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．

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、複数の通手段を自律的に切り替えることで通の安定性を確保し、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。

近年、鍵やカードキーを用いた入退室管理には紛失や盗難、不正利用といった課題が存在する。本研究では、監視カメラ映像から姿勢推定によって取得した人体の関節点情報を用いて歩容を分析し、個人識別を行うスマートロックシステムを提案する。歩行周期や腕振りなどの特徴量を機械学習により分類し、認証精度およびリアルタイム性を評価することで、非接触かつハンズフリーな入退室管理システムの実現可能性を検証する。

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。

電気自動車（EV）の普及において電力消費の効率化は不可欠であり、本研究では「運転手の操作特性に応じた消費電力の最適化」をテーマにしています。
自動車業界で主流のモデルベース開発（MBD）の手法を採り入れ、Simulink上にEVモデルと走行環境を構築。操作入力から走行ログを取得できるシミュレーション基盤を確立しました。この基盤を用いて個々の運転特性を抽出し、消費電力量削減につながる指導ロジックの設計を進めています。
具体的には、AIや強化学習、PID制御などの多様な技術を活用して運転特性を学習させ、最適な指導・制御アルゴリズムを実装します。理論と実践を融合させ、個々のドライバーに寄り添った次世代の省エネモビリティ技術の実現を目指します。

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。

新型コロナウイルスの 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ITA指標やLab色空間を用いて分類を行い、CNN モデル構築し春・夏・秋・冬という 4 シーズンのパーソナルカラー診断を実施した。最終的にユーザーに合うリップカラーの表示・提案・出力を行い、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。

近年では、建設現場における遠隔施工技術をはじめとした遠隔制御技術が注目されている。しかし、既存事例においては安全性や可搬性に課題が残る。そこで本研究では、「ハプティクス」「ARグラス」「遠隔制御」を用いた新たな遠隔制御手法を構築する。ハプティクスを用いることで安全性を担保し、ARグラスを用いることで可搬性を担保する。また、この手法と従来の手法を比較検討することで本研究の有用性を検証する。

近年、オーバーツーリズムによる混雑が深刻な社会課題となる中、人流の可視化による行動誘導アプローチが注目されている。従来のヒートマップを用いた手法では、混雑の「密度」は把握できるものの、移動の「流れ（流動）」や「滞留」といった混雑の「質」を区別することが困難であった。本研究では、個々のエージェントの動き（向き・速度・位置）を表現可能な「3Dアバター」を用いた動的可視化手法を提案。Geohashによるデータ最適化、FirebaseやUnityを用いたリアルタイム比較実験プラットフォームを構築した。これにより、ヒートマップでは不可能な流動性と滞留の直感的な把握を可能にし、ユーザーのより正確な状況判断を支援するUXデザインの有効性を検証する。

近年、AR 技術により紙などの身近な媒体へ情報を重ねて提示することが可能になりつつあるが、紙媒体は情報が一方通行で内容の更新が難しく、既存のデジタル案内システムは特定の用途に特化し、柔軟性・汎用性に欠けるという課題がある。そこで本研究では、事前に意味を持たない物理オブジェクトを起点に、境界検出と文脈情報（ここ・いま・あなた）を組み合わせ、状況に応じて意味を段階的に付与する AR インタラクション手法を提案する。同じ紙でも場所や状況に応じて異なる情報を提示することで、身近な媒体を利用可能なインタラクティブメディアへ変換し、より柔軟で汎用的な情報案内を実現することを目的とする。

軽量ARグラスの日常普及が期待される一方、既存のハンズフリー入力は特定アプリの短時間利用に限定される課題がある。本研究の目的は、歯クリックの振動検出とHead Gazeを統合し、特定アプリに依存せずOS全体で常時動作するPC操作システムを構築することである。加速度センサーのデータから歯クリック信号を機械学習で分類し、XREAL Oneによる頭の向き（Head Gaze）と統合してOSイベントとして注入する。これによりマウスやキーボードを代替し、Wordやブラウザなど任意のアプリにおいて、安定したハンズフリー操作を実現する。

現在、AIやIoTを活用したスキンケア支援システムの研究に取り組んでいる。従来の肌診断サービスでは、肌状態の継続的な記録や生活習慣との関連分析が十分ではないという課題がある。そこで、肌診断結果、ユーザーの主観評価、睡眠や食事などの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している。現在は、カメラによる顔画像取得機能の実装に加え、機械学習を用いた肌分析機能の開発を進めている。取得した顔画像から肌状態を分析し、その結果を継続的に記録・可視化することで、肌の変化やスキンケア製品との相性を把握できる仕組みの構築を目指している。

本研究では、VRChat内で記録した複数人のアバター動作を、役割単位で管理し、NPCとして再生・配置できる練習支援PCシステムを提案する。位置・向き・頭部・両手の時系列データに加え、音声や字幕情報を外部で同期管理することで、一人でも演劇、合奏、映像撮影の立ち位置や動作確認を行える環境を実現する。これにより、予定調整や再現作業の負担を軽減し、VR空間での共同制作を支援する。

本研究は、商業施設内において従業員視点で「消防への通報・初期消火・避難誘導」を体験できるVR訓練シミュレータの構築とその有効性の検証を行うものである。在来の実地訓練は高コストで繰り返し行うことが難しい上に、災害を想定しながら訓練を行うため臨場感に乏しい。VRを用いた訓練はこれらの問題を解決することができるが、避難者視点が中心で従業員視点での誘導訓練が行えるシステムが不足している。そこで本研究では、従業員視点で「消防への通報・初期消火・避難誘導」を行えるVR避難訓練シミュレータの設計と、その有効性を検証する。

近年、音声アシスタントの普及により車内でのハンズフリー操作が可能になりつつあるが、既存システムはドライバーの命令を待つ受動的な支援に留まり、画面操作が逆に注意散漫を招く課題がある。また、単調な警告音はドライバーが刺激に慣れる順化を起こしやすい。そこで本研究では、車内環境センサと車両データのリアルタイム解析を統合し、生成AIが自律的に話しかける能動的対話型車載システムを提案する。さらに、Function Calling技術を活用し、画面操作を一切排除した会話の流れのみによるナビゲーションや予定管理の自動操作を実現する。新型車や専用機器に依存せず、あらゆる車両を人間の同乗者がいるかのような安全で快適なインタラクティブ空間へ変換し、漫然運転の防止と車内体験の向上を両立することを目的とする

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。

近年、電子漫画の普及によりデジタルでの閲覧機会が増加している。一方で、漫画は視覚中心の表現であり、音声による臨場感の再現が困難であるという課題がある。また、従来の音声合成は単調な読み上げが中心であり、シーンや感情に応じた表現変化が十分ではない。そこで本研究では漫画のセリフやコマ情報から状況や感情を解析し、それに応じた音声表現を生成する朗読音声生成システムを提案する。これにより没入感の高い新たな漫画体験の実現を目指す。

自発的なAIには常時推論が必須だが、LLMの過大コストと既存軽量手法の適応力不足が壁である。本研究はこの推論効率と適応力の背反を解消し、極低コストで高度な文脈理解と自律適応を両立する新たな推論基盤を確立する。

AI・画像処理を用いて、眼精疲労の予兆を検出し、個人に応じたトレーニングを提示するシステムの研究を行っている。眼鏡型デバイスに搭載したIRカメラから、まばたきや瞳孔径、視線情報などを取得し、時系列データをAIで解析することで疲労状態を推定する。さらに、デバイス上で休憩やトレーニングを自然に提示し、疲労軽減を支援することを目指している。将来的には、リアルタイム動作や小型・軽量化を実現し、実用的なウェアラブルシステムへの応用を目標としている。

ITプロジェクトでは、進捗情報が資料や会議の文字起こしなど複数の情報源に分散しており、管理者が状況を把握するには手間がかかる。本研究では、LLMを用いて各情報源からタスクの進捗イベントを抽出し、ガントチャートなどの計画情報と照合する。さらに、計画との差異から遅延につながる兆候を判定し、Webアプリケーション上で可視化するシステムを開発する。これにより、管理者による遅延兆候の早期発見と進捗確認作業の効率化を支援することを目的とする。

はんだ付け作業の安全性と初学者の学習支援、実物工具の操作感を両立したシステムは存在しない。そこで、実物工具を利用しつつ、はんだ付け作業の工程を学習できるARのシステムを構築することを目的としている。

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。

日本では少子高齢化と都市一極集中が進み、地方での若年層の流出や高齢化が課題となっている。その中で国や自治体は、子育て世帯や若年夫婦の移住・定住支援、子育てしやすい環境整備を重要な政策課題としている。本研究では、こうした層を主な対象とし、公開統計に基づいて地域ごとの住みやすさ指標を設計し、自動的に地域スコアとランキングを生成する仕組みを構築し、居住地選択の支援に活用することを目指す。

近年、生成AIや仮想空間技術の発展により、人とAIの関わり方が大きく変化している。。しかし、既存AIは本人らしさや、その人だからこそ価値のある体験を十分に再現できていない。また、TRPGではGM（ゲームマスター）の人格や会話スタイルが体験品質を大きく左右するが、GMは一人しか存在できず、本人不在時や複数卓同時開催には対応できないという課題がある。本研究では、TRPGプレイ中や日常生活における会話ログや行動ログを活用し、話し方や振る舞い、進行スタイルなどの特徴を学習した本人再現AIアバターを生成する。これにより、本人不在時や複数卓での同時活動を可能とし、人の活動範囲を仮想空間上で拡張することを目指す。

生成AIの発展により特定個人の特性を模倣する技術への関心が高まっている。しかし、観察データから特定個人の口調・癖・感情表現といった「その人らしさ」を再現する手法は確立されておらず、どの特徴が「らしさ」の知覚に寄与するのかも明らかになっていない。本研究では、カメラ・マイクを搭載した観察ロボットを用いて対象者の行動・音声データを収集し、個人の特性を学習したペルソナモデルを生成・ロボットとして実装する。客観的指標および第三者によるアンケート評価を通じて再現精度を定量的に検証し、観察データからどのくらい「その人らしさ」を再現できるのか、またどの特徴が「らしさ」の知覚に寄与するのかを明らかにすることを目指す。

防災グッズは普段使いしないため、必要な時に使えなくなっているという課題がある。キャンプギアは普段使いだけでなく、災害時に寝床の確保や火の確保など様々な用途に応用することが出来る。しかし、キャンプギアは非常に種類が豊富であり、普段使いを考慮すると希望の物が見つかりにくいという課題があるほか、初心者では組み立て方が分かりづらいといったような想定とは違うものを購入してしまうリスクもある。本研究では、災害対策としての有用性だけでなく、大きさ・材質・重量・収納等の複数要素で希望のキャンプギアを探しだせるシステムを提案する。また、購入前に3Dやバーチャル上で形状や大きさ、組み立てを把握できるシステムを提案する。

近年、3Dプリンタの普及により、CADデータから物理プロトタイプを短時間で作成し、試作と確認を繰り返すことが容易になっている。しかし、作成したプロトタイプを使用して動作確認をしたときの結果が設計改善の要素として十分に活用できていないことや、CADデータの修正には専門知識が必要とされていることが課題としてある。そこで本研究では、3Dプリンタで作成したプロトタイプの動作確認の結果をもとに、CADデータの修正に必要な情報を抽出し、設計改善へ反映するラピッドプロトタイピング支援システムを開発することを目指す。

本研究では、ユーザとの自然言語対話を通して、目的に応じた入室可能なXR部屋を半自動生成する手法を提案する。ユーザの要望から目的、世界観、利用場面を整理し、空間外観に加えて情報提示、操作対象、対話要素、AIエージェントの役割を含む部屋案を生成する。さらに、ユーザの確認・修正を反映しながら段階的に具体化し、入室後すぐに目的活動を開始できるXR空間の実現を目指す。

人は紛失物の探し物に平均で１日の１０分を費やしており、日々ストレスを感じている。その紛失物の大半は携帯電話や鍵、リモコンなどの日常生活で頻繁に使うものである。しかし、これらは個人の記憶に頼るほかなく、紛失時の想起が困難である。さらに、カメラでの常時録画・解析システムは、計算負荷やバッテリー消費が激しく、日常生活での常用が困難であるという課題がある。本研究ではウェアラブル端末を用いて、日常生活での物体の配置行動を自動的かつ省電力に記録し、紛失物の想起を支援することを目的とする。

近年，生成AIを活用した実務テキスト分析が普及しているが，分析結果はプロンプト設計や分析条件に大きく依存している。そこで本研究では，分析条件設定からプロンプト生成，分析，評価，改善までを一貫して支援するプラットフォームを提案し，分析試行錯誤の効率化と分析結果の再現性向上を目指す。

コミュニケーションでは、発話内容だけでなく、表情・視線・声のトーンなどの非言語情報が相手の理解や印象に大きく影響する。一方で、専門知識や経験の違いによって理解に差が生じ、「わかったふり」による理解不足や、無意識な非言語行動による誤解が発生する場合がある。
そこで、非言語情報・発話内容・対話行動を解析し、コミュニケーショントレーニング支援を行う。また、ユーザーの既存知識や個人特性に基づくアナロジー生成による理解支援を行う。加えて、ウェアラブルデバイスを用いて取得した生体情報からユーザー状態を推定し、理解支援の提示タイミングやフィードバック内容の調整に活用する。これらを統合することで、対話状況に応じてコミュニケーション支援を適応的に提供するシステムの実現を目指す。

既存のXR体験は事前に用意されたコンテンツの提示にとどまり、現実空間・デジタルツイン・生成AIを統合的に活用した没入型体験システムは十分に実現されていない。本研究では、現実空間を360°カメラで撮影してデジタルツインを生成し、生成AIによる動的なシナリオ変容を組み合わせることで、ユーザーが知っている場所の別の状態に入り込んで体験できるXR空間提示手法を提案する。さらに構築したシステムを用いて体験効果を評価し、現実空間を基にした新しいデジタル空間体験の実現を目指す。

災害時には，浸水や倒木，道路寸断などにより，どの道路が通行可能かを早く把握することが重要である。一方，ドローンによる情報収集は機動性に優れるものの，飛行時間や落下リスクなどの課題がある。本研究では，係留バルーンから一定間隔で取得した地上画像を用いて，浸水・障害物・道路寸断などの通行困難候補を抽出する。さらに，各地点を通行可能，通行困難，浸水，未確認領域に分類し，地図上に可視化することで，救助・避難時の通行判断を支援するマップの作成を目指す。

本研究では、XR空間内の映像および空間情報に基づき、7.1ch音場を自動生成する手法を提案する。従来の音響設計は手動に依存していたが、本手法ではオブジェクト位置やカメラ位置などの情報を取得し、音源配置を自動的に決定する。さらに、距離に応じた音量減衰やリバーブを適用することで、現実に近い空間音響を実現する。最終的に、生成した音場をXR環境へ統合し、没入感の高い音響体験を提供することを目的とする。