荒川 陸（Riku Arakawa）

プロフィール

2021年8月よりカーネギーメロン大学 ヒューマンコンピュータインタラクション学科（HCII）博士課程に在籍中。現在は、健康分野におけるセンシングを中心とした応用機械学習の研究に取り組んでいる。同大学の進学前は、東京大学にて学士号および修士号を取得し、リアルタイム音声変換の研究に従事するとともに、行動変容を促す聴覚介入の研究に取り組んだ。

主な実績・採択歴

• 2025年 Ubicomp「Gaetano Borriello Outstanding Student Award」受賞

• 2025年 MIT Technology Review「Innovators Under 35 Japan」選出

• 2024年 Forbes Asia「30 Under 30（Healthcare & Science部門）」選出

• ACM CHI「Best Paper Award」受賞

研究題目

長期的技能学習を支える共適応型AI協調モデル

研究キャッチコピー

技能が失われない社会を、人とAIの協調で実現する。
AIは人を置き換えるのではなく、人の判断と主体性を高める存在へ。

研究ビジョン

本研究は、ユビキタスコンピューティングおよびマルチモーダルセンシングを基盤として、人の行動や学習の兆候を日常環境の中で継続的に捉え、長期的な技能学習を支える人とAIの協調のあり方を探求します。

人は、学びや技能の獲得において、常に誰かと同じ時間・同じ場所にいられるわけではありません。従来の教育支援や学習支援の多くは、特定の場や時間に依存する形で設計されており、学習者一人ひとりの状況変化や長期的な成長過程を十分に捉えきれていないという課題があります。

近年、AIによる自動化や効率化が進む中で、人の判断や技能をどのように支え、高めていくかが重要な論点となっています。こうした背景を踏まえ、本研究では、人の行動・環境・身体的・認知的状態をマルチモーダルに捉えるセンシング技術とAIを組み合わせることで、学習や技能獲得の兆候を継続的に理解し、必要なときに支え、任せ、学びを引き出す協調的な関与の設計を行います。

本研究が目指すのは、AIが人の代わりに判断する社会ではなく、人の理解・判断・自律性（agency）を高める協調関係です。人とAIが長期的に共存・適応しながら相互に関わることで、技能学習におけるHuman–AI Cooperationの新たな理論と実装基盤を提示することを目指します。