Q1. 您选择这一研究主题的契机是什么？
A1. 机器人竞赛中切身体会到安全的重要性
其实，直到大学毕业前，我并没有强烈地想成为一名研究学者的意愿。硕士期间我也参加过就职活动，但最终认为要实现自己的梦想，在大学做研究是最好的选择，于是走到了今天。
之所以选择现在的研究领域，源于我本科时参加机器人竞赛的经历。比赛中必须在挑战机器人的性能极限的同时进行制作。然而，如果机器人撞到人可能造成伤害，也可能导致电机损坏或驱动零件的压缩空气爆炸。这与软件的故障不同，是物理层面的危险。这段经历让我切身体会到了“让系统安全运行”的重要性。
Q2. 您目前的研究内容是什么？
A2. 探索能够明确安全根据的方法
我的研究目标是“让世上的系统安全运行”。相比普通软件，自动驾驶汽车、机器人等在现实环境中运动的信息物理融合系统（CPS）的内部如同黑箱，行为预测变得困难。我正在探索的是，如何用数学证明系统真的在安全运行、如何快速检测异常、以及找到能明确说明安全根据的方法。通过数学手段，计算机能够自动验证自身的安全性。
例如自动驾驶汽车，“车速不能超过每小时60公里”、“急刹车后3秒内无法完全停止”等基本性能是已知的。结合这些信息与实际行驶记录，即便是记录中断的时段，也能证明“未发生事故”。
此外，我还在致力于安全性的说明工作。通过人能够给出解释的形式，使用经过学习训练的近似模型，可以更高效地确认系统的安全性，并能够向非专业人士解释 “为什么可以信赖”。这对信任并使用AI系统至关重要。
在2023年于法国巴黎举办的“CAV 2023”（国际计算机辅助验证会议）上发表演讲
Q3. 对有志成为研究人员的人有什么寄语
A3. 做自己想做的研究是最好的选择
这项研究的魅力在于涵盖了从理论到应用的完整链条。我曾考虑过当个程序员，本身也喜欢编程，当使用了自己设计的验证方法的软件能够如预期执行时，会让人兴奋不已。而在与产业界的合作研究中，听到“让工作效率提升了”的反馈也让我充满成就感。
长期目标是将数学验证技术推广开来，不仅能在大企业应用，也能被一般企业广泛使用。近年来，因大语言模型（LLM）的发展，即使不精通编程的人，也能开发软件。正因如此，从外部验证安全性的机制将愈发重要。
我想对立志成为研究人员的人说，最终，还是选择自己想做的研究才是最好的。我个人对构建可应用于多领域的通用方法的兴趣大于热门课题，但反过来说，社会也需要不断推进前沿领域研究的人才。我认为，不同的人选择不同的适合自己的研究，才能让整个社会平衡发展。（TEXT：畑边康浩）
高中时参加的是游泳社团。现在几乎每年也都会去协助远泳集训
原文：JSTnews 2025年9月号
翻译：JST客观日本编辑部
