発と社会実装」

受賞

  • 優秀論文賞、2024年
    Toshiharu Maeba, Makoto Kawano, Yutaka Matsuo, “Knowledge Distillation from Vision Transformers to Convolutional Neural Networks,” IPSJ SIG Ubiquitous Computing Systems.
  • Best Paper Award、2022年
    Itsuki Okimura, Machel Reid, Makoto Kawano, Yutaka Matsuo, “On the Impact of Data Augmentation on Downstream Performance in Natural Language Processing,” ACL Workshop on Insights from Negative Results in NLP.
  • 学生奨励賞、2020年
    Hirono Kawashima, Makoto Kawano, Wataru Kumagai, Kota Matsui, Jin Nakazawa, “Continual Learning Based on Amortized Inference,” JSAI2020.
  • 学生プレゼンテーション賞、2018年
    Hirono Kawashima, Makoto Kawano, Takuro Yonezawa, Jin Nakazawa, “Log Analysis of the Fujisawa City Call Center for Understanding Citizens' Interests,” DEIM 2018.
  • Microsoft Award, Leave a Nest
  • Best Paper Award、2017年
    Makoto Kawano, Takuro Yonezawa, Jin Nakazawa, “Deep on Edge: Opportunistic Road Damage Detection with City Official Vehicles.”

教育経験

  • 講師、ZEN大学、2025年-
  • 講師、世界モデル寄付講座 第12回「自動運転」、2025年
  • 講師、AI経営寄付講座 第2回「最近のAIトレンド」、2023年-2025年
  • 講師、「Deep Learning: Introductory Course」第2回（機械学習基礎）、東京大学、2019年-2025年
  • 非常勤講師、「情報リテラシー1/2」、慶應義塾大学、2016年-2019年

学会活動・社会活動

  • 人工知能学会全国大会 オーガナイズドセッション「基盤モデル時代におけるPhysical AI」オーガナイザ、2026年
  • 「第1回 HUMAI論考 最終審査会」審査員、ゲンロンカフェ、2026年4月5日
  • HUMAIプログラム 運営、第二松尾研 / ZEN大学、2025年-
  • 情報処理学会論文誌 編集委員（基礎理論・FWG）
  • 人工知能学会全国大会 企画セッション「ワールドモデル」オーガナイザー、2022年-2025年
  • 修士論文 副査、2021年-2022年
  • NeurIPS Meetup Japan 2020 オーガナイザー
  • The 2nd EAI International Conference on IoT in Urban Space、Web Chair、2016

学内・運営活動

  • Deep Learning異分野研究会 担当教員、2019年
  • DLHacks オーガナイザー、2018年
  • 外部セミナーシリーズ オーガナイザー、2021年まで
  • Poster Day オーガナイザー、2023年・2024年

書籍

  • Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, supervised by Yusuke Iwasawa, Masahiro Suzuki, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo; translated by Masashi Asono, Hiroki Kurotaki, Jun Hozumi, Naoki Nonaka, Makoto Kawano, Shoji Tomiyama, Takahiro Kakuta, Deep Learning, KADOKAWA / Chukei Publishing, 2018.

学位論文

  • 学士論文（2014年）: “A Method for Real-world Event Classification Based on Follow-set Analysis in Social Networks”
  • 修士論文（2016年）: “Transportation Mode and Location Estimation by Automatic Feature Extraction”
  • 博士論文（2019年）: “Towards Affordable Urban Computing through Deep Learning”