Our Sponsors
Describe the service and how customers or clients can benefit from it.
Describe the service and how customers or clients can benefit from it.
Describe the service and how customers or clients can benefit from it.
Describe the service and how customers or clients can benefit from it.
Describe the service and how customers or clients can benefit from it.
Describe the service and how customers or clients can benefit from it.
Core Research Questions
受賞
2025年8月30日
当研究室に所属するM2の坂井さんが2025年度山下記念研究賞を受賞しました。
研究成果
2025年8月20日
産業画像異常検知において、拡散モデルを用いた異常検知手法を提案し、世界最先端の性能を達成しました。また、ArXivにて研究成果を一般公開しました。
イベント
2025年8月8日
当研究室内で各自の研究を発表するポスターセッションを 実施しました。
論文採択
2025年7月25日
国際会議ICONIP2025に当研究室から2件の論文が採択されました。
受賞
2025年6月26日
M1の岡田さん（川上研）と長谷川がDICOMO2025で受賞しました。
About Us
長谷川研究室では、
モバイル・ユビキタス、人工知能に関する研究を行っています。
長谷川研究室では、福井大学工学部において
モバイル・ユビキタス、人工知能に関する研究を行っています。
About Us
長谷川研究室では、
モバイル・ユビキタス、人工知能に関する研究を行っています。
長谷川研究室では、福井大学工学部において
モバイル・ユビキタス、人工知能に関する研究を行っています。
Deep Learning
Gamification
機械学習の中でも特に深層なニューラルネットワークをDeep Learningと呼びます（厳密にはNNに限りませんが）．本研究室では，行動認識に特化した深層学習手法，表現学習手法の研究や，異分野横断の深層学習応用等，多くの深層学習研究を展開しています．
ゲームの応用に関するワードは，ゲーミング，シリアスゲーム，ゲーミフィケーション等と多岐にわたります．本研究室では，ゲームによるモチベーション支援や行動改善をテーマにシステム開発と利用時の効果検証に関する研究を行っています．
Context Awareness
Smartphone
Learning Support System
各種センサデバイスを装着した人，及びその周辺環境を認識する技術です．現実空間の情報は，何らかの手法でデジタル空間に認識させないとデータ処理ができません．本研究では人の行動認識に特に興味を持って様々な手法を研究しています．
多数のセンサが標準搭載されている．利用者が常に持ち歩いている．という利点を持った優秀なセンシングデバイスです．
本研究室では，これまでに紹介した諸技術を応用した，知的な学習支援システムの実現に関しても研究を行っています．例えば，英単語学習者の回答時間や視線の動きをもとに，どの程度自身を持って回答したか？を推定し，復習問題設定を効率化する技術の開発などを行っています．
Interaction
Machine Learning
Wearable Deivce
現実空間の情報を認識できる技術が確立できると，その技術を用いてコンピュータが人間をサポートすることができます．コンピュータが人間の行動を認識し，それに応じたサービスを返し，人間がそれに応じた行動を展開する．このように相互に作用し合うことをインタラクションと呼びます．本研究室では，新しいインタラクションの開発や，人間工学的有効性検証実験等を行っています．
Machine Learning
人工知能技術の一種であり，大量のデータから予測や識別を行うモデルを構築することができます．本研究室では，センシングデバイスの開発からデータ計測，データの分析までの一通りの流れを実施しています．
機械学習の中でも特に深層なニューラルネットワークをDeep Learningと呼びます（厳密にはNNに限りませんが）．本研究室では，行動認識に特化した深層学習手法，表現学習手法の研究や，異分野横断の深層学習応用等，多くの深層学習研究を展開しています．
機械学習の中でも特に深層なニューラルネットワークをDeep Learningと呼びます（厳密にはNNに限りませんが）．本研究室では，行動認識に特化した深層学習手法，表現学習手法の研究や，異分野横断の深層学習応用等，多くの深層学習研究を展開しています．
着用可能なデバイスということで近年流行を見せているデバイスです．リストバンド型やメガネ型が主流であり，日常に溶け込むセンシングが可能です．
着用可能なデバイスということで近年流行を見せているデバイスです．リストバンド型やメガネ型が主流であり，日常に溶け込むセンシングが可能です．
Deep Learning
Gamification
機械学習の中でも特に深層なニューラルネットワークをDeep Learningと呼びます（厳密にはNNに限りませんが）．本研究室では，行動認識に特化した深層学習手法，表現学習手法の研究や，異分野横断の深層学習応用等，多くの深層学習研究を展開しています．
ゲームの応用に関するワードは，ゲーミング，シリアスゲーム，ゲーミフィケーション等と多岐にわたります．本研究室では，ゲームによるモチベーション支援や行動改善をテーマにシステム開発と利用時の効果検証に関する研究を行っています．
各種センサデバイスを装着した人，及びその周辺環境を認識する技術です．現実空間の情報は，何らかの手法でデジタル空間に認識させないとデータ処理ができません．本研究では人の行動認識に特に興味を持って様々な手法を研究しています．
Smartphone
多数のセンサが標準搭載されている．利用者が常に持ち歩いている．という利点を持った優秀なセンシングデバイスです．
本研究室では，これまでに紹介した諸技術を応用した，知的な学習支援システムの実現に関しても研究を行っています．例えば，英単語学習者の回答時間や視線の動きをもとに，どの程度自身を持って回答したか？を推定し，復習問題設定を効率化する技術の開発などを行っています．
Learning Support System
Interaction
現実空間の情報を認識できる技術が確立できると，その技術を用いてコンピュータが人間をサポートすることができます．コンピュータが人間の行動を認識し，それに応じたサービスを返し，人間がそれに応じた行動を展開する．このように 相互に作用し合うことをインタラクションと呼びます．本研究室では，新しいインタラクションの開発や，人間工学的有効性検証実験等を行っています．
Machine Learning
機械学習の中でも特に深層なニューラルネットワークをDeep Learningと呼びます（厳密にはNNに限りませんが）．本研究室では，行動認識に特化した深層学習手法，表現学習手法の研究や，異分野横断の深層学習応用等，多くの深層学習研究を展開しています．
Wearable Deivce
着用可能なデバイスということで近年流行を見せているデバイスです．リストバンド型やメガネ型が主流であり，日常に溶け込むセンシングが可能です．
Deep Learning
機械学習の中でも特に深層なニューラルネットワークをDeep Learningと呼びます（厳密にはNNに限りませんが）．本研究室では，行動認識に特化した深層学習手法，表現学習手法の研究や，異分野横断の深層学習応用等，多くの深層学習研究を展開しています．
Recent News
Gamification
ゲームの応用に関するワードは，ゲーミング，シリアスゲーム，ゲーミフィケーション等と多岐にわたります．本研究室では，ゲームによるモチベーション支援や行動改善をテーマにシステム開発と利用時の効果検証に関する研究を行っています．
Recent News
Latest News
受賞
2025年8月30日
当研究室に所属するM2の坂井さんが2025年度山下記念研究賞を受賞しました。
研究成果
2025年8月20日
産業画像異常検知において、拡散モデルを用いた異常検知手法を提案し、世界最先端の性能を達成しました。また、ArXivにて研究成果を一般公開しました。
イベント
2025年8月8日
当研究室内で各自の研究を発表するポスターセッションを実施しました。
論文採択
2025年7月25日
国際会議ICONIP2025に当研究室から2件の論文が採択されました。
受賞
2025年6月26日
M1の岡田さん（川上研）と長谷川がDICOMO2025で受賞しました。
受賞
2025年8月30日
当研究室に所属するM2の坂井さんが2025年度山下記念研究賞を受賞しました。
研究成果
2025年8月20日
産業画像異常検知において、拡散モデルを用いた異常検知手法を提案し、世界最先端の性能を達成しました。また、ArXivにて研究成果を一般公開しました。
イベント
2025年8月8日
当研究室内で各自の研究を発表するポスターセッションを実施しました。
論文採択
2025年7月25日
国際会議ICONIP2025に当研究室から2件の論文が採択されました。
受賞
2025年6月26日
M1の岡田さん（川上研）と長谷川がDICOMO2025で受賞しました。
受賞
2025年8月30日
当研究室に所属するM2の坂井さんが2025年度山下記念研究賞を受賞しました。
研究成果
2025年8月20日
産業画像異常検知において、拡散モデルを用いた異常検知手法を提案し、世界最先端の性能を達成しました。また、ArXivにて研究成果を一般公開しました。
イベント
2025年8月8日
当研究室内で各自の研究を発表するポスターセッションを実施しました。
論文採択
2025年7月25日
国際会議ICONIP2025に当研究室から2件の論文が採択されました。
受賞
2025年6月26日
M1の岡田さん（川上研）と長谷川がDICOMO2025で受賞しました。
Context Awareness
Recent News
Context Awareness
Smartphone
Learning Support System
各種センサデバイスを装着した人，及びその周辺環境を認識する技術です．現実空間の情報は，何らかの手法でデジタル空間に認識させないとデータ処理ができません．本研究では人の行動認識に特に興味を持って様々な手法を研究しています．
多数のセンサが標準搭載されている．利用者が常に持ち歩いている．という利点を持った優秀なセンシングデバイスです．
本研究室では，これまでに紹介した諸技術を応用した，知的な学習支援システムの実現に関しても研究を行っています．例えば，英単語学習者の回答時間や視線の動きをもとに，どの程度自身を持って回答したか？を推定し，復習問題設定を効率化する技術の開発などを行っています．
Interaction
Machine Learning
Wearable Deivce
現実空間の情報を認識できる技術が確立できると，その技術を用いてコンピュータが人間をサポートすることができます．コンピュータが人間の行動を認識し，それに応じたサービスを返し，人間がそれに応じた行動を展開する．このように相互に作用し合うことをインタラクションと呼びます．本研究室では，新しいインタラクションの開発や，人間工学的有効性検証実験等を行っています．
Machine Learning
人工知能技術の一種であり，大量のデータから予測や識別を行うモデルを構築することができます．本研究室では，センシングデバイスの開発からデータ計測，データの分析までの一通りの流れを実施しています．
機械学習の中でも特に深層なニューラルネットワークをDeep Learningと呼びます（厳密にはNNに限りませんが）．本研究室では，行動認識に特化した深層学習手法，表現学習手法の研究や，異分野横断の深層学習応用等，多くの深層学習研究を展開しています．
着用可能なデバイスということで近年流行を見せているデバイスです．リストバンド型やメガネ型が主流であり，日常に溶け込むセンシングが可能です．
Latest Publications
Latest Publications
Pickup Research
Affiliation
