人の知覚特性を踏まえた情報提示手法や，人の能力を拡張するインタラクション技術の研究に取り組んでいます．同時にデバイス利用によって生じ得る悪影響についても考慮し，改善策の考案に取り組んでいます．
聴力自在化技術
ヒアラブルデバイスを用いて，周囲の音を変換することでユーザの聴こえ方を操作する聴力自在化技術を提案しています．必要な音を強調し，不要な音を抑制することで，状況に応じて聴覚を拡張できるインタフェースの実現を目指しています．
人と機械による協調型エコーロケーション
超音波エコーロケーションと機械学習を組み合わせ，人とAIが協調して物体を認識する手法を研究しています．ウェアラブルデバイスにより超音波の反射を可聴化し，認識支援を行うことで，ユーザの認知的負担の低減を確認しました．
超音波によるヒアラブルデバイスへの可聴音生成攻撃手法
ヒアラブルデバイスに対する新たなセキュリティリスクとして，超音波を用いてユーザに意図しない音を知覚させる攻撃手法「UltrasonicWhisper」を提案しています．本手法では，デバイスのマイクの非線形性を利用し，聞こえない超音波から可聴音を生成することで，あたかもヒアラブルデバイスから再生された音や周囲環境から聞こえた音であるかのように錯覚させます．本研究は，ヒアラブルデバイスの安全性に関する新たな課題を示し，対策技術の重要性を示しています．
外部音取り込み機能による音像定位能力の変化と改善手法
外音取り込みを備えたヒアラブルデバイスでは，マイクとスピーカの特性により音の聞こえ方が変化し，音源方向の知覚に影響を与える可能性があります．本研究では，市販ヒアラブル使用時の音源定位能力を評価し，定位精度が低下することを確認しました．さらに，デバイスの周波数特性を補償する手法を提案し，音源定位精度を改善できることを示しました．