1. Ishihara, T., & T. Ida. (2022). The Effect of Information Provision on Stated and Revealed Preferences: A Field Experiment on the Choice of Power Tariffs Before and After Japanese Retail Electricity Liberalization. Environmental and Resource Economics, 1-27.
2. Ida, T., Ishihara, T., Ito, K., Kido, D., Kitagawa, T., Sakaguchi, S., & Sasaki, S. (2026). Choosing Who Chooses: Selection-Driven Targeting in Energy Rebate Programs. Econometrica, 94.1: 225-247. 

1. 依田高典, 石原卓典. (2019). 金銭的インセンティブとナッジが健康増進に及ぼす効果: フィールド実験によるエビデンス. 行動経済学, 11, 132-142. 
2. 石原卓典, 依田高典. (2020). 情報提供が表明選好に与える影響：自由化前の電力料金選択のフィールド実験. 経済論叢, 194.3:49-65. 

1. 佐々木周作, 石原卓典, 木戸大道, 北川透, 依田高典. (2019). 寄付行動を促すための介入の効果は寄付先活動によって異なるか？：全国規模オンライン実験と機械学習に基づく検証. 行動経済学, 12(Special_issue), S14-S17. 
2. 佐々木周作, 黒川博文, 石原卓典. (2023). ナッジのその先へ─ 金銭的報酬との組み合わせ，モバイルヘルス，習慣形成. 医学のあゆみ, 287.3:223-227. 

1. Ida, T., Y. Ushifusa, K. Tanaka, K. Murakami, and T. Ishihara. (2020). Behavioral Study of Demand Response: Web-Based Survey, Field Experiment, and Laboratory Experiment. In T., Hatanaka, Y. Wasa, K. Ushida (Eds.), Economically Enabled Energy Management: Interplay Between Control Engineering and Economics (Ch.6. pp.117-151), Springer.

1. 依田高典・岡田克彦（編著）（分担執筆：石原卓典）：『行動経済学の現在と未来』日本評論社，東京，2019年9月．*第1部・第1章「金銭的インセンティブとナッジが健康増進に及ぼす効果：フィールド実験によるエビデンス」の執筆を担当．

" 生成AI利用によるフェイクへの反応の変化：フェイクニュースのオンライン実験 " 

• 第19回行動経済学会，＠早稲田大学，2025年12月13日（土）・14日（日）（一般報告＆ポスター報告）．

" デフォルトとインセンティブによる節電行動の分析：ダイナミック・プライシングを用いた節電のフィールド実験 "

• 環境科学会2023年会，＠神戸大学，2023年9月7日（木）．
• RISS・KUAS共催WS，@京都先端科学大学，2023年10月29日（日）． 
• 経済シンポジウム，＠大東文化大学，2024年11月22日（金）．
• ABEF×J-TREE JOINT WORKSHOP，＠政策研究大学院大学，2025年7月12日（土）．

"因果性と異質性の経済学：Causal Forest "

• 経済データ分析ワークショップ，@熊本学園大学，2023年12月22日（金）．

 "リベート政策の動学分析： 繰り返しランダム化による節電のフィールド実験"

• 京都大学環境・資源経済学ワークショップ， @京都大学，2022年9月4日（日）． 
• 東京経済大学セミナー，＠オンライン，2022年12月14日（水）． 
• 第27回進化経済学会東京大会，@立教大学，2023年3月18日（土）． 

"強制か選択か？: リベート施策と節電行動のフィールド実験."

• 環境経済・政策学会2020年大会，＠オンライン，2020年9月26日（土）（企画セッション報告）. 
• 2020年度秋期日本経済学会，＠オンライン（立正大学），2020年10月10日（土）（ポスター報告）． 
• 第14回行動経済学会，@オンライン，2020年12月13日（日）（ポスター報告）． 

"Using Machine Learning for Optimal Targeting of Interventions in Charitable Giving: Evidence from a Nationwide Experiment in Japan."

• 第13回行動経済学会，＠名古屋商科大学，2019年11月10日（日）（一般報告＆ポスター報告）． 
• 2020年度春期日本経済学会，@オンライン（九州大学），2020年5月30日（土）（一般報告）. 

"The Effect of Information Provision on Stated and Revealed Preferences: A Field Experiment on the Choice of Power Tariffs Before and After Japanese Retail Electricity Liberalization."

• 産業組織論 ジュニアワークショップ，＠東京大学，2018年3月10日（土）． 
• 2018年度日本応用経済学会春季大会，＠京都大学，2018年6月24日（日）． 
• 第13回応用計量経済学会コンファレンス，＠東京大学，2018年11月24日（土）． 
• 第12回行動経済学会，＠慶応義塾大学，2018年12月9日（日）（一般報告＆ポスター報告）． 

• 2019年11月 行動経済学会第13回大会 奨励賞．

1. Ishihara, T., & T. Ida. (2019). The Effect of Information Provision on Stated and Revealed Preferences: A Field Experiment on the Choice of Power Tariffs Before and After Japanese Retail Electricity Liberalization. Graduate School of Economics, Kyoto University, Discussion Paper E-19-06. 
2. Ishihara, T., T. Tomizuka, R. Goto, & T. Ida. (2019). Nudging Physical Activity:A Randomized Controlled Field Experiment. Graduate School of Economics, Kyoto University, Discussion Paper E-19-09. 
3. Tanaka, K., Y. Kurakawa, T. Ishihara, K. Akao, & T. Ida. (2019). Moral utility or Moral Tax? Experimental Study of Electricity Conservation by Social Comparison. Graduate School of Economics, Kyoto University, Discussion Paper E-19-011. 
4. Ida, T., Ishihara, T., Ito, K., Kido, D., Kitagawa, T., Sakaguchi, S., & Sasaki, S. (2022). Choosing Who Chooses: Selection-Driven Targeting in Energy Rebate Programs. (No. w30469). National Bureau of Economic Research. 
5. Sasaki, S., T. Ishihara, and H. Kato. (2023). Rebate versus Matching, Again: Does Self-selection Matter?. Osaka University CiDER Discussion Paper, No.005. 
6. Ida, T., Ishihara, T., Ito, K., Kido, D., Kitagawa, T., Sakaguchi, S., & Sasaki, S. (2024). Dynamic Targeting: Experimental Evidence from Energy Rebate Programs. National Bureau of Economic Research, No. w32561. 
7. Iwamoto, R., Ishihara, T., Ida, T. (2025). Comparing Risk Preferences and Reference Dependence in Humans and AI: A Persona-Based Approach with Fine-Tuning. Graduate School of Economics, Kyoto University, Discussion Paper E-25-006. 
8. Sasaki, S., Ishihara, T., and Kurokawa, H. (2025). Scaling Charitable Incentives: Policy Selection, Beliefs, and Evidence from a Field Experiment, arxiv 2512.24852.

1. 石原卓典, 依田高典. (2020). 「因果性と異質性の経済学②：Causal Forest」. 京都大学大学院経済学研究科, ディスカッションペーパー J-20-004.  
2. 石原卓典, 佐々木周作, 木戸大道, 依田高典. (2021). 「強制か選択か？: リベート施策と節電行動のフィールド実験」. 京都大学大学院経済学研究科, ディスカッションペーパー J-21-004. 
3. 石原卓典, 室岡健志, 牛房義明, 依田高典. (2023). 「ナッジの射程：とくしま生協におけるフィールド実験」. 消費者庁, リサーチ・ディスカッション・ペーパー. 
4. 佐々木周作, 石原卓典, 黒川博文. (2023).「 政策ナッジへの態度：日本の一般市民と公務員の比較（プログレス・レポート）」.  Osaka University CiDER Policy Discussion Paper, No.003. 
5. 岩本涼太, 石原卓典, 依田高典. (2025).「損失回避性をめぐる人間とAIの比較研究：ペルソナ分析とチューニング」. 京都大学大学院経済学研究科, ディスカッションペーパー J-25-002.