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岡田　将吾 （OKADA, Shogo）准教授
情報科学系, 知能ロボティクス領域, 解釈可能ＡＩ研究センター, 協生AI×デザイン拠点
◆学位
横浜国立大学学士(工学)(2003), 東京工業大学修士(工学)(2005), 東京工業大学博士(工学)(2008)
◆職歴
2018 - 2020 : 理化学研究所 , 革新知能統合センター , 客員研究員
2017 - : 北陸先端科学技術大学院大学 , 先端科学技術研究科 , 准教授
2014 - : IDIAP research institute 滞在研究員
2011 - : 東京工業大学助教
2008 - : 京都大学特定助教
◆専門分野
ヒューマンインタフェース、インタラクション, 知能情報学
◆研究キーワード
データマイニング, 機械学習, ヒューマンダイナミクス, マルチモーダルインタラクション, 社会的信号処理
◆研究課題
マルチモーダルデータの機械学習/データマイニングに基づく 人間行動解析，コミュニケーション理解，コミュニケーションロボット・エージェントへの応用
機械学習、データマイニング、パターン認識、信号処理の技術を駆使し人間の行動、人間同士のコミュニケーション・インタラクションから観測される言語・非言語情報より態度・状況・グループのアウトプット，コミュニケーションスキルといった高次の抽象的概念をモデリングする技術と、インタラクティブシステム、会話エージェントへの応用に関する研究を行っています。 [1：マルチモーダルインタラクション] 各種センサで観測した、会話参加者の発話内容・韻律・視線・姿勢・ジェスチャといったマルチモーダルパターンの組み合わせ・階層化により①ジェスチャの機能と会話者の態度、認知症患者の発話意欲といった会話参加者の高次状態・意図や、②コミュニケーション能力、説明する能力、③会話によって導かれた結論の良し悪しを推定する研究を行っています。 [2：ユビキタスセンサを用いた人間行動理解]　 自動車運転行動解析：様々な道路の運転で使用されたアクセル・ブレーキ・操舵角の時系列データから, 個人特有のブレーキ、アクセルの使用パターンを発見、解析する枠組みを研究しています。 オフィスワーカの行動解析：ワーカのオフィスでの行動ログ（PC作業、ミーティング）を自動抽出する枠組みを構築し、約2年半のデータを収集・解析し、ワーカのストレス値や満足度といった内的要因との間の関係を、データマイニングを用いて解析しています。 [3：マルチモーダル・時系列データのための機械学習]　 1:、2: の技術の根幹はマルチモーダルデータ・時系列データの機械学習・データマイニングの手法により支えられています。時間構造の異なる異種のモダリティデータの統合方法、少量の教師デー タを使って学習する方法、系列データから多用な特徴量を抽出するデータマイニングの手法等の研究を行っています。

■研究業績

◆発表論文
Predicting multimodal presentation skills based on instance weighting domain adaptation
Yutaro Yagi, Shogo Okada, Shota Shiobara, Sota Sugimura
Journal on Multimodal User Interfaces, -, 2021
Is She Truly Enjoying the Conversation?: Analysis of Physiological Signals toward Adaptive Dialogue Systems.
Shun Katada, Shogo Okada, Yuki Hirano, Kazunori Komatani
ACM International Conference on Multimodal Interaction, 315-323, 2020
Personality Trait Classification Based on Co-occurrence Pattern Modeling with Convolutional Neural Network
Ryo Kimura, Shogo Okada
International Conference on Human-Computer Interaction HCII 2020: HCI International 2020, 359-370, 2020
Interaction Process Label Recognition in Group Discussion.
Sixia Li, Shogo Okada, Jianwu Dang
International Conference on Multimodal Interaction, ICMI 2019, Suzhou, China, October 14-18, 2019, 426-434, 2019
Task-independent Multimodal Prediction of Group Performance Based on Product Dimensions.
Go Miura, Shogo Okada
International Conference on Multimodal Interaction, ICMI 2019, Suzhou, China, October 14-18, 2019, 264-273, 2019
◆Misc
ビジネスプレゼンテーションにおける言語・非言語的能力の自動推定
八木 悠太朗, 岡田 将吾, 塩原 翔太, 杉村 聡太
人工知能学会全国大会論文集, 2019, 0, 4F2OS11a02-4F2OS11a02, 2019
プロダクトディメンジョンを評価指標としたグループ対話のアウトプット推定
三浦 郷, 岡田 将吾
人工知能学会全国大会論文集, 2019, 0, 4F2OS11a04-4F2OS11a04, 2019
自己評定と他者評定のアノテーションを用いたインタビューにおける発話意欲レベルの推定
石原 卓弥, 長澤 史記, 岡田 将吾, 新田 克己
人工知能学会全国大会論文集, 2018, 0, 4D1OS14c02-4D1OS14c02, 2018
グループディスカッション参加者の機能的役割とその変遷の分析:−コミュニケーション能力の向上支援に向けて
張 琪, 黄 宏軒, 木村 清也, 岡田 将吾, 大田 直樹, 桑原 和宏
ヒューマンインタフェース学会論文誌, 20, 1, 31-44, 2018
最優秀論文賞受賞 マルチモーダル情報に基づくグループ会話におけるコミュニケーション能力の推定 (人工知能学会創設30周年記念論文特集)
岡田 将吾, 松儀 良広, 中野 有紀子, 林 佑樹, 黄 宏軒, 高瀬 裕, 新田 克己
人工知能 : 人工知能学会誌 : journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 32, 1, 8-19, 2017
◆講演・口頭発表
マルチモーダル対話データの収集と興味判定アノテーションの分析
人工知能学会 音声・言語理解と対話処理研究会（SLUD）第81回研究会, 2017
グループディスカッション参加者の役割に基づいた会話状況とコミュニ ケーション能力の分析
人工知能学会全国大会2017, 2017
ユーザーの態度推定に基づき適応的なインタビューを行うロボット対話 システムの開発
人工知能学会全国大会2017 音声・言語理解と対話処理研究会（SLUD）第81回研究会, 2017
マルチモーダル情報に基づくインタビューにおける重要シーンの推定
IEICE HCGシンポジウム2017, 2017

■担当講義

Machine Learning, 機械学習

■学外活動

◆所属学会
ACM, 電子情報通信学会, 人工知能学会, 情報処理学会
◆学術貢献活動
ACM International Conference on Multimodal Interaction (ICMI 2016) , Organizing CommitteeLocal Organization ChairShogo Okada (Tokyo Institute of Technology, Japan) , 2016 - 2016 , 東京 お台場開催，マルチモーダルインタラクションのトップカンファレンス

■賞等

・ Outstanding Reviewers , Shogo Okada , ACM International Conference on Multimodal Interaction(ICMI 2019) , 2019
・ Best Paper Runner-up Award , Go Miura (JAIST, Shogo Okada (JAIST , ACM International Conference on Multimodal Interaction , 2019
・ Best Paper Runner-up Award , Yuki Hirano (JAIST, Shogo Okada (JAIST, Haruto Nishimoto, Osaka University, Kazunori Komatani, Osaka University , ACM International Conference on Multimodal Interaction(ICMI 2019) , 2019