ユーザー調査の一環として、弊社開発の趣味嗜好を予測するパーソナライズAIの性能、ビジネスへの活用の仮説設定を実施した。

人の状態推定アルゴリズムの開発において、先行研究調査・アルゴリズム開発の助言を実施。
また、アルゴリズム検証評価実験において、様々な生体データの活用を支援した。

乗員の状態監視などを行う、新たな車載機器・サービスの構想検討を実施。
先進技術調査、法律・国の動向調査等から、戦略立案、仮説検証実験の設計を支援した。

安全性や安心感の向上を目的とした運転支援機能の開発を支援。開発デバイスの安全性と安心感の寄与を評価する官能評価実験の設計と結果考察を実施した。

高度化する車両HMIにおいて、顧客への提供価値から、HMIシステム全体を統合的/段階的に開発を進めるための評価構造とプロセス策定を支援した。

ブランドコンセプトに沿った、次世代車両の音開発を支援。音の評価手法を設計し、主観評価結果を分析/考察、開発の方向性検討を支援した。

人の行動やSNSから、パーソナリティを推定し、住人にパーソナライズドされたサービス提供するためのアルゴリズム開発と効果検証を実施した。

警告音や光で注意を誘導する運転支援システムは実用化されてきているが、わずらわしさを感じさせたり急な提示で驚かすケースが生じる課題がある。（ディストラクション）
ディストラクションを生じさせない、パーソナライズされた「注意制御」技術確立に向けて、走行中の注意機能推定と注意制御手法の仮説検証実験を支援した。

人が心地よいと感じる車を設計者が作り込める事をゴールに、「心地良い」という曖昧な感覚を分解・指標化し、その指標の予測モデルをドライビングシミュレータなども活用しながら構築。また、予測技術を組み込んだ新たな業務プロセスの定義を支援した。

運転を評価する為の技能を指標化し、運転環境より発生するデータを自動計測した上で、AIを用いて定量評価を行う技術検証を実施した。