協調型自動運転では，交差点等の事故多発地点の周囲を自車センサだけでなく他車両や路側機からリアルタイムに情報を取得することが重要であるが，大容量データを常時共有すると通信帯域の消費や中継ノードの過負荷に繫がる．そこで，走行ルートが既知という前提で，Media over QUICを用いた経路連動型の配信方式を提案する．この方式は，対象地点に差し掛かる前に必要な情報をCDNを介して要求して映像や物体認識結果，センサメタデータなどを購読し，地点通過後には不要なデータ受信を停止する．実験では，走行シナリオを模した環境で通信帯域使用量やMoQ Relayの負荷，購読開始からデータ受信までの遅延を検証する．

スマートフォンを用いたインドアARナビゲーションは，直感的で高精度な経路案内を可能にする一方，歩行中の画面注視を誘発し，安全性を低下させる可能性がある。また，カメラ映像に基づく平面トラッキングは，端末姿勢や歩行状態の影響を受けやすく，劣化すると案内品質の低下につながる。本研究では，歩行中は2Dフロアマップを提示し，停止時にAR表示で方向確認を行う移動状態依存型案内を設計・実装した。さらに，ハプティックフィードバックにより，画面注視を抑えながら必要な確認行動と端末姿勢の調整を促す機能を実装した。秋田大学鉱業博物館での実験により，提案手法が画面注視の抑制，主観的安全感の向上，および平面トラッキングの安定化に有効であることを示した。

社会インフラ老朽化と職員減少を背景に、市民協働によるインフラ通報が急務である。本研究では、高い普及率と身元担保の利点を持つLINEを活用した通報プラットフォーム「City Share Map」を提案する。従来のチャット型は段階的入力による認知負荷が課題であったため、LINE Front-end Framework（LIFF）を用いたフォーム型UIを実装し、比較評価を実施した。結果、フォーム型は投稿時間を短縮した一方、主観的評価（SUS）ではチャット型をやや下回った。このフォーム型UIがもたらす入力効率の高さとチャット型UIの親しみやすさの間に見られるトレードオフを踏まえ、本稿では初期評価に基づき最適なUI/UX設計要件を議論する。

本研究では，市販の27MHz帯および40MHz帯ラジコン玩具を対象として，ソフトウェア無線（SDR）を用いた無線プロトコル解析および模倣送信システムの構築を行った．Universal Radio Hackerを用いて信号を解析した結果，対象玩具はOOK方式を採用し，共通の同期パターンとビット列構造によって操作コマンドを表現していることを確認した．さらにGNU Radioによる模倣送信システムを構築し，解析したビット列のみを用いた制御に成功した．また，27MHz帯玩具と40MHz帯玩具において共通の通信プロトコルが利用されていることを示した．

本研究では、天井に設置したPIRセンサおよび温度センサアレイを用いて、単独歩行者の屋内移動方向および歩行速度を推定する手法を提案する。取得した温度分布から人体に由来する熱領域を抽出し、その重心座標を時系列に追跡することで、移動方向および歩行速度を推定する。また、温度センサアレイを常時動作させる方式と比較し、PIRセンサの検知をトリガとした間欠的な測定が消費電力に与える影響を評価する。これにより、カメラを用いないプライバシー配慮型の屋内歩行センシングにおいて、移動推定精度と省電力性の両面から本手法の有効性を検証する。

本研究では，モバイルAR写真鑑賞において，画像マーカー照合から鑑賞位置への移動，視点整列までを支援する手法を提案する．AR写真鑑賞では，マーカーを照合する位置と鑑賞位置が異なる場合があり，照合後の移動と端末方向の調整が必要となる．また，照合時の端末位置や角度の不安定さは，ARオブジェクト配置のばらつきにつながる．そこで，半透明重畳型マッチング支援UIと，人型アバターによる視点誘導UIを設計した．28名を対象とした評価実験の結果，提案UIはマーカー照合時の端末位置・姿勢調整を支援し，ARオブジェクト配置のばらつきを低減した．また，人型アバターは鑑賞位置への移動と視点整列を支援し，主観評価でも高い評価を得た．

脱炭素社会の実現に向け、建物のライフサイクル全体を通じたCO2排出量（LCCO2）を実質ゼロとする、ゼロカーボンビルが注目されている。ゼロカーボンビルの達成手段の一つとして、太陽光発電設備や蓄電池設備といった創蓄設備導入によるLCCO2の削減がある。本研究では、複数建物の電力融通を考慮した地区内の電力需給運用モデルに基づき、オフィスビルのゼロカーボンビル化に必要な創蓄設備容量を、混合整数線形計画法を用いて算定した。地区全体における創蓄設備の導入費や電気料金といったコスト、およびCO2排出量の両面から、ゼロカーボンビルを達成する創蓄設備設計の実現可能性や経済合理性を評価した。

本研究は、鉄道ドライバレス運行における建築限界内外判定に向け、単眼カメラ画像のみからレールの3次元座標を推定する手法を提案する。軌道幅一定の幾何拘束を用い、ロール角を消失点から、ピッチ角をBEV投影後の軌道幅分散最小条件から推定し、レール点群を3次元復元した。工場内試験線で評価した結果、全体でMAE 0.11 m、RMSE 0.20 m、56 m以内で概ね0.2 m程度の精度を確認し、低コストな実用化可能性を示した。

近年，主要空港の過密化に伴う定時出発率の低下が深刻であり，タキシングの効率化や環境負荷低減が課題である．本研究では、将来の自動化の基盤として，誘導路形状と物理特性を考慮した単体機のタキシング動態モデルを構築・検証した．羽田空港グラフに対する隠れマルコフモデルを用いた路面マッチングにより確定経路を再構築し，その経路上で慣性を考慮した運動方程式と，経路曲率から制動距離を逆算する先読み速度制御アルゴリズムを駆動させた．実データによる検証の結果，直線巡航や旋回時の自律減速，離陸加速挙動が実績値と高度に一致し，物理的制約に基づく高精度な工学的評価基盤の確立を示した．

5G NR-V2Xを用いた自動バス隊列走行技術は人流・物流分野におけるドライバー不足の解消などに期待されている.
隊列走行における最も高いレベルで自動走行では, 99.99%の通信信頼性と10 ms以下の低遅延が要求される.
隊列走行のユースケースとして, 対向隊列車両とのすれ違いが頻繁に発生することが想定される.
このすれ違う瞬間における通信品質特性を, 詳細に明らかにする試みはこれまでない.
本研究ではNR-V2X Mode 2におけるPHY層およびMAC層の動作を考慮したシステムレベルシミュレーションにより,
バス隊列走行のすれ違い時の局所時間における信頼性を調査し, 要求性能を満たすパラメータ設定を明らかにする.

本稿は，山口県周南市からの受託事業である「畑わさび生産環境等センシング業務」における令和7年度の成果の一部をまとめたものである。本事業では，著者らが構築したオフグリッドセンシングシステムにより畑わさびの生産環境データを収集し，その分析を通じて収穫量の向上に寄与する要因の解明を目指している。令和7年度は，前年度までのシステムの実運用で課題となった電源供給の安定性に着目し，バッテリー構成の改良を実施した。その検証結果として，各圃場における改良後のシステムの運用状況を示すとともに，バッテリー構成の改良が運用の安定性に与えた効果について報告する。

近年、農業従事者の作業負荷の軽減と生産効率化を推進する方策として環境センシングによるデータ駆動型の農業のスマート化が注目を集めている。本研究では、散乱光が作物にあたり波長ごとに反射した光強度のスペクトル分布に着目し、作物成長に伴う経時変化の推移から作物の成長度を把握、分類する手法を表す。作物の生育は対象の箇所、茂り具合等で違いがあるように、ばらつきを含む計測データに対し機械学習からデータ分析する手法として分類、回帰のタスクで高い性能を発揮するランダムフォレストを用いてデータの特徴を評価する。これまでの経験や勘に頼った属人的作業に代わり、作物成長の可視化をもとにデータ駆動型の効率的な農業経営が期待できる。

本研究では、常時集音した環境音のみから対象空間の生活リズムをモデリングし、その崩れを定量化する手法を提案する。まず、音響イベント分類モデルYAMNetを用い、10秒単位で信頼度上位2ラベルを順不同でペア化して音の重なりを残すことで行動の文脈を保持する。次に、15分毎の累積出現頻度75%を占める主要なラベルペアの構成比を特徴量としてk-means法を適用し、時間帯ごとの生活モードを定義する。さらに、複数週間のデータから時刻毎のモード構成比の平均値を算出し、空間固有の確率的ベースラインを構築した。実データに対しては周辺時間窓を用いたソフトなモード割り当てにより時系列を平滑化し、ベースラインとの異質性をKLダイバージェンスによって算出することで特異な時間帯を検知する。繁華街の長期音響ログを用いた評価実験により、暦情報に依存せず、音の組成変容のみから構造的な生活リズムの逸脱を検知できる有効性を示した。

ウェアラブルデバイスは集団規範ベースのスコアを提示するが，個人の生活パターンを語る語彙は提供していない．本研究は生体時系列データから個人固有の繰り返しパターン（状態モチーフ）を抽出し，「個人特化ラベル」を自動構築する技術を提案する．9チャネルの生体データを個人内quintileで離散化した状態ベクトルに対しMatrix Profileアナローグで状態モチーフを抽出する．各モチーフのビンプロファイルをLLMに入力し「あなたの〇〇」形式のラベルを自動生成する．日単位ではK-Meansで日タイプを分類し，KLダイバージェンスによる逸脱検出とLLMによる問いかけ文生成で内省支援の方策を構成する．

繰り返し作業において、作業者の細かな動作が把握できない場合、疲労や集中度合いを定量的に評価することは困難である。本研究では、加速度や地磁気などを同時計測可能なコンテキストセンサを用いて、作業者のフロー状態および疲労状態を推定する。高密度に取得したセンサデータに対して細粒度のクラスタリングを行い、繰り返し作業の一部においてフロー状態や疲労の変化が現れる区間を検出する。さらに、作業中の動作のばらつきや無駄動作を抽出することで、状態の違いをより精緻に定量的に捉える。これにより、作業内容を細かく特定でき、状態変化に応じた効率的な作業支援や作業負担の軽減が期待される。

「おしゃれは我慢」が形容する通り衣服の審美性と機能性は相反しやすく、私たちはTPOに応じ衣服を選択する。しかしその選択が日々の生理的疲労にどう影響するかは定量化されていない。本研究は、衣服の機能性・審美性とTPOが疲労感に与える影響を定量化し、その効用に基づく1日の疲労推移の時系列予測を目的とする。ウェアラブルの心拍変動（HRV）、経験サンプリング法（EMA）によるTPO記録、気象データを統合し、階層ベイズ状態空間モデルを用いた解析を提案する。本手法により衣服の違いが疲労に与える介入効果を予測できるようになり、感性と心身のパフォーマンス最大化を両立する次世代の衣服推薦基盤の確立に貢献する。

本研究では、スマートフォンに搭載されたBluetooth Low Energy（BLE）スキャン機能を活用した不審行動のリアルタイム検知、およびその防犯応用について検証を行った 。
従来の防犯システムでは困難であった事件化前の予兆を捉えるため、BLE信号に基づく行動解析（同期移動・滞留・潜伏移動）を試みた。電波強度（RSSI）とパケット受信間隔を分析した結果、MACアドレスがランダム化された条件下でも信号特性の差異から、対象との距離や隠れる挙動を推定可能であることを実証した。
今後は本知見を基に、夜間のストーカーや屋内駐車場における自転車窃盗などの特定犯罪を能動的に検知する実証実験を進める。

製造現場では自動化設備の導入が進み，複数設備を巡回・監視する間接作業者の行動把握が重要となっている．こうした作業者の行動分析には，作業者視点で現場を記録できる一人称視点カメラが有用であり，「何を」「どのように」「どこで」行ったかを統合的に捉える必要がある．特に位置推定は作業コンテキスト理解の基盤となる．本研究では，映像中のARマーカー検出とカメラ内蔵IMUを用いたPDRを統合し，作業者の滞在場所を時系列に推定する手法を提案する．基礎検証および実製造現場での実証実験を通じて，滞在の偏りや巡回傾向を位置ガントチャートとして可視化できることを示した．

本研究の目的は、シートに印刷された回路を折紙の要領で立体に変形させることによって、コーナーリフレクタと呼ばれる電磁波反射素子を実現することである。コーナーリフレクタとは、再帰性反射の原理に基づき入射した電磁波を入射方向に反射する素子である。本研究では、再帰性反射する構造を実現するため、Ron Reschパターンと呼ばれる折紙に着目する。本稿ではその第一歩として、Ron Reschパターンを用いたコーナーリフレクタを電磁界シミュレーションにより評価した。また、導電パターンを任意に設計可能な印刷回路を想定し、電磁波を反射するセルとしないセルを配置した場合の特性も評価した。

本研究では、導電性フィラメントで3Dプリントしたジッパーを用いて、開閉センシングを実現する。また、複数のジッパーを組み上げることで3Dの構造を作り、立体回路へ応用する。これにより、従来作製が困難であった立体回路を容易に作製できる。本稿では初期検討として、ジッパーの噛み合わせによる導通と、開閉状態に応じて抵抗値が変化することを確認した。この機能を活かし、スマートウェアや組み立て可能なインタラクティブ立体回路への応用を検討する。

本研究では、被覆のない導電糸を用いた導電糸によってマトリックス状に配置した静電容量式タッチセンサを試作・報告する。これまで、織物で一次元のタッチセンサアレイを作製する研究はさかんに行われており、二次元のタッチセンサマトリックスを作製した事例も存在する。しかし、既存の織物タッチセンサでは、導電性・耐久性と、異なる糸同士の絶縁性、耐久性を確保するため、導電層および絶縁層を形成した特殊な糸が用いられることがある。そこで本研究では、センサ用の特殊な導電糸を用いず、市販の導電性縫い糸（銀めっきナイロン66繊維）を使用し、ジャカード織によって導電糸をマトリックス状に配置した静電容量式タッチセンサを試作する。

近年、豪雨災害の激甚化により、排水能力の低い地域では内水氾濫が頻発することが問題となっている。しかし、広範囲における排水能力の把握は人的コストが大きい点や過去の災害情報に依存することから、困難である。そこで本研究は、過去の降雨データとSAR衛星データを用いて、過去の災害発生に依存せず、内水氾濫の被災を予測する手法を構築した。降雨発生前後に取得したSAR衛星画像から後方散乱強度差分を算出し、降雨後の経過時間帯ごとに特徴量とした複数の機械学習モデルにより浸水・非浸水域の判別を行った。また、降雨の影響を把握しやすい圃場一区画ごとに着目し、圃場単位で判別を行うことで広範囲の浸水域を予測可能か評価した。

屋内環境では，電波の反射や障害物の影響により，複数ビーコンの電波強度を用いた測位において，一部のビーコン情報が取得できない場合がある。その結果，位置推定精度の低下を招く。本研究では電波強度に加え，磁気，加速度，気圧を取得可能なコンテキストセンサを用い，複数センサ情報を統合した屋内位置推定モデルを構築する。取得したセンサ情報から行動状態を表す特徴量を作成し，通信品質指標であるLQI情報と組み合わせて現在位置を推定する。また，位置履歴を用いた時系列補正を行うことで，不自然な位置変化を抑制し，安定した位置推定の実現を目指す。本研究により，施設内人流解析に有用な、安定した屋内位置推定の実現が期待される。

本研究では、雨雲レーダー情報と地図情報を連携させ、降雨地域を回避可能な経路を提案するナビゲーションシステムを提案する。既存のナビゲーションシステムは、距離や所要時間、渋滞情報を中心とした経路案内が主流であり、天候変化を十分に考慮した経路提案には対応できていない。特に、ゲリラ豪雨のような局所的かつ急激な天候変化は、運転者に視界不良や判断負担を与える可能性がある。そこで本研究では、リアルタイムの降雨情報を取得し、降雨地域を避けた経路を提示することで、運転者の認知的負荷軽減と安全性向上を目指す。また、歩行者やバイク利用者など雨の影響を受けやすい利用者への活用も期待される。

光学衛星による水稲の圃場モニタリングでは，雲によるデータ欠損や周辺環境が混在する混合画素が課題となる．先行研究ではクラスタリングにより混合画素を除去し圃場単位のNDVI曲線を構築したが，欠損補間には線形補間等を用いており，過去の観測履歴や他センサの情報を活用できていなかった．そこで本研究では，SAR衛星データ等の補助情報を導入し，LightGBMおよびTransformerを用いた予測ベースのNDVI欠損補間手法を構築した．擬似欠損を用いた評価の結果，時系列の依存関係を考慮可能なTransformerが最も高い補間精度を示した．さらに，構築した曲線に基づく水稲作付判定への影響についても検証した．

近年、従来の送配電システムに地域内の再生可能エネルギーや蓄電池を組み込むことで非常用の小規模な電源を確保するスマートグリッドの研究、導入が進められている。加えてコミュニティバスの電動化が進んでいることからEVバスの蓄電池を用いることで地域の非常用電源を確保できると考えられる。
既往研究には実際の運行経路を想定した蓄電池残量に関するものは少なく、特に山間地域では運行経路の縦断線形によってより大きな電力を使用したり回生ブレーキによって充電されたりするため平地を想定したシミュレーションとは異なると考えられる。本研究では富山県富山市の山田コミュニティバスを事例として実際の運用環境を想定した蓄電池残量の変化についてシミュレーションを行う。

災害時における避難所への安定的な電力供給を目的として，茨城県日立市を対象に，ソーラーカーポート型充電拠点と防災協力EVを連携させたシミュレーション基盤をSUMO上に構築する。人流データに基づくOD精密化により稼働可能EV台数を推定したうえで，避難所別給電制約とSOCに基づく充電・給電・再充電の反復行動を動的に再現する。複数シナリオの評価を通じて，給電充足率と給電不足を生じさせる運用上のボトルネックを定量的に分析し，SP配置と給電運用条件の改善指針を得ることを目指す。

茨城県水戸市の路線バス網を対象に，GTFSデータとバス位置情報から回送行動を含む全車両の1日の運行を再現し，平時・災害時を想定したシミュレーション基盤をSUMO上に構築した．運行再現性を考慮したシミュレーション環境の整備により，全トリップの遅延を許容範囲内に抑制した．平時は太陽光発電余剰電力の地産地消，災害時は避難所への電力供給を目的として，各バスが必要な蓄電残量を確保しつつ翌日の天気予報に基づく太陽光発電量予測を考慮して充電量を最適化する分散充電スケジュール問題を混合整数線形計画（MILP）として定式化し，構築したシミュレーション基盤上で最適スケジュールの評価を行う．

本研究は，拡大する機械学習モデル/Large Language Models (LLM)から入力タスクに適切なモデル選定のために，ブラックスボックス化している各モデルの入出力情報から特徴・特性を獲得する手法を検討している．本稿では, 多様なタスクに対する複数LLMの出力の解析から，LLMの性能差よりも，入力タスク差に大きく依存することを評価から明らかにしている．この結果から，LLMルーティングの有効性は入力タスクドメインに大きく依存するといえる．

企業のDX推進においては社員のデジタル技術に対するリテラシー向上のため、社内メディアへの記事掲載等を通じた情報発信が重要である。読者が定期的に配信記事を閲覧するためには、読者の目を惹き続けることが必要であり、記事に対する「慣れ」の克服が課題である。そこで社内メディアに掲載した連載記事におけるアクセスログの時系列データに対して数理モデルを用いた解析を行い、情報発信による効果の持続性等を検証した。また情報発信における関心の持続性に関する分析を通じ、記事の定期的な閲覧において効果的な介入手法についても検討する。

高岡市におけるLPガス消費データと地域人口動態を掛け合わせた、ライフスタイル分析の試み。本研究では、緯度経度情報を含む顧客のガス使用実績に基づき、機械学習（K-Means法）を用いて消費パターンを4つのクラスタに分類した。さらに、Pythonを用いてこれらを基準地域メッシュデータへ自動変換し、国勢調査の人口統計との相関分析および地図上へのヒートマップ可視化を行った。結果、高齢層居住エリアにおける調理特化型の利用傾向など、インフラ消費行動から住民特性を逆引きする手法の有効性が示された。本手法は、地域密着型の需要予測や高齢者見守りサービスへの応用が期待される。

　富山県道44号富山高岡線など富山市の主要道路では、朝夕の渋滞が激しいことが問題視される。車社会の富山県において、道路の渋滞や人流データを分析することは市民の生活に直結するといえる。
　本研究では、富山市における気象状況が渋滞や人流に与える影響について、モバイル空間統計を用いて分析する。近年、位置情報データを活用した人流解析が進められているが、地方都市の主要道路における気象状況と交通量変動の関係については十分に整理されていない。本研究では、降雨や降雪の多い富山市において、500mメッシュ単位で人流データを整理し、気象データと組み合わせて分析を行う。時間帯別の人流変化や混雑状況を可視化し、気象条件による活動の変化について考察する。

都市部を中心に交通渋滞による移動時間の増加や交通効率の低下が社会課題となっている。対策として、交通状況に応じて信号を制御する強化学習型信号制御の有効性が示されてきた。しかし、大規模道路網では全体を一つのモデルで扱う手法は状態・行動空間の増大により学習が困難であり、交差点ごとに制御する手法は局所的な制御に偏る可能性がある。これに対し、複数の交差点群に分割して制御する階層型制御が提案されているが、交差点群をどう構成するかが制御に与える影響は十分検討されていない。そこで本研究では、神戸市を対象としたSUMO環境を構築し、交差点群をどう構成するかが制御性能に及ぼす影響を分析する。

建物内の案内板地図とスマートフォンの歩行データを用いた位置推定手法は，設備の準備が不要なため施設管理者の負担が小さい．しかし，案内板地図は見やすさを優先して縮尺が意図的に歪められていることが多いため，位置推定誤差が大きくなる課題がある．本研究では，深層強化学習を用いて地図の局所的な縮尺を複数の歩行軌跡から推定し，その局所縮尺を活用した位置推定手法を提案する．具体的には，地図の通行可能な領域を通路単位に分割して各通路の縮尺を事前に学習し，実際の歩行時には地図上での移動量を局所的に補正する．縮尺に歪みを持たせた地図を用いた実験では，位置推定の誤差が軽減され，安定性が高まることを確認した．

シビル攻撃は攻撃車両が複数の偽車両を生成し，周囲の車両に実在しない車両を誤認させることで協調自動運転の安全性を脅かす攻撃である．本研究では，V2X通信のセキュリティ強化を目的として，複数のタイムウィンドウを併用したランダムフォレストによる分類手法を提案する．提案手法では，異なる時間幅のウィンドウからそれぞれ特徴量の抽出を行う．これにより，短期的な挙動変化と長期的な挙動傾向の両方を分類に利用する．VeReMi Extensionデータセットを用いた評価では，単一タイムウィンドウを用いる手法と比較して，偽車両検知の精度が最大で約10ポイント向上し，複数タイムウィンドウ併用の有効性を確認した．

自動運転車両における協調認識では，高車両密度環境でのV2V通信帯域の逼迫により，パケット衝突や認識情報の欠落が課題となる．本研究では，交通流ダイナミクスに基づくチャネル混雑度予測により通信負荷に適応する帯域適応制御と，V2VとV2Nを動的に併用するハイブリッド経路制御を統合した方式を提案する．具体的には，予測混雑度に応じてV2V送信を抑制し，情報の重要度に基づきV2Nへ確率的にオフロードする．これにより，高負荷環境下での通信信頼性の確保と低遅延配信の両立を目指す．パケット到達率や周辺物標認識率をシミュレーションにより評価し，本方式の有効性を示す．

建設現場では多様な機械音や衝撃音が混在し、作業者の声や警告音など重要音が聞き取りにくくなることが安全上の課題となっている。従来のノイズ抑圧や音源分類手法は、非定常雑音や多音源環境で性能が低下し、重要音まで減衰するなどの限界がある。そこで本研究では、音源方向を手掛かりに危険音を優先的に抽出・強調する手法を提案する。マイクロホンアレイにより音源方向を推定し、特定方向の時間周波数成分を選択的に抽出するとともに、方向情報に基づいた音量補正を行うことで、重要音の可聴性向上を図る。

自動走行車の社会実装に向けては、安全性能の向上に加え、搭乗者が車両の判断や行動を理解し、信頼できることが重要な課題となっている。特に、歩行者や障害物を回避する場面では、搭乗者は車両の意図や今後の挙動を把握しにくく、不安や不信感を抱く可能性がある。本研究では、自動走行車が障害物を回避する際に、拡張現実感（AR）技術を用いて車両の認識情報や回避経路、回避理由などを視覚的に提示し、その情報提示が搭乗者の信頼感に与える影響を明らかにする。

大規模災害時の情報伝達にネットワーク基盤としてMANET（Mobile Ad-hoc Network）を使用する場合，構成端末のバッテリ消費を抑制しなければ，ネットワーク稼働時間や情報伝達能力が低下する．これまで我々は，Push型とPull型の配信を組み合わせたハイブリッド情報配信方式H-ROAを提案し，その有効性を明らかにした．しかしながら，それらの評価は情報要求パターンが変化しない状況下を想定していた．本稿では，H-ROAを動的な情報要求パターンに対応させるための検討を行い，その有効性を評価した結果を報告する．

筆者らは，さまざまな端末で利用可能なイマーシブメディアの実現に向け，ボリュメトリック映像や360度映像などのビデオオブジェクトとシーン記述とから構成されるイマーシブコンテンツを，プレーヤとは別に設けるレンダラでレンダリングするシステムを提案している．これまで筆者らは，ヘッドマウントディスプレイ，タブレット端末，スマートフォン，推奨映像を表示するテレビでの平面表示を検証した．今回，提案するレンダリングシステムにおいて，裸眼立体表示が可能なライトフィールドディスプレイ用のプレーヤを開発することで，同一イマーシブコンテンツを用いて平面表示に加えて立体表示が可能であることを確認したので報告する．

音楽ゲームの1つであるSOUND VOLTEX（SDVX）の上達には，1曲のプレイごとに改善点の指摘を受けることが有効であると考えられている．本研究の最終目標は，この指摘を自動化するシステムの開発である．このシステムでは，スマートウォッチで得られるゲームプレイ時の慣性データを分析することで，改善点と改善方法を提供する．慣性データを分析するためには，プレイ前後のマージン区間を含む慣性時系列データの時刻情報に対して，ゲームプレイ時刻を精密に同期させる必要がある．本稿では，SDVXからのボタン操作の時系列指示（譜面）を利用した同期手法を提案する．提案手法では，機械学習モデルを用いて慣性時系列データからボタン押下時刻を推定したのち，推定結果と譜面の照合により同期を行う．100Hzでサンプリング可能なスマートウォッチを用いた実験の結果，ボタン押下動作はF1-scoreが0.945以上で推定できた．また，時刻同期の精度は平均誤差17.8 ∼ 18.28 ms であることが確認できた．

IoT 機器の運用管理は機器がネットワークに接続されていることを前提としている．IoT 機器がネットワークに接続できていない状況では，他の機器からネットワーク経由で操作や監視を行うことができない．これに対して，IoT 機器が備える LED を利用することで可視光通信を実現できると考えられる．多くの IoT 機器は，ステータスランプ等の形で LED を備えているため，可視光通信の送信インタフェースとして利用することで，ネットワーク接続が確立されていない環境下でも通信が可能となる．そこで本稿では，スマートフォンのカメラを受信機として用いることで，IoT 機器から情報を取得する手法を提案する．

サーバレスやエッジコンピューティングでは，実行場所がクラウドから端末近傍まで分散し，環境の違いに応じて処理を柔軟に配置・実行することが求められている．軽量で移植性の高い実行単位を提供する技術として WebAssembly（Wasm）が注目されており，Wasm 分散アプリケーションの実行基盤として wasmCloud がある．2026 年 3 月 23 日に wasmCloud v2 がリリースされた．本研究では，Wasm分散アプリケーションの実行基盤である wasmCloud v2 を対象とし，v1 とアーキテクチャを比較した．

Thread は低消費電力なメッシュネットワークとして広く利用されている．しかし，動的に変化するネットワークトポロジにより内部状況の把握が困難であり，Thread ネットワークの安定した運用の妨げとなっている．そこで本稿では，Thread ネットワークと外部ネットワークとのブリッジであるボーダルータを拡張し，ネットワーク全体の統計的なトラフィック量を収集する機能を追加する．これにより，各 Thread デバイスごとの通信状況を把握できる．また，収集した情報を Thread ネットワークの運用監視やトラブルシューティングに活用することで，ネットワークの管理性が向上すると考えられる．

本稿ではバッテリー交換型EV（BSEV）の蓄電容量を活用した災害対応型蓄電システムの社会実装について検討する．具体的には，まず，交換用の予備電池の充電と保管を担当するバッテリー交換ステーション（BSS）がBSEVに対してバッテリー交換を促す交換戦略（BCBS）を採用すれば，効率的に充電時間を確保できるため，BSSの蓄電量（SOC）が増加するが，無差別に交換を促すとバッテリー交換渋滞によりFake-SOC-Increase（FSI）が発生する可能性があることを示す．これに対し，さらに本稿ではEVの行動心理のモデル化により，BSEVユーザが現実的な行動を行う場合にも，このFSIの影響が発生するのかといったBCBSの社会実装時の影響を検証した結果を報告する．