日本記号学会第46回大会で講演を行いました（講演資料公開）
2026年7月11日に二松学舎大学 九段キャンパスにて開催された日本記号学会第46回大会 第1セッション「生命と目的の記号論」にて、「相互作用から目的が立ち上がるとき ～生命と目的の記号論へ向けたロボティクスと計算モデルからの話題提供～」と題した講演を行いました。 本講演では、認知発達ロボティクスと記号創発ロボティクスを背景に、集合的予測符号化（CPC）やア …
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🤖プロフィール
大阪大学大学院基礎工学研究科 准教授。
認知発達・記号創発ロボティクス、感情発達の計算論的モデリング、
ロボット学習、ヒューマンロボットインタラクションを専門とする。
学歴
博士（工学）
2013-04-01
2017-09-30
大阪大学大学院 工学研究科 知能・機能創成工学専攻
修士（工学）
2011-04-01
2013-03-31
大阪大学大学院 工学研究科 知能・機能創成工学専攻
学士（工学）
2009-04-01
2011-03-31
豊田工業高等専門学校 専攻科 電子機械工学専攻
興味・関心
認知発達ロボティクス
感情発達の計算論的モデリング
ヒューマンロボットインタラクション
記号創発ロボティクス
クオリア・意識の構成論的研究
ロボット学習（模倣学習・強化学習・LLM）
研究について
ロボットは感情をもつことができるのか？人間の心はどのように発達するのか？
私たちの研究グループでは、認知発達ロボティクスや記号創発ロボティクスの観点から、人間の感情発達の計算論的モデリング、能動的推論に基づくヒューマンロボットインタラクション、クオリア構造と情報構造の対応関係の解明、そして創造性のモデリングに取り組んでいます。さらに、模倣学習や強化学習による行動獲得、大規模言語モデル（LLM）や視覚言語モデル（VLM）といった基盤モデルを活用したロボットの行動計画とタスク遂行、マルチモーダル情報の統合に基づく身体性を伴った知能の構築など、ロボット学習を軸に知能の本質に迫る多角的な研究を展開しています。
お知らせ
日本赤ちゃん学会若手部会 若手研究セミナーにて招待講演を行います
2026年7月25日・26日に大阪大学豊中キャンパスにて開催される日本赤ちゃん学会若手部会「若手研究セミナー」にて、「予測的処理に基づく感情発達と親子間相互作用」と題した招待講演を行います。 本セミナーは、赤ちゃん学に関心をもつ若手研究者・実践者が分野をこえて出会い、学び合い、研究を育てるためのコミュニティづくりを目的とするもので、若手研究部会と理工学部会の …
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ロボティクス・メカトロニクス講演会2026（ROBOMECH2026）にて4件の発表を行います
ロボティクス・メカトロニクス講演会2026（ROBOMECH2026、2026年6月28日〜7月1日、福岡国際会議場）にて、研究室メンバーが以下の4件の発表を行います。
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研究テーマ
ロボット学習を基盤とした自律知能
模倣学習・強化学習・基盤モデルを通じて、実世界で自律的に振る舞うロボットを構築する研究群。概念学習・運動技能・行動計画・人ロボット協調を扱います。
構成論的手法による感情や意識の理解
計算モデルとロボットを通じて、感情・意識・創造性といった人間の心の働きを構成論的に理解する研究群。身体性・内受容感覚・記号創発システムを扱います。
研究プロジェクト
人とAIの共棲・共創 — Self Mirroring Twinsによる主体的社会創成
自己を写す「Self Mirroring Twins」との共棲を通じて、行動変容と主体的な社会創成を支えるAI基盤を構築する JST CREST プロジェクト。
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主要論文
TARAD: Task-Aware Robot Affordance-Centric Diffusion Policy Learned From LLM-Generated Demonstrations
タスクを意識したロボットアフォーダンス中心の拡散ポリシーを提案。ロボットのマニピュレーションタスクにおいて、アフォーダンスの概念を拡散モデルに統合することで、より適応的な行動生成を実現した。
Creative Agents: Simulating the Systems Model of Creativity With Generative Agents
生成エージェントを用いて創造性のシステムモデルをシミュレーションする研究。人間の創造的プロセスを計算論的に再現し、創造性がどのように発現するかを探究した。
LiP-LLM: Integrating Linear Programming and Dependency Graph With LLMs for Multi-Robot Task Planning
大規模言語モデル（LLM）と線形計画法・依存グラフを統合した、マルチロボットタスクプランニング手法を提案。LLMの自然言語理解能力と最適化手法を組み合わせることで、複雑なマルチロボット協調タスクの効率的な計画生成を実現した。
Active Inference Through Energy Minimization in Multimodal Affective Human-Robot Interaction
能動的推論のフレームワークに基づき、マルチモーダルな情動的ヒューマンロボットインタラクションにおけるエネルギー最小化アプローチを提案。ロボットが感情的な信号を能動的に推論・応答するメカニズムを実現した。