口頭発表等

• 中里 祐大, 戸田 貴久, 大規模言語モデルのコード生成タスクにおけるProperty-Based Testingの活用, 第222回ソフトウェア工学研究発表会,東京科学大学, 2026年3月10日.
• 吉田 恭二, 戸田 貴久, 初期配置が指定された場合にロジックのみで可解な数独生成問題に対する焼きなまし法に基づく手法の開発, 第57回ゲーム情報学研究発表会, 早稲田大学, 2026年3月3日.
• 戸田 貴久, NP問題に対するヒントに基づくCDCLアルゴリズムの高速化, 第206回アルゴリズム研究発表会, 石垣島, 2026年1月14日.
• 大橋 賢人, Zhao Zhenjiang, 戸田 貴久, 機械学習の堅牢性のための汎用的なテストツールの開発に向けて, 第135回人工知能基本問題研究会, 石垣島, 2026年1月14日.
• 石井 沙季, Zhao Zhenjiang, 戸田 貴久, 機械学習のブラックボックス公平性テストにおける代理モデルの近似性能の改善, 第135回人工知能基本問題研究会, 石垣島, 2026年1月14日.
• 松尾 涼誠, 戸田 貴久, 最小数独サイズの形式検証に向けた取り組み, 第135回人工知能基本問題研究会, 石垣島, 2026年1月14日.

口頭発表等

• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, 決定木アンサンブルに特化した公平性の定量的検証手法の検討, 第28回情報論的学習理論ワークショップ, 那覇, 2025年11月12日.
• Zhenjiang Zhao, Takahisa Toda, Takashi Kitamura, [招待論文]Approximation-guided Fairness Testing through Discriminatory Space Analysis, ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2025, 早稲田大学, 2025年9月18日.
• 久保 拓巳, 戸田 貴久, 表形式データを扱う DNN に対する敵対的攻撃手法の提案, ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2025, 早稲田大学, 2025年9月17日.
• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, [招待講演]差別的空間解析に基づく近似誘導型公平性テスト, 第24回情報科学技術フォーラム, トップコンファレンスセッション, 北海道科学大学, 2025年9月5日.
• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, 機械学習モデルにおける公平性の定量的検証に関する考察, 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11日.
• 戸田 貴久, 単位伝播で決定可能な補問題の拡張CNF表現に関する検討, コンピュテーション研究会, 信学技報, vol. 124, no. 424, COMP2024-25, pp. 1-8, 2025年3月.
• 久保 拓巳, 戸田 貴久, SMTソルバーのAPIファザーMurxlaのカバレッジ改善に向けて, 第27回プログラミングおよびプログラミング言語ワークショップ, 2025年3月7日.

論文

• Zhenjiang Zhao, Takahisa Toda, Takashi Kitamura, Diversity-aware fairness testing of machine learning classifiers through hashing-based sampling, Information and Software Technology, Volume 167, 2024.
• Zhenjiang Zhao, Takahisa Toda, Takashi Kitamura, Approximation-guided Fairness Testing through Discriminatory Space Analysis, the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering, 2024.
• Takashi Kitamura, Sousuke Amasaki, Jun Inoue, Yoshinao Isobe, Takahisa Toda, Toward Individual Fairness Testing with Data Validity, the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering, 2024.

口頭発表等

• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, 検証ベースの公平性テスト技術の近似性能に関する考察, ソフトウェア工学の基礎ワークショップ, 2024年11月.
• 久保 拓巳, 戸田 貴久, 決定木ベースモデルへのロバスト性の検証技術を利用したブラックボックス手法の検討, 第27回情報論的学習理論ワークショップ, 埼玉, 2024年11月5日.
• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, 制約求解を用いない検証ベースの公平性テスト技術, 第27回情報論的学習理論ワークショップ, 埼玉, 2024年11月5日.
• Zhenjiang Zhao, Takahisa Toda, Takashi Kitamura, [招待論文]Diversity-aware fairness testing of machine learning classifiers through hashing-based sampling, ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2024, 慶応大学日吉キャンパス, 2025年9月19日.
• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, [招待講演]ハッシュサンプリングによる多様性を考慮した公正性テスト, 第23回情報科学技術フォーラム, トップコンファレンスセッション, 広島工業大学, 2024年9月4日.
• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, 形式検証によるXGBoostの個人公平性テストの試み, 2024年度人工知能学会全国大会（第38回） 2024年5月.
• 高田 雄太, 戸田 貴久,不確実な信念を持つ人狼知能エージェントの論理モデルと仮説推論手法の開発に向けて, 2024年度人工知能学会全国大会（第38回）2024年5月.

論文

• Takahisa Toda and Takehiro Ito and Jun Kawahara and Takehide Soh and Akira Suzuki and Junichi Teruyama, Solving Reconfiguration Problems of First-Order Expressible Properties of Graph Vertices with Boolean Satisfiability, IEEE 35th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2023.
• Takehiro Ito, Jun Kawahara, Yu Nakahata, Takehide Soh, Akira Suzuki, Junichi Teruyama, Takahisa Toda, ZDD-Based Algorithmic Framework for Solving Shortest Reconfiguration Problem, International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research, CPAIOR 2023.

口頭発表等

• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, 多様性を重視した公平性テスト技術とその多様性の考察, 第３０回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ 2023年11月10日. ポスター発表.
• 八木 啓至, 戸田 貴久, だます人狼知能エージェントに関する初期的な考察, 第49回ゲーム情報学研究発表会 2023年3月18日.
• 戸田貴久, （招待講演）機械学習モデルのテスト・検証への論理的アプローチ, 人工知能学会 第124回人工知能基本問題研究会 2023年3月17日.
• 中島祐輝, 戸田貴久, 決定的従属関係の含まれるベイジアンネットワークの近似推論手法に関する考察, 情報処理学会 第85回全国大会 2023年3月4日.
• 戸田貴久, ナイーブベイズ分類器におけるデルタ公平性, ウィンターワークショップ2023 2023年1月21日.
• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, 機械学習モデルの公平性のテスト手法, 第64回 プログラミング・シンポジウム 2023 2023年1月6日.

論文

• Takashi Kitamura, Zhenjiang Zhao, Takahisa Toda, Applying Combinatorial Testing to Verification-Based Fairness Testing, International Symposium on Search Based Software Engineering, SSBSE 2022, Singapore, November 17-18, 2022.
• Zhenjiang Zhao, Takahisa Toda, Takashi Kitamura, Efficient Fairness Testing through Hash-Based Sampling, International Symposium on Search Based Software Engineering, SSBSE 2022, Singapore, November 17-18, 2022.

口頭発表等

• 久保 拓巳, 戸田 貴久, 古賀 久志, 制約最適化に基づく画像の時間順並び替え, 第141回数理モデル化と問題解決研究発表会 2022年12月12日.
• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, 機械学習モデルの公平性テスト手法VBT-Xと今後の展望, 情報論的学習理論ワークショップ 2022年11月22日.
• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, ハッシュベースサンプリングによる効率的な公平性テスト, ソフトウェア工学の基礎ワークショップ 2022年11月12日.
• 戸田 貴久, 夏 涛, 中島 祐輝, 八木 啓至, （ポスター発表）不確実性下における複合イベントの確率推定システムの開発, 第36回人工知能学会全国大会, 3Yin2-49, 京都（2022年6月16日）.
• 趙 振江, 戸田 貴久, 類似学習節に基づくCDCLソルバーの高速化, 第36回人工知能学会全国大会, 4K1-GS-1-05, 京都（2022年6月17日）.
• 磯田 飛鳥, 戸田 貴久, 属性間依存度を考慮したデータベースの安全なフラグメント化, 第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, オンライン（2022年3月1日）.
• 夏 涛, 戸田 貴久, 不確実性下における複合イベント処理に関する考察, 第186回アルゴリズム研究発表会, オンライン（2022年1月28日）.
• 戸田 貴久, 伊藤 健洋, 川原 純, 宋 剛秀, 鈴木 顕, 照山 順一, 有界モデル検査による独立集合遷移問題の解法に関する考察, 第186回アルゴリズム研究発表会, オンライン（2022年1月28日）.

論文

• Takahisa Toda, Takeru Inoue, Interval-based Counterexample Analysis for Error Explanation, Journal of Information Processing, Vol. 29, pp.630-639, (2021).
• 渡辺光洋，戸田貴久, 交差回避制約を用いた単純配線決定問題のCSP解法, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J104-D, No.04,pp.-,Apr.2021.

口頭発表等

• 中島祐輝，戸田貴久, 命題論理式の解の一様サンプリングの改善, 第20回情報科学技術フォーラム, オンライン（2021年8月27日）.

論文

• Kohei Nishikawa, Takahisa Toda, Exact Method for Generating Strategy-Solvable Sudoku Clues. Algorithms 13(7): 171 (2020)

口頭発表等

• 渡辺光洋，戸田貴久, 交差回避制約によるSAT型ナンバーリンクソルバーの高速化, 人工知能学会 第109回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 長崎県長崎市（2019年3月）.

口頭発表等

• 戸田貴久，誤りの効果的な説明のための反例空間解析, 第170回アルゴリズム研究会, 静岡県熱海市（2018年11月）.
• 戸田貴久，モデル検査における反例空間の構造解析, 人工知能学会 第107回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 北海道札幌市（2018年8月）.

論文

• Takahisa Toda, Dualization of Boolean Functions Using Ternary Decision Diagrams, Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Vol. 79, Issue 1, pp.229-244, 2017.
• Takahisa Toda, Takeru Inoue, Exploiting Functional Dependencies of Variables in All-Solutions SAT Solvers, Journal of Information Processing, Vol. 25 (2017), pp.459-468.
• 戸田貴久, 斎藤寿樹, 岩下洋哲, 川原純, 湊真一, ZDDと列挙問題 - 最新の技法とプログラミングツール, 日本ソフトウェア科学会論文誌 コンピュータソフトウェア, Vol. 34 (2017) No. 3 p. 3_97-3_120.

口頭発表等

• 戸田貴久，モデル検査における反例発見から反例列挙への拡張, 基盤(S) 離散構造処理系プロジェクト「2017年度 初夏のワークショップ」, 北海道札幌市, （2017年6月）.
• 戸田貴久,（招待講演）命題論理式を充足する変数割当の網羅的探索手法について, 人工知能学会 第103回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 大分県由布市, (2017年3月).
• 戸田貴久, 宋剛秀，効率的なAllSATソルバーの実装と評価, 第19回プログラミングおよびプログラミング言語ワークショップ（PPL2017）, 山梨県笛吹市, (2017年3月).

論文

• Takahisa Toda, Takehide Soh, Implementing Efficient All Solutions SAT Solvers, ACM Journal of Experimental Algorithmics, Vol. 21, No. 1, Article 1.12, 2016. 日本語の解説スライド

口頭発表等

• 戸田貴久，擬似ブール制約を解く, 情報系WINTER FESTA Episode2, 東京（2016年12月）.
• 戸田貴久，擬似ブール制約を解く, 基盤(S) 離散構造処理系プロジェクト「2016年度 秋のワークショップ」, 北海道札幌市, （2016年11月）.
• 戸田貴久，井上武, AllSATにおける変数従属関係, 基盤(S) 離散構造処理系プロジェクト「2016年度 初夏のワークショップ」, 北海道札幌市, （2016年6月）.
• 戸田貴久, 井上武, 変数間の支配関係に基づく論理式の全解列挙手法, 第30回人工知能学会全国大会, 1D5-OS-02b-6in2, 福岡県北九州市, 2016年6月.

論文

• Takahisa Toda, Koji Tsuda, BDD Construction for All Solutions SAT and Efficient Caching Mechanism, in Proc. of the 30th Annual ACM Symposium on Applied Computing (Track on Constraint Solving and Programming and Knowledge Representation and Reasoning), pp. 1880-1886, April, 2015, Salamanca, Spain. プログラムCNF2OBDDを公開しています. こちらもご覧ください.
• Takahisa Toda, Shogo Takeuchi, Koji Tsuda, Shin-ichi Minato, Superset Generation on Decision Diagrams, in Proc. of the 9th International Workshop on Algorithms and Computation (WALCOM 2015), LNCS, Vol. 8973, pp. 317-322, Feb., 2015, Dhaka, Bangladesh.

口頭発表等

• 戸田貴久，宋剛秀, 全解列挙型SATソルバー, 情報系WINTER FESTA, 東京（2015年12月）.
• 戸田貴久，宋剛秀, AllSATソルバの最近の進展, Genome Privacy CREST セミナートーク, 東京大学（2015年11月）.
• 戸田貴久，宋剛秀, AllSATソルバの最近の進展, ERATO湊離散構造処理系プロジェクト2015年度秋のワークショップ, 北海道千歳市, （2015年11月）.
• 戸田貴久, 津田 宏治, BDDに基づくALLSATソルバーを用いたアイテムセットマイニング, 第29回人工知能学会全国大会, 2H4-OS-03a-3in, 北海道函館市, 2015年5月.
• 戸田貴久，津田宏治，BDDを用いたALLSATの枠組みとパターンマイニングへの応用, IBM 東京基礎研究所（2015年4月）.
• 戸田貴久，津田宏治，ALLSATのためのBDD構築および効率的なキャッシング技法，人工知能学会 第97回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 大分県別府市（2015年3月）.
• Takahisa Toda, Koji Tsuda, “All Solutions SAT, BDD Compilation and Pattern Mining”, JST ERATO Kawarabayashi Large Graph Project / Minato Discrete Structure Manipulation System Project Joint Workshop, Tokyo, Japan, Jan. 23, 2015.

口頭発表等

• Takahisa Toda, Koji Tsuda, Efficient Caching Mechanism in BDD Compilation, ERATO-ALSIP Special Seminar 2014, Kyoto, Japan, Dec. 13, 2014.
• Takahisa Toda, Dualization Using Decision Diagrams and Its Application for Itemset Mining, Decision Diagrams in Optimization I, INFORMS2014, San Francisco, USA, Nov. 10, 2014.
• 戸田貴久, サイクル描画について, 第20回列挙アルゴリズムセミナー, 群馬県渋川市(2014年9月)
• 戸田貴久, DPLL型BDD構築法の改善, ERATO湊離散構造処理系プロジェクト2014年度秋のワークショップ, 北海道礼文島（2014年9月）.
• 戸田貴久, SATソルバーを用いたBDD構築法, 第5回CSPSAT2研究会, 兵庫県神戸市（2014年8月）.
• 戸田貴久, メモリ階層を考慮したBDD演算とその並列化, ERATO湊離散構造処理系プロジェクト2014年度春のワークショップ, 2014年4月.