洞察問題解決における無意識的情報処理システム内で起こる変化が，行動上だけでなく他の部分でも何らかの形で変化が生じている可能性は十分に考えられる．そのため，サブリミナルヒントの提示と指尖容積脈波測定を組み合わせた研究を行い，洞察問題解決における無意識的情報処理を，より詳細なレベルで捉えるための基盤作りを試みた． 結果として，課題として用いたパズルの正解図を閾下提示した群は，統制群に比べて脈波振幅の減少が起こる割合が有意に高かった．

コンセプトの自動生成は重要であり、コンセプト合成と呼ばれる従来研究では人が概念を合成するプロセスのモデルについて研究がなされてきた。しかし、合成する概念群が所与の条件下での研究であるため、概念が無数にあるビジネス等の領域への適用は難しかった。そこで、我々は概念の選択のされ方に共通した法則性があると仮定し、その仮定のもとで新しいコンセプトを自動で生成する機械学習を用いた手法を提案する。実験では、この仮定の妥当性を検証した。

連続した発話文からの語彙獲得は幼児の言語獲得にとって重要な問題である．NPB-DAAは人間の音声信号のみから言語モデルと音響モデルを同時推定する教師なし語彙獲得手法であり，単一話者の音声データを用いた場合，深層学習に基づいた特徴抽出が可能なDSAEと組み合わせることで語彙獲得の精度が向上する．本研究では，複数話者の音声データからの教師なし語彙獲得を行い，その実験結果について詳報する．

概念学習におけるプロトタイプモデルと事例モデルは，混合モデルにおける混合要素数の違いとして統一的に表現できる．しかし，一般的に混合要素数は与えられないため推定が必要になる．DP-meansは混合要素数を推定するのに適したアルゴリズムであるが，事例がカテゴリに所属するかしないかの2値的な判断となってしまう．認知モデルとして考えたとき所属度はファジィさを持って表現されたほうが望ましい．そこで，ファジィ所属度を推定できるように拡張を行った．