情報が図的に提示される情報機器を用いて情報探索を行うとき、ユーザがどのような知識を獲得し、使用しているかを検討した。実験とコンピュータシミュレーションの2つの手法を用い検討を行った、その結果、ユーザは主に情報が提示される形式や、形状に関する知識を獲得、使用していることが示された。あわせて、情報の階層構造に関する知識を部分的に獲得、使用することにより、効率の良い探索を行っていた。

Okanda & Itakura (2010)は、3歳児は質問に対する答を知っている場合でも「はい-いいえ」質問に対して「はい」と答える傾向があることを示した。我々のロボットは物の名前と「はい-いいえ」質問を含む3種類のモダリティの発話への適切な応答を並行して学習する。このロボットが物の名前を正しく覚えた後でも肯定バイアスを持つことを実験的に示した。本論文では、肯定バイアスの成立メカニズムを計算論的に論じる。

本論文はゲーム理論を認知モデルに応用する．本論文が提案するアプローチでは，思考の結果は均衡点におけるエージェントの最適反応（本論文では情報反応モデルと呼ばれる）として近似される．ゲームの均衡点はフレーム理論に基づき解釈される．具体的応用として，４枚カードの選択課題と３囚人問題をとりあげる．これらは論理や確率を問うクイズ問題であり，直観的な解と数学的な解との間の対立が，適切なゲームモデルの選択として明快に説明される．

筆者らが開発した一つの物語生成システムを用いて，その出力が人間の物語制作に与える影響を調べる実験を行った．人間が，システムの出力を改変して物語を作るという使用方法を想定する．複数の物語の案を作る課題において，システムを利用する被験者群と利用しない被験者群の制作物の構造的な差異を分析し，人間がシステムによる物語の構造的な不完全さを補うことなどによって，特徴的な構造の物語が作られることを確認した．

記号的なコミュニケーションにおいて，人は字義通りの意味だけではなく言外の意味を伝える．本稿では，これらの意味を伝えるための記号的なコミュニケーションシステムの形成実験を実施し，そこで得られる行動傾向を再現する計算モデルを構築する．この計算モデルを用いて我々は，言外の意味の成立には記号から意味を推定する仕組みだけでなく，その推定に基づく行動のシミュレーションと，先行的な行動価値の修正メカニズムが必要であることを示す．

家族内でコミュニケーションが不足する状況は、望ましくないと考える。日々の些細な変化に気付いてやれるという点で、家族は貴重な存在だからである。しかし、家族だからこそコミュニケーションを取るというのが難しいという場合も考えられる。本稿では、日常の行動の一つとして「買い物」に着目し、買い物をテーマとした会話手法が無理なく継続的にコミュニケーションを取るきっかけになる可能性を示す。