本研究では、現実空間そのものを情報媒体として活用する新たな情報埋め込み手法の開発に取り組む。従来の情報埋め込み技術は、画像や音声などを媒体とするものが主流であったが、本研究はデスク上の物体配置のような一見乱雑な現実空間を媒体とする。手法としては、埋め込みたい情報と現実空間を入力として、機械学習で現実空間に入力情報を埋め込むための配置パターンを学習する。学習結果に基づき、人間が配置可能な操作指示へ変換して操作を行う。情報復元はカメラ映像から機械学習モデルにより元の入力情報を推定する。これにより、乱雑な現実空間を通じた高精度な情報埋め込みと復元を可能とする手法を目指す。