我が国の大きな課題として，少子高齢化における労働生産人口低下の課題が深刻化している．特にその影響が大きいのが労働集約型の産業であり，生産分野・物流分野等，自動化が進まずに人の作業に大きく依存している産業分野は労働力が確保できず，生産力の低下は避けられない．この課題に対し，人と機械の協調作業をAI等を使い高度化することで，一人あたりの労働生産性を向上する必要がある．人と機械の協調作業においては，人の作業をAIが理解し，それに合わせた支援をロボットを介して提供できることが必要とされる．そのためにも人の計測は重要であり，人の作業をデータ化し，人の作業をデジタル上で表現し，人の作業をAIが理解できる仕組みが必要である．本講演では，今後の人と機械が協調作業する仕組みと，それを産学連携で社会実装するための模擬環境施設について紹介する．

サイバーフィジカルシステムに人の運動や行動データを付与できれば，健康や社会参加に関わる様々なサービスの実現が期待できる．本発表では，IoTデバイスのような粒度が粗いセンサデータからの身体運動の推定，そして計測データの横断・縦断的な蓄積に基づく適切な介入のデザインなど，生活や就労の現場におけるサイバーフィジカルインタラクションを実現する上で，デジタルヒューマンモデルが持つ可能性を実例を交えて紹介する．

計測技術の発展によって実空間における大規模な人の流れの計測ができるようになり，また仮想空間のシミュレーションで人の流れの予測を行うことができるようになってきている．我々の研究グループでは計測とシミュレーションを融合することで祭りや大規模施設，スタジアムなどの大規模に人が集まる空間において帰宅時間の推定や避難誘導計画の検証などを行ってきた．本講演では実際の花火大会などのいくつかの実証実験を例に，安全性を高めるための人の流れの解析技術について紹介する．

本発表では，近年のロボット，特にマニピュレーションに関する研究動向から，ロボットが高度な作業能力を身につけ始めていることを紹介する．一方で，複雑な作業をするロボットが人と環境を共有するためには，また協働で作業を行うためには多くの技術課題がある．デジタルヒューマン技術はロボットと人の協調における重要な要素でもある．今後，この分野の研究が前記課題にどういったインパクトを与えていくのかを考察したい．

先端的な少品種多量生産の現場において，ロボットの生産性が人間を凌駕するようになって久しい．これは「いつ・どこで・なにが」起こるかを完全に予測・制御できる環境（工場内）であれば，ロボットが自律的な判断を行う必要性が低減されるためである．一方人間は，道路や生活空間のような，次に起こることの予測が難しい状況においても柔軟かつ適切に対応することができる．現在のAI研究の主流は「人間のようなロバストさを持った ロボット」の開発であるが，逆方向からのアプローチもありうる．つまり，「（人間ほどは賢くない）現状レベルのロボットでも対応できるように，高精度かつ多量の環境情報を収集・統合・提供するシステム(=ARクラウド）」の構築である．本講演では，地球全体を網羅する大規模ARクラウドの設計・実装と，その上で実現されうる人間・機械協調系の可能性について議論する．

LabDroid「まほろ」によるバイオ実験自動化が本格化しつつある．自動化がもたらす効果について定量的な評価結果を示すとともに，今後の課題について議論する．さらに，デジタルヒューマンとバイオ実験との連携について我々の取り組みを紹介する．