創造的思考は問題解決において極めて重要な認知プロセスであるが，その内在的な性質ゆえに分析や支援が困難である．そこで発話思考法など同時的言語化手法を中心とした外在化によって，観測し分析が試みられてきた．筆者らはこれまで創造的課題遂行中の創造的思考に対する聞き手インタフェースの影響を分析してきた．本稿では，聞き手インタフェースの動作条件のうち，特にインタフェースが発話に相槌を打つ条件に着目し，主観評価や外在化された創造的思考過程への影響を検討した．

現代社会において必要な能力である批判的思考力の育成方法として用いられるディベートには，練習相手や指導者の準備が困難とされている．そこで本研究では, GPT-4o を利用することでこれらの課題を解決できるシステムを構築する．GPT を仮想のディベート相手とし，学習者とのディベートを GPT に採点させフィードバックを与えるように構築を行った．また，この手法が有効であるかを調査するためにシステムで学習を行った実験群とディベート動画の視聴よる学習を行った統制群とで比較対照実験を行った．その結果，システムを使った学習は動画視聴での学習よりも高い成長率を示したものの，有意差は認められなかったということがわかった．

ソフトボールの投手における投法の一つであるウィンドミル投法は，腕を風車のように大きく一回転させ，その遠心力を利用して投球するものである．この投法は，野球の上手投げよりも複雑な動作を行うため，習得には監督やコーチなどの指導者による指導が一般的となっている．本研究では，指導者がいない環境でウィンドミル投法のスキル学習を行うことを可能にすることを目的として，ソフトボール未経験者がウィンドミル投法を習得できるよう学習支援システムの構築を行う．本稿では，モーションキャプチャとジャイロセンサを用いて構築したシステムの検証と評価を行うほか，MediaPipeによるシステム構築の提案を行う．

現在の医療AIの評価軸は技術的性能に偏り、ケア専門職が提供する暗黙知・判断ロジックは可視化されにくい「構造的非対称」が共創の阻害要因ともなる。本研究は、この課題に対し三つの構造的要件からなる概念モデルを提示する。第一に、仮想臨床サンドボックス：判断の三層構造（情報収集・臨床推論・実施判断）に基づき、臨床知を安全に抽出・形式知化する環境である。第二に、動的MoU：臨床研究職による最終承認ゲート（Veto Power）を明文化し、責任境界の動的調整と知的資産の公平な配分を担保するガバナンスモデルである。第三に、貢献度の累積的評価：学術アウトプットを痕跡として参照しながら各承認ゲートで合意形成を積み上げるプロセスである。気管内吸引を例示ケースとし、CL1〜CL4のケア技術AIレベル分類を提案する。開発の循環性を考慮し、信頼関係に支えられた持続可能な共創の制度的基盤が不可欠と考える。

在宅ケア従事者のプライバシー保護と見守りを両立するシルエット型見守りシステムを提案・実装した。YOLO/FaceNetで人物検出と顔認証を行い、被介護者のみを可視化し、他者はシルエット表示で匿名化する。Intersection over Union (IoU) に基づいてプロセス間でIDを整合することで、複数人物が同時に行動・重なり合う場面でも安定してシルエット表示で匿名化できることを確認した。さらにJetson AGX Orinでのエッジ実装とロールプレイ検証により家庭設置が容易な小型エッジデバイス上での実行可能性を示した。本研究は、在宅ケアにおける家族の安心とケア従事者の心理的負担軽減という相反する要求を技術的に両立する実用的手法を提示する。

近年、ビッグファイブ理論は、人間の性格特性を測定する、代表的な枠組みとして広く活用されてきた。従来の研究の多くは文章を活用したテキスト型の性格アンケートが中心である一方で、イラスト型の回答方式を導入した性格アンケートに着目した研究はあまりない。イラスト型の回答方式を導入することで、従来の言語情報に基づく尺度とは異なる、非言語情報を活用した新たな尺度を構築することができる。本研究では、ビッグファイブの5因子の高低をそれぞれイラストとして表現し、その両端に対照的なイラストを配置した5問のイラスト型性格アンケートの信頼性および妥当性を検討することを目的としている。

本研究は，設問ごとに異なる「ディレンマの重さ」を比較する指標として，設問負荷度を提案する．人々の判断が分断されている問いほど，どちらを選んでも他方を切り捨てる負担は大きいと考えられる．そこで，2025年3月に調査した日米約4,000名を対象としたディレンマ調査のデータを用い，6件法回答を賛否に集約した分断度をシャノン情報量を参考に定式化し，さらに極端な賛否ほど負荷が大きいとして回答強度を加味する．これにより，”決断の正しさ”とは独立に，各設問が回答者に課すディレンマの重さを定量的に比較する手法を提案する．

AIの社会受容の条件を研究する著者らは、人間の情動が深く関与する「ヒューマノイドとの恋愛」を想定した社会調査を実施した。浮気シナリオを用いた調査では、恋愛に否定的な人々でさえヒューマノイドに嫉妬等の感情を向ける傾向が観察された。本報告ではこの現象を踏まえ、人工物が感情や倫理のレベルで『他者』になり得るかを判定する、新たなチューリングテストを提案する。本テストは単に心理的距離を測るものではなく、人間が人工物に対して示す「情動反応」を指標とする新しい評価ツールとなる。受容プロセスにおける精神的リスクを予測・管理し、人間中心の安全なAI社会を設計するためのフレームワークとしての可能性を探る。

本稿は、刑事司法を中心に、各国のAI司法利用を比較検討する。大規模言語モデルの発展に伴い、司法分野でもAI利活用への関心が高まっている。もっとも現時点では、有罪・無罪や量刑を自律的に決定する「判決AI」ではなく、捜査、証拠整理、判例検索、文書作成、リスク評価等を補助する「支援AI」としての利用が中心である。本稿は、米国、EU、中国、日本・英国等の動向を整理する。比較を通じて、刑事司法AIの焦点が、導入の可否にとどまらず、透明性、説明可能性、非差別、人間による最終判断、異議申立て可能性を含む統制設計へ広がっていることが確認できた。

グループ議論においては，参加者間の発話促進や偏りの解消が重要な課題とされている。
これまでにも，発話量や議論状況の可視化，オンライン環境における情報提示などを通じて，議論への参加や発話の均等化を支援する研究が行われてきた。しかし，これらの多くは情報提示を中心とした支援であり，身体動作や方向付けといった社会的シグナルを活用した介入については十分に検証されていない。
そこで本研究では，自由議論に参加する議論支援ロボットの身体動作に着目し，参加者間の発話遷移構造に与える影響を分析した。

気候変動をはじめとした地球規模の社会課題の解決へ向け，「仮想将来世代」の視点に立ち，社会の仕組みや政策をデザインする，フューチャー・デザインの手法が注目されている．しかし，人間が将来の価値観を想像し維持することには，高い認知的負荷が伴い，実践の質が，個人の知識や想像力，ファシリテータの技量等に依存するという課題がある．そこで，本研究では，人間の想像力を拡張する認識論的パートナーとして生成AIを位置づけ，そのAIが，「仮想将来世代」として振る舞う新たな手法を提案する．さらには，情報科学と異分野との融合を図りながら，多様なステークホルダーが参画し，環境倫理に関する合意と共創を目指す，総合地球環境学の構築とその展開へ向けた超学際研究のあり方を示す．

本研究では，睡眠中にリアルタイムでREM睡眠を検出することを目的として，光電脈波センサを応用したアイマスク型REM睡眠検出システムを開発する。近年，睡眠の質の低下が社会課題となっており，日常的に使用できる手軽で高精度な睡眠評価手法が求められている。提案システムでは，瞼上の光電脈波センサによって得られた眼球運動と，加速度センサによって得られた頭部の動きを用いて，機械学習によりREM睡眠を推定した。また，リアルタイム判定では，機械学習の判定結果を平滑化してREMかどうかを判定する。本手法の評価では，脳波測定器のEEGをYASAで解析した結果を基準とし，REMの検出精度を検証した。本発表では提案手法の有効性と可能性を示す。

Under the Long-Term Care Insurance system, care managers at home care support offices face a heavy administrative burden due to the manual sorting and delivery of monthly service provision forms. Although the national "Care Plan Data Sharing System" has been introduced in about 50% of all home care service offices, its actual operational use remains limited. This paper reports on the verification of "LYNXS," a data-sharing system that integrates various communication tools to enable easy information exchange without time or location constraints. By promoting multidisciplinary collaboration through LYNXS, we propose an approach that demonstrates the convenience of digitalization, encourages actual system utilization, and reduces the burden of redundant administrative tasks.

近年、日本では高齢化の進行に伴い、高齢者の社会的孤立が課題となっている。我々は、地域での介護予防活動への参加を促進するため、兼ねてより開発を進めている介護予防ゲーム「窓ふきの達人」への遠隔地からの参加を可能とするテレプレゼンスシステムを提案する。提案システムでは、遠隔側にはHMDを通じた360°映像の提示、現地側には遠隔参加者の動きを模倣する頭部提示装置と双方向音声通信環境を提供し、臨場感と社会的存在感の向上を図っている。本システムを用いた現地参加同様の環境を提供することによる、参加者間コミュニケーション量の変化や現地参加者と遠隔参加者の主観評価に基づく、システムの有効性の検証結果について述べる。

本研究では、低画質映像から人物の骨格情報を抽出し、動作をデジタルデータ化するシステムの開発を目的とする。近年、少子高齢化や後継者不足により、地域に伝わる伝統芸能や民俗文化の継承が困難となっている。また、過去に撮影された映像資料の中には低画質なものがあり、人物動作の解析や再利用が難しいという課題がある。提案システムでは、このような画像に対してOpenPoseとMediaPipeを用いた人物の骨格情報推定を実現し、取得した情報をUnityの3Dキャラクタへ反映することで、映像中の動作を再現する。実験では、骨格推定および3Dモデルによる動作再現、シーン切り替え動作について精度の検証を行った。本発表では提案手法の精度の評価と有用性を示す。

目的が不明確な状態で検索結果を閲覧し知識を広げる探索的検索において，既存システムはユーザに明示的なフィードバック（操作）を要求するため，認知的な負担が大きいという課題がある．本研究では，この負担を軽減すべく，視線計測による暗黙的フィードバックを活用し，ユーザの潜在的な検索意図を推定する探索的検索システムを提案する．本システムは，推定された興味度に基づき，関心を持つアイテム群を空間上の近い位置に写像することで，直感的な情報探索を支援する．実験では，マイナビで公開されている1300社の企業情報からユーザが興味を持つ企業を探索するという設定で，本システムの有効性を検証する．

我が国における昨今の少子高齢化は，主に口伝や口唱歌で伝えれてきた邦楽文化の継承に深刻な影響を及ぼしている．このような状況において，邦楽の旋律を生成AIにより五線譜化するアプローチは，文化の記録・保存，ならびに教育などへの応用が期待される．一方で，邦楽固有の音階体系や演奏者の微細な表現の揺らぎを正確に採譜することはAI単独では困難であり，音楽の専門的知識を有する人間の介入が不可欠となる．そこで本研究は，邦楽の中でも篠笛旋律に着目し，エキスパートエンジニアと音楽研究者との協調作業を通して，専門家間で形成される認知プロセスを明らかにすることを目的とする．

人にはさまざまな局面で主体的に意志を決めなけらばならない瞬間が訪れる．そして意志決定には不安は付きものである．しかし「不安を力に変える」，「前向きに生きる」，「主体的に意志を決める」という意識を持つことは容易ではない．そこでこれらの視点から離れ，意志決定における人文学的方法論を数理計画法の文法に基づいた意志決定手順として再構築した．その結果，人が当たり前の行為を選択するためには「願わしいものなら喜んで本当と思いこむ人間の一般的な傾向」という障害が残ることが分かった．数理計画法を〈法〉と見立て，事例・たとえ話・体験をブリコラージュとして物語ることにより，これらの問題に対峙する包括者に近づけるかもしれない．

アート鑑賞によって人の心的状態が鑑賞前後で遷移することを、心理・生理実験によって確かめた。ビデオアートを性質の異なる２つの没入空間内で被験者に鑑賞してもらい、鑑賞の前後で心理評価と生理データ（心電、脳波）計測を行った。その結果を生理データから求めた覚醒度を横軸、心理評価から求めた創造性を縦軸とした２次元空間上にプロットした。その結果、いずれの没入空間でも、アート鑑賞によって覚醒度・創造性ともに向上する右上がりの遷移図が得られた。異なるアートコンテンツでは異なる遷移となることが期待され、アート鑑賞によって人の心的状態を調律・変容させることのできるシステムの構築の可能性が示された。

AIエージェントを活用したメンタルケアでは、本人とAIエージェントが直接会話する形式が主流である。しかし、悩みを直接言語化することには心理的抵抗が伴ったり、会話行為自体を負担に感じる場合がある。そこで本研究では、ユーザーが直接会話するのではなく、ユーザ情報をもとに生成された2体のAIエージェント間の会話を本人が観察する形式を提案し、職場におけるメンタリティへの影響を調査した。実験の結果、会話観察群では援助要請意欲の向上がみられ、特にメンタリティ低群で効果が高い傾向が確認された。

複数人が協調してアイデア発想作業を行うシーンにおいて、遠隔環境では、対面環境よりも発想が妨げられる課題が指摘されている。一方、遠隔環境は、システムによる支援を組み込みやすく、より自然な形で発想を促進できる可能性を有する。発想を促進し、生産性向上をもたらす支援システムを設計するためには、作業者の状態と発想の成果との関係を明らかにすることが重要である。我々は代替用途テストをアレンジし、複数人が遠隔で協調してアイデア発想に取り組むタスクを設計した。また、心電図、視線、視覚刺激、作業者映像の同期計測と作業負荷計測からなる評価系を構築した。本評価系やプロトコルについて報告する。

物流倉庫で顧客の注文に従い商品の仕分けを行うオーダーピッキング作業は反復的な移動・取り出しを伴うことから作業者の身体的負担が大きい．一方，身体的負担度を考慮した従来のピッキング研究では，作業者の年齢・性別などの個人特性を十分に反映できておらず特定の作業者への負担を過小評価している可能性がある．そこで本研究では，指数型疲労回復モデルを基盤として，個人特性を考慮した身体的負担度モデルを構築する．数値実験により個人差を無視した従来モデルと比較し，特定作業者への負担の過小推定リスク定量的に示す．本研究は，持続可能な作業設計による現場作業者のウェルビーイング向上を目指した基礎的研究と位置付けられる．

Web画面のユーザビリティテストは実施コストが高く、開発中に繰り返し行うことが難しい。本研究では、画面画像からタスク・評価観点・教示文・リクルート条件・ペルソナを段階的に自動生成し、行動傾向や利用文脈などのペルソナを付与したLLMエージェントが逐次的な思考記録を出力する手法を提案する。出力には操作意図・迷い・判断理由・感情変化を含み、設計者が想定した導線との差異や問題点リストへ構造化される。評価の結果、統計的属性のみに基づく一段階のペルソナ生成と比較して、探索や躊躇などの行動過程をより多く再現でき、UX上のつまづき箇所を特定できることを確認した。

少子化が進む現代日本において、育児中の保護者が抱える心理的負担や「ワンオペ育児」による孤立感は深刻な社会課題である。行政等の支援策はあるものの、物理的・感情的ハードルから十分に活用されていない。本研究では、従来の「情報提供型」AIの限界を克服し、保護者に寄り添うChatGPTベースのAIコンサルタント「ミライちゃん」を開発した。アメリカの心理学者、カール・ロジャーズが提唱した来談者中心療法に基づくプロンプト設計（目的・命令・反問テンプレート）により受容性と共感性を実装し、育児専門書籍の統合により安心感を担保した。実証実験の結果、「ミライちゃん」は心理的支えや孤独感緩和のツールとして高い実用性と有効性を持つことが示された。

現代の職場では、仕事へのモチベーションが低く、上司の指示を受け身でこなすだけという従業員も少なくない。こうした状況を改善するため、コーチングを通じて、従業員の組織へのエンゲージメントを高める。コーチには従業員の状態を正確に把握し、適切なフィードバックを返す高度なスキルが求められる。本研究では、コーチをAIで代替する可能性について検討する。マズローの欲求5段階理論を基に従業員の欲求状態を推定し、最適なコーチングを提供できるAIシステムを構築する。本研究を通じ、従業員が主体的に働ける職場環境の実現を目指す。

従来の手法は表面的な特徴と感情を直接結びつけるため、建前や愛想笑いなど複雑な感情の認識や推論根拠の提示に課題があった。本研究では、表情の物理的動きや音声、言語情報を抽出し、解釈可能な中間表現（JSON形式）へ統合するシステムを提案する。LLMにモダリティ間の発話内容と声の震えの不一致等を推論させることで、客観的根拠を伴う納得感の高い自然言語フィードバックを生成する。実際のデータセットと因果探索を用いた評価により、提案手法の高い説明性と有効性を示した。

LLMベースの対話メンターアプリは，標準語による即時応答とクラウド推論を前提とする設計が主流であり，心理的距離・プライバシー懸念・「考える間」の欠如といった課題を抱える．本研究は，関西弁による方言対話と，応答前遅延・既読遷移・吹き出し間遅延からなる階層的「間」を統合したローカルLLMメンターアプリを設計・実装した．推論はMac mini上で完結し，Web PushとSSEによる非同期UXでマルチデバイス間の対話状態を同期する．autobiographical designに準拠した自己実験とn=4の使用評価を通じて，方言と「間」が自己省察に与える影響を探索的に検討する．

本研究では，複数の選択肢から判断を迫られる高次の意思決定タスクとして将棋に着目し，対局中にアイトラッカーで取得した視線情報を用いてケアレスミスを予測する手法を検討した．視線座標および瞳孔径から得られる時系列的な視線の特徴に加え，盤面上の注視分布をヒートマップ画像として表現することで空間的特徴を抽出し，これらを統合した深層学習モデルを構築した．実験の結果，時系列的な特徴と空間的な特徴を組み合わせることで，いずれか一方のみを用いた場合と比べて分類性能が向上する傾向が確認され，視線情報がケアレスミスの予兆を捉える上で有効である可能性が示唆された．

私たちは,日常的にタブレット端末を使用し,ユーザ自身で画面の回転や表示サイズの調整をしている．一方で，机上に置かれたタブレット端末をユーザが見るだけで,画面内コンテンツの角度や表示サイズを自動的に調整してくれるインタフェースが実現できれば,ユーザの操作負担の軽減が期待できる.そこで本発表では，ユーザの顔情報を用いて，ユーザが見易いように調整したサイズと角度を教師データとして学習し,推定する手法を提案する．RGBカメラ画像からMediaPipeを用いて顔ランドマークを抽出する.得られたデータを用いて、GCNで推定し評価を行った.

教育現場や職場における一対一の相談対話では、傾聴者が話し手の自己開示を促し認知整理へ導くことが重要である。しかし、自己開示の深化を客観的に把握することは困難であり、傾聴者の支援に向けた客観的指標の確立が課題となっている。本研究では、話し手の発話内容から推定した自己開示レベルをラベルとし、基本周波数・発話速度・身体動作といった非言語特徴量の時系列変化を状態遷移として分析する。これにより、両者の対応関係を明らかにし、非言語情報から自己開示レベルの遷移を検出する手法を提案する。最終的には検出された状態遷移と対話情報を統合的に可視化するシステムを構築し、傾聴者の事後振り返り支援への有用性を検証する。

近年、講義動画の倍速視聴が普及しているが、情報処理の限界には学習者間で個人差がある。先行研究で倍速視聴が認知負荷や学習効果に影響を与えることは示されているが、生体情報から客観的な限界点を探る研究は少ない。限界点評価は個人特性に応じた適応的な学習環境の構築に有効と考えられる。本研究は、個人のワーキングメモリ（WM）容量の違いに着目した。リーディングスパンテストでWM容量を測定し、1.0〜1.5倍速の動画視聴中の瞳孔径および学習成績を用いて回帰分析を行う。主観評価アンケートも統合し、WM容量の違いが認知負荷および学習効果に与える影響について検証した。

幾何学の指導対話では、教師が「この角」などの指示語を発しながら図形を指差すため、指示語が指す幾何要素を特定する統合処理が必要となる。従来手法は指差し座標と図形要素のコサイン類似度に基づき指示語を機械的に置換するが、文脈や音声認識誤りを考慮できない。本研究では、まずVision Language Model（VLM）が図形画像・会話履歴・発話を同時に解釈して指示語を幾何要素へ解決し、次に言語モデルがその結果を証明形式へ変換する2段構成の手法を提案する。相似証明や角度を求める問題での評価実験により、提案手法は従来手法を上回る精度を達成し、過去文脈の補完や音声認識誤りの訂正が可能であることを示した。

歴史的地図は，作成年代や表現方法の違いにより，局所的な変形や地物の不一致を含むことが多い。そのような地図に緯度経度等の空間情報を付与するジオリファレンシング作業では，座標変換精度だけでなく，利用者が対応点をどのように探索・判断し入力するかを把握することが重要である。本稿では，歴史的地図ジオリファレンシング支援ツールの評価に向けて，操作ログと主観評価を組み合わせたユーザ行動分析手法を検討する。地理参照点入力時の操作順序，地図間の切替，入力間隔などに着目し，利用者の迷いや習熟度の違いを捉え，支援機能改善に資する評価観点の抽出を試みる。

教育現場でタブレットの活用が進む一方，電子ノートでの学習は紙ノートでの学習に比べ内容理解度が低下すると指摘されている．本論文では，電子ノートが抱える問題として,「タブレットへの筆記による認知負荷」，「過程や間違いの残りづらさ」，「便利機能使用による筆記速度低下」，「ページ位置記憶の難しさ」の4つに注目し，その解決のための拡張機能を提案する．大学生21名を対象にした学習理解度を測る実験を行った．統計的な有意差は確認できなかったが，効果量の観点から，提案機能を使った電子ノートでの理解度と紙ノートを使った場合とに差がなく，従来の電子ノートを使った場合のそれに比べて，一定の効果を確認できた．

視覚情報を聴覚情報で補う鑑賞学習では，複数の情報を一つのチャンクに統合して情報を構造化する．このことを活用した情報付与方策に基づいた実験を行った先行研究では，記憶の向上は認められたが，チャンキング方略は明らかにならなかった．本稿ではこの点に着目し，歴史的建造物に対して音声ガイドを付与し，鑑賞後に単語と単語同士の関連性を想起させる実験を行い，想起された単語の順序関係の可視化を通して，情報付与方策が鑑賞者の視聴覚情報統合処理およびチャンキング方略へ及ぼす影響を分析した．その結果，ゴールを設定・明示した上で情報処理を行うチャンキング方略が，情報の構造化につながることが示唆された．

SNS 上で支配的に見える意見は，自分の生活圏にいる人々の間でも同様に支配的であるとは限らない．本研究では，個人が生活のなかで実際に遭遇する人々に注目し，これらの人々がもつ意見とその分布を扱うシステム BubbleWalk を提案する．システムはユーザが携帯する小型LEDデバイスとスマートフォンから構成される．ユーザがスマートフォンで自身の意見を設定すると，小型LEDデバイス同士がその意見を交換しあい，システム内でローカルに集計し，結果をユーザに提示する．評価実験の結果，参加者は提示された分布を地域の世論や SNS の意見分布ではなく，自分が直接的に遭遇した人々の意見分布として理解できた．

食事提供者が企図する印象で食卓を演出するには，各器が食卓にもたらす印象を理解し適切に選択する必要があるが，これは多くの人にとって容易ではない．企図する印象に適した器の推薦を実現するには，各器に予め印象ラベルを付与しておく必要がある．そこで本稿では，“器の印象は視覚的特徴によって決定される”という仮定の下，器画像中の色彩から器の印象を推定する手法を提案する．カラーイメージスケールを参照し，器画像から抽出した色彩特徴量と配色パタンの色彩特徴量との類似度を算出することで，器の印象を推定する．推定手法の妥当性を評価するため，推定された器の印象が人の印象評価と一致するかを検証するユーザ実験を実施した．

本研究では、織物の経糸と緯糸の交差パターンを場所ごとに変化させて導電糸の表面露出度を制御し、布上の2次元タッチ位置を特定する手法を提案する。布上のタッチ位置の特定には静電容量型センサが広く用いられ、縦横に導電糸を配置するマトリックス構造と、1方向のみに導電糸を配置したアレイ構造が存在する。マトリックス構造は2次元上の1点を特定できるが配線が複雑になり、アレイ構造は2次元上の1点を特定できない問題があった。本研究ではアレイ構造により2次元上の1点を特定することを目指す。その前段階として、本稿では導電糸の露出状態によってタッチによる静電容量の変化が異なることに着目し、1次元の導電糸束における位置特定の可能性を検証した。

一般的な3Dプリンタでは造形サイズに制約があるため、大型構造物を製造する際には分割造形やサポート材が必要となり、印刷回数や材料消費量の増加、組み立て工程の複雑化を招く。本研究では、ベルトコンベア型3Dプリンタを用いて大型シェル構造を平面展開して造形する手法を提案する。特に本稿では、入力したシェル構造を最小全域木に基づいて平面展開し、各エッジに組み立て用ヒンジを自動付与する計算製造パイプラインを構築した。さらに、コンベアプリンタに適した細長い展開図を生成することで連続した造形を可能にした。これにより、従来手法と比較して材料や印刷回数を削減しつつ大型の構造物を製造可能とした。

レースは平面状で作製されるため、身体や衣服の曲面に沿わせるにはダーツや縫い合わせが必要となる。しかし、網目構造をもつレースの裁断・縫製は困難であり、模様の連続性の分断・製造工程の複雑化を招く。本研究は、所望の立体形状へ自動変形することで、接合部が削減されたレースの実現を目指す。特に本稿では、水溶性素材上に刺繍するフリースタンディングレースに熱収縮糸を組み込み、作製後に加熱によって面外変形・面内収縮・面内回転する構造を提案する。

本研究では、McKibbenアクチュエータのスリーブに用いる組紐の一部で糸の交差順序を反転させる組飛ばしを導入し、曲げ制御を目指す。McKibbenアクチュエータは、加圧により膨張するチューブを組紐スリーブで拘束するソフトアクチュエータであり、一般的に回転対称かつ鏡映対称な組紐が用いられるため軸方向の伸縮に限られる。本稿では、内記組で組飛ばしを行う一方向組・二層組・交互組の3つの組パターンを作製・比較し、糸配置と変形挙動の関係を検証した。その結果、一方向組ではねじれ、二層組および交互組では曲げ変形が確認され、組飛ばしのパターンによって曲げを制御できることを示した。

本研究では、レーザーカッターを用いて食品の表面を局所的に炭化させ、電気回路を形成する手法を提案する。 先行研究では木材などの有機物や食品の非可食部への回路形成は実現されているが、可食部を対象とした回路形成についてはあまり検討されてこなかった。本稿では、レーザーカッターの出力パラメーターを変化させながら水分量や砂糖の含有量などが物理的・化学的に異なる様々な食品を炭化し、導電率を評価した。また、回路が機能しつつ炭化量が最小となるパラメーターを明らかにした。

ZEBの普及に伴い、快適性と省エネを両立する室内環境制御が求められている。
本研究では、従来の指標では反映が難しい主観的な温度感覚「想像温度」に着目し、その推定精度の向上を目指す。先行研究では、夏冬の被験者実験データに基づき物理指標のみの回帰モデルが構築されたが、説明変数の最適な組み合わせは未検証である。そこで、室温・湿度・照度の物理指標に、温冷感などの主観評価を組み合わせた様々なパターンの線形混合効果モデルを構築し、予測精度を比較分析する。これにより、季節差を考慮しつつ、実環境での計測コストと推定精度のバランスが最も優れた変数の構成を明らかにする。

近年、農業分野では人手不足や物流負担の増加が課題となっている。その中で、本研究では生産者から消費者へ直接販売を行う農産物無人販売所に着目した。無人販売所は中間流通を簡略化できる一方、利用実態や購買構造については十分に明らかになっていない。本研究では、大学キャンパス内に設置された農産物無人販売所を対象とし、POSデータおよび商品陳列データを用いて、商品構成と購買傾向の関係を分析する。特に各野菜の特化係数を算出し、商品ごとの購買特性や購買構造の特徴を明らかにすることで、無人販売所における効果的な商品構成や運営の可能性について考察する。また、無人販売所特有の購買傾向についても分析を行う。

近年、物流倉庫における人手不足は深刻であり、オーダーピッキング作業では無人搬送車（AGV）が導入されている。また労働者の高齢化に伴い、高年齢労働者の身体的特性を考慮した作業設計を検討する必要性が高まっている。本研究ではAGVが導入された環境を再現し、ピッキング作業者に高齢者疑似体験装具（ASS）の一部を装着させ、各身体部位（上肢、下肢、視覚）に制限をかけることで、作業者の負担度がどのように変化するかを分析する。実験ではNASA Task Load IndexやASSの一部を着用した各実験における主観的負担度を比較するアンケートを収集する。主な結果として、下肢よりも上肢を制限した時の方が身体的な負担度が高くなることがわかった。

動画コンテンツの増加にともない、大量の動画等を効率よく視聴することが求められている。
本研究では、類似する動画を同時に並行視聴する効率的な方式を提案する。
単純に同時再生をすると、音声と画像の情報が重なり合い、理解が困難になるため、音像定位を用いて分離性を高める。また、動画間の類似部分を集約し、差のある部分を強調して提示する。一部分が異なる類似動画を用いて、提案手法による動画内容の理解向上を検証する。

We investigate cross-subject fine-tuning using Transformer models for EEG-based emotion recognition with reduced target-subject data. Using the DEAP dataset, we conduct intra-cluster analysis to identify subjects with similar EEG responses. A 304-dimensional EEG feature set is extracted to evaluate Valence, Arousal, Dominance, and Liking. A cross-subject pretrained model is constructed using data from the identified similar-subject group, excluding the target subject, and then adapted through fine-tuning. With an optimized learning rate, using only half of the target-subject video data achieves 75.94% accuracy, exceeding both the personalized baseline (75.71%) and full-data fine-tuning condition (75.46%).

近年，都市空間を中心にサウンドスケープデザインが注目されている．これは，音と人間の関わりが深く，音が人間の印象形成に大きく影響していることを示唆する.音に対する印象評価による環境評価指標の構築可能性を示唆する．本稿は，この考え方を自然音へ拡張し，特に心象評価との関係が報告されている啼鳥に着目する．報告されている啼鳥の心理音響特性と主観評価との関係をもとに,啼鳥に対する印象を形成する音響特徴量と主観評価との関係を枠組みとして記述する．対象音源は，都市や里山など人間生活圏に生息する鳥種の原音とする.鳥種や生息環境の違いが印象評価へ与える影響を分析するための音刺激呈示条件について検討する．

本研究では，運転環境において同乗者の寝息がドライバーの覚醒度に与える影響を生理的に検討した．高速道路走行映像を視聴する実験を行い，走行音のみの条件と走行音に同乗者の寝息音を付加した条件を設定した．覚醒度はRASアンケート，出口看板見落とし数，心拍数，脳波を用いて評価した．その結果，いずれの指標においても条件間に有意差は認められず，運転環境では同乗者の寝息による生理的引き込み現象は確認されなかった．

インターネットミーム「Liminal Space」が喚起する不気味さの要因と発生メカニズムを検証するため，先行研究における5つの空間的要素（変位・サイズ・欠落・反復・社会的存在）を統制した3DCGによる感性評価実験を行った．分析の結果，全要素が不気味さに正の影響を与えると判明した．さらに，物理的逸脱は認知的な違和感を経て情動的な不気味さを生むのに対し，社会的存在は違和感を伴わず直接不気味さを喚起することが示唆された．本研究はこれを踏まえ，Liminal Spaceにおける不気味さの発生メカニズムとして「構造的経路」と「文脈的経路」からなる「二重経路仮説」を提唱する．

「あいうべ体操」は，口腔周囲筋の機能向上を目的としたトレーニングであり，効果を得るためには継続的な実施が重要とされている．そこで本研究では，継続的な実施支援を目的に，スマートフォンの内蔵カメラのみで利用可能な，ブラウザ上で動作する口形認識ゲームを開発した．GoogleMediaPipeを用いて「あ」「い」「う」「べ」の4種類の口形をリアルタイムに認識し，4レーン型ランゲームの操作入力として利用する．さらに，体操にて推奨されるテンポや反復回数をゲームデザインへ反映し，障害物による入力誘導，コイン取得による進行支援，および口形維持時間の評価機能を実装することで，開発したシステムの動作検証を行った．

RESASやe-Statをはじめとする公的な統計データの整備が進んでいる。これらのデータは、地域ごとの下水道普及率、昼夜人口、自動車保有台数など多様なデータを含んでおり、いわば多次元の統計データとなっている。多次元の数値の羅列では変化の全体像を直観的に把握しにくいため、従来は主成分分析などの手法を用いて次元圧縮を行うことが行われてきた。本報告では、統計データをVAEにより潜在表現に圧縮し、さらに独立成分分析により意味軸をもった時系列データを抽出し、それを可視化・可聴化することで、都市化・人口減少・産業変化といった地域変容を感覚的に表現することを目指す。

共同作業において，作業中の疲労の把握は，作業効率の低下を防ぐうえで重要である．しかし，作業中の疲労を定量的に評価することは難しく，観測可能な顕在的コミュニケーション情報から疲労を十分に評価できない場合が多い．本研究では，作業指示者－作業者型の1対1の共同作業において，顕在的コミュニケーション情報と，両者の相互作用を考慮した潜在的生理情報を用いることで，作業指示者，作業者の主観的作業負荷を推定する．具体的には，顕在情報である対話回数と，潜在情報である作業中の脳血流量を特徴量とし，特徴量間の関係性をネットワーク構造として表現する．これにより，NASA-TLXにより評価される主観的作業負荷を推定する．

データ駆動型社会において，グラフを読み解く能力の醸成は重要な教育課題となり得る．グラフには図形化された数量関係などの視覚情報が含まれる．それらを統合して情報獲得を行い，グラフが示す内容を数値的・文脈的情報として捉える過程がグラフを読み解く能力と捉えると，一連の過程を理解することはデータ駆動型社会に要請される能力と言える．以上を踏まえ，本稿では，30 人を対象とした統計グラフ読み取り課題時の視線データと読み取り内容を用い，読み取り過程における視線，すなわち獲得される情報と読み取り内容の関係を分析する．これにより，理解に利用した視覚情報を明らかにし，情報取得から内容理解に至る過程を捉える．

VRやウェアラブル端末の文字入力インタフェースとして、我々は空中手書き文字認識を提案してきた。しかし、素早い筆記ではペンのオン/オフの切り替えが煩わしく、一筆書きになるという問題がある。これを解決するために、左手のひらの上に右手の指を接触（ペンオン）させて文字を書く、掌上手書き文字認識を提案する。本手法では、両手首に装着した加速度・角速度センサから筆記の信号を取得し、ResLSTMを用いて文字を認識する。ひらがな46文字の認識実験では、一筆書きで判別困難な「う/ろ」などの認識率の向上を確認した。また、筆記される左手のデータのみでも認識可能であることが分かり、スマートウォッチの文字入力などに応用できる。

本研究では，景観構成要素を動的に制御することで，個人の主観的な「心地よさ」を探索可能とするシステムを提案する．本システムは，景観画像に対して連結成分解析および色彩変換を適用し，疎密，前景領域，色相，彩度などの視覚要素をリアルタイムに操作可能とする．ユーザーはスライダ操作を通じて景観印象の変化を反復的に確認し，自身にとって心地よい状態を探索できる．試行の結果，同一画像であっても選択されるパラメータには個人差が認められ，主観的な感性特性を視覚的に把握可能であることが示唆された．

ECサイトにおいて待機時間はユーザー離脱の主要因であり、適切なローディングUIの設計はUX向上に不可欠である。本研究では、UIの視覚的表現がユーザーの体感時間やストレス等の主観評価に与える影響を明らかにすることを目的とする。独自に構築した仮想ECサイトを用い、UIの種類（7水準）と待機時間（3水準）を組み合わせた要因計画に基づく被験者実験を行う。本成果に基づき、待ち時間の心理的負荷を軽減するためのUI設計指針について考察を行う。

本研究では，環境音に対する人間らしい感覚表現の実現を目的とし，音響類似学習と音韻特徴を統合した環境音オノマトペ生成手法を提案する．従来の環境音認識では雨音などの音イベント分類が主であるが，人間は環境音を「ザーザー」などのオノマトペで表現している．提案手法では，RWCP-SSD-Onomatopoeiaを用いた音響類似学習により実音響に近いオノマトペ候補を取得し，さらに音響特徴量から推定した音韻特徴や素材情報を用いて候補を再ランキングする．また，被験者によるアンケート評価を行い，生成結果の妥当性を検証する．本研究により，人間の感覚に近い説明可能な環境音理解や，聴覚支援などへの応用が期待される．

本研究では，仮想環境における視覚情報が人の主観的な温冷感に与える影響を明らかにすることを目的とする．従来，温かさや寒さを再現するには温度提示装置や触覚デバイスが用いられてきたが，導入コストや装着負担が課題となる．そこで本研究では，HMDによる視覚提示のみを用い，部屋の雰囲気，照明色，素材感などを変化させた複数の仮想空間を作成する．参加者に各空間を体験させ，温冷感，快適性，没入感を質問紙により評価することで，追加デバイスを用いない簡易なVR体験設計への応用可能性を検討する．

本研究では，通知音の種類および連続提示回数の違いが，人の主観評価に与える影響について検討する．近年，家電製品や情報機器では様々な通知音が用いられているが，同一音の繰り返し提示は，不快感や煩わしさにつながる可能性がある．本研究では，サイン音，通常の音声，機械的な音声の3種類を対象とし，提示回数を変化させながら主観評価実験を行う．評価項目として，不快感，煩わしさ，意味の伝わりやすさ，注意の引きやすさを5段階尺度で収集する．さらに自由記述による印象評価も行い，通知音に対する印象変化について分析する．本研究により，人に受容されやすい通知音設計への応用が期待される．

近年の経路推薦は距離や所要時間などの客観指標に基づくが，歩行者が感じる体感時間は必ずしも一致しない．本研究では，街路樹配置の密度および規則性が体感歩行時間に与える影響を，VR歩行実験を用いて検討した．参加者にトレッドミル上で仮想街路空間を歩行させ，体感時間，視線情報を取得し，心理評価を行った．その結果，街路樹密度の増加に伴い体感時間を長く見積もる傾向が確認された一方，規則性の影響は一様ではなく，密度条件や樹種条件，歩行中の視線との関連が示唆された．本研究は，景観構造と体感時間の関係理解および体感時間を考慮した経路推薦への基礎的知見を提供する．