自律的に、かつ安全に物を運ぶ「知的モビリティ」の研究と開発を行っています。身近なモビリティの例といえば自動車ですが、今はまだまだ人間が運転することが一般的ですよね。具体的には、目で見て状況を「認知」し、どう操作するかを「判断」して実際に「操作」するという段階を踏んでいます。私たちの研究目的は、これらすべてを自動化することです。
特に力を入れているのは「認知」。カメラから得られる画像情報をもとに、車間距離や歩行者の存在などを自動で認識する仕組みの研究です。人工知能を活用して、認知のしかたを機械が自ら学んでいく技術を開発しています。

企業との共同研究にも取り組んでいますが、大学ならではの役割を意識していきたいですね。技術開発のためには単に性能を上げるだけではなく、なぜそのやり方で性能が上がったのかを深く掘り下げて理解する必要がありますが、これはどちらかというと「学問」の範囲。利益を追求しなくてはならない企業よりは、大学ができること?すべきことだと思います。

現在は、（人間の）運転手に一人ずつモビリティの操作方法を教え、運転の業務につきっきりになってもらう必要があります。その運転を機械に任せられれば、人為的なミスはもちろん、教育にかかる時間や費用までも、ぐっと削減できますね。また、この研究成果は、操作が難しいドローンやロボットの安全な運用にも活かせるでしょう。

人間に従うだけでなく、人命を握る「運転」を自動で行って、人間をサポートする…そんな技術の開発はとても難しいですが、同時に未来への可能性にも満ちています。

研究開発の進みぐあいが目で見て分かることが魅力のひとつですね。しっかり作らないと、すぐに衝突します（笑）。失敗の連続ですが、安全に動作したい気持ちをモビリティと共有している感覚になりますので、小さな問題でも成功すると、モビリティと一緒に私も成長できているようで、とても楽しいです！

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  ■ カメラ?センサ
  研究のメインテーマでもある認知機能の開発に欠かせません。
  一般的なカメラもよく使いますが、LIDARという、さまざまな方向に光を発し、反射する時間によって距離を計る特殊なセンサも使います。
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  ■ ノートパソコン
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  ■ スマートフォン
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  ■ ノートパソコン
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  ■ スマートフォン

• ■ 趣味
  車が大好きなので、毎日片道1時間の車通勤が息抜きのひととき！ といっても、つい「この状況は人工知能には認知しにくいな…」と研究者目線になってしまうことも。
• ■ 子供の頃の夢
  小さい頃から車が好きでした。親も車が好きで、車のおもちゃを買ってもらったりもしていましたよ。