Kenji Tei 研究室
主宰者：Kenji Tei
早稲田大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、複雑に変化する環境に適応して動作するシステムの設計と運用を実現するための技術開発に取り組んでいます。特に自動運転車やロボット、ソフトウェアシステムなど、人間と相互作用する自律型システムを対象として、システムの安全性や機能性を保ちながら、ユーザーのニーズや環境の変化に動的に対応する仕組みを研究しています。
主な研究アプローチは、機械学習・深層学習、強化学習、グラフニューラルネットワークなどの計算手法と、要件分析・制御合成などの形式手法を組み合わせることです。例えば、自動運転車と歩行者のコミュニケーション界面の設計、飛行ソフトウェアの要件充足度の監視、ゲーム開発における自動テスト、社会メディアプラットフォームにおける言語の変化の模擬など、多岐にわたる応用領域を扱っています。さらに近年は大規模言語モデルの活用にも注力しており、複雑なシステムの自動化と適応を加速させる方向性を探索しています。
研究全体を通じて、一つの重要なテーマが「人間のフィードバック」です。システムが自動的に学習・適応するだけでなく、ユーザーの満足度や不満を直接取り入れ、そこから動的に目的や戦略を調整していく仕組みの構築を目指しています。これにより、技術的な最適性と人間の価値観や期待のズレを埋める実用的なシステムの実現を考えています。
※ 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（100 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2025kbp0004
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42001-026-00481-4
- DOI: https://doi.org/10.1145/3772363.3798393
- DOI: https://doi.org/10.1109/vrw70859.2026.00209
- DOI: https://doi.org/10.1109/seams66627.2025.00026
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2025edl8017
- DOI: https://doi.org/10.1145/3727621
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3526172
- DOI: https://doi.org/10.1109/asew67777.2025.00052
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- [2025] Graph-Contextual Reinforcement Learning for Efficient Exploration in Directed Controller SynthesisDOI: https://doi.org/10.1109/qrs-c65679.2025.00104
- DOI: https://doi.org/10.1109/compsac61105.2024.00171
- DOI: https://doi.org/10.1109/cec60901.2024.10612015
- DOI: https://doi.org/10.1109/seai62072.2024.10674252
- DOI: https://doi.org/10.1109/icikm63301.2024.00010
- DOI: https://doi.org/10.1145/3613905.3650761
- DOI: https://doi.org/10.1145/3613905.3650852
- DOI: https://doi.org/10.1145/3643915.3644088
- DOI: https://doi.org/10.1145/3643655.3643875
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icce-asia63397.2024.10773937
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce-asia63397.2024.10774029
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2024edp7200
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- DOI: https://doi.org/10.1109/acsos58161.2023.00009
- DOI: https://doi.org/10.1109/acsos-c58168.2023.00009
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icce-taiwan58799.2023.10226972
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce-taiwan58799.2023.10227032
- DOI: https://doi.org/10.1109/seams59076.2023.00027
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3286729
- [2023] Efficient Difference Analysis of Guaranteeable Requirements for Fault-tolerant Self-adaptationDOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.31.186
- DOI: https://doi.org/10.1109/seai55746.2022.9832372
- DOI: https://doi.org/10.1109/tse.2022.3174408
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.40.195
- DOI: https://doi.org/10.1109/imcec55388.2022.10020019
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- DOI: https://doi.org/10.1109/re54965.2022.00043
- DOI: https://doi.org/10.1109/acsos52086.2021.00024
- DOI: https://doi.org/10.1109/seams51251.2021.00036
- DOI: https://doi.org/10.1109/iciea52957.2021.9436711
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- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9621857
- DOI: https://doi.org/10.1109/ica54137.2021.00015
- DOI: https://doi.org/10.1109/ithings-greencom-cpscom-smartdata-cybermatics53846.2021.00033
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9621842
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