杉山将

杉山の仕事は、十分で均一な正解データが集まるという前提を外し、現実の不足や偏りを数学的に扱える学習問題へ変えたことにあります。密度そのものを推定せず二つの分布の比を直接求める方法、正例だけから負例を含む分類を学ぶ方法などを通じ、データが不完全なときに何を仮定し、どこまで保証できるかを明示してきました。研究拠点の運営でも、基礎理論、応用、AIの社会課題を同じセンターで扱っています。[2][4][5][6]

現在・代表的な役割

理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長・チームディレクター／東京大学 教授

生い立ちから現在まで、肩書きだけでなく研究・開発・事業を動かした主要な出来事を時系列で追います。

1. 2001年

   東京工業大学で博士号を取得した

   計算工学を基盤に機械学習理論の研究を始めました。[2]

2. 2003年

   非定常環境での学習研究を進めた

   ベルリンのフラウンホーファー研究所に滞在し、データ分布が変わる条件を扱いました。[2][3]

3. 2007年

   非定常機械学習の成果が評価された

   分布変化を扱う研究でIBM Faculty Awardを受けました。[2]

4. 2011年

   密度比推定の研究が評価された

   密度比を直接求める学習パラダイムで情報処理学会の長尾真記念特別賞を受けました。[2]

5. 2014年

   東京大学教授に就任した

   機械学習理論と実用的なアルゴリズム開発を率いる役割へ移りました。[1][2]

6. 2016年

   理研AIPセンター長に就任した

   基礎AI、応用、社会課題を扱う新しい国立研究拠点を率い始めました。[4][6]

7. 2017年

   一連の機械学習研究が表彰された

   日本学術振興会賞と日本学士院学術奨励賞を受けました。[2]

8. 2022年

   弱教師付き機械学習で文部科学大臣表彰を受けた

   不完全な教師情報から学ぶ理論と方法の研究が評価されました。[2]

9. 2026年

   AIPの新たな研究体制を率いた

   基盤モデルの学習原理、信頼性、効率性を数学から解く体制へ研究組織を更新しました。[6][5]

知名度や肩書きではなく、技術と産業に残した変化から人物像を整理します。

年表の出来事をつなぎ、研究テーマや仕事の選択がどのように次の段階へ結びついたかを読み解きます。

生い立ちから現在までを一本の物語として見るために、方向を大きく変えた3つの選択に絞りました。

個人の功績だけに還元せず、共同研究者、組織、社会への影響まで含めて考えるための視点です。

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