国内では大規模な水害発生時に避難者が危険箇所へ接近して犠牲となってしまうことがある。これは周囲の水害リスクを避難者が把握していないことが大きな要因である。そこで、本研究では任意の位置における水害シミュレーションと避難訓練をVR空間上で実現可能とすることと，所在している場所で避難が必要になった場合，直感的に避難する方向を避難者に提供することができるARシステムの提案を目的とする。

本研究では、オンライン授業をVR空間上で実装し、AIを用いた指導支援を行うことで、オンライン
授業で得られる成果を向上させ、環境による教育格差をなくすことを目的とする。

近年，災害発生により交通が遮断された地域に対して医薬品等の緊急支援物資をUAVを用いて配送する試みが広がりつつある．しかし従来の回転翼UAVは航続距離や速度に限界があり,貨物の積卸作業にも時間を要するため,被災地での高効率な物流には不向きである．本研究ではこれらの課題に対して固定翼UAVを用いて飛行をしながら物資の積卸および投下を可能とする自律制御システムを構築することを目的としている．そこで人工衛星「みちびき」が提供するセンチメートル級測位補強サービス用いた測位情報を制御器にフィードバックすることで，飛行経路追従性と投下精度を向上させる手法を採用した．はじめにシミュレーションにより制御システムの有効性を検証し，実機での実験行う予定である．

日本では自然災害によってインフラ施設の損壊や大規模停電などのリスクを抱えており、避難所に非常用電源設備が用意されていても空調操作や携帯の充電などを個人が自由に行うことは難しい。また、停電が長期化すれば非常用電源を使い果たしてしまうということも考えられる。そこで、本研究では災害時に使用可能で一定の発電量と収納性を高めた持ち運びが可能な追尾式太陽光発電システムの設計を行う。

COVID-19の流行により、近年テレワークを導入する企業が増えており、多くの企業がWeb会議システムを利用している。その中で、現実での会話に比べてオンラインではコミュニケーションが取りづらいといった問題が注目されるようになった。本研究では、デジタルツイン空間を生成し、その空間を利用することによって相互にコミュニケーションが取れる空間の生成およびコミュニケーションが改善できたかの検証を行う。

仮想通貨は高成長を示す一方,新規性や外部要因により価格変動が激しい.中でもソーシャルメディア（SNS）の即時情報が短期価格に影響を与えるとされる.一方,SNSに含まれるメタデータ等のオルタナティブデータは,従来は長期的視点のファンダメンタル分析に活用されてきた.本研究は,SNSデータを短期的市場分析へ応用することを目的とし,リアルタイム処理可能な推論システムの開発を行う.具体的には,Transformerモデルでセンチメントを抽出し,感情スコアと価格の相関を用いて機械学習による予測を行う.ポジティブ・ネガティブ感情の混在は課題だが,前処理での分離により精度向上を図る.最終的に投資家の短期判断支援とリスク低減を目指す.SNSデータ取得の制約を踏まえ,全体の実験・評価はシミュレータ上で実施する.

移動ロボットの環境認識精度向上を目的とし、Visual SLAMにおける反射特性を持つ表面の正確なマッピング手法を研究している。Visual SLAMは、カメラ画像を用いて三次元地図を生成し、同時に自己位置を推定する技術である。しかし、鏡やガラスなどの反射・透過特性を持つ表面では、奥行きや形状の誤認識が発生しやすく、ロボットの行動決定に悪影響を及ぼす
従来、この問題に対処するために超音波センサなどの追加センサの併用やディープラーニングを用いた手法が提案されているが、センサの追加はコストの増加、ディープラーニング単独では複雑な環境への適用に課題がある。本研究では、ディープラーニングと反射したARマーカーの特徴を活用し、追加センサを用いずに高精度なマッピングを実現する。カメラに映る反射したAR

私たちは何らかの理由でストレスを抱える。そんな時、ストレスの発散法として人に相談することが挙げられる。しかし、時間が合わなかったり、話したいけど人がいない、却ってストレスを溜め込むこともある。昨今ではこのような問題に生成AIを用いた会話型アプリがあるが、共感を得づらいという課題がある。本研究では、生成AIを用いて、ユーザに疑似的な境遇を持たせることで、より共感を得られるような気軽に会話できるAIメンターシステムを実現することを目的とする。

日本における住宅対象の侵入窃盗では、空き巣による被害が例年最も多く、犯人は事前に下見を行い、住人が「留守」であることを確認してから犯行に及ぶ傾向があります。現在普及しているホームセキュリティシステムでは、家電の遠隔操作が可能な一方で、生活リズムの変化に柔軟に対応しづらく、その都度手動での操作が必要となることが課題である。また、事前対策が不足している場合がある。本研究では、Googleカレンダーと連携することで、ユーザーの生活サイクルに応じた自動操作を実現し、在宅を装う事前対策と、侵入検知後の事後対応の両方を統合した、手軽かつ実用的な防犯システムの開発を目指します。

日本はストレス社会と呼ばれるほどに日常的に感じるストレスが多い。ストレス解消を行うには十分な時間と場所、シチュエーションが必要であり、作業中に行うのは難しい。そこで、リアルタイム分析と音楽生成AIをメインに活用し、その場でリラックスさせるような音楽を生み出すことで、作業中でもストレスを軽減できるのではないかと考えた。

近年、ARデバイスやAR広告の研究が進んでいるが、装着型のARデバイスと広告の組み合わせによって現実世界での広告体験を向上させる研究はあまり見られない。本研究ではARグラスを装着したユーザーに対して、ユーザーの情報と環境情報に基づいて個別最適化した広告を表示する方法を追求し、広告の有用性とユーザーが得る情報の質を向上させることを目的とする。

近年、スポーツなど運動技術を習得する現場では正確な動作やフィードバックが重要視されている。プロのスポーツチームではモーションキャプチャーを活用し、フィードバックすることで技術向上を図ることが一般的になりつつある。本研究では、低コストなモーションキャプチャデバイスと深層学習を組み合わせ、運動初心者でも使えるリアルタイム動作フィードバックシステムを開発する。mocopi等の慣性センサで取得した姿勢データを解析し、動作正確度を判定する。結果を可視化して提示し、誤差部位と具体的改善案を示すことで継続学習を支援する。低コスト・高精度な運動指導基盤を提供し、手軽なスポーツ技術改善指導の普及に寄与する。

日本では「2035年までに乗用車の新車販売で次世代自動車100％を実現する」方針が示され、電気自動車（EV）の普及が進んでいる。しかしEVは、充電時間や航続距離、電力の安定供給に課題がある。そこで本研究では、CO₂排出を抑えつつ実用性を高めることを目的とし、太陽光電池と燃料電池を組み合わせた電力供給の最適化を提案する。バッテリーにはリン酸鉄リチウムイオン電池を採用し、BMSとBluetoothによる状態監視機構を導入した。実装にはMC-1 EVを用い、各部品を整備した上でモーター駆動を確認した。今後はブレーキ系の不具合への対応を進めるとともに、走行試験による航続距離とCO₂削減効果の評価を行う。

現在、時系列データに対して因果探索が行われることが少ない。また、生成AIを用いた因果探索は行われていない。そのため、時系列データ(テキストデータ)を生成AIにより要約したものに対して因果探索を行うことで新規性の高い研究を行う。

近年、発達障害者の社会進出や合理的配慮をはじめとした支援に注目が集まっている。しかし当事者が社会参加を行うには現在まで十分な支援を必ず受けられるとは限らず、非専門家だけでは発達障害を疑うことすら困難である。結果として自らが発達障害を抱えていると気づけないまま過ごしている人も多く存在している。そのような人に対し簡易に発達障害の傾向を発見することで専門機関へのアクセスを促す一助となることや、特性の検証を行うことで今後さらに有効な支援手法を検討することができると考え、発達傾向ごとに筆跡に現れる特徴量を検討する。

本研究では、リアルタイム性と精度を向上させたマルチモーダルマスキングシステムの開発を行う。既存システムの多くが単一のデータモダリティに特化しているのに対して、本研究では特にニーズの高い音声と映像の2つのモーダルに着目し、これらの情報を効果的に保護するシステムの開発を目指す。提案システムは、リアルタイムで映像・音声データを入力し、OpenCV、dlib、Voskライブラリを用いて分析を行う。分析結果に基づき、映像中の特定領域へのぼかし・モザイク処理、音声中の特定単語の無音化・ビープ音置換など、マスキング処理を適用する。マスキングの強度や方法を動的に調整する適応的マスキング技術も検討し、個人情報を確実に保護しつつデータの有用性が過度に損なわれないバランスの取れた手法を追求する。

世界には約3億人の色覚異常者が存在し、特定の色を区別できないことによって、日常生活でさまざまな問題を抱えている。そこで本研究では、そうした色の識別困難に起因する課題を解決するため、汎用的に利用可能なWebアプリケーションの開発を目的とする。

日本では地震や異常気象による災害が多発しており、南海トラフ地震の発生も懸念されている。災害現場ではUAV（無人航空機）やデジタルツイン技術を活用した情報収集や救助支援が進んでいるが、通信障害や二次災害のリスクにより、救助隊の安全な活動は依然困難である。そこで本研究では、災害時にUAVを用いて被災地の状況を把握しつつ、複数の通信手段を自律的に切り替えることで通信の安定性を確保し、救助活動を支援するシステムの構築を目指す。本システムにより、災害現場でのリアルタイムな情報共有と救助隊の安全確保、救助活動の効率化を図るとともに、災害対応全体の高度化に貢献することが期待される。

現在、SNSの発達により容易に情報拡散・情報収集が可能である。その反面、フェイクニュースや偽情報が問題となっている。特に、日本では災害発生時に偽情報が蔓延し、混乱を招く一因となっている。また、近年では生成系AIなどの発達により、本物と見分けるのが難しい投稿が容易に投稿できる。本研究では、投稿から位置情報推定を行い、被災地との距離や投稿時間などにより、情報の信頼性を調べ、見分けられること可能かどうかを検証するのが目的である。

現在、散髪練習は使い捨てマネキンを使用する。ここ数年で１体あたり約3000円から約6000円に上昇し、練習コストが増加しているが、繰り返し練習可能かつリアルな散髪シミュレーションがなく、システム構築に適した髪型モデルも存在しないという課題がある。本研究では、XRメガネを用いた散髪シミュレーションに必要な機能を持つ髪型モデルを作成することで、システム構築に支援する。これによって美容師の練習コストを削減し、技術向上を実現することを目的とする。

現在小売店などを始めとしたさまざまな施設で用いられる赤外線方式の自動ドアセンサは、人以外を誤って検知してしまう可能性がある。これは夏季の電力消費量の約半分を空調が占める日本では大きなエネルギーロスにつながる。
そこで、一般的な監視カメラとドア開閉システムを連携し、画像認識を用いることで人物以外の誤検知を抑制する。現在、スマートロックとの連携を視野に入れ研究中。

本研究では、災害発生時に迅速かつ可能な限り安全な避難支援を行うことを目的とし、建物データ、ハザードマップ、3D モデルを統合的に活用し、災害リスクを考慮した安全な避難経路を生成し、Web ブラウザ上で可視化するシステムを実装した。建物の倒壊リスクを評価するために、建物情報の統合と解析を実施し、明確なリスク推定基準を構築した。その基準を避難経路の生成機能に反映させる仕組みを実装し、避難経路とリスクエリアを直感的に理解できるシステムを実現した。

近年、生成AIの発展によりさまざまなモデルが台頭し、プログラミング、観光業、人事、制御など幅広く利用されている。一方で、分野によって現状の生成AI導入におけるハードルの高さやAIに対する人間の介入がリアルタイムで行うことができない点が課題となっている。そこで、本研究では人間と異なる生成AI同士によって発話による会話を交えた議論を、バーテンダーの業務の一つである顧客の趣向に合わせた酒類提案の中で検討し、その実現性と実用性を検討することを目的としている。本研究遂行にあたり、議論可能なヒューマノイドの実装を行う。また、営業しているバーと提携し、実際の業務を通した顧客に対する商品提案の評価を予定している。

現在日本の経済産業省が2030年までに電動車20～30%、2040年までに電動車・ 脱炭素燃料車100%を目指すことを表明している。本研究では実走行データを用いたEVの走行シミュレーションにより、個々の運転傾向に応じた高精度な消費電力予測を実現することを目的としている。さらに、運転傾向に基づいてリアルタイムに理想的な運転操作を提案する仕組みを構築し、エネルギー効率の向上とEV普及促進に貢献することを目指します。

コーヒー好きは世代を問わず多く、好きな豆の種類やブレンドを増やすことで、毎日のコーヒー時間を有意義にできると考えられるが、全てを試すのは困難であり、環境状況や日々の趣向によって飲みたいコーヒーも変わるため、最適なコーヒーを選ぶのは難しい。そのため、自分の好みがわかっている人は多くない。
本研究では、バリスタと対話しているかのような環境を構築し、ユーザの味情報の選択によりコーヒーレシピを提案するシステムの開発により、いつでも美味しいコーヒーを楽しめる体験の提供を実現させることを目的とする。

2023年5⽉の新型コロナウイルス5類移⾏によりマスクを外す機会が増加し、リップメイクの需要が⾼まった。本研究ではAI を⽤いたパーソナルカラー診断およびリップ提案システムの構築を目指している。顔画像を⼊⼒として、 顔領域を検出し、それらを特徴量としてCNNモデルを⽤いて春・夏・秋・冬という4シーズンのパーソナルカラー分類を実施し、ユーザーに合うリップカラーの表示・提案を行い、ユーザーの満足度やモデルの精度を評価する。

災害時や今後の資源枯渇問題によってエネルギーの不足や遮断、生活環境が大きな問題となる。日本では「2050年までにカーボンニュートラルを目指す」ことが宣言され、再生可能エネルギーに関する研究が多く行われている。
緊急時において電力確保が大事であり、電力がなければネットワークを初めとして多くのものが機能しなくなるため、電力を効率よく扱うとともにオフグリット化への検討を行う必要がある。
緊急時において継続利用できる独立した環境・システムの考案実装、それに伴い建築以外での環境に対応した発電およびエネルギー消費のシミュレーション・制御を可能にすることで何時も継続的にエネルギー・生活環境の確保を可能にすることを目的とする。

5Gの普及に伴い、これまで実用化が困難とされてきたXRのアプリケーションが実現可能になってきている。その中でもXRは日常生活やビジネス等に有効活用され始めており、今後さらに幅広い分野で活用されていくと考えられる。特に、コロナ禍でより衛生面においての需要が高まった「非接触UI」の関心が高まっている。本研究では非接触UIを作成し鉄道制御を行う。

近年,モビリティデータの解析や可視化手法の研究が行われている.本研究では,モビリティデータから3Dモデルを生成し,都市モデル上に再現,テレイグジスタンス化することでリアルタイムでの空間的な流動性を視覚化するシステムを研究する.

オープンキャンパスやイベント会場では紙の地図やポスターといったアナログメディアが多く活用されているが、情報量や即時性、インタラクティブ性に課題がある。一方で、スマートフォンの普及とWebAR技術の進展により、追加機器やアプリ不要でAR体験を提供することが可能になってきている。本研究では、アナログメディアにWebARを組み合わせることで、利用者に対して直感的かつパーソナライズされた情報提示や案内を実現し、情報探索体験の向上を目指す。

近年、AIやIoT技術によりスキンケアのパーソナライズ化が進んでいるが、肌の継続的な記録や生活習慣との関係分析が十分でないという課題がある。そこで本研究では、肌診断・主観評価・ライフログを統合し、音声操作に対応したスキンケア支援デバイスを提案する。肌の変化や製品との相性を可視化し、より効果的なスキンケアを支援することを目的とする。

本研究は、商業施設における火災時に従業員が適切な避難誘導を行うための3D訓練・支援システムをVR/AR技術で構築するものである。従来の実地訓練は高コストで臨場感に乏しく、客視点が中心で従業員の誘導訓練が不足している。また、災害状況は刻々と変化するが、既存の訓練や避難図は固定経路しか提示できず、柔軟な対応が困難である。そこで本研究では、延焼・煙・人口密度などの情報をもとにリアルタイムで最適な避難経路を提示するほか、VR/AR空間上で訓練可能なシステムの設計を行う。

近年、車載AIの活用が進む一方で、防犯・安全対策や情報提供機能は個別に存在するが、継続的対応や連携に課題が残る。本研究では、1台の車載カメラを活用し、居眠り検知・不正利用警告・ナビや建物情報提示を統合的に行うことで、既存手法の課題解決を図る。

文化庁より「国語に関する世論調査」の結果として1ヶ月に本を読む本の冊数というアンケートに読まないと回答した人は5年間で15%以上増加と大幅な読書離れがあらわになっている。また、読書量も減少傾向にあり令和5年度時点で約70%の人が読書量が減っていると感じている。その理由として情報機器により時間を取られる人が43%いる。また、読書自体に魅力を感じてない人も一定数存在する。
そこで、読書体験の再魅力化を図り読書を改めて魅力的な体験に昇華させることを目的とし行う。
本（小説）の文字から場面にあった絵、アニメーションを生成し読書中にデバイス越しに表示させる。これにより、従来の読書体験から、より体験に特化した読書体験が可能になり魅力化を図る。

近年、創造力を伸ばしたいと考える若者が多い一方で、創作活動は「ハードルが高い」「手先が不器用だから苦手」といった心理的・技術的要因により敬遠される傾向があり、文化庁による「文化に関する世論調査」にて子どもの創作活動の実施率は10％以下と低い水準にあることがわかる。
しかし、幼少期の創作経験は、創造的自己を高める要因となり、将来的な創作意欲や創造力の向上にもつながることが先行研究により示されている。
そこで本研究では、自由に描いたイラストや文字、音声をAR空間に取り込み、動きや音を加えることで、気軽に創作をより楽しく没入的に体験できるインタラクティブ絵本のシステム研究を行い、子どもの創作意欲や創造的自己の向上を促し、将来的な創造力の育成につなげることを目指す。

現行技術では、状況や個人に応じた柔軟な行動推論は困難であり、LLMは高精度だが高コストでリアルタイム処理に向かない。本研究では、1mW/推論でGPT-4o並の精度を実現し、低コストかつ高精度な行動推論エンジンの開発を目指す。

パソコンやスマートフォンの利用時間が増えており、それに伴い眼精疲労に悩む人が増加している。また、眼精疲労は頭痛、肩こりなどの不調を引き起こすが、これらの症状は自覚してから治療に取り組むことが多く、予防が難しい。よって、眼精疲労を早期に検出し、ユーザーにリアルタイムで実用的な対策を提示できるARグラスシステムの開発を目指す。

近年XR技術の発展により、視覚および聴覚を通じた仮想体験は高い没入感を実現しつつある。一方で、触覚に関するフィードバックは依然として不十分であり、特に楽器演奏のように繊細な指先の力加減や接触感が重要となる体験においては、実物と同等のリアリティを実現することが困難であるという課題がある。また、現状のピアノでは可搬性が低く、演奏ができる場所が限られる。
本研究では視覚・聴覚・触覚を統合したピアノ演奏体験システムの開発を目指す。グローブ型リアルハプティックデバイスを開発することで、鍵盤を押す際の物理的な抵抗や跳ね返りをリアルタイムに体感できる。このシステムにより、様々な場所でピアノ練習が可能となる。

詳細検討中工作機器の使用には誤操作とそれに伴う事故のリスクがあり、令和5年度の製造業における「はさまれ・巻き込まれ」の死傷者事故は4,908件発生している。
これに対し、指導者を同伴することが望まれるが、「ものづくり白書」では、指導人材の不足を訴える企業が61.1%存在することが表記されており、指導者の人的リソースに限りがあることが伺える。
上記の課題を解決するためにAR・AIを利用した作業支援システムが存在するが、一律な手段提示であり個人差に対応した支援を行えない現状にある。
これらの要因から、AIを作業者に最適化させた支援システムを構築し、個人差に対応できるAR支援システムを開発を研究の目的としている。

厚生労働省が令和４年度に発表した「健康実態調査結果」で悩みやストレスの原因のうち、最も気になる原因は男性・女性ともに「自分の健康状態、病気や介護」であった。そんな問題を解決するために、一人ひとりの生体データやその人がしている作業映像から疲労度やストレス理由を分析して、AIが説明し、状態に応じて休憩を促すなどの具体的な提案をするシステムを開発する。