※ 所属・役職は、活動終了時点のものです。

荒川 豊

行動認識と行動介入による情報駆動型社会システムの実証

研究者

荒川 豊



九州大学
大学院システム情報科学研究院
教授

研究概要

本研究では、複数のセンサと深層学習を用いたリアルタイム行動認識＋予測システムを開発します。また、その予測に基づいて、行動変容を励起するアクティブな情報介入システムを開発します。そして、企業と連携して、それらを実際のフィールドで検証し、情報によって引き起こされる行動変容のパターンを明らかにします。

石原 尚

触れ合いデータを収集する子供アンドロイド高機能化

研究者

石原 尚



大阪大学
大学院工学研究科
講師

研究概要

人との親密な触れ合いを実現可能なように触れ合い性能に特化した子供アンドロイドを開発し、触れ合いで生じる各種の出来事を能動的に感知し、構造化して蓄積し、価値のある情報を抽出するエージェントになるように高機能化します。人との触れ合い実験を通じて、より効果的に情報を収集できるロボットの条件や設定は何か、子供型ロボットの活用によって引き出される情報はどう変わるのかを明らかにし、ロボットの改良に生かします。

金子 知適

思考するAIとのコミュニケーションの実現

研究者

金子 知適



東京大学
大学院情報学環・学際情報学府
准教授

研究概要

本研究では、思考するAIとのコミュニケーションを実現する新しい基盤技術を研究します。急速に進歩するAIシステムが社会に受け入れられるためには、AIと人間との協調が重要です。そこでAIが自身の判断を人間に伝え、信頼を得るための技術を開発します。また、技術の評価には囲碁や将棋を対象とします。これらの分野では、AIの判断力が人間を超え専門家の常識を変えつつあり、他の分野の未来を示すと考えられるためです。

河添 悦昌

医療ビッグデータからの病態進行のシミュレーションによる先制医療に向けた研究開発

研究者

河添 悦昌



東京大学
大学院医学系研究科
特任准教授

研究概要

本研究は、電子カルテから得られる医療情報を有効に活用して、患者さんに起こり得る状態やイベントを、早期に予測するための方法を開発する研究です。この方法を応用して、例えば入院中の患者さんにやむを得ず起こる、脳梗塞や深部静脈血栓の発症など医療安全に関わるイベントを早期に予測し対処することで、より安全な医療を提供することが期待されます。

高村 大也

様々な形式のデータを言語で柔軟に記述する汎用的技術の開発

研究者

高村 大也



産業技術総合研究所　人工知能研究センター
研究チーム長

（兼）東京工業大学　科学技術創成研究院
教授

研究概要

金融データ、生理指標データ、人間の行動データなどを含む様々なデータが、数値データ、カテゴリカルデータ、テキストデータなど様々な形式で大量に蓄積されています。これらをコンピュータにより自動的に解釈し、その重要な内容を言語(テキスト)で説明する技術を開発します。これにより、蓄積されたデータが有効利用できるようになります。その際にテキストの長さや難易度など様々な特性を柔軟に制御することも可能にします。

田中 雄一

ネットワーク上の信号情報処理：感染や災害の拡大を最小限に抑えるための基盤技術

研究者

田中 雄一



東京農工大学
大学院工学研究院
准教授

研究概要

本研究では、新しい社会システムの一つとして、「安心・安全」な社会の実現のための基盤技術に関して考えます。特に感染症流行パターンの解析、センサデータからの災害源の推定、多数のセンサを利用した監視システムを主な応用とします。現在注目を集めているグラフ信号処理の理論と応用の発展により、複雑・大規模なセンサ群から取得されたデータ（センサビッグデータ）からの特徴抽出や知識発見へ貢献することを目標とします。

戸田 智基

ユーザの適応能力を活用する共創型音声生成機能拡張技術の構築

研究者

戸田 智基



名古屋大学
情報基盤センター
教授

研究概要

音声による意思伝達は、日々の暮らしにおいて欠かすことのできない重要な行為ですが、身体的・環境的・能力的な問題により、十分な情報を持つ音声を生成することができない場合が多々存在します。本研究では、既存の統計的音声変換技術に対して、人が持つ適応能力を最大限に活用する仕組みを導入することで、人と機械の共創的動作を生み出し、現存する障壁を超えた意思伝達を可能とする音声生成機能拡張技術の構築に取り組みます。

福嶋 政期

情動や運動の記憶保持機能を基盤とした次世代語彙学習システムの設計

研究者

福嶋 政期



東京大学
大学院情報理工学系研究科
助教

研究概要

記憶に関する神経生理学や心理学の最新の研究成果により、人が新たな出来事や言語を記憶する際に、「情動（感情を含む）」や「運動」がその事象の五感覚情報を長期記憶として保持させることが明らかになりつつあります。本研究は、この情動や運動の記憶保持効果とVR・AR技術を統合し、人の記憶に効果的に介入する新たな語彙学習の潮流を創ることを目指します。

松原 靖子

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

研究者

松原 靖子



大阪大学
産業科学研究所
准教授

研究概要

現在の高度に発達した情報化社会において、我々が取り扱うデータ量は飛躍的に増大しています。本研究では大規模時系列イベントストリームの中から重要な情報を自動的かつ複合的に解析・統合・管理することにより、未来に発生するイベントをリアルタイムに予測するための基盤技術を開発します。さらに今後の知的社会を支える新サービスとして、イベントの将来予測に基づく個人の意思決定支援を行う統合システムを開発します。

山田 誠

科学的発見のための非線形機械学習技術の創生

研究者

山田 誠



京都大学
大学院情報学研究科
准教授

研究概要

本研究では、非線形性やグラフ等の構造データから効率良く新規の科学的発見するための機械学習基盤構築を目指します。具体的には,、非線形構造を持つ高次元大規模データから、スパースモデリングを用いて自動的に人間が解釈できる特徴を選択する基礎理論の確立を目指します。そして、材料科学や創薬科学における新規材料・化合物探索や、疾病予測に重要な新規バイオマーカー検出の大幅な効率化を図ります。

吉野 幸一郎

漸進的な言語理解・知識獲得に基づく音声対話システム

研究者

吉野 幸一郎



奈良先端科学技術大学院大学
先端科学技術研究科
助教

研究概要

人間とシステムの対話を通じた知的協働を目指して、対話システム内での知識表現の自動構築を目指します。具体的には、ユーザの発話に含まれる述語と項の関係に着目した言語解析を行い、対話の中で動的に自身の知識を更新・学習する対話エージェントを構築します。また、ユーザと知識をやりとりする上で、ユーザの要求とシステムの知識獲得行為のバランスを取り、人間と調和的に協働を行うことができるシステムを実現します。