柴田 健一（講師）
SHIBATA Kenichi
ソフトウェアサイエンス学科
サービス情報学研究室
研究のキーワード
- パーソナルAI
- オンデバイス/ローカルLLM
- マルチモーダルセンシング
- 生活支援システム
- 知識・文脈構造化
- XR
- サービス情報学
パーソナルデータとAIで、一人ひとりに寄り添う支援サービスをつくる
-
パーソナルAIで、一人ひとりに合う支援へ
パーソナルAIを活用し、一人ひとりの状況やニーズに応じた個人最適化型支援サービスの研究開発に取り組んでいます。その基盤として、個人が自分のデータを安全に管理し、提供先や範囲を自分で決められる分散型パーソナルデータの仕組みも研究しています。小規模言語モデルなどと組み合わせ、本人の同意とプライバシーを守りながら、生活や学びを安心して支えられるパーソナルAIの実現を目指しています。 -
多様なデータから、人と環境を理解する
人の心身状態や行動のコンテキスト（文脈・周囲の環境）を単一の指標だけで判断せず、画像、音声、動き、心拍などを組み合わせて理解する研究です。現在は、働く人のエンゲージメントを通じた人的資本の可視化、LiDARで3次元化した在宅環境の臨床利用、鍼灸院の筋骨格痛症例データベース構築に取り組んでいます。うつ・不安症状を持つ患者の実態調査と効果測定も、鍼灸師と共同で進めています。 -
考えをつなぎ、学びを見える化する
考えや知識の関係を、マインドマップのような図として表現するグラフ文書を用いた研究に取り組んできました。グラフ文書と学習履歴を組み合わせ、大学生の学習支援から社会人の学び直しまでを対象に、学習者が自分の理解を整理し、他者の考え方と比較しながら学べる環境の構築を進めています。こうした知識表現と学習支援に関する研究は、現在取り組んでいるパーソナルデータとAIを活用した個人最適化支援にもつながっています。
柴田研究室のゼミで、学生の研究発表をもとに教員・学生で意見交換する様子。
研究室ガイド
パーソナルデータ×AI×XRで挑む、
一人ひとりに寄り添う支援サービス
一人ひとりに寄り添う支援サービス
研究内容を一言でいうと？
AI・データ・XRを組み合わせ、暮らしや学びにおける課題の解決を目指す研究です。
研究の柱は、①学校や現場とつくる「社会・教育連携AI」、②生活の困りごとに寄り添う「人を支えるAIアプリ」、③VRや視線・心拍などから状態や行動を理解する「マルチモーダル・XRセンシング」です。医療・福祉や子育てといった人の暮らしを支える現場から、サンゴ養殖などの自然環境・地域課題の現場まで、当事者や専門家と共に課題解決に取り組みます。
研究室の自慢は？
多様な仲間と共に学び、研究を社会につなげる経験ができます
3年次前半にアプリ開発や論文読解の基礎を学び、後半から文献調査と試作を重ね、4年次に自分の研究テーマを探究します。研究発表練習会には現役生に加え、OB・OGや外部有識者も参加し、多角的な視点から助言を得て議論を深めることができます。学会発表、共同研究先での報告、企業・施設見学など、教室の外で研究を磨く機会も設けています。
学生、OB・OG、外部有識者が参加する柴田研究室研究発表練習会で、研究成果と構想を発表・議論する様子。
Pick Up
中学部サンゴ研究部と挑む、AIによるサンゴ養殖・学習支援プロジェクト
玉川学園中学部サンゴ研究部と連携し、サンゴの養殖を支える教育アプリを開発しています。画像からサンゴの種類を判別する同定支援AI、サンゴの特徴を学べる対話型クイズ、LiDARによる3Dスキャンと計測支援などを組み合わせます。研究成果は、中学生と大学生が日本サンゴ礁学会大会にて発表し、世代を越えて協働しながら実社会の課題に向き合っています。
日本サンゴ礁学会大会（沖縄）で、柴田研究室の学生と中学部サンゴ研究部の生徒が共同発表した際の写真。