脳の機能を活用した「アバター療法」で
メタバース空間でのリハビリテーションを実現

松居准教授が取り組んでいるのは、メタバース空間でのリハビリテーションを目指した「アバター療法」の研究です。この研究では、筋電図をインターフェースとして用い、メタバース空間で自分自身の身体と異なる特性を持つのアバターを操作する新たな手法を取り入れています。「Physio avatar（フィジオアバター）EB」と名付けられたこの技術の核となるのは、脳の機能を逆手に取ったリハビリテーション効果です。例えば、脳卒中で麻痺した患者でも、脳が「動かそう」と送る微弱な筋電図をアバターの動きに変換することで、「動く」という体験が得られます。動けない人が動くという体験は脳の「強化学習」につながり、神経回路の再構築に重要な効果をもたらします。

逆に健常者が「動かしにくいアバター」を操作した場合には、脳が予測した動きと実際の動きの差異を修正する「誤差学習」により、パフォーマンスが向上することが期待されます。

あるいは、自分より足が長いアバターを操作した場合は、足の指先と手先に振動子を装着して触覚フィードバックを与えると、あたかも自分の足が長くなったような錯覚が生じ、この状態で歩くと、足がよく上がるようになる効果が確認されています。

VR技術を活用すれば、場所を選ぶ必要がなくなり、ネットワークを通じて遠隔地のセラピストと共にメタバース空間でリハビリテーションを受けられるようになるでしょう。

電気刺激による身体特性の定式化で
運動器ヒューマンデジタルツインを構築

もう一つの研究の柱は、「運動器ヒューマンデジタルツイン」の実現です。これは人間の身体特性をデジタル空間に再現し、仮想空間上に精巧なコピーを構築する技術です。制御工学の「システム同定」という手法を応用し、電気刺激に対する身体の反応を精密に計測することで、その人固有の運動特性を数理モデルとして定式化します。

健常時にあらかじめ自分の身体特性を測定・保存しておけば、リハビリテーションの目標設定や装具のシミュレーションにも役立てられると考えられています。また、ここで得られる身体特性は筋肉量や脂肪の付き方によって個人差があり「サルコペニア肥満」など、筋肉量が著しく減少する疾患の新たな診断法として活用が期待されています。

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注目の「デジタル医療」に
ゲームデザインを取り入れる

研究テーマの一つは「デジタル治療」です。「デジタル・テラビューティクス（Digital Therapeutics, DTx）」とも呼ばれ、デジタル技術を活用して病気の予防・管理・治療を行う新しい医療のかたちです。アメリカで振興する分野ですが、日本でもすでに、ニコチン依存症治療アプリ、高血圧治療補助アプリ、不眠障害用アプリなどが承認済。こうしたアプリは、病気の治療に適した行動や生活習慣を継続するよう促すことから、治療効果を高めるツールとして期待されています。
槙石教授はゲームの楽しさが治療の継続を促すことに着目し、デジタル医療の世界にゲームの概念やデザインを取り入れようと考えています。
最初のターゲットは、認知予備能を高めてくれるデジタル治療です。認知予備能とは、脳に認知症の原因となるような病理的変化があっても、認知機能を維持できる能力のこと。
認知機能の低下を防ぐ上で、キーとなるのは「教育年数の長さ」「高度で複雑な仕事」「運動習慣」「余暇の充実」「社会的交流」などです。これらの経験値が多いほど、脳内の神経細胞ネットワークが強化され、思考の柔軟さが保たれるため、認知機能の低下を防ぐことが分かっています。
本格的な開発はまだこれからですが、上善研究室（建築・デザイン学科 空間デザイン専攻）をはじめ、健康スポーツ科学科などとの共同研究なども視野に入れて、基礎研究をスタートさせる予定です。

ｅスポーツが強くなる
科学的トレーニングの確立へ

ｅスポーツのスキルは、とにかくゲームをやりこむなど、独学で身につけるものと考えられがちです。一方で、一般のスポーツ分野では、スポーツ医学などの成果に基づいて、身体能力の強化、よいパフォーマンスのための身体の使い方、上達プロセスなどを分析し、その結果から導かれたトレーニング法が普及しています。ｅスポーツのスキルも、そうした科学的分析が必要とされる段階に入ってきていると言えるかもしれません。
槙石教授は、ｅスポーツ選手のパーソナリティを把握した上で、どこをどう強化していくか個別のトレーニングメニューを組み立てる科学的指導法の確立をめざしています。
たとえば指の動きなら、筋肉の状態や動きをキャプチャーして特徴を分析するなど、データに基づいたトレーニング理論やトレーニングメニューの構築が目標です。
さらに、ゲームが人にどのような影響を与えるのかについても分析。理論に基づいて、正しく強く、健康になるｅスポーツの世界をつくりたいと考えています。

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ハリウッドが認めた
「ZBrush」を武器にする

人体をかっこよく描くために
内部の構造を知る

和田教授は、本学でZBrushを使ったデジタルスカルプティングの技術演習などを担当。力を入れているのは、美術解剖学の知識を身につけてもらうことです。
たとえば、外側から見える人体の起伏は内部構造が外に現れたものなので、内部構造を知らないと人体を正確に描写できません。キャラクターづくりのために デフォルメするにしても、本来の形や配置を知っているからこそ上手く表現することができます。美術解剖学の修得は、人体の美しい シルエット を描くために不可欠な技術なのです。
和田教授の指導の特長は、学生が提出した課題作品の添削を重視している点です。自分の作品に対してプロの意見・感想を聞き、さらに実際に絵を描き直してもらうことは、不足しているスキルに気づき成長していく上で、最良の方法であると考えているからです。
ZBrushによるデジタルスカルプティングは、キャラクターやモデルの創作の起点であり最も面白いプロセスであると和田教授。ゲーム、映像はもちろんフィギュアやアクセサリーなど、関心のある領域に進むうえで糧となる能力を伸ばしてほしいと願っています。

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紙からフロッピー、そしてウェブサイト、SNSへ　
アートに関わるメディアは変わり続けている

原教授が初めて芸術文化情報メディアの編纂に関わったのは1986年の『楽叢書第５冊〜現代芸術のキーワード・200』で紙媒体でした。その６年後の1992年にフロッピーディスクマガジンである『JAT：JAPAN ART TODAY -01　大阪ミキサー計画』を発刊。その５年後の1997年に現代芸術情報発信ポータルサイト「TOWN ART GALLERY」立ち上げに携わっています。アート情報の告知を行うメディアも紙のフライヤーからウェブサイトへ、ハガキからメールへ、口コミはＳNSへと移行。また、アートも90年代までは平面作品なら絵画・写真などのメディアが主流でしたが、2000年代から国内外の美術展で映像の割合が増えています。さらにここ数年ではNFTアート作品が高額で取引されるなど、作品が物質ではなくなる現象も起こってきています。デジタル化は確実に進んでいます。

鑑賞者と作品がコミュニケーションできる
展覧会もアートメディアのひとつ

デジタル化は、複製が簡単で品質が保たれ、早く届くというメリットがあります。その一方で、フロッピーディスクが現在のIT環境では読み込めないように、規格が変わると次代に継承できないというデメリットもあります。

展覧会の告知やレビューも紙媒体からインターネットへと移行しつつあります。けれども、デジタル化が進んだとはいえ、アートの中心にあるのは作品を展示する展覧会です。観客が会場に足を運び、テーマに沿って集結した作品と対面できる展示空間は、リアルなアートメディアといえます。

原教授はアジア作家の映像展「Movin on Asia」の共同キュレーションも手がけていますが、展覧会は展示物の文脈を知り、周辺状況を俯瞰することもできます。担当するプロジェクト型科目では、履修生が学内の展示スペースに小さな「ゲーム博物館」を作ることに挑戦しています。

ゲームの歴史、テーマなどさまざまなことを調査して展示することで、今後のゲーム制作や情報発信に活かす力を育んでいます。

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ゲームの魅力を目に見える形にする
MDAフレームワークを使った分析

視覚表現を含めた丁寧な作りも重要　
デジタル技術の進化でゲームは変わる

MDAとは別の次元で、丁寧な作りかどうかという評価軸もあります。ゲームの世界観を伝える表現もその一つ。色彩や動きなどの視覚表現、ストーリーやキャラクターの作り込みなどのポイントを押さえながらいかにクリエイターの個性が発揮されているかが、ゲームの魅力を高めます。近年のゲームには、ユーザーがそれほど負担なく楽しめるようにした簡易化や、パソコンの性能が上がったことでさまざまなメカニクスやダイナミクスを一つのゲームに盛り込む統合化の傾向が見られます。

また、ゲーム開発に共通の処理をソフトウェア化したゲームエンジンの提供も進展。ゲーム会社でなくてもゲームが作れる時代が来ることで、また新たなゲームが生まれるかもしれません。

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アリがエサを運ぶ最短ルートを見つけ出す
生態をシミュレーションしたアルゴリズム

現実の問題をグラフとしてモデル化し
条件に合った最適な解を見つける

またグラフ理論やネットワーク理論を使った「組み合わせ最適化問題」も研究テーマの一つ。「組み合わせ最適化問題」には、頂点を枝で結ぶグラフに数値データを付加する「ネットワーク理論」を応用するものが数多くあります。

たとえば、基本的な「ネットワーク理論」の一つである最大流問題は、始点から終点まで最大量を流す組み合わせを求める方法ですが、水や交通、電気や通信などの流れを扱うさまざまなシステムの構築や解析に広く応用できます。

また、頂点や枝を塗り分ける彩色問題の理論を使って、無線通信においてチャネルを効率的に割り当てる方法を導くことも。現実の問題をグラフやネットワークに抽象化して数式化することで、コンピュータで解ける問題にしていくものです。

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膨大なデータを学習したAIの
性能をあげるファインチューニング

人間との対話によって、流暢で自然な文章を自動生成するChatGPT。これら生成AIには、事前に膨大なテキストデータからディープラーニング技術を使って言語知識を学習させ、自然言語を用いたさまざまな処理を高精度に行うAIモデル、LLM（大規模言語モデル）が使われています。

LLMの開発には、膨大なテキストを与えて一般的な言語知識を学習させる「事前学習」と、翻訳・対話などAIにさせたいタスク（仕事）に適したデータで再度学習させて調整する「ファインチューニング」の2段階があります。

久松研究室の研究テーマの一つは、このファインチューニング。モデルの構造やパラメータの設定による処理精度や学習時間への影響、プロンプトの評価や調整などを通してLLMの性能を高めています。

通信ネットワークの混雑解消に
AIの分析力を役立てる

久松研究室では、ネットワークの輻輳制御（ふくそうせいぎょ）にディープラーニング技術を応用する研究も進めています。輻輳制御とは、通信ネットワークに許容量を超える伝送の要求が殺到して混雑するのを防ぐことです。

特にインターネットにおいて広く利用されているプロトコル、TCP/IPにおいては、輻輳を避け効率よくデータを転送するためのさまざまなアルゴリズムが提案されてきましたが、決して満足のいく制御が行われているわけではありません。

久松准教授は、輻輳も含めた伝送状況のAI分析が進めば、従来見つけられていなかった方法での制御ができるのではないかと、期待しています。

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さまざまな手術のスキルアップを支援する
手術シミュレータ・ナビゲータを開発

腫瘍を摘出する外科手術などの際には、医師は切除する腫瘍の位置を把握して細心の注意を払いながら手術を進めていきます。けれども人間の体内はさまざまな組織や器官が複雑に組み合わされた3次元空間。入り組んだ部位の切除など非常に技術が求められる場合があり、事前のトレーニングや、手術中のナビゲーションなどの支援が求められています。

そこで大西研究室では、手術シミュレータや、手術ナビゲータの開発に取り組んでいます。

たとえば、シミュレータの画面には実際の撮影データに基づいて作られた3Dモデルの臓器が映し出され、腫瘍がマーカー表示されます。ユーザーは周囲の血管を傷つけないように腫瘍を取り出す訓練ができます。さまざまな症例をもとに、病巣を立体的（3次元）に理解することにも役立ちます。

また手術ナビゲータでは、手術中に映し出される医師の視界に、実際の腫瘍の場所をわかりやすく表示する方法についても検討しています。病巣の撮影データを基に計算した臓器内での位置関係が再現できれば、より臨床にあった効果的な、シミュレーションができるようになります。

リハビリのサポートから博物館の展示品鑑賞まで
HCIを取り入れ、ユーザーにやさしく

リハビリテーションや福祉の分野においても、VRの技術を利用して暴露療法をサポートするシステムを研究しています。

たとえば、高齢者が転倒した経験などから段差に対して芽生えた恐怖感を取り除くために、実際に踏み台を段差と見立て、VRゴーグル内のさまざまなシチュエーションの段差を見ながら昇降します。こうしたリハビリによって段差に慣れることをめざします。

また、博物館や美術館などの貴重な展示品への理解を深めるために、タブレット端末を利用した展示支援システムも開発しています。珍しい楽器など簡単にはふれられない展示品の前では、タブレットをかざすと楽器の音が流れ、解説文を読むことができます。近づくほどに音が大きくなったり、制限時間内に楽器を探し出すといった、ゲーム要素も導入。ガラスケースの中で展示品が陳列されているだけでなく、鑑賞者が自分の意思で積極的に関わることができるため、展示品への興味をより強く引き出すことができます。大西研究室では、こうした“楽しみながら学べる”新しい形の展示を提案しています。

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デジタル回路設計の効率化など
LSIの設計技術をテーマに研究

回路の中の動きを可視化する技術で
ハードウェアへの深い理解に導く

また近年は、回路図を自動的に描画するアルゴリズムの改善についても研究しています。

現在使用されている一般的な回路図は、モジュールや配線のつながりは理解できても、動作がどう進むのかはわかりにくくなっています。

そこで、北嶋研究室では回路内の部品が動作するタイミングを考慮に入れ、動作の流れも可視化できる回路図を描画するアルゴリズムの開発を着想。一見すればすぐに間違いを発見できるメリットや、デジタル回路設計技術の教育ツールとしての活用が期待されます。研究室ではさらに、LSI内部の動作をパソコンなどに表示して可視化するツールの開発アイデアも検討中。こうした取り組みによって、コンピュータハードウェアのより深い理解につなげたいと考えています。

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データを関数に入力して
検算を行うことでデータの間違いを発見

デジタルデータを記録したり通信したりする場合、ノイズが原因で0が1あるいは1が0に間違って伝わってしまうことがあります。そこで、誤りを検知し、ある程度の誤りなら修正する「誤り訂正符号」という仕組みが発明されました。

データを一定の長さごとに切り分け、データを関数に入力して計算することで出てくる検査記号を付け加えます。読み込みや受信の際には、検査記号を使って整合性を検証することでデータが正しいかどうかを確かめ、誤りがあれば復元します。CDの表面に小さな傷があっても読み出せるのは、誤り訂正符号が働いているおかげ。

昔の真空管式の電子計算機の記憶装置の信頼性や宇宙から地球に画像を送る技術の研究から発展し、今やインターネットや携帯電話、HDDやBlu-Rayなどあらゆる伝送に不可欠な基盤技術の一つとなっています。

情報技術の進化に伴走する　
誤り訂正符号の能力を評価

1950年代から発展してきた誤り訂正符号は、現代までにさまざまな種類が生み出されました。また発生する誤りの特徴や、使用するアプリケーションによって最適な符号が選ばれるようにも進化してきました。いくつかの符号を組み合わせて使うといった技も生まれており、日々進歩しています。

鴻巣研究室では、こうした誤り訂正符号の能力を評価する研究を進めています。符号を長くすると誤りの検知や訂正の能力は向上します。その反面、計算量が増えてデータを伝送する際の負荷が大きくなるため、際限なく長くすることはできません。

一方でLSIや信号処理技術の進化によって、以前は使えなかったような長い符号が、今では簡単に処理できる可能性も出てきています。誤り訂正符号の研究では、過去に発明された符号が再評価されることも珍しくありません。実際、過去に発明された符号を現在の課題にミックスすることで、イノベーションが起きています。

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