ARAYAでは、熟練者の高度技能を短期間で継承できる「高効率技能伝承システム」の構築を進めています。 本ポジションでは、熟練者・初心者のマルチモーダルデータの取得 → 差異モデリング → VR/EMSフィードバック設計 → PoC実証まで一貫して担い、社会実装につながる研究成果の創出を目指します。 【業務の具体例】 1. マルチモーダル計測環境の構築 ・Motion Capture（OptiTrack等） ・IMU, sEMG, EEG, 眼球運動 ・カメラ映像、音声 2. 熟練者/初心者の技能差異モデルの構築 ・動作軌跡・筋電・脳波・IMU・視線の統合解析 ・時系列モデル（RNN/Transformer/CNN）による熟達度分類 ・特徴量抽出・技能解析 3. リアルタイムフィードバックシステムの実装 ・VR/AR を用いた視覚フィードバック ・EMSを用いた動作誘導（リアルタイム制御） ・熟練者の暗黙知を“定量化”して初心者へ伝達する仕組みの開発 4. PoC 実証・評価 ・初心者/未経験者に対する技能習得実験 ・習得速度・パフォーマンス向上の検証

学位 ・関連分野での博士号（Ph.D.）取得済み、または取得見込みの方 ・博士号未取得でも、それに相当する業績・経験がおありの方 技術スキル ・Python / ML（PyTorch または TensorFlow） ・時系列データ解析（動作/生体信号） ・MoCap, IMU, EMG, EEG などの計測経験（いずれか複数） データ収集・実験運営の経験 ・HCI / XR ・Unity または Unreal Engine を使ったインタラクション開発 ・VR/AR を用いたプロトタイピング能力 研究遂行力 ・実験デザイン、倫理申請、プロトコル設計が自走できる ・データ解析とシステム構築を両方行えること

・EMS（Electrical Muscle Stimulation）制御の経験 ・熟練技能・手技訓練・スポーツ科学などの研究経験 ・デジタルツイン構築（Unity/Blender/物理シミュレーション） ・ロボティクス / 運動科学 / 制御工学の知識 ・マルチモーダルAIモデル（vision＋IMU＋EMG など）の統合経験 ・国際会議/ジャーナルでの研究発表経験 ・大規模実験（10〜30名程度）の運営経験

・AI・HCI・生体計測を横断して研究することに情熱がある ・未踏領域のテーマを自走して形にできる ・実験とシステム開発の両輪を回せる「T字型研究者」 ・技能伝承／人間拡張／NeuroTech に強い関心がある ・熟練者の“暗黙知”を科学し、次世代の技能訓練の形を創りたい