創る、使う、便利にするための技術を考える

コンテンツは私たちの生活を豊かにしてくれます． その中でも，人とのやりとりによって提供されるインタラクティブコンテンツは，利便性や快適性だけではなく，感動や喜びなど，さまざまなポジティブな要因を与えてくれます．そのため，最近，利用される機会がますます増えてきています．

人との関係を考える

コンテンツは，ディスプレイ装置などの適切な出力装置を介して人に提示され，人はまた何らかの意図を適切な入力装置を介してコンピュータに与えることによって，コンテンツをより深く理解して利用できるようになり，また楽しむこともできます． このようなコンピュータ上のコンテンツと人の間のインタラクションを経ることによって，人は満足感や幸福感をより高めることができます．

世の中で活用してもらう方法を考える

さらに，コンテンツは必ずしも1人で利用するものではなく，複数の人との作業で利用したり，皆で一緒に楽しむ事も多くあります． その質は，周りの空間的要素によっても影響を受けることがあります． そこで私たちは，人，コンピュータ上のコンテンツ，入出力装置やインタラクションに加えて，それらを取り巻く空間までも考慮して，インタラクティブコンテンツに関する研究を進めています．また，このようなデジタル型のコンテンツに限らず，従来型のアナログコンテンツでも，さまざまな工夫でインタラクティブ性を付加して，コンテンツとしての魅力を増そうとする試みも見られます．私たちは，このように幅の広いインタラクティブコンテンツの研究を進めています.

Topics

• 2026年6月1日

  米国University of Notre DameのShiyu Shi 先生が来られご講演をしていただきました．ご講演の演題は，「From Trade-offs to Talk: Enabling Speech-Driven Healthcare with LLMs」でした．

  

  

• 2026年5月25日

  研究者に迫るドキュメンタリー風映像コンテンツシリーズ「通研人」の最新作に，北村喜文教授が登場しました．

  

• 2026年5月18日

  日本科学未来館（Miraikan）アクセシビリティラボ研究員で，本学 電気通信研究所 サイバー＆リアルICT学際融合研究センター 学術研究員のXiyue WangさんにDEI （Diversity, Equity, and Inclusion）セミナーの講演をしていただきました．

  

  

  

• 2026年5月9日

  北村 喜文 教授 が仙台メディアテーク1階オープンスクエアで開催された東北文化学園大学フォーラム 2026「VRとAIがつくる豊かな暮らしを考える」のシンポジウムで，キーノートレクチャーを行いました．演題は「未来の生活を豊かにするVRインタラクション」でした．

• 2026年4月16-17日

  徐 泓玥 / (Hongyue Xu) さんと, 佐々木 涼 さんが ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）研究分野のトップカンファレンスであるCHI 2026にて, 採択されたそれぞれの論文について口頭発表を行いました. 発表内容は以下の通りです.

  • 徐 泓玥 さん
    EyeXRciser: Guiding Eye Exercises without Task Interruption in Virtual Workspaces

  

  

  • 佐々木 涼 さん
    Screen-Directed Stretching: Supporting Ergonomic Neck Stretching in XR Workspaces

  

  

• 2026年4月8-11日

  谷 林 助教は, IEEE International Symposium on Biomedical Imaging（ロンドン開催）に参加し, AI for Scienceに関する最新の研究成果を発表しました. 本会議は, 生体イメージング分野における代表的な国際会議の一つであり, 多くの先端的研究が報告されています. 本発表では, 電子顕微鏡データを活用した創薬支援に向けたAI技術について紹介しました.
  発表内容は以下の2件です. ：

  1. Toward Efficient End-to-End VEM Processing Using a Unified Agent on GPUs and NPUs
      電子顕微鏡解析における一連の処理（ファイル管理, スティッチング, レジストレーション, インペインティング, スライス復元など）を統合的に管理するAIエージェントを提案しました. GPUクラウド環境上での並列処理に最適化されており, 従来の手動ワークフローと比較して最大10倍の高速化を実現しています.
  2. Detection over Segmentation: A New Approach for Multi-Particle Picking in 3D Real-World CryoET
      実環境におけるクライオ電子線トモグラフィー（cryo-ET）データに対し, 高精度かつ自動的に粒子を検出する新しいAI手法を提案しました. 従来のセグメンテーションベース手法に代わる新しいアプローチとして, 効率性と精度の両立を実現しています.

  また, 「Exploring Foundation Models in Medical Image Analysis: Applications, Challenges, and Uncertainties」において招待講演を行い, 医療分野における基盤モデルの課題とその解決に向けた独自のアプローチを紹介しました. さらに, fMRIなどの脳イメージングに対するAI解析の最新の進展についても報告しました.