若手研究者産学連携
プラットフォーム
研究の成熟度
TRL1
基本原理・
現象の確認
基礎研究
TRL2
原理・現象の
定式化
基礎研究
TRL3
実験による
概念実証
応用研究
TRL4
実験室での
技術検証
応用研究
TRL5
使用環境に
応じた技術検証
実証
TRL6
実環境での
技術検証
実証
TRL7以上
実環境での
技術検証
※TRL（TRL（Technology Readiness Level）：特定技術の成熟度を表す指標で、異なったタイプの技術の成熟度を比較することができる定量尺度
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ビジョン
ポストコロナ、人手不足によるDX化推進等により、国内デジタルサイネージ市場は2030年に2024年比で4,609億円(68.2%増) が予測されています。[富士キメラ総研]
その中でデジタルヒューマンは、接客や案内など幅広い場面で活用が期待されますが、
視線や声の方向が合わない“ちょっとした不自然”さや、音声漏れによるプライバシー懸念が普及の課題です。
本研究では、人の知覚モデルに基づいた音声・視線の統合制御技術を開発、公共空間でも安心・快適に利用できる自然な対話体験を実現します。
商業施設や交通機関、行政窓口、エンターテイメント分野等に応用、省人化とユーザー体験向上を両立する社会の実現を目指します。
最終用途例
APPLICATION
商業施設や小売店で、来店者の視線や位置に応じて自然に応答するデジタルヒューマンを導入。
プライバシーに配慮しつつ快適な接客を実現し、人手不足や多言語対応の課題を解決。
強み
本技術は、人間の知覚モデルに基づき音声と顔向きを統合制御することで、公共空間でも違和感の少ない自然な会話体験を実現します。
従来技術と比べ、プライバシー配慮や快適性向上に優れ、商業施設や公共施設での導入価値が高い点が強みです。
テクノロジー
本技術は、人間のクロスモーダル知覚（視線・頭部動作と音声方向の統合処理）をモデル化し、
デジタルヒューマンの発話をより自然に制御する仕組みです。
実験により、視線や顔向きと音声方向の不一致が違和感や
「不気味の谷（人間に酷似したロボットやCGの姿が違和感や嫌悪感を招く現象）」を引き起こすことを定量化し、設計指針を構築しました。
その知見を踏まえ、物理的スピーカ構成とソフトウェア制御を組み合わせた音声提示モデルを開発し、方向誤認率の低減を目指しています。
これにより、公共空間や商業施設においても「誰に向けて話しているのか」が直感的に伝わり、
快適でプライバシーに配慮した対話体験を提供できると期待されます。
共同研究仮説
本研究は、人間の知覚モデルを踏まえた音声・視線統合制御技術を開発し、公共空間でも安心・快適に利用できるデジタルヒューマン対話を目指しています。
企業との共同研究では、①自然な対話体験の構築、②公共空間などでの実証実験、③サービス企画・展開を想定しています。
研究者
筑波大学大学院で博士（工学）取得
修了後、楽天技術研究所にてコンピュータビジョンやHCI研究のマネジメントに従事
2019年より筑波大学芸術系教授（兼任）
2020年から楽天モバイル5Gビジネスソリューション企画部部長（兼任）を歴任し、先端技術と産学連携を推進
2023年より芝浦工業大学デザイン工学部教授として、IoT/AI/XRを活用した社会課題解決やオープンイノベーションを牽引
内閣府日本オープンイノベーション大賞特別賞、デジタルサイネージアワードなど受賞多数
https://researchmap.jp/smasuko
・サイバーフィジカルインタラクション
・バーチャルヒューマン
・e-コマース支援
・ショッピングエンタテインメント
・画像処理工学
