2025年IPSJ/IEEE Computer Society Young Computer Researcher Award

蜂須 拓 君（正会員）

「Outstanding Research on Haptics for Human-Computer Interaction」

2015年電気通信大学大学院情報理工学研究科総合情報学専攻博士後期課程修了．博士（工学）．同年より筑波大学システム情報系研究員．2020年より助教．現在に至る．これまでに，日本学術振興会特別研究員，Microsoft ResearchのVisiting PD Fellow，カリフォルニア大学サンタバーバラ校のVisiting Scholarを歴任．バーチャルリアリティや拡張現実，ハプティクス，ヒューマンコンピュータインタラクション，ウェアラブルデバイスの研究に従事．

[推薦理由]

蜂須氏は，ヒューマン・コンピュータ・インタラクション（HCI）におけるユーザー体験の向上を目指し，人の知覚特性の研究からデバイスやシステムの設計・開発に貢献するハプティクス（触覚に関する科学・技術）分野の研究者です．主な研究成果として，ACM CHIに筆頭著者相当として採択された4本の論文に加え，情報処理学会論文誌，IEEE Transactions on Haptics，IEEE Computer Graphics and Applications等の国内外の論文誌に発表された約30本の論文が挙げられます．直近の顕著な業績として，人と人との物理的接触を拡張するウェアラブルデバイス「EnhancedTouch」を開発し，自閉スペクトラム症児をはじめとした人同士の物理的なコミュニケーションをタッチを介して促進する技術として注目されています．また，日本学術振興会の科学研究費助成事業の研究代表者を務めるとともに，国立研究開発法人の新エネルギー・産業技術総合開発機構や科学技術振興機構の事業にも研究分担者として参画し，実用的なハプティクスの発展に貢献しています．さらに，IEEEおよび日本バーチャルリアリティ学会（VRSJ）等の学会活動にも積極的に関与しており，査読者，編集者，学会運営委員等，多方面で研究コミュニティの発展にも尽力しています．特に，IEEE World Haptics Conference 2023ではBest Reviewerに選出される等，ハプティクス分野の発展に貢献する研究者として国際的にも高く評価されています．

勝木 孝行 君（正会員）

「Established indirect sensing method based on machine learning for information hidden in real-world uncertainties」

2017年早稲田大学大学院先進理工学研究科博士課程修了．博士（工学）．2012年日本アイ・ビー・エム株式会社入社，東京基礎研究所配属．現在，IBM東京基礎研究所 シニア・リサーチ・サイエンティスト．機械学習，データマイニング，人工知能に関する研究開発に従事．2013年から2019年JST CREST研究員（兼務）． IEEE Computational Intelligence Society, Japan Chapter, Young Researcher Award（2011），人工知能学会研究会優秀賞（2019），人工知能学会全国大会優秀賞（2024）などを受賞．

[推薦理由]

勝木氏は，機械学習に基づいて，不確実性を伴い制限の多い産業データや実データから，意味のある現象や異常な振る舞いを検知・抽出する方法の研究開発に取り組んでいます．複数のユースケースを解決するプロジェクトを主導し，その成果を国際会議や論文誌で発表しています．細粒度センサーを粗粒度センサーに置き換えカバー率向上とコスト削減に繋げる技術に関しては古くから取り組んでおり，初期の成果は教師なし超解像技術としてIEEE Transactions on Image Processingおよび国際会議ICASSPなどで発表されています．直近では病院・介護施設向けに関連技術を拡張し， 100 万床をカバーする技術ライセンスとしてクライアントに供与され，中核となる非対称ノイズによる不完全観測を明示的にモデル化するための技術は国際会議ICMLなどで発表されています．物体認識なしの教師なし車両カウントと速度推定技術の開発においては，TED Talksなどの複数のメディアで広く取り上げられ，IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systemsや国際会議ICPRなどの複数の出版物において発表されています．これは，車両を認識せず，教師付きデータさえ必要とせずに交通情報を推定する教師なし学習技術で，物体認識ベースの手法よりも低いエラー率を達成するという独自の技術として評価されています．車載センサーからの運転者の眠気推定の開発においては，開発されたサービスは東京モーターショーで展示され，その業績は国際会議ICASSPなどで発表されています．また，電子健康記録（EHR）からの健康情報抽出で開発された一連の方法は，EHRの新しい表現方法である健康状態滞在時間表現や，時系列モデルの新しいCNNを含み，国際会議NeurIPS，ICLR，ICDM，IJCAIなど10を超える出版物につながっています．彼は，さまざまな業界や国での産学連携，学際的な協業を通じて上記の研究開発プロジェクトを主導し，100を超える科学論文や特許などの出版物に貢献しています．