センシングとAIで、実世界を理解し、働きかける。
実世界には、さまざまな物理現象や、人・モノ・環境の相互作用の中に、まだ十分に活用されていない多くの情報が存在します。私は、それらに潜む情報を読み解き、空間や環境を理解する研究に取り組んでいます。
About Me
東京大学大学院工学系研究科 電気系工学専攻 川原研究室 特任助教。2021年に北海道大学大学院情報科学研究科にて杉本雅則教授の指導のもと博士（情報科学）を取得しました。現在は、屋内測位・空間センシングと建物インテリジェンスを主な研究テーマとしています。
私の関心は、既存の見方にとらわれず、これまで十分に利用されてこなかった現象や相互作用に、新たな情報としての価値を見いだすことにあります。従来はノイズや制約と考えられてきたものも、見方を変えることで実世界を理解する手がかりになります。信号処理、物理モデル、AIを組み合わせながら、そこに潜む情報を引き出すセンシング技術を研究しています。
近年はさらに、センシングによって得られた情報をAI/LLMによる環境理解や意思決定へとつなげ、実世界へ働きかける知能システムへと研究を展開しています。
これまでに、IEEE論文誌をはじめとする主要工学系ジャーナルや、ACM SenSys、BuildSys、IEEE PerComといったトップ国際会議で研究成果を発表し、情報処理学会論文誌 論文賞やIEEE IPIN Best Paper Awardを受賞しています。現在は、JST ACT-X研究代表、科研費 基盤研究(B)研究代表、基盤研究(A)研究分担として研究を推進しています。
共同研究、技術相談、講演等のご相談を歓迎しています。屋内測位、空間センシングを中心に、建物インテリジェンスや、センシング・実世界システムへのAI/LLM活用などにご関心のある方は、murakami<at>akg.t.u-tokyo.ac.jpまでご連絡ください。
News
- 大学見本市2026～イノベーションジャパンに出展します。屋内測位技術について紹介します。 大学見本市2026 Project
- DICOMO2026 UBI統一テーマセッションにて、招待講演「AI 時代の屋内測位：計測から空間の物理理解へ」を行いました。 DICOMO2026 Project
- 科研費 基盤研究(B)に採択されました。移動ロボットの死角センシングに取り組みます。 KAKEN
研究テーマ
私は、実世界の現象や人・モノ・環境の相互作用に潜む情報を読み解き、空間や環境を理解する研究に取り組んでいます。現在は、反射や伝搬を活用した『屋内測位・空間センシング』と、センシング・AI・制御を統合した『建物インテリジェンス』を中心に研究を進めています。
屋内測位・空間センシング Indoor Localization / Spatial Sensing
音・電波・光などの反射や伝搬に含まれる情報を読み解き、人やロボットの位置、空間の状態を捉えるセンシング技術を研究しています。特に、従来はノイズや誤差要因とされてきた反射波を新たな情報源（仮想アンカー）として積極的に活用し、幾何・物理モデルとAIによる学習の両面から、高精度と頑健性を両立する次世代の屋内測位技術の実現を目指しています。
音響を中心に、可視光、UWB、BLE、IMUなど幅広いセンシング技術を扱い、ロボット・ドローントラッキングへと対象を広げています。さらに現在は、これまで培ってきた反射・伝搬情報の活用を発展させ、極めて少ないインフラで成立する屋内測位にも取り組んでいます。
建物インテリジェンス Building Intelligence
建物の中では、人・環境・設備が互いに影響しながら絶えず変化しています。こうした人・環境・設備の相互作用をセンシングとAIによって読み解き、建物やそこで過ごす人の状態を理解する「建物インテリジェンス」の研究に取り組んでいます。
IoTセンシングやロボティクスによる環境計測から、LLMによる人や環境の理解、強化学習による空調制御まで、センシング・AI・制御を横断し、実世界を理解して働きかける知能システムの実現を目指しています。