• 2026年07月23日(木) 10:00 ~ 17:00

１．ドライバー状態推定の意義
　　（１）．外界認識から人間中心センシングへ
　　（２）．自動運転・ADASにおけるドライバー状態推定の必要性
　　（３）．安全性・快適性・受容性の向上に向けた位置づけ

２．ドライバー状態の分類
　　（１）．眠気・疲労・覚醒度
　　（２）．注意散漫・認知負荷
　　（３）．ストレス・緊張・感情状態
　　（４）．短期的状態と長期的個人特性の違い

３．個人特性と心理・生理学的多様性
　　（１）．年齢・運転経験・生活習慣による違い
　　（２）．個人差が推定精度に与える影響
　　（３）．個人適応型推定の考え方
　　（４）．心理・生理指標のばらつきと解釈上の注意点

４．代表的なドライバー状態推定技術
　　（１）．視線・表情・姿勢検出による状態推定
　　（２）．生体情報センシングと非接触計測技術
　　（３）．ステアリング操作・ペダル操作など運転行動データの活用
　　（４）．カメラ・赤外線・レーダ等の特徴と使い分け

５．マルチモーダル統合センシング
　　（１）．単一センサの限界
　　（２）．複数センサ統合の考え方
　　（３）．時系列同期とデータ融合
　　（４）．実環境における頑健性向上の考え方

６．スマートデバイスとの連携
　　（１）．スマートウォッチ・ウェアラブルの活用可能性
　　（２）．スマートフォン連携による補助的状態把握
　　（３）．車載センサとの役割分担
　　（４）．導入容易性と実装上の制約

７．データ取得の実際とノイズの影響
　　（１）．実験室環境と実車環境の違い
　　（２）．データ取得時に生じやすいノイズと欠損
　　（３）．ラベル付け・正解データ作成の難しさ
　　（４）．前処理、特徴量設計、データ品質管理のポイント
　　（５）．個人差・環境差を考慮したデータ収集上の留意点

８．機械学習による状態推定
　　（１）．機械学習の基本
　　（２）．状態推定における機械学習の手法
　　（３）．機械学習を用いた推定技術例
　　（４）．時系列データ解析と深層学習の活用
　　（５）．評価指標、汎化性能、過学習の見方
　　（６）．説明可能性と実運用を見据えたモデル設計

９．実装における技術的・倫理的課題
　　（１）．リアルタイム処理と計算資源
　　（２）．プライバシー・個人情報・生体情報の扱い
　　（３）．誤推定時のリスクと支援設計
　　（４）．社会受容性・法規制・標準化動向
　　（５）．研究開発から実装への橋渡しにおける課題

１０．まとめ
　　（１）．センシング技術の整理
　　（２）．データ分析上の重要ポイント
　　（３）．今後の研究・開発の方向性

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