2018 Fiscal Year Annual Research Report
Design of artifacts for human sustainable adaptation
| Project Area | Cognitive Interaction Design: A Model-Based Understanding of Communication and its Application to Artifact Design |
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| Project/Area Number |
26118005
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
山田 誠二 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (50220380)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
寺田 和憲 岐阜大学, 工学部, 准教授 (30345798)
小林 一樹 信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (00434895)
松井 哲也 成蹊大学, 理工学部, 助教 (10751737)
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| Project Period (FY) |
2014-07-10 – 2019-03-31
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| Keywords | 認知モデル / ヒューマンエージェントインタラクション / インタラクションデザイン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
該当年度において，認知モデルベースのロボットの表出デザイン，学習AIシステムのアルゴリズム理解の実験的解明，モノラル音による方向情報の伝達に関する研究を行い，論文，国際会議での研究発表を成し遂げた．以下，それぞれについて概要を説明する．
(1) 認知モデルベースのロボットの表出デザイン：色に対する人間の感情状態の変化を研究する色彩心理学，ヒューマンロボットインタラクションの先行研究におけるメタアナリシスを中心に，移動ロボットの感情表出を様々なアプリケーションで行い，ユーザインタフェースを実装した．デザインの方法論として，(a) 認知モデルによる有望な表出候補の絞り込み，(b) 参加者実験による実験的な最終表出候補の絞り込みの2つのステージからなる「認知的表出デザイン」フレームワークを提案した．そして，人間の意思決定へ影響する表出，マルチモーダルな表出，コンテキスト依存した表出の領域において，この設計論を検証し，成果を上げた．
(2) 学習AIシステムのアルゴリズム理解の実験的解明：非常にシンプルな学習アルゴリズムをベースとして，人間の学習AIアルゴリズムに対する様々な認知バイアスを提案し，その存在を参加者実験により検証した．XAI（説明可能AI）の基礎理論となる成果を上げた．
(3) モノラル音による方向情報の伝達：モノラルのビープ音の表出により，左右方向の情報を伝達するビープ音パターンを，(1)で提案した「認知的表出デザイン」のアプローチによる実際に実装し，実験的に検証した．
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(31 results)
