私が専門としているのは人間工学で、「ある刺激に対してヒトはどう感じるのか」など、ヒトの感覚や感性についてモデル化したり、実験を通して調査したりしています。

テーマのひとつに「ヒトとクルマ・交通社会の関係」があり、自動運転制御やドライバーの行動特性の解析などを行っています。自動運転中に、前を走るクルマが減速したことに反応して、自分のクルマが急ブレーキをかけると恐さを感じますよね。逆に、前のクルマとの距離が縮まっているのに、自分のクルマの減速が遅すぎても不安になると思います。そのため、自動運転の減速の動きを人間の感覚に合わせて設計する必要がある。そういったヒトが安心して使えるシステムなどを研究しています。

例として、クルマが近づくとそのクルマがどのように大きく見えるのか、そしてドライバはどれくらい危ないと感じるのか。走行中の車両周辺の物体に対して、ドライバはどれだけ避けたいと感じるのか。車線変更中のどのような動きがドライバに不安と思われるのかなどがあります。こうした関係を踏まえて、自動運転の制御についてモデル化しています。将来的には、成果を自動運転に適したインフラ・法制度づくりにも役立てられるといいですね。

もうひとつのテーマは「ヒトと都市のつながり」です。観光をする際、文化施設や景勝地でより深い学びを得たり、気分をリフレッシュしたりと、質の高い体験をしてもらうにはどうすればいいか。そうした観光体験の向上にもデジタル技術を活用することができるため、ウェアラブルデバイスなどのシステムづくりや都市構造の特徴を解析するなどを行っています。ARグラス等を装着して観光地を歩いていると、その人の性格や趣味を理解したAIが最適な情報を案内してくれる。そんな体験を生み出すための研究をしたいと考えています。

どちらも個人の特性・環境の特性を理解し、その人に寄り添ったシステムを世の中に提案したいという意味では共通しています。今後も幅広くヒトと何かの橋渡しとなるヒューマンインタフェース研究に取り組んでいくつもりです。

「プログラミング演習」や「ビジネスデータサイエンス演習」の授業では、データ分析・可視化の基礎的な手法を実践的に学びます。データを処理するために必要な手段としてのプログラミングと、データの集計や加工を通じてデータの性質を理解するビジネスデータサイエンス、それぞれの基礎を学んでいけば、やがて適切なデータ処理ができるようになるはずです。

「プログラミング演習」では、関数を使った処理などのプログラミングにおける基本的な文法を、例題及び課題を通じて身につけてもらいます。「ビジネスデータサイエンス演習」は、どういう入力や処理を行えば、どういう出力が出てくるのかなど、データ活用の基本を学ぶイメージです。

研究者としてデータと向き合っていくには、課題を見つけることと、見つけた課題を解決すること、両方の力が求められます。課題を見つけるには思考力やモチベーションを生み出す力が必要とされ、課題を解決するには多くの手段を知る必要があるため、バランスよく両方の力を身につけていくことは簡単ではありません。私もまだ修行中の身です。でも、学生の皆さんには挫折も含めてその過程を楽しんでもらいたい。3年生以降の授業では、そうした課題の発見・設定・解決といった研究者・社会人としての素養を身につけるため、最新の研究論文を読み解いていくことになります。そして、ゆくゆくは身につけた技術や考え方、視点などを活かし、社会に対して工学的に貢献してほしいと思っています。