岩間 清太朗

パフォーマンスを安定化する脳状態の自己調節訓練法の確立

研究者

岩間 清太朗

研究概要

本研究の目的は、ヒトのパフォーマンスを安定化できる、脳状態の自己調節訓練法を確立することです。パフォーマンス変動の原因である課題前の脳状態を非侵襲脳信号から推定し、推定結果のフィードバックを手がかりとして脳の状態を自ら調節する訓練法を開発します。この技術を用いて、獲得した技能が安定的に発揮されること、パフォーマンスが高い状態で安定化することで学習効率が向上することを目指します。

内田 貴久

価値観モデルに基づき多様な社会関係を媒介する対話エージェント

研究者

内田 貴久

研究概要

本研究の目的は，人間の多様な社会関係を媒介する対話エージェント（人間中心インタラクション）の実現です．まず，自己開示を引き出すエージェントの理論及び価値観のモデル化手法を確立します．さらに，個人及びコミュニティレベルで多様な社会関係を促進する技術を開発し，小学校高学年を対象として実証します．AI・ロボット技術と人文・社会科学を融合した研究アプローチを採用し，「AIロボット社会関係学」を創成します．

香川 璃奈

認知的デジタル格差を解消する診断支援AIシステム

研究者

香川 璃奈

研究概要

仮に将来、極めて高性能なAIが極めて平等に普及したとしても、最終的な意思決定者が人間である限り、AIを活用する能力の個人差やAIの利用場面の違いに基づく格差「認知的デジタル格差」が生じます。本研究では、AIをつかう人間の認知バイアスを詳細に記述することで、AIの性能向上だけでは達成できないより良い意思決定を支援するAIシステムの提案を目指します。

笠原 俊一

人間とAIの融合による自己拡張システムの構築と拡張自己主観性の解明

研究者

笠原 俊一

研究概要

本研究は、人とAIの融合による自己拡張システムを構築し、自己主観性の拡張がもたらす自己認識・社会性の変容を明らかにします。1)自己認識の変化、2)コミュニケーションの変化、3)社会規範への影響の3つの観点に焦点を当て、拡張自己主観性に関して知覚認知・社会科学の視点から科学的検証を行います。技術進歩に伴う社会課題を早期に把握し、科学的な根拠に基づく解決策の提案を目指します。

鈴木 遼

Generative AR: 拡張現実と実世界指向の生成AIによる新たなヒューマンAIインタラクション

研究者

鈴木 遼

研究概要

本研究は、拡張現実 (AR)と生成AIを組み合わせ、人間の思考と創造性の拡張を目指します。従来のスクリーン上に限定されたヒューマンAIインタラクションを、ARとAIの統合により物理世界に融け込ませます。具体的に、1) 大規模言語モデルのARへの応用、2) 生成AIを用いたARコンテンツ 生成、3) AIを用いたARアシスタントを開発します。また、AR x AIの新たな研究分野を構築します。

高木 優

大規模言語モデルとヒト脳の相互理解と新たなインタラクション創出

研究者

高木 優

研究概要

本研究では大規模言語モデルとヒト脳との対応を取ることで、相互の理解を促進し、新たな脳・大規模言語モデルインタラクションを創出します。第一に、脳活動データと大規模言語モデルを自然言語でインタラクションさせて脳を理解します。第二に、インタラクション中の大規模言語モデルの中身を脳活動を介して理解します。最後に、各個人の状態を考慮した大規模言語モデルと人との新たなインタラクションの枠組みを提案します。

高島 遼一

障害者のための省学習データ音声・音響認識技術の開発

研究者

高島 遼一

研究概要

流暢な発話が困難な構音障害者の生活支援を目的として、コミュニケーションを円滑にするための障害者音声認識技術、および安全監視のための環境音認識技術を開発します。現在の深層学習による音認識技術は大量の学習データが必要ですが、障害者の音声や監視対象である異常音の収録は困難です。この課題を解決すべく、学習データが少量あるいは全く存在しない状況でも高精度に障害者音声・環境音を認識する技術の実現を目指します。

永嶋 知紘

学習者視点によるAIを用いた学習の理解とデザイン

研究者

永嶋 知紘

研究概要

本研究では、「学校の子どもたちが教室でAI を効果的、安全、かつ自主的に利用するためにどのようなサポートができるか」という社会的な課題に取り組み、AIを用いた学習における子どもたち視点での理解を深化し、その理解に即した新たなインタラクションをデザインすることを目的としています。本研究はドイツと日本の２カ国で実施します。

宮藤 詩緒

視線特性分析と視線誘導による技術獲得支援

研究者

宮藤 詩緒

研究概要

本研究では，脳神経外科医の顕微鏡縫合訓練において，複合現実（MR）を用いた視線誘導を行うことで，無意識下の技術を上級者から練習者に伝達する技術を探求します．上級者の動作と視線の特性は顕微鏡動画内から抽出し，視線に着目することで技能の解明を行います．また，練習者の練習動画に動作と視線の特性を再現し，それらの動作や視線の誘導を行うフィードバックを与えることで，上級者の無意識下技術の伝達を試みます．

八木 聡明

身体で協調を引き出す人間とロボットの超輸送

研究者

八木 聡明

研究概要

駅や商業施設などで形成される高密度な人間の流れにロボットが混じり込むには、人間とロボットが協調し合って移動するインタラクションが求められます。本研究では、人間とロボットの集団移動の中で人間が振る舞うロボットへの協調行動の理解と、身体で協調を引き出すロボットの設計・行動の学習に取り組みます。これによって、人間だけが移動する場合よりも移動効率が超える人間とロボットの輸送：超輸送の実現を目指します。

矢谷 浩司

複数のチャットボットで構成する動機づけ面接環境

研究者

矢谷 浩司

研究概要

AIやチャットボットを用いる、人の自発的な変化を助ける動機づけ面接はこれまで1対1の形で行われていました。本研究でユーザとAIが複数人のグループでコミュニケーションする新しい形を提案します。これにより、ユーザは他の人たちを模すAIの話を聞きながら、自分も話しやすくなると考えられます。特に、月経前症候群や薬物依存症のように他者から理解が得られにくい症状を持つ人を対象とし、この方法の効果を検証します。

吉江 路子

社会的インタラクション時の感情制御訓練法の開発

研究者

吉江 路子

研究概要

対面での社会的インタラクション時に生じる心理的ストレスは，人々のパフォーマンスに悪影響を与えることがあります。これを踏まえ，本研究では，対面での社会的インタラクション状況の例として音楽公演に着目し，演奏者の緊張・あがりに関わる内的・外的要因の解明に取り組みます。これらの要因に基づき，社会的インタラクション時に感情状態を制御する訓練法を開発し，ストレス下におけるパフォーマンス向上の支援を目指します。