……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
★フィジカルAIの実現に向けて、ロボットが環境を認識し、場所の意味を理解して行動するための空間認知技術を基礎から解説します。
★SLAM・セマンティックマッピングからLLM・VLMとの統合、実ロボットへの応用まで、現在の技術的到達点と今後の研究開発課題を学びます。
講師
九州工業大学 大学院情報工学研究院 知能情報工学研究系 准教授 谷口 彰 氏
講師紹介
■経歴
2018年3月、立命館大学大学院情報理工学研究科博士後期課程修了。博士（工学）。日本学術振興会特別研究員（DC2、PD）、立命館大学情報理工学部特任助教、同講師を経て、2026年4月より九州工業大学大学院情報工学研究院知能情報工学研究系准教授、現在に至る。
主に知能ロボティクス、記号創発ロボティクス、機械学習、空間認知、言語獲得に関する研究に従事。
■専門および得意な分野・研究
専門分野は、知能ロボティクス、知能情報学、機械学習、記号創発ロボティクス。
特に、移動ロボットの空間認知・場所概念形成・空間的意味理解に関する研究を専門とする。位置・画像・音声等のマルチモーダル情報と確率的生成モデルを用いて、ロボットが環境内の場所のカテゴリや名称を自律的に学習し、人の言語指示に基づくナビゲーションや行動計画へ活用する技術の研究開発に取り組んでいる。
また、脳の海馬体に着想を得た空間認知モデル、能動的推論に基づく知識獲得、LLM等の基盤モデルと現場環境で獲得した知識の統合、サービスロボットへの応用についても研究を進めている。
■本テーマ関連学協会での活動
日本ロボット学会、人工知能学会、計測自動制御学会、システム制御情報学会、IEEEに所属。
主な学会活動等：
・日本ロボット学会英文誌『Advanced Robotics』Editorial and Review Board、Associate Editor（2023年4月～）
・Language and Robotics研究会 幹事団（2022年6月～）
・日本ロボット学会「革新的ロボット学習と認知発達研究専門委員会」委員（2025年4月～）
・システム制御情報学会誌『システム／制御／情報』「移動ロボットにおける空間認知と空間的意味理解」特集号の企画（2022年）
・『Advanced Robotics』特集号「Spatial Reasoning and Semantic Understanding for Robotics」の企画（2025年）
・IEEE International Conference on Development and Learning（ICDL 2026）Finance Chair & Sponsorship Chair
＜その他関連商品＞
機械学習・AI・データ分析 一覧はこちら
日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：12月15日（火）13:00-17:00 ＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 51,700円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき40,700円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。
各種割引について
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
お申込みはこちらから
商品コード：AD261295
配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
■講座のポイント
フィジカルAIが実世界で適切に行動するには、物体認識や自己位置推定に加え、「ここがどのような場所か」を理解し、人の言語指示と結び付ける能力が求められる。しかし、センサ観測の不確実性、環境変化、場所の呼称の個人差、LLM・VLMの一般知識と現場知識のずれなど、課題は多い。本講座では、自己位置推定・SLAMからセマンティックマッピング、マルチモーダル情報による場所概念形成、確率推論に基づく行動計画、LLM・VLMとの統合までを体系的に解説する。実ロボットへの応用事例を通じて、現在の技術的到達点、実用化に向けた課題、今後の研究開発の方向性を紹介し、空間認知・場所理解技術の活用可能性を考えるための基礎知識を提供する。
■受講後、習得できること
1.フィジカルAIにおける空間認知・場所理解技術の役割と、自己位置推定・SLAM・セマンティックマッピング等の基礎知識
2.マルチモーダル情報と確率的生成モデルを用いた場所概念形成・意味理解の基本原理
3.LLM・VLM等の基盤モデルと、ロボットが実環境から獲得する空間的知識を統合する考え方
4.場所の意味理解を活用した自律移動、言語指示ナビゲーション、物体探索、行動計画等への応用方法
5.空間認知・場所理解技術の現状の限界、実用化に向けた技術課題と今後の研究開発の方向性
■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
本講座は空間認知・場所理解に関する基盤技術および研究開発動向を中心とするため、特定の法規・ガイドラインの解説は予定していません。
■講演中のキーワード
フィジカルAI、ロボット、空間認知・場所理解、SLAM・セマンティックマッピング、場所概念形成・記号創発、LLM・VLM、マルチモーダル情報、確率推論、自律移動
セミナー内容
1．フィジカルAIとロボットの空間認知技術
（1）フィジカルAIにおける空間認知・場所理解の役割
（2）ロボットの環境理解に必要な機械学習技術
（3）不確実性を扱う確率モデルとベイズ推論の基礎
2．ロボットの空間認知と場所の意味理解
（1）センサ情報に基づくロボットの自己位置推定
（2）SLAMによる自己位置推定と環境地図の構築
（3）セマンティックマッピングによる環境の意味理解
（4）場所概念の形成とマルチモーダル情報統合
・場所の名称・カテゴリと空間情報の関係
・位置・画像・言語情報を用いた場所の意味理解
3．空間認知に基づくロボットの行動計画
（1）環境地図を利用した経路計画とナビゲーション
（2）場所の意味理解に基づく目的地の推定と移動
（3）確率推論を用いたロボットの行動決定
（4）未知環境における自律的な探索と情報獲得
4．LLM・VLMを活用した空間理解と知能ロボットへの応用
（1）LLM・VLMを用いたロボットの環境理解
・言語・視覚情報を活用した環境認識
・基盤モデルとロボットの空間知識の関係
（2）物体認識・場所理解を活用した片づけタスクへの応用
（3）人とロボットの対話による環境理解と課題解決
（4）LLMを用いたタスクプランニングと行動生成
（5）LLMを活用したマルチロボットの協調タスクプランニング
5．空間認知・場所理解技術の課題と今後の展望
（1）実環境でのロボット開発におけるポイントと注意点
（2）空間認知・場所理解技術の現状と技術的課題
（3）LLM・VLMと空間認知技術の統合に向けた研究開発動向
（4）フィジカルAIの高度化に向けた今後の研究開発の方向性
6．質疑応答
お申込みはこちらから
