Development of Video Self-Modeling Method Using Deepfake Technology

• Project/Area Number: 25K17056
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 09060:Special needs education-related
• Research Institution: Tottori University
• Principal Investigator: 関根 悟 鳥取大学, 医学部附属病院, 助教 (50933991)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 自閉スペクトラム症 / ビデオ・セルフ・モデリング / ディープフェイク / 深層学習

Outline of Research at the Start

ビデオ・セルフ・モデリングは、発達障害児を含む様々な対象者に新しい行動レパートリーの獲得を支援する手法として広く使用されている。この手法は心理学や特別支援教育の分野で多くの成功事例が報告され、その有効性が認められているが、いくつかの課題も指摘されている。例えば(1)ビデオ・セルフ・モデリングの単独の効果が明確に評価されてない、(2)課題に対する子どもの従事率が低下する、(3)作成に関わる人的資源が必要とされるなどである。これらの課題に対処するため、本研究ではディープフェイクを活用した新しい映像刺激の生成方法を提案し、その支援効果を検証する。