This research estimates chronic stress states using machine learning by integrating behavioral metrics and various physiological signals obtained during cognitive load tasks (2-back) and physical load tasks (CPT). Furthermore, focusing on the contribution of each modality and the interpretability of features, we verify the improvement in accuracy and effectiveness of chronic stress estimation through a highly reproducible evaluation protocol in an experimental environment.

認知的負荷課題（2-back）および身体的負荷課題（CPT）中に得られる行動指標と多種の生体情報を統合し、慢性ストレス状態を機械学習により推定する研究です。さらに、各モダリティの寄与や特徴量の解釈可能性にも着目し、実験環境下での再現性の高い評価プロトコルを通じて、慢性ストレス推定の精度向上と有効性を検証します。

本研究通过整合认知负荷任务（2-back）和身体负荷任务（CPT）中获得的行为指标与多种生理信号，利用机器学习来评估慢性压力状态。此外，着眼于各模态的贡献度和特征的可解释性，通过在实验环境下建立高复现性的评估协议，验证慢性压力评估的精度提升及其有效性。

In third-person perspective (3PP) VR, users not only control an avatar but can also simultaneously interact with an overhead viewpoint entity, referred to as the “Omniscient Entity (OE),” which allows the sense of body ownership (SoBO) to shift depending on the situation. In this research, we demonstrate that SoBO is dynamically reallocated between the avatar and the OE during a continuous experience consisting of maze exploration and combat, and we experimentally investigate the factors that influence this transition. Furthermore, we propose a method that switches the synchronization target of full-body vibrotactile feedback according to the current locus of SoBO, and we present design guidelines for haptic feedback that improve immersion and interpretability in 3PP VR.

三人称視点（3PP）VR では，ユーザがアバターを操作するだけでなく，俯瞰視点の「大いなる存在（Omniscient Entity, OE）」も同時に扱えるため，身体所有感（SoBO）がどちらに帰属するかが状況によって変化します．本研究では，迷宮探索と戦闘を含む連続体験の中で，SoBO がアバターと OE の間で動的に再配分されることを明らかにし，その変化に影響する要因を実験的に検証しました．さらに，SoBO の主体に応じて全身振動フィードバックの同期対象を切り替える手法を提案し，3PP VR における没入感と理解しやすさを高める触覚提示設計の指針を示します．

在三人称视角（3PP）VR中，用户不仅操控虚拟化身（avatar），还可以同时操作俯瞰视角的“大能存在（Omniscient Entity, OE）”，因此身体所有感（SoBO）归属到哪一方会随情境发生变化。本研究在包含迷宫探索与战斗的连续体验中，揭示了SoBO会在avatar与OE之间动态再分配，并通过实验验证影响这种变化的关键因素。此外，我们提出一种根据SoBO主体切换全身振动反馈同步对象的方法，并给出触觉提示设计的指引，以提升3PP VR中的沉浸感与可理解性。

This project proposes an AI-powered “smartphone teacher” app that understands users’ requests and on-screen content, then provides step-by-step guidance through voice instructions and visual indicators. Unlike conventional voice assistants that mainly execute commands, our approach focuses on teaching users how to operate their phones, improving confidence and reducing anxiety during daily smartphone use.

本プロジェクトでは、ユーザーの要求と画面内容を理解し、音声指示と視覚的インジケータを通じて段階的なガイダンスを提供する、AI搭載の「スマートフォン教師」アプリを提案します。主にコマンドを実行する従来の音声アシスタントとは異なり、本アプローチはユーザーにスマートフォンの操作方法を教えることに焦点を当てており、日常使用における自信の向上と不安の軽減を目指しています。

本项目提出了一款基于AI的“智能手机教师”应用，能够理解用户的请求及屏幕内容，并通过语音指令和视觉指示提供逐步指导。与主要执行命令的传统语音助手不同，我们的方法专注于教用户如何操作手机，从而提升他们在日常使用中的自信心并减少焦虑。