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【論文募集】SNPD2026-I＠岡山大学（6月1日投稿締切）

by ohta＠okayama-u.ac.jp

日本データベース学会の皆様岡山大学の太田です。お世話になっております。今年8月22日から24日まで岡山大学にて開催予定の国際会議 SNPD 2026-I について、論文投稿締切まで1ヶ月を切りましたので、あらためて論文募集のご案内を申し上げます。 https://acisinternational.org/conferences/snpd-2026-i/ この会議は、ソフトウェア工学、AI、ネットワーク、並列・分散処理を中心に継続開催されてきた国際会議で、今回が第34回となり対面で開催いたします。 DB、ビッグデータ解析、データマイニング、機械学習、Web情報処理、生成AI、NLPなど、本コミュニティに関連するテーマも広く対象としており、学生の皆様の国際会議発表の場としても適しています。論文投稿締切：2026/06/01 採択通知：2026/06/20 会議：2026/08/22-24 会場の岡山大学は岡山駅からバスで約30分とアクセスしやすく、また会議Webサイトに写真を掲載しております隈研吾先生設計の建物も使用予定です。ぜひ投稿をご検討いただけましたら幸いです。 *** Apologies for cross-posting *** +++ CALL FOR PAPERS +++ -------------------------------------------------------------------------------- 34th ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD2026-I) Aug 22 - 24, 2026 Okayama, Japan https://acisinternational.org/conferences/snpd-2026-i/ Sponsored by ACIS, USA -------------------------------------------------------------------------------- +++ Important Dates +++ - Workshop/Special session proposal: May 12, 2026 - Workshop/Special session acceptance notification: May 19, 2026 - Full/Poster Paper submission: June 1, 2026 - Acceptance notification: June 20, 2026 - Registration & camera-ready papers: June 27, 2026 - Conference Dates: Aug 22- 24, 2026 +++ Overview +++ The 34th ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD2026) brings together researchers, scientists, engineers, industry practitioners, and students to discuss, encourage and exchange new ideas, research results, and experiences on all aspects of computer and information science. SNPD2026-I aims to facilitate cross-fertilizations among the key technology enabling areas and is soliciting papers in these areas. +++ Topics +++ The conference will cover, but are not limited to: - Algorithms - Artificial Intelligence - Audio and Video Technology - Affective Computing - Big Data Management and Analysis - Bioinformatics - Blockchain - Case-Based Reasoning - Cloud Computing - Collaborative Computing - Communication Systems and Networks - Component-Based Software Engineering - Computing for Wellbeing - Cryptography and Network Security - Data Mining and Machine Learning - Database System Management - E-Commerce and Its Applications - E-Learning - Embedded Systems - Generative AI - Human-Computer Interaction - Image, Speech, and Signal Processing - Information Security, Integrity, and Reliability - Internet Technology and Applications - Mobile/Wireless/Ad-Hoc Networks - Material Informatics - Natural Language Processing - Neural Networks & Genetic Algorithms - Operating Systems - Parallel and Distributed Computing - Soft Computing - Software Specification and Architecture - Software Testing - Visual and Multimedia Computing - Voice-over-IP and Security - User-Centered Design Methods - Web-Based Applications - Web Information Processing +++ Submission Instructions +++ Authors interested in the above topics can submit their unpublished work to SNPD 2026-I conference via Easychair. A clear indication of the motivation and comparison with prior related work should be presented. Simultaneous submission to a journal or another conference with refereed proceedings is not allowed. Submissions must adhere to the following guidelines: - Papers must be formatted using IEEE Conference templates file without altering margins or the font point. - The maximum length is 8 pages for a regular paper and is 4 pages for a short paper (including references). - Proofs omitted due to space constraints must be placed in an appendix to be read by the program committee members at their discretion. +++ Publication +++ SNPD 2026-I Proceedings will be published by IEEE Conference Publishing Services and will be submitted to be indexed by EI, INSPEC, and DBLP. Conference officers will select outstanding papers for publication in the following journals (www.acisinternational.org): - International Journal of Networked and Distributed Computing (IJNDC), Springer, Germany - International Journal of Software Innovation (IJSI), IGI Global, U.S.A. - International Journal of Big Data Intelligence and Applications (IJBDIA), IGI Global, U.S.A. - Studies in Computational Intelligence (SCI), Springer, Germany +++ Best Paper Award +++ Conference officers will select papers for the Best Paper Award and Best Student Paper Awards. (in order to qualify for the award, the paper must be presented at the conference.) +++ Organizing Committee +++ General Chair - Teruhisa Hochin, Otemon Gakuin University, Japan Conference Chairs - Akito Monden, Okayama University, Japan - Manabu Ohta, Okayama University, Japan Program Chairs - Raula Gaikovina Kula, The University of Osaka, Japan - Takafumi Nakanishi, Tokyo University of Technology, Japan - Masateru Tsunoda, Kindai University, Japan Registration Chairs - Yusuke Gotoh, Okayama University, Japan - Bo Wei, Okayama University, Japan Publicity Chairs - Hisashi Miyamori, Kyoto Sangyo University, Japan - Pattara Leelaprute, Kasetsart University, Thailand - Yusuke Gotoh, Okayama University, Japan - Bo Wei, Okayama University, Japan - Kinari Nishiura, Kyoto Institute of Technology, Japan Local Arrangements Chair - Hiroki Inayoshi, Okayama University, Japan Finance Chair - Roger Y Lee, Central Michigan University, USA --------------------------------------------- 岡山大学学術研究院環境生命自然科学学域太田学〒700-8530 岡山市北区津島中3-1-1 電話/FAX:086-251-8174 E-mail:ohta@okayama-u.ac.jp ---------------------------------------------

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【開催案内】(5/21) 第44回愛媛大学DS研究セミナー (登録締切:5/19 13:00)

by ONISHI Motoya

【ご案内】第44回愛媛大学DS研究セミナー　　　　　　　　　　　　　　　　愛媛大学データサイエンスセンター(CDSE) 愛媛大学データサイエンスセンター（CDSE）は、AI・統計解析・機械学習等の広義でのデータサイエンスと接点のある研究者、実務家、教育者を学内外から招聘し、講演していただく愛媛大学データサイエンス研究セミナー（愛媛大学DS研究セミナー）を開催しております。この度、下記の要領で第44回愛媛大学DS研究セミナーを開催いたします。皆様のご参加をお待ち申し上げます。【日時】2026年5月21日(木) 16：30〜18：00 【開催方法】オンライン開催（Zoom：300名／YouTube同時配信）【講演者】五十嵐祐花氏（コーネル大学助教授(MIT Ph.D.)）【題目】ハードウェアアクセラレータ最適化のためのプログラミング言語設計【概要】 AI技術の根幹を支えているのは、GPUやTPUといった行列演算エンジン、すなわちアクセラレータである。アクセラレータの性能をどれだけ引き出せるかによって、AIの性能や推論速度が大きく左右され、その最適化プロセスは「パフォーマンス・エンジニアリング」と呼ばれる。本講演では、パフォーマンス・エンジニアリングのためのプログラミング言語「Exo」を紹介する。Exoでは、最適化は機能的等価性が保証された検証済みの書き換えとして表現され、低レベルのプリミティブ（明示的な命令選択やGPUの非同期実行）により、プログラマに精密な制御を可能にする。この設計により、CPU、GPU、行列演算エンジンを対象とした最適化が可能となり、cuBLASやMKLといった最先端ライブラリに匹敵、あるいはそれを上回る性能を持つ、簡潔で再利用可能な最適化ライブラリを実現する。 --- 【参加登録】事前申込制 https://forms.gle/myWwgsckQj9MmGSW9 【登録締切】2026年5月19日(火) 13:00 ※先着300名にはZoomの参加URLを、以降の方にはYouTube配信URLをお送りします。　メールが届かない場合は、下記の問い合わせ先までご連絡ください。ご登録いただいた内容は、このセミナーに係る諸連絡のみに使用し、本人の同意なしに第三者に開示・提供、使用はいたしません。 --- 【案内詳細】第44回愛媛大学DS研究セミナーPDF https://www.cdse.ehime-u.ac.jp/DS_Seminar/DS_Seminar44_20260521.pdf --- 【お問い合わせ先】愛媛大学データサイエンスセンター cdse(a)stu.ehime-u.ac.jp https://www.cdse.ehime-u.ac.jp/

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CFP : 情報処理学会論文誌データベース(TOD112)

by ohta＠okayama-u.ac.jp

日本データベース学会の皆様岡山大学の太田です。お世話になっております。情報処理学会のトランザクション「情報処理学会論文誌データベース (TOD)」(TOD112)の論文募集をご案内いたします。情報処理学会論文誌データベース(TOD)は情報処理学会データベースとデータサイエンス研究会(DBS研)、情報基礎とアクセス技術研究会(IFAT研)ならびに電子情報通信学会データ工学研究専門委員会(DE研) による合同編集体制をとっており、それらの分野の研究論文を幅広く対象としています。またご存知の通り、TOD72よりテクニカルノートが導入されております。テクニカルノートでは、萌芽的なアイデア論文や研究進行途中での速報論文を期待しており、関連研究との比較実験や定量評価は、一般論文より重視されません。 ■TOD112のスケジュール募集開始： 2026年 6月 1日アブストラクト登録： 2026年 6月10日論文投稿： 2026年 6月20日結果通知（一回目）： 2026年 8月 9日改訂論文投稿： 2026年 9月 9日結果通知（二回目）： 2026年 10月 7日カメラレディ： 2026年 10月下旬出版： 2027年1月上旬 ■対象とする分野 TOD は情報の本質や特徴、利用の効果といった基礎的な分野と、情報のデータ化や蓄積およびアクセス方法、各種応用システムの構築といった処理技術に関する分野の論文を専門に扱う論文誌です。上記分野に興味をお持ちの会員の皆様に対して、最新の研究論文やサーベイ論文をまとまった形でお届けします。この論文誌は時代に即した新しい価値を創造し、研究会の活性化に資することを目的に、1999年2月の創刊以来、研究会活動の一環として質の高い論文を集録して継続的に発行しています。特に、・データベース、情報検索、情報コンテンツに関する基礎、情報形成・処理・利用の方法を中心とする論文誌の実現・研究発表会などの研究会活動と連動し、研究会活動の活性化を目的とした、会員ニーズ/社会動向に機動的に対応する論文誌の実現・サーベイ論文、事例・実践論文、作品・デザイン論文、テクニカルノートなどの掲載を通じた、論文誌としての新しい価値の創出を狙いとしています。主なテーマは次のとおりです。 ●情報の表現、分類、利用情報の生成・発見、表現・セマンティクス、分類・組織化、機械学習とデータマイニング、データプライバシと安全性、偽情報、流通および利用の効果など。 ●モデリング・言語、アーキテクチャデータモデル、データベース設計、データベース言語、構造化文書、グラフデータ、データベースアーキテクチャなど。 ●情報システム技術データベース管理システム、動画像検索、コンテンツ流通・管理、Webとデータベース統合、検索エンジン、知識やデータ管理における人工知能技術など。 ●高度応用地理情報システム、時空間データベース、電子図書館、クラウドソーシング、科学・医療データベース、ビジネス情報管理、食とレシピ、ユーザインタフェース・可視化など。【「テクニカルノート」について】 TODでは2016年度より論文種別「テクニカルノート」を新設しました。アブストラクト登録時に投稿形態として「一般論文」もしくは「テクニカルノート」を選択することが可能です。「テクニカルノート」は、標準4ページ、条件付き採録無しと、査読基準・方法・フォーマット等が従来の論文と異なっておりますのでご注意ください。 ■テクニカルノート査読基準■ 研究論文、事例・実践論文、作品・デザイン論文は、テクニカルノート(標準ページ数は4ページ)として投稿することができます。テクニカルノートでは「条件付き採録」はなく、一度で採否が決まります（ただし軽微な修正で採録が可能な場合、照会後に判定を行うことがあります）。萌芽的なアイデア論文や研究進行途中での速報論文を期待しており、関連研究との比較実験や定量評価は、一般論文より重視されません。詳しくは，以下のURLをご参照下さい．情報処理学会論文誌データベース https://ipsj-tod.org/ 多数のご投稿をお待ち申し上げております。太田学（TOD副編集委員長）

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DBSJ Newsletter Vol.19, No.2: 日本データベース学会受賞特集号

by KITAYAMA Daisuke

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2026年5月号 ( Vol. 19, No. 2 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 本号では、DEIM2026のDBSJアワーの受賞者の声を特集し、ご寄稿いただいております。本号ならびに DBSJ Newsletter に対するご意見あるいは次号以降に期待する内容についてのご意見がございましたら news-com [at] dbsj.org までお寄せください。 DBSJ Newsletter 編集委員会（担当編集委員北山大輔） ======================================================================== ---- 目次：日本データベース学会受賞特集号 ---- 1. 日本データベース学会功労賞 1-1. 日本データベース学会功労賞を受賞して～研究データ資源の構築と共用～大山敬三（国文学研究資料館／国立情報学研究所） 1-2. 日本データベース学会功労賞を受賞して～私とデータベースの関わり～土田正士（東京都立大学） 2. 日本データベース学会若手功績賞 2-1. 日本データベース学会若手功績賞を受賞して〜20代はデータベース、30代はAIチップ、では40代は？〜上田高徳（日本アイ・ビー・エム株式会社） 2-2. 日本データベース学会若手功績賞を受賞して〜コミュニティに育てられ、新たな価値創出を目指して〜王元元（山口大学） 2-3. ⽇本データベース学会若⼿功績賞を受賞して〜DBコミュニティを通して得た貴重な人脈〜豊田真智子（NTT株式会社） 2-4. ⽇本データベース学会若⼿功績賞を受賞して〜皆様の支えへの感謝と、変わらぬ興味を胸に〜山本岳洋（兵庫県立大学） 2-5. ⽇本データベース学会若⼿功績賞を受賞して〜懐の深いデータベースコミュニティと共に〜若林啓（筑波大学） 3. 日本データベース学会上林奨励賞 3-1. 日本データベース学会上林奨励賞を受賞して〜DBとHPCが交差するとき〜新井淳也（NTT株式会社） 3-2. 日本データベース学会上林奨励賞を受賞して〜研究の歩みと今後の展望〜 Imrattanatrai Wiradee（産業技術総合研究所） ======================================================================= ■１■ 日本データベース学会功労賞日本データベース学会功労賞は、我が国のデータベース、メディアコンテンツ、情報マネージメント、ソーシャルコンピューティングに関する科学・技術の振興をはかり、もって学術、文化、ならびに産業の発展に大いに寄与された日本データベース学会の会員の功労を賞するためのものです。表彰規定や歴代の受賞者は以下のWebページからご確認いただけます。日本データベース学会功労賞：http://dbsj.org/overview/award/#award_02 -------------------------------------------------------------------- ■１−１■ 日本データベース学会功労賞を受賞して～研究データ資源の構築と共用～大山敬三（国文学研究資料館／国立情報学研究所）この度の功労賞の受賞にあたり，日本データベース学会ならびに我が国データベースコミュニティの皆様に心より感謝申し上げます。私は1985年に東京大学文献情報センターに奉職して以来，1986年からは学術情報センター，2000年からは国立情報学研究所と，組織改編を経ながら40年以上にわたって共同利用機関に身を置き，情報検索やテキスト処理等の情報アクセス技術の研究に携わる一方で，情報学研究者コミュニティに向けたデータの共同利用に取り組んできました。日本データベース学会の関係では，2001年から2005年までTODの共同編集委員長を務め，2020年からは私が実行委員長を務めたIDRユーザフォーラムにおいてDBSJ Data Challengeを一体開催するなど，学会運営にも微力ながら貢献できたのではないかと思います。この間，Webの爆発的普及，データサイエンスの展開，そして生成AIによる情報環境の劇的な変化などを経験しながら，情報アクセス技術やデータの共同利用の在り方を模索してきました。特に近年は研究データの公開・共有や利活用についての関心が高まる中，研究者コミュニティや関連企業の皆様のご理解もいただきながら，様々な制度的制約や研究者の負担と評価の在り方などの課題解決にも取り組んできました。今回の受賞は，そうした研究者コミュニティへの貢献についても評価いただけた結果と受け止めております。 3月5日の受賞記念講演では「データの共同利用」をテーマとし，これまで私がかかわってきた情報検索サービス（NACSIS-IR），NTCIRプロジェクト，CiNii，情報学研究データリポジトリ（NII-IDR）を取り上げて，時々の情報環境や研究ニーズに応じて取り組んだデータベースの構築やデータセットの提供の考え方について振り返りました。特にNII-IDRの活動は多くの関係者に支えられ，企業や研究者からデータセットを受け入れて，広く研究者に提供しています。もしまだNII-IDRをご存じでない方がいらっしゃいましたら，何をやっているものか一度ウェブサイトを覗いていただけると幸いです。私は現在，日本文学に関する大学共同利用機関である国文学研究資料館に設置された古典籍データ駆動研究センターにおいて，古典籍（江戸期以前の書籍）を中心としたデータベースの構築や人文学におけるデータ駆動研究の推進のために，情報学との橋渡しとして異分野融合研究に取り組んでいます。文化も歴史も異なる分野の研究者と協働する中で，データに関する考え方が分野によって大きく異なることを実感する一方で，データベースや情報技術の持つ可能性を再認識することも多々あります。この分野にご興味をお持ちの方がいらっしゃいましたら，気軽に声を掛けていただけると幸いです。日本データベース学会とデータベースコミュニティの皆様方の益々のご発展，ご活躍を祈念いたします。著者紹介：大山敬三（国文学研究資料館特任教授／国立情報学研究所特任教授） 1985 年東京大学大学院工学系研究科電気工学専攻博士課程修了。その後，東京大学文献情報センター助手，学術情報センター助手・助教授・教授，国立情報学研究所教授及び総合研究大学院大学複合科学研究科教授を経て，現在，国文学研究資料館特任教授及び国立情報学研究所特任教授。情報検索，文書処理，情報アクセス・利用技術，人文情報学などの研究に従事。工学博士。 -------------------------------------------------------------------- ■１−２■ 日本データベース学会功労賞を受賞して～私とデータベースの関わり～土田正士（東京都立大学）この度の栄えある功労賞の受賞にあたり、データベース管理システム(DBMS)の開発と事業化での視点で苦労したことなど紹介したい。私は当時「花形」とされた世界一のメインフレームコンピュータの開発を希望し、1983 年4月に入社した。しかし、配属はシステム開発研究所であった。大学の恩師を訪ねると、「花形はやめて、これからのデータベース分野は面白い」と助言をいただき覚悟は決まった。社会人人生は思わぬ方向転換から始まった。データベース製品で未出荷のものがあるという。上司からこう指示された。「ソースコードを取ってきて」空の磁気テープを持参してバスに乗り、電車を乗り継ぎ、ソフトウェア工場まで行った。今ならソースコードなどサイトからダウンロードすれば済むはずだ。新人時代にRDB (Relational Database)に出会い、そのソースコードの上に様々なアイディアを実装するという「モノづくり」に没頭できたのは幸いであった。以来40年を超えてデータベースに携わり続けている。 1990年代初め、ダウンサイジングやオープンシステムの潮流が到来した。当時、すでに海外のデータベース製品を扱っており、自社データベース製品開発に着手するかどうかは社内で大議論となった。そこで、システム開発研究所での1年半の先行（実質的には「潜行」）研究では高スケーラブルデータベース統合基盤の「アーキテクチャ設計」に専念し、渾身のアイディアを製品として実現した。今でこそクラウド時代では数万コアを超えたシステムを活用することが当たり前となっているが、当時4096コアは海外製品をはるかに上回る数字だった。将来的なニーズに応えるため高スケーラブルデータベース統合基盤はデータベース製品HiRDBへと引き継がれた。製品名には、”Highly scalable”RDBの略称HiRDBを採用した[1]。 1990年代後半に転機が訪れた。HiRDBで開発する仕様を国際標準にする必要性が生じ、 ISOにてSQL標準化議論に加わり「標準化策定」に注力することになる。メディアコンテンツなど多様化する情報を一元的に扱うための各種検索機能(日本語文書全文検索，地図情報検索，画像情報検索，バイオデータ情報検索)，ネイティブXML機能を製品として提供しつつ、そこで得た知見をISOでの活動にもつなげた。これまでは自社製品のために研究をしていたが、標準化となると広く業界や社会のための活動となる。立ち位置、価値観や考え方が変わり、日立での仕事を客観的にとらえ、またデータベースはどうあるべきかと考えるようになった。並行して、業務と両立しつつこれまでの研究成果をまとめた。2011年の春に学位を取得し、ついに「Dr. SQL」になった[2]。 2010年代はビッグデータ時代を迎え、また2020年代はクラウド環境で本格的にAI応用のためのデータベースが試行され始めている。昨今、生成AIをビジネスシステムに活用する実践事例が急激に増加している。一般的にLLM(Large Language Model)は公開されている情報に基づいて学習されたものであるので、ビジネスシステムに適用するためにはSQLデータベースに格納されているビジネスデータでLLMを補強することが必須である。これをRAG(Retrieval-Augmented Generation)機能と呼び、次期SQL2027では主要な開発項目である。クラウド環境への浸透もありSQLデータベースの売上規模が十数兆円を超える勢いである。私は引き続き標準化の場に日本を代表するアーキテクトとして参画している。規格開発の場で議論されるのは、規格内容だけではなく、将来の方向性、実装技術など最新の技術動向、潮流を探る場としても重要である。今後とも、ビッグデータ時代、クラウド時代を経て、50年を超えて更なるデータ活用基盤がどうあるべきかを考え続けていけると幸いである。 [1] 土田正士，高スケーラブルデータベース統合基盤HiRDB物語，通信ソサイアティマガジン，No.64，春号，2023． [2] 加山恵美，DBプロに会いたい！日立の「Dr.SQL」登場－土田正士さん (https://enterprisezine.jp/article/detail/4403) 公開日: 2012/12/17 著者紹介：土田正士（東京都立大学） 1983年筑波大学大学院理工学研究科修了．同年株式会社日立製作所システム開発研究所入社．データベース管理システムの研究開発，ビッグデータ事業開発に従事．2011 年静岡大学大学院自然科学系教育部情報科学専攻修了．博士(情報学)．2018年国立情報学研究所を経て，現在東京都立大学ソーシャルビッグデータ研究センター所属． ISO/IEC JTC 1/SC 32日本代表，情報処理学会情報規格調査会SC32専門委員会委員長及び SC32/WG3(SQL)小委員会委員．2005年同会標準化貢献賞，2015年同会喜安記念業績賞， 2020年同会CS領域功績賞．情報処理学会フェロー． -------------------------------------------------------------------- ■２■ 日本データベース学会若手功績賞日本データベース学会若手功績賞は、本会の活動に多大なる貢献をしてきた若手会員を賞するもので、本会の対象とする研究分野において優れた実績を有する場合もその対象となります。表彰規定や歴代の受賞者は以下のWebページからご確認いただけます。日本データベース学会若手功績賞：http://dbsj.org/overview/award/#award_03 -------------------------------------------------------------------- ■２−１■ 日本データベース学会若手功績賞を受賞して〜20代はデータベース、30代はAIチップ、では40代は？〜上田高徳（日本アイ・ビー・エム株式会社）この度は、日本データベース学会若手功績賞という栄誉ある賞を賜り大変に嬉しく存じます。授賞式のため、数えること13年ぶりに DEIM に参加させていただき、旧知の方々とお話しすることができました。やはりここが自分の故郷であるという思いを新たにしたところです。長らくDEIM への貢献はできておりませんが、各種委員やWebDB のお手伝いなどさせていただき、なんとか大目に見て頂いてこの度の賞に選んでいただいものと考えております。これまでご支援くださった皆様に心よりお礼申し上げます。思い返せば、私が初めて参加した学会は、学部4年の夏に新潟月岡温泉で開催された DBWS 2006でした。当時、同期とプログラミングコンテストで切磋琢磨していたところ、その優秀な彼が開発したプログラムが山名早人教授の目にとまり、まだ学部3年生ではありましたが、教授が実施されていたプロジェクトに私も参画することになりました。良い精度が出たため論文にまとめ、共著者ながら教授のご厚意でDBWSに参加させていただきました。当時は理由もなく研究職に憧れていましたが、DBWSは温泉地開催で様々な出し物もあり、私が勝手に持っていた学会のイメージとはかけ離れたものであったことを鮮明に覚えています。それから 20代の殆どを大学での研究生活に費やし、特に、並列分散データストリーム処理やストレージに関する研究では、DEIM での最優秀論文賞や DBSJ ほか研究会連名での最優秀若手研究者賞など様々な賞をいただくことができました。これらの賞がなければ私の今のキャリアは存在せず、ご支援くださった皆様には感謝の言葉もございません。今回の賞はこの一連の成果の集大成として誇ることができると考えております。博士課程修了後はIBM に入社し、これまた30代の殆どを費やしてシステムの高速化に取り組んできました。途中、ソフトウェアレベルでの高速化に限界を感じ、ハードウェアによる高速化を目指してAI チップ開発の世界に飛び込みました。5年間掛けて開発したAI チップはGPU比で25倍の電力効率と22倍のレイテンシ性能を達成し、まさに30 代が終った時、Science に論文が掲載されました。この仕事は、大学時代に憧れていたデータベースの聖地、IBM Almaden Research Centerの一員として成し遂げたものです。結局はDBSJの皆様にご助言いただいたデータベースの研究活動が今の縁に繋がっているということになります。 20代はデータベース、30代はAIチップ、では40代になった今は何を成すべきでしょうか？AI の発展は目覚ましく、今後の人生で何に取り組むかは再考が必要に感じています。年齢を重ねるほど向上するという結晶性知能を活用し、現在の AI では難しい、分野横断的な仕事をなすべきではないかとも考えています。データ工学を学んできた視点では、現在の半導体分野におけるデータ管理には様々な改善の余地があります。そういった他分野の問題をデータベース分野でご紹介できないものかと考えています。多忙ゆえ実現できるか分かりませんが、もし今後お会いすることがありましたら、また暖かく迎えていただけますと幸いです。この度は本当にありがとうございました。（本稿は結晶性知能を高めるべくAI を一切使わずに執筆しました）著者紹介：上田高徳（日本アイ・ビー・エム株式会社） 2013年早稲田大学大学院基幹理工学研究科情報理工学専攻博士後期課程修了。博士（工学）。同年日本アイ・ビー・エム株式会社入社。東京基礎研究所にて現在は超省電力 AI チップの研究開発を担当。並列分散データストリーム処理に関する研究などで、電子情報通信学会論文賞、情報処理学会コンピュータサイエンス領域奨励賞、DEIM 2012 最優秀論文賞など受賞。IEICEデータ工学特集号幹事、IPSJ TOD 編集委員、WebDB Forum 実行委員、同プログラム委員、IPSJ DBS運営委員、IEICE DE専門委員などを歴任。 -------------------------------------------------------------------- ■２−２■ 日本データベース学会若手功績賞を受賞して〜コミュニティに育てられ、新たな価値創出を目指して〜王元元（山口大学）この度は、2025年度日本データベース学会若手功績賞という栄誉ある賞を賜り、大変光栄に存じます。選考委員の先生方、ならびに日頃より温かいご指導ご鞭撻を頂いておりますデータベースコミュニティの皆様に、厚く御礼申し上げます。私は2014年に兵庫県立大学大学院環境人間学研究科にて博士（環境人間学）を取得後、京都産業大学、名古屋大学での研究員を経て、2016年より山口大学にて教育・研究活動に従事して参りました。学生時代、初めてDEIM（データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム）に参加した際の熱気と、諸先生方からの真摯かつ鋭いコメントに感銘を受けたことが、今の私の研究者としての原点となっております。本賞の受賞は、私一人の力によるものではなく、これまでご指導いただいた多くの先生方のおかげです。博士課程での指導教員であり、研究者としての姿勢を説いてくださった角谷和俊先生（現・関西学院大学）、外部から貴重なアドバイスとご指導を賜りました田中克己先生（現・関西学院大学）、研究員として受け入れていただき、自由闊達な研究環境と議論の場を与えてくださった河合由起子先生（現・関西大学）と石川佳治先生（名古屋大学）、そして公私にわたり温かい助言と激励を頂いた中島伸介先生（京都産業大学）をはじめ、諸先生方には言葉に尽くせぬ感謝の念を抱いております。これまで私は、Web情報学を基盤としつつ、異種メディア融合や観光情報学、そして近年では感性データ工学といった、実社会とデータの接点となる領域での研究に取り組んで参りました。これらの研究成果は、尊敬する先生方のご指導、そして共に研究を進めてきた共同研究者や研究室の学生たちの尽力なくしては成し得ませんでした。また、DE研やDBS研の研究会運営や論文誌の編集委員など、学会活動にも微力ながら携わらせていただきました。若手研究者として、この温かく懐の深いコミュニティに育てていただいた恩義を、少しでもお返しできたのであれば幸いです。今回の受賞を励みとして、今後もデータ工学分野のさらなる発展と、次世代の研究者育成に貢献できるよう、より一層の研鑽を積んでまいる所存です。今後とも変わらぬご指導ご鞭撻を賜りますよう、お願い申し上げます。著者紹介：王元元（山口大学） 2014年兵庫県立大学大学院環境人間学研究科博士後期課程修了。博士（環境人間学）。同年京都産業大学コンピュータ理工学部研究員、2015年名古屋大学大学院情報科学研究科研究員、2016年山口大学大学院創成科学研究科助教を経て、2022年4月より同准教授、現在に至る。主にWeb情報工学、異種メディア融合や観光情報学に関する研究に従事。IEEE、日本データベース学会、情報処理学会、言語処理学会各会員。 -------------------------------------------------------------------- ■２−３■ ⽇本データベース学会若⼿功績賞を受賞して〜DBコミュニティを通して得た貴重な人脈〜豊田真智子（NTT株式会社）この度は、若手功労賞という栄誉ある賞をいただき、誠にありがとうございます。これまでご指導くださった方々、一緒にお仕事させていただいた方々、受賞に当たって推薦してくださった方々、多くの皆様に支えられて受賞できたものと痛感しており、心から感謝申し上げます。私が初めてDBコミュニティに関わったのは、お茶大小口研に所属していた2005年のDEWS です。その後も夏のDBWSや翌年のDEWSという形で継続的に参加すると共に、当時の東大喜連川研、東工大横田研などとオフイベント（BBQや花火など）もご一緒させていただきました。また、DEWSでの宴会芸の披露なども加わり様々な方々と知り合いになれ、DBコミュニティが非常に居心地の良い場であると実感するようになりました。社会人になってNTTに入社してからも、DBコミュニティに関われる分野での研究を進めたいという思いは消えず、現阪大の櫻井先生との出会いから一緒にデータストリームマイニングの研究を始めることになりました。櫻井さんをきっかけに部署や勤務地が異なり普段は会えない社内DBコミュニティの方々ともつながることができました。名大石川先生のもとで博士号を取得させていただき、その後はDBコミュニティの運営側に携わる機会を得ることができました。そのような機会もあり、学生後半からの人生においては、DBコミュニティ関連の新たな出会いが私の人脈の多くを占めています。現在はマルチAIエージェントやグラフRAGに関する研究開発に従事しています。同じプロジェクトの若手メンバーはDEIMを貴重な研究発表・議論の場と位置づけ、論文投稿を行っています。また最近では、運営側に携わらせていただく新たなメンバーも出てきました。今後もDBコミュニティで活躍できる若手を輩出していけるよう、企業の立場から尽力できればと思います。先日授賞式で11年ぶりにDEIMに参加しましたが、アットホームな場所に戻ってきた温かい感覚に包まれました。久しぶりに懐かしい面々にお会いしてお話をすることができ、短い時間ながらもとても楽しい記憶として残っています。当日お会いできなかった方々もたくさんいらっしゃいますので、今後の学会活動等を通してお会いする機会を大切にしながら、DBコミュニティの発展に貢献していきたいと思います。今後ともどうぞよろしくお願いいたします。著者紹介：豊田真智子（NTT株式会社） 2006年お茶の水女子大学大学院人間文化研究科修士課程了。同年日本電信電話株式会社（現NTT株式会社）入社。2012年名古屋大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了。博士（情報科学）。2013年同志社大学嘱託講師、電子情報通信学会DE研専門委員、PAKDD 2023レジストレーションチェアなどを歴任。データストリームマイニング、パターンマイニング、異常検知などの研究を得て、2026年よりマルチAIエージェントやグラフ RAGに関する研究開発の主幹研究員・グループリーダー。 -------------------------------------------------------------------- ■２−４■ ⽇本データベース学会若⼿功績賞を受賞して〜皆様の支えへの感謝と、変わらぬ興味を胸に〜山本岳洋（兵庫県立大学）このたびは、日本データベース学会若手功績賞という栄誉ある賞を賜り、大変光栄に存じます。ご推薦くださった方々、これまでご指導いただいた方々をはじめ、データベースコミュニティの皆様に感謝申し上げます。 DEIMでの授賞式でも少し触れさせていただきましたが、私がいまこうして元気な姿で皆様に対して感謝の気持ちを述べることができていることは、ただただ幸運であったと感じております。多くの方々にご迷惑をおかけしましたが、周囲の皆様の支えと温かい見守りのおかげで、今このように筆をとることができております。本来であれば、お世話になった方々お一人お一人のお名前をあげてお礼をお伝えすべきところですが、若手功績賞受賞というこの機会に、データベースコミュニティの方々へお礼をお伝えする場をいただけたものと思っております。この場をお借りして、関係するすべての皆様に深く感謝申し上げます。本当に、ありがとうございます。私は長年、情報検索に関する研究に取り組んでいます。特に、ユーザと情報アクセスシステムとのインタラクションに強い関心を抱き続けております。DEIMの前身である DEWS 2007（地元、広島での開催でした）に学部4年生で初めて参加した際の研究も、検索インタフェースに関するものでした。扱う対象やアプローチは変化してきているものの、私自身の根底にある興味は変わっていないのだなと、今回の受賞を機にあらためて実感しております。このたびの受賞を大きな励みとし、自分らしいペースで研究を続けるとともに、データベースコミュニティの発展に少しでも貢献していければと考えております。引き続き、どうぞよろしくお願いいたします。著者紹介：山本岳洋（兵庫県立大学） 2011年、京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了。博士（情報学）。2019年、兵庫県立大学社会情報科学部准教授。2021年4月より、兵庫県立大学大学院情報科学研究科准教授。情報検索、特にユーザと情報アクセスシステムとのインタラクションに関する研究に従事。日本データベース学会、情報処理学会、電子情報通信学会、人工知能学会、ACM 各会員。 -------------------------------------------------------------------- ■２−５■ ⽇本データベース学会若⼿功績賞を受賞して〜懐の深いデータベースコミュニティと共に〜若林啓（筑波大学）この度は日本データベース学会若手功績賞という栄誉ある賞をいただき、大変光栄です。これまでご指導いただいた方々、支えてくださった方々に御礼を申し上げます。私が日本データベース学会に関わるようになったのは、学部3年生の時にDEIM（当時は DEWS）に参加したことが始まりです。その頃のDEIMは合宿形式で、夜遅くまで学生同士で「議論」をしていたのが懐かしく思い出されます。指導教員の三浦孝夫先生には、当時の未熟な私の取り組みを発表できる内容になるまでご指導いただいて、そのような経験の場を与えてくださったことに大変感謝しています。今振り返ってみれば、その中で少しずつ広がっていった学会のコミュニティの人々とのつながりが、これまで研究活動を続けてきて得られた最も大きな財産の一つになっていることを感じます。そのおかげで、学会の様々な仕事に携わる機会もいただきましたし、研究の様々な場面でもコミュニティの皆様に助けられてきました。そうしたつながりに支えられながら取り組んできた研究や学会活動を、このたび評価していただけたのだと感じています。学会というコミュニティは、新しい技術、新しい研究展開を生み出す場である以上、常に変化し続けていく宿命を負っていると思います。その一方、データベースという研究分野は非常に奥行きがあって懐深い分野であり、今後もますます発展していくポテンシャルを強く感じます。直近では、LLMの登場で計算機科学分野の潮流が大きく変化しましたが、AIの生成する文章や画像、音声、動画、プログラム、ロボットの行動計画、内部表現やパラメータも、データという観点から捉えることができる以上、それらをいかに管理し、処理し、分析し、活用するかという課題は、データベースの研究分野の射程に十分入るものだと考えられます。特に日本のデータベースコミュニティは、データベースという分野を広く捉え、機械学習や自然言語処理、情報検索、HCIなど、データに関わる多様な研究分野の人々が集まる場を形成してきたという経緯があります。こうした学際性は、これからの新しい研究の潮流を柔軟に取り込むための大きな強みになるのではないでしょうか。諸先輩方が築き上げてこられたこのコミュニティを、今後どのように発展させていくべきなのかは、これからも考え続けていくべき重要な課題なのだと考えています。このコミュニティに育てていただいた一人として、日本データベース学会がそうした研究に携わる人々のつながりを支える場として発展し続けられるよう、これからも微力ながら貢献していく所存です。今後ともご指導ご鞭撻をいただけますよう、よろしくお願いいたします。著者紹介：若林啓（筑波大学） 2012年法政大学大学院博士課程修了。博士（工学）。筑波大学図書館情報メディア系助教を経て、2020年より准教授。機械学習、自然言語処理、マルチエージェント強化学習、創発コミュニケーション、AI内部機序解釈の研究に従事。IEICEデータ工学特集号編集副委員長、TOD幹事補佐、DEIM/SoC/WebDB実行委員、DBS研運営委員、DE研幹事補佐などを歴任。 -------------------------------------------------------------------- ■３■ 日本データベース学会上林奨励賞上林奨励賞は、故上林弥彦日本データベース学会初代会長のご遺族からご寄贈頂いた資金を活用し、データベース、メディアコンテンツ、情報マネージメント、ソーシャルコンピューティングに関する研究や技術に対して国際的に優れた発表を行い、かつ本会の活動に貢献してきた若手会員を奨励するためのものです。表彰規定や歴代の受賞者は以下のWebページからご確認いただけます。日本データベース学会上林奨励賞：http://dbsj.org/overview/award/#award_04 -------------------------------------------------------------------- ■３−１■ 日本データベース学会上林奨励賞を受賞して〜DBとHPCが交差するとき〜新井淳也（NTT株式会社）この度は上林奨励賞を賜り大変光栄に存じます。私のこれまでの研究を高く評価していただいたことを嬉しく思います。また、これまで私の研究を支えてくださったデータベースコミュニティの皆様に感謝申し上げます。高校時代から大学入学頃にかけてマルチコアCPUが一般に普及したということもあり、私は学生の頃から一貫して並列計算に関心を持っています。東京大学の学部時代は米澤明憲先生の研究室に所属し、その後先生のご退官に伴い石川裕先生の下で修士時代を過ごしました。関心はやがてスーパーコンピュータへと移り、「京」で大規模な並列計算を行う興奮や初の国際会議参加であったSC12の熱気が今に至る高性能計算（HPC）分野への傾倒と、研究者としての進路選択を決定付けたと思っています。そんな私がデータベース分野に足を踏み入れたのはNTTに入社したときです。大学時代はデータベース分野の研究に触れる機会がほとんどありませんでしたが、当時NTTに勤めていらっしゃった鬼塚真先生と塩川浩昭先生の指導の下で大規模グラフ処理の研究に取り組み始めました。私の印象では、データベース分野ではデータとワークロードの性質をよく観察し、それを捉えたアルゴリズムによって処理を高速化する方法論が特に重要視されているように感じます。このような方法論は当時の私にとって新鮮であり、この分野に引き込まれる理由のひとつになりました。また、アルゴリズムの改良は時に並列計算では及びもつかないような劇的な高速化を引き起こします。それを達成したときは驚くほどの高揚感がありましたが、後にほぼ同じアイデアが半世紀前にリチャード・ストールマンによって提案されていたことを発見し落胆しました。その研究をまとめた論文は手法の進歩性が認められたためか無事SIGMOD 2023に採択されました。さらに、アルゴリズムによる計算自体の削減とスケーラブルな並列分散計算を組み合わせることで一層高い性能を得ることができます。2024年のSC24で発表した論文では、計算結果が不変となる部分をグラフデータから分離する前処理を導入することでスーパーコンピュータ「富岳」の幅優先探索の性能が顕著に向上することを示しました。もし私がデータベース分野に入っていなければそのようなアプローチは思いつかなかったかもしれません。近年ではLLMの発達によりテキストデータの情報を知識グラフとして構造化することが容易になりました。また、グラフで表現された情報をAIに活用させるための技術も発展しています。グラフの大規模化と用途拡大が進む中、その管理と処理を支えるデータベース技術は、スーパーコンピュータのような高性能システムにおいても重要性を増していくと考えています。次の時代に求められる技術の創出に向け、今回の受賞を励みとして一層力を尽くしてまいります。著者紹介：新井淳也（NTT株式会社） NTTコンピュータ＆データサイエンス研究所主任研究員。博士（情報科学）。2013年3月東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了、同年4月日本電信電話株式会社（現 NTT株式会社）入社。2019年3月大阪大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了。大規模グラフ処理と並列分散計算に関する研究に従事。日本データベース学会、ACM、情報処理学会各会員。 -------------------------------------------------------------------- ■３−２■ 日本データベース学会上林奨励賞を受賞して〜研究の歩みと今後の展望〜 Imrattanatrai Wiradee（産業技術総合研究所）日本データベース学会上林奨励賞を賜りましたことを、大変光栄に思っております。このような形で研究を評価していただきましたことに、選考委員の皆様へ心より御礼申し上げます。また、この賞は決して私一人の力によるものではありません。これまで多くの指導教員の先生方、同僚の皆様、共同研究者の皆様からいただいたご指導、ご支援、そしてご協力の積み重ねによるものです。この場をお借りして、皆様に心より感謝申し上げます。振り返りますと、私の研究は一貫して、「構造化された情報をどのように活用すれば、知的システムが世界をより深く理解できるのか」という関心に導かれてきました。京都大学大学院情報学研究科における博士課程では、構造化知識を取り入れたデータマイニングの研究に取り組みました。SIGIR 2019で発表した国際会議論文では、関係抽出の課題を対象とし、文がエンティティのどのような属性を表しているかを分類する研究を行いました。特に、ゼロショット学習の設定に対応するために知識グラフ埋め込みを導入し、未知の関係に対してもモデルがより適切に一般化できることを目指しました。その後、国立研究開発法人産業技術総合研究所（AIST）に研究者として着任してからは、研究の対象をヒューマン・マシン・インタラクションへと広げ、特にタスク指向対話、映像に基づく対話、質問応答システムに取り組んできました。一見すると、これらの研究は博士課程での研究テーマとは異なるように見えるかもしれません。しかし、私にとっては、「適切な情報を見つけ、それを正しく解釈し、人にとって有用な形で応答できるシステムをどのように設計するか」という共通の問いで結ばれています。近年、AIシステムには、複数の種類の情報を同時に扱うことがますます求められるようになっており、この問いの重要性はさらに高まっています。現在は、テキスト、画像、動画、そして構造化データを組み合わせて扱うマルチモーダルな研究に取り組んでいます。異なる情報源の中から本当に重要な情報を的確に見極め、それを適切に活用したうえで、有用な、かつ事実に基づいた応答が可能なシステムの実現を目指しています。こうした研究成果の一部は、Findings of ACL 2023 や AAAI 2025 などで発表する機会にも恵まれました。今後も、信頼性が高く実用的なシステムの研究を通じて、研究コミュニティに貢献していきたいと考えております。また、ささやかではありますが、自分自身の歩みが、若手研究者の皆様が好奇心と粘り強さをもってそれぞれのアイデアに挑戦するための後押しになれば、大変嬉しく思います。このたびのご評価に心より感謝申し上げますとともに、今後も感謝の気持ちを忘れず、決意を新たに研究に励んでまいります。著者紹介：Imrattanatrai Wiradee（産業技術総合研究所）京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻にて修士号および博士号を取得。現在、国立研究開発法人産業技術総合研究所（AIST）人工知能研究センター研究員。エージェントAI研究チームに所属し、マルチモーダルデータおよび知的システムを活用したヒューマン・マシン・インタラクションの高度化に関する研究に従事している。 -------------------------------------------------------------------- -- Daisuke Kitayama Interactive Media Lab. Department of Information Science School of Informatics Kogakuin University Associate Professor, Ph.D kitayama(a)cc.kogakuin.ac.jp 北山大輔工学院大学情報学部情報科学科インタラクティブメディア研究室准教授博士（環境人間学） kitayama(a)cc.kogakuin.ac.jp

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【論文募集】BESC 2026＠タイ・バンコク（6月1日投稿締切）

by Shoko Wakamiya

日本データベース学会の皆様奈良先端大の若宮と申します。国際会議 BESC 2026（The 13th International Conference on Behavioural and Social Computing）の論文締切まで約1ヶ月となりましたので、改めて論文募集のご案内を申し上げます。 https://besc-conf.org/2026/ 本会議はタイ・バンコクにて開催予定であり、日本からもアクセスしやすい魅力的な開催地となっております。また、北川先生がHonorary Chair を務められており、DBSJコミュニティに関連する幅広いトピックを対象としておりますので、ぜひ最新の研究成果をご投稿いただくとともに、ご関係の皆様にもご周知いただけますと幸いです。投稿締切：2026年6月1日採択通知：2026年7月31日会議：2026年10月26日〜28日本会議の論文集は Springer LNCS series より出版されます。また、優れた論文は複数の国際ジャーナル（いずれもDBLPに収録）の特集号への推薦の機会がございます。以下のような分野の論文を広く募集しております： - Social network analysis - Semantic web - Collective intelligence - Social recommendation - Social influence and social contagions - New theories, methods, and objectives in computational social science - Digital humanities - Crowd dynamics - Virtual communities - Decision analytics - Societal impacts of information system - Web mining and its social interpretations - Human behaviour and information system - Behaviour change - Technology and wellbeing - Sentiment Analysis, Stylistic Analysis, and Argument Mining - Opinion mining and social media analytics - Credibility of online content - Personalization for individuals, groups and populations - Privacy, perceived security and trust - Ethics of computational research on human behaviour - AI and large Language models in social and behavioural computing - Generative AI for synthetic behavioral and social data generation - Agent-based modeling for human behavior and social dynamics - LLM-driven agents for social interaction and communication - Multimodal behavioral and social sensing and analytics 詳細は、以下の公式ウェブサイトをご参照ください： https://besc-conf.org/2026/ どうぞよろしくお願いいたします。

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【CFP・最終案内】国際会議MIPR 2026: 4/30 AoE〆切 — 手頃で投稿しやすい成果も歓迎

by Jianwei ZHANG

日本データベース学会の皆様＃重複してお受け取りの場合はご容赦ください岩手大学の張建偉と申します。お世話になっております。国際会議 MIPR 2026 (The 9th IEEE International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval) の投稿締切が迫っておりますので、最終案内として共有させていただきます。 ■ 投稿締切：4/30 (AoE) 本会議では、完成度の高い研究成果に加え、手頃ですぐに投稿できる成果も広く歓迎されています。短期間でまとめられる内容でも投稿をご検討いただけますと幸いです。マルチメディア情報処理・検索、生成AI、マルチモーダル学習など幅広いトピックが対象です。 ▼ 詳細・投稿はこちら https://mipr2026.org/index.html 締切間近となっておりますので、ぜひこの機会にご投稿をご検討ください。どうぞよろしくお願いいたします。 ========================== IEEE MIPR 2026 -- Call for Papers Bangkok, Thailand, August 9–11, 2026 ========================== With vast amounts of multimedia data now widely accessible, understanding spatial and/or temporal phenomena has become essential for numerous applications, driving the need for advanced techniques in processing, analyzing, searching, mining, and managing such data. The 9th IEEE International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (IEEE MIPR 2026) will be held in Bangkok, Thailand, 9–11 August 2026. It offers a premier forum for presenting original research and practical advances in the design, implementation, and application of multimedia information processing and retrieval. The congress convenes university researchers, scientists, industry professionals, software engineers, and graduate students for a four-day program that blends a flagship technical track with keynote speeches, workshops, demonstrations, posters, tutorials, and panels. The Organizing Committee members of the conference look forward to welcoming you in person in Bangkok in August 2026. 1 Important Dates ========================== All deadlines below are 11:59 PM Anywhere on Earth - Submission deadline: April 30, 2026 - Acceptance Notifications: May 31, 2026 - Camera Read Deadline: June 17, 2026 2 Paper Submission ========================== Papers reporting original and unpublished research results pertaining to the topics in the CFP are solicited. Full paper manuscripts must be in English, following the IEEE two-column template instructions. Submissions should include the title, author(s), affiliation(s), e-mail address(es), abstract, and institution information in the first page. The online submission site is https://cmt3.research.microsoft.com/MIPR2026. We invite submissions in three categories: regular paper (6 pages), demo paper (4 pages) and poster paper (2 pages). Each submission will undergo a thorough peer-review process. 3. Research Track Topics: ========================== Generative and Foundation Models in Multimedia • AI-generated Media • Foundation Models in Vision and Audio • Media Generation with Generative Models • Media Generation with Large Vision/Language Models • Visual and Vision-Language Pre-training • Generic Vision Interface • Alignments in Text-to-image Generation • Large Multimodal Models • Multimodal Agents Trustworthy AI in Multimedia • AI Reliability for Multimedia Applications and Systems • AI Fairness for Multimedia Applications and Systems • AI Robustness for Multimedia Applications and Systems • Attack and Defense for Multimedia Applications and Systems • Security of Large AI Models Audio and Speech in Multimedia • Speech/Voice Synthesis • Analysis of Conversation • Speaker and Language Identification • Audio Signal Analysis • Spoken Language Generation • Automatic Speech Recognition • Spoken Dialogue and Conversational AI Systems Content Understanding • Multimedia Telepresence and Virtual/Augmented/Mixed Reality • Visual Concept Detection • Detection and Tracking • 3D Modeling, Reconstruction, and Interactive Applications • Multimodal/Multisensory Interfaces, Integration, and Analysis • Effective and Scalable Solution for Big Data Integration • Affective and Perceptual Multimedia Multimedia Retrieval • Multimedia Search and Recommendation • Web-Scale Retrieval • Relevance Feedback, Active/Transfer Learning • 3D and Sensor Data Retrieval • Multimodal Media (Images, Videos, Audio, Texts, Graph/Relationship) Retrieval • High-Level Semantic Multimedia Features Machine/Deep Learning/Data Mining • Deep Learning in Multimedia Data and Multimodal Fusion • Deep Cross-Learning for Novel Features and Feature Selection • High-Performance Deep Learning (Theories and Infrastructures) • Spatio-Temporal Data Mining • Novel Dataset for Learning and Multimedia Multimedia Systems and Infrastructures • Multimedia Systems and Middleware • Software Infrastructure for Data Analytics • Distributed Multimedia Systems and Cloud Computing • Internet Scale System Design • Information Coding for Content Delivery • Real-Time Data Processing for Internet of Multimedia Things Data Management • Multimedia Data Collection, Modeling, Indexing, or Storage • Multimedia and Content Forensics • Data Integrity, Security, Protection, and Privacy • Standards and Policies for Data Management • Steganography for Secure Data Embedding • Homomorphic Encryption for Secure Data Processing Applications • Multimedia Applications for Health and Sports • Multimedia Applications for Culture and Education • Multimedia Applications for Fashion and Living • Multimedia Applications for Security and Safety • Multimedia Applications for Agriculture • Autonomous Systems (Self-driving Cars, Robots, Drones, etc.) • Mobile and Wearable Multimedia 4. Bonus ========================== Top quality papers after presented in the conference will be recommended for extension and publication in several international journals, e.g., IEEE Transactions on Multimedia (TMM), ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications (TOMM), IEEE MultiMedia Magazine, EURASIP Journal on Image and Video Processing (EURASIP JIVP), Human-Centric Intelligent Systems, etc.

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MIPR2026 Last CFP (4月30日締め切り)

by Hieu Hanh LE

日本データベース学会の皆様お茶大のLeです。 2026年8月9日〜11日にタイで開催される MIPR 2026 の最終 CFP のご案内です。締切は 4月30日 AoE です。すぐに投稿可能な研究成果がありましたら、ぜひ投稿をご検討ください。よろしくお願いします。 Le ========================== IEEE MIPR 2026 -- Call for Papers Bangkok, Thailand, August 9–11, 2026 ========================== With vast amounts of multimedia data now widely accessible, understanding spatial and/or temporal phenomena has become essential for numerous applications, driving the need for advanced techniques in processing, analyzing, searching, mining, and managing such data. The 9th IEEE International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (IEEE MIPR 2026) will be held in Bangkok, Thailand, 9–11 August 2026. It offers a premier forum for presenting original research and practical advances in the design, implementation, and application of multimedia information processing and retrieval. The congress convenes university researchers, scientists, industry professionals, software engineers, and graduate students for a four-day program that blends a flagship technical track with keynote speeches, workshops, demonstrations, posters, tutorials, and panels. The Organizing Committee members of the conference look forward to welcoming you in person in Bangkok in August 2026. 1 Important Dates ========================== All deadlines below are 11:59 PM Anywhere on Earth - Submission deadline: April 30, 2026 - Acceptance Notifications: May 31, 2026 - Camera Read Deadline: June 17, 2026 2 Paper Submission ========================== Papers reporting original and unpublished research results pertaining to the topics in the CFP are solicited. Full paper manuscripts must be in English, following the IEEE two-column template instructions. Submissions should include the title, author(s), affiliation(s), e-mail address(es), abstract, and institution information in the first page. The online submission site is https://cmt3.research.microsoft.com/MIPR2026. We invite submissions in three categories: regular paper (6 pages), demo paper (4 pages) and poster paper (2 pages). Each submission will undergo a thorough peer-review process. 3. Research Track Topics: ========================== Generative and Foundation Models in Multimedia • AI-generated Media • Foundation Models in Vision and Audio • Media Generation with Generative Models • Media Generation with Large Vision/Language Models • Visual and Vision-Language Pre-training • Generic Vision Interface • Alignments in Text-to-image Generation • Large Multimodal Models • Multimodal Agents Trustworthy AI in Multimedia • AI Reliability for Multimedia Applications and Systems • AI Fairness for Multimedia Applications and Systems • AI Robustness for Multimedia Applications and Systems • Attack and Defense for Multimedia Applications and Systems • Security of Large AI Models Audio and Speech in Multimedia • Speech/Voice Synthesis • Analysis of Conversation • Speaker and Language Identification • Audio Signal Analysis • Spoken Language Generation • Automatic Speech Recognition • Spoken Dialogue and Conversational AI Systems Content Understanding • Multimedia Telepresence and Virtual/Augmented/Mixed Reality • Visual Concept Detection • Detection and Tracking • 3D Modeling, Reconstruction, and Interactive Applications • Multimodal/Multisensory Interfaces, Integration, and Analysis • Effective and Scalable Solution for Big Data Integration • Affective and Perceptual Multimedia Multimedia Retrieval • Multimedia Search and Recommendation • Web-Scale Retrieval • Relevance Feedback, Active/Transfer Learning • 3D and Sensor Data Retrieval • Multimodal Media (Images, Videos, Audio, Texts, Graph/Relationship) Retrieval • High-Level Semantic Multimedia Features Machine/Deep Learning/Data Mining • Deep Learning in Multimedia Data and Multimodal Fusion • Deep Cross-Learning for Novel Features and Feature Selection • High-Performance Deep Learning (Theories and Infrastructures) • Spatio-Temporal Data Mining • Novel Dataset for Learning and Multimedia Multimedia Systems and Infrastructures • Multimedia Systems and Middleware • Software Infrastructure for Data Analytics • Distributed Multimedia Systems and Cloud Computing • Internet Scale System Design • Information Coding for Content Delivery • Real-Time Data Processing for Internet of Multimedia Things Data Management • Multimedia Data Collection, Modeling, Indexing, or Storage • Multimedia and Content Forensics • Data Integrity, Security, Protection, and Privacy • Standards and Policies for Data Management • Steganography for Secure Data Embedding • Homomorphic Encryption for Secure Data Processing Applications • Multimedia Applications for Health and Sports • Multimedia Applications for Culture and Education • Multimedia Applications for Fashion and Living • Multimedia Applications for Security and Safety • Multimedia Applications for Agriculture • Autonomous Systems (Self-driving Cars, Robots, Drones, etc.) • Mobile and Wearable Multimedia 4. Bonus ========================== Top quality papers after presented in the conference will be recommended for extension and publication in several international journals, e.g., IEEE Transactions on Multimedia (TMM), ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications (TOMM), IEEE MultiMedia Magazine, EURASIP Journal on Image and Video Processing (EURASIP JIVP), Human-Centric Intelligent Systems, etc.

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Prof.BengChin passed away

by Masaru Kitsuregawa

データベースな皆さま残念なお知らせですた、BengChin 先生が他界されたことを石川先生から伺いました。 https://in-remembrance.comp.nus.edu.sg/ooibengchin/?fbclid=IwdGRjcARcI-hjbG…

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【教員公募】熊本大学（女性限定）助教1名公募

by Masayoshi Aritsugi

日本データベース学会の皆様：熊本大学の有次正義と申します．熊本大学大学院先端科学研究部（工学系）情報・エネルギー部門では，情報工学又は電子工学に関連する広い分野で女性限定の助教1名を公募しています．積極的なご応募をお待ちしています．周りに関係する方がいらっしゃいましたら，ぜひお勧めください．応募締切は5月25日です．熊本大学教員公募情報 https://www.kumamoto-u.ac.jp/daigakujouhou/saiyou/index_file/koubo1270.pdf JREC-IN https://jrecin.jst.go.jp/seek/SeekJorDetail?id=D126041733 問合せ連絡先は私です．よろしくお願いいたします． -- 有次正義（ありつぎまさよし）

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【ご案内】国際会議ADMA2026のSpecial Session「EDM-LLM」（香港、2026/11/13-15）

by DUAN YIJUN

日本データベース学会の皆様京都工芸繊維大学のDuanです。 2026年11月13日〜15日に香港で開催されるデータマイニングに関する国際会議ADMA2026におけるSpecial Session "Educational Data Mining in the Era of Large Language Models (EDM-LLM)" につきまして、ご案内申し上げます。ぜひ投稿をご検討いただければ幸いです。何卒よろしくお願い申し上げます。 +++ General Information +++ The 22nd International Conference on Advanced Data Mining and Applications 2026 Special Session: Educational Data Mining in the Era of Large Language Models (EDM-LLM) 13th ~ 15th November, 2026 Hong Kong https://adma2026.github.io/ +++ Important Dates +++ - Full/Poster Paper submission: June 26, 2026 - Acceptance notification: August 21, 2026 - Camera-ready papers submission: September 4, 2026 - Conference Dates: November 13-15, 2026 +++ Aims and Scope +++ Educational Data Mining lies at the intersection of data mining, machine learning, the learning sciences, and educational technology. This special session aims to provide a focused forum within ADMA2026 for research on how advanced data mining methods can be used to understand learning processes, support teachers and learners, personalize instruction, and examine the growing role of large language models in educational settings. The session welcomes methodological papers, application papers, benchmark studies, system papers, and reports of industrial practice. It is intended both for work that uses educational data to motivate advances in data mining and for work that applies state of-the-art data mining methods to important educational problems. In particular, the session aims to connect the broader data mining community with real educational challenges involving sequential, relational, textual, code-based, and multimodal data. +++ Topics +++ The special session will cover, but are not limited to: - Learner knowledge and performance modeling, knowledge tracing, mastery estimation, and academic risk prediction; - Domain knowledge modeling, prerequisite discovery, knowledge component discovery, and graph/sequence mining of learning processes; - Educational recommenders, instructional sequencing, intervention optimization, and reinforcement learning for adaptive learning; - Multimodal learning analytics using logs, text, code, speech, video, eye-tracking, or classroom interaction data; - Social and collaborative learning analytics, peer learning, discussion/forum mining, and group interaction modeling; - Open-ended assessment, automated grading, writing and code analytics, peer review modeling, and educational feedback generation; - LLM applications in EDM, including intelligent tutoring, hint generation, question generation, feedback synthesis, knowledge component extraction, item difficulty estimation, and classroom support; - Evaluation of LLMs in education, human-AI comparison, benchmarking against student performance, and studies of AI-assisted learning behaviors; - Data resources, benchmarks, and cross-platform or cross-institutional studies for educational data mining. +++ Publication +++ Accepted papers will be published by Springer in their Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI) and indexed in EI and DBLP. +++ Submission Instructions +++ Manuscripts must be prepared in accordance with the LNAI format and should not exceed 15 pages. For the template and details on the LNAI style, please check the following website: https://www.springer.com/gp/computer-science/lncs/conference-proceedings-gu… Papers will go through a full peer review process in a double-blind manner. Submission site: https://cmt3.research.microsoft.com/ADMA2026 +++ Special Session Chair +++ - Weining Qian, East China Normal University, China - Yun Liu, Kyoto Institute of Technology, Japan - Yijun Duan, Kyoto Institute of Technology, Japan

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