Publications

Intearnational Conference / Journal Papers (Refereed) - 国際学会・ジャーナル（査読有）

• Kawabe, W., Nakao, Y., Shitara, A., & Sugano, Y. (2024). Technical understanding from interactive machine learning experience: a study through a public event for science museum visitors. Interacting with Computers, iwae007. 

• Vincenzi, B., Stumpf, S., Taylor, A. S., & Nakao, Y. (2024). Lay User Involvement in Developing Human-Centric Responsible AI Systems: When and How?. ACM Journal on Responsible Computing. 

• Nakao, Y., & Yokota, T. (2023, July). Stakeholder-in-the-Loop Fair Decisions: A Framework to Design Decision Support Systems in Public and Private Organizations. In International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 34-46). Cham: Springer Nature Switzerland. (Invited Paper)

• Nakao, Y., Strappelli, L., Stumpf, S., Naseer, A., Regoli, D., & Gamba, G. D. (2022). Towards Responsible AI: A Design Space Exploration of Human-Centered Artificial Intelligence User Interfaces to Investigate Fairness. International Journal of Human–Computer Interaction, 1-27. 

• Nakao, Y., Stumpf, S., Ahmed, S., Naseer, A., & Strappelli, L. (2022). Towards Involving End-users in Interactive Human-in-the-loop AI Fairness. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems (TiiS). 

• Kobayashi, K., & Nakao, Y. (2021, September). One-vs.-One Mitigation of Intersectional Bias: A General Method for Extending Fairness-Aware Binary Classification. In International Conference on Disruptive Technologies, Tech Ethics and Artificial Intelligence (pp. 43-54). Springer, Cham. 

• Nakao, Y., & Sugano, Y. (2020, October). Use of Machine Learning by Non-Expert DHH People: Technological Understanding and Sound Perception. In Proceedings of the 11th Nordic Conference on Human-Computer Interaction: Shaping Experiences, Shaping Society (pp. 1-12). 

• Ishibashi, T., Nakao, Y., & Sugano, Y. (2020, March). Investigating audio data visualization for interactive sound recognition. In Proceedings of the 25th International Conference on Intelligent User Interfaces (pp. 67-77). 

International Workshop / Posters (Refereed) - 国際学会ワークショップ・ポスターセッション（査読有）

• Stumpf, S., Taka, E., Nakao, Y., Luo, L., Sonoda, R., & Yokota, T. (2024, June). The Need for User-centred Assessment of AI Fairness and Correctness. In Adjunct Proceedings of the 32nd ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization (pp. 523-527).

• Nakao, Y. (2024). What Should Be Considered to Support well-being with AI: Considerations Based on Responsible Research and Innovation. Presented at Designig (with) AI for Wellbeing CHI 2024 Workshop. 

• Nakao, Y. (2022). Toward Human-in-the-Loop AI fairness with Crowdsourcing: Effects of Crowdworkers’ Characteristics and Fairness Metrics on AI Fairness Perception. In The Tenth AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing, Work-in-Progress.

• Yokota, T., & Nakao, Y. (2022, July). Toward a decision process of the best machine learning model for multi-stakeholders: a crowdsourcing survey method. In Adjunct Proceedings of the 30th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization (pp. 245-254). 

• Stumpf, S., Strappelli, L., Ahmed, S., Nakao, Y., Naseer, A., Gamba, G. D., & Regoli, D. (2021). Design Methods for Artificial Intelligence Fairness and Transparency. In CEUR Workshop Proceedings (Vol. 2903, pp. 1613-0073). 

• Nakao, Y., Ohwa, T., & Ohori, K. (2019). Generation of Hints to Overcome Difficulty in Operating Interactive Recommender Systems. In IntRS@ RecSys (pp. 36-45). 

• Nakao, Y., Shigezumi, J., Yokono, H., & Takagi, T. (2019). Requirements for Explainable Smart Systems in the Enterprises from Users and Society Based on FAT. In IUI Workshops (Vol. 19). 

Domestic Conference / Journal (Non-refereed) - 国内学会・研究会 / 国内雑誌（査読なし）

• Yuri Nakao. (2024). Toward Establishing Ethical AI Based on Interaction with Humans. In the satellite hybrid workshop “History and Philosophy on the Computing and Algorithmic Environments” at Japan Association for Philosophy of Science.  Slides

• 中尾悠里 & 藤垣裕子. (2023). RRIの省察性／Reflexivityが研究開発実践にとって持つ意味：異分野との比較. In 科学技術社会論学会第21回年次研究大会 

• 中尾悠里. (2023). AI と人の相互作用に基づく技術哲学を導く設計手法. 日本ロボット学会誌, 41(8), 696-699. 

• 中尾悠里. (2023). 人と共に変化する AI 倫理のための共同デザインワークショップ. In 人工知能学会全国大会論文集 第 37 回 (2023) (pp. 4B3GS1102-4B3GS1102). 一般社団法人 人工知能学会. 

• 横田拓也, & 中尾悠里. (2023). 説明性と公平性を担保する Stakeholder-in-the-Loop な意思決定枠組みの検討. In 人工知能学会全国大会論文集 第 37 回 (2023) (pp. 1P5OS16b02-1P5OS16b02). 一般社団法人 人工知能学会. 

• 中尾悠里 & 藤垣裕子. (2022). 技術設計過程における「反射性」の組み込み ～ユーザーとの共同デザイン方法論の検討. In 科学技術社会論学会第21回年次研究大会 

• 横田拓也, & 中尾悠里. (2022). 利害関係者ごとに異なる AI の指標に対する選好のクラウドソーシングによる統合方法の検討. In 人工知能学会全国大会論文集 第 36 回 (2022) (pp. 2J6OS24b03-2J6OS24b03). 一般社団法人 人工知能学会. 

• 中尾悠里, & 小林賢司. (2022). Fairness by Design: 地域文化の多様性を考慮した公平な AI 開発フレームワーク. In 人工知能学会全国大会論文集 第 36 回 (2022) (pp. 2J6OS24b02-2J6OS24b02). 一般社団法人 人工知能学会. 

• 中尾悠里. (2021). 個人の重要な意思決定を助ける批判可能なシステムの実現に向けて. In 人工知能学会全国大会論文集 第 35 回 (2021) (pp. 4H1GS11b03-4H1GS11b03). 一般社団法人 人工知能学会. 

• 福本康秀, 中尾悠里, 大堀耕太郎, 大輪拓也, 吉田宏章, 穴井宏和, 吉良知文, & 神山直之. (2018). 福岡県糸島市におけるAIによる移住地推薦に関する実証実験. In 平成30年電気学会全国大会.

• 中尾悠里, 大堀耕太郎, 大輪拓也, 吉田宏章, 吉良知文, & 神山直之. (2017). 人工知能を用いた移住促進への取り組み 福岡県糸島市における最適地域推薦の実証実験. In 経営情報学会 全国研究発表大会要旨集 2017 年秋季全国研究発表大会 (pp. 245-248). 一般社団法人 経営情報学会. 

• 大輪拓也, 中尾悠里, 吉良知文, 神山直之, 吉田宏章, & 大堀耕太郎. (2016). 移住支援のための人工知能によるマッチングシステム. 人工知能学会第二種研究会資料, 2016(BI-006), 01. 

Invited Talks - 招待講演

• Yuri Nakao. (2023). The Societal/Ethical Effect of (Generative) AI at ECCV 2024 Workshop The Dark Side of Generative AIs and Beyond. 

• 中尾悠里. (2023). 企業と大学の境界を超える-AIの社会実装に挑む-. In 2023年度博士人材育成コンソーシアムシンポジウム「ブンケイハカセがつくる新しいミライ」. 

• 中尾悠里. (2023). AIと人間のジレンマ：人の意思を反映し、逸脱するテクノロジー. In 第１回：データ駆動社会研究会 シンポジウム ：アルゴリズム時代の意思決定ー社会への影響と変革への挑戦ー. 

• 中尾悠里. (2019). 人工知能の発展と技術との付き合い方. In 東京外国語大学 講演会「文系のためのAI」.

• 中尾悠里. (2019).  人の意思決定を真にサポートする人工知能を目指して. In サイエンスアゴラ2019 アゴラ市民会議: どんな未来を生きていく？ ～AIと共生する人間とテクノロジーのゆくえ.

• 中尾悠里. (2019). 技術の再編成を技術でサポートする：AIの説明可能性を超えて. In 第13回トポス会議、～ヒューマニティ・ベースト・ビューから考える：人間不在の日本の“人間性”を問い直す～.

• 中尾悠里. (2018). 日本の未来を変える！ -人工知能とは-. In 東葛テクノ会.

• Yuri Nakao. (2017). Using AI as Social Glue to Address Social Problems. In Innovation Ecosystems for AI-Based Education, Training and Learning (Stanford MediaX).

• 中尾悠里. (2016). 日本の未来を変える！？ -人工知能とは-. In 第22回かずさＤＮＡ研究所 開所記念講演会.

MISC

• 山川宏, 池澤春菜, 大屋雄裕, 大澤正彦, 大澤博隆, 金井良太,  栗原 聡, 高橋 恒一, 戸谷 洋志, 中尾 悠里,  & 西堤優. (2024). 超知能がある未来社会のシナリオコンテスト: 企画から選考まで. 人工知能, 39(5), 706-710. (Link)

• Luo, L., Nakao, Y., Chollet, M., Inakoshi, H., & Stumpf, S. (2024). EARN Fairness: Explaining, Asking, Reviewing and Negotiating Artificial Intelligence Fairness Metrics Among Stakeholders. arXiv preprint arXiv:2407.11442. 

• Nakao, Y. (2024). Reflexive Co-Design: A Participatory Method to Design for Socially Responsible Technology Based on Responsible Research and Innovation. Available at SSRN 4883264. 

• Taka, E., Nakao, Y., Sonoda, R., Yokota, T., Luo, L., & Stumpf, S. (2023). Exploring the Impact of Lay User Feedback for Improving AI Fairness. arXiv preprint arXiv:2312.08064. 

• Ohori, K., Asai, T., Iwashita, H., Goto, K., Shigezumi, J., Takagi, T., ... & Anai, H. (2020). Wide Learning Technology to Provide Trust Through Knowledge Discovery. FUJITSU SCIENTIFIC & TECHNICAL JOURNAL, 56(1), 46-51. ／ 大堀耕太郎, 浅井達哉, 岩下洋哲, 後藤啓介, 重住淳一, 高木拓也, ... & 穴井宏和. (2019). 知識発見によって信頼をつなぐ Wide Learning 技術 (特集 研究開発最前線: デジタル時代の信頼 「Trust」)--(「Trust」 を持続させるための技術). Fujitsu: 技術情報誌, 70(4), 48-54. 

• Nakata, T., Araki, T., Tsuchiya, S., Nakao, Y., Naseer, A., Arahori, J., & Yamamoto, T. (2020). Initiatives for AI Ethics: Formulation of Fujitsu Group AI Commitment. Fujitsu Scientific & Technical Journal, 56(1), 13-19. ／中田恒夫, 荒木達樹, 土屋哲, 中尾悠里, 荒堀淳一, & 山本隆彦. (2019). AI 倫理への取り組み: 富士通グループ AI コミットメントの制定 (特集 研究開発最前線: デジタル時代の信頼 「Trust」). Fujitsu: 技術情報誌, 70(4), 14-20. 

• Nakao, Y., Ohori, K., & Anai, H. (2020). Interactive recommendation AI to support transparent human decision making. Fujitsu Sci. Tech. J. ／中尾悠里, 大堀耕太郎, & 穴井宏和. (2020). インタラクティブなマッチングAIで実現するトランスペアレントな人の意思決定支援. 『富士通テクニカルレビュー』. 

• 中尾悠里. (2018). AI(Alternative Intelligence)としてのAI(Artificial Intelligence). 『第12回トポス会議 社会への満足度と幸福度を高めるオルタナティブ創造社会への挑戦』, 20-20. 

• 中尾悠里. (2017). 人工知能技術の発展と人間の役割. In 九段中学校・総合的な学習.

• 中尾悠里. (2017). これからの不確実な社会と、それに対応するための基本的資質. 『千葉教育』, 643, 2-3.

• 中尾悠里. (2016). 人工知能を地方創成に活かす: ソーシャル・キャピタルの蓄積・活用の観点から. 『ER』, 2, 44-45.

Books

• AIと人間のジレンマ ： ヒトと社会を考えるAI時代の技術論
  中尾 悠里（単著）
  千倉書房 2022年8月6日 (ISBN: 4805112646)

• ＡＩと共生する人間とテクノロジーのゆくえ（Ｍｉｒａｉｋａｎトークス）
  大隅典子, 紺野登, 行方史郎, 高瀬堅吉, 山田胡瓜, 千葉雅也, タカハシショウコ, 中尾悠里, 駒井章治, 行木陽子, 須田桃子, サリー楓 (担当:共著)
  2020年4月

Patents

• US20230244960A1 Computer-readable recording medium having stored therein machine learning program, method for machine learning, and information processing apparatus
  Yuri Nakao

• US20230153694A1 Training data generation method, training data generation device
  Kenji Kobayashi, Takao Mohri, Yuri Nakao

• US20230117689A1 Non-transitory computer-readable storage medium for storing training data generation program, device, and method
  Yuri Nakao

• US20200302507A1 ITEM PRESENTATION METHOD, ITEM PRESENTATION PROGRAM, AND ITEM PRESENTATION APPARATUS
  Yuri Nakao, Kotaro Ohori

• US16/199457 Computer-readable recording medium, estimation method and estimation device
  Yuri Nakao, Kotaro Ohori, Hiroaki Yoshida, Takuya Ohwa

• US 16/194701 ・ Computer-readable recording medium, estimation method and estimation device
  Yuri Nakao, Kotaro Ohori, Hiroaki Yoshida, Takuya Ohwa

• US20180060441A1 Computer-readable recording medium, search method, and search apparatus
  Yuri Nakao, Kotaro Ohori, Hiroaki Yoshida, Takuya Ohwa, Akifumi Kira, Naoyuki Kamiyama

• 特開2024-29813 プログラム，方法および装置
  横田 拓也, 中尾 悠里

• 特開2023-113047 機械学習プログラム，機械学習方法及び情報処理装置
  中尾 悠里

• 特許第7409513号 機械学習データ生成プログラム、機械学習データ生成方法および機械学習データ生成装置
  小林 賢司, 毛利隆夫, 中尾 悠里

• 特許第7367872号 訓練データ生成プログラム、装置、及び方法
  中尾 悠里

• 特許第7392271号 アイテム提示方法、アイテム提示プログラムおよびアイテム提示装置 
  中尾 悠里, 大堀 耕太郎

• 特許第7091639号 推定プログラム、推定方法および推定装置
  中尾 悠里, 大堀 耕太郎, 吉田 宏章, 大輪 拓也

• 特許第7081125号 推定プログラム、推定方法および推定装置
  中尾 悠里, 大堀 耕太郎, 吉田 宏章, 大輪 拓也

• 特許第6716076号 探索プログラム、探索方法および探索装置
  中尾 悠里, 大堀 耕太郎, 吉田 宏章, 大輪 拓也, 吉良 知文, 神山 直之