社会的文脈におけるWellbeing行動理解と支援のためのAI・脳画像・予測モデリングの総合的な研究

AI技術の急速な発展により、人とエージェントマシンが協働する社会的環境が現実のものとなりつつあります。このような時代において、人間の認知や行動を深く理解することの重要性がますます高まっています。

当研究室では、人とAIが協働する場面における認知負荷の軽減や意思決定への影響、さらにはAIがリーダー的役割を果たす状況下での人間の反応に注目し研究しています。また、自分自身の心の状態を客観的に認識し調整する能力、すなわち「メタ認知」の神経基盤を解明することにも取り組んでいます。また、認知機能の低下や心理的健康リスクを抱える高齢者、うつ症状を持つ方々のWellbeing向上への応用も視野に入れています。さらに、多文化圏のデータを活用した予測モデルの構築やマルチモーダル脳解析を通じて、社会的認知と健康の関連性についての理解を深め、新たな科学的知見の創出を目指しています。

論文

1. May Kristine Jonson Carlon, Julian Rodney Matthews, Yasuo Kuniyoshi, "A Bayesian Exploration on the Motivational and Behavioral Impacts of Chatbots in Language Learning", CHI EA '25: Proceedings of the Extended Abstracts of the CHI, 39, Pages1-7. (https://dl.acm.org/doi/10.1145/3706599.3720088)
2. Insights from Behavioral Experiments on Conformity in Human-AI Collaboration (AAAI2025, Accepted papers)