ロボットや人工知能などの知的エージェントと人間との言語コミュニケーションはこれから多様化する事が予想されます。言語コミュニケーションを通じて知的エージェントと人間はわかりあう事が出来るでしょうか？観測から概念を獲得し、他者との記号的なコミュニケーションを通じて言語のような記号システムが創発するメカニズムをモデル化します。そして、知的エージェントと人間の共創的コミュニケーションの基盤を創成します。本研究は、JSPS 科研費 基盤A，「記号創発システム論に基づく共創的学習の基盤創成」の支援を受けて実施しております。

何を何処に片付けるかという知識は、家庭毎に異なります。物体と場所の関係性に関するローカルな知識をエージェント間の知識転移に基づいて効果的に獲得します。これにより、新規環境に短期間で適応するロボットの柔軟な知能を構成します。本研究は、トヨタ自動車との共同研究としてHSR（Human Support Robot）コミュニティ及び、JSPS 科研費 基盤研究C，「生活支援ロボットの多拠点間マルチモーダル知識転移を実現するシステム基盤創成」の支援を受けて実施しております。

開発した機械学習モデルの社会実装の取り組みとして、経済産業省主催の知能ロボットの大会であるWorld Robot Summit, Service Categoryに出場している。同大会では、セブンイレブン、トヨタ自動車がスポンサーとなり、未来のコンビニエンスストア、家庭環境でサービスを提供するロボットの知能と身体能力を競う。2018年に開催されたWRS2018においては、共同研究を進めるNAIS、Panasonic、大阪工業大学、岡山県立大学、玉川大学と合同チームを形成し、Future Convenience Store Challenge, Partner Robot Challenge (Real), Partner Robot Challenge (Virtual)に出場し、NEDO理事長賞、計測自動制御学会賞、WRS実行委員長賞など多数の賞を受賞した。本取り組みは、立命館大学の研究支援プロジェクトR-GIROの支援を受けて実施しております。