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SDGsの分類
研究テーマ
建築エネルギー・環境デザイン
学科の分類
ロボティクス&デザイン工学部空間デザイン学科

イノベーションを誘発するワークプレイスの設計 知的生産性を高めるコミュニケーション空間の創出

ロボティクス&デザイン工学部

空間デザイン学科

建築デザイン研究室

福原和則 教授

研究拠点ワークショップ建築設計

製品開発を行うワーカーのための新しい環境を構想するにあたっては、単なる「箱モノ」の設計を超えたプロセスを共有することが重要である。場としての環境を設計する行為を会社やチームそのものを設計する行為であるととらえ、時には「デザイン思考」の方法論を取り入れて検討をおこなうと有効である。内容の検討に加えてプロセスも合わせてマネージメントすることが求められる。

ある研究施設の設計プロセス

研究所の新築設計においてワークプレイスを創出した一例を取り上げ、のプロセスを以下に示します。

(STEP1)社内で建設委員会を構成

(STEP2)建設委員会にて、新社屋に対する要望事項を整理

(STEP3)設計者を交えた検討委員会を発足

(STEP4)定例会における設計提案ならびに委員会との同意形成

(STEP5)建設中も定例会を継続

(STEP6)竣工、運営開始

吹き抜けに配置された打ち合わせコーナー
ベース階の中央に位置するラウンジ

新しい施設設計における重要コンテンツ

  • 環境配慮設計 CO2を削減するための設計努力(CASBEE Sランク)
  • 人間のバイオリズムの変化に寄り添う多様な場の配置
  • ワークショップによる、使い方パターンの抽出
  • 耐震設計
  • コーポレートアイデンティティのアピール
  • 可変性のある建具計画

研究の展開

ワークプレイスの新築、リノベーションにおいて、建設計画、設計のナビゲーションを研究室にて実施します。学生はリアルな計画に触れることで実践的な経験を享受します。研究成果は依頼主に提供します。

論文

「o社新本社」KAJIMA DESIGN『WORKS 2012』p.22-23.

研究者INFO: ロボティクス&デザイン工学部 空間デザイン学科 建築デザイン研究室 福原和則 教授

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上田 整

弾性数理解析による材料設計

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動物の四脚歩行と異なり,ヒトの二脚歩行は力学的に不安定なものです.体幹や腕部といった質量の大きな部位が脚の上にあり,これを転倒せずに片足で支える制御は大変難しいです.本研究ではこれら上半身を制御の安定性を阻害する要素と考えるのではなく,「うまく上半身を動かすことで歩行を促進できないか?」と考え,そのメカニズムの解明と検証を行います.検証では上半身をバネ要素を持つ柔軟体幹と前後に質点を移動させる腕パーツに近似し,歩行の安定指標である床反力中心が腕振り運動を調整することで操作可能であることを数理的に示しました.またこのことを検証するために実機を試作し,腕振り運動により床反力中心が歩行をしやすいように移動していること,それにより歩行が可能であることを確認しました.

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長田 昭義

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宇戸 禎仁

電気探査法による簡易生体インピーダンスCT法の開発

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矢野 浩二朗

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初等、中等教育の国語科においては、古典作品の歴史や背景を学びながらそれを楽しむ態度を育成することが求められているが、現実には古典に親しみを持つ児童や生徒は多くないのが現状である。そこで本発表では、我々が開発している絵巻物「伴大納言絵巻」の上巻の没入型インタラクティブコンテンツについて紹介する。このコンテンツでは、絵巻中の人物を切りだしてポリゴン化し、仮想空間内の絵巻に配置している。ユーザーはヘッドマウントディスプレイを通して絵巻を鑑賞し、仮想空間内で絵巻にユーザーが近づくと人物がアニメーションし、シナリオに従って発話できるようにすることで各々の人物が絵巻の物語の中で何をしているのかを理解できるようにした。このコンテンツを活用することで、絵巻物の内容理解、および興味関心が向上することが期待される。

福澤 寧子

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酒澤 茂之

学習済みディープニューラルネットワークモデルの権利保護に関する研究

学習済みディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの権利保護のために、電子透かしをモデル内へ埋め込む技術が注目されている。本研究では、画像分類型DNNモデルを対象とし、その内部パラメータは観測できず、入力画像と出力ラベル値のみが観測できる場合でも、そのDNNモデルを学習させた著作権者の情報を視覚的に取り出すことを実現する。

中西 知嘉子

エッジAIで高精度画像認識

組み込み市場では,運用コストやセキュリティー,リアルタイム性などの問題から,エッジ(端末側)で単独処理できる「エッジAI」が期待されている.その実現方法であるFPGAによるエッジAIは根強いニーズがありながら,デバイスが高価格,実装が難しいという問題点があった.そこで,我々は,低価格のデバイスをターゲットにし,推論アルゴリズムを解析することで,効率よくアクセラレートする回路をFPGAで実装,処理を最適化することで,低消費電力で高速な推論処理を実現している.

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