【日本語 / Japanese】

日本データベース学会（dbjapan）メーリングリストの皆様

京都情報大学院大学（KCGI）の Dinh Tai と申します。

先日ご案内いたしました国際会議 TAIMMA 2027（First International Conference on Transformative Applied Informatics and Mixed-Methods Analytics） につきまして、重要日程の更新もございましたので、改めて論文募集をご案内させていただきます。

再度のご案内となり恐縮ですが、ご関心をお持ちの皆様にご覧いただけますと幸いです。

【開催概要】

• 会議名：TAIMMA 2027

• 日程：2027年3月27日～29日

• 会場：京都情報大学院大学（KCGI）、京都、日本

• 開催形式：ハイブリッド（3月27～28日：対面、29日：オンライン）

• 公式サイト：https://www.taimma-conf.org/

【募集分野】

TAIMMA 2027では、以下を含む幅広い分野の研究論文を募集しています。

• データベース、データマイニング、知識発見

• 人工知能、機械学習、データサイエンス

• データ分析、ビッグデータ、情報システム

• 自然言語処理、大規模言語モデル（LLM）

• デジタルトランスフォーメーション

• 定量的・定性的研究、混合研究法（Mixed-Methods Analytics）

• その他、情報学および関連分野における学際的な研究と応用

【論文出版】

本会議の会議録については、Springer Natureより Communications in Computer and Information Science（CCIS） シリーズでの出版について、原則承認（approval in principle）を得ています。

【論文カテゴリー】

• Full Paper：12～15ページを推奨

• Short Paper：6ページ以上

【重要日程】

• 論文投稿締切：2026年11月5日

• 採否通知：2026年11月30日（更新）

• 最終原稿提出・著者登録締切：2027年1月10日

論文投稿には Microsoft CMT を使用します。

投稿先：https://cmt3.research.microsoft.com/TAIMMA2027/

詳細な投稿要領、論文テンプレート、Topics of Interest等は、公式サイトをご参照ください。

https://www.taimma-conf.org/

CFP（PDF）：
https://drive.google.com/file/d/19X46sq1Z-5m7H_6GAtw9Yu-rlcIvhLbN/view?usp=sharing

データベース、人工知能、データマイニング、機械学習、データ分析、および関連分野の研究者・学生の皆様からのご投稿を心よりお待ちしております。

また、関心をお持ちの研究室や共同研究者の皆様にも本案内をご共有いただけますと幸いです。

どうぞよろしくお願いいたします。

【English Version】

Dear Members of the Database Society of Japan (dbjapan) Mailing List,

I would like to share a reminder regarding TAIMMA 2027 – First International Conference on Transformative Applied Informatics and Mixed-Methods Analytics, which I previously announced to this mailing list.

As there has been an update to the important dates, I would like to take this opportunity to share the updated Call for Papers.

I apologize for the repeated announcement and hope this information will be useful to colleagues interested in the conference.

【Conference Overview】

• Conference: TAIMMA 2027

• Dates: March 27–29, 2027

• Venue: Kyoto College of Graduate Studies for Informatics (KCGI), Kyoto, Japan

• Format: Hybrid (March 27–28: Onsite; March 29: Online)

• Official Website: https://www.taimma-conf.org/

【Topics of Interest】

TAIMMA 2027 welcomes original research papers covering a broad range of topics, including:

• Databases, Data Mining, and Knowledge Discovery

• Artificial Intelligence, Machine Learning, and Data Science

• Data Analytics, Big Data, and Information Systems

• Natural Language Processing and Large Language Models (LLMs)

• Digital Transformation

• Quantitative, Qualitative, and Mixed-Methods Research and Analytics

• Interdisciplinary Research and Applications in Informatics and Related Fields

【Publication Information】

Springer Nature has granted approval in principle for the publication of the TAIMMA 2027 conference proceedings in the Communications in Computer and Information Science (CCIS) series.

【Paper Categories】

• Full Papers: 12–15 pages recommended

• Short Papers: Minimum 6 pages

【Important Dates】

• Paper Submission Deadline: November 5, 2026

• Acceptance Notification: November 30, 2026 (Updated)

• Camera-Ready Submission and Author Registration Deadline: January 10, 2027

Submissions will be handled through Microsoft CMT.

Submission Portal: https://cmt3.research.microsoft.com/TAIMMA2027/

For detailed submission guidelines, paper templates, and the complete list of Topics of Interest, please visit the official conference website:

https://www.taimma-conf.org/

Call for Papers Brochure (PDF):

https://drive.google.com/file/d/19X46sq1Z-5m7H_6GAtw9Yu-rlcIvhLbN/view?usp=sharing

We warmly welcome submissions from researchers and students working in databases, artificial intelligence, data mining, machine learning, data analytics, and related fields.

We would also greatly appreciate it if you could share this announcement with colleagues, research groups, and collaborators who may be interested in the conference.

Thank you very much for your time and consideration.

Best regards,

Tai Dinh
PhD | Associate Professor
The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics (KCGI), Japan
https://www.kcg.edu/en/faculty/associate-professor/dinh-d-t
Email: t_dinh@kcg.ac.jp