Yukihiko Okada 研究室
主宰者：Yukihiko Okada
筑波大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、複雑なデータの分析と人間の感情・コミュニケーション理解の両面で、実社会の課題に取り組んでいます。
一つの柱は、複数の機関に分散した機密データを安全に活用する手法の研究です。医療機関や企業が保有するデータを直接共有せず、次元圧縮による中間表現を用いることで、プライバシーを守りながら統合分析を実現する「データ共創分析」という枠組みを開発しています。この手法を用いて、医療診断支援、財務監査での異常検知、中小企業の経営危機予測など、様々な実務応用に取り組んでいます。また、高次元テンソルデータの次元削減技術やノイズ耐性の向上など、基礎的な計算手法の改善にも注力しています。
もう一つの柱は、医療現場や仮想環境における人間のコミュニケーション支援です。医師と患者の対話場面で、患者の感情を非接触式のセンサーで測定し、音声や呼吸などの複数の情報源を統合して感情認識を行うシステムを実装しています。さらに仮想空間では、アバターの動作や音声を工夫することで、営業員とユーザーの親密感や信頼関係の醸成に関する研究も展開しており、人間関係の形成メカニズムの解明を目指しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（43 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-26120-y
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0041126
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2025.129066
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-93509-0
- DOI: https://doi.org/10.1145/3745900.3746123
- DOI: https://doi.org/10.1002/isaf.70005
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3573648
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825077
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825908
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- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825894
- DOI: https://doi.org/10.1145/3675094.3677582
- DOI: https://doi.org/10.11159/icsta24.173
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0297837
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24041060
- DOI: https://doi.org/10.1080/16184742.2023.2299253
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.123024
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata59044.2023.10386588
- [2023] Method for creating privacy-preserving information using Probabilistic Latent Semantic AnalysisDOI: https://doi.org/10.1109/bigdata59044.2023.10386261
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata59044.2023.10386214
- DOI: https://doi.org/10.1145/3611659.3617215
- DOI: https://doi.org/10.1145/3611659.3617202
- DOI: https://doi.org/10.1145/3611659.3616892
- [2023] Data collaboration analysis in predicting diabetes from a small amount of health checkup dataDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-38932-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120385
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2023.101826
- DOI: https://doi.org/10.1145/3582700.3583711
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- DOI: https://doi.org/10.12783/shm2021/36324
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3222804
- DOI: https://doi.org/10.5432/jjpehss.21072
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42979-021-00564-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114891
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