人のコラボレーションと創造性を拡張する
〜創造性、場づくり、異文化＋VR/AI〜

コラボレーション技術&創造性研究室　
Laboratory on Collaboration Technology & Creativity
教授：由井薗 隆也（YUIZONO Takaya）

E-mail：
［研究分野］
コラボレーション技術、CSCW、創造性、知識科学
［キーワード］
創造性支援、コミュニティ支援、インタラクション設計、VR/AR応用、都市デザイン、人間中心AI、感情デザイン

研究を始めるのに必要な知識・能力

出身分野は理系、文系、工学系と制約しません。自らアイデアを考え、実践し、研究として挑戦する心と行動力が必要です。また、研究テーマに必要な能力（研究手法、プログラミングなど）を習得しようとする態度、先人の研究成果を尊重する態度も大切です。

この研究で身につく能力

人は社会的動物といわれ、個人ではなく、集団、組織で活動することで複雑な仕事・イノベーションを行うことができます。本研究室では、習得能力は研究テーマに依存します。システム開発を行いたい場合、システム設計・プログラミング開発能力（ネットワーク・Web プログラミング）を習得できます。会議の方法論を検討する場合、会議技法や人間理解（観察・実験）の方法を習得できます。創造性を検討する場合、創造性に関する知識や評価方法を習得できます。VR を用いた公園設計を理解したい場合、VR 技術や公園に対する感性評価手法を習得できます。

【就職先企業・職種】 情報通信・情報処理産業、サービス産業、教育関係など

研究内容

図 VR意思決定会議、公園評価（視線情報、意味処理）、VRジム（周辺アバター）

　インターネットを活用するコラボレーション技術の研究は、人間の知的活動を支援する研究（知能増幅 IA：Intelligence Amplification）から発展してきました。わたしたちのコラボレーションを賢くするために、人間集団の問題解決プロセスを支援するデジタル環境の設計・方法論を研究しています。そのため、人間理解を深める心理学・社会心理学・経営学・デザイン・創造性研究から得られた知見を取り込みます。また人工知能（AI）・機械学習・VR などのデジタル技術・空間を用いることも重要です。長期的にデジタル空間、物理空間、人間空間（身体や心）の融合を探求します。
　研究の三本柱は3C（Creativity, Community, Culture）です。アイデア発想、人々の結びつき、異なる文化を理解・支援するコラボレーション技術・空間設計が、人間中心のイノベーション基盤に貢献できると考えています。また科学技術としてのデジタル技術・AI・計算処理を使い込みます。これら科学技術は人間を拡張するメディアであり、理解・信頼できる良き社会存在としたいと思います。
　以下に、近年の取り組みを示します。上記の主旨に合致するアイデアであれば、皆さんの柔軟・斬新なアイデアを歓迎したいと思います。

・Creativity：創造性支援、創造性教育 ＜知識創造＞

　アイデア発想法として知られるブレインストーミングや KJ 法を支援する情報システムの研究を行っています。KJ 法は創造的問題解決・デザイン思考に必要な発散的思考、収束的思考、評価という3つの思考形式をもつため注目しています。近年、個人・集団の創造・意思決定研究において、生成AI を導入したり、VR 環境を用いたりしています。また第二言語教育による創造性開発研究では質問行動に注目し、言語力・創造性への効果を確認しました。

・Community：コミュニティ、場づくり ＜知識共有＞

　インフォーマルなコミュニケーションをよくとることや心理的な快適性などが個人のパフォーマンスに影響を与えることが知られています。近年、VR 技術を用いた公園評価手法やVR ジムに関する研究を進めました。VR 環境上で表示された公園における人間の視線や見ているもの（意味画像処理）を加味することによって、公園の感性評価を向上させることができました。またVR ジムによって周辺アバターの運動速度・体型がユーザの足こぎ運動・心拍数などに与える影響を明らかにしたりしています。

・Culture：異文化理解・協力 ＜異なる知識・言語・価値＞

　グローバル化が進み、異なる文化背景をもつ人々の協力は重要です。その中、情報システムを用いて、異文化理解・協力に注目しています。近年、地域文化を理解した情報システム研究やデジタル技術を用いた文化継承の学習研究を実施しました。例えば、バングラデッシュの農家におけるフィールドワークを実施し、農業知識共有を支援するシステム開発を行ったりしています。個人や集団理解を超えて、社会文化を考慮した研究を推進しています。

主な研究業績

1. Kamada, K., Wang, & Yuizono, T. (2026). Human Misunderstanding of Stated AI Accuracy: Exploring Over- and Under-Reliance through the Lens of Prospect Theory. International Journal of Human-Computer Interaction.
2. Liu, C., Wang, T. Y., & Yuizono, T. (2025). Assessing the landscape visual quality of urban green spaces with multidimensional visual indicators. Urban Forestry & Urban Greening, 106, 128727.
3. Yu, X., Wang, T. Y., & Yuizono, T. (2023). Creativity Development through Questioning Activity in Second Language Education. In Frontiers in Education (Vol. 8, p. 1178655). Frontiers.

使用装置

自作による新しいアイデアの具現化を歓迎 ! 集団を支援・理解するためには複数の計算機や装置を使った実験システムを運用する必要があります。
VR ヘッドセット(Meta Quest 3など5台)、心拍、皮膚電圧センサー、位置センサーなど。データ解析には統計解析ソフト・質的解析支援ソフトを使用。