!!! 主要な著書・論文リスト
!! 学術誌論文
:2021年:
*[原著論文] Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, [STBM+: Advanced Stochastic Trading Behavior Model for Financial Markets using Residual Blocks or Transformers|https://link.springer.com/article/10.1007/s00354-021-00145-z], New Generation Computing, 2021.
** DOI 10.1007/s00354-021-00145-z
:2020年:
*[原著論文] Maeda, I.; deGraw, D.; Kitano, M.; Matsushima, H.; Izumi, K.; Sakaji, H.; Kato, A. [Latent Segmentation of Stock Trading Strategies Using Multi-Modal Imitation Learning|https://www.mdpi.com/1911-8074/13/11/250]. J. Risk Financial Manag. 2020, 13, 250.
** [https://doi.org/10.3390/jrfm13110250|https://doi.org/10.3390/jrfm13110250]
*[原著論文] Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, [Comparing Actual and Simulated HFT Traders' Behavior for Agent Design|http://jasss.soc.surrey.ac.uk/23/3/6.html], Journal of Artificial Societies and Social Simulation, The 23(3), June 2020, DOI: 10.18564/jasss.4304
*[原著論文] Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima, Yasushi Ishikawa, [Forecasting Net Income Estimate and Stock Price Using Text Mining from Economic Reports|https://www.google.com/url?q=https%3A%2F%2Fwww.mdpi.com%2F2078-2489%2F11%2F6%2F292&sa=D&sntz=1&usg=AFQjCNEksMHPPTvEqGf5Pk3jVX8O7Hx57g], Information, MDPI, 2020, Vol.11, No.292, (May. 2020). 
*[原著論文] Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima, [Japanese interest rate forecast considering the linkage of global markets using machine learning methods|http://www.google.com/url?q=http%3A%2F%2Fwww.iaiai.org%2Fjournals%2Findex.php%2FIJSCAI%2Farticle%2Fview%2F500&sa=D&sntz=1&usg=AFQjCNG_JqoOTbK8n-XdJIw-nzgojS43mA], International Journal of Smart Computing and Artificial Intelligence, Vol.4, No.1, (May. 2020).
*[原著論文] Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita, Kiyoshi Izumi, [Contextual Sentiment Neural Network for Document Sentiment Analysis|https://www.google.com/url?q=https%3A%2F%2Fwww.mdpi.com%2F1911-8074%2F13%2F4%2F79&sa=D&sntz=1&usg=AFQjCNEb0nmxJy7vdQ3apEqQGNyF7vUhUQ], Data Science and Engineering, Springer, doi="10.1007/s41019-020-00122-4", (May, 2020)
*[原著論文] Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, [Autoencoder-Based Three-Factor Model for the Yield Curve of Japanese Government Bonds and a Trading Strategy|https://www.google.com/url?q=https%3A%2F%2Fwww.mdpi.com%2F1911-8074%2F13%2F4%2F82&sa=D&sntz=1&usg=AFQjCNFvE24tp-HYSt-hB6_S-JP0RhDfDg], Journal of Risk and Financial Management, Vol.13, No.4, doi="10.3390/jrfm13040082", (Apr. 2020).
*[原著論文] Kyoto Yono, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Takashi Shimada, Kiyoshi Izumi, [Construction of Macroeconomic Uncertainty Indices for Financial Market Analysis Using a Supervised Topic Model|https://www.google.com/url?q=https%3A%2F%2Fwww.mdpi.com%2F1911-8074%2F13%2F4%2F79&sa=D&sntz=1&usg=AFQjCNEb0nmxJy7vdQ3apEqQGNyF7vUhUQ], Journal of Risk and Financial Management, Vol.13, No.4, doi="10.3390/jrfm13040079", (Apr. 2020).
*[原著論文] Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, [Impact Analysis of Financial Regulation on Multi-Asset Markets Using Artificial Market Simulations|https://www.google.com/url?q=https%3A%2F%2Fwww.mdpi.com%2F1911-8074%2F13%2F4%2F75&sa=D&sntz=1&usg=AFQjCNHUyQE-1iWiqs-QFxDAfEolKLmXTg], Vol.13, No.4, doi="10.3390/jrfm13040075", (Apr. 2020).
*[原著論文] Iwao Maeda, David deGraw, Michiharu Kitano, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Atsuo Kato, [Deep Reinforcement Learning in Agent Based Financial Market Simulation|https://www.google.com/url?q=https%3A%2F%2Fwww.mdpi.com%2F1911-8074%2F13%2F4%2F71&sa=D&sntz=1&usg=AFQjCNE86uvfol3mWDmuzkT7WMpnCAuxoA], Vol. 13, No. 4, doi="10.3390/jrfm13040071", (Apr. 2020).
:2019年:
* [原著論文] Daigo Tashiro, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, and Hiroki Sakaji,  Encoding of High-frequency Order Information and Prediction of Short-term Stock Price by Deep Learning, Quantitative Finance, Vol. 19, No. 6, pp. 1499-1506 (2019), doi=[10.1080/14697688.2019.1622314|https://doi.org/10.1080/14697688.2019.1622314]
* [原著論文] Masanori HIRANO, Hiroki SAKAJI, Shoko KIMURA, Kiyoshi IZUMI, Hiroyasu MATSUSHIMA, Shintaro NAGAO, Atsuo KATO: [Related Stocks Selection with Data Collaboration using Text Mining|https://www.mdpi.com/2078-2489/10/3/102],  [Information|https://www.mdpi.com/journal/information] (ISSN 2078-2489), 10(3), 102, 2019, MDPI, doi=[10.3390/info10030102|https://doi.org/10.3390/info10030102]
* [原著論文] Ryo Hamawaki; Kiyoshi Izumi; Hiroki Sakaji; Takashi Shimada; Hiroyasu Matsushima, [Chain Bankruptcy Size in Inter-bank Network: the Effects of Asset Price Volatility and the Network Structure|https://doi.org/10.1007/s42001-019-00041-z], [Journal of Computational Social Science|https://www.springer.com/social+sciences/journal/42001], Volume 2, Issue 1, pp 53-66, 2019, Springer, doi=[10.1007/s42001-019-00041-z|https://doi.org/10.1007/s42001-019-00041-z]
* [原著論文] 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康, 川瀬和哉, 林寛, [接触履歴を用いた地域景況インデックスの自動生成|https://doi.org/10.3156/jsoft.31.2_626], 日本知能情報ファジィ学会誌, 31 巻 2 号 p. 626-635, 2019, doi=[10.3156/jsoft.31.2_626|https://doi.org/10.3156/jsoft.31.2_626]
* [解説論文] 和泉 潔, [ビッグデータと人工知能を用いたファイナンス研究の潮流|http://www.imes.boj.or.jp/research/papers/japanese/kk38-1-2.pdf], [金融研究|https://www.boj.or.jp/research/imes/mes/index.htm/], [30巻1号|https://www.boj.or.jp/research/imes/mes/mes19.htm/], 日本銀行, pp. 15-28, 2019.
* [原著論文]  Noda, Itsuki; Murase, Yohsuke; Ito, Nobuyasu; Izumi, Kiyoshi; Hattori, Hiromitsu; Kamada, Tomio; Mizuta, Hideyuki; Takeuchi, Mikio, [Project CASSIA ---Framework for Exhaustive and Large-Scale Social Simulation---|https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-13-1924-2_14], Advanced Software Technologies for Post-Peta Scale Computing: The Japanese Post-Peta CREST Research Project, Springer, pp. 271-299, 2019, doi="[10.1007/978-981-13-1924-2_14|https://doi.org/10.1007/978-981-13-1924-2_14]"
:2018年:
* [原著論文] Ito, Tomoki; Sakaji, Hiroki; Izumi, Kiyoshi; Tsubouchi, Kota; Yamashita, Tatsuo, [GINN: gradient interpretable neural networks for visualizing financial texts|https://link.springer.com/article/10.1007/s41060-018-0160-8], International Journal of Data Science and Analytics, 2018, doi="[10.1007/s41060-018-0160-8|https://doi.org/10.1007/s41060-018-0160-8]"
* [原著論文] Noda, Itsuki; Ito, Nobuyasu; Izumi, Kiyoshi; Mizuta, Hideki; Kamada, Tomio; Hattori, Hiromitsu, [Roadmap and research issues of multiagent social simulation using high-performance computing|https://link.springer.com/article/10.1007/s42001-017-0011-8], Journal of Computational Social Science, vol. 1, no. 1, pp. 155-166, 2018, doi="[10.1007/s42001-017-0011-8|https://doi.org/10.1007/s42001-017-0011-8]",
* [原著論文] 高野海斗, 酒井浩之, 坂地泰紀, 和泉潔, 岡田奈奈, 水内利和, [株主招集通知における議案タイトルとその分類及び開始ページの推定システム|https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnlp/25/1/25_3/_article/-char/ja], [自然言語処理|http://www.anlp.jp/abst/vol25/no1.html], Vol.1, No.25, pp.3-31, 2018. doi: [https://doi.org/10.5715/jnlp.25.3]
* [原著論文]  Zhouhao Wang, Enda Liu, Hiroki Sakaji, Tomoki Ito, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita, [Estimation of Cross-Lingual News Similarities Using Text-Mining Methods|http://www.mdpi.com/1911-8074/11/1/8], Journal of Risk and Financial Management, Vol.11, No.1, 2018.  doi:10.3390/jrfm11010008
* [原著論文]  和泉 潔,坂地 泰紀,[資産運用における人工知能の活用|https://ci.nii.ac.jp/naid/40021462706/],年金と経済, 年金総合研究センター,2018-01,36,4,pp.23-27	
:2017年:
* [原著論文]  Torii, Takuma; Kamada, Tomio; Izumi, Kiyoshi; Yamada, Kenta, [Platform design for large-scale artificial market simulation and preliminary evaluation on the K computer|https://link.springer.com/article/10.1007/s10015-017-0368-z], Artificial Life and Robotics, vol.22, no. 3. pp. 301-307, 2017, doi="[10.1007/s10015-017-0368-z|https://doi.org/10.1007/s10015-017-0368-z]"
* [原著論文]  Kiyoshi Izumi, Hiroshi Suzuki, Fujio Toriumi, [Transfer Entropy Analysis of Information Flow in a Stock Market|https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-10-5705-2_10], in "Economic Foundations for Social Complexity Science: Theory, Sentiments, and Empirical Laws",  pp. 193-208, Springer, 2017. doi="10.1007/978-981-10-5705-2_10"
* [原著論文]  Enda Liu; Tomoki Ito; Kiyoshi Izumi; Kota Tsubouchi; Tatsuo Yamashita, [Extraction of Bi-graph Structures Among Multilingual Financial Words Using Text-Mining Methods|https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-10-5705-2_9], in "Economic Foundations for Social Complexity Science: Theory, Sentiments, and Empirical Laws", pp. 179-191, Springer, 2017. doi="10.1007/978-981-10-5705-2_9"
* [原著論文] Ryo Ito, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Shintaro Suda, [Lexicon Creation for Financial Sentiment Analysis using Network Embedding|http://www.scirp.org/journal/PaperInformation.aspx?PaperID=80395], Journal of Mathematical Finance, Vol.7, No.4, PP.896-907, 2017. DOI: 10.4236/jmf.2017.74048   
* [原著論文]  西岡 伸, 鳥居 拓馬, 楠本 拓矢, 松本 渉, 和泉 潔, [マーケットメーカーがダーク・プールの存在する市場の効率性に与える影響：人工市場アプローチによる分析|https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/32/5/32_AG16-C/_article/-char/ja], 人工知能学会論文誌,32 巻 (2017) 5 号 p. AG16-C_1-10 ,  DOI: https://doi.org/10.1527/tjsai.AG16-C
* [原著論文]  和泉 潔,坂地 泰紀,伊藤 友貴,伊藤 諒,[金融テキストマイニングの最新技術動向|https://www.saa.or.jp/dc/sale/apps/journal/JournalShowDetail.do?goDownload=&itmNo=34680],証券アナリストジャーナル,日本証券アナリスト協会,55,10,28-36,2017-10.	
*[解説論文]  和泉 潔， 米納　弘渡, [教育現場におけるエージェント・モデリング演習|http://www.orsj.or.jp/archive2/or62-8/or62_8_487.pdf], 日本オペレーションズ・リサーチ学会論文誌 62(8) 487-493 2017
:2016年:
* 川久保 佐記, 和泉 潔, [連成型人工市場によるオプション取引戦略が原資産市場に与える影響の分析|https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/31/6/31_AG-D/_article/-char/ja/], 人工知能学会論文誌,Vol.31, No.6, AG-D-1-10, doi={10.1527/tjsai.AG-D}, 2016.
* Mizuta, T. and Kosugi, S. and Kusumoto, T. and Matsumoto, W. and Izumi, K. and Yagi, I. and Yoshimura, S.; [Effects of Price Regulations and Dark Pools on Financial Market Stability: An Investigation by Multiagent Simulations|http://dx.doi.org/10.1002/isaf.1374],Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, Volume 23, Issue 1-2, pages 97-120, January-June 2016, DOI: 10.1002/isaf.1374
* 松村 直樹 and 和泉 潔 and 山田 健太, [POSデータに基づく欠品時の顧客行動を考慮した小売店舗の購買シミュレーション|http://doi.org/10.1527/tjsai.F-F13], 人工知能学会論文誌,Vol. 31 (2016) No. 2, pp. F-F13_1-8, doi={10.1527/tjsai.F-F13}
* Torii, Takuma; Izumi, Kiyoshi; Yamada, Kenta, [Shock transfer by arbitrage trading: analysis using multi-asset artificial market|http://link.springer.com/article/10.1007/s40844-015-0024-z], Evolutionary and Institutional Economics Review, volume 12, number 2, pages 395--412,2016, DOI:10.1007/s40844-015-0024-z 
:2015年:
* T. Mizuta, S. Kosugi, T. Kusumoto, W. Matsumoto, and K. Izumi, [Effects of dark pools on financial markets’ efficiency and price discovery function: An investigation by multi-agent simulations|http://dx.doi.org/10.1007/s40844-015-0020-3], Evolutionary and Institutional Economics Review, Volume 12, Issue 2, pp 375--394, 2015 DOI:10.1007/s40844-015-0020-3
* MIZUTA, TAKANOBU and IZUMI, KIYOSHI and YAGI, ISAO and YOSHIMURA, SHINOBU, [Investigation of Price Variation Limits, Short Selling Regulation, and Uptick Rules and Their Optimal Design by Artificial Market Simulations|http://dx.doi.org/10.1002/ecj.11684], Electronics and Communications in Japan, volume 98, number 7,pages 13--21, 2015, DOI:10.1002/ecj.11684.
* 草田裕紀,水田孝信,早川聡,和泉潔,[保有資産を考慮したマーケットメイク戦略が市場間競争に与える影響：人工市場アプローチによる分析|http://doi.org/10.1527/tjsai.30_675], 人工知能学会論文誌, Vol. 30 No. 5,  p. 675-682 (2015) DOI:10.1527/tjsai.30_675
* 岩﨑 雄斗・和泉 潔・伊藤 祐輔・植田 一博,[投資家のリスク態度と熟達度ならびに市場動向が投資行動に与える影響|https://www.jstage.jst.go.jp/article/jcss/22/3/22_389/_pdf],認知科学,22(3)，389-408．2015 DOI:10.11225/jcss.22.389
* [論文発表]　草田裕紀,水田孝信,早川聡,和泉潔,[保有資産を考慮したマーケットメイク戦略が市場間競争に与える影響：人工市場アプローチによる分析|http://www.jpx.co.jp/corporate/news-releases/0010/20150331-01.html],日本取引所ワーキングペーパー, Vol. 8, 2015年3月31日 
* [論文発表]　水田孝信,則武誉人,早川聡,和泉潔, [人工市場シミュレーションを用いた取引システムの高速化が価格形成に与える影響の分析|http://www.jpx.co.jp/corporate/news-releases/0010/20150331-02.html],日本取引所ワーキングペーパー, Vol. 9, 2015年3月31日 
:2014年:
* Saki Kawakubo, Kiyoshi Izumi, and  Shinobu Yoshimura, [Analysis of an Option Market Dynamics Based on a Heterogeneous Agent Model|http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/isaf.1353/abstract], Intelligent Systems in Accounting Finance and Managemen, Volume 21, Issue 2, pages 105--128, April/June 2014.
*  Bungo Miyazaki, Kiyoshi Izumi, Fujio Toriumi, and Ryo Takahashi, [Change detection of orders in stock markets using Gaussian mixture model|http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/isaf.1356/abstract], Intelligent Systems in Accounting Finance and Managemen, Volume 21, Issue 3, pages 169--191, July/September 2014.
* Saki Kawakubo, Kiyoshi Izumi, and  Shinobu Yoshimura, [How Does High Frequency Risk Hedge Activity Have an Affect on Underlying Market? : Analysis by Artificial Market Model|http://www.fujipress.jp/finder/xslt.php?mode=present&inputfile=JACII001800040011.xml],  Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.18, No.4	pp. 558-566, 2014.
* T. Suzuki, K. Izumi, Y. Muragaki, H. Iseki,  Relationship between surgical staff’s moving distance measured with ultrasonic position sensor and intraoperatively recorded video file size, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 9(Suppl 1):S118-S119, Fukuoka, Japan, June 25-28, 2014.
* 和泉　潔, [ビッグデータとエージェントシミュレーション|https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=101030&item_no=1&page_id=13&block_id=8], 情報処理, Vol. 55, No. 6, pp. 549-556 (2014)
:2013年:
* 和泉　潔, 池田　竜一, 山本　仁志, 諏訪　博彦, 岡田　勇, 磯崎　直樹, 服部　進, [可能世界ブラウザとしてのエージェントシミュレーション ～ ターゲットマーケティングへの応用 ～|http://search.ieice.org/bin/summary.php?id=j96-d_12_2877&category=D&year=2013&lang=J&abst=], 電子情報通信学会論文誌 D,   Vol.J96-D,   No.12,   pp.2877-2887, 2013.
* 柴田 一樹, 和泉 潔, 磯崎 直樹, 吉村 忍, [閲覧行動タイプに基づいたウェブ広告配信シミュレーションモデル|https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/133/9/133_1762/_article/-char/ja/], 電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌）,Vol. 133 (2013) No. 9 P 1762-1769.
* 水田 孝信, 和泉 潔, 八木 勲, 吉村 忍, [人工市場を用いた値幅制限・空売り規制・アップティックルールの検証と最適な制度の設計|https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/133/9/133_1694/_article/-char/ja/], 電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌）,Vol. 133 (2013) No. 9 P 1694-1700.
* Chi WANG, Kiyoshi IZUMI, Takanobu MIZUTA, and Shinobu YOSHIMURA, [Investigating the Impact of Trading Frequencies of Market Makers: a Multi-agent Simulation Approach|https://www.jstage.jst.go.jp/article/jcmsi/6/3/6_216/_pdf], [SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration|http://www.sice.or.jp/JCMSI/], Vol.6 No.3 pp.216-220 (2013).
*松井 藤五郎, 後藤 卓, 和泉 潔, 陳 ユ, [複利型強化学習における投資比率の最適化|https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/28/3/28_267/_article/-char/ja/],  人工知能学会論文誌 Vol. 28(2013) No. 3p.267-272 (2013)
* 藏本 貴久, 和泉 潔, 吉村　 忍, 石田 智也, 中嶋 啓浩, 松井 藤五郎, 吉田 稔, 中川 裕志, [新聞記事のテキストマイニングによる長期市場動向の分析|https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/28/3/28_291/_article/-char/ja/], 人工知能学会論文誌 Vol. 28(2013) No. 3 , p.291-296 (2013) 
* T. Mizuta, K. Izumi, I. Yagi, S. Yoshimura, [Design of Financial Market Regulations against Large Price Fluctuations Using by Artificial Market Simulations|http://www.scirp.org/journal/PaperInformation.aspx?PaperID=30551], Journal of Mathematical Finance, Vol.3 No.2A,  PP. 15-22, April 2013.
* 和泉 潔,余野 京登, 陳 ユ, 後藤 卓, 松井 藤五郎, 英文経済レポートのテキストマイニングと長期市場分析, ジャフィージャーナル [実証ファイナンスとクオンツ運用|http://www.asakura.co.jp/books/isbn/978-4-254-29020-2/], pp.12-31, 朝倉書店, 2013.
:2012年:
* 八木 勲，水田 孝信，和泉 潔, [人工市場を用いた市場暴落後における反発メカニズムの分析|https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=87050&item_no=1&page_id=13&block_id=8], 情報処理学会論文誌, 53巻11号, pp. 2388-2398, 2012.
* 水田 孝信, 八木 勲, 和泉 潔: [現実の価格決定メカニズムを考慮した人工市場の設定評価手法の開発|https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/27/6/27_320/_article/-char/ja/], 人工知能学会論文誌, 第27巻6号,  p. 320-327,2012.
** [PDF|https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/27/6/27_320/_pdf]
* 和泉 潔, 松井 藤五郎, [金融テキストマイニング研究の紹介|http://id.nii.ac.jp/1001/00083441]，情報処理, vol.53, no. 9, pp.932-937, 2012.
* Tohgoroh Matsui, Takashi Goto, Kiyoshi Izumi and Yu Chen,  [Compound Reinforcement Learning: Theory and An Application to Finance|http://ewrl.files.wordpress.com/2011/08/ewrl2011_submission_33.pdf],  in Scott Sanner and Marcus Hutter (eds.), Recent Advances in Reinforcement Learning (LNAI 7188), pp. 321-332, Springer, 2012.
:2011年:
* A. Nara, K. Izumi, H. Iseki,T. Suzuki, K. Nambu, and Y. Sakurai, [Surgical Workflow Monitoring based on Trajectory Data Mining|http://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-642-25655-4_27], in T. Onoda, D. Bekki, S. Tojo, Y. Ohsawa, T. Isozaki (eds.), New Frontiers in Artificial Intelligence (LNAI6797), Springer, pp.283-292,2011.
* 和泉 潔, 後藤 卓, 松井 藤五郎, [経済テキスト情報を用いた長期的な市場動向推定|http://id.nii.ac.jp/1001/00079535/], 情報処理学会誌, 52巻12号, pp. 3309-3315, 2011.
* 松井 藤五郎, 後藤 卓, 和泉 潔,陳ユ,複利型強化学習の枠組みと応用, 情報処理学会誌, 52巻12号,pp. 3300-3308 (2011).
* 山本仁志,諏訪博彦,岡田勇,鳥海不二夫,和泉潔,橋本康弘, [コミュニケーション構造の推移による大量SNSサイトの分類|http://ci.nii.ac.jp/naid/110008722661],日本社会情報学会誌,Vol.23,No.1,pp.33-43,2011(9).
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:2008年:
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* 三菱東京UFJ銀行, [テキストマイニング手法を用いた経済市場分析の試み|http://www.bk.mufg.jp/report/focus2007/index.htm]. No.24 2007.12.28. Focus on the Markets No.24
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:2005年:
* 和泉 潔, 社会シミュレーションを人工知能の試験台に, 人工知能学会誌, 20巻3号 p. 264, 2005.
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:2004年:
* 和泉 潔: 人工市場シミュレーションによる経済理論の検証, シミュレーション, 23巻pp. 183-190, 2004.
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* 和泉 潔, 人工市場の作り方： ヤッコーにならないために, システム/制御/情報, 46 巻  9 号  547 頁～  555 頁, 2002.
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* 中島 秀之、橋田浩一、和泉 潔、野田 五十樹 他，情報インフラに基づくグラウンディングとその応用，コンピュータソフトウェア，18-4，pp.48-56、2001.
* K. Izumi and K. Ueda, Phase Transition in a Foreign Exchange Market: Analysis Based on an Artificial Market Approach, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol.5, No. 5, pp 456-470, 2001.
:2000年:
* 和泉 潔・植田 一博, 人工市場アプローチによる為替シナリオの分析, コンピュータソフトウェア Vol.17, No. 5, pp 47-54, 2000.
* 出口 弘・和泉 潔・塩沢 吉典・高安 秀樹・寺野 隆雄・佐藤 浩・喜多 一, [人工市場を研究する社会的および学問的意義|http://staff.aist.go.jp/kiyoshi.izumi/paper/zadankai_html/index.html], 人工知能学会誌, Vol.15, No. 6, pp 982-989, 2000.
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* 和泉 潔・植田 一博, 人工市場入門, 人工知能学会誌, Vol.15, No.6, pp 941-950, 2000.
:1999年:
* K. Izumi and K. Ueda, ANALYSIS OF DEALERS' PROCESSING FINANCIAL NEWS BASED ON AN ARTIFICIAL MARKET APPROACH, Journal of Computational Intelligence in Finance, Vol. 7, pp. 23-33, 1999.
* 和泉 潔・植田 一博, コンピュータの中の市場: 認知機構をもつエージェントからなる人工市場の構築とその評価, 認知科学, 6巻1号31-43頁, 共立出版, 1999.
!! 著作
:2021年:
* [書籍] 和泉 潔・坂地　泰紀・松島　裕康,『[金融・経済分析のためのテキストマイニング|https://www.iwanami.co.jp/book/b553692.html]』, 岩波書店, 2021.
:2020年:
* [書籍] 水田 孝信・和泉 潔, エージェントモデルによる金融市場の制度設計,高安 美佐子・和泉 潔・山田 健太・水田 孝信,『[マルチエージェントによる金融市場のシミュレーション|https://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339028225/]』,コロナ社, 第5章, 2020.
* [書籍] 和泉 潔, 金融市場における人工知能技術の現状と課題, 有賀 裕二 編著, 『[価値創造と分散型市場設計|http://www2.chuo-u.ac.jp/up/isbn/ISBN978-4-8057-3241-0.html]』, 第1章, pp. 33-56,中央大学出版部, 2020.
:2019年:
* [書籍] 新谷元嗣・伊神 満・北川 透・和泉 潔・宮川大介, 第6章 ビッグデータ・機械学習と経済分析, 宇井 貴志, 加納 隆, 原 千秋, 渡部 敏明 (編集), [現代経済学の潮流 2019|https://str.toyokeizai.net/books/9784492315170/], 東洋経済新報社, 2019
* [書籍] 和泉 潔,諏訪 博彦,大西 立顕, 坂地泰紀, 松島裕康, 不動産データへのデータ解析と人工知能技術の応用, [不動産テックを考える|http://www.progres-net.co.jp/books/books123/], pp. 75-90, プログレス, 2019. 
:2018年:
* 三菱UFJトラスト投資工学研究所 編, [実践 金融データサイエンス 隠れた構造をあぶり出す6つのアプローチ|https://www.nikkeibook.com/item-detail/13481], 第9章 金融におけるデータ活用の将来, 日本経済新聞社, 2018
:2017年:
*  和泉 潔, 斎藤 正也, 山田 健太, [マルチエージェントのためのデータ解析|http://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339028126/], コロナ社 ,2017
* 和泉 潔, 川久保 佐記, 米納 弘渡, 「第5章　強靭な金融システム」, 古田　一雄 編著, [レジリエンス工学入門|http://www.juse-p.co.jp/cgi-bin/html.pl5?i=ISBN978-4-8171-9624-8], 日科技連, 2017
:2013年:
* 川久保 佐記, 和泉 潔, 「第10章　金融市場分野における危機管理」in 板生 清 監修, 「[危機管理方法論とその応用|http://www.cmcbooks.co.jp/products/detail.php?product_id=4532]」, シーエムシー出版, pp. 197-214, 2013.
* 電気学会 編, 電気学会125年史, 「エージェントシミュレーション」, pp. 525-526, 電気学会, 2013.
:2012年:
* 石田 基広， 金 明哲 編,「 [コーパスとテキストマイニング||http://www.amazon.co.jp/%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%91%E3%82%B9%E3%81%A8%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0-%E7%9F%B3%E7%94%B0-%E5%9F%BA%E5%BA%83/dp/4320110331/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1353451497&sr=8-1],  共立出版, 2012.
* 実世界とエージェントシミュレーション協同調査委員会, [実世界とエージェントシミュレーション|http://www.bookpark.ne.jp/cm/ieej/detail.asp?content_id=IEEJ-GH1262-PRT], 電気学会, 2012
*  Robert A.Wilson ・Frank C.Keil 編・中島 秀之監訳, [MIT認知科学大事典|http://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320094475], 共立出版, 2012.
* 杉原 正顯 編著, 岩波講座 計算科学 第6巻　[計算と社会|http://www.iwanami.co.jp/moreinfo/011301+/top.html]」, 岩波書店, 2012.
*日本シミュレーション学会 編, [シミュレーション辞典|http://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339024586/], コロナ社, 2012.
** 分野VI.人間・社会 幹事
:2009年:
*下村政嗣　山口智彦, 自己組織化ハンドブック, エヌ・ティ－・エス, 2009年.
:2007年:
* K. Izumi: Analysis of Efficiency and Accuracy of Learning in Minority Games, New Frontiers in Artificial Intelligence, Lecture Note in Computer Science, Vol. 3609, pp. 103-113, 2007.
:2006年:
* S. Kurihara and K. Izumi: Agent network dynamics and intelligence, New Frontiers in Artificial Intelligence, Lecture Note in Computer Science, Vol. 4384, pp.237-238, 2006.
* T. Yamashita, K. Izumi, K. Kurumatani: Information sharing for smooth traffic in road networks, LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, Vol. 4012, pp. 330-339, 2006.
:2005年:
* 産業技術総合研究所編, 『複雑現象工学 - 複雑系パラダイムの工学応用 -』, プレアデス出版, 2005年
* K. Izumi, Analysis of Learning Types in an Artificial Market, in P. Davidsson et al. (eds.), Multi-Agent and Multi-Agent-Based Simulation, Springer, pp. 145-158, 2005.
:2003年:
* 和泉 潔, 『人工市場 市場分析の複雑系アプローチ』, 森北出版, 2003.
:2002年:
* 安富 歩, 池上 高志, 和泉 潔, 『複雑系という科学,複雑系経済学へのアプローチ』, 東洋経済新報社, 2002.
* K. Izumi & K. Ueda, Using an Artificial Market Approach to Analyze Exchange Rate Scenario, in S.-H. Chen (eds.), Evolutionary Computation in Economics and Finance, MIT Press, pp.135-157, 2002.
:2001年:
* K. Izumi, An Artificial Market Analysis of Development of Market Complexity, Agent-Based Approaches in Economic and Social Complex Systems, IOS Press, pp. 47-58, 2001
* K. Izumi, Complexity of Agents and Complexity of Markets, New Frontiers in Artificial Intelligence, Springer Verlag, pp110-120, 2001.
:2000年:
* 和泉 潔・植田 一博, 金融市場における意図せざる協調現象: 人工市場アプローチによる分析, 植田一博・岡田猛編,『協同の知を探る: 創造的コラボレーションの認知科学』共立出版, pp 199-227, 2000.
* K. Izumi and K. Ueda, [Learning of Virtual Dealers in an Artificial Market: Comparison with Interview Data|http://staff.aist.go.jp/kiyoshi.izumi/paper/ideal00/index.html], in K.S. Leung, L.-W. Chan., and H. Meng (eds.), Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL2000, Springer Verlag, pp 511-516, 2000.
** ([draft PDF 94Kb|http://staff.aist.go.jp/kiyoshi.izumi/paper/ideal00.pdf])
!! 口頭発表
:2019年:
* [口頭発表] 和泉 潔,坂地 泰紀, [経済因果チェーン検索のシステム紹介と応用|https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/4Rin1-28/advanced], 2019年度人工知能学会全国大会, 2019. 2019年6月7日 新潟
* [口頭発表] 西村 康孝、志村 泰知、和泉 潔、吉原 貴仁, [電力分け合いサービスのMASモデルの設計と基礎評価|https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/3A4-J-13-03/advanced], 2019年度人工知能学会全国大会, 2019. 2019年6月6日 新潟
* [口頭発表] 仁木 裕太、和泉 潔、松島 裕康、坂地 泰紀、島田 尚, [クラスタリング構造変化検知による銀行間ネットワークの時間変化分析|https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/2O1-J-13-03/advanced],  2019年度人工知能学会全国大会, 2019. 2019年6月5日 新潟
*  [口頭発表] 平野 正徳、和泉 潔、松島 裕康、坂地 泰紀、島田 尚,[東京証券取引所における高頻度マーケットメイク戦略の注文行動分析|https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/2O1-J-13-04/advanced], 2019年度人工知能学会全国大会, 2019. 2019年6月5日 新潟
*  [口頭発表] 濱脇 諒、尾崎 順一、和泉 潔、島田 尚、松島 裕康、坂地 泰紀, [銀行間と企業間の多層ネットワーク・シミュレーションによる連鎖破綻の解析|https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/2O3-J-13-02/advanced], 2019年度人工知能学会全国大会, 2019. 2019年6月5日 新潟
* [口頭発表] 五十嵐 光秋、坂地 泰紀、和泉 潔、島田 尚、須田 真太郎, [極性を考慮したリスク発見に向けた因果関係ネットワークの構築|https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/2O3-J-13-04/advanced], 2019年度人工知能学会全国大会, 2019. 2019年6月5日 新潟
*  [口頭発表] 松浦 出、和泉 潔、坂地 泰紀、松島 裕康、島田 尚,[インデックス投資が証券市場の価格形成に与える影響の分析|https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/1P2-J-13-01/advanced],2019年度人工知能学会全国大会, 2019. 2019年6月4日 新潟
*  [口頭発表] 高嶺 航、和泉 潔、坂地 泰紀、松島 裕康、島田 尚、清水 康弘, [新聞記事からの因果関係を考慮したアナリストレポートの自動要約文生成|https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/1P2-J-13-05/advanced], 2019年度人工知能学会全国大会, 2019. 2019年6月4日 新潟
* [口頭発表] 小寺 俊哉、田中 良典、佐藤 史仁、佐久間 洋明、坂地 泰紀、和泉 潔, [有価証券報告書からの未来志向文の抽出|https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/2O1-J-13-05/advanced], 2019年度人工知能学会全国大会, 2019. 2019年6月5日 新潟
* [口頭発表] 余野 京登、和泉 潔、坂地 泰紀、島田 尚、松島 裕康, [Supervised LDAモデルによるニューステキストを用いたマクロ経済不確実性指数の構築|https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/4J3-J-13-02/advanced], 2019年度人工知能学会全国大会, 2019. 2019年6月7日 新潟
*  [口頭発表] 前田 巌、松島 裕康、坂地 泰紀、和泉 潔、ディグロー デビット、富岡 博和、加藤 惇雄、北野 道春,[深層学習における不確かさ評価の重要性|https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/4I2-J-2-01/advanced], 2019年度人工知能学会全国大会, 2019. 2019年6月7日 新潟
* [招待講演] 和泉 潔, 金融情報学：データ解析とシミュレーションの金融市場への応用, [公開シンポジウム 人工知能とビッグデータ: 金融市場への含意と展望|https://sites.google.com/site/symposium190315/], 東京, 2019年3月.
* [口頭発表] 曽根泰平, 和泉潔, 坂地泰紀, 松島裕康, 島田尚: [流動性リスク管理による銀行ネットワーク安定化のシミュレョン分析|http://sigfin.org/022-27/], [第22回 人工知能学会 金融情報学研究会|http://sigfin.org/027/], 2019年3月3日, 東京.
* [口頭発表] 松浦出, 和泉潔, 坂地泰紀, 松島裕康, 島田尚: [シミュレーションによるインデックス投資の市場価格形成への影響分析|http://sigfin.org/022-24/], [第22回 人工知能学会 金融情報学研究会|http://sigfin.org/022/], 2019年3月3日, 東京.
* [口頭発表] 濱脇諒, 和泉潔, 坂地泰紀, 島田尚, 松島裕康: [銀行間ネットワークと企業間ネットワークを用いた連鎖倒産シミュレーション|http://sigfin.org/022-22/], [第22回 人工知能学会 金融情報学研究会|http://sigfin.org/022/], 2019年3月3日, 東京.
* [口頭発表] 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康: [日米イールドカーブの連動性を用いた機械学習に基づく日本国債の長期金利予測|http://sigfin.org/022-18/], [第22回 人工知能学会 金融情報学研究会|http://sigfin.org/022/], 2019年3月3日, 東京.
* [口頭発表] 和泉潔, 坂地泰紀:[経済因果チェーン検索のシステム紹介と応用|http://sigfin.org/022-15/], [第22回 人工知能学会 金融情報学研究会|http://sigfin.org/022/], 2019年3月3日, 東京.
* [口頭発表] 酒井浩之, 坂地泰紀, 和泉潔, 松井藤五郎,入江圭太郎: [関連記事を用いた市況分析コメントの自動生成|http://sigfin.org/022-14/], [第22回 人工知能学会 金融情報学研究会|http://sigfin.org/022/], 2019年3月3日, 東京.
* [口頭発表] 高嶺航, 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康, 島田尚, 清水康弘: [新聞記事からのテキストマイニングによる因果関係を考慮したアナリストレポートの自動要約文生成|http://sigfin.org/022-11/], [第22回 人工知能学会 金融情報学研究会|http://sigfin.org/022/], 2019年3月3日, 東京.
* [口頭発表] 堅木聖也, 坂地泰紀, 和泉潔, 石川康, 笠岡恒平: [アナリストレポートを用いた中長期株価動向推定|http://sigfin.org/022-09/], [第22回 人工知能学会 金融情報学研究会|http://sigfin.org/022/], 2019年3月3日, 東京.
* [招待講演] 和泉 潔, [シミュレーションによる未来社会設計: ポストAIとしてのMAS|http://mas.kke.co.jp/modules/tinyd3/#kouen], [第19回MASコンペティション|http://mas.kke.co.jp/modules/tinyd3/], 2019年3月1日, 東京
* [口頭発表] 水門 善之, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 島田 尚, 松島 裕康: 日米イールドカーブの連動性に基づく機械学習を用いた日本の金利変動モデルの構築, [第50回ジャフィー大会|http://www.jafee.gr.jp/01rally/rally-top.html], 2019年2月, 東京.
* [招待パネル講演] 和泉 潔, データ解析の専門家でなくても使える信頼性の高い金融データマイニング技術, 野村リサーチセミナー2019, 2019年1月, 東京
:2018年:
* [口頭発表] 仁木裕太，島田尚，和泉潔, [イタリア銀行間ネットワークの推移のクラスタリング解析|http://traffic.phys.cs.is.nagoya-u.ac.jp/~mstf/pdf/mstf2018-13.pdf], 交通流数理研究会 [第24回交通流と自己駆動粒子系のシンポジウム|http://traffic.phys.cs.is.nagoya-u.ac.jp/~mstf/prog2018.html], 名古屋, 2018年12月.
*  [招待講演] 和泉 潔, [人工知能技術と経済学モデルは融合できるのか?金融市場における人工知能技術の現状と課題|https://www.econ.shiga-u.ac.jp/risk/10/2/5/15/20181129.html], 滋賀大学データサイエンス教育研究センター・リスク研究センター共催セミナー, 2018年11月, 彦根市.
* [招待講演] 和泉 潔, 金融情報学：データ解析とシミュレーションの金融市場への応用, [第33回関東CAE懇話会|http://www.cae21.org/kanto_cae/Kanto_No33/kanto33_annai.shtml], 2018年10月, 東京.
* [招待パネル講演] 和泉 潔, 金融市場への人工知能（AI）活用展望, [第7回トレーディングサミット|https://www.gmac.jp/fix2018/index.html], 日本FIX委員会, 2018年10月, 東京
* [招待講演] 和泉 潔, 道具としての金融テキストマイニング技術とこれからの挑戦, Bloombergセミナー, 2018年9月, 東京.
* [招待パネル講演] 和泉 潔, 資産運用におけるオルタナティブ・データ活用の 可能性を探る, Bloomberg バイサイドフォーラム 2018, 2018年6月, 東京.
* [招待パネル講演] 和泉 潔, [ビッグデータ・機械学習と経済分析|http://www.jeameetings.org/2018f/program2-2.html#panel] , 2018年度日本経済学会秋季大会, 2018年9月, 東京.
* [口頭発表] 前田巌, 松島裕康, 坂地泰紀, 和泉潔, David deGraw, 富岡博和, 加藤惇雄, [高頻度注文情報の時系列性考慮による短期市場動向予測|https://sigfin.org/021-10/], 人工知能学会 [第21回金融情報学研究会|https://sigfin.org/021/], 2018年10月, 東京.
* [口頭発表] 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康, [金融テキストマイニングの基づいた投資家支援プラットフォームの開発|https://sigfin.org/021-12/], 人工知能学会 [第21回金融情報学研究会|https://sigfin.org/021/], 2018年10月, 東京.
* [口頭発表] 濱脇 諒, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 米納 弘渡, [資産市場の価格変動と銀行間貸借ネットワークの形状が銀行の連鎖倒産に与える影響|https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2018/0/JSAI2018_2P202/_article/-char/ja], 人工知能学会全国大会 2018, 鹿児島, 2018年6月, p. 2P202, doi: [10.11517/pjsai.JSAI2018.0_2P20|https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2018.0_2P202]
* [口頭発表] 坂地 泰紀, ベネット ジェイスン, 宮尾 祐介, 和泉 潔, [ロイターニュース記事からの因果関係抽出の試み|https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2018/0/JSAI2018_1C2OS8a03/_article/-char/ja], 人工知能学会全国大会 2018, 鹿児島, 2018年6月,  p. 1C2OS8a03, doi:[10.11517/pjsai.JSAI2018.0_1C2OS8a03|https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2018.0_1C2OS8a03]
* [口頭発表] 余野 京登, 和泉 潔, 坂地 泰紀, [金融レポート、およびマクロ経済指数による日銀センチメント指数の構築|https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2018/0/JSAI2018_2J102/_article/-char/ja],  人工知能学会全国大会 2018, 鹿児島, 2018年6月,  p. 2J102, doi: [10.11517/pjsai.JSAI2018.0_2J102|https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2018.0_2J102]
* [口頭発表] 佐藤 史仁, 佐久間 洋明, 小寺 俊哉, 田中 良典, 坂地 泰紀, 和泉 潔, [有価証券報告書からの因果関係文の抽出|https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2018/0/JSAI2018_2O404/_article/-char/ja], 人工知能学会全国大会 2018, 鹿児島, 2018年6月, p. 2O404, doi: [10.11517/pjsai.JSAI2018.0_2O404|https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2018.0_2O404]
* [口頭発表] Kohei NISHIMURA, Hiroki SAKAJI, Kiyoshi IZUMI, [Creation of Causal Relation Network using Semantic Similarity|https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2018/0/JSAI2018_1P104/_article/-char/ja], 人工知能学会全国大会 2018, 鹿児島, 2018年6月, p. 1P104, doi=[10.11517/pjsai.JSAI2018.0_1P104|https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2018.0_1P104,]
* [口頭発表] Masanori HIRANO, Hiroto YONENOH, Kiyoshi IZUMI, [Effects Analysis of CAR Regulations on Financial Markets using Artificial Market Simulations|https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2018/0/JSAI2018_2P205/_article/-char/ja], 人工知能学会全国大会, 鹿児島, 2018年6月,  p. 2P205, doi=[10.11517/pjsai.JSAI2018.0_2P205|https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2018.0_2P205]
* [招待講演] Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, David Malkin, Shirabe Ogino, "Artificial Intelligence and Machine Learning forInvestment Management", Daiwa Investment Conference Tokyo 2018, March, 2018.
* [招待講演]  和泉潔, 坂地泰紀, "金融テキストマイニングの最前線", 大和・東大未来金融フォーラム, 2018年3月.
* [口頭発表] 佐藤史仁, 佐久間洋明, 小寺俊哉, 田中良典, 坂地泰紀, 和泉潔, [テキストマイニングによる有価証券報告書の因果関係文の抽出|http://sigfin.org/020-07/], 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.39-43, 2018.
* [口頭発表] 酒井浩之, 坂地泰紀, 和泉潔, 松井藤五郎, 入江圭太郎, [経済テキストからの市況分析コメントの自動生成|http://sigfin.org/020-08/], 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.44-49, 2018.
* [口頭発表] 西村弘平, 坂地泰紀, 和泉潔, [ベクトル表現を用いた因果関係連鎖の抽出|http://sigfin.org/020-09/], 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.50-53, 2018.
* [口頭発表] 伊藤友貴, 坂地泰紀, 和泉潔, [深層学習を用いた経済テキスト可視化の検証|http://sigfin.org/020-11/], 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.61-66, 2018.
* [口頭発表] 余野京登, 坂地泰紀, 和泉潔, [金融レポート、およびマクロ経済指数によるリアルタイム日銀センチメントの予測|http://sigfin.org/020-12/], 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.67-68, 2018.
* [口頭発表] 伊藤諒, 坂地泰紀, 和泉潔, 須田真太郎, [単語の類義性・対義性を考慮したドメイン特化極性辞書構築|http://sigfin.org/020-13/], 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.69-73, 2018.
* [口頭発表] 丸澤英将, 和泉潔, 坂地泰紀, 田村浩道, 本廣守, [テキストマイニングによる金融レポートの自動生成支援|http://sigfin.org/020-14/], 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.74-81, 2018.
* [口頭発表] 坂地泰紀, 和泉潔, [専門分野の論理関係抽出のためのテキスト解析プラットフォーム|https://www.ieice.org/ken/paper/2018030201dB/], 社会システムと情報技術研究ウィーク, 2018.
* [口頭発表] 濱脇諒, 和泉潔, 坂地泰紀, 米納弘渡, [資産市場の価格変動と銀行間貸借ネットワークの形状が銀行の連鎖倒産に与える影響|http://sig-bi.jp/doc/8th_SIG-BI_2018/8th_SIG-BI_2018_paper_3.pdf], [経営課題にAIを！ビジネス・インフォマティクス研究会|http://sig-bi.jp/meeting_08.html], 2018.
:2017年: 
*  [招待講演]  荻野調, 和泉潔, 坂地泰紀, "AI X FINTECH &#12316; AI予測の最適利用と実務", FIN/SUM WEEK 2017, 2017年9月.
*  [招待講演]  和泉潔, 坂地泰紀, "金融テキストマイニングによる企業や資産の価値評価", 大和・東大未来金融フォーラム, 2017年7月.
*  [招待講演]  和泉潔, 坂地泰紀, "人工知能(AI)技術の金融市場への応用の最新動向", 大和総研理事会, 2017年7月.
*  [招待講演]  和泉潔, 坂地泰紀, "人工知能技術を用いた金融データマイニング：その後の進展", 野村証券社内講演, 2017年5月.
*  [招待講演]  和泉潔, 坂地泰紀, "市場分析のための人工知能最前線", 三井物産社内講演, 2017年4月.
* [口頭発表] 丸澤英将, 和泉潔, 坂地泰紀, 田村浩道, 業種別企業業績要因を含む新聞記事の抽出, 人工知能学会第19回金融情報学研究会, pp.71-77, 2017.
* [口頭発表] 伊藤諒, 坂地泰紀, 和泉潔, 須田真太郎, 語の類義性・対義性を考慮したドメイン特化型辞書構築手法の提案, 人工知能学会第19回金融情報学研究会, 2017.
* [口頭発表] 余野京登，和泉潔, [金融レポート、およびマクロ経済指数によるリアルタイム日銀センチメントの予測|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2017/paper-1000.html], [2017年度 人工知能学会全国大会（第31回） |http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2017/], 2017年5月24日, 名古屋
* [口頭発表] 伊藤友貴，坪内孝太，山下達雄，和泉潔, [テキスト情報から生成された極性辞書を用いた市場動向分析|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2017/paper-563.html], [2017年度 人工知能学会全国大会（第31回） |http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2017/], 2017年5月24日, 名古屋
* [口頭発表] 田代大悟，和泉潔, [深層学習と高頻度データを用いた株式注文状況の推定|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2017/paper-798.html], [2017年度 人工知能学会全国大会（第31回） |http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2017/], 2017年5月24日, 名古屋
* [口頭発表] 劉 恩達,和泉 潔, 坪内 孝太, 山下 達雄,[Cross-lingual news article comparison using bi-graph clustering and Siamese-LSTM|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2017/paper-797.html] , [2017年度 人工知能学会全国大会（第31回） |http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2017/], 2017年5月24日, 名古屋
* [口頭発表]  伊藤諒, 須田真太郎, 和泉潔, [ネットワークの表現学習による金融専門極性辞書の構築|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2017/paper-894.html], [2017年度 人工知能学会全国大会（第31回） |http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2017/], 2017年5月24日, 名古屋
* [口頭発表] 米納 弘渡, 曽根 泰平, 和泉 潔, [金融システムの安定化に資する政府・中央銀行の効果的な救済ルールの検証|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2017/paper-796.html], [2017年度 人工知能学会全国大会（第31回） |http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2017/], 2017年5月24日, 名古屋
*[基調講演] 和泉潔, 人工知能技術の金融市場分析への応用可能性, 大和証券グループ・東京大学 未来金融フォーラム オープニングシンポジウム, 2017年3月21日，東京
*[招待講演] 和泉潔, 米納弘渡, [MASコンペワークショップ|http://mas.kke.co.jp/modules/tinyd3/], 2017年3月18日, 東京
*[口頭発表] 水田孝信，和泉潔,[人工市場シミュレーションを用いたバッチオークションの分析|http://sigfin.org/SIG-FIN-018-01/], [第18回人工知能学会金融情報学研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC18%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 2017年3月10日,東京
*[口頭発表] 伊藤友貴，坪内孝太，山下達雄，和泉潔, [経済テキストデータを用いた極性概念辞書構築とその応用|http://sigfin.org/SIG-FIN-018-06/],[第18回人工知能学会金融情報学研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC18%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 2017年3月10日,東京
*[口頭発表] 高野海斗，酒井浩之，坂地泰紀，和泉潔，岡田奈奈，水内利和, [株主招集通知における議案別の開始ページの推定|http://sigfin.org/SIG-FIN-018-09/], [第18回人工知能学会金融情報学研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC18%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 2017年3月10日,東京
*[口頭発表]  伊藤諒, 須田真太郎, 和泉潔, [ネットワークの表現学習を用いた金融専門極性辞書の構築|http://sigfin.org/SIG-FIN-018-10/],[第18回人工知能学会金融情報学研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC18%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 2017年3月10日,東京
*[口頭発表]   余野京登，和泉潔,[金融レポート、およびマクロ経済指数によるリアルタイム日銀センチメントの予測|http://sigfin.org/SIG-FIN-018-13/],[第18回人工知能学会金融情報学研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC18%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 2017年3月10日,東京
*[口頭発表] 田代大悟，和泉潔. [深層学習と高頻度データを用いた株式注文状況の推定|http://sigfin.org/SIG-FIN-018-14/],[第18回人工知能学会金融情報学研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC18%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 2017年3月10日,東京
*[口頭発表] Enda Liu, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita , [Cross-lingual news article comparison using bi-graph clustering and Siamese-LSTM|http://sigfin.org/SIG-FIN-018-07/],[第18回人工知能学会金融情報学研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC18%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 2017年3月10日,東京
* [招待講演] 和泉潔，AI技術の金融市場への応用, 第 7回 ＳＭＡＭプレミア・ショート セミナー, 2017年3月6日, 東京
* [口頭発表] 和泉潔，米納弘渡, リスク管理が市場リスクをもたらすか:高頻度・大規模な人工市場シミュレーション,情報処理学会 [第186回ICS研究発表会|http://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/event/ics186.html],　2017年3月2日-5日, 北海道
* [パネル発表] 和泉潔, 金融市場とAI (人工知能）活用, [第18回日本国際金融システムフォーラム|http://www.gmac.jp/jibsis/2017/program.html], 2017年2月28日, 東京
* [招待講演] 和泉 潔, 人工知能技術の金融市場分析への活用の現状, [第46回　2016年度冬季JAFEE大会|http://www.jafee.gr.jp/01rally/rally-past.html], 2017年2月17日・18日, 東京
* [口頭発表] 伊藤諒, 須田真太郎, 和泉潔, フォワードガイダンスの市場期待への影響分析:テキストマイニング・アプローチ, [第46回　2016年度冬季JAFEE大会|http://www.jafee.gr.jp/01rally/rally-past.html], 2017年2月17日・18日, 東京
* [口頭発表] 水田孝信，和泉潔,人工市場シミュレーションを用いたバッチオークションの分析, [第46回　2016年度冬季JAFEE大会|http://www.jafee.gr.jp/01rally/rally-past.html], 2017年2月17日・18日, 東京
* [招待講演] 和泉 潔, 金融市場での人工知能技術の応用と人工市場研究の紹介,  [第12回AIセミナー|http://www.airc.aist.go.jp/seminar/seminar_012.html], 2017年1月10日, 東京
:2016年:
* [招待講演] Kiyoshi Izumi, Artificial Market Simulation of Flash Crash and Systemic Risk, The Singapore-ETH Centre Resilience Engineering Research Centre Workshop,  2016年12月8日,  Singapore
*[基調講演] 和泉潔, 金融テキストマイニングの研究の現状と今後の課題, みずほ証券セミナー, 2016年12月6日, 東京
* [招待講演] 和泉 潔,人工知能(AI)を活用した資産運用支援の可能性と課題, [行動経済学会第10回大会|http://www.abef.jp/event/2016/index.html], 2016年12月4日, 東京
* [口頭発表] 伊藤諒, 須田真太郎, 和泉潔, [トピック別極性値付与方法によるFOMC議事録の評価|http://sigfin.org/SIG-FIN-017-07/], [第17回人工知能学会金融情報学研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC17%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 2016年10月8日, 東京
*  [招待講演] 和泉 潔,金融市場における人工知能技術の応用, 神戸大学六甲フォーラム, 2016年9月20日, 神戸
*  [招待講演] 和泉 潔,人工知能による機関投資家の資産運用支援の可能性, ＳＭＢＣ日興証券セミナー, 2016年9月14日, 東京
* [招待講演] 和泉 潔, 水田孝信, 人工市場シミュレーションによる制度変更とシステミックリスクの分析, 日銀・金融研究所セミナー, 2016年6月21日, 東京
* [招待講演] 和泉 潔, FinTech がもたらす資産運用の新潮流, 2016 年度 第2 回 みずほ総研コンファレンス, 2016年6 月13 日, 東京
* [口頭発表] 山田 健太 玉岡 諒 和泉 潔,[大規模ソーシャルデータを用いた話題継続性のモデリング|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2016/paper-222.html], 2016年度 人工知能学会全国大会, 2016年6月6日(月)-6月9(木) 北九州
* [口頭発表] 坪内 孝太 伊藤 友貴 山下 達雄 和泉 潔, [ファイナンス掲示板情報からの株価予測|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2016/paper-369.html], 2016年度 人工知能学会全国大会, 2016年6月6日(月)-6月9(木) 北九州
* [口頭発表] 伊藤 友貴 坪内 孝太 山下 達雄 和泉 潔, [ニュース記事を用いた経済専門用語のクラスタリングと極性付与|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2016/paper-337.html], 2016年度 人工知能学会全国大会, 2016年6月6日(月)-6月9(木) 北九州
* [口頭発表] 松井 藤五郎, 和泉 潔, [新聞記事の時系列テキスト分析による株式市場の動向予測|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2016/paper-1016.html], 2016年度 人工知能学会全国大会, 2016年6月6日(月)-6月9(木) 北九州
* [口頭発表] 劉 萌傑,吉田 孝志,和泉 潔,山田 健太,[位置情報付きツイートによる観光客行動のモデル化|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2016/paper-221.html], 2016年度 人工知能学会全国大会, 2016年6月6日(月)-6月9(木) 北九州
* [口頭発表] 近藤 聖也,吉田 孝志,和泉 潔,山田 健太,[位置情報付きツイートを用いたユーザ属性推定と地域クラスタリング|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2016/paper-324.html], 2016年度 人工知能学会全国大会, 2016年6月6日(月)-6月9(木) 北九州
* [招待講演] 和泉 潔, 人工知能技術を用いた金融データマイニング, 野村證券セミナー, 2016年5月25日, 東京
* [口頭発表] 水田 孝信, 小杉 信太郎, 楠本 拓矢, 松本 渉, 和泉 潔, ダーク・プールが市場効率性と価格発見メカニズムに与える影響 ～人工市場モデルと数式モデルを用いたメカニズムの分析～, [第16回人工知能学会金融情報学研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC16%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 2016年3月28日, 東京
* [口頭発表] 西岡 伸, 鳥居 拓馬, 和泉 潔, マーケットメーカーとダーク・プールの相互作用が市場の効率性に与える影響：人工市場アプローチによる分析, [第16回人工知能学会金融情報学研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC16%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 2016年3月28日, 東京
* [口頭発表] 劉 恩達, 伊藤 友貴, 和泉 潔, Comparison among multilingual financial words using the word2vec and clustering with news resources for automatic creation of financial dictionaries, [第16回人工知能学会金融情報学研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC16%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 2016年3月28日, 東京
* [招待講演] 和泉潔, 金融市場における人工知能技術の応用，[MPTフォーラム|http://corp.toyokeizai.net/mpt/], 2016年3月3日, 東京
*  [口頭発表] 水田孝信, 小杉信太郎, 楠本拓矢, 松本渉、和泉潔,ダーク・プールが市場効率性と価格発見メカニズムに与える影響 ～人工市場モデルと数式モデルを用いたメカニズムの分析～, [第44回ジャフィー大会|http://www.jafee.gr.jp/01rally/rally-top.html], 2016年1月14日,東京
:2015年:
* [口頭発表] 中山敦貴, 山田健太, 和泉潔, [深層学習による高頻度板情報を用いた株価動向推定|http://sigfin.org/SIG-FIN-015-09/], [第15回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）|http://sigfin.org/%E7%AC%AC15%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/],東京,2015年9月26日
* [口頭発表] 水田孝信, 則武誉人, 早川聡, 和泉潔, [人工市場シミュレーションを用いた取引システムの高速化が価格形成に与える影響の分析|http://sigfin.org/SIG-FIN-015-07/], [第15回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）|http://sigfin.org/%E7%AC%AC15%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/],東京,2015年9月26日
* [口頭発表]鳥居拓馬，中川勇樹，和泉潔，[複数資産人工市場を用いた裁定取引によるショック伝搬の分析|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2015/paper-674.html]，2015 年度 人工知能学会全国大会（第 29 回），函館，2015 年5 月 30 日－6 月 2 日
*  [口頭発表] 水田孝信, 小杉信太郎, 楠本拓矢, 松本渉、和泉潔, 人工市場シミュレーションを用いたダーク・プールによる市場効率化の分析, [第42回　2014年度冬季JAFEE大会|http://www.jafee.gr.jp/01rally/rally-past.html],東京,2015年1月23日
* [口頭発表] 水田孝信, 小杉信太郎, 楠本拓矢, 松本渉、和泉潔, [人工市場シミュレーションを用いたダーク・プールによる市場効率化の分析|http://sigfin.org/SIG-FIN-014-02/], [第14回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）|http://sigfin.org/%E7%AC%AC14%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 東京, 2015年1月21日
* [口頭発表] 宮崎文吾, 和泉潔、山田健太, [スプレッドに着目した確率的板モデルによる株価変動のハースト指数の再現|http://sigfin.org/SIG-FIN-014-04/], [第14回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）|http://sigfin.org/%E7%AC%AC14%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 東京, 2015年1月21日
* [口頭発表]  敷地琢也, 和泉潔, 山田 健太, [複数テキストを用いた個別銘柄の影響要因と関連銘柄の抽出|http://sigfin.org/SIG-FIN-014-07/], [第14回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）|http://sigfin.org/%E7%AC%AC14%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 東京, 2015年1月21日
:2014年:
*  [口頭発表] 宮崎文吾，和泉潔，山田健太, [確率的板モデルを用いた株式市場の統計性の分析|https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=493&item_no=1&page_id=13&block_id=8], 第7回 データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会 (SIG-DOCMAS) , 東京, 2014年11月21日
*  [口頭発表] 松村直樹，和泉潔，山田健太, [POSデータに基づく欠品時の消費者行動を考慮した小売店舗の購買シミュレーション|https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=494&item_no=1&page_id=13&block_id=8],第7回 データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会 (SIG-DOCMAS) , 東京, 2014年11月21日
*  [口頭発表] 黒川達也，和泉潔，山田健太,[多層ネットワークにおける特徴量を用いたネットワーク予測|https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=497&item_no=1&page_id=13&block_id=8],第7回 データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会 (SIG-DOCMAS) , 東京, 2014年11月21日
*  [口頭発表] 八木 勲，水田 孝信，和泉 潔, [空売りが活発な市場における金融ショック伝播分析|http://sigfin.org/SIG-FIN-013-04/], [第13回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）|http://sigfin.org/%E7%AC%AC13%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 東京, 2014年10月11日
* [口頭発表] 敷地琢也, 和泉潔, [複数のテキスト情報を用いた株式市場動向の分析|http://sigfin.org/SIG-FIN-013-09/],  [第13回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）|http://sigfin.org/%E7%AC%AC13%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 東京, 2014年10月11日
*  [口頭発表] 草田裕紀、水田孝信、早川聡、和泉潔, [人工市場シミュレーションによるマーケットメイカーが市場間競争に与える影響の分析|http://sigfin.org/SIG-FIN-013-06/] , [第13回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）|http://sigfin.org/%E7%AC%AC13%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 東京, 2014年10月11日
*  [口頭発表] 川久保 佐記、和泉 潔, オプション市場の人工市場モデルによるオプション取引の原資産市場への影響分析,[第41回ジャフィー大会|http://www.jafee.gr.jp/01rally/rally-top.html], 2014年8月2日,東京
*  [口頭発表] 和泉 潔,鈴木 裕士,鳥海 不二夫,吉村 忍: [株式銘柄間における外生ショック伝播の移動エントロピー解析|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/paper-238.html], [2014年度人工知能学会全国大会|http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2014/], 2014年5月14日, 松山.
* [口頭発表] 草田 裕紀、水田 孝信、早川 聡、和泉 潔、吉村 忍: [人工市場を用いたマーケットメーカーのスプレッドが市場出来高に与える影響の分析|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/paper-400.html], [2014年度人工知能学会全国大会|http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2014/], 2014年5月14日, 松山.
* [口頭発表] 松井 藤五郎、長瀬 舜、後藤 卓、和泉 潔、陳 ユ、鳥海 不二夫: [実取引環境における複利型強化学習を用いた取引戦略の獲得|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/paper-612.html], [2014年度人工知能学会全国大会|http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2014/], 2014年5月14日, 松山.
* [口頭発表]2014年1月22日 水田孝信、小杉信太郎、楠本拓矢、松本渉、和泉潔、吉村忍, [ダーク・プールは金融市場を安定化しマーケット・インパクトを低減させるか？～人工市場シミュレーションを用いた検証～|http://sigfin.org/SIG-FIN-012-14/], [第12回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）|http://sigfin.org/%E7%AC%AC12%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 東京
* [口頭発表]2014年1月22日 長瀬舜, 松井藤五郎, 後藤卓, 和泉潔, 陳ユ, 鳥海不二夫, [TradeStationにおける複利型強化学習を用いたStrategy構築|http://sigfin.org/SIG-FIN-012-13/], [第12回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）|http://sigfin.org/%E7%AC%AC12%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 東京
* [口頭発表]2014年1月22日 鈴木裕士、和泉潔, [市場急変時における銘柄間注文伝播の変化に関する分析|http://sigfin.org/SIG-FIN-012-11/], [第12回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）|http://sigfin.org/%E7%AC%AC12%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 東京
* [口頭発表]2014年1月22日 Peng Wang and Kiyoshi Izumi, [Optimized Stock Factors Prediction Model Based on LSA and Multiple SVM Models|http://sigfin.org/SIG-FIN-012-05/], [第12回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）|http://sigfin.org/%E7%AC%AC12%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 東京
* [口頭発表]2014年1月10日 水田孝信，小杉 信太郎, 楠本 拓矢, 松本渉, 和泉潔，吉村忍, ダーク・プールは金融市場を安定化しマーケット・インパクトを低減させるか？ ～人工市場シミュレーションを用いた検証～, [第40回ジャフィー大会|http://www.jafee.gr.jp/01rally/rally-top.html], 2014, 東京.
:2013年:
* [口頭発表] 2013年10月12日 鈴木裕士、和泉潔, 市場急変時における銘柄間情報伝播の変化に関する分析, [第11回金融情報学研究会(SIG-FIN)|http://bit.ly/1e5cFFY], 東京.
* [口頭発表] 2013年10月12日 水田孝信、和泉潔、八木勲、吉村忍, 人工市場を用いた大規模誤発注による市場混乱を防ぐ制度・規制の検証 ～ トリガー式アップティック・ルールを中心に ～, [第11回金融情報学研究会(SIG-FIN)|http://bit.ly/1e5cFFY], 東京.
* [口頭発表] 2013年10月12日 叶小舟、和泉潔, 価格単位と高頻度取引が取引戦略の収益に及ぼす影響の分析, [第11回金融情報学研究会(SIG-FIN)|http://bit.ly/1e5cFFY], 東京.
* [招待講演] 2013年9月22日 K. Izumi, Workflow monitoring and room design by data gathering from a surgical room, [Modeling and Monitoring of Computer Assisted Interventions (M2CAI)|http://twins.twmu.ac.jp/m2cai2013/], Nagoya.
* [口頭発表] 2013年9月17-20日 Saki Kawakubo, Kiyoshi Izumi, Shinobu Yoshimura, Impact of delta hedging on underlying market:  Multi-agent model approach, [合同エージェントワークショップ＆シンポジウム2013（JAWS2013）|http://jaws-web.org/event/jaws2013/], 南紀白浜
* [口頭発表] 2013年8月5日 川久保 佐記, 和泉 潔, 吉村 忍, 人工市場を用いたデルタヘッジ取引の原資産市場への影響分析, [第39回ジャフィー大会(2013年度夏季)|http://www.jafee.gr.jp/01rally/rally-top.html], 東京
* [口頭発表] 2013年8月5日  水田 孝信,早川 聡, 和泉 潔, 吉村 忍, 人工市場シミュレーションを用いた取引市場間におけるティックサイズと取引量の関係性分析, [第39回ジャフィー大会(2013年度夏季)|http://www.jafee.gr.jp/01rally/rally-top.html], 東京
* [口頭発表] 2013年6月7日 川久保 佐記, 和泉 潔, 吉村 忍, [市場間連成を考慮した人工市場によるリスクヘッジ行動の影響分析|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/paper-74.html], [2013年度人工知能学会全国大会（第27回）JSAI2013|http://www.ai-gakkai.or.jp/conf/2013/],「OS-16 金融情報学」, 富山.
* [口頭発表] 2013年6月7日 水田 孝信, 和泉 潔, 八木 勲, 吉村 忍, [人工市場を用いた大規模誤発注が価格変動に与える影響の分析|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/paper-34.html], [2013年度人工知能学会全国大会（第27回）JSAI2013|http://www.ai-gakkai.or.jp/conf/2013/],「OS-16 金融情報学」, 富山.
* [口頭発表] 2013年6月7日 王 鵬, 和泉 潔, 吉村 忍, [Indirect Factors to the Stock Price Prediction via Google Trends|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/paper-292.html], [2013年度人工知能学会全国大会（第27回）JSAI2013|http://www.ai-gakkai.or.jp/conf/2013/],「OS-16 金融情報学」, 富山.
*[論文]2013年3月19日 宮崎 文吾,和泉 潔,鳥海 不二夫,髙橋 諒,「混合ガウスモデルを用いた市場注文状況の変化の検出」,[JPXワーキング・ペーパー|http://www.tse.or.jp/about/seisaku/wp/] vol. 3, 2013.
* 2013年3月19日 川久保 佐記, 和泉 潔, 吉村 忍,  [原資産市場オプション市場の相互作用を考慮したマルチエージェントシミュレーションモデルの構築|http://sigfin.org/SIG-FIN-010-05/],  [第10回ファイナンスにおける人工知能応用研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC10%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/]， 東京
* 2013年3月19日 迫村光秋, 和泉潔、セーヨー サンティ, [Twitterのテキストとネットワークの解析による経済動向分析|http://sigfin.org/SIG-FIN-010-04/],  [第10回ファイナンスにおける人工知能応用研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC10%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/]， 東京
* 2013年3月19日 水田孝信，宮崎文吾，人工知能学会 [第10回ファイナンスにおける人工知能応用研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC10%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/]， 招待講演， 東京
*[論文]2013年1月30日 水田 孝信,早川 聡、和泉 潔,吉村 忍,「人工市場シミュレーションを用いた取引市場間におけるティックサイズと取引量の関係性分析」, [JPXワーキング・ペーパー|http://www.tse.or.jp/about/seisaku/wp/] vol. 2, 2013.
* 2013年1月26日 水田孝信，和泉潔，八木勲，吉村忍, 人工市場を用いた値幅制限・空売り規制・アップティックルールの検証, [第38回ジャフィー大会|http://www.jafee.gr.jp/01rally/rally-top.html], 2013, 東京.
:2012年: 
*   和泉 潔, 集団としての人間の行動軌跡解析と場のデザイン, JSTさきがけ 情報環境と人領域 [第1期生成果報告会|http://www.human-jst.jp/topics/no-1-symposium/], 2012年12月21日, 東京
*  水田孝信，和泉潔，八木勲，吉村忍, 金融危機を誘発する学習過程を実装した人工市場におけるサーキット・ブレーカーと空売り規制の分析, [行動経済学会第6回大会|http://www.abef.jp/event/20121208/event6.html], 2012年12月8日, 東京.
*迫村光秋, 和泉潔 , [twitterテキストマイニングによる経済動向分析|http://sigfin.org/SIG-FIN-009-08/], [第9回ファイナンスにおける人工知能応用研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC9%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 2012年11月17日, 横浜
* 松井藤五郎  , 後藤卓 , 和泉潔, [複利型強化学習における投資比率最適化手法の検討|http://sigfin.org/SIG-FIN-009-06/], [第9回ファイナンスにおける人工知能応用研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC9%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 2012年11月17日, 横浜
* 水田孝信, 和泉潔, 八木勲, 吉村忍, [人工市場を用いた値幅制限・空売り規制・アップティックルールの検証|http://sigfin.org/SIG-FIN-009-03/], [第9回ファイナンスにおける人工知能応用研究会|http://sigfin.org/%E7%AC%AC9%E5%9B%9E%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%BC%9A/], 2012年11月17日, 横浜
* 和泉　潔, 可能世界ブラウザによる手術室内レイアウトデザイン, [第3回 データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会|http://www.ai.soc.i.kyoto-u.ac.jp/docmas/ja/], 2012年11月15日, 横浜
*  和泉　潔, 可能世界ブラウザ ～ビッグデータ解析とエージェントシミュレーション～, さきがけシンポジウム「[情報学による未来社会のデザイン|http://www.info.jst.go.jp/event/godosympo/index.html]」, 2012年11月8日, 東京
* 和泉　潔, 池田　竜一, 山本　仁志, 諏訪　博彦, 岡田　勇, 磯崎　直樹, 服部　進, 可能世界ブラウザとしてのエージェントシミュレーション ～ ターゲットマーケティングへの応用 ～, [合同エージェントワークショップ＆シンポジウム JAWS2012|http://jaws-web.org/event/jaws2012/], 2012年10月26日, 掛川 
** 最優秀論文賞
* 柴田　一樹, 和泉　潔, 磯崎　直樹, 吉村　忍, 閲覧行動タイプに基づいたウェブ広告配信シミュレーションモデル, [合同エージェントワークショップ＆シンポジウム JAWS2012|http://jaws-web.org/event/jaws2012/], 2012年10月26日, 掛川
** IEEE Computer Society Japan Chapter JAWS Young Researcher Award, 企業賞
* [招待講演] 和泉 潔, 可能世界ブラウザ：エージェントシミュレーションによる社会デザイン, 日本機械学会[第25回計算力学講演会|http://www.jsme.or.jp/conference/cmdconf12-2/index.html] , 神戸, 2012年10月7日 
* [招待講演] 和泉 潔, 金融市場における自動取引戦略の生態学, 進化経済学会 ミニ・シンポジウム「[技術と進化経済学/先端技術から長期展望まで|http://www.jafee.org/diary.cgi?no=30]」, 2012年7月14日, 東京.
* 和泉 潔, [可能世界ブラウザ: マッシブデータ解析とエージェントシミュレーション|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-102.html], 2012年度人工知能学会全国大会（第26回）, 2012年6月14日, 山口.
* 蔵本 貴久 和泉 潔 吉村 忍 石田 智也 中嶋 啓浩 松井 藤五郎 吉田 稔 中川 裕志, [新聞記事のテキストマイニングによる長期市場動向の分析|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-104.html], 2012年度人工知能学会全国大会（第26回）, 2012年6月15日, 山口.
* 水田 孝信 和泉 潔 吉村 忍, [人工市場における学習プロセスの必要性検証|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-4.html], 2012年度人工知能学会全国大会（第26回）, 2012年6月15日, 山口.
* 松井 藤五郎 後藤 卓 和泉 潔 陳 ユ, [複利型強化学習における投資比率の最適化|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-652.html], 2012年度人工知能学会全国大会（第26回）, 2012年6月15日, 山口.
* 後藤 卓 松井 藤五郎 和泉 潔, [最急降下法を用いたCDSプロキシヘッジにおける最適ヘッジ比率の学習|https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-653.html],  2012年度人工知能学会全国大会（第26回）, 2012年6月15日, 山口.
* [招待講演] 和泉 潔, 金融市場 とビッグデータサイエンス, MPTフォーラム, 2012年月5日, 東京.
* [招待講演] 和泉 潔, 教育現場におけるMASの利用事例紹介-プログラミングだけでないプログラミングの講義, [第12回MASコンペティション|http://mas.kke.co.jp/modules/tinyd3/], 2012年3月9日, 東京.
** [発表スライドPDF|http://mas.kke.co.jp/event/mas_competition12/s2.pdf]
* 水田 孝信, 八木 勲, 和泉 潔,  [市場暴落後の反発時における投資家の振る舞いと人工市場への示唆|http://sigfin.org/SIG-FIN-008-01/], 第8回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）, 2012年1月28日 東京.
*  松井 藤五郎 後藤 卓 和泉 潔 陳 ユ, [オンライン勾配法による投資比率最適化付き複利型強化学習|http://sigfin.org/SIG-FIN-008-07/], 第8回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）, 2012年1月28日 東京.
:2011年:
* 和泉 潔, [室内移動シミュレーションのための軌跡マイニング|https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=233&item_no=1&page_id=13&block_id=8], 人工知能学会　創立25周年記念 合同研究会・シンポジウム, 2011年12月14日, 横浜.
* 八木 勲、水田孝信、和泉 潔, 人工市場を用いた市場暴落後における反発メカニズムの一考察, 合同エージェントワークショップ&シンポジウム2011(JAWS2011), 2011, 熱海, (2011.10.26-28)
* 水田 孝信, 八木 勲, 和泉 潔, 株式市場急落後の反発に関する分析 ～シミュレーション研究との比較～,2011年 第35回ジャフィー大会,  2011年10月14日 東京.
* 松井藤五郎，石田智也，中嶋啓浩，和泉潔，吉田稔，中川裕志, [新聞記事を対象とした時系列テキスト分析による市場予測|http://sigfin.org/SIG-FIN-007-08/], 第7回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）, 2011年10月1日 東京.
* 八木 勲, 水田 孝信, 和泉 潔,[人工市場を用いた市場暴落後における反発メカニズムの一考察|http://sigfin.org/SIG-FIN-007-02/], 第7回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）, 2011年10月1日 東京.
* 水田 孝信, 八木 勲, 和泉 潔,[株式市場急落後の反発に関する分析 ～シミュレーション研究との比較～|http://sigfin.org/SIG-FIN-007-01/], 第7回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）, 2011年10月1日 東京.
* [招待講演] 和泉 潔, エージェントシミュレーションはリスク予防に役立つか, 日本ソフトウェア科学会第28回大会, 2011年9月29日, 那覇.
* [チュートリアル講演] 和泉 潔, 実世界とエージェントシミュレーションの現状と課題, 平成23年（2011年）電気学会 電子・情報・システム部門大会, 2011年9月8日，富山.
* 和泉潔, 後藤卓, 松井藤五郎, 経済リポートのテキスト分析による金融市場動向推定, [信学第１回テキストマイニング・シンポジウム|http://bit.ly/gPwy0S]. 2011年7月8日, 東京.
* 八木 勲，水田 孝信，和泉 潔, 人工市場を用いた空売り規制による株式市場の影響分析, 第28回応用経済時系列研究会, 2011年6月25日, 東京.
* 和泉 潔,池田 翔,石田 智也,中嶋 啓浩,松井 藤五郎,吉田 稔,中川 裕志,本多 隆虎 , [テキスト分析による業種別平均株価の動向推定|http://kaigi.org/jsai/webprogram/2011/paper-155.html], 2011年度人工知能学会全国大会（第25回）, 2011年6月2日, 盛岡.
* 吉田 稔,中川 裕志,石田 智也,中嶋 啓浩,松井 藤五郎,和泉 潔,池田 翔,本多 隆虎 , [ニュース記事クラスタリングによる取引高予測の試み|http://kaigi.org/jsai/webprogram/2011/paper-82.html], 2011年度人工知能学会全国大会（第25回）, 2011年6月2日, 盛岡.
* 松井 藤五郎,後藤 卓,和泉 潔,陳 昱 , [複利型強化学習を用いた国債銘柄選択|http://kaigi.org/jsai/webprogram/2011/paper-297.html], 2011年度人工知能学会全国大会（第25回）, 2011年6月2日, 盛岡.
* ［招待講演］ 和泉潔, 松井藤五郎,Web上のテキストから金融市場が予測できるか ～ 金融テキストマイニング研究の紹介 ～, 電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会, 2011年5月26日, 東京.
* ［招待講演］ 和泉潔, 実世界とエージェントシミュレーション, 電気学会 全国大会.
* ［招待講演］ 和泉潔, 松井藤五郎, 金融市場におけるテキストマイニング, 電子情報通信学会　総合大会.
* ［招待講演］ 和泉潔, [「みんなの気分」で株式市場が分かるか|http://www.collective-knowledge.net/assets/files/sigpmkt/handout6-1.pdf], 日本経営工学会 「予測市場と集合知活用」研究部会, 2011年3月11日, 東京.
*吉田稔，中川裕志，石田智也，中嶋啓浩，松井藤五郎，和泉潔，池田翔，本多隆虎,[ニュース記事の見出しを利用した取引高予測の試み|http://sigfin.org/SIG-FIN-006-09/],第6回ファイナンスにおける人工知能応用研究会, 2011.
* 余野京登，和泉潔，後藤卓，松井藤五郎，陳昱, [英文経済レポートのテキストマイニング分析ツールの開発|http://sigfin.org/SIG-FIN-006-10/],第6回ファイナンスにおける人工知能応用研究会, 2011.
:2010年:
* 和泉 潔, 集団としての人間の行動軌跡解析と場のデザイン, 合同エージェントワークショップ(JAWS2010), 2010.
* 櫻井 祐子, 和泉 潔, 大澤 博隆, 中西 英之, 平山 勝敏, 村上 陽平, マルチエージェントコミュニティの未来予想図(パネルディスカッション), 合同エージェントワークショップ(JAWS2010), 2010.
* 中島秀之，栗原聡, 和泉 潔, 服部 宏充, 寺野 隆雄, シミュレーションにおける模倣から創発への転換(パネルディスカッション), 合同エージェントワークショップ(JAWS2010), 2010.
* 和泉 潔, 金融市場分析のための経済情報抽出と人工市場に関する研究, 合同エージェントワークショップ(JAWS2010), 2010.
* 松井藤五郎, 後藤卓, 和泉潔, 陳昱, [複利型強化学習を用いた国債の金利とデフォルト確率に基づく銘柄選択|http://sigfin.org/SIG-FIN-005-03/], 第5回ファイナンスにおける人工知能応用研究会, 2010.
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* 和泉 潔・植田 一博, [コンピュータの中の市場: 認知機構をもつエージェントからなる 人工市場の構築とその評価|http://staff.aist.go.jp/kiyoshi.izumi/paper/jcss98_html/index.html], 情報処理学会研究報告 99-ICS-115, pp47-54, 1999.
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* 和泉 潔・大勝 孝司 (1996), 人工市場モデルによる外国為替ディーラーの 学習行動の分析, 情報処理学会人工知能研究会報告, Vol.96, No.106, pp91-98. 
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* 和泉 潔・大勝 孝司 (1995), 人工市場アプローチによる為替レートの分析, 情報処理学会人工知能研究会報告, Vol.95, No.102, pp7-12. 
** ([PDF 693Kb|http://staff.aist.go.jp/kiyoshi.izumi/paper/joho.pdf])
* 和泉 潔・大勝 孝司 (1995), 遺伝的アルゴリズムを用いた外国為替市場のシミュレーション, 第9回人工知能学会全国大会, pp 347-350.
!! 会議論文
:2021年:
* [国際会議] Kiyoshi Izumi, Hitomi Sano, Hiroki Sakaji, [Economic Causal-Chain Search and Economic Indicator Prediction using Textual Data|https://aclanthology.org/2021.fnp-1.3/], Proceedings of the 3rd Financial Narrative Processing Workshop, 2021.
:2020年:
* [国際会議]  Masanori Hirano, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi and Hiroki Sakaji,  Implementation of Real Data for Financial Market Simulation using Clustering, Deep Learning, and Artificial Financial Market, [the 23rd International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2020)|http://uchiya.web.nitech.ac.jp/prima2020/], Nov 18-20, 2020
* [国際会議] Masanori Hirano, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi and Taisei Mukai, Simulation of Unintentional Collusion Caused by Auto Pricing in Supply Chain Markets,  [the 23rd International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2020)|http://uchiya.web.nitech.ac.jp/prima2020/], Nov 18-20, 2020
* [国際会議] Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita and Kiyoshi Izumi, SSNN: Sentiment Shift Neural Network, SIAM International Conference on Data Mining (SDM), Ohio, USA, May, 2020.  (to appear) (acceptance rate = 24.0% (75/312))
* [国際会議] Kiyoshi Izumi, Shintaro Suda and Hiroki Sakaji, Economic News Impact Analysis Using Causal-Chain Search from Textural Data, The AAAI-20 Workshop on Knowledge Discovery from Unstructured Data in Financial Services, New York, USA, February, 2020.
* [国際会議] Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita and Kiyoshi Izumi, Word-level Contextual Sentiment Analysis with Interpretability, the Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-20), February 7-12, 2020, New York, US. (to appear) (20.6% acceptance rate)
:2019年:
* [国際会議] Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, and Tatsuo Yamashita, Word-level Contextual Sentiment Analysis with Interpretability, [the Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-20)|https://aaai.org/Conferences/AAAI-20/], February 7-12, 2020, New York, US.
** an acceptance rate of 20.6%
* [国際会議] Masahiro Suzuki, Toshiya Katagi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, and Yasushi Ishikawa,Stock Price Analysis Using Combination of Analyst Reports and Several Documents, [the 2nd International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC 2019)|http://www.panda.sys.t.u-tokyo.ac.jp/CDEC/2019/], November 8th, 2019 in conjunction with IEEE ICDM 2019, Beijing, China
* [国際会議] Yuta Niki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, and Hiroyasu Matsushima,  Causal Sentence Extraction from Multilingual Texts Using End-to-End LSTM Models, [the 2nd International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC 2019)|http://www.panda.sys.t.u-tokyo.ac.jp/CDEC/2019/], November 8th, 2019 in conjunction with IEEE ICDM 2019, Beijing, China
* [国際会議] Hiroki Sakaji, Yasutomo Kimura, Izumi Kiyoshi, and Hiroyasu Matsushima, Extraction of Volitional Utterances from Japanese Local Political Corpus, [the 2nd International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC 2019)|http://www.panda.sys.t.u-tokyo.ac.jp/CDEC/2019/], November 8th, 2019 in conjunction with IEEE ICDM 2019, Beijing, China
* [国際会議] Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matshushima and Hiroki Sakaji, Comparison of Behaviors of Actual and Simulated HFT Traders for Agent Design, [the 22nd International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2019)|https://prima2019.di.unito.it/], Torino, Italy, October 28th-31st, 2019
**  Full papers (an acceptance rate of 26%)
** Nomination for Best Paper Award (3 / 112 papers)
* [国際会議] Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, and Tatsuo Yamashita, CSNN: Contextual Sentiment Neural Network, [IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2019)|http://icdm2019.bigke.org/], November 8-11, 2019, Beijing.
**  18.5% acceptance rate.
* [国際会議] Ryo Hamawaki, Jun'ichi Ozaki, Izumi Kiyoshi, Takashi Shimada, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Chain Bankruptcy Simulation Considering Investment Banks to Companies, [2019 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2019)|http://smc2019.org/], 06-09 October 2019, Bari, Italy
* [国際会議] Ryo Hamawaki, Junichi Ozaki, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima and Hiroki Sakaji, Analysis of Investment Effect using MultiplexNetwork Simulation of Banks and Firms, [5th International Conference on Computational Social Science (IC2S2)|https://2019.ic2s2.org/], July 18 2019, Amsterdam, The Netherlands
* [国際会議] Kiyoshi Izumi and Hiroki Sakaji, [Economic Causal-Chain Search using Text Mining Technology|https://www.aclweb.org/anthology/W19-5510/],  [the First Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP)|https://sites.google.com/nlg.csie.ntu.edu.tw/finnlp/] in conjunction with [IJCAI 2019|https://ijcai19.org/] @ August 12, 2019, Macao, China
** Best Paper Award
* [国際会議] Hiroki Sakaji, Ryota Kuramoto, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada and Keita Sunakawa, [Financial Text Data Analytics Framework for Business Confidence indices and Inter-Industry Relations|https://www.aclweb.org/anthology/W19-5507/], [the First Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP)|https://sites.google.com/nlg.csie.ntu.edu.tw/finnlp/] in conjunction with [IJCAI 2019|https://ijcai19.org/] @ August 12, 2019, Macao, China
* [国際会議] Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada and Hiroyasu Matsushima, Extraction of relationship between Japanese and US interest rates using machine learning methods, [7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019)|http://www.iaiai.org/conference/aai2019/conference/scai-2019/], July 11 2019, Toyama, Japan.
* [国際会議] Kei Nakagawa, Shingo Sashida, Hiroki Sakaji and Kiyoshi Izumi, Economic Causal Chain and Predictable Stock Returns, [7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019)|http://www.iaiai.org/conference/aai2019/conference/scai-2019/], July 11 2019, Toyama, Japan.
* [国際会議] Kyoto Yono, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada and Hiroyasu Matsushima, Analysis of Macro Economic Uncertainty from News Text with Financial market, [7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019)|http://www.iaiai.org/conference/aai2019/conference/scai-2019/], July 11 2019, Toyama, Japan.
** Awarded as "Honorable paper"
* [国際会議] Iwao Maeda, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, David Degraw, Atsuo Kato and Michiharu Kitano, Effectiveness of Uncertainty Consideration in Neural-Network-Based Financial Forecasting, [7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019)|http://www.iaiai.org/conference/aai2019/conference/scai-2019/], July 11 2019, Toyama, Japan.
* [国際会議] Yoshinori Tanaka, Syunya Kodera, Fumihito Sato, Hiroki Sakaji and Kiyoshi Izumi, The Extraction of Future-Oriented Sentences from Annual Reports, [7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019)|http://www.iaiai.org/conference/aai2019/conference/scai-2019/], July 11 2019, Toyama, Japan.
* [国際会議]  Yono Kyoto, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada and Hiroyasu Matsushima, Measuring Macroeconomic Uncertainty from News Text by Supervised LDA for Investor’s Decision Making, [International Conference on Decision Economics (DECON)|https://www.decision-economics.net/], June 26 2019, Avila, Spain.
* [国際会議]  Iwao Maeda, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, David Degraw, Hirokazu Tomioka, Atsuo Kato and Michiharu Kitano, Learning Uncertainty in Market Trend Forecast Using Bayesian Neural Networks, [International Conference on Decision Economics (DECON)|https://www.decision-economics.net/], June 27 2019, Avila, Spain.
* [国際会議] Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubiuchi, and Tatsuo Yamashita, Concept Cloud-based Sentiment Visualization for Financial Reviews, [International Conference on Decision Economics (DECON)|https://www.decision-economics.net/], June 28 2019, Avila, Spain.
* [国際会議] Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada and Hiroyasu Matsushima, [Japanese long-term interest rate forecast considering the connection between the Japanese and US yield curve|https://doi.org/10.1109/CIFEr.2019.8759107], [IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics|http://www.ieee-cifer.org/website_cifer/about_2019.html], Shenzhen, China, May 4-5, 2019
** DOI: [10.1109/CIFEr.2019.8759107|https://doi.org/10.1109/CIFEr.2019.8759107]
* [国際会議] Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita and Kiyoshi Izumi, [Word-level Sentiment Visualizer for Financial Documents|https://doi.org/10.1109/CIFEr.2019.8759116], [IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics|http://www.ieee-cifer.org/website_cifer/about_2019.html], Shenzhen, China, May 4-5, 2019
** DOI: [10.1109/CIFEr.2019.8759116|https://doi.org/10.1109/CIFEr.2019.8759116]
* [国際会議] Atsuki Nakayama, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Takashi Shimada and Kenta Yamada,  [Short-term Stock Price Prediction by Analysis of Order Pattern Images|https://doi.org/10.1109/CIFEr.2019.8759057], [IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics|http://www.ieee-cifer.org/website_cifer/about_2019.html], Shenzhen, China, May 4-5, 2019
** DOI: [10.1109/CIFEr.2019.8759057|https://doi.org/10.1109/CIFEr.2019.8759057]
* [国際会議] Kyoto Yono, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima and Takashi Shimada,  [Extraction of  Focused Topic and Sentiment of Financial Market by using Supervised Topic Model for Price Movement Prediction|https://doi.org/10.1109/CIFEr.2019.8759119], [IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics|http://www.ieee-cifer.org/website_cifer/about_2019.html], Shenzhen, China, May 4-5, 2019
** DOI: [10.1109/CIFEr.2019.8759119|https://doi.org/10.1109/CIFEr.2019.8759119]
* [国際会議] Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Masaki Kohana, Yasunao Takano and Kiyoshi Izumi, Estimation of Tags using Various Data for Online Videos, [The 33-rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2019)|http://voyager.ce.fit.ac.jp/conf/aina/2019/],  Matsue, March 2019.
* [国際会議] Hirofumi Yamamoto, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Yuki Yamashita, Kyohei Osawa, Kiyoshi Izumi and Tadashi Shimada, Forecasting Crypto-Asset Price using Influencer Tweets,  [The 33-rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2019)|http://voyager.ce.fit.ac.jp/conf/aina/2019/],  Matsue, March 2019.
* [国際会議] Kei Nakagawa, Tomoki Ito, Masaya Abe, Kiyoshi Izumi, Deep Recurrent Factor Model: Interpretable Non-Linear and Time-Varying Multi-Factor Model, [AAAI-19 workshop on Network Interpretability for Deep Learning|http://networkinterpretability.org/], Hawaii, US, January 2019
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* Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita, [Development of an Interpretable Neural Network Model for Creation of Polarity Concept Dictionaries|http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8215791&isnumber=8215629], The 2017 IEEE International Conference on Data Mining Workshops, pp.1122-1131, New Orleans, USA, November, 2017. doi: 10.1109/ICDMW.2017.159
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* [会議論文] Tomoki Ito, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi and Tatsuo Yamashita,  Polarity propagation of financial terms for market trend analyses using news articles, IEEE [WCCI 2016|http://www.wcci2016.org/], 2016年７月24-29日、カナダ.
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:2015年:
* Takuma Torii, Kiyoshi Izumi, Kenta Yamada, Shock transfer by arbitrage trading and the role of circuit breakers, The 21st International Conference on Computing in Economics and Finance 2015 (CEF2015), Taipei, Taiwan, June 20--22, 2015.
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* Takuma Torii, Kiyoshi Izumi, Kenta Yamada. ``Whole Tokyo Stock Exchange Market Simulation Project: Design of Financial Market Regulations using Agent-based Simulation''. JST/CREST International Symposium on Post Petascale System Software (ISP2S2), IRC of Kobe University and RIKEN AICS, Kobe, Japan, December 2-4, 2014.
* Naoki Matsumura, Kiyoshi Izumi, Kenta Yamada, A Marketing Simulation of a Retail Store with the Consumer Reactions to Stock-outs, Social Modeling and Simulations + Econophysics Colloquium 2014, Kobe,2014年11月5日.
* Yuki Kusada, Tkanohbu Mizuta, S. Hakawa,Kiyoshi Izumi, Impacts of Position-Based Market Makers on Markets' Shares of Trading Volumes - An Artificial Market Approach, Social Modeling and Simulations + Econophysics Colloquium 2014,Kobe,2014年11月5日.
* Takuma Torii, Kiyoshi Izumi, Kenta Yamada, Multi-Asset Artificial Market Simulation:Test of Market-wide Circuit Breaker Regulation, Social Modeling and Simulations + Econophysics Colloquium 2014,Kobe,2014年11月5日.
*  Takanobu Mizuta, Kiyoshi Izumi, Isao Yagi and Shinobu Yoshimura，” Regulations' Effectiveness for Market Turbulence by Large Mistaken Orders using Multi-Agent Simulation”, [IEEE Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics 2014|http://www.ieee-cifer.org/], London, 2014年3月27日.
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** 3rd Best Paper Award
:2013年:
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* Takanobu MIZUTA, Kiyoshi IZUMI, Shinobu YOSHIMURA, Price Variation Limits and Financial Market Bubbles: Artificial Market Simulations with Agents’ Learning Process, 2013 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), CD-ROM, Singapore, (2013.4.16-19)
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