長井志江

長井志江は、人の知能を完成品として模倣するのではなく、乳幼児が身体と環境の相互作用から学ぶ過程をロボットで構成します。予測と感覚入力のずれに注目し、発達の仕組みと認知の多様性を同じ計算原理から理解しようとしている点が特徴です。[2][3][4][6]

現在・代表的な役割

東京大学ニューロインテリジェンス国際研究機構 特任教授

生い立ちから現在まで、肩書きだけでなく研究・開発・事業を動かした主要な出来事を時系列で追います。

1. 2004年

   大阪大学で工学博士を取得した

   ロボットを使って人の認知発達を構成的に理解する研究の基礎を築きました。[2]

2. 2008年

   ビーレフェルト大学で認知ロボティクスを研究した

   乳幼児の発達とロボット学習をつなぐ国際的な研究環境で経験を積みました。[2]

3. 2009年

   大阪大学で認知発達ロボティクス研究を進めた

   人とロボットの相互作用から、模倣・共同注意・コミュニケーションの発達を研究しました。[2]

4. 2014年

   ASD知覚体験シミュレータを開発した

   当事者への聞き取りと映像解析を基に、知覚過敏・鈍麻の一部を体験できるシステムを作りました。[5][6]

5. 2016年

   CREST「認知ミラーリング」を開始した

   認知過程を可視化し、自己理解と社会的共有へつなげる研究を率いました。[6][7]

6. 2019年

   東京大学IRCNの特任教授に就任した

   Cognitive Developmental Robotics Labを率い、ロボティクスと神経科学を横断する研究へ広げました。[2]

7. 2019年

   予測処理による認知発達モデルを論文で整理した

   予測誤差の精度重みづけが、発達と個人差を説明する枠組みになり得ることを示しました。[4]

8. 2021年

   研究成果を「ロボットを創ることで人を知る」と解説した

   予測する脳、身体性、認知の個性を一般向けに整理しました。[3]

9. 2023年

   ASD体験ワークショップの効果を検証した

   217人の参加者を対象に、否定的感情の低減が6週間後も観察された一方、一般化には追加研究が必要だと報告しました。[9]

10. 2025年

    AIロボティクスの国際ロードマップを共同執筆した

    生涯学習、安全性、説明可能性、人間行動の予測における偏りを長期課題として提示しました。[10]

知名度や肩書きではなく、技術と産業に残した変化から人物像を整理します。

年表の出来事をつなぎ、研究テーマや仕事の選択がどのように次の段階へ結びついたかを読み解きます。

生い立ちから現在までを一本の物語として見るために、方向を大きく変えた3つの選択に絞りました。

個人の功績だけに還元せず、共同研究者、組織、社会への影響まで含めて考えるための視点です。

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