• SAT (The Propositional Satisfiability Problem; 命題論理の充足可能性判定問題)
  • グリッド計算
  • プランニングとスケジューリング
  • Web インテリジェンス
  • データマイニング
  • アクション言語による知識表現と推論,学習
  • 結論発見・定理証明


  1. 藤井 樹,伊藤 靖展,鍋島 英知:学生の選好に同順位を含む研究室配属問題,人工知能学会論文誌,Vol.34, No.3,2019.5.1,
  2. 宋 剛秀, 番原 睦則, 田村 直之, 鍋島 英知:SATソルバーの最新動向と利用技術. コンピュータソフトウェア, Vol.35, No.4, pp.72-92, 2018.11,
  3. Hidetomo Nabeshima, Katsumi Inoue: Coverage-Based Clause Reduction Heuristics for CDCL Solvers, In Proceedings of the 20th International Conference Theory and Applications of Satisfiability Testing (SAT 2017), LNCS, vol. 10491, pp. 136-144, 2017.
  4. 迫 龍哉, 宋 剛秀, 番原 睦則, 田村 直之, 鍋島 英知, 井上克巳:インクリメンタルSAT解法ライブラリとその応用. コンピュータソフトウェア, 33(4):16-29, 2016.
  5. Adrien Rougny, Yoshitaka Yamamoto, Hidetomo Nabeshima, Gauvain Bourgne, Anne Poupon, Katsumi Inoue, Christine Froidevaux: Completing Signaling Networks by Abductive Reasoning with Perturbation Experiments, Late Breaking Papers of the 25th International Conference (ILP 2015), CEUR Workshop Proceedings, Vol.1636, pp.95-100, 2016.
  6. Masahiko Sakai, Hidetomo Nabeshima: Construction of an ROBDD for a PB-constraint in band form and related techniques for PB-solvers, IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, E98-D, pp.1121-1127, 2015.6.
  7. Hidetomo Nabeshima, Koji Iwanuma and Katsumi Inoue: On-The-Fly Lazy Clause Simplification based on Binary Resolvents, In proceedings of IEEE 25th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2013), pp.987-995, Virginia, USA, November 4-6, 2013,
  8. Katsumi Inoue, Andrei Doncescu and Hidetomo Nabeshima: Completing causal networks by meta-level abduction, Machine Learning, Volume 91, Issue 2, pp.239-277, Springer, May, 2013,
  9. 鍋島英知, 岩沼宏治, 井上克巳: GlueMiniSat2.2.5: 単位伝搬を促す学習節の積極的獲得戦略に基づく高速SATソルバー,コンピュータソフトウェア,Vol.29, No.4, pp.146-160, 2012,
  10. Katsumi Inoue, Andrei Doncescu, and Hidetomo Nabeshima. Hypothesizing about Causal Networks with Positive and Negative Effects by Meta-level Abduction. In: Paolo Frasconi and Francesca A. Lisi (eds.), Inductive Logic Programming: Revised Papers from the 20th International Conference (ILP'10), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol.6489, pp.114-129, Springer, 2011.
  11. Gabriel Synnaeve, Katsumi Inoue, Andrei Doncescu, Hidetomo Nabeshima, Yoshitaka Kameya, Masakazu Ishihata, and Taisuke Sato. Kinetic Models and Qualitative Abstraction for Relational Learning in Systems Biology. Proceedings of the International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms (BIOINFORMATICS 2011), pp.47-54, SciTePress, 2011, Received "The Best Student Paper Award".
  12. Miyuki Koshimura, Hidetomo Nabeshima, Hiroshi Fujita, Ryuzo Hasegawa. Solving Open Job-Shop Scheduling Problems by SAT Encoding, IEICE Transactions on Information and Systems, IEICE, Vol.E93-D, No.8, pp.2316-2318, 2010.
  13. Takehide Soh, Katsumi Inoue, Naoyuki Tamura, Mutsunori Banbara and Hidetomo Nabeshima: A SAT-based Method for Solving the Two-dimensional Strip Packing Problem, Fundamenta Informaticae, 102(3-4): 467--487, IOS Press, 2010.
  14. Katsumi Inoue, Andrei Doncescu, and Hidetomo Nabeshima. Hypothesizing about Networks by Meta-level Abduction. The 20th International Conference on Inductive Logic Programming (ILP 2010), 2010.
  15. Katsumi Inoue, Koichi Furukawa, Ikuo Kobayashi, and Hidetomo Nabeshima. Discovering Rules by Meta-level Abduction. Luc De Raedt (ed.), Inductive Logic Programming: Revised Papers from the 19th International Conference (ILP'09), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol.5989, pp.49-64, Springer, 2010.
  16. Hidetomo Nabeshima, Koji Iwanuma, Katsumi Inoue and Oliver Ray: SOLAR: An Automated Deduction System for Consequence Finding, AI Communications, IOS Press, Vol.23, No.2-3, pp.183-203, 2010.
  17. 多田 知道, 岩沼 宏治, 鍋島 英知:イベント系列マイニングを目的とする新聞記事からの時間情報に基づく単語抽出,人工知能学会論文誌, Vol. 24, No. 6, pp.488-493, 2009.
  18. Katsumi Inoue, Taisuke Sato, Masakazu Ishihata, Yoshitaka Kameya, and Hidetomo Nabeshima. Evaluating Abductive Hypotheses using an EM Algorithm on BDDs. Proceedings of the 21st International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-09), AAAI Press, pp.810-815, 2009.
  19. Koji Iwanuma, Hidetomo Nabeshima and Katsumi Inoue. Toward an Efficient Equality Computation in Connection Tableaux: A Modification Method without Symmetry Transformation. Proceedings of the 7th International Workshop on First-Order Theorem Proving (FTP 2009), pp.19-33, Oslo, Norway, July 6-7, 2009.
  20. Miyuki Koshimura, Hidetomo Nabeshima, Hiroshi Fujita and Ryuzo Hasegawa. Minimal Model Generation with Respect to an Atom Set, Proceedings of the 7th International Workshop on First-Order Theorem Proving (FTP 2009), pp.49-59, Oslo, Norway, July 6-7, 2009.
  21. Koji Iwanuma, Katsumi Inoue, and Hidetomo Nabeshima. Reconsideration of Circumscriptive Induction with Pointwise Circumscription. Journal of Applied Logic, Vol.7, No.3, pp.307-317, 2009.
  22. Takehide Soh, Katsumi Inoue, Naoyuki Tamura, Mutsunori Banbara, and Hidetomo Nabeshima. A SAT-based Method for Solving the Two-dimensional Strip Packing Problem. Proceedings of the 15th International RCRA workshop (RCRA 2008): Experimental Evaluation of Algorithms for Solving Problems with Combinatorial Explosion, CEUR Workshop Proceedings (, Vol. 451, pp.25-39, 2008.
  23. Hidetomo Nabeshima, Koji Iwanuma, and Katsumi Inoue. A Complete Pruning Methods and a Practical Search Strategy for SOL. In: Piotr Rudnicki, Geoff Sutcliffe, Boris Konev, Renate Schmidt, and Stephan Schulz (eds.), Proceedings of the LPAR 2008 Workshops on "Knowledge Exchange: Automated Provers and Proof Assistants" and "The 7th International Workshop on the Implementation of Logics (IWIL 2008)", pp.113-122, CEUR Workshop Proceedings (, Vol.418, 2008.
  24. Koji Iwanuma, Katsumi Inoue, and Hidetomo Nabeshima: Reconsideration of Circumscriptive Induction with Pointwise Circumscription, Proceedings of 2007 Intternational Workshop on Abduction and Induction in Artificial Intelligence (AIAI'07), pp.50--64, 2007.
  25. Hidetomo Nabeshima, Reiko Miyagawa, Yuki Suzuki, and Koji Iwanuma: Rapid Synthesis of Domain-Specific Web Search Engines Based on Semi-automatic Training-Example Generation, Proceedings of the International Conference on Web Intelligence 2006 (WI'06), pp.769-772, 2006. (Short Paper)
  26. 丸山育嗣,岩沼宏治,鍋島英知:緩和法に基づく系列データからの頻出部分系列の高速マイニング,第5回情報科学技術レターズ LF-006,pp.113-116,2006.
  27. 宮川礼子,鈴木 悠生,鍋島英知,岩沼宏治:専門検索エンジンの高速半自動生成法,第5回情報科学技術レターズ LL-005,pp.355-358,2006 .
  28. Hidetomo Nabeshima, Takehide Soh, Katsumi Inoue, and Koji Iwanuma: Lemma Reusing for SAT based Planning and Scheduling. Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 2006 (ICAPS'06), pp.103-112, Jun. 10th 2006.
  29. Koji Iwanuma, Ryuichi Ishihara, Yoh Takano, and Hidetomo Nabeshima: Extracting Frequent Subsequences from a Single Long Data Sequence: A Novel Anti-Monotonic Measure and a Simple On-Line Algorithm. Proceedings of The Fifth IEEE International Conference on Data Mining (ICDM '05), pp.186-193, 2005.
  30. Katsumi Inoue, Koji Iwanuma, and Hidetomo Nabeshima. Consequence Finding and Computing Answers with Defaults. Journal of Intelligent Information Systems, 26: 41-58, 2006.
  31. Koji Iwanuma, Katsumi Inoue, and Hidetomo Nabeshima: Upside-Down Transformation in SOL/Connection Tableaux and its Application. Proceedings of International Colloquium on Theoretical Aspects of Computing (ICTAC05), Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3722, pp.166-179, Springer, 2005.
  32. 石原龍一,岩沼宏治,鍋島英知: 大規模データ系列中に頻出する部分系列のオンライン抽出アルゴリズム,第4回情報科学技術レターズ,LF-002,pp.89-92,2005.
  33. Katsumi Inoue, Hideyuki Bando, and Hidetomo Nabeshima: Inducing Causal Laws by Regular Inference. In: Stefan Kramer and Bernhard Pfahringer (eds.), Inductive Logic Programming: Proceedings of the 15th International Conference (ILP 2005), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 3625, pp.154-171, Springer, 2005.
  34. Hidetomo Nabeshima, Hirohito Nozawa, and Koji Iwanuma: Effective SAT Planning by Lemma-Reusing,
    1. Proceedings of the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA2005), pp.1-6, 2005.
  35. Koji Iwanuma, Yoh Takano, and Hidetomo Nabeshima: On Anti-Monotone Frequency Measures for Extracting Sequential Patterns from a Single Very-Long Data Sequence, IEEE International Conference on Cybernetics and Intelligence Systems (CIS2004), Paper No. WP6.5, 2004
  36. 高野洋,岩沼宏治,鍋島英知: 単一の長大なデータ系列上の系列パターンの出現尺度とその逆単調性,第3回情報科学技術レターズ, LF-012, pp.115-118 , 2004.
  37. Katsumi Inoue, Koji Iwanuma, and Hidetomo Nabeshima. Consequence-finding in Default Theories. In: Henning Christiansen, Mohand-Said Hacid, Troels Andreasen and Henrik Legind Larsen (eds.), In: Flexible Query Answering Systems, Proceedings of the 6th International Conference (FQAS 2004), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 3055, pp. 459-472, Springer, 2004.
  38. 坂東 秀之,井上 克巳,鍋島 英知: アクション言語 A における行動規則の学習,人工知能学会誌,Vol. 18, No. 5, pp.297-304, 2003.
  39. Hidetomo Nabeshima, Koji Iwanuma, and Katsumi Inoue: SOLAR: A Consequence Finding System for Advanced Reasoning. Marta Cialdea Mayer and Fiora Pirri (eds.), Automated Reasoning with Analytic Tableaux and Related Methods: Proceedings of the 11th International Conference TABLEAUX 2003, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 2796, pp. 257-263, Springer, 2003.
  40. Masato Nakamura, Koji Iwanuma, and Hidetomo Nabeshima: Detecting Two Sorts of Correspondences between HTML Documents for Extracting Temporal Differences, Proceedings of the Third IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA2003), pp.611-616, 2003.
  41. Hidetomo Nabeshima, Koji Iwanuma and Katsumi Inoue: Effective SAT Planning by Speculative Computation, Proceeding of 15th Australian Joint Conference on Artificial Intelligence Lecture Notes in Artificial Intelligence Vol.2557, pp.726-727, 2002. (Poster Paper)
  42. 梅原雅之,岩沼宏治,鍋島英知: 事例に基づくシリーズ型HTML文書の意味論理 構造の自動認識,人工知能学会論文誌,Vol.17, No.6E, pp.690-698, 2002.
  43. Masayuki Umehara, Koji Iwanuma, and Hidetomo Nabeshima: A Case-Based Recognition of Semantic Structures in HTML Documents (An Automated Transformation from HTML to XML). In: Proceedings of Third International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL 2002), Manchester UK, August 2002, Lecture Notes in Computer Science Vol.2412, pp.141-147, 2002.
  44. Hidetomo Nabeshima and Katsumi Inoue: Implementing an Action Language Using a SAT Solver, Proceeding of 12th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI2000), pp.96-103, 2000.
  45. 鍋島英知,井上克已,羽根田博正: 有限オートマトンに基づく非決定性アクション言語,情報処理学会論文誌,Vol. 40, No. 10, pp.3661-3671, 1999.
  46. 鍋島英知,井上克已: アクション言語Aのためのオートマトン理論,情報処理学会論文誌,Vol. 38, No. 3, pp.462-471, 1997.


  1. 番原 睦則 , 鍋島 英知,SAT技術の進化,情報処理, Vol.57, No.8, pp.704-709, 2016.7.
  2. 鍋島 英知, 岩沼 宏治, 井上 克巳,SATソルバーの最近の進展,情報処理, Vol.57, No.8, pp.724-729 2016.7.
  3. 鍋島英知, 越村三幸, 番原睦則: SAT / Max-SAT競技会参加記,コンピュータソフトウェア,Vol.29, No.4, pp.9-14, 2012,
  4. 岩沼宏治,鍋島英知,井上克巳: 一階論理上の等号推論:理論と実際,コンピュータソフトウェア,Vol. 28, No.4, pp.282-305, 2011.
  5. 鍋島英知,宋剛秀: 高速SATソルバーの原理,人工知能学会誌,Vol.25, No.1, pp.68-76, 2010.
  6. 岩沼宏治,鍋島英知: SMT:個別理論を取り扱うSAT 技術,人工知能学会誌,Vol.25, No.1, pp.86-95, 2010.
  7. 鍋島英知: SAT によるプランニングとスケジューリング,人工知能学会誌,Vol.25, No.1, pp.114-121, 2010.
  8. 鍋島英知,井上克已: プランニンググラフとSATプランニング,人工知能学会誌,Vol.16, No.5, pp.605-610, 2001.


  1. 鍋島 英知:SAT ソルバーの最近の技術動向,第30回人工知能学会全国大会,1D4-OS-02a-1, 2016.6.6.
  2. 鍋島 英知:高速SATソルバーの実装と理論,第15回プログラミングおよびプログラミング言語ワークショップ(PPL2013),2013.3.5.


  1. 宋 剛秀, 鍋島 英知, 番原 睦則, 田村 直之, 井上 克巳:CEGAR と反例の共有を用いたSAT型CSPソルバーの並列化方法の考察,第112回人工知能基本問題研究会, 人工知能学会研究会資料 SIG-FPAI-B903-02, B5(03):6-11, 人工知能学会, 2020年3月,
  2. 中尾 陸,鍋島 英知:SAT ソルバーにおける学習節簡単化手法に基づくメタ探索戦略の提案,第109回人工知能基本問題研究会,SIG-FPAI-B803, pp.12-15, 2019.03.13
  3. 神原 和裕,鍋島 英知:ポートフォリオ型並列 SAT ソルバーにおける適応型探索戦略,第109回人工知能基本問題研究会,SIG-FPAI-B803, pp.16-19, 2019.03.13
  4. 市澤 拓美,原田 翔規,鍋島 英知:SATソルバーの動的対称性除去における候補削減手法,第109回人工知能基本問題研究会,SIG-FPAI-B803, pp.20-25, 2019.03.13
  5. 福田 晴喜,鍋島 英知:リスタート戦略改善に向けた頻出決定変数パターンのマイニング,第32回人工知能学会全国大会,4K2-OS-16b-05, 2018.6.8.
  6. 後藤 優也,鍋島 英知: 決定的ポートフォリオ型並列SATソルバーの待ち時間削減による高速化手法,第106回人工知能基本問題研究会,SIG-FPAI-106-B509, pp.25-30, 2018.3.16.
  7. 藤井 樹,伊藤 靖展,鍋島 英知: 研究室配属問題のCSP符号化手法の検討, 第31回人工知能学会全国大会,1M2-OS-02b-1, 2017.5.23.
  8. 藤江 柊輔,鍋島 英知: ポートフォリオ型SATソルバーのための分類器の構築手法,第103回人工知能基本問題研究会,SIG-FPAI-B506, pp.1-6, 2017.03.13.
  9. 藤井 樹,伊藤 靖展,鍋島 英知: 同順位を含む研究室配属問題のCSPソルバーによる解法の検討,第103回人工知能基本問題研究会,SIG-FPAI-B506, pp.24-29, 2017.03.13.
  10. 松上 寿支, 鍋島 英知: デバッグ能力強化によるプログラミング初学者向け学習法の設計,第19回プログラミングおよびプログラミング言語ワークショップ(PPL2017),ポスター発表,2017.3.8.
  11. 迫 龍哉,川原 征大,宋 剛秀,番原 睦則,田村 直之,鍋島 英知: SAT型制約ソルバーによるナンバーリンクの解法とその評価,第30回人工知能学会全国大会,1D4-OS-02a-3,2016.6.6.
  12. 後藤 優也,鍋島 英知: CDCLソルバーにおけるZDDを利用した節圧縮表現の導入,第30回人工知能学会全国大会,1D5-OS-02b-2,2016.6.6.
  13. 田村 直之, 井上 克巳, 鍋島 英知, 番原 睦則, 宋 剛秀: クラウド上のソフトウェア要素最適配置問題の解法,第100回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-503, pp.19-24, 2016.03.27.
  14. 三神 直彬,鍋島 英知: SATソルバーの安定性向上のための粗な初期探索手法の検討と提案,第29回人工知能学会全国大会,2H5-OS-03b-2,2015.5.31.
  15. 杉本 拓也,鍋島 英知: CDCLソルバーのための軽量動的簡単化手法,第97回人工知能学会人工知能基本問題研究会,pp.91-96, 2015.3.22.
  16. 横前 菜々子,鍋島 英知: CDCLソルバーにおける学習節の深さに基づく節管理戦略,第97回人工知能学会人工知能基本問題研究会,pp.97-102, 2015.3.22.
  17. 渡辺 大樹,鍋島 英知: SAT変換手法における充足不能コアの抽出,第97回人工知能学会人工知能基本問題研究会,SIG-FPAI-B404, pp.103-108, 2015.3.22.
  18. 田村 直之,宋 剛秀,番原 睦則,鍋島 英知: SAT型制約ソルバーを用いたナンバーリンクの解法,DAシンポジウム2014論文集,pp.215-220, 2014.8.28.
  19. 杉本 拓也,鍋島 英知: CDCLソルバーのための軽量動的包摂検査,第28回人工知能学会全国大会,1D5-OS-11b-2in, 2014.5.12.
  20. 三神 直彬,鍋島 英知: 大規模SAT問題の求解のための緩和解法の検討と提案,第28回人工知能学会全国大会,1D5-OS-11b-4in, 2014.5.12.
  21. 渡辺 大樹,鍋島 英知:最新SATソルバーへの充足不能コア抽出手法の実装,第27回人工知能学会全国大会,2E4-OS-09a-3, 2013.6.5.
  22. 森 淳,鍋島 英知:拡張融合法に基づく次世代SATソルバーの試作,第27回人工知能学会全国大会,2E4-OS-09a-4,2013.6.5.
  23. 寄特勇紀,鍋島英知: 結論発見システム SOLAR の分割統治法による高速化,第26回人工知能学会全国大会,1E1-R-1, 2012.6.12.
  24. 村松匠,鈴木健士郎,鍋島英知,岩沼宏治: 高速充足可能性判定器を用いた命題論理の結論発見器の実装,第26回人工知能学会全国大会,1E3-OS-4-7, 2012.6.12.
  25. 大橋弘幸,鍋島英知: 学習節評価尺度LBDに基づく並列SATソルバーの提案,第26回人工知能学会全国大会,1E3-OS-4-4, 2012.6.12.
  26. 鈴木健士郎,鍋島英知,岩沼宏治: 充足可能性判定器に基づく命題論理の結論発見器の提案,第85回人工知能学会人工知能基本問題研究会,SIG-FPAI-B104, pp.69-74, 2012-2-3.
  27. 村松匠,鍋島英知: SATソルバーの探索戦略効率化に向けた合理的尺度の導入検証,第85回人工知能学会人工知能基本問題研究会,SIG-FPAI-B104, pp.81-86, 2012-2-3.
  28. 寄特勇紀,鍋島英知: SOLタブロー計算法の分割統治アルゴリズムの検討,第85回人工知能学会人工知能基本問題研究会,SIG-FPAI-B104, pp.95-99, 2012-2-3.
  29. 金澤潤二,鍋島英知: 局所対称性除去による CDCL ソルバーの効率改善に向けて,第84回人工知能学会人工知能基本問題研究会,SIG-FPAI-B103, pp.37-42, 2011-12-16.
  30. 鍋島英知,岩沼宏治,井上克巳: GlueMiniSat 2.2.5:単位伝播を促す学習節の積極的獲得戦略に基づく高速SAT ソルバー, 日本ソフトウェア科学会第28 回大会, 6E-1, 2011-9-29.
  31. 金澤潤二,鍋島英知: 局所対称性除去によるCDCLソルバーの効率化手法の検討, 日本ソフトウェア科学会第28 回大会, 2B-3, 2011-9-27.
  32. 鈴木 健士郎, 鍋島 英知: SOL タブロー計算法に基づく命題論理の充足可能性判定器の実現, 第25回人工知能学会全国大会, 3J1-OS7-8, 2011.
  33. 寄特 勇紀, 鍋島 英知: 結論発見手続き SOL タブロー計算法の分割統治法に基づく効率化, 第25回人工知能学会全国大会, 1J3-3, 2011.
  34. 村松 匠, 鍋島 英知: ポートフォリオ型戦略の導入による結論発見システム SOLAR の効率改善, 第25回人工知能学会全国大会, 2I1-3, 2011.
  35. 山本 泰生,鍋島 英知,岩沼 宏治: 一般双対化問題における 冗長節生成の抑制法とその評価, 第25回人工知能学会全国大会, 3J1-OS7-9, 2011.
  36. 鍋島 英知, 岩沼 宏治: リテラルブロック距離に基づく良い学習節の評価と獲得による SAT ソルバの性能改善,第81回人工知能学会人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B004, pp.1-6, 2011-01-31.
  37. 山本泰生,鍋島英知,岩沼 宏治: Non-monotone dualization via monotone dualization, 第81回人工知能学会人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B004, pp.7-12, 2011-01-31.
  38. 平林宏基,岩沼宏治,山本泰生,鍋島 英知: WEB検索高度化のためのアンサンブル学習に基づく訓練事例の精錬,電子情報通信学会技術研究報告. AI Vol.110, No.105, pp.25-30, 2010-06-18.
  39. 鈴木健士郎,鍋島英知,岩沼宏治:結論発見手続きSOLタブロー法のための多重探索戦略の提案,第80回人工知能学会人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B003, pp.19-24, 2010.
  40. 越村三幸,鍋島英知,藤田博,長谷川隆三:SAT変換による未解決ジョブショップスケジューリング問題への挑戦,スケジューリング・シンポジウム2009講演論文集, pp.209-213, 岡山大学, 2009.9.17.
  41. 村田拓也,岩沼宏冶,鍋島英知:長大な単一系列データにおける頻出飽和系列の高速マイニング,第9回データマイニングと統計数理研究会,SIG-DMSM-A803,pp.74-78, 2009.3.4.
  42. 村田順平,岩沼宏治,石原龍一,鍋島英知:精度保証付きオンライン型高速系列データマイニング,第9回データマイニングと統計数理研究会,SIG-DMSM-A803,pp79-85,2009.3.4.
  43. 多田知道,岩沼宏治,鍋島英知:時系列テキストデータからの時間的出現依存関係に基づく重要単語の抽出,第9回データマイニングと統計数理研究会,SIG-DMSM-A803,pp.86-??, 2009.3.4.
  44. 高見明秀,鍋島英知,岩沼宏治:並列分散型SATソルバにおける探索空間の分割手法の提案,電子情報通信学会技術研究報告 IEICE-SS-444, pp.23-28,佐賀大学,2009.3.2.
  45. バユユディスティラ,岩沼宏冶,鍋島英知:文法推論に基づく無損失データ圧縮の改善,電子情報通信学会技術研究報告 IT Vol.108,No.202,pp.13-18,2008.9.4.
  46. 村田順平,岩沼宏治,大塚尚樹,鍋島英知:情報量と頻度に基づく系列データマイニングにおける非同期パターンの抽出と効率化,第7回情報科学技術フォーラム,F-021,pp359-362,2008.
  47. 多田知道,岩沼宏治,鍋島英知:イベント時系列マイニングを目的とする新聞記事からの時系列情報に基づく単語抽出,第7回情報科学技術フォーラム,F-047,pp425-428,2008.
  48. Yudistira Bayu:文法推論に基づくlosslessデータ圧縮方法の開発,第7回情報科学技術フォーラム,F-019,pp353-354,2008.
  49. 村田順平,岩沼宏治,大塚尚貴,鍋島英知:情報量と頻度に基づく系列データマイニングにおける非同期パターンの抽出と効率化,第6回データマイニングと統計数理研究会,SIG-DMSM-A703, pp.61-68, 2008.
  50. 市川博規,岩沼宏治,鍋島英知:因果関係抽出を目的としたコンフィデンスに基づく高速系列データマイニング,第68回人工知能学会人工知能基本問題研究会,SIG-FPAI-A703-12,pp.65-70,2007.
  51. 多田知道,岩沼宏治,鍋島英知:イベント系列マイニングを目的とする新聞記事からの時系列情報に基づく単語抽出,第68回人工知能学会人工知能基本問題研究会,SIG-FPAI-A703-12,pp.71-76,2007.
  52. 田村直之,多賀明子,番原睦則,宋剛秀,鍋島英知,井上克巳:ショップ・スケジューリング問題のSAT変換による解法,スケジューリング・シンポジウム2007講演論文集,pp.97-102, 2007.
  53. 高見明秀,鍋島英知,岩沼宏治:マルチコア環境に向けた高速並列SATソルバの開発,第6回情報科学技術フォーラム,F-45,pp.447-450, 中京大学, 2007.9.7.
  54. 高見明秀,鍋島英知,岩沼宏治:マルチコア環境向け並列SATソルバの開発,電子情報通信学会技術研究報告 AI2007-2, pp.7-12, 機会振興会館,2007.5.24.
  55. 吉田修,岩沼宏治,鍋島英知:階層パターンの抽出を目指した系列データマイニング,電子情報通信学会技術研究報告 AI2006-60~76,pp.45-48,2007.
  56. 大塚尚貴,岩沼宏治,鍋島英知:情報量と頻度に基づく知的系列データマイニング系列,人工知能学会データマイニングと統計数理研究会資料 SIG-DMSM-A603-12,pp.81-88, 2007.
  57. 市川博規,岩沼宏治,鍋島英知:極大系列抽出を目的とする系列包含検査の高速化アルゴリズム,電子情報通信学会技術研究報告 AI2006-12~20,pp.7-12, 2006.
  58. 吉田修,岩沼宏治,鍋島英知:Web アクセスログに対する系列データマイニング-ページ滞在時間系列の解析-,電子情報通信学会技術研究報告 AI2006-12~20,pp.13-18, 2006.
  59. 丸山育嗣,岩沼宏治,鍋島英知:緩和法に基づく系列データからの頻出部分系列の高速マイニング,第5回情報科学技術レターズ LF-006,pp.113-116,2006.
  60. 宮川礼子,鈴木 悠生,鍋島英知,岩沼宏治:専門検索エンジンの高速半自動生成法,第5回情報科学技術レターズ LL-005,pp.355-358,2006.
  61. 石原龍一,岩沼宏治,鍋島英知:時系列データ中の頻出部分系列を高速抽出するオンライン近似計算法,人工知能学会研究会資料 SIG-KBS-A504,pp.21-26,2006.
  62. 丸山育嗣,岩沼宏治,鍋島英知:緩和法に基づく時系列データ中からの頻出部分系列の高速マイニング,人工知能学会研究会資料 SIG-KBS-A504,pp.27-32,2006.
  63. 藤枝直樹,岩沼宏治,鍋島英知:WEB文書の頻出情報を利用した解答検索システムの構築,電子情報通信学会技術研究報告 AI2005-47~52,pp25-29,2006.
  64. 宮川礼子,岩沼宏治,鍋島英知:専門検索エンジンの半自動生成と目的とした類似度に基づくWEB学習データの精製,電子情報通信学会技術研究報告 AI2005-47~52,2006.
  65. 広瀬千夏,岩沼宏治,鍋島英知:背景記事集合の類似度に基づく新聞記事のクラスタリング,電子情報通信学会技術研究報告 NLC2005-110, Vol.105, No.594, pp. 25-30, 2006.
  66. 須田真行,岩沼宏治,鍋島英知:専門語彙テンプレートの自動生成とWebページの自動統合,電子情報通信学会技術研究報告 NLC2005-117, Vol.105, No.595, pp.19-24, 2006.
  67. 石原龍一,岩沼宏治,鍋島英知:大規模データ系列中に頻出する部分系列のオンライン抽出アルゴリズム,第4回情報科学技術レターズ LF-002,pp.89-92,2005.
  68. 鈴木悠生,鍋島英知,岩沼宏治:精錬手法に基づく検索隠し味型専門検索エンジンの半自動生成,第4回情報科学技術フォーラム,L-83,pp.190-202, 2005.
  69. 大塚尚貴,岩沼宏治,鍋島英知:系列パターンマイニングにおけるアイテム集合間の関連強度による頻出部分系列の絞込み,電子情報通信学会技術研究報告 AI2005-1~6,pp.21-26,2005.
  70. 鈴木悠生,鍋島英知,岩沼宏治:検索隠し味の半自動生成を目的とした訓練データの精製,電子情報通信学会技術研究報告 AI2005-1~6,pp.27-31,2005.
  71. 高野洋,鍋島英知,岩沼宏治:単一の長大なテキストデータ系列からの頻出パターンの発見,人工知能学会 ことば研究会資料 SIG-LSE-A401,pp.75-78,2004.
  72. 高野洋,岩沼宏治,鍋島英知:単一の長大なデータ系列上の系列パターンの出現尺度とその逆単調性,第3回情報科学技術レターズ LF-012,pp.115-118,2004.
  73. 石原龍一,岩沼宏治,鍋島英知:大規模時系列データ中の頻出パターンのオンライン抽出アルゴリズム,電子情報通信学会技術研究報告 WI-2005,pp.25-30,2005.
  74. 林直弘,岩沼宏治,鍋島英知:多重リンクを考慮するハイパーリンク最重要箇所の同定法とブラウジング支援の応用,電子情報通信学会技術研究報告 WI-2005,pp.31-36,2005.
  75. 須田真行,岩沼宏治,鍋島英知:診療系関連語彙テンプレートの自動生成とWebページの自動統合,電子情報通信学会技術研究報告 WI-2005,pp.49-54,2005.
  76. 広瀬千夏,岩沼宏治,鍋島英知:新聞記事のイベント想起語群の自動生成,電子情報通信学会技術研究報告 WI-2005,pp.55-60,2005.
  77. 高野洋,広瀬千夏,岩沼宏治,鍋島英知:大規模な時系列テキストデータからのイベント時系列パターンの発見,人工知能学会研究会資料 SIG-KBS-A304, pp.233-238, 2004.
  78. 広瀬千夏,高野洋,岩沼宏治,鍋島英知:大規模時系列データからのイベントを象徴するキーワードの自動抽出,人工知能学会研究会資料 SIG-KBS-A304, pp.239-244, 2004.
  79. 小谷忠史,岩沼宏治,鍋島英知:ハイパーリンク先ページでの重要個所の同定法 ─リンク元コンテキストとページ構造の考慮─,人工知能学会研究会資料 SIG-KBS-A304, pp.245-250, 2004.
  80. 小谷忠史,岩沼宏治,鍋島英知:リンク元コンテキストを考慮するハイパーリンク重要箇所同定法,情報処理学会研究報告, 2003-DD-39, Vol.2003, No.54, pp.1-6, 2003.
  81. 鍋島英知,野沢宏仁,岩沼宏治:補題再利用によるSATプラニングの高速化,電子情報通信学会技術研究報告 AI2003-9, Vol.103, No.103, pp.47-52, 2003.
  82. 三井健,岩沼宏治,鍋島英知:老若男女だれでも作れるテキスト情報に基づくHTML文書ラッパ,電子情報通信学会技術研究報告 AI2003-17, Vol.103, No.243, pp.43-48, 2003.
  83. 高野洋,岩沼宏治,鍋島英知:マルチエージェントシステムにおける情報伝達構造の効果,2002年度人工知能学会全国大会(第16回)論文集, 1A1-09, 2002.
  84. 中村正人,岩沼宏治,鍋島英知:HTML文書の時間的差分の自動検出,2002年度人工知能学会全国大会(第16回)論文集, 3C1-04, 2002.
  85. 小谷忠史,岩沼宏治,鍋島英知:時間的差分データの監視を目的とした携帯端末画面への表示システムに関する研究,電子情報通信学会技術研究報告 DE2002-25,Vol.102, No.207, pp.77-84,2002.
  86. 高野洋,岩沼宏治,鍋島英知:マルチエージェントシステムにおける情報伝 達の効果:伝達構造と情報破棄,エージェント合同シンポジウム (JAWS2002) 講演論文集,pp.487-494, 2002.
  87. 中村正人,岩沼宏治,鍋島英知:時間差分検出を目的とするHTML文書間の種々の対応関係の検出法,情報アクセスのためのテキスト処理シンポジウム発表論 文集 pp.17-24(電子情報通信学会言語理解とコミュニケーション研究会) 2003.
  88. 梅原雅之,岩沼宏治,鈴木慎治,鍋島英知:HTMLからXMLへの事例ベース変換における複合テキストブロックの取扱い ─アライメント等の適用─,電子情報通信学会技術研究報告 DE2001-6, Vol.101, No.110, pp.41-48, 2001.
  89. 西村崇征,岩沼宏治,鍋島英知:エージェントの行動学習問題におけるGAとGPの性能比較,電子情報通信学会技術研究報告 AI2001-1, Vol.101, No.66, pp.1-8, 2001.
  90. 西村崇征,岩沼宏治,鍋島英知:エージェントの行動ルール学習問題におけるGAとGPの性能比較とハイブリッド化による高性能化,MPSシンポジウム論文集(情報処理学会), pp.269-272, 2001.
  91. 石塚悠一,岩沼宏治:利己的なマルチエージェント群の分散協調における時間遅れの影響,電子情報通信学会技術研究報告,AI2001-29,Vol.101, No.308, pp.25-32, 2001.
  92. 西村崇征,岩沼宏治,鍋島英知:エージェントの行動学習問題におけるGAとGPの特性解析とハイブリッド化による性能向上,電子情報通信学会技術研究報告 AI2001-41, Vol.101, No.419, pp.55-62, 2001.
  93. 梅原雅之,岩沼宏治,鍋島英知:シリーズ型HTML文書の事例に基づく文書論理構造の自動認識と抽出,人工知能学会研究会資料 No.SIG-FAI-A104, pp.27-32, 2002.
  94. 中村正人,梅原雅之,岩沼宏治,鍋島英知:HTML文書の時間的差分の自動検出に関する研究,人工知能学会研究会資料 SIG-FAI-A104, pp.33-38, 2002.