本研究室では、AI（人工知能）を活用して新物質の探索を行うことを主要な研究テーマとしています。地球上のあらゆる物質は周期表にある元素の組み合わせから成り立っていますが、その組み合わせはほぼ無限に存在し、まだ発見されていない物質も数多く存在します。その中には、超伝導体、太陽電池、熱電材料、量子デバイスなど、人類にとって極めて有用な性質を持つ物質が含まれている可能性があります。例えば、超伝導体は電気抵抗がゼロになるという特性から、送電ロスのない電力輸送や、蓄電池・低消費電力デバイスなどへの応用が期待されています。しかし、現在知られている超伝導体は極低温でしか機能せず、室温で動作する超伝導体の発見が大きな課題となっています。
　従来の新物質探索は、研究者の経験や理論的知見に依存していましたが、近年のAI技術の進展により、膨大な候補の中から有望な物質を絞り込むことが可能になってきました。特に、生成AIや機械学習といった手法は、過去の物性データを学習し、未知の物質の性質を予測することができます。これは、確率的に物質の性質を記述する現代物理学のアプローチとも親和性が高く、量子統計力学の考え方と類似しています。
　本研究室では、こうしたAI技術を活用し、物質・物性のデータベースをもとに「どのような組成や構造の物質が有用な性質を持つか？」をAIに学習させ、予測モデルを構築します。その上で、AIが高い可能性を示した物質を実際に合成し、X線回折や電気抵抗測定などを通して、性質を検証します。さらに、合成条件の最適化や測定結果のフィードバックを通じて、AIモデルの精度を高めていきます。AIと実験を組み合わせた新しい研究スタイルで、人類にとって有用な新材料の創出を目指しています。

　体育科の授業は児童・生徒に比較的人気があり、授業に対する主体性も高いと言われています。この事を支えてきたのは、現場教員による熱心な教材研究、指導方法開発にあることは事実です。
　しかし、現場では児童・生徒と直面する故に、個や集団に応じた即時的な教師行動が求められ、教材開発や指導方法の選択は半ば暗黙知化している現状にあります。私はこれまでに培われてきた現場教員の膨大な指導方法を体系化し、暗黙知化している教師行動の明示知化をテーマに研究を進めています。