中澤・大越研究室へようこそ
慶應義塾大学 環境情報学部 中澤・大越研究室では、さまざまな場所にさまざまな形で埋め込まれたコンピュータを、人間の活動に簡単に利用できるよう、知的情報環境コンピューティングの実現を目指した研究開発を行っています。 コンピュータはこれまで、家庭やオフィスで一部の人が使う道具でした。 ところが、ハードウェア技術の発展によってコンピュータは小型化され、情報家電機器やセンサ機器、身の回りのさまざまな電子機器に組み込まれ始めています。 当研究室では、このような機器が、家庭やオフィスだけでなく、自動車内や鉄道車両内、美術館や鉄道駅などの公共建物、あるいは道路や公園をはじめとする公共空間にまで普及した、新しい情報環境を想定しています。 これを「知的情報環境」と呼び、同環境で人間が行うさまざまな活動を円滑に支援するために、当研究室では分野ごとに研究グループ (KG) に分かれて研究活動を行っております。
Welcome to Nakazawa and Okoshi Lab.
The Nakazawa and Okoshi laboratory, Faculty of Environment and Information Studies, Keio University conducts research and development aimed at realizing intelligent information environment computing so that computers embedded in various places and various forms can be easily used for human activities. Until now computers were tools that only certain people use at homes or offices. However, with the development of hardware technology, computers have become smaller and are beginning to be incorporated into information home appliances, sensor devices, and various electronic devices around us. In our laboratory, we aim to spread these devices not only in homes and offices, but also in automobiles, railway cars, public buildings such as museums and railway stations, and public spaces such as roads and parks. We call this “Intellectual Information Environment” where we support various activities conducted by humans to go smoothly, and in our laboratory, we are divided into research groups according to our field of interests.
研究グループ
中澤・大越研究室は、SFC-RG合同研究プロジェクトに所属しており、情報技術に関する幅広い研究グループ（KG）の中でも、センシング・深層学習・行動変容を主軸とした研究課題に取り組んでいます。
Sensys
Sensysは慶應義塾大学環境情報学部中澤・大越研究室所属する研究グループです。Sensysではパソコン、スマホ、センサーシステム、ユビキタスコンピューティングなどさまざまな技術が組み込まれて、私たちの生活に価値があるデータを発見して、知的情報環境コンピューティングの実現を目指した研究開発を行っています。
d-hacks
私たちは、最新の人工知能技術を実際の問題を解決する際の実用的なアプローチとして使用し、より豊かな社会の実現を目指している、中澤・大越研究室に属する研究グループです。複雑なパターンや現象のモデリングを可能にする深層学習をはじめとした機械学習技術を用いた、都市や家庭向けのシステムの研究・開発に取り組んでいます。
WellComp
WellComp研究グループは、人間生活の身体的、精神的、社会的に良好な状態を維持できるように支援するコンピューティング/AI技術 (Computing for Well-being) を目指し、各種技術の研究開発を行っています。モバイル / ウェアラブル / 参加型センシングなどを用いた内面データ収集や、機械学習に基づくデータ解析、情報提示やアクチュエーションといった各種の技術を用いて、ユーザーの状況や環境を的確に把握し、より良い状態に向けた行動変容を可能にする基盤システムやサービス、アプリケーションの開発を行っています。
SysNet
SysNet はシステムソフトウェアを研究するグループです。