神奈川大学　工学部経営工学科
経営システム工学研究室（片桐・目片研究室）
 SITEMAP

論文・学会発表

教員

片桐 英樹教授

研究者情報
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目片 悠貴特別助教

研究者情報
研究者情報

学生

2024年度

博士前期課程（修士課程）
  • 岡部開翔，片桐英樹：「商品の人気度変化と直近の出数傾向を考慮した販売周期のある弁当の需要予測」， 日本経営システム学会2024年春季大会， PP.148-149 , 2024．
  • K. Okabe，H. Katagiri：“Demand Forecasting for Bento with Sales Cycles Using Machine Learning - Proposal of features considering changes in product popularity and recent sales trends-”, in Proceedings of International Workshop on Sustainable Systems (IWSS) as part of Annual Spring Conference of KIIE and KORMS, KIIE2024 Korea, 2024.

2023年度

博士後期課程（博士課程）
  • K. Ota, H. Katagiri：“Demand Forecasting of Bento Considering the Product Popularity Estimation for Multiple Types of Bento Menus Using a Bayesian Rating System”, in Proceedings of The 29th International MultiConference of Engineers and Computer Scientists (IMECS 2023), pp. 7-13, 2023.(Certificate of Merit for The 2023 IAENG ICAIA)
  • K. Ota, H. Katagiri：“Demand Forecasting of Bento Considering the Product Popularity Estimation by Bayesian Rating System”, International Journal of Japan Association for Management Systems, Vol.15, No.1, pp.33-43, 2023
博士前期課程（修士課程）
  • 佐藤翔，片桐英樹，松丸正延：「特徴量の分類に基づくベースモデルを用いたスタッキング手法による格付推計」， 日本経営工学会2023年秋季大会，PP.183-184，2023．
  • K. Kobayashi，H. Katagiri：“An Exact Solution Method for Cooking Scheduling Optimization Problems Considering Various Constraints of Cooking Facilities ”, in Proceedings of 2nd Australian Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM), IEOM 2023 Melbourne, ID 66, 2023.
  • K. Kitabayashi，H. Katagiri：“Demand Forecasting for Catering Bento by Machine Learning Using Automatic Estimation of Product Popularity”, in Proceedings of 2nd Australian Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM), IEOM 2023 Melbourne, ID 72, 2023.( Best Track Paper Award)
  • H. Takeuchi，H. Katagiri：“An Automatic Menu Creation Model for School Lunch Based on Mathematical Optimization Considering the Frequency of Dishes and Ingredients ”, in Proceedings of 2nd Australian Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM), IEOM 2023 Melbourne, ID 73, 2023.
  • S. Sato，H. Katagiri, M. Matsumaru：“Corporate Credit Rating Estimation Using Stacking with Base Models Based on Groups of Classified Features”, in Proceedings of 2nd Australian Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM), IEOM 2023 Melbourne, ID 82, 2023.
  • S. Yamazaki，H. Katagiri：“Automatic Menu Planning of Cafeterias Serving a la Carte Menu”, in Proceedings of 2nd Australian Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM), IEOM 2023 Melbourne, ID 123, 2023.
  • 岩田康典，片桐英樹 : 「カフェテリア方式を採用する食堂の商品人気度を考慮した商品の需要予測」， 日本経営システム学会2023年秋季大会， PP.118-119 , 2023．
  • 山﨑俊太朗，片桐英樹 : 「カフェテリア方式を採用する食堂における自動献立作成」， 日本経営システム学会2023年秋季大会， PP.120-121 , 2023．(学生研究発表優秀賞)
  • 劉雅婷，目片悠貴，片桐英樹 : 「学校給食献立自動作成をねらいとした食材・調味料の分類に基づく料理館類似度算出手法」， 情報処理学会第86回全国大会， PP.285-286 , 2024．(学生奨励賞)
  • Y.Liu，Y.Mwkata，H. Katagiri : “A Calculation Method of the Dish Similarities Based on Ingredients and Seasonings for Automatic School Lunch Menu Creation”， in Proceedings of 14th Annual International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM), IEOM 2024 Dubai, ID 94, 2024.
学部4年
  • 生越莉乃，片桐英樹：「来訪者の居住地と来訪目的に着目したみなとみらい地区における回遊行動分析」， 日本経営工学会2023年春季大会， pp.59-60 , 2023．
  • 佐々木啓斗，片桐英樹 : 「学校給食の献立最適化問題に対するタブー探索法を用いた近似解法」 日本経営システム学会2023年春季大会，PP180-181 ，2023．(学生研究発表優秀賞)
  • 生越莉乃，目片悠貴, 片桐英樹：「みなとみらいにおける新型コロナウィルス流⾏前後での来訪者の⾏動変化分析」， 日本経営工学会2023年秋季大会，PP.165-166，2022．
  • 佐々木啓斗，片桐英樹：「献⽴最適化問題における近傍の確率的な選択に基づくタブー探索法」， 日本経営工学会2023年秋季大会，PP.163-164，2022．
  • 生越莉乃，目片悠貴，片桐英樹 : 「地点間の回遊に着目した新型コロナウイルス流行前後でのみなとみらい来訪者の行動分析」， 日本経営システム学会2023年秋季大会，PP122-123，2023．
学部3年
  • 瀧口真由，佐々木啓斗，片桐英樹，風見公子：「過去の献立に基づく現場の様々な制約を考慮した自動献立作成システム」， 第18回日本給食経営管理学会学術総会，示説番号P-8，要旨集p.36，2023．

2022年度

博士後期課程（博士課程）
  • K. Ota, H. Katagiri：“Demand Forecast for Bento by Machine Learning Using Product Popularity Based on Rating Systems,” in Proceedings of 29th World Congress on Engineering (WCE 2022), pp. 26-31, 2022．(Best Paper Award)
博士前期課程（修士課程）
  • 小林幸祐，片桐英樹：「搬送作業を伴うジョブショップスケジューリング問題に対するクレーン干渉を考慮したヒューリスティック解法」， 第69回日本経営システム学会全国研究発表大会，pp.144-145，2022．
  • 竹内ひまわり，太田和希，宇野剛史，片桐英樹：「食材・料理の提供頻度を考慮した学校給食の献立最適化問題に対するヒューリスティック解法」， 第69回日本経営システム学会全国研究発表大会，pp.152-153，2022．(学生研究発表優秀賞)
  • 小林幸祐，太田和希，片桐英樹：「搬送作業を伴うジョブショップスケジューリング問題に対するクレーン干渉を考慮した厳密解法」， 日本経営工学会2022年春季大会，PP.39-40，2022．(Best Presentation Award)
  • 岩田康典，太田和希，片桐英樹：「弁当の出数水準の変化に対応した機械学習による 仕出し弁当の需要予測」， 日本経営工学会2022年秋季大会，PP.18-19，2022．
  • 北林幸樹，太田和希，片桐英樹：「料理の類似性に基づく人気度推定を考慮した機械学習による仕出し弁当の需要予測」， 日本経営工学会2022年秋季大会，PP62-63，2022．(Best Presentation Award)
  • 菅原一将，太田和希，片桐英樹：「日替わり弁当の献立最適化問題に対するタブー探索に基づく近似解法」， 日本経営工学会2022年秋季大会，pp.254-255,2022．
  • K. Kobayashi，H. Katagiri：“A Heuristic Solution Method for Solving Job Shop Scheduling Problems Considering Crane Interference”, in Proceedings of First Australian Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM), Industrial Engineering, IMEOM 2022 Sydney, Australian, ID 242, 2022．
  • H. Takeuchi，T. Uno, K. Ota, H. Katagiri：“A Heuristic Solution Method For School Lunch Menu Optimization Problem Considering The Frequency Of Ingredients and Dishes”, in Proceedings of First Australian Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM), Industrial Engineering, IEOM 2022 Sydney, Australia, ID 245, 2022.
  • Y. Iwata，K. Ota, H. Katagiri：“Predicting Demand for Catering Lunchboxes Using Machine Learning to Respond to Rapid Changes in Bento Sales”, in Proceedings of 5th International Conference on Industrial and Mechanical Engineering and Operations Management (IMEOM), Industrial Engineering, IEOM 2022 Dhaka, ID 135, 2022.
  • K. Kitabayashi，K. Ota, H. Katagiri：“Demand Forecasting for Catering Bento by Machine Learning Considering Popularity Estimation Based On Culinary Similarity”, in Proceedings of 5th International Conference on Industrial and Mechanical Engineering and Operations Management (IMEOM), Industrial Engineering, IEOM 2022 Dhaka, ID 133, 2022.
  • 竹内ひまわり，太田和希，片桐英樹，風見公子：「食材価格高騰に対する料理変更の手間を考慮した学校給食の自動献立作成システム」， 第17回日本給食経営管理学会学術総会， 示説番号P-8，要旨集 p. 29，2022
学部
  • 生越莉乃，片桐英樹：「みなとみらいの回遊行動分析とMASによる回遊性向上のためのシミュレーション分析」， 日本経営システム学会経営モデル研究部会2022年度第4回研究部会，2023．(研究部会Webサイト)
  • 佐々木啓斗，太田和希，片桐英樹：「数理最適化を用いた学校給食の自動献立作成と今後の事業化に向けた展望」， 日本経営システム学会経営モデル研究部会2022年度第4回研究部会，2023．(研究部会Webサイト)

2021年度

博士後期課程（博士課程）
  • 太田和希，片桐英樹：「レイティング手法に基づく商品の人気度推定を用いた機械学習による弁当の需要予測」，第67回日本経営システム学会全国研究発表会講演論文集，pp.86-87，2021．( 学生研究発表優秀賞)
  • 太田和希，片桐英樹：「現場の様々な制約を考慮した数理最適化に基づく弁当の献立作成」，日本経営システム学会 経営モデル研究部会 2021年度第1回，2021．
博士前期課程（修士課程）
  • K. Sugawara, K. Ota, H. Katagiri：“Menu Planning of Bento Meals Based on Mathematical Optimization Considering the Similarity of Dishes and Ingredients,” in Proceedings of 4th International Conference on Industrial and Mechanical Engineering and Operations Management (IMEOM), Industrial Engineering, IMEOM 2021 Dhaka, ID 346, 2021．
  • 髙橋淳，片桐英樹，風見公子：「組合せ最適化に基づく学校給食現場の様々な制約を考慮した自動献立作成」，第16回　日本給食経営管理学会学術総会， 示説番号P-14，要旨集 p. 39，2021．
  • 菅原一将，太田和希，片桐英樹：「数理最適化に基づく仕出し弁当の献立作成」，日本経営工学会 2021年度 春季大会，PP. 93-94，2021．(Best Presentation Award)
  • 髙橋淳，片桐英樹：「下調理の手間と食材の重量を考慮した組合せ最適化に基づく学校給食の献立作成」，日本経営工学会 2021年度 春季大会，PP. 276-277，2021．

2020年度

博士前期課程（修士課程）
  • 狩野桜，太田和希，片桐英樹：「商品の人気度を考慮した状態空間モデルによる仕出し弁当の需要予測」，第65回日本経営システム学会全国研究発表大会講演論文集，pp.146-147，2020．
  • 張安達，平井裕久，松丸正延，片桐英樹：「機械学習を用いた企業格付けの研究」，第64回日本経営システム学会全国研究発表大会講演論文集，pp. 202-203，2020．
  • 髙橋淳，片桐英樹：「組合せ最適化に基づいた現場の制約を考慮した学校給食の献立作成」，第64回日本経営システム学会全国研究発表大会講演論文集，pp. 204-205，2020．
  • 張安達，平井裕久，松丸正延，片桐英樹：「XGBoostとクラス閾値の最適化を用いた企業格付けの研究」，日本経営工学会2020年秋季大会，PP. 33-34，2020．

2019年度

博士後期課程（博士課程）
  • Md. S. Hossain, M. Takanokura, H. Sakai, H. Katagiri: “Theoretical and practical investigation of fuzzy-AHP with voting in QFD to design communication systems for disabled individuals,” Journal of Japan Industrial Management Association, vol. 70, no. 2E, pp. 115-123, 2019.
博士前期課程（修士課程）
  • 太田和希，狩野桜，片桐英樹：「人気と外部環境を考慮した状態空間モデルによる仕出し弁当の需要予測」，日本経営工学会2020春季大会予稿集，pp. 2-3，2020．
  • S. Kano, K. Ota, H. Katagiri： “Demand Forecasting of Boxed Lunch Meals through a State-Space Model Using Time-Series Data,” in Proceedings of IAET 2nd International Conference on Innovative Research in Computer Applications, Information Technology, System Engineering & Applied Sciences (CISA-20)，p. 16，2020．
  • 狩野桜，片桐英樹：「状態空間モデルによる仕出し弁当の需要予測」，第63回日本経営システム学会全国研究発表大会講演論文集，pp. 138-139，2019．（学生研究発表優秀賞）
  • K. Ota, H. Katagiri: “A machine learning method for detecting line defects of glass substrates using time series non-contact line scan data,” in Proceedings of The World Congress on Engineering and Computer Science 2019 (WCECS'19), pp. 287-292, 2019. (Best Student Paper Award)
  • 太田和希，片桐英樹：「ガラス基板の非接触電気検査における機械学習を用いた高速欠陥検出アルゴリズム」，電気学会情報システム研究会，no. IS-19-042，2019．(優秀論文発表賞)
  • 太田和希，片桐英樹：「ガラス基板の時系列非接触検査データを用いた機械学習による欠陥検出手法」，日本経営システム工学会全国研究発表大会，pp. 124-125，2019．
学部
  • 片桐英樹，佐藤圭介，風見公子，髙橋淳，北岡優里：「数理最適化に基づく現場の様々な制約を考慮した学校給食の献立作成」，第15回日本給食経営管理学会学術総会，no. 1P-21，2019．
  • 浅井康喜：「基底解の情報を利用したビンパッキング問題の辞書式列生成」，日本オペレーションズ・リサーチ学会評価のOR研究部会第84回研究会（学生発表会2019），2019．

2018年度

博士後期課程（博士課程）
博士前期課程（修士課程）
  • R. Wakamatsu, T. Uno, H. Katagiri: “Machine learning-based methods for detecting defects in glass substrate from non-contact electrical sensor data,” in Proceedings of the World Congress on Engineering 2018 (WCE2018), vol. 1, pp. 90-95, 2018. (Best Paper Award)
  • 若松諒太，宇野剛史，片桐英樹：「非接触電気検査データからの機械学習によるガラス基板の欠陥検出」，電気学会研究会資料，no. IS-18-021-034，pp. 22-26，2018．
学部
  • 浅井康喜，佐藤圭介，片桐英樹：「基底解の情報を利用したビンパッキング問題の辞書式列生成」，日本オペレーションズ・リサーチ学会2019年春季研究発表会アブストラクト集，pp. 74-75，2019．
  • 浅井康喜，佐藤圭介，片桐英樹：「仕業検査・交番検査を考慮した長期車両割当計画の高速作成」，第25回鉄道技術連合シンポジウム（J-RAIL2018），no. 1035，2018．
  • 片桐英樹，佐藤圭介，風見公子，佐々木拓斗：「数理最適化に基づく調理現場の制約を考慮した学校給食献立の作成」，第14回日本給食経営管理学会学術総会，no. 1P-3，2018．

2017年度

博士前期課程（修士課程）
  • 若松諒太，片桐英樹：「ガラス基板検査センサデータからの機械学習による欠陥検出」，第59回日本経営システム学会全国研究発表大会講演論文集，pp. 74-75，2017．