一般にロボットは，感情の無い存在と考えられている．しかし，ロボットが人間社会に受け入れられていくためには，相手の感情を理解・共感し，行動することが必要不可欠である．本研究では，人－ロボット間の共感コミュニケーションに関する神経学的、心理学的知見に基づく感情モデルを提案する．モデル実現の最初のステップとして，深層学習を利用し，視覚刺激による情動生成を行った．また，モデル検証として，ロボットへの実装および色に対する情動反応の検証を行った．

半自律テレプレゼンスロボットのふるまいが人間に与える印象を調査した．作成したロボットは随意・不随意運動を調停する随伴性行動生成アーキテクチャを拡張し，遠隔操作と自律動作を調停できる．テレプレゼンスロボットを用いたロールプレイングの映像を20件作成し，2つの方法で分析した．分析結果から，随伴性行動生成アーキテクチャが人間のふるまい生成のモデルとしても有効である可能性を示唆する．

本発表では主体が対象を解釈し、意思決定などを行う認知過程について、文脈（ルール）が明確で複雑な社会的相互作用を行う集団スポーツを例に挙げながら話を進める。この認知過程について、現象の主体からの視点と、主体から離れた観測者からの視点に分類する。本発表ではまず単純な二者の攻防における問題を紹介し、二集団の攻防について、選手の認知過程と、非線形力学系として観測者が認知する過程について説明する。最後に両者の融合的な観点から議論する。

物の質感を自在に決定できることはモノづくりにおいて有用であると考えられる。我々は将来訪れるであろう、3Dプリンタなどによる個人の自由なモノづくりにおいて所望の質感を実現する支援システムの構築を目指した研究を行っている。対象物の質感を評価する心理実験と物理特性の計測を行い、両者の結果を定式化することでモノと質感の関係を明らかにし、さらには所望の質感を実現する物理特性を推定し、モノを合成するアルゴリズムを開発するための研究を紹介する。

経済、地震、気象など、自然発生的な時系列に対して知られている物理学上の特性として、長相関がある。長相関は、与えられた時系列の任意の二つの部分が、離れていても類似性を持つという、再帰的な性質を示唆する。本発表では、CHILDESコーパスや音楽、プログラミングといった人間が生成した時系列に長相関が成り立つことを示す。その原因を考えるため、数学的生成過程を複数考え、ある単純な再帰的なふるまいが関わっている可能性を示す。