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• 2024年3月5日：垣尾颯志（B4)が大阪大学工学賞を受賞しました
• 2024年3月5日：川畑光希（助教)が日本データベース学会上林奨励賞を受賞しました
• 2024年1月23日：DMMがWWW’24に採択されました.　Kohei Obata, Koki Kawabata, Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, “Dynamic Multi-Network Mining of Tensor Time Series”, the ACM Web Conference (WWW), May 13–17, 2024.  DMMは時系列テンソルからネットワークに基づいた解釈性の高いサブシーケンスクラスタリングを高精度かつ高速に行う手法です． 
• 2023年6月16日：木村輔（特任助教）がDEIM2023優秀論文賞を『2b-1-1大規模疫病データストリームのための将来予測アルゴリズム』で受賞しました
• 2023年3月9日：小幡紘平(M2)、藤原廉（M2)、釣谷周平（M1)がDEIM2023プレゼンテーション賞を受賞しました.
• 2023年3月3日：中村航大（D2)が山下記念賞を受賞しました.
• 2023年1月26日：DISMOがWWW’23に採択されました. Koki Kawabata, Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, “Modeling Dynamic Interactions over Tensor Streams”, the ACM Web Conference (WWW), April 30–May 4, 2023DISMOは大規模なWebデータから、競争・共存・依存関係をリアルタイムに抽出し、将来予測を行う技術です．
• 2023年1月26日：CubeScopeがWWW’23に採択されました.
  Kota Nakamura, Yasuko Matsubara, Koki Kawabata, Yuhei Umeda, Yuichiro Wada, Yasushi Sakurai, “Fast and Multi-aspect Mining of Complex Time-stamped Event Streams”, the ACM Web Conference (WWW),  April 30–May 4, 2023. CubeScopeは購買ログ、ネットワークセキュリティ、人口流動データのような高次元テンソルストリームに対し、リアルタイムに情報を要約し、重要な特徴や異常を発見する技術です.
• 2022年12月14日：松原靖子（准教授）が令和４年度戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE)成果展開推進賞を受賞しました.
• 2022年8月3日：FluxCubeがCIKM’22に採択されました.
  Taichi Murayama, Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, “Mining Reaction and Diffusion Dynamics in Social Activities”, ACM CIKM, October 17, 2022.   FluxCubeは、大規模なWebデータに対して、数理モデルを活用し複数の国家間・キーワード間の特徴を抽出し将来予測を行う技術です.
• 2022年5月27日：中村航大(D1)がDEIM最優秀インタラクティブ賞を受賞しました[link]
• 2022年5月18日：EpiCastがKDD’22に採択されました. Tasuku Kimura, Koki Kawabata, Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, “Fast Mining and Forecasting of Co-evolving Epidemiological Data Streams”, ACM SIGKDD, Washington, DC, USA, August 14-18, 2022. EpiCastは、様々な地域から取得された大規模疫病データストリームに対し、疫病の特徴を表現、要約、共有し、リアルタイムに将来予測を行う技術です.                                                                                                                                                         
• 2022年4月20日：松原靖子（准教授）が令和４年度科学技術分野の文部科学大臣表彰「若手科学者賞」を受賞しました.[link]
• 2022年3月24日：中村航大（M2)が大阪大学情報科学研究科賞を受賞しました．
• 2022年3月2日：佐藤　颯（M2）がDEIM学生プレゼンテーション賞を受賞しました．[link]
• 2022年2月28日：中村航大（M2）がDEIM学生プレゼンテーション賞を受賞しました．[link]
• 2022年2月28日：松原靖子（准教授）がキャタピラージャパン合同会社第4回兵庫・関西キャタピラーSTEM賞を受賞しました．[link]
• 2022年1月25日：松原靖子（准教授）がAMiner 2022 AI 2000 Most Influential Scholarsに選ばれました。[link]
• 2021年12月22日：櫻井保志 (教授)が「最強DB講義 #12」において、時系列ビッグデータのリアルタイム解析に関する講演を行います．[link]
• 2021年6月23日：櫻井保志 (教授)が「JST未来社会創造事業　新技術説明会」（2021年5月28日開催）で発表しました．[link]
• 2021年3月18日：松原靖子 (准教授), 櫻井保志 (教授)が電気通信普及財団 第36回テレコムシステム技術賞を受賞しました．[link]
• 2021年3月18日：松原靖子 (准教授)が情報処理学会マイクロソフト情報学研究賞を受賞しました．[link]
• 2020年12月21日：松原靖子 (准教授)がACM Recognition of Service Awardを受賞しました．[link] (Awards Booklet: 24ページ)
• 2020年9月17日：内閣府/河合塾 「みらいぶっく」に松原靖子（准教授）の記事が掲載されました。[link]
• 2020年5月18日：CubeCastがKDD’20に採択されました。
  Koki Kawabata, Yasuko Matsubara, Takato Honda, Yasushi Sakurai, “Non-Linear Mining of Social Activities in Tensor Streams”, ACM SIGKDD, Virtual, August 23-27, 2020 (to appear) CubeCastは、IoTセンサデータやWebクリックデータのような時系列テンソルストリームに対し、オンラインにモデルを更新しながら、複数ドメイン間の特徴を抽出し将来予測を行う技術です。
• 2020年5月26日： 本田崇人 (助教), 松原靖子 (准教授), 川畑光希 (D3), 櫻井保志 (教授)がDEIMフォーラム2020 優秀論文賞を受賞しました．[link]
• 2020年4月1日：今年度は、以下のプロジェクトを実施します。
  • 科研費・基盤研究A「ビッグデータからの材料特性の高速モデル学習と最適化」（櫻井保志、松原靖子、菅沼克昭、菅原徹、千葉大地）
  • 環境研究総合推進費 (ERCA) 革新型研究開発「リアルタイムAI技術に基づく省エネルギー化に資する高度自動運転支援技術に関する研究開発」（松原靖子）
  • JST 未来社会創造事業「複雑事象のモデリングによる知的支援システムの開発」（櫻井保志、松原靖子）
  • 総務省・戦略的情報通信研究開発推進事業 (SCOPE) 「複合ビッグデータストリームの動的空間モデリングと最適化に関する研究」（松原靖子）
  • 科研費・若手研究A「生態系モデルに基づくオンライン社会活動分析技術の開発」（松原靖子）
  • JST さきがけ「複合時系列イベントストリームに基づくリアルタイム将来予測と社会行動支援サービスの構築」（松原靖子）
• 2020年4月1日：櫻井・松原研究室の新メンバーが増えました。
• 2020年3月24日: 本田 崇人 (D3)が熊本大学大学院 自然科学教育部長賞を受賞しました．
• 2020年3月4日：本田 崇人 (D3)がDEIM2020のオンラインプレゼンテーション賞を受賞しました．
• 2019年9月9日：本田 崇人 (D3)がWebDBForum2019の企業賞(FUJITSU賞)、松原(准教授)・櫻井(教授)が最優秀ポスター発表賞を受賞しました．
• 2019年8月22日：川畑光希 (D2) がCS領域奨励賞を受賞しました．[link]
• 2019年8月9日：StreamScopeがCIKM’19に採択されました．　Koki Kawabata, Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, “Automatic Sequential Pattern Mining in Data Streams”, ACM CIKM, Beijing, China, November 3-7, 2019 (to appear) StreamScopeは，IoTセンサデータやWebクリックデータのような時系列ストリームに対し，オンラインにモデルを更新しながら，重要な特徴を抽出する技術です．
• 2019年8月9日：CubeMarkerがICDM’19に採択されました．　Takato Honda, Yasuko Matsubara, Ryo Neyama, Mutsumi Abe, Yasushi Sakurai, “Multi-Aspect Mining of Complex Sensor Sequences”, IEEE ICDM, Beijing, China, November 8-11, 2019 (to appear) CubeMarkerは，複数のドメインを持つ時系列テンソルから，動的パターンを多角的な観点から抽出し，情報を要約，表現する技術です．
• 2019年7月20日：櫻井先生が大阪・梅田で講演を行いました．
  • 「若手研究者・技術者のためのAI・ビッグデータ解析セミナー」（7月20日)
• 2019年4月30日：OrbitMapがKDD’19に採択されました．   Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, “Dynamic Modeling and Forecasting of Time-evolving Data Streams”, ACM SIGKDD, Anchorage, Alaska, August 4-8, 2019. OrbitMapは，IoTストリームをはじめとする時系列ビッグデータに対し，重要な動的時系列パターンを自動抽出すると同時に，異なる複数のパターン間の動的関係・相互作用をモデル化し，リアルタイムにモデル学習と将来予測を行う技術です．
• 2019年2月1日：櫻井研究室が大阪大学に引越しました．
• 2018年6月6日：松原靖子がIPSJ/ACM Award for Early Career Contributions to Global Researchを受賞しました． [link]
• 2018年6月6日：松原靖子が人工知能学会全国大会にて招待講演を行いました(鹿児島)． [link]
• 2018年3月5日：山室冴 (M1)がDEIM2018の学生プレゼンテーション賞を受賞しました．  [link]
• 2018年3月5日：衛藤亮太 (M2)がDEIM2018の学生プレゼンテーション賞を受賞しました．  [link]
• 2017年10月21日：櫻井保志が日本コンピュータ化学会2017秋季年会にて招待講演を行いました(くまもと県民交流館パレア，熊本市)． [link]
• 2017年10月19日：櫻井保志がくまもと技術革新・融合研究会（ＲＩＳＴ）で招待講演を行いました(ザ・ニューホテル熊本，熊本市)． [link]
• 2017年9月20日：衛藤亮太 (M2)がWebDBForum2017の学生奨励賞を受賞しました．  [link]
• 2017年9月19日：松原靖子(助教), 櫻井保志(教授)がWebDBForum2017の最優秀論文賞、優秀論文賞をダブル受賞しました． [link]
• 2017年8月31日~9月1日：JSTフェア2017で出展・講演いたします（東京ビッグサイト）  [link]
• 2017年4月8日：KDD’17のTutorialに採択されました．    Yasushi Sakurai,Yasuko Matsubara, Christos Faloutsos, “Smart Analytics for Big Time-series Data”, ACM SIGKDD 2017, Halifax, Nova Scotia, Canada, August 2017. 時系列ビッグデータ解析の基礎から，最新の時系列解析技術や将来予測まで，幅広く扱います．
• 2017年5月25日：櫻井保志が信学会画像工学研究会で特別講演を行いました(名古屋工業大学，名古屋市)． [link]
• 2017年5月25日：櫻井保志が信学会画像工学研究会のIE特別賞を受賞しました． [link]
• 2017年4月21日：松原靖子がステアラボ人工知能セミナーで招待講演を行いました． [link]
• 2017年3月22日：松原靖子が信学会総合大会(SR研究会)で招待講演を行いました． [link]
• 2017年3月16日：松原 靖子が情報処理学会山下記念研究賞を受賞しました．
• 2017年1月21日：松原靖子が信学会CQ研究会で招待講演を行いました． [link]
• 2017年12月15日：松原靖子が信学会IN/IA研究会で招待講演を行いました． [link]
• 2016年11月19日：櫻井保志がKJDB2016において基調講演を行いました． [link]
• 2016年11月17日：櫻井保志がIBIS2016において招待講演を行いました． [link]
• 2016年10月6日：櫻井保志が画像工学研究会において招待講演を行いました． [link]
• 2016年9月28日：櫻井保志がIIBMP 2016において招待講演を行いました． [link]
• 2016年8月9日：櫻井保志がJST ERATO感謝祭 Season3 河原林巨大グラフプロジェクトにおいて招待講演を行いました． [link]
• 2016年6月18日：川畑 光希(M1), 松原 靖子(助教), 櫻井 保志(教授)がDEIMフォーラム2016最優秀論文賞を受賞しました．
• 2016年6月18日：松原 靖子(助教), 櫻井 保志(教授), Christos Faloutsos(カーネギーメロン大学)がDEIMフォーラム2016優秀論文賞を受賞しました．
• 2016年5月30日：櫻井保志が韓国POSTECにおいてIoTビッグデータ解析に関する招待講演を行いました．
• 2016年5月21日：櫻井保志が日本基礎心理学会2016年度第1回フォーラムにおいて招待講演を行いました．[link]
• 2016年5月12日：RegimeCastがKDD’16に採択されました． [demo]       Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, “Regime Shifts in Streams: Real-time Forecasting of Co-evolving Time Sequences”, ACM SIGKDD, San Francisco, California, August 13-17, 2016.                                                                                                                                                                                                RegimeCastは，センサデータをはじめとする大規模な時系列データストリームに対し，リアルタイムに将来のパターンを予測し続ける技術です．
• 2016年3月28日：櫻井保志がNII Shonan Meetingにおいて招待講演を行いました．[link]
• 2016年3月1日：松原靖子が日本データベース学会上林奨励賞を受賞しました．[link]
• 2016年2月29日：川畑光希(B4)がDEIM2016の学生プレゼンテーション賞を受賞しました．[link]
• 2016年2月22日：櫻井保志が熊本県工業連合会内セミコンフォレスト推進会議 第5回くまもと未来テクノカフェにおいて招待講演を行いました．
• 2015年12月16日：CompCubeがWWW’16に採択されました．
• Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Christos Faloutsos, “Non-Linear Mining of Competing Local Activities”, 25th International World Wide Web Conference (WWW), Montreal, Canada, April 2016.
• CompCubeは，与えられた大規模オンライン活動データ (アクティビティ，場所/国，時間)に対し，非線形動的システム(生態系モデル)，テンソル解析と情報圧縮の技術を用いて重要な(global/local)情報を自動抽出し，将来の各地域/国のアクティビティの動向を予測する技術です．
• 2015年12月15日：WWW’16のTutorialに採択されました．
• Yasushi Sakurai,Yasuko Matsubara, Christos Faloutsos, “Mining Big Time-series Data on the Web”, 25th International World Wide Web Conference (WWW), Montreal, Canada, April 2016.
• 時系列ビッグデータ解析の基礎 (Web-clicks, IoT device data, social network, etc.) から，非線形動的システム，時系列テンソル解析や将来予測まで，幅広く扱います．
• 2015年12月3-6日：松原靖子がKJDB2015で招待講演を行いました．[link]
• 2015年11月25日：本田 崇人 (M1), 松原靖子(助教), 根山 亮(トヨタIT開発センター), 櫻井保志(教授)がWebDBForum2015の最優秀論文賞を受賞しました．[link]
• 2015年11月25日：本田 崇人 (M1)がWebDBForum2015の学生奨励賞を受賞しました．[link]
• 2015年11月25日：Minh Thinh Do (M1)がWebDBForum2015の企業賞(楽天株式会社)を受賞しました．[link]
• 2015年10月28日：松原靖子が信学会ASN研究会で招待講演を行いました．[link]
• 2015年10月29日：松原靖子がIMAID2015で招待講演を行いました．
• 2015年6月13日：櫻井保志がACM SIGMOD日本支部支部大会において招待講演を行いました．[link]
• 2015年3月19日：櫻井保志が情報処理学会全国大会において招待講演を行いました．[link]
• 2015年3月17日：櫻井保志が情報処理学会山下記念研究賞を受賞しました．[link]
• 2015年3月17日：松原靖子が情報処理学会全国大会において招待講演を行いました．[link]
• 2015年3月12日：松原靖子が電気情報通信学会総合大会において招待講演を行いました．[link]
• 2014年1月29日：SIGMOD’15の3-hour tutorialに採択されました．
• Yasushi Sakurai,Yasuko Matsubara, Christos Faloutsos, “Mining and Forecasting of Big Time-series data”, ACM SIGMOD Conference, Melbourne, AU, 2015.
• 時系列ビッグデータ解析の基礎から，最先端の非線形テンソル解析と将来予測まで，幅広く扱います．
• 2014年1月16日：EcoWebがWWW’15に採択されました．
• Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Christos Faloutsos, “The Web as a Jungle: Non-Linear Dynamical Systems for Co-evolving Online Activities”, 24th International World Wide Web Conference (WWW), Florence, Italy, May 2015.
• EcoWebは，Web上のユーザの活動パターン（Googleのキーワード検索数）を表現する非線形モデルです．Xbox vs. PlayStationのような競合関係やクリスマスセール等の季節性のパターンを自動抽出します．
• 2014年12月1日：櫻井保志がKJDB2014において招待講演を行いました．[link]
• 2014年10月10日：櫻井保志が人工知能学会人工知能基本問題研究会において招待講演を行いました．[link]
• 2014年9月19日：StreamScanがICDM’14に採択されました．
• Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Naonori Ueda, Masatoshi Yoshikawa. “Fast and Exact Monitoring of Co-evolving Data Streams”, IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2014.
• StreamScanは，隠れマルコフモデル(HMM)に基づき，与えられた問合せモデルの特徴に類似した部分シーケンスを大規模時系列データストリームから検出する技術です．
• 2014年9月9日：松原靖子がピッツバーグ大学(Graduate School of Public Health)において感染症データ解析に関する招待講演を行いました．
• 2014年8月1日：松原靖子(学振PD)が櫻井研究室の助教に着任しました．
• 2014年6月21日：AutoPlaitの論文が第6回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2014) の最優秀論文賞を受賞しました．[link]
• 2014年5月：Funnelの論文がKDD’14に採択されました．
• Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Willem G. van Panhuis, Christos Faloutsos, “FUNNEL: Automatic Mining of Spatially Coevolving Epidemics”, ACM SIGKDD, New York City, August 2014.
• Funnelは，与えられた大規模疫病データ (病名x地域x時間) に対し，非線形モデルとテンソル解析の技術を用いて重要な情報を抽出する技術です．
• 2014年5月31日：櫻井保志が医用画像情報学会において医療情報解析に関する招待講演を行いました．
• 2014年3月：AutoPlaitの論文がSIGMOD’14に採択されました．
• Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Christos Faloutsos:“AutoPlait: Automatic Mining of Co-evolving Time Sequences”, ACM SIGMOD Conference, Snowbird, Utah, June 2014 .
• AutoPlaitは，様々なパターンを含む複雑な時系列データが与えられたとき，その中から自動的に重要な特徴を発見しそれらの情報を統計的に要約，表現する技術です．
• 2013年6月1日：櫻井研究室が誕生しました．