ResearchTopics-ja – KISLAB-感性情報システム研究室 https://www.kis.kansai-u.ac.jp Where Kansei meets Engineering Thu, 17 Jul 2025 12:44:58 +0000 ja hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.4 https://www.kis.kansai-u.ac.jp/wp-content/uploads/2018/03/cropped-Logo3-32x32.png ResearchTopics-ja – KISLAB-感性情報システム研究室 https://www.kis.kansai-u.ac.jp 32 32 感性ロボット https://www.kis.kansai-u.ac.jp/research-topics-ja/kansei-robot/ Thu, 06 Jul 2023 07:06:37 +0000 https://www.kis.kansai-u.ac.jp/?p=2414
HCI Lab Research Topic: 感性ロボット

賢いロボットよりも，生き物らしいロボットを！

近年，ロボットが身近な存在となってきています．特に，ソニー株式会社の「AIBO」や，ソフトバンク株式会社の「Pepper」のようなコミュニケーションロボットも注目されています．これらのロボットは人間の言葉などに反応し，ジェスチャーや感情表出，発話によって私たちを楽しませてくれます．しかし，これらロボットは私たちの生活に十分に普及しているとは言えません．発売当初はその珍しさから注目されましたが，次第に人気を失いつつあります．なぜコミュニケーションロボットはその地位を確立できなかったのでしょうか？
理由の一つとして，ロボットが機械的・単純であったりすることで，ユーザがすぐに飽きてしまうということが考えられます．そこで，人間や動物のような感性を理解し身に付けた，生き物らしい振る舞いをするロボットの存在が重要となります．

多様なコミュニケーションロボット達
多様なコミュニケーションロボット達

感情を持ったロボット

本研究室では「感情」というキーワードに着目した研究を行っています．「感情」は，人間が生まれながらに持つ重要な要素であり，人間同士がコミュニケーションを取る際にも非常に重要な役割を果たします．そのため，感性を理解し人と仲良くなれるロボットには，「感情」という機能が必要になります．

こうした生き物らしい「感情」を生み出す機能の有無こそが人やロボットの大きな違いを生み出します．つまり，ロボットに「感情」を持たせることで，ロボットは人間にとって親しみ深い存在になることができるのです．

ロボットも成長する？

「感情生成モデル」とは，ロボットが何らかの刺激を受けた時，どのような感情を生み出すのかを決定するシステムを指します．世界中の研究者がロボットの感情生成モデルについて研究していますが，それらの研究のほとんどは複雑で多数の感情を予め持つロボットが刺激に対して如何にうまく感情を選択するかに着目しています．

本研究室では，生き物の「発達」という新しいポイントに着目して感情生成モデルを構築しています．人が成長する過程で徐々に感情が発達していく様子をロボットにも与えることで，より生き物らしい感情生成を目指しています．

SonyのAibo
ロボットの感情発達

欲求を持つロボット

また，眠気や空腹などの「生理的要因」や「欲求」といった生き物が生まれつき持つものに着目した研究も行っています．実際の生き物は， 空腹や食事に対する欲求から「苛立ち」や「怒り」などの強い感情を感じる場合があります．そのため，これらの要素も感情と深い関係を持っているのです．

不完全なロボット

さらに，ロボットの人間らしさを向上させるために，言い淀んだり悩んだり等の不完全な動作を行わせる研究も行っています．従来のロボットは，指示された動作や発話を淡々と実行する性質を持つため，人間らしい行動をしているとは言えません．このままではユーザはロボットが機械的に見えてしまい親しみを持つことが難しく，長期的な利用を促すことができません．そこで，ロボットに敢えて不完全な動作を演出させることで，人間がロボットに対して親しみやすさを抱きやすくなることを目指しています．

本研究室ではこれまで，感情生成モデルを提案・構築し，数値シミュレーションを重ねて特徴分析や改善を行ってきました．

今後，ロボットへモデルを実装し実際の人間とのコミュニケーションを行っていくことで，新たな知見を獲得し，より生き物らしいロボットの感情表現を生み出せることに期待が集まっています．

関連研究紹介

ユーザの嗜好に応じて心理的距離を調整する会話制御モデルに関する研究

ユーザの嗜好に応じて心理的距離を調整する会話制御モデルに関する研究

本研究では，ポライトネス理論に基づき，人間とロボットの会話における「距離感」を動的に調整することで，より人間に近い対話を可能にする計算モデルを提案しています．従来ロボットの一般的で静的な会話スタイルでは，親密さのレベル変化に適応できず，機械的であると感じられる一因となっています．そこで本モデルは，日本語の対話文脈における「言語的ポライトネスマーカー」と「会話ストラテジー」を系統的に操作することで，ロボットと人間の心理的距離を実現しています．本研究は，日本語のコミュニケーションのように社会的距離が言語的に形式化されている文脈におけるデザインへの示唆を提供することで、HCI分野に貢献できます．また，会話エージェントが人間の社会的期待に沿った，より自然かつ文脈を考慮したインタラクションを実現する方法について，理解を深めることが期待できます．

感情伝搬を考慮したロボット集団との観戦による臨場感演に関する研究

感情伝搬を考慮したロボット集団との観戦による臨場感演出に関する研究

本研究では，ロボットとのコミュニケーションにおける「非言語情報」に注目し，感情伝播により感情を変化させることで臨場感を誘発するロボット群を用いた仮想スポーツ観戦環境を提案しています．近年，2020年に世界的に発生したCOVID-19の流行をきっかけに，様々なスポーツ観戦方法が注目されるようになっています．しかし，従来の観戦手法では，現地で行われるコミュニケーションを再現することができず，臨場感が得られません．そこで本システムでは，感情伝播モデルによって動的に感情を表現できるようにプログラムされたロボット群を配置しています．本研究により，感情伝搬のニュアンスや個人の嗜好に対応することで，システム利用者の没入感や満足度の向上が期待できます．

参考文献

Miho Harata, Masataka Tokumaru, “An emotion generation model with growth functions for robots”, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.17, No.2, pp.335-342, 2013-03.

永野 裕美，徳丸 正孝，“発達機能を持つロボットにおける長期的なインタラクションによる感情分化の検証”，日本知能情報ファジィ学会 第29回ファジィシステムシンポジウム，MC3-1，pp.123-128，2013-09（大阪）．

木下 晶介，竹之内 宏，徳丸 正孝，“対話者を考慮した反応を行うロボットの感情生成モデル”，日本知能情報ファジィ学会 第30回ファジィシステムシンポジウム，TA1-4, pp.342-347, 2014-09（高知）．

山本 楓真，アイエドゥン エマヌエル，徳丸 正孝，”感情伝播を考慮したロボット集団との観戦による臨場感演出の検証”, 日本知能情報ファジィ学会 第34回ソフトサイエンス・ワークショップ，4-2，2024-03（金沢）．

Akira Inaba, Emmanuel Ayedoun, Masataka Tokumaru, “Adaptive Psychological Distance in Japanese Spoken Human-Agent Dialogue: A Politeness-Based Management Model”, The 15th International Workshop on Spoken Dialogue Systems Technology, 2025-05 (Bilbao, Spain) (to appear).

]]> 感性検索システム https://www.kis.kansai-u.ac.jp/research-topics-ja/kara-main/ Thu, 06 Jul 2023 06:57:13 +0000 https://www.kis.kansai-u.ac.jp/?p=2411
HCI Lab Research Topic: 感性検索システム

ユーザの嗜好を考慮する感性検索！

現在では，欲しい情報があればインターネットでキーワード検索をすることで簡単に情報を得ることができます．しかし，hitする情報量は膨大でその中から本当に自分が欲しい情報を見つけるのは困難です．例えば，ファッショングッズをインターネットで買おうとしてもhitする件数が多く，すべての商品を一つ一つ見て，自分の嗜好に合う商品を見つけることは非常に大変な作業です．本研究室では，このような問題を解決するために，ユーザの嗜好を考慮し欲しい情報を的確に検索できる感性検索システムの開発に取り組んでいます．

感性検索システムの実現

感性検索といってもはじめからユーザの感性を理解して的確に欲しい情報の検索をすることはできません．感性検索を行うにはコンピュータにユーザの感性を学習させる必要があります．それではコンピュータがどのように人の感性を理解するのでしょうか？例として，ユーザの衣服の好みを学習する場合について考えてみましょう．

システムのイメージ
ユーザの嗜好を学習する流れ

まず，ある衣服に対してユーザとコンピュータはそれぞれ評価します．このとき，コンピュータは衣服が人に印象を与えると考えられる要因（色，模様，形状等）をもとに評価します．そして，コンピュータとユーザの評価の差をもとにコンピュータはユーザの嗜好を学習します．これらの手順を繰り返すことで，コンピュータはユーザの感性を理解することができ，ユーザの評価に影響する衣服の要因も理解することができます．

人の感性は大変複雑なため，完璧に人の感性を理解するまでには至っていません．本研究では，より良い人の感性の学習法の構築，キーワード検索より便利で画期的な検索システムである感性検索システムの開発にチャレンジしています．

関連研究紹介

感性検索エージェントと生成AIを組み合わせたイラスト生成システムに関する研究

感性検索エージェントと生成AIを組み合わせたイラスト生成システムに関する研究

本研究は、近年めざましい発展を遂げている生成AIの実用化に焦点を当てています。従来、イラストを1から制作することは非常に労力のかかる作業です．そこで，本研究では，感性検索エージェントと生成AI を組み合わせたイラスト生成システムを提案しています．これにより，ユーザの嗜好を学習して高品質なイラストを生成可能になります．また，本システムの生成モデルであるStableDiffusion がもつ拡張機能のControlNetを用いることで，ユーザが描いた線画画像をベースとしたイラスト生成を可能にしています．これらの技術の組み合わせによって，ユーザの好みに合う生成の制御をしつつ，高品質なイラストを短時間で生成可能が期待されます．

優越構造を形成する感性検索エージェントを用いた商品推薦システムに関する研究

商品推薦システムのイメージ

本研究では，ユーザーの選択を促進する推薦システムを提案しています．近年，オンラインショッピングサイトでの推薦システムの利用が大幅に増加しています．しかし，従来の推薦システムは類似製品を提案することが多く，ユーザーの意思決定を困難にしたり，購入後の満足度を低下させる可能性があります．本システムは，ユーザーの好みから製品属性の重要度を計算し，製品の評価値を算出します．提案システムは，ユーザーの選択情報を基に好みを把握する「好み取得段階」と，最終的な製品選択を行う「最終意思決定段階」の2段階で構成されます．最終意思決定段階では，ドミナンス構造化プロセスを適用したテキストをユーザーに提示し，製品選択を促進します．実験の結果，提案システムがドミナンス構造化プロセスを通じて選択を効果的に促進することが確認されました．この研究により，ユーザーの購入時の迷いを軽減し，最終的な選択をよりスムーズに行えるようになることが期待できます．また，ユーザーが自身の好みに合った製品を自信を持って選択できるようになることで，購入後の満足度向上にも繋がると考えられます．

参考文献

Takaki Urai, Masataka Tokuamaru, “User Kansei Clothing Image Retrieval System”, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.18, No.6 pp. 1044-1052, 2014-11.

*Yuka Nishimura, Hiroshi Takenouchi, Masataka Tokumaru, “Extracting Preference Rules Using Kansei Retrieval Agents with Fuzzy Inference”, International Journal of Affective Engineering, Vol.21, No.3, pp.181-190, 2022-0

Yuya Tsubokura, Emmanuel Ayedoun, Hiroshi Takenouchi, Masataka Tokumaru, “Combining Kansei Retrieval and GAN to Foster Personalized Illustration Generation”, The 24th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, TM1-2, pp.6-11, 2023-12 (Gwangju, Korea).

Tetsuaki Togo, Emmanuel Ayedoun, Hiroshi Takenouchi, Masataka Tokumaru, “Product Recommendation System That Promotes Selection Using Dominance Structuring Process”, 10th International Conference on Kansei Engineering and Emotion Research 2022 (KEER2024), OAA-0035, pp.243-252, 2024-11 (Taichung, Taiwan).

]]> 健康運動支援システム https://www.kis.kansai-u.ac.jp/research-topics-ja/health-exercise-support-system/ Thu, 06 Jul 2023 06:56:18 +0000 https://www.kis.kansai-u.ac.jp/?p=2417
HCI Lab Research Topic: 健康管理システム

ユーザの健康をサポート！

現代社会では，生活習慣病が危険視されています．特に，様々な生活習慣病の原因とされる肥満の問題を解決することが注目されています．任天堂のWiiFitなど，手軽に家庭で行える運動機器が普及することによって人々は比較的簡単に健康管理が可能になりました．また，スマートフォンのセンサを利用したアプリケーションでは，消費したカロリーや，ユーザの体重の変化などを記録することができます．さらに，腕などに装着するウェアラブルデバイスを利用することにより，より精密にユーザの情報を計測，記録することが可能になりました．しかし，既存のアプリケーションには，ユーザ個人のライフスタイルに合わせた食事や運動を提案するものはありません．
本研究では，健康管理の一つとして運動と食事に着目し，これらをユーザ個人に合わせて提案する健康管理システムの開発を行っています．

健康運動支援システムの概要

下図は，健康管理システムの概要を表しています．システムは，ユーザの身体情報から目標に合わせた運動や食事の提案を行います．この際，健康管理のモチベーションを維持するために，ユーザの好みの食事や運動を提案することを想定しています．

システムのイメージ
システムの概要図

ユーザに運動を提案するシステム

ユーザに合った運動量を満たす運動を提示するシステムについて紹介します．このシステムの目的は，様々な運動を組み合わせて，ユーザが目標とする運動強度の運動メニューを提示することです．しかし，毎日同じような運動メニューを薦められると，ユーザの運動へのモチベーションが削がれてしまうかもしれません．そこで本研究では，フィットネスクラブで一般的に用いられる運動約200種類を用いて，様々なバリエーションのメニューを提示するシステムの検討を行いました．

システムのイメージ
バリエーションに富んだ運動メニュー

上記のシステムは，コンピュータ上でシミュレーションを行った結果，有効性を確認することができました． 今後は，運動提案システムと合わせた食事の提案や，ウェアラブル端末を使って楽しく健康管理ができるシステムの構築を目指していく予定です．

関連研究紹介

集団運動の意欲向上を促すハーモニー生成システム

イラスト生成システムのイメージ

本研究では、グループエクササイズのモチベーションを高めるためのハーモニー生成システムを提案しています。このシステムは、複数ユーザーの動きに基づいて音を生成し、個々の音を重ね合わせることで協調的な音楽演奏を可能にします。さらに、ユーザー間の音生成のタイミングのずれを補正することにより、ハーモニーの生成を支援します。実験では、サウンド生成と補正の有無、および補正の度合いを変化させながら、参加者に様々な運動パターンを実行してもらい、システムの有効性を検証しています。実験結果から，運動動作による集団での演奏により，運動の楽しさを向上できることが確認できました．また，各ユーザの音声の生成タイミングを補正することで，一体感を演出し心理的負担を軽減できることや，ユーザの運動意欲を向上できることが示唆されました．

クロスモーダル効果を用いた運動支援システムに関する研究

システムのイメージ

本研究では，視覚と聴覚の2つの感覚が相互作用し影響し合うクロスモーダル効果により，トレーニング負荷が軽減されたかのような錯覚を生み出す仮想現実（VR）システムを提案します．本システムは，スクワット運動中にユーザーがバランスを崩すのを防ぐために座面高さを調整する椅子と，ユーザーの動きに基づいて変化する3Dシーンを投影する非透過型ヘッドマウントディスプレイを使用します．没入傾向特性と主観的疲労度の関係を探るため，評価実験を実施しました．結果として，システムの補助は主観的疲労を軽減し，心拍数への影響は最小限であることが示されました．さらに，アバターの動きと被験者自身の動きとの間に顕著なずれが生じたことにより，被験者の没入傾向が主観的疲労の増加に寄与した可能性が示されました．この研究により，VRを活用して運動時の主観的な疲労感を軽減し，より快適なトレーニング体験を提供できる可能性が示唆されます．

参考文献

Y.Hayashi, R.Oku, H.Takenouchi, M.Tokuamaru, ” Consideration of Ingredient Purchases Using the Healthy Eating Habits Support System”, 16th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS2015), F1e-1, pp.794-803, 2015-11 (Mokpo, Korea).

奥 良太，竹之内 宏，徳丸 正孝，“食生活支援システムにおけるユーザの細やかな嗜好を表現する感性モデルの提案”，第11回日本感性工会春季大会, G3-3, 2016-03（神戸）．

星野 愛友，竹之内 宏，徳丸 正孝，“ユーザの嗜好を考慮した運動を推薦する健康管理システム”，日本知能情報ファジィ学会 第27回 ソフトサイエンス・ワークショップ，A4-2, pp.57-58，2017-03（秋田）．

Akihiro Yoshida, Emmanuel Ayedoun, Masataka Tokumaru, “Leveraging Cross-Modal Effects to Support Squat Exercise”, The 9th International Symposium on Affective Science and Engineering (ISASE 2023), PM-1B-04, 2023-03 (Online).

小林 陸門，アイエドゥン エマヌエル，徳丸 正孝，”集団運動の意欲向上を促すハーモニー生成システム”, 日本知能情報ファジィ学会 第39回ファジィシステムシンポジウム，1F2-1，pp.266-270，2023-09（長野，軽井沢）.

]]> 対話型進化計算 https://www.kis.kansai-u.ac.jp/research-topics-ja/iec-main/ Thu, 06 Jul 2023 06:55:50 +0000 https://www.kis.kansai-u.ac.jp/?p=2409
HCI Lab Research Topic: 感性検索システム

対話型進化計算で感性に合うものを作ろう！

対話型進化計算は，人とコンピュータがコミュニケーションをとりながら，人の感性に合ったものを作成していく手法です．人の感性に合ったものとは，例えば衣服のデザインや配色，シューズデザインやファッションコーディネート，さらには，音楽や3D空間内のカメラワークなどの動画として表現されるなど多岐に渡ります．

対話型進化計算の概要

それでは，対話型進化計算の仕組みについて簡単に見てみましょう．
例えば，あるユーザがジョギングのときに履きたいランニングシューズをデザインしたいとき，

  1. まず，コンピュータがいくつかのランニングシューズデザイン案をユーザに提示します．
  2. 次に，ユーザは自身の感性や好みに基づいて「このデザインが好き！」「こっちのデザインはイマイチ…」というように提示されたデザイン案を評価します．
  3. そして，ユーザの評価情報をコンピュータにフィードバックし，コンピュータはユーザの評価に基づいて新しいデザイン案を作成し，再びユーザに提示します．
これらの手順を繰り返し，ユーザの感性に合ったものを生成していきます．
システムのイメージ
対話型進化計算の概要

近年の製品開発分野などではユーザの感性に合った商品開発が求められており，対話型進化計算の応用が期待されていますが，対話型進化計算ではユーザの評価負担が大きいということが問題となっています．評価負担軽減には，アルゴリズムや評価インタフェースの改良など様々な取り組みがあります．私たちは「評価インタフェースの改良」の面からユーザの評価負担軽減を目指して研究を進めています．

評価インタフェースの改良方針

従来の対話型進化計算では，ユーザは提示された10~20個程度のデザインに対して5段階や10段階の評価値を与える評価インタフェースが主流です．しかし，これではユーザが評価値付けに迷ってしまい，評価負担が大きくなってしまうという問題があります．

システムのイメージ
10段階の評価を与える評価インタフェース

そこで私たちは，煩わしい評価値付けを行う評価インタフェースを避け，ユーザが提示されたデザインの中から「好みのデザインだけを選択する評価インタフェース」を提案しました．これまでに，このような評価インタフェースとして，トーナメント形式でデザインを評価する「トーナメント式評価手法」，提示された複数のデザインの中から好みのデザインを1つだけ選択する「対話型タブーサーチ」などを提案しています．その他にも，視線や会話に基づく評価インタフェースの開発にも取り組んでいます．

トーナメント形式で評価

トーナメント式評価手法では，ユーザは提示された2つのデザインを比較し，好みのものを選択するという評価を繰り返します．特に，音楽や動画などの時系列データを評価する際には一度に比較するデザインが2つになり，ユーザの評価負担軽減に有効です．
トーナメント式評価手法には，提示された2つのデザインの中から好みのデザインを選択する「通常トーナメント方式」，提示された2つのデザインの中から “とても左のデザインが好き”や “少し右のデザインが好き”の要領でデザインを評価する「段階評価型トーナメント方式」の2種類があります．

システムのイメージ
通常トーナメント方式


システムのイメージ
段階評価型トーナメント方式

好きなデザインを一つだけ選択

対話型タブーサーチでは，ユーザは提示されたデザインの中から好みのデザインを1つだけ選択します．一度に数個のデザインを比較するため，音楽や動画などの評価には不向きですが，静止画を評価する際には評価が単純になり，ユーザの評価負担軽減に有効です．

システムのイメージ
対話型タブーサーチ

評価実験

これまで，実ユーザの代わりにコンピュータ上で生成された評価エージェントがデザインを評価する数値シミュレーションや実ユーザを対象とした評価実験を行ってきました．数値シミュレーションでは提案手法の基本性能について評価し，評価実験ではユーザにとっての評価のしやすさなどについて検証してきました．
これらの検証結果より，トーナメント式評価手法と対話型タブーサーチは，対話型進化計算のユーザの評価負担軽減に有効であることが認められています．

その他にも，トーナメント式評価手法や対話型タブーサーチの応用システムの開発，ユーザが好み・好みでないデザインを複数個選択できる並列探索対話型タブーサーチの基本アルゴリズムの開発も行っています．

関連研究紹介

色特徴の時間的繋がりに着目した映画推薦システムに関する研究

システムのイメージ

本研究では，近年普及が進むサブスクリプション型映画配信サービスにおける新たな推薦システムを提案します．これらのプラットフォームには膨大な映画コンテンツが蓄積されており，ユーザーが映画を選択する際に課題を抱えることがあります．そのため，多くの映画配信サービスでは，こうした問題を軽減するために映画推薦システムを導入しています．しかし，従来の映画推薦システムは，映画の客観的な分類や主観的なユーザー評価に依存しているため，その推薦が予測可能になりがちです．本研究では，色彩データ内の時間的な映画情報を活用することで，ユーザーの映画選択プロセスにセレンディピティ（偶発的な幸運）をもたらし，ユーザーの期待を超える推薦を提供することを目的とした推薦システムを提案します．実験の結果，提案手法の有効性が示唆され，ユーザーにとって心地よい予期せぬ映画を推薦するシステムとして熟練していることが示されました．この研究により，ユーザーは従来の推薦システムでは出会えなかったような新しい映画を発見できるようになり，システム利用者の映画鑑賞体験の満足度が向上することが期待できます．

対話型進化計算によるコミュニケーションロボットの性格特性表現ジェスチャ最適化に関する研究

システムのイメージ

本研究では，ユーザーの好みに応じてコミュニケーションロボットの個性表現に用いるジェスチャーを最適化するシステムを提案しています．コミュニケーションロボットが人に親近感を抱かせるためには，友好的な印象を与えることが必要です．しかし，従来のロボットの個性は一般的な人間の印象に基づいて設計されており，個々のユーザーの好みを考慮していません．この課題に取り組むため，本システムでは，対話型進化計算（IEC）を用いて，ロボットの個性表現に用いられるジェスチャーをユーザーの特定の好みに合わせて最適化します．実験評価を通じてシステムの有効性を検証した結果，提案手法がロボットのユーザーに対する印象を向上させ，親近感を高めるのに役立つ可能性が示唆されました．この研究により，ロボットがより自然でパーソナライズされたコミュニケーションを提供できるようになり，システム利用者のロボットに対する満足度や親近感が向上することが期待できます．

参考文献

Hiroshi Takenouchi, Masataka Tokumaru, Noriaki Muranaka, “Tournament Evaluation System Applying Win-Lose Result Presumption Considering Kansei Evaluation by Multiple People”, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.16, No.3, pp.453-461, 2012-05.

Hiroshi Takenouchi, Masataka Tokumaru, Noriaki Muranaka, “Interactive Evolutionary Computation Using a Tabu Search Algorithm”, IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, Vol.E96-D, No.3, pp.673-680, 2013-03.

堂前 翔哉，竹之内 宏，徳丸 正孝，“並列探索を用いた対話型タブーサーチに関する検討”，2013年度 人工知能学会全国大会，203-3in，2013-06（富山）．

Hiroshi Takenouchi, Masataka Tokumaru, Noriaki Muranaka, “Tournament-style Evaluation using Kansei Evaluation”, International Journal of Affective Engineering, Vol.12, No.3, pp.395-407, 2013-09.

竹之内 宏，堂前 翔哉，徳丸 正孝，“並列対話型タブーサーチを用いたメンズファッションコーディネートのための仮想試着システムの構築”，2014年 電子情報通信学会総合大会，D-8-7，2014-03（新潟）．

Kaito Nagayasu, Emmanuel Ayedoun, Masataka Tokumaru, “Enhancing Movie Discovery: A Serendipity-Driven Recommendation System based on Temporal Relevance of Color Features”, The 24th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, TM1-4, pp.18-24, 2023-12 (Gwangju, Korea).

Ryoto Mikawa, Emmanuel Ayedoun, Masataka Tokumaru, “An IEC-driven Optimization of Gestures to Enhance Personality Traits in Communication Robots”, Joint 13th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 25th International Symposium on advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS 2024), S-1-E-5, 2024-11 (Himeji, Japan).

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