人体動作の特徴量解析に基づき，身体内部の情報を推定する技術の研究に取り組んでいます． 人の動きは外から見える情報だけでは不十分であり，筋活動，関節負荷，重心移動，疲労度などの“みえない内部情報”が動作の質や安全性に大きく影響します． 本研究では，非侵襲センサ（IMU，EMG，床反力など）とAI・数理モデルを組み合わせることで，これらの内部情報を推定し，動作の状態を定量的に評価する技術の開発を進めています．

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これらの技術は，労働現場における腰部負担の評価，高齢者の転倒リスク推定，スポーツ動作の改善，リハビリテーション支援，装着型デバイスによる動作補助など，幅広い応用が期待されます． また，地域の産業・医療・福祉分野と連携し，科学的根拠に基づく政策立案（EBPM）や現場で活用できる評価手法の構築にも取り組んでいます．

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身体内部情報の可視化を通じて，人の能力を理解し，安全で豊かな生活を支える技術の創出を目指しています．