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香川璃奈

ALUMNI 2026年11月現在、筑波大学が主たる所属機関ではありません

Kagawa, Rina

国立研究開発法人産業技術総合研究所 , 人工知能研究センター , 主任研究員
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology , AIRC , Senior Researcher

https://sites.google.com/view/rinabou/home/CV_Japanese

41. ワークショップ活動報告：自己管理を支えるデジタルヘルスツールー生き残るツールの条件とはー青木美和; 香川璃奈; 座間智子; 鈴木晋山田恵子
医療情報学 44: (2024)
42. 12-lead ECG synthesizer based on MQTT standards Masanori Shiro; Yu Sekiguchi; Rina Kagawa; Hiroshi Sato
Proceedings of the 29th International Symposium on Artificial Life and Robotics 1259 (2024)
43. A privacy-preserving technique to identify the useful content of documents owned by multiple institutes Rina Kagawa; Akira Imakura; Masaki Matsubara
Lecture Notes in Computer Science 218 (2023)
44. Integrated Electronic Health Record of Multidisciplinary Professionals Throughout the Cancer Care Pathway: A Pilot Study Exploring Patient-Centered Information in Breast Cancer Patients Sugiyama, Atsuko; Okumiya, Hayato; Fujimoto, Katsuhiko; Utsunomiya, Kazuki (+5 著者) Bando, Hiroko
SSRN (2023)
45. 擬似的な12誘導心電図波形の生成：疾患を有しない成人を対象に城真範; 関口祐; 香川, 璃奈; 佐藤洋
第43回医療情報学連合大会論文集 43: 904 (2023)
46. Effective Textual Feedback in Musical Performance Education: A Quantitative Analysis Across Oboe, Piano, and Guitar Rina Kagawa; Nami Iino; Hideaki Takeda; Masaki Matsubara
In Proceedings of the 16th International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research (CMMR2023) 146 (2023)
47. 効果的な集合知を引き出すためのアンカリングバイアスの活用：理論的分析と現実的な数値推定への応用本田秀仁; 香川, 璃奈; 白砂大
日本認知科学会第40回大会論文集 40th: 436 (2023)
48. 予測精度の高いAI を利用しても、人間の意思決定は正確にならない。香川璃奈; 本田秀仁; 野里博和
日本認知科学会第40回大会論文集 40th: 282 (2023)
49. The nature of anchor-biased estimates and its application to the wisdom of crowds Honda, Hidehito; Kagawa, Rina; Shirasuna, Masaru
PsyArXiv (2023)
50. 適応的道具箱の認知プロセス:マウストラッキングによる検討白砂大; 香川, 璃奈; 本田秀仁
日本認知心理学会第21回大会発表論文集 O: 1 (2023)
51. The nature of anchor-biased estimates and its application to the wisdom of crowds Honda, Hidehito; Kagawa, Rina; Shirasuna, Masaru
PsyArXiv (2023)
52. 適応的道具箱の認知プロセス:マウストラッキングによる検討白砂大; 香川, 璃奈; 本田秀仁
日本認知心理学会第21回大会 (2023)
53. Data collaboration analysis in predicting diabetes from a small amount of health checkup data Go Uchitachimoto; Noriyoshi Sukegawa; Masayuki Kojima; Rina Kagawa (+3 著者) Tetsuya Sakurai
Scientific Report (2023)
54. A one-second wait improves judgment accuracy: A mouse tracking reveals cognitive processes during choice behaviors Masaru Shirasuna; Rina Kagawa; Hidehito Honda
Proceedings of the 45th Annual Conference of the Cognitive Science Society 3672 (2023)
55. CROCUS: Dataset of Critique Documents of Musical Performance. Masaki Matsubara; Rina Kagawa; Takeshi Hirano; Isao Tsuji
Lecture Notes in Computer Science 253 (2023)
56. FL と DC 解析における通信コストと精度の比較: 筑波大学附属病院とつくば市役所の統合データ解析を想定して豊田明広; 内立元豪; 小島真之; 香川璃奈 (+3 著者) 岡田幸彦
The 37th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence 4Xin1: 1 (2023)
57. FL と DC 解析における通信コストと精度の比較: 筑波大学附属病院とつくば市役所の統合データ解析を想定して豊田明広; 内立元豪; 小島真之; 香川璃奈 (+3 著者) 岡田幸彦
第37回人工知能学会全国大会 (2023)
58. “One-second wait”: A simple and effective intervention to boost judgment accuracy Masaru Shirasuna; Rina Kagawa; Hidehito Honda
(2023)
59. DC-COX: data collaboration Cox proportional hazards model for privacy-preserving survival analysis on multiple parties Akira Imakura; Ryoya Tsunoda; Rina Kagawa; Kunihiro YamagataTetsuya Sakurai
Journal of Biomedical Informatics 137: 104264 (2023)
60. 2022年度課題研究会活動報告書: 栄養・運動・口腔保健・休養の自己管理のための保健医療情報研究会岡田美保子; 青木美和; 香川璃奈; 宮沢春菜 (+1 著者) 渡邊佳代
医療情報学 43: 192 (2023)

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1. これだけ!生化学第2版香川,璃奈 (担当:分担執筆, 範囲:これだけ!生化学第2版 5章)
2021年2月
2. これだけ!生化学香川; 璃奈; 生化学若; 研究者の (担当:分担執筆, 範囲:これだけ!生化学)
秀和システム 2014年1月
3. 大沢流手づくり統計力学大沢文夫; 香川, 璃奈 (担当:分担執筆, 範囲:大沢流手づくり統計力学)
名古屋大学出版会 2011年1月

1. Can People Ignore Low-Value Information? Difficulties of Strategic Ignorance in Function Learning
Society for Judgment and Decision MakingAnnual Conference 2026 2026年11月
2. 推論課題におけるマウストラッキングを用いた方略推定の試み: 計算論モデリングとの比較白砂大; 香川璃奈; 本田秀仁
日本認知科学会第43回大会 2026年8月31日
3. Beyond accurate AI: Counter-bias advice calibrates human judgment
48th Annual Conference of the Cognitive Science Society 2026年7月
4. Do User-Aligned Explanations Steer Human Decisions? Context-Dependent Influence and Ethical Implications.
FAccT'26 (The 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency) 2026年6月
5. ユーザーが主観的に見積もるAIの正確性が人-AI協働意思決定に与える影響竹内恵祐; 野里博和; 香川璃奈
第40回人工知能学会全国大会 2026年6月
6. 人は精度の低い情報を無視できるのか？関係性学習における意図的無視の困難性本田秀仁; 杉本幸大; 香川璃奈
日本認知心理学会第24回大会 2026年5月31日
7. 関数学習の適応性と多様性:自己生成サンプルに基づく理論的・実証的分析本田秀仁; 香川璃奈
日本認知心理学会第24回大会優秀発表賞受賞講演 2026年5月30日招待有り
8. AI技術を活用した精子画像解析による男性妊孕性評価技術の研究開発小栗朋子; 香川璃奈; 野里博和
令和７年度産総研エネルギー・環境シンポジウムシリーズ安全科学研究部門講演会 2026年2月
9. 医師とAI による集合知－推定精度を高める協働条件の分析－本田秀仁; 浜野淳; 香川璃奈
HCGシンポジウム2025 2025年12月11日
10. 医師とAI による集合知－推定精度を高める協働条件の分析－本田秀仁; 浜野淳; 香川璃奈
HCGシンポジウム2025 2025年12月
11. プロンプト記載が可能なサマリー下書き生成AIシステムから見る医療者の生成AIへの期待讃岐勝; 香川璃奈; 渡部衣美; 根本清貴
令和7(2025)年度大学病院情報マネジメント部門連絡会議 2025年11月
12. ヒューリスティックはどれほど効率的なのか？認知的コストによる適応的使用杉本幸大; 白砂大; 香川璃奈; 本田秀仁
日本認知科学会第42回大会 2025年9月13日
13. AIと集合知による推定精度の強化: 医師による患者の余命推定を通じた検証本田秀仁; 浜野淳; 香川璃奈
日本認知科学会第42回大会 2025年9月12日
14. 人とAIの協働におけるバイアスの相互作用：効果と信頼性の検討白砂大; 香川璃奈; 本田秀仁
日本認知科学会第42回大会 2025年9月12日
15. 日本語版種差別尺度の信頼性および妥当性の検討竹下昌志; 神野雄; 香川璃奈
日本心理学会第89回大会 2025年9月5日
16. A method of synthesis of time series data of blood test values
MEDINFO2025, Studies in health technology and informatics 2025年8月
17. Effective but untrustworthy: How artificial intelligence bias opposing human bias affects judgments
47th Annual Conference of the Cognitive Science Society 2025年7月
18. 人は合理的にヒューリスティックを使用しているのか?―ヒューリスティックの使用における属性代替― 杉本幸大; 白砂大; 香川璃奈; 本田秀仁
日本認知心理学会第23回大会 2025年5月31日
19. 関数学習の適応性と多様性:自己生成サンプルに基づく理論的・実証的分析本田秀仁; 香川璃奈
日本認知心理学会第23回大会 2025年5月31日
20. 最適化による擬似的な心電図波形の生成城真範; 関口祐; 香川璃奈; 佐藤洋
つくば医工連携フォーラム2025 2025年1月24日つくば医工連携フォーラム、つくばバイオマテリアル医工学研究会