教員紹介・研究室ガイド

青野 修一（准教授）
AONO Shuichi
ソフトウェアサイエンス学科
AIデータサイエンス研究室

研究のキーワード

  • 人工知能（AI）
  • 医療データサイエンス
  • 知能情報学
  • 慢性疼痛

所属学会・団体

AIは、人の「痛み」を理解できるのか？
―多様なデータから痛みの本質に迫る研究

  • 主観的な「痛み」を、情報学とAIで捉える
    痛みは目に見えず、感じ方も人それぞれです。他人の痛みを直接知ることはできません。このような主観的な感覚をAIはどのように理解できるのでしょうか。私たちは、問診・診療記録、日常生活に関する情報、生体情報など多様なデータをもとに、人の主観や感覚をどのように情報として表現し、AIに学習させるかを研究しています。情報学とAIのアプローチから、痛みの本質に迫ることを目指しています。
  • データから意味を見出し、社会に役立てる
    さまざまな医療データから、どのように意味のある情報を見出すかも、私たちの重要な研究テーマです。データを安全に蓄積し、必要な情報を取り出し、AIで分析し、その結果を医療者や患者さんに分かりやすく伝えるところまでを一つの研究対象として捉えています。IoT、データベース、機械学習、情報可視化などを組み合わせ、研究成果を実際の診療や生活支援に役立つシステムとして社会に還元することを重視しています。
  • 実社会の課題に、AI・情報技術で向き合える人を育てる
    研究と教育では、「データを集める力」と「データから意味を見出す力」の両方を大切にしています。学生は、IoTによるデータ取得から、データベース構築、機械学習による分析、アプリ開発、可視化まで、一連の流れを実践的に学びます。さらに、対象分野への理解を深め、異分野の人々と協働する力を養い、自ら課題を見つけ、情報技術を使って解決に導くことができる人材を育てます。
IASP 2024 World Congress on Painでのポスター発表

研究室ガイド

データを集め、AIで読み解く。
実社会の課題に応えるシステムを
創ろう
研究内容を一言でいうと？
多様なデータから意味を見出し、実社会の課題に応えるAIと情報システムを創る
AIデータサイエンス研究室では、センサやIoT機器などからデータを集め、データベースに蓄積し、AIで分析し、その結果を人に分かりやすく伝えるところまでを一つの流れとして研究しています。医療・ケアをはじめ、実社会のさまざまな課題を対象に、データから意味を見出し、アプリやシステムとして役立つ形にすることを目指しています。
研究室の自慢は？
集める、分析する、つくる。アイデアを自分の手で最後まで形にできる
「AIで分析して終わり」ではないのが、この研究室の特徴です。学生は、データの取得・蓄積・分析から、Webやアプリによる可視化、システム開発まで、一連のプロセスに自ら手を動かして取り組みます。最初からすべてできる必要はありません。研究を進めながら、プログラミング、AI、データ分析などの知識と技術を身につけ、自分の得意分野を少しずつ拡げていきます。
ゼミ活動の様子
Pick Up
医学と工学が出会う。医工連携で現場の課題にAI・情報技術で挑む
本研究室では、医学系の研究者と連携し、医療現場のニーズや課題に共同で取り組んでいます。医工連携を通じて異分野の専門家と協働し、現場の課題を理解したうえで、AI・情報技術をどのように活用できるかを考えます。研究を通して、異なる専門分野の人と対話しながら、技術を実社会で役立つシステムへとつなげる実践力を身につけることができます。
AIデータサイエンス研究室での研究活動
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