国内の米生産量は年間750 万トン程度と膨大です。稲の収穫にともない，非食部であるもみ殻は，農業廃棄物として年間約150 万トン排出されます。もみ殻は，その安定した排出量と低い収集コストから有望な有機資源ですが，その有効利用率は国内で約3 割に留まっています。もみ殻の低い利用率の一因に，もみ殻の素材としての特徴があります。ケイ酸植物である稲は，その生長過程で土壌から水溶性ケイ酸を取り込み，種子の外皮に高い含有率でシリカを集積させます。この高いシリカ含有率に起因して，もみ殻は粉砕されにくく，かつ，炭素含有量分が少なくなり，燃料としても，素材としても，使いにくくなります。講演者は地域の産業活性化を目指して，有機分とシリカの複合材であるもみ殻を産業用高機能材料に変換する研究を長年続けてきました。もみ殻の有効活用例の一つが，エネルギー貯蔵，すなわち蓄電デバイス電極材料への応用です。本講演では，もみ殻の排出およびリサイクル状況，さらに，素材としての特徴をお話します。そして，どのようにもみ殻をキャパシタや二次電池の電極材料に使用するかを説明します。

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「〇〇tech」とは，最新技術を使って，業界の課題を解決したり新しいサービスを生み出すビジネスを指す造語であり，さまざまな言葉が生み出されてきました。総称して「X-tech」とも呼ばれています。既存の産業と最新技術を掛け合わせる「X-tech」の動きは，世界中で加速していくと考えられています。このことは，産業応用工学の裾野を広げ，市場を活性化する機会ともなるでしょう。NTT グループも次の成長分野として，“食”にフォーカスをあて，一次産業×IT 技術の取り組みを強化しています。講演者は，Foodtech の一例として最新技術とビジネス（経済性）の両立を図り地域課題の解決に取り組むため，秋田県内に設立した「男鹿なまはげ魚工房」にて取り組んでいる閉鎖循環型陸上養殖の現在地と，見えてきた更なる課題をご説明いたします。本講演の事例を通じて，技術発展（ニーズの把握・深化，社会実装）とビジネスの両立が，新たな価値創出の両輪であることをお伝えできれば幸いです。

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スマートフォンカメラに紫外線光源を装着して顔を撮影し，角栓数を計測，ニキビの状態を評価・診断する方法について検討する。頬部は比較的平坦であるが，鼻部は三次元的に凸形状であるため，鼻尖部に焦点を合わせると周辺部が合焦範囲から外れてボケてしまい，角栓を正確に計数できない。そこで，焦点位置の異なる複数の画像を撮影し，フォーカススタッキング（焦点合成）を適用することで全焦点画像を生成し，角栓数を高精度に計数する方法を提案する。

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近年、生成型人工知能技術の進歩に伴い、ディープフェイクはますます多様化・高度化している。その結果、偽情報の拡散やなりすましなどの社会的リスクが深刻化しており、対策として高精度な検出技術の開発が求められている。この問題に対処するため、学習に残差画像を利用する畳み込みニューラルネットワークベースのディープフェイク検出手法を提案する。ディープフェイクに特有のアーティファクトを抽出し、検出精度と多様な偽造手法に対する汎化性能の両方を向上させるため、顔画像に対して圧縮・再構成処理および差分フィルタリングを適用し、これらの残差画像を生成する。代表的なディープフェイク動画データセットを用いて、分類モデルを学習させ、実験的に評価を行った。提案手法の有効性は、未処理のオリジナル画像を使用するベースライン手法と比較することで検証された。実験結果から、オリジナル画像を使用する手法は、学習時に見られたものと同様の偽造手法に対して高い精度を達成することが示された。一方、学習中に未見の未知の偽造手法を含むクロスデータセット評価では、残差画像を用いる本手法は、特定の偽造手法に対して精度の面でベースライン手法を上回った。これらの結果は、残差処理による特徴抽出が、特定の未知のディープフェイクに対してはモデルの汎化性能を達成できることを示唆している。

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本研究では，テンキー型視線入力インタフェースにおける入力意図推定の特徴量として，視線移動方向の有用性を検討した．19名の参加者が6桁のパスワードを入力する際の視線データを収集し，視線移動方向を特徴量として要約する方法として，主成分分析を用いた場合とHistogram of Oriented Displacements（HOD）を用いた場合を比較した．分類にはLong Short-Term Memory（LSTM）を用いた．その結果，主成分分析を用いた場合に最も高い再現率（0.795）が得られた．また，特徴量重要度分析の結果から，水平方向の移動が最も有用な特徴量であり，入力決定時には視線の水平方向の動きが一定範囲内に収まる傾向が示唆された．以上より，視線移動方向は入力意図推定に有用な特徴量であることが示された．

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非鉄金属製錬所では，廃電子基板から有価金属を回収するため，測定対象基板と過去に処理した基板との類似性を作業員が目視で判定している．しかし，廃電子基板は種類や部品構成が多様であり，判定数も多いことから，作業員の負担軽減を目的とした類似判定の自動化が求められている．これまでに，ハイパースペクトルデータおよびマルチスペクトルデータを用い，YOLO，形状特徴，ならびにRandom Forestを組み合わせた部品分類法が検討されているが，従来手法ではICを単一クラスとして扱っていたため，小型ICの検出漏れが課題であった．そこで本稿では，ICを大型ICと小型ICに細分化してYOLOを学習し，小型ICのみ信頼度閾値を低く設定する手法を検討した．その結果，ハイパースペクトルデータおよびマルチスペクトルデータの多くの条件でICの再現率が向上し，提案手法が小型ICの検出漏れ低減に有効である可能性が示された．一方，低信頼度の検出候補や重複bboxの増加により適合率が低下したことから，今後は誤検出および重複検出を抑制する処理の導入が必要である．

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近年，秋田県八郎湖では，アオコによる水質汚濁が問題視されている．このため，水域環境の保全と回復を目的として，リモートセンシングによる水質状況の推定に関する検討が行われている．本研究グループはこれまでに，人工衛星データ，水深，水温，ならびに降水量を統合したマルチモーダル学習手法を用いてSSの水質分布推定を行い，その有効性を明らかにしている．しかしながら，対象とした水質項目はSSに限定されており，他の水質項目に対する本手法の有効性については十分に検証されていない．本研究では，人工衛星データ，水深，水温，ならびに降水量の4種類の情報を統合し，BOD，COD，SS，TN，TP，ならびにNP ratioの水質分布推定を行う．具体的には，空間情報と降水量の時系列情報を統合するために，Dense Fusionの考えに基づく特徴統合手法について検討した．その結果，降雨イベントを含む観測日のSSなど，特定の条件下においては降水量情報を用いることで推定誤差が低減する傾向が見られ，提案手法は，時系列的な降水を考慮することで懸濁物質の流入や水環境変動を反映した水質分布推定に寄与することが示唆された．

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本研究では，物体に対する好きな色を複数選択する際の「色の選択傾向」を行動的特徴と捉え，個人識別に利用できるか否かを明らかにすることを目的とする。本稿では，個人を他者から区別できる唯一性と，一定期間後も同様の傾向を示す再現性の2要件に着目した。被験者22名が3種類の物体について指定された数の好きな色を選ぶ試行を，約1週間の間隔で1人2回行った。被験者が選択した色の集合間のJaccard距離を用い，最近傍法により1対Nの識別を行った。その結果，同一試行内では4色を選択したとき最大86.4%の識別精度が得られ，唯一性の観点で有効である可能性を示した。一方，試行間では精度が低下し，唯一性を高める条件が再現性を高めるとは限らないことを示した。

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歩道の勾配および歩道切下げ部は，車椅子利用者や高齢者の屋外移動に直接影響を与える。勾配角を計測することは，通行可能性の評価やバリアフリー経路計画を支援する上で重要である。本論文では，セグメンテーション手法と深度推定技術に基づく単眼歩道勾配計測手法を提案する。YOLO11-segにより歩道およびスロープ領域を抽出し，Metric3D v2による深度推定結果から三次元点群を生成する。その後，RANSACを用いた平面フィッティングを適用し，歩道平面とスロープ平面の法線ベクトルのなす角から傾斜角を算出する。さらに，フレームごとの推定結果に対して中央値融合を行い，計測の安定化を図った。実環境で収集した歩道映像を用いた評価では，セグメンテーションモデルは30枚のテスト画像においてPrecision 0.927，Recall 0.924，Mask mAP50 0.915を達成した。また，勾配計測パイプラインは30本のテスト動画において，平均絶対誤差（MAE）3.67°，フレームレベルの標準偏差0.60°を達成した。提案手法は，支援ナビゲーションへの応用が期待される低コストな単眼画像を用いた歩道勾配計測手法である。

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S-Systemは，虫型の人工生命を用いた関数発見システムであり，観測データに適合する近似関数を生成する。探索結果を数式として明示的に出力できるため，機械学習モデルが抱えるブラックボックス性の問題を緩和できるという特長を持つ。一方で，発見される式には冗長な部分構造が含まれることが多く，式の可読性を損なうとともに，探索効率の低下を招く。先行研究では，累積探索型S-Systemに遺伝子長の圧縮が導入されたが，その簡略化は11種類の固定的な書き換えパターンに限られており，超越関数には対応していなかった。そこで本論文では，S-Systemが発見する近似関数を対象とした2つの簡略化方式を提案し，その有効性を比較する。方式1は，従来のパターンマッチング型の設計を継承した拡張版であり，自己相殺則，一般化した指数法則，べき乗の特殊値の評価，および7種の超越関数族に対する規則を新たに追加したうえで，式のノード数が変化しなくなるまでルール集合を反復適用する。方式2は，パターンマッチングとは質的に異なる方式であり，式の四則演算部分を，積の展開と同類項の整理によって一意に定まる多項式の標準形へ変換する。また，変換によってノード数が増加する場合には，変換を棄却して元の式を保持する安全策を備える。Himmelblau関数およびValley関数を観測データとして，各条件につき20回ずつ探索を行った結果，方式2はいずれの関数においても最も高い平均最終適応度を達成し，簡略化を行わないベースラインと比較して部品数を平均27.7%（Himmelblau関数）および11.1%（Valley関数）削減した。方式1でも式の規模は削減されたが，Valley関数では平均最終適応度がわずかに低下した。

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音、振動、光を用いた従来の警報器は、周囲の集中を妨げたり、静寂が求められる環境で通知を見逃したりする課題がある。電気刺激による通知として電気ショック式やEMSが存在するが、強い違和感や意図しない筋収縮を伴うため日常的なアラーム用途には適さない。本研究では、痛みや筋収縮を伴わない感覚刺激領域を用いた無音個人アラームを提案する。刺激には周波数30 Hz・パルス幅1000 µsの矩形パルスを用い、短い間隔で再提示するため1秒ON・2秒OFFの時間構造を採用した。装着性や日常動作への影響を考慮して電極貼付位置を前腕部に選定し、被験者8名（21〜25歳）を対象に評価を行った。その結果、刺激電流の増加に伴い主観的知覚レベルは上昇したが、同一レベルに必要な電流値には個人差が認められた。スマートフォン操作などの軽作業中でも気づくレベル（筋収縮を伴わないレベル3：1.78〜3.33 mA）へ個別に調整したところ、8名全員が事前の合図がない刺激を確実に知覚した。以上の結果より、個別調整を前提とし、感覚刺激領域と短い再提示間隔を組み合わせることで、不快感を抑えて迅速に通知できる無音個人アラームの実現可能性が示された。

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近年，プライバシー保護の観点から，画像を取得しないアンビエントセンサを用いた人物検出手法が注目されている。本研究では，温度センサアレイによる人物有無判定結果から人物イベントを抽出し，対応する超音波距離データを時系列で解析する手法について検討した。温度データを用いてRandom Forestによる人物有無判定モデルを構築した結果，96.4%の判定精度を得た。また，抽出した人物イベントに対応する超音波距離データを解析した結果，人物の検出開始時および終了時に距離変化が確認され，人物イベントと距離情報との対応付けが可能であることを示した。

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滑空機の飛行安全性向上を目的とし，IMUセンサのみを用いた低コストな飛行フェーズ判別・危険状態検知システムを提案する。自作の計測デバイスと独自のアノテーション基盤により実機データセットを構築し，ランダムフォレストによるベースラインモデルを評価した。フライト単位のtrain/test分割によりデータリークを排除した結果，全体正答率92%を達成した。今後は時系列深層学習モデルを導入し，失速前兆の検知精度向上を図る。

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本研究は，転倒事故の主要な要因の一つでありながら見落とされがちな「靴裏の摩耗」に着目し，靴裏のすり減り度合いを自動で検知・通知する転倒予防システムの開発を目的とする。高齢者等にとって靴裏の摩耗を自己判断することは困難であるため，日常生活の中で意識せずに摩耗状態を把握できる仕組みが求められている。提案システムは，透明な台の下部にカメラを設置し，利用者が台の上を通過する際に靴裏を撮影する。撮影された画像に対し，YOLOv8を用いた物体検出モデルによって靴裏領域を抽出する。その後，エッジ検出および膨張処理を用いて靴裏の溝を強調し，靴裏全体の領域に対する溝の面積比を計算することで，摩耗度合いを自動判定する。システムの精度評価として，同一の靴を用いた4段階の摩耗状態（新品から摩耗末期まで）の画像を用いて実験を行った。その結果，最も転倒リスクが高く直ちに交換が必要な「摩耗末期（状態3）」において，97.0%の精度で危険状態（DANGER）を検出することに成功した。これにより，本システムが転倒事故を未然に防ぐアラートシステムとして実用的な精度を有していることが示された。ただし，本評価実験は単一の靴を用いて行われているため，結果の汎用性については留意が必要である。実用化に向けては，靴裏の汚れや外光などの環境要因への対応，多様な靴のパターンにおける検証の追加，および直感的に危険度を伝えるユーザーインターフェース（音声警告やアプリ連携など）の構築が今後の課題として挙げられる。

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筆者らはこれまで，架空送電線の架渉線から側方へ一定の離隔距離を維持しつつ，架渉線の弛度に沿って追従飛行を行いながら架渉線を撮影する送電線点検用ドローンを開発し，電線・地線点検に適用している。一方，市街地など送電線下に建物が密集する環境において電線・地線点検にドローンを適用するには，墜落時の公衆災害への配慮が必要となる。そのため必要な性能は維持しながら可能な限り小型化した点検用ドローンを開発したので報告する。

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養殖業においては水質の維持や水中環境の監視が重要であり、クルマエビは底生生物であるため池底環境の管理が極めて重要である。養殖池では残餌は海底に堆積して汚泥化し、水質悪化を招く。そこで堆積物を撹拌して再利用可能な状態にするとともに、曝気によって分解を促進することが有効と考えられる。我々は海底残留物の撹拌・曝気に特化したAUV（自律型無人潜水機）を考案し昨年度は無線操縦による機体の試作を行った。今回は高性能なフライトコントローラに更新し自律航行と実地試験を行ったので報告する。

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海洋産業において、水中ロボットの小型化・低価格化が進み、漁業や港湾などで有効活用されている一方、万が一の制御不能時には、発電所、養殖施設のような重要施設での事故につながる恐れがある。本研究では、水中の異常を早期検知することを目的として可搬型ソーナを開発し、実海域において実証実験を行った。実験では、数百メートル離れた位置のダイバおよびROVをソーナにより検知可能なことが示された。

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水産養殖では，対象魚介類の成長段階に合わせて飼料の種類と量を調整することが重要である。研究対象としているクルマエビの養殖生産の種苗育成段階では微粒子飼料が多用されるが，飼料の凝集や水面への浮上が生じやすく，水中への均一な分散が困難である。本研究では，攪拌を維持しながら微粉末飼料を連続的に供給できる新しい飼料攪拌ユニットを開発し，この装置を搭載した係留式給餌フロートの開発を行った。その結果，粉体の凝集や飼料の詰まりを効果的に抑制でき，安定した微粉末飼料の連続的な供給を実現することができた。

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近年，ゴルフ場におけるグリーンメンテナンスを担う グリーンキーパーの人手不足が世界的な課題となってい る。本研究ではグリーン上を自律移動し，高精度で均一に芝刈 りができるロボットを開発することを目的としている。本稿では，開発するロボットの構成，基本機能を示し，製作したロボットの基本動作について報告する。

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制約付きMOSTは、領域積分に基づく大域探索と、拡張ラグランジアンに基づく制約処理を統合した制約付き最適化手法である。本手法では、固定したラグランジュ乗数とペナルティ係数の下で拡張ラグランジアンを従来MOSTにより最小化し、その後に制約残差を用いて双対変数を更新する。これにより、MOSTの領域二分・積分比較という基本構造を維持しながら、制約境界上の解を連続的に追跡できる。数値計算では、5次元Ackley関数およびSchwefel関数に対して、理論解への安定した収束が確認された。特に、多峰性を持つ問題や制約境界上に最適解が存在する問題に対しても、MOSTは滑らかで再現性のある収束挙動を示した。

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2分割電極を用いた液晶レンズを作製し、その光学位相差分布を測定・評価した 。同心円状の円形電極とリング電極への印加電圧を個別に制御することで、中心から周辺へ位相差が線形に減少する「光を曲げるプリズム特性」と、中心対称な放物線状の分布を示す「光を集光する凸レンズ特性」の両立を実証 。単一の光学素子で2つの光学機能を制御できることを明らかにした 。

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本研究では、高抵抗膜を有する液晶レンズの長期安定性を評価するため、3.0 V、400 Hzの交流電圧を最大200時間印加し、電圧を断続的に印加した場合と連続的に印加した場合の電気光学特性を比較した。干渉縞からレンズパワーおよび光学位相差分布の放物線近似誤差を算出した結果、両者とも時間経過に伴って変化したが、連続印加時にはその変化量が比較的小さかった。以上より、電圧印加履歴の最適化によって、液晶レンズの長期安定性を改善できる可能性が示された。

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本研究では，GOYシェルモデルとTSDIAを融合したシェルモデルベース乱流モデル（SMb）を検証し，広範なレイノルズ数領域に適用可能なRANS型乱流モデルの構築を目指した。高レイノルズ数検証としてNACA 0012翼周り流れ（Re=O(106)を解析し，Ladsonの実験結果および既存解析と比較した。その結果，迎角10度における圧力分布の傾向を良好に再現した。

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本研究では，FDM方式3Dプリント造形物内の空隙および表面粗さを改善する方法として四角穴ノズルを提案し，ワイヤー放電加工を用いてに新たな四角穴ノズルを作製した。既存の丸穴ノズルと四角穴ノズルの造形物断面を比較した結果，代表的なプリント条件において，空隙と積層痕の改善が見られた。四角穴ノズルに適したプリント条件を探索することで，造形物の品質や造形時間に関して更なるメリットが得られる可能性を示唆した。

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積雪地域では，除雪作業従事者の不足や高齢化により，除雪作業の自動化が重要となっている．本研究では，公共施設等の駐車場における自動除雪機の利用を想定し，除雪経路生成に必要となる雪堆積場候補の抽出および評価を行った．対象駐車場の平面形状図を単位領域に分割し，必要な雪体積を満たす最小候補を抽出した．各候補について，駐車枠への進入可否に基づく進入不可駐車枠数と，雪山による移動経路上の見通し悪化の影響数を算出した．雪堆積場としてより適していると考えられる候補は，対象駐車場の端部に位置する複数の単位領域を含む傾向がみられ，駐車枠への進入経路に対する制約が比較的小さく，見通し悪化への影響も限定的であった．これらの結果より，提案した評価値は，雪堆積場候補が駐車場の機能性および見通しに与える影響を定量的に表現できることが示された．

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感情は，人間の意思決定や行動，コミュニケーションにおいて重要であり，コンピュータによる感情認識技術の需要が高まっている。しかしながら，コンピュータが人間の感情を正確に識別し，活用することは依然として困難である。特に，高齢者は加齢や認知症に伴う顔の筋肉の変化や，認知障害などに起因して，若者とは異なる感情表現をすることがある。一方，既存の感情認識に用いられるデータセットは主に若者を対象としているため，高齢者の感情認識はより困難になる。本研究では，デジタルコンテンツ視聴時における日本人高齢者を対象とし，汎用的な情動喚起区間推定手法の開発を目的とする。具体的には，顔の温度情報と顔パーツの位置情報を用いて推定を行っている。本検討では，顔の温度情報における一定時間前との温度の差分(以降，温度変化量と表記する)に関して，時間間隔を0.5秒，1.0秒，1.5秒，2.0秒の4種類のモデルを用いて推定精度の比較を行った。その結果，2.0秒間隔で算出した温度変化量を用いたモデルにおいて，全11名の被験者におけるマクロ平均F値の平均値は，最大となる0.716を示した。また，他のモデルと比較してマクロ平均F値が向上した被験者では，緩やかな温度変化を捉えやすくなった可能性がある。以上の結果から，温度変化量の算出に用いる時間間隔を適切に設定することは，情動喚起区間の推定に有用である可能性が示唆された。

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複数の薬剤を用法ごとに1つの包装材にまとめる一包化は，服薬管理を容易にする半面，類似薬剤の識別を困難にし，誤調剤のリスクを伴う。そのため，誤調剤の有無判別は，安全な医療に不可欠である。個々の錠剤を識別する関連研究は報告されているが，新薬の登場に伴う学習データの随時更新が必要であり，運用コストの高さが課題である。そこで本研究では，大規模データセットに依存しない誤調剤検出手法の開発を進めている。本手法の前処理では，5条件の照明下で撮影した画像を合成し，個別の錠剤画像を生成する。画像間の同一錠剤の対応付けには，従来はk-means法が用いられていたが， YOLO11の未検出による合成失敗や誤検出領域の合成，同一錠剤の重複出力が課題であった。そこで本稿では，YOLO11の信頼度閾値の見直し，DBSCANの導入，ならびにバウンディングボックスの座標点について検討した。まず，信頼度0.80以上の錠剤に対し，これまで用いていたk-means法とDBSCANによる合成画像の生成誤り件数を比較した。次に，最適なDBSCANの閾値εおよびクラスタリング対象の座標点(中心，左上，右下)を検討するため，撮影順の最初と最後の2画像において，信頼度0.70以上で検出された同一錠剤の座標間距離を算出した。さらに，YOLO11の信頼度閾値を0.80から0.05刻みで段階的に引き下げ，合成画像生成数に与える影響を評価し，最適な閾値を調査した。本研究が設定する実験において，信頼度閾値0.50で中心座標を用いたDBSCANによるクラスタリングが合成画像の生成誤り件数を最も少なくできることが明らかになった。

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感情は，人間の意思決定や行動，コミュニケーションにおいて，非常に重要な役割を担っている．そのため，コンピュータによる感情認識の需要が高まっており，急速に発展している分野である．筆者らはこれまで，熱赤外線カメラを用いた顔面の温度情報の取得を行い，被験者に発生した情動を推定する技術について検討を行ってきた．その結果，情動の喚起に伴い，顔面の表面温度が変化することや，その変化の特徴から発生した情動の程度の推定ができる可能性などが認められている．本研究では，リアルタイム拡大画像と静止画像それぞれを被験者に視聴していただき，視聴中の顔面皮膚温度を通じて，視聴対象への関心の程度を解析した．解析の結果，鼻部および左右頬部における皮膚温度の変化量は，視聴いただいたどのコンテンツに対して，被験者がより興味や関心を抱いたのかを判断する指標となり得る可能性が認められた．

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現在，日本では高齢者数および認知症有病率が徐々に増加している．高齢者の健康寿命を延伸するため，認知症予防の必要性が高まっている．この分野の研究では，eスポーツをプレイすることが認知機能の向上に良い影響を与えることが示されている．eスポーツから得られる刺激や感情を定量化することは，高齢者の認知症予防におけるeスポーツの有効性を評価するうえで重要であると考えられる．これまでの研究では，刺激や感情を定量的に評価する指標の生成を目的として，eスポーツ実施時の顔面皮膚温度変化に着目し，被験者に発生した情動の正負を推定する機械学習モデルについて検討してきた．しかしながら，情動の正負推定に用いる各特徴量について，それぞれがどの程度寄与しているかについては十分に検討されていない．そこで本稿では，eスポーツ実施時の顔面皮膚温度および顔の動きの変化に基づき，L1正則化ロジスティック回帰により選択された特徴量を用いて，特徴量除外が推定性能に与える影響を分析する．これにより，情動喚起区間における情動の正負推定に対する選択特徴量の寄与を検討する．その結果，「領域間差分（左-右）」を除外した場合，Balanced Accuracyは56.1%から63.3%へ，Specificityは40.0%から60.0%へ向上した．一方，Recallは72.2%から66.7%へ低下した．これらの結果から，一部の特徴量が分類の偏りを引き起こす可能性があり，その特徴量を除外することで正負情動推定の推定性能を安定化できる可能性が示された．

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近年，気候変動対策としてカーボンニュートラルの達成が重要な課題となっている。森林は大気中のCO₂を吸収・固定する炭素吸収源として重要な役割を担っており，日本ではJ-クレジット制度によりその吸収量が評価されている。森林のCO₂吸収量を高精度に推定するためには，樹高や胸高直径(DBH)といった森林構造パラメータの取得が不可欠である。しかしながら，従来の地上調査は高精度であるものの，労力・時間・コストの負担が大きく，人手不足の影響もあり継続が困難になりつつある。近年，無人航空機(UAV)を用いたリモートセンシングが注目されている。特に，Structure from Motion(SfM)およびLiDARはそれぞれ異なる特性を有しており，両者を統合することは，高精度かつ効率的な森林モニタリングを可能にすると考える。本研究では，UAV取得データを用いた低コストな森林モニタリング手法を構築し，樹高，DBH，ならびにCO₂吸収量の推定精度を評価する。また，季節・気象条件による影響および推定誤差の相互作用を検討する。

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非鉄金属製錬所では，廃棄された電子基板(廃電子基板)がリサイクルされ，有価金属の回収が行われている。このとき，作業員の目視判断により，過去に扱った廃電子基板と，有価金属含有量の測定対象とする基板との類似性を判定し，基板の分類および処理方法の判断が行われている(類似判定)。特に，複数の種類が混在した状態の基板群(ミックス基板)を対象とした場合，作業者への負担がより大きくなる。そこで本稿では，ミックス基板の類似判定を行うための基礎検討として，基板領域の抽出および機械学習を用いて，基板種類を7つのクラスに判別する手法(基板判別手法)の検討を行った。画像を格子状に均等分割する従来手法との比較評価を行った結果，提案手法は背景ノイズを除去して基板領域のみを正確に分離できるため，全体的な基板判別精度で94.0%およびマクロ平均精度で87.1%を達成し，従来手法よりも高精度に判別可能であることを確認した。

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近年，デジタルコンテンツの利用が広がる中で，ユーザーの情動や関心を客観的に把握する手法が求められている。瞳孔径変動には心理状態が反映される一方で，ディスプレイに表示されるコンテンツの輝度や色の影響も受けるため，情動に由来する反応と視覚刺激に由来する反応を区別する必要がある。そこで本稿では，瞳孔径を用いた情動推定に向けた基礎検討として，赤・緑・青・グレーの単色刺激画像を提示し，輝度および色の違いが瞳孔径変動に及ぼす影響を検討した。その結果，すべての色条件において，輝度変化量と瞳孔径変化率の間に強い負の相関が確認され，輝度が変化量が大きくなるほど瞳孔径が縮小する傾向が示唆された。一方，赤色および青色では，グレーおよび緑色と比較して回帰直線の傾きが大きく，同一の輝度変化量に対する瞳孔径の変化が色によって異なる可能性が示唆された。

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return sweepとは、文章読解中に視線を次の行へ移す眼球運動のことだが、その特性は文章の長さや個人の読解スタイルによって異なる。しかし、return sweepと逆行時の眼球運動を区別することは困難である。本研究ではこれまでに、return sweepを検出するための特徴量として、サッケードの移動距離が有用であることを明らかにした。そこで本稿では、分類対象となる眼球運動の種類を、移動距離に基づいて細分化し、LSTMを用いて検出性能を評価した。その結果、分類カテゴリを拡張することが、長距離のreturn sweepなど、return sweepの特定のバリエーションを検出するための有効なアプローチであることを示した。

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近年，産業活動の活性化や生活様式の変化に伴い，河川や湖沼などにおける水質汚濁が深刻化している。このため，水質汚濁状況の把握を目的とした定期的な水質調査が実施されている。しかしながら，直接採水による水質調査では極めて局所的な水質データは得られるが，水域全体の水質状況を把握することは困難である。本研究グループではこれまでに，UAV(Unmanned Aerial Vehicle)で取得されたデータを対象とし，UAVデータの可視域，近赤外域，ならびにそれらのバンド比を用いて水質状況の推定を行った。しかしながら，水質推定を行うためには，UAVデータと同じ日に直接採水し，測定された水質データが必要になる。そのため，各データから得られた結果を基に，直接採水を行っていない地点や日付に対しても水質推定が可能な手法の開発は，汎化性能の向上に寄与できると考える。そこで本研究では，UAVデータと機械学習モデルを用いた水質推定手法の開発を目的とする。本稿では，従来手法を用いた水質推定結果を教師データとする機械学習モデルについて有用性を評価した。

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鉄道インフラの持続的な安全性を確保するためには、スマートメンテナンスへの移行が不可欠である。本研究では、この課題に対処するため、「動的重み付け錆評価システム（DWRAS）」を提案する。DWRASは、YOLOv5-segを用いて錆の面積を算出し、その面積に列車本数に基づいた動的重み付けを適用する。実験結果から、本システムは単なる劣化量の評価にとどまらず、劣化レベルと運用リスクを統合した指標を提供できることが実証された。これにより、リスクベースの保守戦略に基づき、最優先区間へ保守リソースを効率的に配分することが可能となり、鉄道インフラにおける安全性と経済効率の両立に寄与する。

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本研究では、松枯れ被害の広域モニタリングを目的として、Sentinel-2衛星データから算出された正規化レッドエッジ植生指数（NDRE）の複数年にわたる時系列変化を用いて、植生活動が低下している可能性のある地域を特定する手法を検討した。Google Earth Engineを用いて2022年から2024年のデータを分析し、年ごとの変化に基づいて、NDRE値が複数年にわたり低下している場所を特定した。その結果、日本全国で植生の活力が低下している可能性のある地域を特定することができ、この手法は単年度分析と比較して一時的な変動の影響を低減できることが示唆された。今後は、マツ枯れ病の被害データと比較することで、本手法の有効性を検証していく。

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自転車駐輪場において、無断持ち出しや盗難は依然として大きな問題となっている。本研究では、カメラ映像とリアルタイム物体検出モデルを用いて、各駐輪スペースの占有状況を監視し、不正行為を自動的に検知・記録するセキュリティシステムを提案する。本システムはYOLOv8を基盤とし、検出した人物領域とスロットの重複度をリアルタイムに算出する。最大の特徴は、外部サーバーからの入出庫通知と時間軸カウンタを融合させた「状態遷移ロジック」の実装にあり、これにより正規利用と不審行動を明確に区別し、誤検知を大幅に低減する。評価実験では、本システムが無断利用を正確に検出し、証拠動画を高い成功率で自動的に保存できることが確認され、低コストで拡張性の高いセキュリティシステムとしての有効性が実証された。

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近年、日本では多くの落し物が届けられており、警察庁の統計によると全国の警察が取り扱う拾得物件数は年間約3,000 万件に達している(1)。また、警視庁の統計によると、令和7 年中に東京都内で受理された拾得届は4,538,244 件であり、非常に多くの落し物が発生している(2)。一方で、令和7 年中の東京都における遺失届受理件数は1,100,657 件であり、拾得届受理件数の約4 分の1に留まっている(2)。この要因として、飲みかけのペットボトルや食品など時間の経過とともに価値が低下する物品や探す労力に見合わない物品が含まれていることや、落としたことに気付かなかったり探索を断念したりする場合があることが考えられる。このことから、落し物を発見後速やかに落とし主へ返還する仕組みが求められている。近年では、YOLO に代表される深層学習を用いた物体認識技術や自律移動ロボット技術の発展により、監視や搬送などの自動化が進められている(3)。しかし、既存研究の多くは物体検出や搬送を目的としており、落し物の発見から変換までを一貫して自動化した例は少ない。また、Bluetooth タグや位置情報タグを利用した手法やウェアラブルカメラを用いた手法では、対象物や利用者への機器装着が必要であり、多様な落し物へ適用することは容易ではない(4-5)。そこで本研究では、定点カメラと移動ロボットを組み合わせ、落し物の発見から回収、返還までを自動的に行うシステムを提案する。

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Kuwaharaフィルタは、エッジを保持しつつ画像を平滑化する画像処理手法であり、絵画的な画像変換に広く利用されている。しかし、このフィルタは各ピクセルの複数の部分領域に対して統計的な計算を必要とするため、計算コストが高くなってしまう。そのため、リアルタイムかつエネルギー効率の高い画像処理システムを実現するには、ハードウェアによる実装が有望なアプローチである。高位合成(HLS)は、画像処理アルゴリズムの迅速かつ柔軟なハードウェア実装を可能にする。しかし、ソフトウェアプログラムを直接ハードウェアに変換しただけでは、必ずしも効率的なハードウェアが得られるとは限らない。効率的なハードウェアを生成するためには、ハードウェアの構造やリソースの使用状況を考慮しながらソフトウェアを記述する必要がある。本研究では、Kuwaharaフィルタに対するハードウェア指向のソフトウェア記述について検討する。本研究では、直接分散計算、和および二乗和を用いた分散計算、対向するピクセル間の絶対差の和に基づく提案手法という3つの評価関数を比較する。実際のハードウェアを用いた実験結果により、評価関数の記述が画質、ハードウェアリソース、および処理性能に与える影響が明らかになった。

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DRIFTとは，IoT侵入検知向けに設計され連合学習（FL）のフレームワークであり，Federated Feature Selection と Federated Quantile Transformer からなる2段階の前処理パイプラインを通じて，クライアント間のデータの異質性に対処する。既存研究では，すべてのFLクライアントが honest-but-curious な振る舞いをすることを前提としており，前処理段階に対する能動的な敵対的操作を考慮していないため，セキュリティ評価が不十分である。そこで本研究では，この前処理段階を標的とした3つの脅威シナリオを設計することにより，DRIFTのセキュリティ評価手法を提案する。脅威シナリオAは，相互情報量を用いて選択された攻撃対象クラスの判別に重要な特徴次元の値を，統計的に曖昧化する特徴量ポイズニング攻撃である。脅威シナリオBは，前処理済み特徴量空間において，攻撃対象クラスの分布を正常クラスの中心点に向かって線形補間する分布シフト攻撃である。脅威シナリオCは，学習用データの攻撃対象クラスのサンプルを，正常クラスとして再ラベリングするラベル反転攻撃である。N-BaIoTデータセットを用いた評価の結果，検討したパラメータ範囲内において，脅威シナリオAによる性能の低下はごくわずかでり，DRIFTが特徴量ポイズニングに対して一定の堅牢性を維持していることを明らかにした。対照的に，脅威シナリオBは，攻撃強度の増加に伴って攻撃対象クラスの検出性能を著しく低下させ，脅威シナリオCは，ラベルが完全に反転した場合，検出性能を壊滅的なまでに低下させることを明らかにした。したがって，DRIFTはラベルと特徴分布の対応が崩される攻撃に対して明らかな脆弱性を有していると考えられ，DRIFT特有の事前処理機構に合わせた防御戦略が必要であると考える。

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「素線追跡」によって実測した各種ケーブル製品を構成する素線1本1本の軌跡データから、その曲率分布を精度よく算出する新たなスキームを開発した。曲率は軌跡の2階微分を含むため、ノイズを含む軌跡データから直接計算することが困難でありスムージング処理が必須となる。本研究では軌跡データに含まれるノイズの程度をデータドリブンで事前推定することで、最適なスムージング条件を客観的に決定することが可能である。実際に本スキームを用いて、ノイズを含む軌跡データから曲率分布を精度よく求めることを実証した。

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本研究は，安全かつ低コストな休廃止鉱山坑道の保守点検に向け，360度カメラとフォトグラメトリ（SfM）技術を用いた3Dモデル構築手法の精度向上を目的とする。360度動画の撮影時に生じる撮影者や撮影器具の写り込みは，点群の欠損や歪みの要因となる。そこで，物体検出モデルYOLOv11を用いて不要オブジェクトを自動でマスク処理する手法を提案する。素掘り坑道内での模擬変化検出実験において，マスクなし，既存モデル，独自学習モデルの3条件を比較検証した。その結果，提案する独自学習モデルは撮影器具を含むノイズを効果的に除外し，自然特徴点のみに依存する環境下でもアライメント精度を向上させた。これにより，モデル全体の形状歪みや他領域での誤検出を抑制し，微細な形状変化の検出に有効であることを確認した。

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IoTデバイスの急速な普及に伴い、厳しい電力制約下における安全な通信への需要が高まっている。特に、環境発電デバイスは、電池交換や電源配線にかかるコストを削減するうえで有用である。しかし、環境発電デバイスから得られる電力は不安定であり、暗号化処理の途中でデバイスが停止する可能性がある。本研究では、CRYSTALS-Kyberに着目し、環境発電デバイス上でKyberの暗号化処理を完了させる手法を提案する。提案手法では、Kyberの処理中にスリープ期間を挿入し、環境から得られたエネルギーを蓄積させることで、電源電圧を回復させる。提案手法をTWELITE上に実装し、評価を行った。その結果、スリープ期間を設けない従来のKyber実装では、電力不足により、生成した暗号文を送信できなかった。一方、提案手法では、暗号文の送信と復号処理を正常に完了し、共有鍵を確立することができた。これらの結果から、スリープ期間を挿入することは、環境発電デバイス上でKyberを用いた安全な通信を完了させるための有効な手法であることが示された。さらに、本提案手法は、環境発電型IoTデバイスへの耐量子暗号の実用的な導入に寄与するものである。

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本研究では、BLEメッセージアプリを組込みシステムに統合し、簡便な環境モニタリングシステムを構築した。Raspberry Pi 4に接続したセンサのデータを、メッセージアプリのプロトコルでモバイル端末へ送信する仕組みを開発した。本システムにより専門的なネットワーク設定不要でアドホックな環境監視が可能となる。

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半導体製造や精密加工分野では，高精度な加工や測定を実現するため，精密水準器の定期的な校正が不可欠である。しかし，校正作業は依然として熟練者による手作業で実施されており，多くの時間と労力を要することが課題となっている。また，精密水準器の校正を自動化する実用的な校正装置は国内に前例がなく，装置自体の校正方法も確立されていない。本研究では，精密水準器の校正工程を自動化し，校正時間の短縮および省力化を実現する日本初の汎用型全自動精密傾斜校正システムを開発した。さらに，レーザー干渉計を基準とした校正方法を構築し，多様な精密水準器に適用可能な汎用的校正システムの実現を目指した。レーザー干渉計を用いた評価により校正方法を確立するとともに，JQA校正済み精密水準器との比較評価により校正結果の妥当性を確認した。また，他社製精密水準器にも適用可能であることを確認し，本システムの汎用性を実証した。その結果，従来約3.5時間を要していた校正作業を約0.5時間に短縮し，約86％の時間削減を実現した。さらに，本システムは製品化および社会実装を達成し，精密計測分野における品質保証の高度化と生産性向上に貢献した。

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Shrinkage cavities in solder joints are often misidentified as cracks in automatic inspection systems, resulting in false positive detections. This study proposes a shrinkage cavity detection method that combines PatchCore and image classification using images acquired before heat shock testing. First, solder regions were extracted using SegGPT, and several preprocessing conditions were compared. PatchCore was then applied for primary anomaly detection, followed by secondary classification using ResNet50 to remove false positives. Experimental results showed that cropping the central solder region and subtracting the mean anomaly map improved image-level detection performance. Furthermore, the addition of secondary classification reduced the number of false positives from 27 to 19, improving Precision from 0.799 to 0.846 and F1-score from 0.881 to 0.897. The proposed method is expected to improve crack inspection accuracy by excluding shrinkage cavities detected before heat shock testing.

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日本の農業では，基幹的農業従事者の減少及び高齢化による労働力不足が課題となっている。これに対し，情報通信技術を用いたスマート農業技術が活用されている。一方，果樹栽培では経験に依存する作業が多く，機械化が十分に進んでいない。また，果樹栽培の年間労働時間は水稲栽培と比べて著しく長く，中でも整枝・剪定が占める割合は大きい。剪定作業は，果樹の生育や収量に影響を与える重要な作業であるが，熟練者の経験に依存しており，不慣れな作業者にとって実施が難しい。剪定前後の樹木形状を3次元データとして取得し，剪定された位置や量を定量化できれば，剪定技術の記録や教育に利用できると考えられる。そこで本研究では，剪定前後の複数視点画像を基にNeural Radiance Fields (NeRF)活用による3次元メッシュの生成を行い，剪定位置・剪定量の推定を行うことを目的とする。

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屋内ナビゲーションは，インフラの整備や専用アプリのインストールを必要とする場合が多く，特に一時的なイベント会場で，不特定多数の利用者へ展開することが難しい。本研究では，Webブラウザ上で動作する屋内ナビゲーションを提案し，実環境で評価した。実証実験の結果，平均絶対誤差は0.91 mとなり，一般的な屋内測位の精度基準である1 m以内を満たした。さらに，マップマッチングによる曲がり角でのドリフト補正が，測位精度の維持に寄与することを明らかにした。一方，補正が働かない長い直線区間では距離に伴って誤差が増大するため，75パーセンタイル誤差が1 mに達する17 mを限界長と定義し，各直線区間が限界長を超えないようにチェックポイント（正解位置に更新する地点）を配置する指針を導いた。本成果は，展示案内や災害時の避難誘導などにおいて，ブラウザ型屋内ナビゲーションの設計法として応用が期待される。

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スマートフォンを用いた屋内AR（拡張現実）ナビゲーションは、大規模施設において直感的な経路案内を提供する一方で、画面の視覚情報への過度な依存による危険な「歩きスマホ」を引き起こすという課題がある。この問題を軽減するため、本研究では3Dの視覚的経路案内とハプティック（触覚）フィードバック（スマートフォンの振動）を統合した、マルチモーダルな屋内ARナビゲーションシステムを提案する。本システムは空間トラッキングとジオフェンシングを活用し、進行方向への誘導キューや、端末が設定した角度以下に傾いた際（下を向きすぎた際）に通知する姿勢維持キューなど、状況に応じたハプティック通知を生成する。システムの有効性を検証するため、4名の参加者を対象に4つの条件（ARのみ、AR＋範囲内キュー、範囲内キューハプティックのみ、AR＋範囲外キュー）で、ナビゲーション効率、端末姿勢の変化、およびユーザーの主観評価を比較する実験を行った。実験の結果、ベースラインである「ARのみ」の条件（歩行速度 0.82m/s、Pitch角エラー率 13.44%）と比較して、ARとハプティック通知を組み合わせた条件では、通常の歩行速度（約0.81m/s）を維持したまま、Pitch角エラー率がAR+範囲内キューでは 9%、AR+範囲外キューでは 2%へと改善した。これは、ハプティック通知が画面への過度な注視を防ぎ、安全な歩行姿勢の維持に寄与することを示している。対照的に「ハプティックのみ」の条件では、歩行速度が著しく低下し（0.33m/s）、歩行軌跡も不安定になることが確認された。主観評価においても、全参加者がARとハプティックの併用方式を最も安全で実用的なアプローチとして支持した。本研究により、ハプティック支援を用いたARナビゲーションが、視覚的負荷を抑えた安全な屋内誘導の実現に大きく寄与する可能性が示された。

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多くの商用サービスロボットはメーカーのクラウドAPIを介して制御されており、内部の制御システムを変更せずに独自の人間配慮型安全機能やサービス拡張を実装することは困難である。本研究では、外付けセンシングとローカルエッジ処理の導入により、人間配慮型の安全監視とサービス拡張を実現する非侵襲型拡張方式LSCRx（Local Safety Companion Robot Extension）を提案する。配膳ロボットBellaBot Proに搭載したiPhone 12を用いて、ARKitによる自己位置推定と3次元ボディトラッキングを実行するプロトタイプを構築した。実験の結果、ロボット往復移動の復路において自己位置推定の累積ドリフトが人物位置の推定精度を著しく低下させることが分かった。しかし、基準点に基づく並進補正を適用することにより、人物位置の推定誤差を38.2%低減できることを示した。本結果は、経路に応じたドリフト補正と信頼度管理の必要性を示している。

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