Michita Imai 研究室
主宰者:Michita Imai
慶應義塾大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
当研究室は、人間と機械システムの相互作用を深く理解し、より自然で効果的なコミュニケーションを実現することを目指しています。主な研究の問いは、ロボットや自動化システムが人間の意図や感情をどのように認識・解釈できるか、また人間がこうしたシステムをどのように理解するかという点にあります。具体的には、対話内容から人間の信念や欲求を推測する手法、ロボットの動作を通じて意図を伝える仕組み、そして人間とロボット間の情報格差がコミュニケーションに与える影響などを研究しています。
研究アプローチとしては、大規模言語モデルを活用した会話システムの開発、映像解析による動作認識、VR環境での実験、クラウドソーシング調査など、多様な手法を組み合わせています。また、テキストから画像を生成するシステムで利用者の主観的印象を反映させる工夫や、グラフィカル認証システムの設計など、日常生活に関連した実用的な応用も行っています。
これらの研究を通じて、ロボットやシステムが人間の心的状態を正確に認識し、感情的一貫性を保ちながら柔軟に対応できることが、人間とコンピュータの関係を円滑にする上で重要であることが明らかになっています。実験環境から実世界への応用まで、人間中心のインタラクション設計を実現することが研究室全体の目標です。
※ 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(32 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3704981
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3612089
- DOI: https://doi.org/10.1145/3762674
- DOI: https://doi.org/10.1109/hri61500.2025.10973840
- DOI: https://doi.org/10.1109/hri61500.2025.10973932
- DOI: https://doi.org/10.5220/0013131300003890
- DOI: https://doi.org/10.5220/0013299500003890
- DOI: https://doi.org/10.1145/3640543.3645147
- DOI: https://doi.org/10.1145/3588578
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- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.emnlp-main.773
- DOI: https://doi.org/10.1145/3623809.3623828
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1195059
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3239005
- DOI: https://doi.org/10.1109/thms.2022.3207372
- DOI: https://doi.org/10.1145/3527188.3561931
- DOI: https://doi.org/10.1145/3527188.3561917
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.920844
- DOI: https://doi.org/10.1145/3490099.3511116
- DOI: https://doi.org/10.1109/hri53351.2022.9889352
- DOI: https://doi.org/10.3389/frobt.2022.783863
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3176104
- DOI: https://doi.org/10.1145/3472307.3484668
- [2021] Unified Questioner Transformer for Descriptive Question Generation in Goal-Oriented Visual DialogueDOI: https://doi.org/10.1109/iccv48922.2021.00191
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12369-021-00792-8
- DOI: https://doi.org/10.1145/3434073.3444674
- DOI: https://doi.org/10.1527/tjsai.36-2_d-k47
- DOI: https://doi.org/10.3156/jsoft.33.1_582
- [2021] LatteGAN: Visually Guided Language Attention for Multi-Turn Text-Conditioned Image ManipulationDOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3129215
- DOI: https://doi.org/10.5220/0010260103210328
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