日常の心身のデータ活用⇒感染症・認知症など病気の早期診断支援

簡易かつ詳細に日々の痛み情報を定量的に記録

⇒医者患者間・家族間の状態把握の円滑化・データを蓄積し処方・リハビリに活用

⇒収集したデータを機械学習に活用し様々な応用へ

LLMを活用したHIV感染者の早期診断

特定の問診だけではHIVと一般疾患の識別が難しいという課題に対し、日常会話から患者の特徴（話し方・語彙の傾向など）をLLM（大規模言語モデル）で検知する手法を追究しています。公開情報とLLMを活用した合成データにより、学習データ不足という壁を乗り越えます。

助成

2024～2026年度　厚生労働省科学研究費補助金エイズ対策政策研究事業 研究課題「HIV感染症の外来診療の提供体制の改善のための研究」 （研究代表者：順天堂大学医学部総合心療内科 内藤俊夫教授、研究分担者：坂本真樹　他）

2024～2028年度　高度医療人材養成拠点形成事業（高度な臨床・研究能力を有する医師養成促進支援）グローバルAGI総合診療・感染症研究・教育推進事業 （研究代表者：順天堂大学医学部総合心療内科 内藤俊夫教授、研究分担者：坂本真樹　他）

オノマトペで認知症を早期発見・予防する

認知機能が低下すると「濡れたトマトの水滴とトマト本体の区別がつかない」など、視覚による質感認知が障害されます。「ふわふわ」「つるつる」などのオノマトペを使って質感を回答するだけで、認知症の兆候を検知するシステムを開発しています。

助成

2022年～2024年度，科学研究費補助金・基盤研究（B），「質感認知能力の低下をオノマトペで検知することによる認知症早期診断と予防」（研究代表・坂本真樹、研究分担：順天堂大学医学部脳神経外科中島円准教授）

認知症早期診断＆予防ゲームアプリ

「画像に写るモノを触るとどんな手触りがしそうか」をオノマトペで選択回答するだけ

• 広く一般の人も楽しめるコンテンツを含む
• 画像の質感をオノマトペで回答することで早期認知症可能なテスト
• 質感画像は生成AIを活用して随時入れ替えしながらトレーニング

順天堂大学と連携し認知症診断への有効性評価

⇒Frontiers in Aging Neuroscience Frontiers in Artificial Intelligence に論文掲載

助成

2025～2027年度　科学研究費補助金・基盤研究(B),「画像の質感をオノマトペで回答すると早期認知症診断と予防ができる生成AI活用システム」（研究代表・坂本真樹、研究分担：順天堂大学医学部脳神経外科中島円准教授）

見たものの質感をオノマトペで表現する感性AI開発

AIが苦手とする「質感」の表現に、オノマトペ（擬音語・擬態語）を活用します。たとえば下のような繊維の画像を見ると、「ごわごわ」「ざらざら」といった印象が浮かぶでしょう。

繊維・ガラス・金属・プラスチック・水・葉・革・紙・石・木の10カテゴリー、1,946枚の画像に対し、100名の被験者が表現した30,138語のオノマトペをデータとして学習。深層畳み込みニューラルネットワークにより、画像を見ただけで「つるつる」「ちくちく」といった質感表現を確率的に出力するモデルを構築しています。人によって異なる質感印象の「曖昧さ」を考慮した学習が、このシステムの最大の特徴です。

論文

Koichi Yamagata et al., Computer Vision System for Expressing Texture Using Sound-Symbolic Words, Frontiers in Psychology, 12(654779), 2021.

物理特性と感性が融合するプラットフォームへ

坂本研究室発のスタートアップ「感性AI株式会社」と連携し、素材の感性価値を定量化するプラットフォームサービス「感性マテリアルプラットフォーム」を提供しています。DIC株式会社との協業によるβ版を2023年8月にリリース。物理的な素材データと人間の感性評価を統合し、製品開発・素材選定を科学的に支援します。

AIが空気を読む空間 — FUWAKIRA

会話の「雰囲気」をAIがリアルタイムに推定し、映像・音楽・香りの提示を自律制御することで、ストレス緩和・共感促進・知的生産性向上を目指す快適空間システムです。音声・テキスト・生体情報などマルチモーダルなデータを統合し、会話参加者のウェルネス状態を推定します。2019年に企業オフィスへの1号機納品を実現。産学連携共同研究として継続的に発展中です。

KANSEI-PositioningMap

KANSEI-PositioningMapなら商品のカテゴリ、名前、印象の３つの要素を用意するだけで ＯＫ！ポジショニングマップをＡＩが自動で作成します。

研究室で作成した
オノマトペマップ

助成

2015-2019年度JSPS科研費真学術領域「多元質感知」の助成により，NTTコミュニケーション科学基礎の渡邊淳司さんと推薦し， 上條桂子さんに編集を，溝端貢さんにデザインを依頼し，作成しました(http://www.shitsukan.jp/ISST/)

論文

清水祐一郎、土斐崎龍一,坂本真樹：オノマトペごとの繊細な印象を推定するシステム,人工知能学会論文誌、29(1),21-52(2014)

2014年度人工知能学会論文賞受賞論文 (https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/29/1/29_E-DSD414/_article/-char/ja/)

Ryuichi Doizaki, Junji Watanabe, Maki Sakamoto: Automatic Estimation of Multidimensional Ratings from a Single Sound-symbolic Word and Word-based Visualization of Tactile Perceptual Space, IEEE Transactions on Haptics, 10(2), 173-182.DOI:10.1109/TOH.2016.2615923(2017)

Maki Sakamoto, Junji Watanabe:Visualizing Individual Perceptual Differences Using Intuitive Word-based Input, Frontiers in Psychology, 10(1108), 1-8. DOI:10.3389/fpsyg.201901108(2019)

質感シミュレータ

AI技術 Neural Style Transferを応用し，現行の製品画像をアップロードし、画面上で様々な質感に変換することができます。