大学院理工学専攻 IDD教育プログラムの森樹伸さんらの論文がデータマイニングのトップ国際会議IEEE ICDM 2026（CORE A*）に採択

Release Date:2026年11月12日

大学院総合人間自然科学研究科理工学専攻情報科学・データサイエンス・DX教育プログラム（IDD教育プログラム）2年森樹伸さん（筆頭著者）、理工学部情報科学科の木脇太一准教授、農林海洋科学部農林資源科学科山口亜利沙非常勤特任研究員、松川和嗣准教授らと国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構（農研機構）および高知県との共同研究成果をまとめた論文が、2026年11月12日から15日まで中国瀋陽で開催されるIEEE ICDM 2026（IEEE International Conference on Data Mining）の応用トラック（Applied Track）へ採択されました。

ICDMは、多様なデータから意義のある知識・法則を発見するデータマイニング分野を代表する国際会議です。国際的な会議ランキングCOREにおいて最高ランクのA*（トップ会議）に格付けされており、世界中から先進的な研究が集まります。本年は全体で1,966件の投稿の内392の論文が採択され、採択率は約20％でした。　

本論文は、小規模家畜集団での予測性能低下が問題となるゲノム予測について、次元削減による精度向上法を提案し、希少和牛である褐毛和種高知系（通称：土佐あかうし）で有効性を示したものです。

本研究の手法の概要。従来は遺伝子情報をそのまま統計モデルに入力していた
のに対し、本研究では次元削減によって少数の特徴にまとめてから入力する。

本研究成果のポイント

遺伝子情報を利用した家畜の改良で重要となる遺伝的な能力の推定には、学習のためのデータ数が重要であり、頭数の少ない集団では精度が低下する傾向にあった
膨大な遺伝子情報を少数の特徴にまとめる次元削減を前処理として加えることで、推定精度を高める手法を提案
希少和牛「土佐あかうし」のデータを用いた検証で、推定精度が従来手法より平均して向上

＜詳しい研究内容について＞
（プレスリリース）小規模家畜集団で遺伝的な能力の推定精度を高める手法を提案～希少和牛「土佐あかうし」で有効性を示す～

Paper Information

論文題目： Improved Genomic Prediction on Japanese Brown Cattle Tosa Pedigree via Dimensionality Reduction
著者： Shigenobu Mori (Kochi University), Taichi Kiwaki (Kochi University)*, Eiji Kobayashi (NARO), Aisaku Arakawa (NARO), Mika Oe (NARO), Taishi Chikamori (Kochi Prefecture), Kazuki Hamada (Kochi Prefecture), Arisa Yamaguchi (Kochi University), Kazutsugu Matsukawa (Kochi University). *責任著
発表学会： 26th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2026)

【研究助成】
本研究は、日本中央競馬会畜産振興事業、大学改革支援・学位授与機構大学・高専機能強化支援事業、日本学術振興会科研費若手研究（課題番号：JP23K16941）、基盤研究（A）（課題番号：JP24H00703）の支援により実施されました。

Research Inquiries

高知大学理工学部情報科学科　准教授　木脇太一　
Tel: 088-844-8339
木脇研究室HP：https://www.is.kochi-u.ac.jp/~kwk/