エキスパートが認知する世界の可視化と再構成：ドライビングを題材として

• 研究課題/領域番号: 24H00172
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分10:心理学およびその関連分野
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 今水 寛 東京大学, 大学院人文社会系研究科(文学部), 教授 (30395123)
• 研究分担者: 高木 優 国立情報学研究所, 大規模言語モデル研究開発センター, 特任研究員 (20828553) ; 大畑 龍 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (30814488)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 47,320千円 (直接経費: 36,400千円、間接経費: 10,920千円); 2024年度: 18,200千円 (直接経費: 14,000千円、間接経費: 4,200千円)
• キーワード: 熟練技能 / 脳のネットワーク / 機械学習判別 / 脳情報の解読 / 技能の個人差

研究開始時の研究の概要

運転技能を題材として、エキスパートらしさが発揮される「重要な場面」で、エキスパートが何を見て、聞いて、どこに注意を向け、どう感じ、考えているかを、エキスパートらしさの基盤となる脳の領域から読み出す技術を開発する。「重要な場面」は、エキスパートと一般人を脳活動で分ける判別器を機械学習で作成し、エキスパートに特異的な脳活動が現れる場面を特定する。エキスパートを集めやすい職業ドライバー（タクシー運転手など）を対象として、基礎技術を確立する。次に、トップクラスのエキスパートであるカー・レーサーを対象とする。これにより、エキスパートにおける脳の情報処理の特異性を、人工知能で探索する技術を開発する。