業績

発表年の降順で掲載しています。

査読付き国際論文誌・会議論文

CONF カンファレンス  JOUR ジャーナル

  1. SANER
    QSE AI4SE
    Leveraging Mutation Analysis for LLM-based Repair of Quantum Programs
    Chihiro Yoshida, Yuta Ishimoto, Olivier Nourry, Masanari Kondo, Makoto Matsushita, and 2 more authors
    In Proceedings of the 33rd International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER), Mar 2026
    arXiv
  2. APSEC
    AI4SE
    How Far Have LLMs Come Toward Automated SATD Taxonomy Construction?
    Sota Nakashima, Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Tao Xiao, and Yasutaka Kamei
    In Proceedings of the 32nd Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC), pp. 832–836, Dec 2025. DOI: 10.1109/APSEC66846.2025.00087
    DOI arXiv
  3. EASE
    QSE
    Evaluating Mutation-based Fault Localization for Quantum Programs
    Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, Yasutaka Kamei, Ryota Katsube, and 2 more authors
    In Proceedings of the 29th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE), pp. 666–671, Jun 2025. DOI: 10.1145/3756681.3757022
    DOI
  4. TOSEM
    SE4AI
    Repairs and Breaks Prediction for Deep Neural Networks
    Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Lei Ma, Naoyasu Ubayashi, and Yasutaka Kamei
    ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, vol. 34, no. 4, pp. 1–42, Apr 2025. DOI: 10.1145/3702983
    Selected for the Journal First Program of FSE 2025
    DOI Code
  5. APSEC
    QSE MSR
    An Empirical Study on Self-Admitted Technical Debt in Quantum Software
    Yuta Ishimoto, Yuto Nakamura, Ryota Katsube, Naoto Sato, Hideto Ogawa, and 3 more authors
    In Proceedings of the 31st Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC), pp. 41–50, Dec 2024. DOI: 10.1109/APSEC65559.2024.00015
    DOI Code
  6. QRS-C
    SE4AI
    Uncertainty-aware Metamorphic Testing for Robust Object Detection Models
    Jianhong Wang, Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei, and Naoyasu Ubayashi
    In Proceedings of the 23rd International Conference on Software Quality, Reliability, and Security Companion (QRS-C), pp. 9–17, Oct 2023. DOI: 10.1109/QRS-C60940.2023.00058
    DOI PDF
  7. IST
    SE4AI
    PAFL: Probabilistic Automaton-based Fault Localization for Recurrent Neural Networks
    Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, and Yasutaka Kamei
    Information and Software Technology, vol. 155, pp. 107117, Mar 2023. DOI: 10.1016/j.infsof.2022.107117
    Selected for the Journal First Program of EASE 2023
    DOI Code
  8. CAIN
    SE4AI
    An Initial Analysis of Repair and Side-effect Prediction for Neural Networks
    Yuta Ishimoto, Ken Matsui, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, and Yasutaka Kamei
    In Proceedings of the 2nd International Conference on AI Engineering – Software Engineering for AI (CAIN), pp. 80–85, May 2023. DOI: 10.1109/CAIN58948.2023.00017
    DOI PDF Code
  9. ICPC
    MSR
    Do Visual Issue Reports Help Developers Fix Bugs? A Preliminary Study of Using Videos and Images to Report Issues on GitHub
    Hiroki Kuramoto, Masanari Kondo, Yutaro Kashiwa, Yuta Ishimoto, Kaze Shindo, and 2 more authors
    In Proceedings of the 30th International Conference on Program Comprehension (ICPC), pp. 511–515, May 2022. DOI: 10.1145/3524610.3527882
    DOI PDF

受賞

  1. 2025年度 卓越研究賞（SE研究会）, 情報処理学会 ソフトウェア工学研究会 , 2025年9月.
  2. ポスター・デモ賞, 第31回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE 2024), 2024年11月.
  3. 研究奨励賞, 令和4年度 電子情報通信学会 ソフトウェアサイエンス研究会, 2023年3月.
  4. コンピュータサイエンス領域奨励賞, 情報処理学会, 2021年6月.
  5. 学生研究賞, 第207回ソフトウェア工学研究会, 2021年3月.
  6. 優秀学生賞, 情報処理学会 北陸支部, 2019年3月.

研究助成

  1. 日本学術振興会 特別研究員 (DC2), 2024年4月〜2026年3月. [直接経費: 150万円] 研究課題:「機械学習システムの運用時における自動的な品質保証技術の確立」(24KJ1784)
  2. 九州大学 先導的人材育成フェローシップ事業 (情報・AI分野), 2023年4月〜2024年3月. [研究費: 50万円]
  3. 日本学生支援機構 第一種奨学金 特に優れた業績による返還免除 (半額免除), 2023年7月.

招待講演

  1. Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Lei Ma, Naoyasu Ubayashi, Yasutaka Kamei, “Repairs and Breaks Prediction for Deep Neural Networks,” トップカンファレンス・トップ論文誌特別講演, 日本ソフトウェア科学会第42回大会 (JSSST2025), 2025年9月.
  2. Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, Yasutaka Kamei, “PAFL: Probabilistic Automaton-based Fault Localization for Recurrent Neural Networks,” トップカンファレンス・トップ論文誌特別講演, 日本ソフトウェア科学会第40回大会 (JSSST2023), 2023年9月.
  3. Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, Yasutaka Kamei, “PAFL: Probabilistic Automaton-based Fault Localization for Recurrent Neural Networks,” 招待講演, ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2023 (SES2023), 2023年8月.

国内研究会発表 (査読なし)

  1. 若松 大輝, 石本 優太, Hao Li, 近藤 将成, Ahmed E. Hassan, 亀井 靖高, “コード生成におけるLLMの内部挙動の初期分析 —LLMカバレッジを用いた実証的評価—,” 第221回ソフトウェア工学研究発表会, 2025-SE-221(X), pp.1-8, 2025年11月.
  2. 中島 蒼太, 石本 優太, 近藤 将成, Tao Xiao, 亀井 靖高, “大規模言語モデルを用いたSATDの分類体系の自動生成,” 第220回ソフトウェア工学研究発表会, 2025-SE-220(15), pp.1-8, 2025年7月.
  3. 石本 優太, “Repairs and Breaks Prediction for Deep Neural Networks,” 第8回機械学習工学ワークショップ (MLSE夏合宿2025), 2025年7月.
  4. 石本 優太, 近藤 将成, 鵜林 尚靖, 亀井 靖高, 勝部 瞭太, 佐藤 直人, 小川 秀人, “量子プログラムに対するミューテーションに基づく欠陥局所化,” 電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会), vol.124, no.429(SS), pp.194-199, 2025年3月.
  5. 植中 雄斗, 石本 優太, 近藤 将成, 亀井 靖高, “ビデオゲームにおけるバグの自動検出手法の提案と初期評価,” 第219回ソフトウェア工学研究発表会, 2025-SE-219(5), pp.1-8, 2025年3月.
  6. 石本 優太, 近藤 将成, 馬 雷, 鵜林 尚靖, 亀井 靖高, “Repairs and Breaks Prediction for Deep Neural Networks,” 第31回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE 2024), 2024年11月. (ポスター発表) [ポスター・デモ賞] [PDF]
  7. 友池 真輝, 石本 優太, 近藤 将成, 鵜林 尚靖, 亀井 靖高, “LLMを用いたソフトウェア工学エージェントに対するパーソナリティの影響の初期調査,” ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2024論文集 (SES2024), pp.123-129, 2024年9月.
  8. 中村 悠人, 石本 優太, 勝部 瞭太, 佐藤 直人, 小川 秀人, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖, “量子プログラムにおけるSATDの分類と評価,” 電子情報通信学会技術報告 (知能ソフトウェア工学研究会), vol.123, no.443, pp.126-131, 2024年3月.
  9. 石本 優太, 近藤 将成, 鵜林 尚靖, 亀井 靖高, “深層学習モデルの自動修正技術の効果および副作用の見積もり,” 第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE) 2023, 2023年11月. (ポスター発表)
  10. Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, Yasutaka Kamei, “An Analysis and Prediction of Repair and Break for Neural Network Repair Techniques,” MSR Asia Summit 2023, 2023年7月. (ポスター発表)
  11. Jianhong Wang, Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi, “Towards Robust Object Detection Models by Metamorphic Testing,” 第213回ソフトウェア工学研究発表会, 2023-SE-213(16), pp.1-8, 2023年3月. [学生研究賞]
  12. 稲田 司, 石本 優太, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖, “Dockerfileの開発を支援するインタラクティブツールの提案,” 電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会), vol.122, no.432(SS), pp.43-48, 2023年3月.
  13. 石本 優太, 近藤 将成, 鵜林 尚靖, 亀井 靖高, “確率的オートマトンとn-gramに基づくRNNに対するバグ限局,” 電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会), vol.122, no.138(SS), pp.55-60, 2022年7月. [研究奨励賞]
  14. Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, Yasutaka Kamei, “抽象モデル上のn-gramに着目したRNNに対するFault Localization,” 第5回機械学習工学研究会 (MLSE夏合宿2022), 2022年6月. (ポスター発表)
  15. 蔵元 宏樹, 石本 優太, 新堂 風, 近藤 将成, 柏 祐太郎, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖, “GitHubにおけるバグ報告等の動画および画像の活用実態に関する調査,” 電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会), vol.121, no.416(SS), pp.78-83, 2022年3月.
  16. 石本 優太, 松井 健, 鵜林 尚靖, 亀井 靖高, “RNNの抽象化モデルに対するバグ限局とその評価,” 第207回ソフトウェア工学研究発表会, 2021-SE-207(2), pp.1-8, 2021年3月. [学生研究賞] [コンピュータサイエンス領域奨励賞]

その他

  1. スキルアップAIキャンプ (AIソフトウェアの品質保証に関する動向 その2) 登壇, 2024年8月.
  2. スキルアップAIキャンプ (AIソフトウェアの品質保証に関する動向) 登壇, 2024年5月.
  3. 8大学共同開催「情報学 for all by all」 登壇, 2024年3月.
  4. 石本 優太, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖, “AI の品質保証：5. ニューラルネットワークモデルのバグ限局・自動修正技術,” 情報処理, 63(11), e28-e33, 2022年10月. (情報処理学会誌 特集記事)