教授

尾形 哲也　博士（工学）

早稲田大学　理工学術院基幹理工学部表現工学科教授 / 次世代ロボット研究機構AIロボット研究所所長

産業技術総合研究所　人工知能研究センター特定フェロー

国立情報学研究所　大規模言語モデル研究開発センター客員教授

E-mail: ogata[at]waseda.jp

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略歴

• 1988年　千葉県立船橋高等学校卒業
• 1993年　早稲田大学理工学部機械工学科卒業
• 1995年　早稲田大学大学院理工学研究科修士課程修了
• 1997年　日本学術振興会特別研究員(DC2)
• 1999年　早稲田大学理工学部機械工学科助手
• 2001年　理化学研究所脳科学総合研究センター研究員
• 2003年　京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻講師
• 2005年　京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻助教授（2007年より准教授）
• 2012年　早稲田大学理工学術院基幹理工学部表現工学科教授
• 2017年　産業技術総合研究所人工知能研究センター特定フェロー（クロスアポイントメント）

兼任

• 2001年-2005年　早稲田大学ヒューマノイド研究所客員講師
• 2005年-2009年　早稲田大学ヒューマノイド研究所客員助教授（准教授）
• 2006年-2012年　理化学研究所脳科学総合研究センター客員研究員
• 2009年-2012年　早稲田大学理工学研究所客員主任研究員
• 2009年-2015年　科学技術振興機構さきがけ研究「情報環境と人」領域研究員(5年)
• 2015年-2017年　産業技術総合研究所人工知能研究センター招聘研究員
• 2016年-2022年　科学技術振興機構ACT-I研究「情報と未来」領域アドバイザー
• 2017年-2022年　科学技術振興機構さきがけ研究「社会デザイン」領域アドバイザー
• 2018年-2022年　IGPI テクノロジーアドバイザー
• 2018年-2022年　早稲田大学研究推進部副部長
• 2019年-2022年　早稲田大学次代の中核研究者
• 2020年-2022年　早稲田大学高等研究所副所長
• 2016年-現在　　株式会社エクサインテリジェンス（現エクサウィザーズ） アドバイザー
• 2016年-現在　　早稲田大学ゲームの科学研究所所員
• 2020年-現在　　早稲田大学次世代ロボット研究機構AIロボット研究所所長
• 2020年-現在　　株式会社アバターイン アドバイザー
• 2020年-現在　　科学技術振興機構ACT-X研究「AI活用学問革新」領域アドバイザー
• 2020年-現在　　早稲田大学大学院カーボンニュートラル副専攻ICT・ロボットコース（旧リーディング実体情報学コース）コーディネーター
• 2021年-現在　　Integral AI, Inc. アドバイザー
• 2021年-現在　　早稲田大学スーパーグローバル大学創成支援ICT・ロボット工学拠点代表
• 2022年-現在　　早稲田大学リサーチイノベーションセンターOI推進戦略セクション所長
• 2023年-現在　　新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）技術戦略研究センター（TSC）フェロー（PDF)
• 2023年-現在　　早稲田大学カーボンニュートラル社会研究教育センターCNトップPI
• 2024年-現在　　科学技術振興機構さきがけ研究「研究開発プロセス革新」領域アドバイザー（URL）
• 2024年-現在　　科学技術振興機構BOOST 次世代AI人材育成プログラム（若手研究者支援）領域アドバイザー2o24（URL）
• 2024年-現在　　国立情報学研究所大規模言語モデル研究開発センター　客員教授（URL）

受賞

• 2000年　日本機械学会賞（論文）
• 2005年　国際会議IEA/AIE論文賞
• 2005年　計測自動制御学会SI2005ベストセッション講演賞
• 2006年　インタラクション2006インタラクティブ発表賞
• 2006年　(財) 栢森情報科学振興財団 設立10周年記念・特別研究助成受賞
• 2007年　計測自動制御学会SI2006優秀講演賞
• 2007年　Award for Entertainment Robots and Systems (NFT Award) Nomination Finalist, IEEE/RSJ IROS2007.
• 2007年　RSJ/SICE Award for IROS2006 Best Paper Nomination Finalist
• 2008年　Award for Entertainment Robots and Systems (NFT Award) Nomination Finalist, IEEE/RSJ IROS2008.
• 2010年　国際会議IEA/AIE論文賞
• 2010年　Award for Entertainment Robots and Systems (NFT Award), IEEE/RSJ IROS2010.
• 2011年　人工知能学会研究会優秀賞
• 2011年　Best paper award (Robotics), IEEE/SICE SII2011
• 2015年　ティーチングアワード総長賞, 早稲田大学 URL, PDF
• 2016年　Best paper award, ICANN2016 (2016年9月12日)
• 2017年　IBM 2017 Faculty Award (2017年7月）URL
• 2019年　ROBOMECH表彰（産業・ 実用分野）,日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス部門（2019年6月）
• 2019年　Best paper award, Advanced Robotics, International Journal of the Robotics Society of Japan (2019年9月）
• 2019年　FA財団論文賞（2019年12月）
• 2020年　人工知能学会全国大会優秀賞（26のオーガナイズドセッション口頭発表の中全8件受賞中2件, 2020年7月）
• 2020年　計測自動制御学会SI2020優秀講演賞
• 2021年　Best paper award in Cognitive Robotics, IEEE ICRA2021.（2021年6月）
• 2021年　Best RoboCup paper award Nomination Finalist, IEEE/RSJ IROS2021.（2021年9月）
• 2022年　Best paper award Nomination Finalist, IEEE/SICE SII2022.（2022年1月）
• 2022年　Best paper award, IEEE/SICE SII2022.（2022年1月）
• 2022年　部門学術業績賞, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス部門（2022年6月2日）
• 2022年　日本ロボット学会フェロー（2022年9月7日） URL
• 2022年　計測自動制御学会フェロー（2022年9月8日）
• 2023年　日本機械学会フェロー（2023年2月8日）URL
• 2023年　文部科学大臣表彰科学技術賞（研究部門）（2023年4月19日）URL
• 2023年　Frontiers of Science Awards, The International Congress for Basic Science （2023年7月20日）URL
• 2024年　Best paper award Nomination Finalist, IEEE/SICE SII2024.（2024年1月）
• 2024年　IEEE Senior Member
• 2024年　Best paper award, Advanced Robotics, International Journal of the Robotics Society of Japan (2024年9月）

所属学会

• 日本ロボット学会
• 人工知能学会
• 発達神経科学会
• 計測自動制御学会
• 情報処理学会
• 日本機械学会
• バイオメカニズム学会
• IEEE

学会・社会活動（国内）

• 日本ロボット学会欧文誌委員(2004-2022)
• バイオメカニズム学会編集委員(2004-2009)・委員会幹事(2004-2007)
• 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス部門運営委員(2005-2006)
• 日本ロボット学会学術講演会プログラム委員(2005)
• 日本ロボット学会論文賞選考委員(2005, 2006)
• 日本ロボット学会編集委員(2006-2008)
• 日本認知科学会大会実行委員(2005)
• ヒューマンインタフェース学会特集号編集委員(2005, 2007)
• 経済産業省ロボット技術マップローリング委員会委員(2008)
• 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会プログラム委員(2007-2011)
• 日本ロボット学会評議員(2007-2009, 2010-2012)
• ロボティクスシンポジア・プログラム委員(2008, 2009)
• 計測自動制御学会SI2009実行委員(2009)
• 計測自動制御学会SI部門空間知部会幹事(2008-2009)
• 日本ロボット学会ロボティック・サイエンス研究専門委員会幹事(2008-2014)
• ヒューマンインタフェース学会論文誌編集委員(2009-2011)
• 日本学術振興会「ロボット共生社会実現に向けたロボットの知能発達」先導的研究開発委員会幹事(2010-2013)
• 計測自動制御学会SI2011広報委員長(2011)
• 人工知能学会代議員(2011-2013, 2019-2021)
• 日本機械学会ロボメカ部門表彰委員会委員(2012, 2013)
• 計測自動制御学会学会賞委員会委員 (2013, 2014)
• 日本ロボット学会理事(2013, 2014)
• 計測自動制御学会会誌出版委員会委員 (2015, 2016)
• 人工知能学会誌編集委員(2015-2019)
• 人工知能学会理事(2016-2018)
• 日本ディープラーニング協会理事(2017-現在)
• 文部科学省卓越研究員候補者選考審査委員(2018)（URL）
• 計測自動制御学会理事(2018-2020)
• 人工知能学会企画委員(2018-2020)
• 一般社団法人G1ディープラーニング研究会 アドバイザリー・ボードメンバー(2018-現在)（URL）
• 内閣府/文部科学省/厚生労働省/経済産業省　ロボットによる社会変革推進会議　構成員(2019)（PDF）
• 発達神経科学会理事(2019-現在)
• 全国高等専門学校ディープラーニングコンテストDCON技術審査員(2019, 2020, 2021, 2022, 2023)
• 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）「次世代人工知能・ロボットの中核となるインテグレート技術開発」技術推進委員(2022-2023)
• 科学技術振興機構研究開発戦略センター第１AI・情報分野委員会委員(2022-現在)
• 科学技術振興機構 国家戦略分野の若手研究者及び博士後期課程学生の育成事業（ＢＯＯＳＴ）運営委員, 2024（PDF）
• 文部科学省 科学技術・学術審議会専門委員, (2024-2025)
• 第12回星新一賞審査員, 2024（URL）

学会活動（国外）

• Member of National Committee of Advanced Robotics (2004-2022)
• Referee of ACM/ICPC Collegiate Programming Contest 2005
• Associate Editor of IEEE/RSJ International Conference on IROS 2006, 2010, 2011, 2012, 2013
• Associate Editor of IEEE International Conference on ICRA 2007, 2008, 2018
• Member of Program Committee of IEEE International Conference on ROMAN 2007
• Member of Program Committee of International Conference on RSS 2006, 2007, 2008, 2009
• Local Organizing Chair of International Conference on IEA/AIE 2007
• Member of Program Committee of International Conference on SAB 2008, 2010
• Member of Program Committee of International Conference on AIM 2011
• Member of Technical Committee at Autonomous Mental Development (AMD), IEEE Computational Intelligence Society (CIS) (2011)
• Publicity Chair of International Symposium on System Integration (SII), 2011, 2016
• Local Arrangement Co-chair of IEEE International Conference on Humanoids 2012
• Member of Program Committee of International Conference on Humanoids 2012, 2015, 2016
• Publicity Chair of IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL-Epirob 2013)
• Member of Program Committee of IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL-Epirob), 2014, 2015, 2016, 2017
• Secretary General of IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2013)
• Chair of Domestic Committee of Advanced Robotics (2013-2015)
• Action Editor of Neural Networks Editorial Board, (2017-2022) (URL)
• General Chair of IEEE International Conference on Development and Learning 2018 (ICDL-Epirob 2018)
• Bridge Chair of IEEE International Conference on Development and Learning 2019, 2021
• Senior Editor of IEEE/RSJ International Conference on IROS 2019, 2020, 2021
• Area Chair of the Conference on Robot Learning (CoRL2019)
• Senior Editor of IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) (2021-current) (URL)
• Coordinator (Japanese side), MIRAI 2.0 workshop, Artificial Intelligence TEG, 2021 (URL)
• Special Chief Editor, Robot Learning and Evolution, Frontiers in Robotics & AI (2021-current) (URL)
• Special Forum Chair of IEEE/RSJ International Conference on IROS 2022.
• Award Chair in Cognitive Robotics on ICRA2024
• Program Chair of IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII2025)
• General Co-Chair of IEEE/RSJ International Conference on IROS 2025. (URL)
• AdCom member (At-Large), IEEE Robotics and Automation Society 2024-2026. (URL)

研究助成

• 内閣府ムーンショット，一人に一台一生寄り添うスマートロボットAIREC，（PM：菅野重樹），サブPM，2020-2025.
• NEDO委託研究，実世界に埋め込まれる人間中心の人工知能技術の研究開発，（代表：辻井潤一），2020-2025.
• NEDO委託研究，次世代人工知能・ロボット中核技術開発「日常生活支援ロボット」，2017-2020.（終了）
• JST CREST研究，記号創発ロボティクスによる人間機械コラボレーション基盤創成,（代表：長井隆行），主たる共同研究者，2015-2021.（終了）
• 科研費 基盤研究(A), 深層学習を用いたロボットの動作プリミティブの獲得と行動生成，（代表），2015-2020.（終了）
• 科研費 新学術領域研究（研究領域提案型），社会的認知発達モデルとそれに基づく発達障害者支援システム構成論（代表：長井志江），（分担），2012-2017.（終了）
• JSTさきがけ研究「情報環境と人」，長期インタラクション創発を可能とする知能化空間の設計論,（代表・5年），2009-2015.（終了）
• 科研費 基盤研究(B), ロボットの能動知覚に基づく物体挙動予測モデルと道具の使用, (代表), 2009-2012.（終了）
• 科研費 学術創成研究，記号過程を内包した動的適応システムの設計論（代表：椹木哲夫），（分担），2008-2011.（終了）
• 科研費 基盤研究(S), 音環境理解研究からのロボット聴覚の構築, 19100003,（代表：奥乃博），（分担），2007-2011.（終了）
• (財) 栢森情報科学振興財団 設立10周年記念・特別研究助成, 能動的知覚に基づくロボットの物体の動的認識, 2006-2007.（終了）
• 科研費 若手(A), オープンエンドな人間とロボットの協調における音声インタラクション創発に関する研究, (代表), 2005-2007.（終了）
• 科研費 萌芽, 環境音響を利用したロボットの動作生成, (代表), 2005-2006.（終了）
• 科研費 特定領域(C), 人間とロボットの相互学習系におけるインタラクションの創発・発達に関する研究, (代表), 2004-2005. (終了)
• (財) 大川情報通信基金研究助成, 原始言語の創発と人間-ロボット音声コミュニケーション, 2004. (終了)
• 科研費 奨励(A), 多自由度ロボットの身体性に基づく行動生成法に関する研究, (代表), 2001-2002. (辞退)
• 科研費 萌芽, 人間ロボット間の情緒的コミュニケーションに関する研究（代表：菅野重樹）, (分担), 2000-2001. (終了)
• 科研費 特別研究員奨励費，自己保存に基づくロボットの行動発現に関する研究，(代表)，1997-1998．(終了)

著書，訳書

• ロボット工学ハンドブック 第3版, 日本ロボット学会編, コロナ社, ISBN 978-4-339-04679-3, 2023年3月15日.（第III編主査）（URL）
• Tetsuya Ogata, Kuniyuki Takahashi, Tatsuro Yamada, Shingo Murata, Kazuma Sasaki: Machine Learning for Cognitive Robotics (Chapter 9), “Cognitive Robotics”, Editor: Angelo Cangelosi, and Minoru Asada, The MIT Press, ISBN: 9780262046831, May 2022. (URL)
• 子安増生，丹野義彦，箱田裕司 監修：現代心理学辞典，有斐閣，ISBN: 978-4-641-00266-1，2021年2月26日（URL）
• 河合俊雄，吉岡洋，西垣通，尾形哲也，長尾真：〈こころ〉とアーティフィシャル・マインド，創元社，ISBN：978-4-422-11757-7，2021年2月18日（URL）
• MITテクノロジーレビュー[日本版] Vol.1/Autumn 2020 AI Issue，KADOKAWA，ISBN: 9784049110517，JAN: 4910636926802，2020年9月10日（人工知能とロボット工学の融合が切り開くもうひとつの未来）（URL）
• AI事典 第3版，近代科学社，ISBN 978-4-7649-0604-4，2019年12月21日．（「深層学習によるインタラクション・記号の創発」，「多種感覚による“能動的”認識」，「行動学習」担当）（URL）
• 発達ロボティクスハンドブック ロボットで探る認知発達の仕組み，Angelo Cangelosi, Matthew Schlesinger, Linda B. Smith著，岡田浩之，谷口忠大 監訳，福村出版，ISBN: 9784571230592, 2018年12月（第5章担当）（URL）
• Angelo Cangelosi and Tetsuya Ogata: Speech and Language in Humanoid Robots, “Humanoid Robotics: A Reference”, Editor: Ambarish Goswami, and Prahlad Vadakkepat, Springer, ISBN: 978-94-007-7194-9 (Print) 978-94-007-7194-9 (Online), December 2017. (URL)
• 尾形哲也: ディープラーニングがロボットを変える，B&Tブックス日刊工業新聞社，ISBN: 978-4-526-07732-6，2017年7月25日．(URL)
• AI白書2017～人工知能がもたらす技術の革新と社会の変貌～，株式会社角川アスキー総合研究所，2017年7月20日．（1.3.6節担当）（URL）
• 深層学習技術のロボット応用, 人工知能・機械学習・ディープラーニング関連技術とその活用，情報機構，2016年6月27日（第3節1項担当）．(URL)
• 菅野重樹, 尾形哲也: メカノクリーチャ，日本機械学会編，コロナ社，2003年4月（第7章担当）．(URL)
• 知の創成─身体認知科学への招待，R.Pfeifer, C.Scheier著，石黒章夫，小林宏，細田耕 監訳，共立出版，2001年11月（第12章担当）. (URL)
• Tetsuya OGATA and Shigeki SUGANO: Consideration of Emotion Model and Primitive Language of Robots, Chapter 1, FLSI-Vol.3 “What should be computed to understand and model brain function? -From Robotics, Soft Computing, Biology and Neuroscience to Cognitive Philosophy-“, Editor: Tadashi Kitamura, World Scientific Publishing Co., March 2001. (URL)
• 尾形哲也，菅野重樹：身体性に基づくロボットと人間とのコミュニケーション，bit別冊「身体性とコンピュータ」，岡田美智男, 三嶋博之, 佐々木正人編, 共立出版，pp. 195-207，2000年8月．(URL)

メディアなど（2015年以降）

*直接取材でないものも含む

• 人型ロボットが自動車工場や物流倉庫へ、テスラは25年から数千台配備, 日経クロステック, 2024年11月21日（URL）
• 日立製作所、フロントラインワーカー（現場作業員）の業務を革新するAIロボットの研究・開発を紹介, CEATECニュース, 2024年10月4日（URL）
• 【ゲスト: 早稲田大学教授 尾形 哲也】AI/ロボットが得意なこと・苦手なこととは？そして人間が人間に求め続けたいものとは？, 井桁弘恵の#みみしゃか!!, 聴くテレ朝, 2024年9月23日（Youtube）
• 約1720億パラメータ（GPT-3級）の大規模言語モデルのフルスクラッチ学習を行い、プレビュー版「LLM-jp-3 172B beta1」を公開～学習データを含めすべてオープンにしたモデルとしては世界最大〜, 国立情報学研究所, 2024年9月17日（URL）
• 【10/4（金）開催】【トクイテン×早稲田大学 尾形哲也教授】AIロボット×農業　オンライン対談イベント, PR TIMES, 2024年9月17日（URL）
• 【ゲスト: 早稲田大学教授 尾形 哲也】「AIロボットを一人一台持つ時代」が来たら、人間は仕事や家事から解放される！？, 井桁弘恵の#みみしゃか!!, 聴くテレ朝, 2024年9月16日（URL）
• 日本ソーシャル・イノベーション学会 第6回年次大会を開催, BIGLOBEニュース, 2024年9月4日（URL）
• E2E自動運転､テスラのみこむ中国　震源は｢上海AI実験室｣, NIKKEI Mobility, 2024年7月23日（URL）
• 共に進化するAIとロボット　尾形哲也（早稲田大学 AIロボット研究所）, アイデアのたね, 婦人之友2024年8月号, 2024年7月12日（URL）
• 第12回日経星新一賞, 22面, 日本経済新聞, 2024年7月4日
• 人工知能学会、中高生向けの無料AIセミナーを5都市で開催-トップ研究者がAIや人工知能の最前線を紹介, こどもとIT, 2024年6月27日（URL）
• ロボットは大規模基盤モデルでどう変わる？まだまだ「賢くなる」、最新研究の数々, Yahoo!ニュース (Seizo Trend), 2024年5月30日（URL）
• 尾形哲也先生が期待する「ロボット製作から世界を広げていく方法」, ヒューマンアカデミーこども教育総合研究所, 2024年5月29日（URL）
• 【ICRA2024】大規模基盤モデルとロボットの連携による新たな可能性, モリカトロンAIラボ, 2024年5月28日（URL）
• 進化するロボット、家事や医療も器用に　「ICRA」3選, NIKKEI Tech Foresight, 2024年5月22日（URL）
• 人型ロボットにAI のワザ　「頼れる機械」を社会に　尾形哲也（早稲田大学）, Front Runner 挑む, 日経サイエンス2024年6月号, 2024年4月25日（URL）
• 早大教授「ロボット研究の未来、身体的なデータが重要」, 直談 専門家に問う, 7面, 日経産業新聞, 2024年3月25日（URL）
• Google、生成AIをロボットの頭脳に　話しかけて操作, 日本経済新聞, 2024年3月25日（URL）
• 最新技術 多角的に問う, 毎日新聞, 12-13面, 2024年3月21日（PDF）
• マルチモーダルなセンサ情報の重要度をリアルタイムに切り替え、安定な組立作業を可能にするロボット制御技術を開発, 日立製作所, 2024年2月21日（URL）
• AIの未来を展望する企画展「AIのアイ ～AIが見る世界、AIと創る世界～」をSKIPシティ映像ミュージアムで2024年1月16日から開催, ロボスタ, 2024年1月10日（URL）
• エクサウィザーズ、「AIの適切性に関する有識者委員会」を設立, 日本経済新聞電子版, 2023年12月26日（URL）
• ロボット共生社会の基礎知識　第12回　これまでの技術を組み合わせ、新たな領域へ「2023国際ロボット展」誌上見学会, 機械系に進む中高生を応援!!, 日本機械学会, 2023年12月20日（URL）
• ロボット作業で重要な「力感覚」…AI学習で試行錯誤、日本リードも海外猛追, 日刊工業新聞, 2023年12月4日（URL）
• ロボットVTuber「ハツキ」を国際ロボット展(iREX)で披露-早大の尾形研究室で開発-アニメ文化とヒューマノイドの融合、山洋電気が稼働展示, ロボスタ, 2023年12月1日（URL）
• 2023国際ロボット展／早大、ジャケットをハンガーにかけるロボ　模倣学習で技術, 日刊工業新聞, 2023年11月30日（URL）
• 「国際ロボット展」コンシェルジュ業・料理・掃除・介護も…最新技術お披露目, FNNプライムオンライン, 2023年11月29日（URL）
• ロボット展に過去最多出展 半導体めぐる国際競争激化, TBS NEWS DIG, TBS, 2023年11月29日（URL）
• 神への挑戦・人知の向かう先は-第1部　AI　勘やコツ知り、個体差判断　自律するロボット, 毎日新聞朝刊, 3面, 2023年11月27日（URL）
• 革新的２次元キャラクターロボット「ハツキ」、2023国際ロボット展で山洋電気の期間限定アンバサダーに就任！, PR TIMES, 2023年11月21日（URL）
• 神への挑戦―人知の向かう先は-五感で自ら判断するロボット　AIは人間に近づくのか, 毎日新聞, 2023年10月22日（URL）
• マルチモーダルAIでロボットが飛躍的に進化、実験も自動化へ【美容業界における生成AIのインパクトを考える（５）】, BeautyTech.jp, 2023年10月13日（URL）
• 人間のように「見たモノを”崩しそう、つぶしそう”と想像する力」をAIが獲得　物体間に働く力を想起する能力　産総研, ロボスタ, 2023年9月29日（URL）
• 人間らしい「視覚から物体間に働く力を想起する能力」をAIが再現することに成功, 産業技術総合研究所, 2023年9月29日（URL）
• LLMとロボットが奏でる未来, NII Today, 第100号, 2023年9月15日（URL）
• エクサウィザーズ、JAXAと研究開発したAIロボットシステムが柔軟物のファスナーの開閉作業を実現　精度は100％, ロボスタ, 2023年8月28日（URL）
• JAXAと開発AIロボ、ファスナー開閉　エクサウィザーズ, 日本経済新聞, 2023年8月28日（URL）
• エクサウィザーズとJAXA、柔軟物のファスナー開閉が可能なAIロボットを開発, マイナビニュース, 2023年8月24日（URL）
• エクサウィザーズ、曲線のファスナーも自動開閉できるAIロボットシステムをJAXAと開発, IoTNEWS, 2023年8月23日（URL）
• JAXAと研究開発したAIロボットシステムが100％の精度で曲線も含む柔軟物のファスナーの開閉作業を実現, PR TIMES, 2023年8月23日（URL）
• 한국로봇학회, UR 학술대회 성료, Robot Media, 2023年7月20日 (URL)
• 专访AI知名学者早稻田大学教授尾形哲也：“无所不能”的ChatGPT，却办不到这件事, 东方新话, 2023年7月10日（URL）
• 日本早稻田大学教授尾形哲也：智能机器人“有效”比“像人”更重要, 中国新闻网, 2023年7月9日（URL）
• AIとヒトの未来, 早稲田ウィークリー, 2023年6月21日（URL）
• AIロボが人を追い越す日　カギは触覚「10年で人並みに」, 日本経済新聞, 2023年6月17日（URL）
• シューイチプレミアム, 日本テレビ, 2023年5月28日
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• ディープラーニング、人間と共存するロボットを作る: 早稲田大学尾形哲也教授インタビュー（本文は韓国語）, MIT Technology Review（韓国版）, 2023年2月14日（URL）
• AIとロボットの共進化がもたらす未来, Deloitte AI Institute ブログ, 2023年1月19日（URL）
• EFFICIENT MULTITASK LEARNING POSSIBLE WITH A PREDICTIVE MODEL FOR DOOR OPENING AND ENTRY, SERVO MAGAZINE, 2022 ISSUE-2, January 12th, 2023.  (URL)
• 人型ロボ　細やかな動作可能に, みんなのカガク　知のリレー, 読売新聞夕刊, 5面, 2022年12月8日
• 早大、触覚ハンド“握って”深層学習　４本指にセンサー384個、物の持ち方最適化, 日刊工業新聞, 2022年9月26日（URL）
• Tetsuya Ogata “Cognitive Robotics”, IEEE Soft Robotics Podcast, July 11th, 2022. (URL)
• 大量の実画像データの収集が不要なAIを開発－数式からAIが自動学習、人の判断を経た学習と同程度以上の認識精度を実現－, 産業技術総合研究所, 2022年6月14日（URL）
• 日立 × 早稲田の共同研究グループ。ロボットの探究が好きでたまらない4人の研究ストーリー, インタビュー, タイアップ, Qiita Zine, 2022年6月10日（URL）
• 学習で人間的要素を, 争論, 岐阜新聞, 4面, 2022年6月6日（URL）
• AIに自己意思は困難, 奏論, 山形新聞, 6面, 2022年6月6日
• 「意識」には質的な差, 奏論, 宮崎日日新聞, 6面, 2022年6月6日
• 人間に近い意識格段に困難, 交論, 中国新聞, 7面, 2022年6月5日
• 機械学習で人間的な要素を, ニュースを読み解く, 京都新聞, 10面, 2022年6月5日
• 「倫理基準」の確立必要, 争論, 新潟日報, 11面, 2022年6月4日
• 機械学習で人間的に, 奏論, 秋田さきがけ, 12面, 2022年6月4日
• 自然な動き習得促進　意思持つ人工知能困難, 奏論, 茨城新聞, 5面, 6月3日
• 機械に意識持たせるのは困難, 奏論, 神戸新聞, 11面, 2022年6月2日
• 機械学習で人間的要素　意識持たせるのは困難, 対論, 山陰中央新報, 23面, 2022年5月30日（URL）
• 機械学習で人間的に, 奏論, 岩手日報, 11面, 2022年5月30日
• 第3回全校高等専門学校ディープラーニングコンテスト（審査結果）, 日本経済新聞朝刊, 2022年5月30日
• 「サイエンス探求AIロボットプラットフォーム」とは-ムーンショット3が目指す柔軟な知能を持ったロボット, ロボスタ, 2022年5月23日（URL）
• かのうちあやこの「ＮＥＸＴＥＣＨ」レポート, eWARRANT JOURNAL, 2022年5月16日（URL）
• ＡＩキティも作った…「パートナーロボット」を夢見る日本, コラム, 韓国中央日報, 2022年5月16日（URL）
• スクランブルエッグ調理でロボの学び方解釈　早大が新技術, 日刊工業新聞, 16面, 2022年4月29日（URL）
• Cool or Creepy? Video Shows AI Robot Taught How to Open Doors, Newsweek, April 22nd, 2022. (URL)
• 早大、予測と現実の差を埋めるよう柔軟に行動できるロボット制御技術を開発, マイナビ TECH+, 2022年4月18日（URL）
• 早大、予測と現実の差を埋めるよう柔軟に行動できるロボット制御技術を開発, excite.ニュース, 2022年4月18日（URL）
• 人間のように状況判断しながら動くロボットの制御技術あらわる！, bp-Affairs, 2022年4月18日（URL）
• 高専DCON2022本戦, 日本経済新聞朝刊, 2022年4月18日
• 早大と日立、作業内容や環境が変化しても行動をリアルタイムに決定・実行可能な深層予測学習型のロボット制御技術を開発, 日本経済新聞, 2022年4月15日 (URL)
• 作業内容や環境が変化しても行動をリアルタイムに決定・実行可能な深層予測学習型のロボット制御技術を開発-本制御技術がロボット工学分野で最高峰を誇る国際学術誌Science Roboticsに掲載, 株式会社日立製作所, 2022年4月15日（URL）
• 深層予測学習型ロボット制御技術開発, 早稲田大学, 2022年4月15日 (URL)
• Robot learns to open doors by splitting the task into three easy steps, NewScientist, April 7th, 2022. (URL)
• Japanese companies develop sophisticated robots built for companionship, The Japan News, Asia News Network, March 29th, 2022. (URL)
• ロボもっと愛(AI)らしく, 読売新聞朝刊, 2022年3月21日
• “Science” webinar, Personal AI-based robots as lifetime human companions, March 9th, 2022 (URL)
• 深層予測学習と実ロボットによる身体知の実現（寄稿）, 日刊工業新聞, 2022年3月8日
• 尾形哲也先生（早稲田大学）のインタビュー, 人と情報テクノロジーの共生のための人工知能の哲学2.0の構築, 2022年2月18日（URL）
• AIとロボットの共進化とは？ 研究の最前線に触れ、語り合うAI活用の未来, DL for DX, 2022年2月16日（URL）
• NVIDIA Partner Solution Connect 開催！, PR TIMES, 2022年1月20日（URL）
• 一人に一台一生寄り添うスマートロボット開発も – 村垣善浩・女子医大先端生命医科学研究所副所長に聞く◆Vol.3, m3.com, 2022年1月20日（URL）
• 等身大の自律人型フィギュアVTuberに注目 現実側でもロボットとして稼働できる！, MoguLive, 2022年1月3日（URL）
• Can Elon Musk and Tesla really build a humanoid robot in 2022?, NewScientist, December 30th, 2021. (URL)
• 面倒な家事、ロボにお任せ, マンスリー編集特集, 日経産業新聞11面, 2021年12月20日
• 「深層予測学習」でロボットを制御する, FUTURE STORY, Harmony, vol.75, pp. 14-15, 三機工業株式会社, 2021年11月29日
• 人工知能(AI)・ロボット活用による自動化, ロボ化で製造現場を変革, 日刊工業新聞朝刊, 2021年10月19日
• 大学の勉強ってこんなにおもしろい！ vol. 128, AIロボットのゲンバ, 自ら判断・行動するロボットが家事や介護を担う未来, Dream Navi，株式会社四谷大塚，2021年9月18日（URL）
• ロボットの知能化を実現する「エクスペリエンス・ベースド・ロボティクス」とは, MONOist, 2021年7月9日（URL）
• 作業内容に合わせて操作法を変更して実行する 深層学習型ロボット制御技術, わかる科学, つくばサイエンスニュース, 2021年7月1日（URL）
• ～興味や知識レベルに応じて自由に選択・段階的に学べる～ JMOOC提供　『AI活用人材育成講座』全8講座 オンライン講座「gacco（R）（ガッコ）」にて6月30日開講, Dream News, 2021年6月30日（URL）
• 「癒やし系」の家庭用ロボ続々　巣ごもりの話し相手にも、朝日新聞デジタル、2021年6月16日（URL）
  • 再掲：家庭用ロボ、きゅんです　コロナ禍、新商品続々、朝日新聞夕刊一面、2021年6月19日（URL）
• IEEE ICRA 2021 Awards (with videos and papers), Robohub, June 15th, 2021. (URL)
• 自ら学習 ロボ１台で家事 早稲田大学AIロボット研究所所長 尾形哲也さん、リレーおぴにおん ソロで行こう7、朝日新聞朝刊、2021年6月8日（URL）
  • 再掲：できないことを少しずつ　ひとり学ぶ、家事ロボ参上、朝日新聞デジタル版、2021年6月20日（URL）
• 早大、知らない言葉でもデータから類推して作業できるロボット制御法を開発，マイナビニュース、2021年5月31日（URL）
• さまざまな作業現場の自動化をめざし、形状が変わる物体のハンドリングに対応する深層学習型ロボット制御技術を開発，株式会社日立製作所（URL），早稲田大学（URL），2021年5月28日
• 家事全般担う「相棒」開発　早稲田大AIロボット研究所，日本経済新聞朝刊，2021年5月19日（URL）
• An artificial neural network to acquire grounded representations of robot actions and language, Tech Xplore, May 11th, 2021. (URL)
• 評価額は6億円｜1位は福井高専のエッジAIによる老朽化診断ツール｜DCON2021速報，AINOW，2021年4月17日（URL）
• 高専DCON2021本戦，日本経済新聞，2021年4月17日
• Robot learns to tie knots using only two fingers on each hand, NewScientist, March 26th, 2021. (URL)
• 【東大教授 松尾豊氏】など豪華講師が連日登壇！DX時代のAI活用や、AI導入の成功事例などに関する無料セミナーを開催，時事通信，2021年3月16日（URL）
• デンソーウェーブが産業用ロボット向けのAI模倣学習システムを2021年3月に発売，MONOist，2021年1月29日（URL）
• ディープラーニングコンテスト（高専DCON2020）開催，日本経済新聞朝刊，2020年9月28日．
• ローランド・ベルガー、戦略と価値を共創する体制強化のため「価値共創ネットワーク」を創設，Biz/Zine，2020年9月18日（URL）
• 『MITテクノロジーレビュー［日本版］ Vol.1』発売のお知らせ，ASCII.jp，2020年9月10日（URL）
• 高専生がAIベンチャー企業と同じ評価基準で競うコンテスト「DCON2020」上位3チームの評価額は5億円　松尾豊氏や小島瑠璃子氏が登壇，ロボスタ，2020年8月25日（URL）
• 【DCON2020 最終結果】自動点字翻訳システムで5億円の企業評価額を受け、東京高専チームが最優秀賞を受賞，PR TIMES，2020年8月24日（URL）
• 全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト2020，日経チャンネル，2020年8月22日（URL，前半総評，講評・表彰式）
• 1位は点字自動翻訳システム！評価額は5億円！「DCON2020」速報，AINOW，2020年8月22日（URL）
• 神経回路モデル搭載ロボットで、ASDの認知行動異常を解明－早大ほか，医療NEWS，2020年8月13日（URL）
• 早大と国立精神・神経医療研究センター、神経発達障害の認知行動異常のメカニズムを解明，日本経済新聞，2020年8月12日（URL）
• 神経発達障害の認知行動異常のメカニズムを解明，国立精神・神経医療研究センター，2020年8月12日（URL）
• 神経発達障害での認知行動異常を解明，早稲田大学，2020年8月12日（URL）
• 高専生による事業創出コンテスト「DCON2020」出場チーム・作品情報を含む本選の詳細が決定，日本ディープラーニング協会，2020年7月27日（URL）
• ANA HD、グループ会社のavatarinにアドバイザー4名が就任，FlyTeamニュース，2020年5月14日（URL）
• ヒューマノイド：人型ロボットの現在とこれから（梶田秀司氏），RAD-IT21 WEBマガジン，2020年5月8日（URL, 解説内で尾形に言及）
• AIでロボットの可能性を広げ，いずれは人間のような知能を持たせたい-基幹理工学研究科表現工学専攻教授 尾形哲也，早稲田大学大学院入学案内2021，p.5，早稲田大学，2020年4月（URL）
• What kind of “Tomorrow” do you want to bring about?, WASEDA University GUIDE BOOK 2021，p. 8, 早稲田大学，2020年4月（URL）
• ディープラーニングがロボットを多能にする，進化を続ける人工知能AI，日経サイエンス2020年5月号，p. 96, 2020年3月
• 深層学習を用いたロボットの知能化に関する研究，研究成果トピックス，No. 126，文部科学省日本学術振興会，2020年3月（URL, PDF）
• What is the Cutieroid project that develops life-size “moving figures”?，Gigazine，Feb. 9th 2020.（URL）
• 等身大の「動くフィギュア」を開発するCutieroidプロジェクトとは？，Gigazine，2020年2月9日（URL）
• ロボットの知能化 最前線　ミラーニューロン、模倣学習+GAN最新研究「NEDO AI＆ROBOT NEXTシンポジウム」浅田氏・尾形氏・松原氏講演，ロボスタ，2020年1月18日（URL）
• AIの最新技術とロボットを融合させた新しいモノづくりを実現！−早稲田大学理工学術院基幹理工学部表現工学科教授　尾形哲也氏，Dream Navi，株式会社四谷大塚，2020年1月18日（URL）
• NEDO AI＆ROBOT NEXT シンポジウム、「次世代人工知能技術」や「次世代人工知能技術を搭載したロボット」講演概要，週刊アスキー，2020年1月7日（URL）
• 複数動作を深層学習　早大、双腕ロボでタオル畳み実証，日刊工業新聞，2019年11月29日（URL）
• 分身ロボで出勤　宇宙へカフェへ-第8部 となりのロボ（1），日本経済新聞朝刊，2019年11月6日（URL）
• Of conferences and conversations in AI, Nature Machine Intelligence, volume 1, page445, Oct. 2019. (URL)
• 世界的権威に聞く「ロボット×ディープラーニング最前線」，ROBOTEER，2019年10月9日（URL）
• 深層学習によるロボットの動作学習と応用可能性，WASEDA ONLINE，読売新聞，2019年9月24日（URL）
• 「多機能型の家庭用ロボが登場」、早大尾形教授が語る2025年のAI，日経 xTECH，2019年9月17日（URL）
• ディープラーニングが革新するロボット産業・前編，後編｜早稲田大学教授 尾形哲也，Found，2019年9月11日，12日（URL，URL）
• 【大学研究室Vol.37】ロボットの身体に人間らしい感覚を──。産業界などとの協働にも注力しながら、“知能ロボット”研究の未来を切り拓く，Technologist’s Magazine，2019年8月22日（URL）
• ディープラーニングとハードウェアで競う「高専版」マネーの虎──「サイエンスZERO」も密着、開催の裏側，Ledge.ai，2019年7月25日（URL）
• ロボ操縦ＡＩの研究加速　深層学習で動作習得，日刊工業新聞，2019年7月12日（URL）
• 日本ディープラーニング協会の新体制、5名の特別顧問が就任，AINOW，2019年7月3日（URL）
• ロボット x AIの領域がブルーオーシャンである理由，AI新聞，2019年6月20日（URL）
• 日本はもはやロボット大国ではない！？論文数で７位に転落，AI新聞，2019年6月13日（URL）
• あらゆる業界にAI浸透　AI/SUM閉幕 ，日本経済新聞，2019年4月25日（URL）．
• 「DCON2019」最終審査結果速報と2020年の開催についてのお知らせ，PR TIMES，2019年4月24日（URL）．
• 【官民総力戦】日経新聞社主催のグローバルAIサミット「AI/SUM（アイサム）」開幕，Ledge.ai，2019年4月23日（URL）．
• AIのロボット応用事例を紹介　群馬産業技術センター講演会，上毛新聞，2019年4月20日．
• 日立製作所　共同開発の新拠点「協創の森」創設，テレ朝news，2019年4月11日（URL）．
• ディープラーニング×ハードウェア　高専生による事業創出コンテスト「全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト（DCON）2019」，PR TIMES，2019年4月10日（URL）．
• 早稲田大学 尾形哲也教授 インタビュー人工知能を基盤とする日常生活支援ロボットの研究開発，次世代人工知能・ロボット中核技術開発～紹介ハンドブック～（2018年度版），国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構，p.120，2019年3月（URL）
• AI活用の壁は”アクション”で乗り越える【イベントレポート後編】，情報畑でつかまえて|NTTテクノロスブログ，2019年2月15日（URL）
• 学習済みの動作を組み合わせてロボット全身の自律制御を行う深層学習技術，技術革新 サービス&プラットフォーム：研究開発，日立評論，2019 Vol.101 No.1，2019年2月3日（URL）
• “できない”AIを使いこなす3つのポイント【イベントレビュー前編】，情報畑でつかまえて|NTTテクノロスブログ，2019年2月1日（URL）．
• 日本を革新するオープンイノベーションとは？空室情報検索「バカン」×AI開発「エクサウィザーズ」～日経STARTUP Xテキスト～，PlusParavi, 2019年1月18日（URL）．
• NTTテクノクロスフェア2018 Crossing for the Next，週刊東洋経済，第6831号，pp. 82-84，2018年12月15日（URL）．
• 協会設立発表から１年、会員登録数が33社12名に増加，PRTIMES, 2018年11月30日（URL）．
• 対談　AIロボットの挑戦　尾形哲也／田原総一朗，早稲田学報，No. 1232，pp. 36-39, 2018年11月15日（URL）．
• Googleなど各社は、画像から音響や材質質感・３次元立体映像を推定する技術をどう商用展開するか，AINOW，2018年10月10日（URL）．
• Artificial intelligence: the new ghost in the machine, Engineering and Technology, 10th Oct. 2018 (URL)
• Kampai to AI! GTC Japan Celebrates Robotics Innovations, NVIDIA Blogs, 7th September, 2018. (URL)
• NVIDIAのCEOが先進技術の新機能を発表，bp-Affairs，2018年9月3日（URL）
• NVIDIA CEO ジェンスン フアン、ロボティクス、AI、自動運転のための 新機能を発表，PR TIMES，2018年8月30日（URL）
• AIで切り開く新たな未来ーロボット制御から精神疾患治療まで　サイエンティフィック・アメリカン主催　日経サイエンス共催，日経サイエンス2018年10月号，pp.80-83, 2018年8月25日（URL）
• GPUとディープラーニング、AI関連技術の国内最大級のイベント「GTC Japan 2018」9月13・14日に開催，ロボスタ，2018年8月10日（URL）
• 「正解」を示さなくてもなぜAIが学べるのか-経営者のためのAI入門（3），JBpress，2018年7月19日（URL）
• AI人材に求められるもの、2018年度 人工知能学会全国大会，日経XTREND，2018年7月2日（URL）
• 失業するかもしれない…AI脅威論の払拭を模索する研究者たち-産総研がＡＩ三本柱戦略，ニューススイッチ，2018年6月19日（URL）
• サイエンスView，読売新聞朝刊，2018年6月10日．
• 学習済みの複数の動作を自律的に組み合わせてロボット全身の制御を行う深層学習技術を開発ー動作習得に必要な期間の大幅短縮と動作バリエーションの飛躍的な増大を実現，日立製作所ニュースリリース，2018年5月31日（URL）動画．
• 学習データを取り換えるだけで、様々な動作を実現する汎用ロボット，IoTNEWS.JP，2018年4月10日（URL）．
• 直談 専門家に問う ロボとAIの融合 日本，ハード面で強み，日経産業新聞，2018年4月2日．
• 人工知能が未来を変える！ＡＩ大解剖スペシャル，BS-TBS，2018年3月29日（第一回），31日（第二回）（URL）．
• プログラミング不要！ディープラーニングとVR技術で作業を学習させることができるデンソーウェーブのマルチモーダルAIロボット，@DIME，2018年3月13日（URL）．
• デンソーウェーブら、Science Robotics Meetingで「双腕型マルチモーダルAIロボ」を展示，ロボスタ，2018年3月8日（URL）．
• デンソーウェーブ、ベッコフオートメーションと共同で米国サイエンス誌主催「Science Robotics Meeting in Japan2018」に双腕型マルチモーダルAIロボットを出展～「マルチモーダルAIロボットの誕生と成長」を語る座談会を同時開催～，PRTIMES，2018年3月6日（URL）．
• Review 尾形哲也教授，早稲田理工 by AERA 2018，pp.76-78，2018年2月26日（URL）．
• ＡＩの死角（上）　感覚・常識、学びにくく，日本経済新聞朝刊，2018年1月29日（URL）．
• 人工知能、 「超人」へ，日経エレクトロニクス2018年2月号，2018年1月19日（URL）．
• 経営ひと言／早稲田大学・尾形哲也教授，日刊工業新聞，2018年1月11日．
• 認知ロボティクスで、多用途で活躍できるロボットを開発する〜尾形哲也・早稲田大学基幹理工学部教授，Top Researchers, IGPI, 2018年1月9日（URL）．
• Video Friday: Happy Robot Holidays, AI Folding Laundry, and RoboThespian’s TED Talk，IEEE Spectrum，2017年12月22日（URL）．
• 出川哲朗のアイ・アム・スタディー，日本テレビ，2017年12月7日．
• 双腕型ロボットが自動でタオルをたたみサラダを盛り付ける、AI学習はVRシステム，MONOist，2017年11月30日（URL）．
• 【ここまできた！】初公開の「汎用」マルチモーダルAIロボットアームはここが凄い！深層学習と予測学習を使い、VRでティーチング！，ロボスタ，2017年11月29日（URL）．
• VRでやって見せればAIで動作を覚えるロボット-プログラムレスで複雑な動きも，日経テクノロジーONLINE，2017年11月29日（URL）．
• 今後の「AI・ロボット」の発展（寄稿），日刊工業新聞，2017年11月28日．
• デンソーウェーブ、ベッコフオートメーション、エクサウィザーズ、ディープラーニングでロボットアームをリアルタイム制御する双腕型マルチモーダルAIロボットを開発，PRTIMES，2017年11月24日（URL）．
• 君は未来から来た友達，ズームアップ，読売新聞夕刊，2017年11月6日（URL）．
• CEATEC 2017ロボットレポート（後編）――双腕ロボットが大活躍，MONOist，2017年11月6日（URL）．
• 衝撃！未来テクノロジー　２０３０年世界はこう変わる，BSジャパン，2017年10月29日（URL）．第４９回・2018 年度 科学放送高柳賞・優秀賞
• 社会実装に向け着実に進化、CEATEC 2017で見たAI，EE Times Japan，2017年10月12日（URL）
• 産総研がタオルたたむロボット、「強化学習より短時間で学習」，日経テクノロジー，2017年10月11日（URL）．
• CEATEC 2017で見た「明日の技術」いろいろ，マイナビニュース，2017年10月9日（URL）．
• 日本ディープラーニング協会が発足、技術者育成へ，日本経済新聞，2017年10月5日（URL）．
• 日本ディープラーニング協会が設立、2020年までに3万人の技術者育成を目指す，日経BP，2017年10月4日（URL）．
• 「CEATEC JAPAN 2017」で「日本ディープラーニング協会」設立発表会開催，CarWatch，2017年10月4日（URL）．
• 変わる学びの形態，大学でのアクティブラーニングの実例，東進進学情報，Vol. 300, 2017年7月7日．
• 人工知能とロボット技術の最前線第５回神経モデルとロボットの深淵なる関係，ロボコンマガジン，No. 112, pp.54-57，オーム社，2017年7月1日．
• 河鐘基著，AI・ロボット開発，これが日本の勝利の法則，扶桑社，pp.221-235，2017年3月1日．
• 明日のAIを見にいこう，METI Journal，2・3月号，経済産業省，2017年2月1日 (URL)．
• 家事だけでなく災害援助もダンスもできるロボットを開発：AERA, ‘17.1.2-9, No.1, 朝日新聞出版, 2016年12月26日(URL)
• IEEEプレスセミナー：ディープラーニングが「意図をくみ取る」ロボットを実現する，TechFactory，2016年11月25日(URL)
• インタビュー早稲田大学理工学術院教授　尾形哲也　ロボットに意味のある動作を伝えるディープラーニング，The ROBOTイノベーションXビジネス，機械設計11月別冊，日刊工業新聞社，2016年11月1日．(URL)
• 早大 尾形教授とベッコフ川野社長対談、IoTによるAIとロボットの融合は何をもたらすか，ビジネス＋IT，2016年10月13日，14日．(URL)
• SFリアル「アトムと暮らす日」，NHK Eテレ23，2016年8月23日．(URL)
• 有識者インタビュー：平成28年版情報通信白書，第４章２節人工知能（AI）の現状と未来，総務省，2016年7月．(PDF)
• 人工知能の大革命！ディープラーニング，NHKサイエンスZERO，2016年6月26日．(URL)
• 人と協調するロボット、衛星画像からの予測… 、期待がかかる国内の人工知能研究者，日経BigData，2016年1月号．(URL)
• 第8回ディープラーニング，TIRI NEWS，2015年12月号．(URL)
• 人工知能の実力（中）「深層学習」で自ら賢く，日本経済新聞，2015年7月27日．(URL)
• 「表現工学」知能ロボットの視点から, Close Up, 早稲田大学基幹理工学部・研究科, 2015年7月1日（URL）
• ディープラーニングは万能か【第３部：タスク別編】，日経エレクトロニクス，2015年6月号．(URL)

解説・招待講演など

• Invited Talk: Predictive Inference for Efficient AI on Robots, Workshop on Predictive Inference for Efficient AI on Robots, IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII2025), 2025年1月21日
• 講演：ロボットのための生成AIと能動的推論, GPU UNITE 2024, KANDA SQUARE HALL, 2024年12月12日（URL）
• パネリスト：パネル「総合知による人類への貢献」, 早稲田オープン・イノベーション・フォーラム2024, 三井住友銀行東館ライジング・スクエア, 2024年11月21日（URL）
• 特別講演：生成AIによる実環境インタラクションと汎用ロボットの可能性, AI・人工知能EXPO【秋】, 幕張メッセ, 2024年11月20日（URL）
• 特集記事：AIロボットの未来に関する一考察, 情報処理 特集別刷「未来予測技術で何ができるの？」（2024年12月号）, 2024年11月15日（URL）
• Invited Lecture: Toward a General-Purpose AI Robot to Assist Humans, EASE Fall Schoo, Bremen, Germany, Nov. 13th, 2024 (URL)
• Panelist: Workshop on Collecting, Managing and Utilizing Data through Embodied Robots, IEEE/RSJ IROS2024, Abu Dhabi, UAE, Oct. 14th, 2024. (URL)
• パネリスト：人と技術のソーシャル・イノベーション：〇〇社会をデザインする, 日本ソーシャル・イノベーション学会, 早稲田大学, 2024年9月15日（URL）
• 基調講演：スマートロボットの時代～AIとロボットの共進化～, DX&AI Forum 2024, 東京コンファレンスセンター・品川, 2024年9月13日（URL）
• 講演：AIとロボットの進化の現状と将来展望, 第93回WIN定例講演会・第48人間情報学会講演会, お茶の水大学, 2024年9月12日（PDF）
• チュートリアル：IEEE ITS Society 名古屋チャプタ2024年度第1回講演会「製造業におけるAI技術の未来を探る：基礎から産業応用まで」, 名城大学天白キャンパス, 2024年8月26日（URL）
• 特集：AIとロボットが融合する未来〜次世代ロボットのビジョン〜, JPCA NEWS 9月号, 一般社団法人日本電子回路工業会, 2024年9月2日
• 講座：人間を支援する汎用型のAIロボットへ向けて, 次世代向け2024年夏AIセミナー, 人工知能学会, 早稲田大学リサーチイノベーションセンター, 2024年8月1日（URL）
• Comment: Bridging the gap between AI and robotics, Nature Reviews Electrical Engineering, Vol. 1, pp. 491-492, July 24th, 2024. DOI: 10.1038/s44287-024-00079-w (URL)
• Invited Talk: Keiji Kimura (Zhu Yunkai, Dan Umeda, Hiroshi Ito, Tetsuya Ogata): Evaluation of Deep Predictive Learning for AI driven Robots on an Edge-GPU, MPSoC2024, Kanazawa, Japan, July 7th-12th, 2024. (URL)
• Talk: Design of Deep Learning for Robotics and Applications, Tech Pulse Session 02, IEEE WIE SL Section in collaboration with the IEEE RAS Sri Lanka Chapter and the IEEE CIS Sri Lanka Chapter, Online, June 27th, 2024.
• 基調講演：AIとロボットが融合する未来〜次世代ロボットのビジョン〜, 電子機器トータルソリューション展 2024, 東京ビッグサイト, 2024年6月14日（URL）
• 話題提供&パネリスト：次世代AIモデルの研究開発へ, 人工知能学会全国大会企画セッション, アクトシティ浜松&オンライン, 2024年5月30日（URL）
• 講演：⼤規模マルチモーダル物理基盤モデルとしてのロボティクス，第152回ロボット工学セミナー，⽇⽴製作所中央研究所，2024年5月23日（URL）．
• Invited Talk: Deep predictive learning for robot task learning in real world, MyoSymposium’24, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2024), Yokohama, Japan, May 17th, 2024. (URL)
• Invited Talk: Implementation of deep predictive learning for multiple robot tasks (tentative), 2nd Workshop on Mobile Manipulation and Embodied Intelligence (MOMA.v2), IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2024), Yokohama, Japan, May 13th, 2024. (URL)
• 講演：次世代 AI としての知能の身体化 -AI ロボットの新展開, 人工知能エレクトロニクス卓越大学院プログラム講演会, 東北大学工学部中央棟大会議室, 2024年5月8日（PDF）
• 基調講演：実世界での人間との共生のためのロボット知能へ向けて, CREST「共生インタラクション」領域2023年度終了課題成果発表シンポジウム, 富士ソフトアキバプラザ, 2024年3月19日（URL）
• Keynote: Enhancing Robot Performance: Deep Predictive Learning for Adaptive Perception and Action, 3rd International Conference on Image Processing and Robotics (ICIPRob2024), Colombo, Sri Lanka, Mar. 9th, 2024 (URL)
• Plenary Talk: Dynamic adaptability in AI with active Inference for real-world robots, The 10th IEEJ International Workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization (SAMCON2024), Kyoto Research Park, Kyoto, Japan, Mar. 4th, 2024. (URL)
• 講演：AIロボットがもたらす技術革新と未来社会, TSC10周年記念特別セミナー, モノづくり日本会議, NEDO, 赤坂インターシティコンファレンス the AIR, 2024年2月28日（URL）
• 講演：多様なロボット動作を可能とする深層予測学習とスマートロボットの開発展望, ロボット・AIシンポジウム2024名古屋, 公益財団法人 中部科学技術センター, 名古屋市工業研究所ホール, 2024年2月14日（PDF）
• Keynote: Bridging the Gap: AI’s Transition to Real-World Tasks, 4th Nobel Turing Challenge Initiative Workshop, Nihonbashi Life Science HUB (LINK-J), Tokyo, Japan, Feb. 13th, 2024. (URL)
• 講演：目標３ 菅野プロジェクト「一人に一台一生寄り添うスマートロボット」ムーンショット早稲田デー, SCRAMBLE HALL (SHIBUYA QWS内), 2024年2月13日（URL）
• 講演：次世代LLMとしてのLMMとロボットへの展開, 専門委員会～生成AIによる日本の産業発展、競争力強化への道筋を考える～, JATES科学技術と経済の会, 2024年2月2日（URL）
• パネリスト：AI：夢が現実に、夢を未来に 〜AI新世紀〜, 公益財団法人栢森情報科学振興財団, 名古屋マリオットアソシアホテル, 2024年1月28日（URL）
• 基調講演：生成AIとロボティクスの融合と展望, 新春PMセミナー2024, タワーホール船堀, 2024年1月26日（URL）
• Invited Talk: Deep Learning for Robotics: Enhancing Adaptive Perception and Action through Predictive Models, AROB Organized Session, 29th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB) 29th, Beppu, Japan, Jan. 24th, 2024. (URL)
• 基調講演1：能動的推論と深層予測学習, CAN2024プレ・キックオフ シンポジウム, オンライン, 2023年12月11日（URL）
• 特別講演＆パネリスト： AIとロボットの融合のための深層予測学習と実装事例, NEDOロボット・AIフォーラム2023, 国際ロボット展, 東京ビッグサイト, 2023年11月30日（URL）
• Invited Talk: International Symposium on Machine Intelligence for Future Society 2023, Waseda University, Nov. 28th, 2023.（URL）
• 講演：次世代AIへのアプローチとしての認知発達ロボティクス，科学技術未来戦略ワークショップ「次世代AIモデルの研究開発ー技術ブレークスルーとAI X 哲学ー」，文部科学省科学技術振興機構（JST）CRDS，オンライン，2023年11月23日（URL）
• 講演：汎用ロボットとサステナビリティ, 早稲田オープン・イノベーション・フォーラム（WOI2023）, 早稲田大学, 大隈会館, 2023年11月10日（URL）
• パネリスト：シンポジウム「コンテンツ生成AIからみる建築情報学」, 建築情報学会, 立命館大学 東京キャンパス, 2023年11月7日（URL）
• 解説：能動的推論を参考とした実ロボットの動作生成, 人工知能, Vol. 38, No. 6, pp. 805-809, 2023年11月（URL）
• パネリスト：TechFuture -製造業のデジタル革命-, トムソン・ロイター, アンダーズ東京, 2023年11月2日（URL）
• Invited Talk: Predictive Coding-inspired Robotics: Advancing Adaptability through Deep Predictive Learning, Workshop on World Models and Predictive Coding in Cognitive Robotics, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2023), Detroit, US, Oct. 5th, 2023. (URL)
• Keynote: Deep Predictive Learning in Robotics: Optimizing Models for Adaptive Perception and Action, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2023), Huntington Place, Detroit, US, Oct. 4th, 2023 (URL)
• 講演：予測符号化原理に基づく実ロボットの知能化と事例, 応用脳科学コンソーシアム, アドバンスコース 「脳に学ぶAI」～これからのAI開発に必要となる脳科学やAIの知識～, オンライン, 2023年9月29日（URL）
• 招待講演：生成AIと次世代AIとしてのロボット応用, EWE三月会2023年9月例会, 日比谷市政会館, 2023年9月19日（URL）
• Keynote, Embodied AI with the Concept of Active Inference, International Workshop on Active Inference (IWAI2023), St Peter’s Abbey, Ghent, Belgium, Sept. 13th, 2023. (URL)
• Plenary Talk, Deep Predictive Learning: Empowering Robots for Complex Tasks and Revolutionary Applications, SICE Annual Conference (SICE2023), Mie University, Tsu, Japan, Sept. 7th, 2023. (URL)
• Invited Talk, AI & Robotics for Accessible Intelligent Society, World Artificial Intelligence Conference (WAIC2023), Shanghai Expo Center, Shanghai, China, July 8th, 2023. (URL)
• Plenary Talk: Applications of Deep Predictive Learning for Real-World Robots, The 20th International Conference on Ubiquitous Robotics (UR 2023), Hawaii Conventional Center, Honolulu, US, June 26th, 2023 (URL)
• パネリスト：脳科学とAIをつなぐ新たなパラダイムの出現～「自由エネルギー原理」で考える脳の特性～, 応用脳科学コンソーシアム キックオフシンポジウム, 東京国際フォーラム, 2023年5月18日（URL）
• 講演：深層予測学習のコンセプトと人間操作に基づくロボットスキル学習, U40委員会企画 技術革新が導く近未来の外科医療, 第31回日本医学会総会2023, 東京国際フォーラム, 2023年4月23日（URL）
• 解説：業界主要トピックス「AI」, 50年のあゆみ, 一般社団法人日本ロボット工業会, pp. 94-95, 2023年3月
• 記念講演：理工学から見た『文理融合』教育の可能性, 早稲田大学法学部, 早稲田大学, 2023年3月4日（URL）
• 講演：AIとの融合でロボットはどこまで進化できるのか-ヒューマノイド（人間型）ロボット技術の現在とこれから-, 第2回SENSPIREフォーラム, 次世代センサ協議会, オンライン, 2023年1月26日 (URL)
• 講演：能動的推論のための深層予測学習モデル〜ロボット動作生成への応用成功事例〜, LabTech Talk vol.78, オンライン, 2023年1月17日（URL）
• 招待記事：ロボットの身体と深層予測学習, ロボット學：構成論的手法による人間理解, 科学, 2023年1月号, 岩波書店, 2022年12月21日（URL）
• Keynote: The State of AI Embeded Robotics: How AI (Deep Learning) is Applied to the Smart Robot (AIREC Case), AI Summit 2022 Seoul, South Korea, Dec. 7th, 2022. (URL)
• Invited Talk: Deep Predictive Learning for Humanoid Intelligence, Humanoids 2022 Joint Workshop, OIST, Okinawa, Japan, Dec. 1st 2022. (URL)
• 展望（解説）：深層予測学習：背景と今後, 日本ロボット学会誌, Vol. 40, No. 9, pp. 761-765, 2022年11月18日. DOI: 10.7210/jrsj.40.761 (URL)
• 解説記事（共著者：鈴木彼方, 伊藤洋, 山田竜郎, 加瀬敬唯）：深層予測学習を用いたロボット動作の複合生成, 日本ロボット学会誌, Vol. 40, No. 9, pp. 772-777, 2022年11月18日. DOI: 10.7210/jrsj.40.772 (URL)
• 講演：深層予測学習によるロボットの物体操作学習, 精密工学会 超精密位置決め専門委員会定例会, オンライン, 2022年11月18日
• Invited Talk: Toward Personal AI-based robots with Deep Predictive Learning, Workshop on Trends and advances in integrating machine learning and automated reasoning for intelligent robots and systems, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2022), Kyoto, Japan , Oct. 27th, 2022. (URL)
• Talk: Deep Predictive Learning for AI robots that can learn and act alongside humans, Big Challenge Forum, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2022), Kyoto, Japan , Oct. 26th, 2022. (URL)
• 特別講演：深層学習による予測情報処理に基づいたロボットの物体操作の学習, 第43回日本レーザー医学会総会, 京王プラザホテル, 2022年10月16日（URL）
• 講演＋パネル：予測符号化モデルとしての深層予測学習とロボット知能化, 第7回全脳アーキテクチャシンポジウム, オンライン, 2022年10月12日（URL）
• 講演：実世界で人と共生できるロボットの実現に向けて, 追手門学院大学 心理学部 人工知能・認知科学専攻 公開講座「人と触れ合う人工知能の現在と未来」, ホテル阪急レスパイア大阪, 2022年10月2日（URL）
• 講演：実世界で活動するロボットのための深層予測学習の概念と応用事例, 第24回Science Cafe, Science Japan Office, オンライン, 2022年9月14日（URL）
• 講演：自由エネルギー原理から考える知能ロボティクス, 応用脳科学コンソーシアム, アドバンスコース 「脳に学ぶAI」～これからのAI開発に必要となる脳科学やAIの知識～, オンライン, 2022年9月9日（URL）
• セミナー講演：身体を持ったAI – 深層予測学習のコンセプトと応用, 先端科学技術セミナー2022　ロボティクス編, 神奈川県立産業技術総合研究所, オンライン, 2022年9月2日（URL）
• 招待講演：実ロボットのための深層予測学習の実装と応用, DAシンポジウム2022, 鳥羽シーサイドホテル, オンライン, 2022年9月1日（URL）
• 講演：予測符号化原理に基づく実ロボットの知能化と事例, シンギュラリティサロン, オンライン, 2022年7月30日（URL）
• 特別講演：深層予測学習に基づくロボット知能化 – 身体による世界の能動的知覚, MIRU2022, 姫路市文化コンベンションセンター アクリエひめじ, 2022年7月27日（URL）
• 講義：深層学習によるロボットの運動-言語の学習とインタラクション，情報学展望２，京都大学OPENCOURSEWARE，2022年7月11日（URL）
• Invited Talk: Intelligence of Real Robots Based on Predictive Coding Principle, International Symposium on Artificial Intelligence and Brain Science 2022, OIST, July 4th, 2022 (URL, VIDEO)
• Special Lecture: Toward Embodied Intelligence with Deep Predictive Learning and Real Robots, Neuro2022 (The Japan Neuroscience Society, The Japanese Society for Neurochemistry, The Japanese Neural Network Society), Okinawa Convention Center, July 2nd, 2022. (URL)
• 特別講演：深層予測学習の概念とロボット応用事例, 日本設計工学会春季大会, 早稲田大学, オンライン, 2022年5月21日（PDF）
• 特別講演：深層予測学習によるAIとロボットの共進化と実世界応用, AI・人工知能EXPO, 東京ビッグサイト, 2022年5月13日（URL）
• Invited Talk: Neurorobotics model studies based on the policy of prediction error minimization, A JAPANESE-GERMAN CONFERENCE, Artificial Intelligence and the Human Cross-Cultural Perspectives on Science and Fiction, May 12th, 2022. (URL)
• 解説記事：深層学習のロボット技術への影響と今後の展望, 特集　深層学習は情報・システムの研究をどう変えたか, 電子情報通信学会誌, Vol.105, No.5, pp.424-429, 2022年5月1日, Online ISSN:2188-2355, Print ISSN:0913-5693 (URL)
• 基調講演＆パネル：AIロボットが拓く新しい社会, 第２回合同シンポジウム 『総合知による社会課題の解決：スマート社会を導く物流システム・AIロボット技術』, オンライン, 2022年3月28日（URL）
• 講演：身体知（Embodied Intelligence）とロボット知能ー人文社会科学との協働への期待ー, 「人と情報テクノロジーの共生のための人工知能の哲学2.0の構築」総括シンポジウム, JST/RISTEX「人と情報のエコシステム」研究開発領域, オンライン, 2022年3月27日（URL）
• Invited Talk & Panel: Deep Predictive Learning for Embodied Intelligence, Embodied Intelligence Conference 2022, online, March 23rd, 2022. (URL)
• 招待講演＆パネル： 深層予測学習に基づく実ロボットの知能化, 理化学研究所GRPシンポジウム2022, 国際電気通信基礎技術研究所 (ATR), 2022年3月18日（URL）
• 特別講演：深層予測学習によるロボットの知能化コンセプトと事例, DENSO Robotics Expo (DREx2022), 京セラドーム（＋オンライン）, 2022年3月17日（URL）
• 2022国際ロボット展併催セミナー：ロボットによる生産革新のための深層学習・予測学習を規範とした行動学習の取り組み方, 日刊工業新聞, 東京ビッグサイト, 2022年3月9日（URL）
• 講演：深層予測学習を用いたロボットの実世界適応，科学技術未来戦略ワークショップ「現実空間を認識し、臨機応変に対応できるロボットの実現に向けて」，文部科学省科学技術振興機構（JST）CRDS，オンライン，2022年2月24日（URL）
• コメンテーター：NVIDIA Partner Solution Connect – Day 2 テーマ：エッジ AI​ ソリューション, 2022年2月8日（URL）
• 会長特別企画講演： 深層予測学習を用いたロボットの操作スキル学習, 第10回日本婦人科ロボット手術学会, オンライン, 2022年1月29日（URL）
• 講演：AI Roboticsの現在から未来への展望, 未来の医療を創る”医療人2030″育成プロジェクト【第2部】 医療人2030育成プログラム, オンライン, 2021年12月11日（URL）
• 招待講演：深層予測学習による身体知の実現に向けて ― データから経験の学習へ, 人工知能学会合同研究会, オンライン, 2021年11月27日（URL）
• 基調講演：AIロボットの社会実装とエッジ活用, ARC Processor “Virtual” Summit 2021, オンライン, 2021年11月12日（URL）
• 講演&パネル：「あ、ロボット見よっと」，早稲田祭2021，2020年11月7日（URL）
• コーディネーター, 講演：スマートロボットによる環境との柔軟なインタラクションの実現，第8回AI×ロボティクス(2) AIとロボットの共進化，情報処理学会連続セミナー，オンライン，2021年10月14日（URL）
• Invited Talk: Toward Embodied Intelligence with Predictive Learning – From Data to Experiences, 5th Workshop on Semantic Policy and Action Representations for Autonomous Robots, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2021), Online, Sept. 27th, 2021. (URL)
• 講演：深層予測学習によるロボット動作学習とAIロボットの共進化のコンセプト, オープンフォーラム12：ムーンショット型研究開発（目標３）自ら学習・行動し人と共生するAIロボット日本ロボット学会学術講演会, 2021年9月11日（URL）
• 基調講演：深層学習によるロボット知能の革新，市村賞受賞記念フォーラム2021, 市村清新技術財団，名古屋マリオットアソシアホテル，2021年7月16日（URL）．
• 講義：深層学習によるロボットの運動-言語の学習とインタラクション，情報学展望２，京都大学OPENCOURSEWARE，オンライン，2021年7月12日（URL）．
• セミナー：ロボットシステムと AI 技術～深層学習のロボット応用, システム構築のためのＡＩ講座, システムイノベーションセンター, 2021年7月10日（URL）
• 解説記事：実世界ロボットの運動–言語の統合学習と内部表現，日本ロボット学会誌，Vol. 39, No. 5, pp. 417-420, 2021年6月22日．DOI: 10.7210/jrsj.39.417（URL）
• Invited Talk: Deep Predictive Learning: Real-Time Motion Adaptation for Prediction Error Minimization, Virtual Workshop on Robot Learning in Real-world Applications: Beyond Proof of Concept, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2021), Online, May 31st, 2021. (URL)
• 講演：ディープラーニングが革新するロボットの知能化と産業，AI・人工知能EXPO，東京ビッグサイト，2021年4月9日（URL）
• 講演：AIとロボットの共進化に向けて，第6回次世代ロボット研究機構シンポジウム，早稲田大学次世代ロボット研究機構，オンライン，2021年2月27日（URL）
• 招待講演：ExawizardsにおけるAIロボット共同研究の紹介, NeurIPS2020オンライン読み会, エクサウィザーズ, 2021年1月16日（URL）
• Invited Talk: Deep Predictive Learning and Robot Applications, Knowledge Based Reinforcement Learning Workshop,  International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Online, January 7th, 2021. (URL)
• 講演：情動・感情と身体知の考察とインタラクションへの展開，感情とAI冬のワークショップ，2020年12月19日（URL）
• 議論（録画出演）：AIと民事法の交差点―完全自動運転車の責任，早稲田大学法学会主催第66回模擬裁判（民事），2020年12月8日（URL）
• 講演：予測誤差最小化モデルを基盤としたロボット動作学習，科学技術未来戦略ワークショップ「脳型AIアクセラレータ～柔軟な高度情報処理と超低消費電力化の両立～」，文部科学省科学技術振興機構（JST）CRDS，JST 東京本部別館，2020年11月28日（PDF）
• 研究室紹介：あつまれわせっ子！いいとこどりフェス早稲田祭，早稲田祭2020，2020年11月7日（URL）
• Invited Talk: Acquisition of Representations for Linguistic-Behavioral Integration by Deep Learning Models, Workshop on Trends and advances in machine learning and automated reasoning for intelligent robots and systems (AI&R 2020), The 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2020), Online, 29th October, 2020. (URL)
• 招待講演：階層型深層学習モデルによるロボットの動作学習ー異なる環境変化への動的適応ー，第41回IBISML研究会，電子情報通信学会，2020年10月20日（URL）
• パネラー：ディスカッション3:人知と機械計算の正しい活用，人型ロボット、今何を研究すべきか，第38回日本ロボット学会学術講演会オーガナイズドセッション，オンライン，2020年10月11日（URL）
• 講演：エクスペリエンス・ベースド・ロボティクスの提案 ーロボットの身体経験の学習から言語理解へー，NVIDIA GTC DIGITAL Japan 2020，A21778，2020年10月8日（URL）
• Inaugural Address: Deep Learning for Robotics- From data to experiences -, Emerging Research Trends on Robotics andit’s Applications (ERTRA 2020), India-Japan Cooperative Science Program (IJCSP), 2020年10月5日
• 話題提供：OS09: プロジェクション科学の基盤拡充を目指して：関連諸科学との対話，日本認知科学会，2020年9月19日（URL）
• 講演：AI人材教育の現状と今後について，AI時代に必要な人物像とその教育について考える，サーティファイWebセミナー，2020年8月27日（URL）
• 講演：ディープラーニングのロボット応用事例ーデータからエクスペリエンスへ，Deep Learning Digital Conference，Deep Learning Lab & CDLE (Community of Deep Learning Evangelists), 2020年8月1日（URL）
• 講演：私立大学から見た社会人博士，社会人学位取得奨励シンポジウム「社会人博士が活躍する社会へむけて」，電子情報通信学会東京支部，2020年7月22日（URL）
• 解説記事：深層予測学習によるロボット動作学習 – エクスペリエンス・ベースド・ロボティクス，日本ロボット学会誌，Vol. 38, No. 6, pp. 516-520, 2020年7月．DOI: 10.7210/jrsj.38.516（URL）
• 解説：AI/深層学習の注目技術，機械工学年鑑2020 -機械工学の最新動向-，17章5節，日本機械学会，2020年7月15日（URL）
• ゲスト，QWSアカデミア（慶應義塾大学）：【QWS de RINRIシリーズ】新しいもの、受け入れられますか？ 第2回，オンライン，2020年7月15日（URL）
• Panelist: Workshop on Closing the Academia to Real-World Gap in Service Robotics, International Conference on Robotics: Science and Systems (RSS 2020), Online, July 13th (23:00-01:00 JST), 2020. (URL)
• 講義：ロボット，情報科学の達人 オンライン講習，国立情報学研究所/情報処理学会/情報オリンピック日本委員会，2020年（URL）
• 講義：深層学習によるロボットの運動-言語の学習とインタラクション，情報学展望２，京都大学OPENCOURSEWARE，オンライン，2020年6月15日（URL）．
• 講演：ロボットにおける自律性情動反応モデルと感情の考察，企画セッション：感情とAI～感情研究の夜明け～，人工知能学会全国大会（JSAI2020），オンライン，2020年6月11日（URL）
• 登壇者：オンライン国際シンポジウム 「パラダイムチェンジにおけるレジリエントな共創社会に向けて」，LINK-J，2020年5月12日（URL）
• 講演：ディープラーニング×ロボティクスー知能ロボットの現在とこれからー，Emerging Technology Nite #16, MIT Technology Review, 角川本社ビル（オンライン），2020年3月3日（URL）
• 講演：深層学習モデルのロボットへの応用，科学技術未来戦略ワークショップ「深層学習と知識・記号推論の融合によるAI基盤技術の発展」，文部科学省科学技術振興機構（JST）CRDS，JST 東京本部別館，2020年1月30日（PDF）
• 講演：人工知能を基盤とする日常生活支援ロボットの研究開発，NEDO AI＆ROBOT NEXT シンポジウム，新宿ルミネゼロ，2020年1月16日，17日（URL）
• 解説記事：深層予測学習を利用したロボット動作学習とコンセプト，人工知能，Vol.35，No.1，pp.12-17，2020年1月（URL）
• 講演：深層学習のロボット動作学習への応用と研究事例，serBOTinQ & T-AI-Comジョイントセミナー，東京人工知能コミュニティ（T-AI-Com），富士ソフトアキバプラザ，2019年12月22日（URL）
• セミナー：ロボットによる生産革新のための深層学習・予測学習を規範とした行動学習の実践的手法，2019国際ロボット展併催セミナー，東京ビッグサイト 会議棟601会議室，2019年12月20日（URL）
• パネリスト，QWSアカデミア：未来からのクエスチョン 「AIテクノロジーへの期待と課題を語ろう：先端研究・ニュービジネス・人材育成」，SHIBUYA QWS内 SCRAMBLE HALL，2019年11月20日（URL）
• Invited Talk: Deep Learning for Robot Motion Generation – Dynamic Goal Inference by Gradient Descent, Workshop on Learning Representations for Planning and Control, The 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2019), Macau, China, 8th November, 2019. (URL)
• 講演 ：ディープラーニングによるロボット研究の新しい展開，公開講座／ソフトサイエンスシリーズ第41回「AIとロボット」，中京大学名古屋キャンパス　図書館・学術棟「清明ホール」，2019年10月19日．（URL）
• 講演 ：深層学習と運動感覚学習ー認知発達ロボティクスの視点からー，第4回京都こころ会議シンポジウム「こころとArtificial Mind」，京都大学百周年時計台記念館，2019年10月14日．（URL）
• 講義：深層学習によるロボットの感覚運動学習と応用事例，脳型情報処理機械論，東京大学大学院情報理工学系研究科，東京大学本郷キャンパス，2019年10月4日（URL）．
• セミナー：生産革新のためのDeep Learningの使い方と知能システムの行動学習の取り組み方～Deep Learningの手法からマルチモーダル、深層強化学習、動作生成モデルまで～，日刊工業新聞社 東京本社 セミナールーム，2019年9月25日（URL）
• Invited Talk: Deep Learning in Robots from the perspective of Cognitive Developmental Robotics, International Symposium on Machine Intelligence for Future Society 2019, Waseda University, Tokyo, Japan, 9th September 2019. (URL)
• 特別講義: 深層学習モデルによるロボットの感覚運動学習，ヒューマノイド・ロボティクス2019夏の学校，日本ロボット学会ヒューマノイド・ロボティクス研究専門委員会，明治大学駿河台キャンパス，2019年9月8日．(URL）
• 講演：NEDO「次世代人工知能・ロボット中核技術開発」企画オープンフォーラム，第37回日本ロボット学会学術講演会，早稲田大学早稲田キャンパス，2019年9月7日．（URL）
• Invited Talk: Deep Predictive Learning for Robot System and Application Examples, The 4th World Congress of Robotics (WCR-2019), Theme: AI and Robotics, Shenyang, China, 1st September 2019. (URL)
• 概論：出井勇人，村田真悟，尾形哲也，山下祐一：不確実性の推定と自閉スペクトラム症－神経ロボティクス実験による症状シミュレーション－，精神医学，pp.219-229，2019年9月．DOI: 10.11477/mf.1405206009
• Panelist: “Algorithms: Define AI for the Future”——International Frontier Algorithms Summit, World Artificial Intelligence Conference 2019, Shanghai, China, 30th Aug. 2019. (URL)
• セミナー：ディープラーニングの基礎と応用事例－基本からロボットシステムへの展開まで－，情報機構セミナー，新宿文化センター，2019年8月27日（URL）．
• Invited Talk: Language Grounding in Robot Behavior by Deep Learning, 3rd Workshop on Language Learning at the 9th Joint IEEE International Conference on Development and Learning and on Epigenetic Robotics (ICDL-EPIROB 2019), Oslo, Norway, 19th August 2019. (URL)
• 講演：深層学習と運動感覚学習─認知発達ロボティクスの視点から─，京都大学こころの未来研究センター第5回こころ研究会，稲盛財団記念館，2019年8月6日（URL）
• 講演：深層予測学習を用いた感覚運動系の獲得と共同研究事例，精密工学会画像応用技術専門委員会定例研究会，中央大学，2019年7月12日（URL）
• 講義：深層学習によるロボットの運動-言語の学習とインタラクション，情報学展望２，京都大学OPENCOURSEWARE，京都大学吉田キャンパス，2019年7月8日（URL）．
• 講演：深層学習と認知ロボティクス，早稲田地球再生塾シンポジウム2019「脳科学と感性科学の融合」，早稲田大学，2019年7月3日（URL）
• 講演：深層学習によるロボット動作の知能化と応用例，第 152 回微小光学研究会「AI で拡げる微小光学」，応用物理学会，早稲田大学西早稲田キャンパス，2019年6月14日（URL）
• 講演：ロボティクスの今，TheWave湯川塾第48期，2019年6月10日（URL）
• 招待講演：深層学習を用いた生活支援ロボットの模倣学習，NEDO企画セッション，人工知能学会全国大会，朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター，2019年6月6日（URL）
• 解説記事：ディープラーニングによるロボットの認知と行動の予測学習モデル：ひと・健康・未来，公益財団法人ひと・健康・未来研究財団，Vol. 21，pp. 30-35, 2019年6月（PDF）
• 特別講演：深層学習の概要とロボット応用事例，日本フルードパワーシステム学術講演会，機械振興会館，2019年5月31日（URL）
• Invited Talk: Predictive learning with deep neural network for robot systems, IoT Enabling Sensing/Network/AI and Photonics Conference 2019 (IoT-SNAP2019), Pacifico Yokohama, 24th April 2019 (URL)
• 記念講演：AI（深層学習）のロボット応用における企業との連携事例，群馬県立群馬産業技術センター，2019年4月19日（URL）
• Invited Talk: Deep leaning Models for Applications in Robotics, JST-CREST / IEEE-RAS Spring School on “Social and Artificial Intelligence for User-Friendly Robots” (SoAIR 2019), Shonan Village, Japan, 20th March. 2019 (URL).
• Special Lecture: Recent and Future AI Engineering and Its Applications to Robotics, The 1st Workshop on Active Matter for Soft Robotics, Waseda University, Japan, 12th March 2019.（URL）
• 特別講演：深層学習によるロボットシステム自動化に向けて，砥粒加工学会，研磨の基礎科学とイノベーション化専門委員会研究会，東京工業大学 キャンパス・イノベーションセンター，2019年3月6日．（URL）
• 講演：予測不確実性に基づく認知と行動変化ーニューロロボティクスの視点から，「深層学習の先にあるもの – 記号推論との融合を目指して(2)」公開シンポジウム，東京大学先端人工知能学教育寄附講座，東京大学 武田先端知ビル 武田ホール，2019年3月5日．（URL）
• セミナー：深層学習（Deep Learning）によるマルチモーダル学習とロボットの行動学習，トリケップスセミナー，オームビル，2019年2月14日．(URL)
• 講演：ディープラーニングのロボット応用のアプローチと応用事例，日本監査役協会講演会，名鉄ニューグランドホテル，2019年1月29日（URL）
• 招待講演：AI（深層学習）とロボットの統合研究と今後の展望，ＡＩ・ロボットで描く未来，名城大学平成30年度先端科学セミナー，名城大学天白キャンパス，2018年12月22日（URL）．
• 解説：ロボットの世界におけるＡＩの現状と展望，月刊エネルギーレビュー，特集「実世界へのAI導入」，Vol. 456，pp.10-13, 2018年12月20日（URL）．
• Invited Talk (3 hours): Engineering Applications of Artificial Intelligence Conference (EAAIC 2018), Sabah, Malaysia, 4th Dec. 2018 (URL).
• 基調講演：ディープラーニングによる新しい実世界システムに向けて －ロボット研究を事例として，スイス・リー アニュアルフォーラム 2018，マンダリン オリエンタル 東京，2018年11月22日（URL）．
• 講演：ロボットへの深層学習利用による福祉応用の可能性，AI × ロボットによる介護福祉分野への変革，やまぐち介護・福祉機器研究会 介護・福祉機器開発セミナー，翠山荘，2018年11月12日（URL）．
• 講演：深層予測学習の活用による多様なロボット動作学習，平成30年度第３回電子デバイス事業化フォーラム，ポリテクカレッジ福山，2018年11月10日（URL）．
• Invited Talk: Workshop on From Robotic Dexterous Manipulation to Manual Intelligence, IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots 2018, Beijing, China, 6th Nov. 2018 (URL).
• 講演：早稲田教育学院，早稲田祭2018，早稲田キャンパス 3号館 305教室，2018年11月3日（URL）．
• 企画：わせだ知恵袋，早稲田祭2018，早稲田キャンパス 3号館 305教室，2018年11月3日（URL）．
• 招待講演：深層予測学習を利用したロボットの適応的動作生成－様々なロボットへの応用－，『TSC Foresight』セミナー，イイノホール＆カンファレンスセンター，2018年10月31日（URL）．
• 特別講演：ディープラーニングがロボットを変える，その先にある未来，NTTテクノクロスフェア2018，ベルサール東京日本橋，2018年10月30日（URL）．
• Invited Talk: Neural models for linguistic and behavioral integration learning in robots, Symposium 1 at The 28th Annual Conference of the Japanese Neural Network Society (JNNS2018), Okinawa Institute of Science and Technology (OIST), 25th October, 2018 (URL).
• Tutorial Talk (2 hours): Deep Neural Models for Robot Systems based on Predictive Learning, The 28th Annual Conference of the Japanese Neural Network Society (JNNS2018), Okinawa Institute of Science and Technology (OIST), 24th October, 2018 (URL).
• セミナー講演：深層学習・予測学習を規範としたロボット行動学習，Japan Robot Week2018併催セミナー，東京ビッグサイト，2018年10月17日（URL）．
• Keynote: AI Robot Technology for the Ageing Society, MIRAI Seminar 2018 Workshop, Waseda University, Tokyo, 11th October, 2018. (PDF) (URL)
• Invited Talk: Recurrent Neural Models for Translation between Robot Actions and Language, Workshop on Language and Robotics, The 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2018), Madrid, Spain, 1st October, 2018. (URL)
• 講演：ディープニューラルネットの力学系構造設計による複数動作の統合，GTC Japan 2018，グランドプリンスホテル新高輪 国際館パミール，2018年9月13日（URL）．
• ファシリテーター：AI・ロボット研究における領域融合　～マニピューレーションとコミュニケーション～ ，SICE2018併設イベント，奈良春日野国際フォーラム，2018年9月12日（URL）．
• 講演：ディープラーニングはロボット動作をどう変えるか，IGPI Tech Day 2018，コングレスクエア日本橋，2018年9月11日（URL）．
• セミナー：ディープラーニングの基礎とロボットの環境認識・行動学習への応用，サイエンス&テクノロジー，きゅりあん，2018年8月28日（URL）．
• 講演：深層学習による実ロボットの効率的な動作教示，とやまロボット技術研究会，富山県新世紀産業機構，富山県民会館，2018年8月23日（URL）．
• 講演：[人工知能学会×CEDECコラボセッション] 深層学習によるロボット動作の予測・模倣学習，CEDEC2018，パシフィコ横浜，2018年8月22日（URL）．
• セミナー：ディープラーニングの基礎と応用事例－実ロボット行動学習への応用へ－，情報機構セミナー，大田区産業プラザ，2018年8月6日（URL）．
• チュートリアル講演：深層学習の概説と、”Deep Cognitive Systems”による認知ロボティクスについて，丸の内AI倶楽部，明治生命館，2018年7月27日（URL）．
• セミナー：ディープラーニング（Deep Learning）とロボットの行動系列学習～概要と今後の展望，トリケップスセミナー，オームビル，2018年7月19日．(URL)
• Keynote speech: Dynamical Integration of Language and Robot Actions by Deep Learning, Second International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL-2018), Nagoya Congress Center, Japan, July 6th, 2018 (URL).
• 話題提供＆パネル：深層学習によるロボットの動作学習と知能研究，シンポジウム「AIで切り開く新たな未来」，SPRINGER NATURE，SCIENTIFIC AMERICAN，トラストシティ カンファレンス・丸の内，2018年7月2日．（URL）
• 招待講演：深層学習によるロボットの能動知覚と物体ハンドリング，パターン認識・メディア理解研究会（PRMU），電子情報通信学会，信州大学工学部 信州科学技術総合振興センター，2018年6月28日．(URL)
• 講義：深層学習によるロボットの運動-言語の学習とインタラクション，情報学展望２，京都大学OPENCOURSEWARE，京都大学吉田キャンパス，2018年6月25日（URL）．
• Invited talk: Emerging applications: humanoid robotics for multiple tasks and communication, VLSI Friday Forum – Machine Learning Today and Tomorrow: Technology, Circuits and System View, 2018 Symposia on VLSI Technology and Circuits, Honolulu, Hawaii, June 22nd, 2018 (URL).
• 講演：深層学習モデルによるロボットの多様な動作学習，テクノロジーNEXT2018，ロボット×ディープラーニングの最前線，ベルサール御成門タワー，2018年6月13日（URL）．
• セミナー講演：創発型ロボット・AI・深層学習の現状と社会への応用，比較法研究所共同研究「ＡＩと法」第１回セミナー，早稲田大学 比較法研究所，早稲田大学，2018年5月18日（URL）．
• Seminar talk: End to end approach for behavior generation in robot systems, OIST talk, Okinawa Institute of Science and Technology (OIST), Japan, May 7, 2018 (URL).
• 講演：深層学習によるロボットの活用と展開，北関東地区化学技術懇話会，桐生市市民文化会館，2018年4月27日（URL）．
• チュートリアル講演（３時間）：深層学習・予測学習を規範としたロボット行動学習，第111回ロボット工学セミナー，東京大学武田先端ビル，2018年4月20日（URL）．
• 講演：End-to-End学習に基づくロボットの動作生成，AI・人工知能EXPO，東京ビッグサイト，2018年4月6日（URL）．
• 講演：ディープラーニングを利用したロボットの動作生成，EWE三月会3月例会，日比谷市政会館，2018年3月19日（URL）．
• 講演：AIRCの知能ロボティクス研究，次世代AIロボット先端動向ワークショップ―ロボットにとってのAI物体認識―，一般財団法人マイクロマシンセンター，東大本郷キャンパス伊藤国際学術研究センター，2018年3月16日（URL）．
• 講演：深層学習による予測に基づくロボットの動作生成，Science Robotics Meeting in Japan，東京国際交流館，2018年3月14日（URL）．
• 特別講演：ディープラーニングによるロボットの物体ハンドリング，デンソーウェーブテクニカルセミナー ，東京国際フォーラム，2018年2月20日．（URL）
• 講演：End-to-end learning for combining multiple robot actions， 産業技術研究所人工知能研究センター国際シンポジウム”AI collaborating with Humans in the real world”，イイノホール，2018年2月14日．（URL）
• 講演：ディープラーニングによるロボットの知能化と展開，第163回産学交流サロン「ひびきのサロン」最先端ロボティクス技術の展開，2018年2月9日（URL）．
• セミナー：ディープラーニング（Deep Learning）とロボットの行動系列学習～概要と今後の展望，トリケップスセミナー，オームビル，2018年2月8日．(URL)
• 講演：深層学習による動作と言語の統合学習，「深層学習の先にあるもの – 記号推論との融合を目指して」公開シンポジウム，東京大学先端人工知能学教育寄附講座，東京大学工学部2号館，2018年1月22日．（URL）
• 解説記事：AI（深層学習）とロボットの発展，日本ロボット工業会機関紙「ロボット」，Vol. 240，pp. 10-13, 2018年1月．
• セミナー：ディープラーニング・リカレントニューラルネットの基礎と応用事例－実ロボット行動学習への応用へ－，情報機構セミナー，新宿文化センター，2017年12月14日．（URL）
• 講演：ロボティクスと AI の融合ヘ向けて，GTC Japan 2017，ヒルトン東京お台場，2017年12月13日．（URL）
• 講演：ディープラーニングによるロボットの今後の展開，日刊工業新聞社主催ワークショップ，国際ロボット展2017，東京ビッグサイト，2017年11月30日．（URL）
• パネリスト：日中韓ロボット研究者ワークショップ，日中産学官交流機構、国家”８６３”計画先進製造領域知能ロボット専門家グループ&韓国ロボット産業協会主催ワークショップ，国際ロボット展2017，東京ビッグサイト，2017年11月30日．（URL）
• パネリスト：グローバルな連携から世界トップレベルと肩を並べる人材育成のために，データ関連人材育成プログラムキックオフシンポジウム，早稲田大学西早稲田キャンパス，2017年11月27日（URL）
• 解説：深層学習の実世界応用へのアプローチ，日本機械学会計算力学部門ニュースレター，pp.8-10, 2017年11月22日．（URL）
• Invited Talk: Robot Behavior Generation Based on End-to-End Learning, ETRI Workshop, Deajon, 16th November, 2017.
• 講演：ディープラーニングによるロボットの複数タスク学習，JEITAマイクロプロセッサ専門委員会IoT懇談会，電子情報技術産業協会，2017年11月1日．
• 講演：ディープラーニングの実世界応用と今後の可能性，データサイエンティスト協会4thシンポジウム，JPタワー ホール＆カンファレンス，2017年10月23日．（URL）
• Invited Talk: End to End Approach for Behavior Generation and Language Understanding in Robot Systems, Workshop on “Representation Learning for Human and Robot Cognition”, 5th International Conference on Human-Agent Interaction (HAI 2017), Bielefeld, 17th October, 2017. (URL)
• パネルディスカッション（中川友紀子，石黒章夫，多田隈理一郎，細田耕）: ソフトロボティクスと身体知，知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌），Vol. 29, No. 5, pp.160-172, 2017年10月.
• Tutorial Talk (3 hours): Deep Learning for Robotics toward Deep Cognitive Systems, RSJ Tutorial, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2017), Vancouver, 25th September, 2017. (URL)
• セミナー：深層学習のロボティクスへの多様な応用 ～画像処理、動作生成、言語処理～，SSKセミナー，2017年9月15日．（URL）
• 巻頭言：身体のない知能，人工知能，Vol. 32, No. 5, pp. 633, 2017年9月．（URL）
• Invited Talk: Mirror neuron-like deep learning model implemented in humanoid robots, Brain Challenge 2017-the 20th Annual Meeting of the Korean Society for Brain and Neural Science, Seoul, 30th Aug. 2017. (URL)
• セミナー：ディープラーニング（Deep Learning）とロボットの行動系列学習〜概要と今後の展望〜，トリケップスセミナー，2017年7月26日．(URL)
• 招待講演：深層学習によるロボットの動作模倣学習と今後の展望，第4回脳型人工知能とその応用 Mini Workshop，株式会社国際電気通信基礎技術研究所，2017年6月22日．（URL）
• 特別講演：深層学習によるロボットマニピュレーション，新潟県工業技術総合研究所 研究成果発表会，2017年6月15日．（URL）
• 講演：ディープラーニングを用いたロボットの行動計画，OS3: ロボット：ビジョンからアクションへ～理論・実用の最新事例～，画像センシングシンポジウム2017，パシフィコ横浜アネックスホール，2017年6月9日．（URL）
• Invited talk: End to End Learning Models for Robot Object Manipulation, Workshop on “AI in Automation”, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2017), Singapore, 2nd June, 2017. (URL)
• 招待講演：ディープラーニングのロボティクス応用の可能性，LSIとシステムのワークショップ2017，東京大学生産技術研究所，2017年5月15日．（URL）
• セミナー：ディープラーニング・リカレントニューラルネットの基礎と応用事例－実ロボット行動学習への応用へ－，情報機構セミナー，きゅりあん，2017年4月13日．（URL）
• 解説記事：神経回路モデルとコミュニケーションの創発，日本ロボット学会誌，Vol. 35, No. 3, pp.195-198, 2017年4月．
• 解説記事（共著者：佐々木一磨）：手書きスケッチを扱う深層学習モデル，日本画像学会誌，Vol. 56, No. 2, pp.177-186, 2017年4月．
• 講演：動作の模倣学習手法の研究開発，NEDO委託事業「次世代人工知能・ロボット中核技術開発」（人工知能分野）中間成果発表会－人間と相互理解できる人工知能に向けて－，イイノホール，2017年3月29日．（URL）
• 講演：深層学習とロボットの融合，技術動向レビュー「コミュニケーションを支える技術-音バリアフリーと人工知能-」，日本音響学会2017年春季研究発表会，明治大学生田キャンパス，2017年3月15日．（URL）
• Invited talk: Deep Neural Models for Object Manipulation and Communication of Robots, International Symposium on Cognitive Neuroscience Robotics ~ Featuring Rolf Pfeifer’s Farewell Lecture ~, Division of Cognitive Neuroscience Robotics, Institute for Academic Osaka Initiatives (IAI), Osaka University, and MEXT KAKENHI “Constructive Developmental Science”, Osaka University, 10th March 2017. (URL, Stream)
• Webセミナー：IoT×機械学習：IoT の時代になぜ、機械学習の「大衆化」が重要なのか，ビジネス+IT編集部，2017年3月8日．（URL）
• Invited talk: Deep Neural Models for Object Manipulation and Communication of Robots, International Symposium on Robotic and Human Cognition and Brain Development, MEXT KAKENHI “Constructive Developmental Science” No. 24119001, The University of Tokyo, 28th Feb. 2017. (URL)
• 講演：深層学習とロボティクス，京都大学大学院情報学研究科第18回情報学シンポジウム-人工知能と未来，京都大学 百周年時計台記念館 百周年記念ホール，2017年2月23日．（URL）
• 解説記事：深層学習とマニピュレーション，日本ロボット学会誌，Vol. 35, No. 1, pp.28-31, 2017年1月．
• セミナー：ディープラーニング（Deep Learning）とロボットの行動系列学習〜概要と今後の展望〜，トリケップスセミナー，2016年12月1日．(URL)
• パネリスト：シンポジウム１，発達神経科学学会　第5回大会，東京大学本郷キャンパス武田先端知ビル，2016年11月26日．(URL)
• セミナー：ディープラーニング技術のロボットシステムへの応用とその展望，IEEEプレスセミナー，大手町スクエアカンファレンス，2016年11月14日．
• セミナー：ディープラーニングによるマルチモーダル学習とロボット学習への応用，技術情報協会BC Seminar，マルチモーダル(多感覚)における感覚間相互作用メカニズムと製品開発への応用，技術情報協会8Fセミナールーム，2016年11月14日．(URL)
• 講演：深層学習によるロボットの物体操作と言語の学習，日本機械学会　情報・知能・精密機器部門　機械と社会を変える人工知能（AI）基礎講座，日本機械学会 会議室，2016年11月9日．(URL)
• 解説記事：神経回路モデルによるロボットの行動と言語の統合学習，計測と制御，Vol.55，No.10，pp.872-877，2016年10月．
• 講演：深層学習モデルによるロボット行動・言語学習，CBI学会2016年大会，インテル株式会社スポンサードセッション，タワーホール船堀，2016年10月27日．(URL)
• Invited talk: Robot system handling unknown objects by deep learning, Japan-France Symposium on Deep Learning and Artificial Intelligence, The University of Tokyo, 12th Oct. 2016. (URL)
• 招待講演：ロボットにおけるディープラーニングによるマルチモーダル情報の統合，Prometech Simulation Conference 2016，JPタワーホール＆カンファレンス，2016年9月9日．(URL)
• 講演：深層学習によるロボットの物体ハンドリング動作の学習，Beckhoff Technology Day 2016，日石横浜ビル24F 大会議室，2016年9月6日．(URL)
• 招待講演：神経回路モデルによるロボットの身体モデル学習～ダイナミックな運動の学習と応用～，日本体育学会第67回大会，大阪体育大学，2016年8月25日．(URL)
• 招待講演：神経回路モデルによるロボットの運動と言語の学習，「機械の日・機械週間」記念行事，東京大学，2016年8月7日．(URL)
• セミナー：ディープラーニング（Deep Learning）とロボットの行動系列学習〜概要と今後の展望〜，トリケップスセミナー，あすか会議室，2016年7月22日．(URL)
• 招待講演：ディープラーニングによる実ロボットの行動学習，情報処理学会連続セミナー第1回：実世界に埋め込まれる人工知能，化学会館，2016年6月28日．(URL)
• 中高生セミナー：人工知能研究者が見ている10年後の未来，第1回someoneセミナー，株式会社リバネス知識創業研究センター，2016年6月26日．(URL)
• セミナー：ディープラーニング・リカレントニューラルネットの基礎と応用事例－実ロボット行動学習への応用へ－，情報機構セミナー，きゅりあん，2016年6月22日．(URL)
• 招待講演：ディープラーニングのロボット応用と今後の展望，精密工学会第380会講習会，上智大学，2016年6月10日．(PDF)
• 講演：Deep Learning技術のロボティクスへの応用と今後の展望，CAE計算環境研究会第7回シンポジウム，東京大学，2016年5月27日．(URL)
• Invited talk: Deep Neural Models for Multimodal Integration in Robot System, 3rd mini-symposium on Computations, Brains and Machines, RIKEN BSI, 17th Mar. 2016. (URL)
• Seminar talk: Multimodal Learning for Robot Behavior Generation utilizing Neuro-dynamical Model, Imperial College London, 4th Mar. 2016. (URL)
• 解説記事：ロボティクスと深層学習，人工知能，Vol.31，No.2，pp.210-215，2016年3月．(URL)
• セミナー：ディープラーニング（Deep Learning）とロボットの行動学習〜概要と今後の展望〜，トリケップスセミナー，オームビル，2016年2月26日．(URL)
• Invited talk: Robot Behavior Learning utilizing Deep Neural Networks, The 2nd International Workshop on Cognitive Neuroscience Robotics, Sankei Conference Osaka Umeda, 21st Feb. 2016. (URL)
• Invited talk: Neural Models for Behaviours and Communication of Robots, Japan-UK Robotics and Artificial Intelligence Seminar 2016, The Japanese Embassy in UK, 18th Feb. 2016. (URL)
• 講演：人間ーロボット協調のための知能，早稲田大学次世代ロボット機構キックオフシンポジウム，早稲田大学グリーンコンピューティングセンター，2016年1月16日．(URL)
• セミナー：深層学習による自律ロボットのマルチモーダル学習，STARCアドバンスドセミナー，川崎市産業振興会館，2016年1月7日．(URL)
• 講演：深層学習-マルチモーダル“認識”， ロボット“運動”生成， と“言語”，ニコニコ学会β研究100連発，ニコファーレ，2015年12月19日．(URL, MOV)
• キーノート講演: “神経回路モデルによるマルチモーダル学習とロボット行動生成”, 第16回システムインテグレーション部門講演会 (SI2015), 2G3-1, 計測自動制御学会, 名古屋国際会議場，2015年12月15日 (URL)
• セミナー：ディープラーニング・リカレントニューラルネットの基礎と応用事例－実ロボット行動学習への応用へ－，情報機構セミナー，きゅりあん，2015年12月10日．(URL)
• 基調講演：ディープラーニングを用いたマルチモーダル学習，ViEW2015，パシフィコ横浜アネックス・ホール，2015年12月4日．(URL)
• 講演：概念班研究紹介，CREST「記号創発ロボティクスによる人間機械コラボレーション基盤創成」キックオフシンポジウム，株式会社ドワンゴ会議室（銀座歌舞伎座タワー），2015年11月23日．(URL)
• 教育講演：初期認知発達のニューラルネットモデル，第3回新胎児学研究会，かがわ国際会議場，2015年11月14日．(PDF)
• 講演：ロボットにおける深層学習モデルの応用とコミュニケーション，ロボット応用哲学サマースクール 「ロボット社会のゆくえ」 ，コンファレンス横浜 ，2015年9月8日．(URL)
• 講演：ニューラルネットモデルと知能ロボットへの応用，スーパーコンピューティングセミナー，スーパーコンピューティング技術産業応用協議会，機械振興会館，2015年9月1日．(PDF)
• 講演：身体と環境の相互作用による言語および継続的コミュニケーションの学習，第93回ロボット工学セミナー，中央大学 後楽園キャンパス，2015年7月31日．(URL)
• セミナー：ディープラーニング（Deep Learning）とロボットの行動学習〜概要と今後の展望〜，トリケップスセミナー，オームビル，2015年6月17日．
• WS Speech: Neuro-dynamical Models for Human Robot Interaction, Workshop on “Cognitive Neuroscience Robotics”, French-Japanese-German Workshop On Human Centric Robotics), 10th June 2015. (URL)
• セミナー：ディープラーニング（Deep Learning）とロボットの行動学習〜概要と今後の展望〜，トリケップスセミナー，オームビル，2015年2月19日． (URL)
• ポスター発表：深層学習を利用したロボットのマルチモーダル学習とコミュニケーション，情報学による未来社会のデザイン～健全でスマートな社会システムに向けて～，東京大学福武ホール，2014年12月5日． (URL)
• 講演：深層学習によるロボットの感覚運動ダイナミクスの学習，第8回全脳アーキテクチャ勉強会，グラントウキョウサウスタワー，2014年11月10日． (URL)
• セミナー：ディープラーニング（Deep Learning）とロボットの行動学習〜概要と今後の展望〜，トリケップスセミナー，オームビル，2014年10月20日． (URL)
• 講演：ディープラーニングによるロボットの行動経験の学習，国際ロボットカンファレンス2014，JA共済ビル カンファレンスホール，2014年8月29日． (URL)
• 講演：深層学習を用いたロボットのマルチモーダル学習と今後の展開，第3回データ工学ロボティクス研究会公開講演会，国立情報学研究所（NII），2014年3月28日． (URL)
• シンポジウム講演：ロボット行為と階層型神経回路モデルの段階的発達モデルと言語学習，日本発達心理学会・日本赤ちゃん学会共催シンポジウム, 日本発達心理学会26回大会，京都大学吉田南キャンパス，2014年3月21日．(PDF)
• 講演：長期インタラクション創発を可能とする知能化空間の設計論，NEDO-JST意見交換会，NEDO川崎本部，2014年3月5日．
• 講演：ロボットの感情，自己・他者のモデル，第9回テーマ別創成塾「ロボット工学と倫理」，大阪大学吹田キャンパス，2013年10月28日． (URL)
• シンポジウム講演：階層型神経回路モデルの段階的な予測学習と生成行為の変化，第2回日本発達神経科学学会，きゅりあん（品川区立総合区民会館），2013年9月22日．
• Seminar: Self-Organizing of Body/Multi-Modal Representations in Neural Networks, KAIST, 30th May 2013.
• Keynote Speech: Active Space-Body Perception and Body Enhancement using Dynamical Neural Systems, Workshop on “Cognitive Neuroscience Robotics”, IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI2013), 19th April 2013. (URL)
• 特別講義：ロボットの発達学習と人間とのコミュニケーション，日本大学総合基礎科学研究科，日本大学文理学部キャンパス，2012年11月20日．
• WS講演：Mutual adaptive interaction between robots and human based on the dynamical systems approach, Workshop on “Cognitive Neuroscience Robotics”, PM2-1, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent and Robots and Systems (IROS2011), 25th Sept. 2011. (URL)
• 解説記事（共著者：湯淺太一, 奥乃博）ぺた語義: 京大における Lisp を使ったプログラミング教育, 情報処理, Vol.52, No.9 (Sep. 2011), pp.1191-1194, 情報処理学会．(URL)
• 講演：神経力学モデルによる認知ロボティクスの試み，発達原理の科学と発達障害の理解に向けて（主催：日本ロボット学会ロボティック・サイエンス研究会），京都大学東京オフィス，2011年7月4日．
• 招待講演：Constructivist Approach to Human-Robot Interaction from Dynamical Systems Perspective, The Third Tsinghua-Kyoto Symposium on Intelligent Technologies and Information Management for Knowledge Society, 21th Mar. 2011.
• 発表：Toward to HRI based on Neuro-dynamical System, JST-NSF Workshop on HRI (2011), USA, 30th Nov. 2010. (URL)
• 解説記事（共著者：日下航）：ロボット間マルチモーダルコミュニケーションの記号過程，システム/制御情報，Vol.54，No.11，pp.434-439，2010年11月．(URL)
• 講演：神経力学系予測モデルによるロボット身体拡張認知への試み，ロボット工学セミナー第59回シンポジウム，人に拡張身体感をもたらすロボティクスの実現に向けて，名古屋大学VBLセミナールーム，2010年9月21日．(PDF)
• 講演：長期インタラクション創発を可能とする知能化空間の設計論，情報処理学会創立50周年記念全国大会，JSTさきがけセッション，2010年3月11日．(URL)
• 講演：Model of Tool-Body Assimilation based on Neuro-Dynamical System, JSPS-DFG Round Table on ‘Cooperative Technology in future: Cognitive Technical Systems’, Organizers: Prof. A. Iriki, Prof. Y. Kuniyoshi, Prof. M. Buss, Prof. Ritter, 9th Feb. 2010. (URL)
• 解説記事（共著者: 西出俊）: 神経回路モデルの感覚・行為予測に基づく空間認知モデル, 計測と制御, Vol.48, No.12, pp.852-857, 2009年12月.
• 解説記事: 神経回路と声動モデルを用いた音素獲得シミュレーション, バイオメカニズム学会誌, Vol.33, No.4, pp.257-263, 2009年11月.
• WS講演：Informatics for Interaction Emergence by Synthetic Approach with Neuro-Dynamical System, Workshop on “Synergistic Intelligence: approach to human intelligence through understanding and design of cognitive development”, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent and Robots and Systems, 11th Oct. 2009. (URL)
• 基調講演（共著者：神田尚，高橋徹，駒谷和範，奥乃博）：声道物理モデルの母音列繰り返し模倣による音素獲得シミュレーション，日本ロボット学会第27回学術講演会, 横浜国立大学, 2009年9月15日.
• 招待講演：Dynamics of Human-Robot Interaction with Robot Audition, The First Tsinghua-Kyoto Symposium on Intelligent Technologies and Information Management for Knowledge Society, 31th Aug. 2009. (URL)
• 招待講演：A Synthetic Approach to Dynamical Systems with Symbol Processing in Multimodal Interaction, CoTeSys Spring Workshop 2009, Munich, Germany, 3rd April 2009. (URL)
• 話題提供：私が考える構成論的な知の理解，第14回ロボティクスシンポジア特別企画『プレシンポジア：提言　日本のロボティクス研究について』，2009年3月15日．(URL)
• 講演：ロボットの順逆モデル転用による他者視点獲得と動作模倣, 学術創成研究「記号過程を内包した動的適応システムの設計論」&日本ロボット学会ロボティック・サイエンス研究会合同研究会, 2009年1月23日．(URL)
• 講演：ロボットの自己モデル再利用による異種モダリティ変換と模倣, 統計数理研究所共同研究集会-動的システムの情報論(8)「ロボットと生命における境界」, 2008年12月12日．(URL)
• 講演：空間からの行為情報抽出への力学系アプローチ，相互作用と賢さ部会研究会，計測自動制御学会，2008年10月7日．(URL)
• 話題提供：自己・他者認知の統合的メカニズム：脳・発達・ロボティクスからの挑戦，日本心理学会第72回大会WS069，2008年9月20日．(URL)
• 招待講演：動的環境認知と記号創発への構成論的アプローチ, 学術創成研究費「記号過程を内包した動的適応システムの設計論」平成19年度 研究成果発表会, 2008年3月21日
• 記事：Tetsuya OGATA, Hideki Kozima, and Hiroshi G. Okuno: Motion from Sound: Intermodal Neural Network Mapping, IEEE Intelligent Systems, Trends and Controversies- Dancing Robots and AI’s Future, Vol.23, No.2, pp.74-84, March 2008.(PDF)
• 解説記事: 人工神経回路モデルによるインタラクション創発システム実現に向けて, 日本神経回路学会誌, Vol.14, No.4, pp.282-292, 2007年12月. (URL)
• キーノート講演: “インタラクション創発システム情報学の提案”, 第8回システムインテグレーション部門講演会 (SI2007), 2C1-1, 計測自動制御学会, 2007年12月21日 (URL)
• 講演: “脳型ロボットシステムによる動的環境知覚と模倣インタラクション”, 日本知能情報ファジィ学会関東支部第58回ファジィフロント, 2007年9月29日 （URL)
• 日経BPムック「変革する大学シリーズ」，京都大学工学部2007-2008年度，pp.92-93，2006年12月． (URL)
• 講演：Human Robot Interaction from the Dynamical Systems Perspective, JSPS Japanese-German Colloquium on Robotics, Munich, Germany, Nov. 2006. (URL)
• 解説記事（共著者: 菅野重樹）, ロボットによるコミュニケーションの探求-情緒交流ロボットWAMOEBA, 日本ロボット学会誌, Vol.24, No.5, pp.688-691, 2006年8月. (URL)
• パネリスト: 公開シンポジウム「行為の認識と生成」, 電子情報通信学会ヒューマンコミュニケーショングループシンポジウム, 2006年3月23日 (URL)
• 講演: “人間とロボットの相互適応と原始シンボルによるインタラクション”, ロボット工学セミナー「ヒューマノイドインタラクションテクノロジー」, 日本ロボット学会, 2006年3月2日(URL)
• 特別講演: “人間とロボットの飽きないコミュニケーションに向けて”, 情報処理学会関西支部大会, 2005年10月. (URL)
• 解説記事 (共著者: 丹羽治彦, 奥乃博), “超音波センサアレイを用いたアクティブセンシングによる3次元物体の位置形状認識”, 超音波テクノ, Vol.17, No.5, pp.79-84, 2005年10月. (URL)
• 講演: “模倣・相互適応と人間-ロボットインタラクション”, 第7回情報学シンポジウム「予測とシステム同定」, 京都大学大学院情報学研究科, 2004年12月 (URL)
• 解説記事 (共著者: 菅野重樹) , “情”が作る真のコミュニケーション, 特集「ロボットから人間を読み解く」, 日経サイエンンス, Vol.34, No.1, pp.34-40, 2004年1月 (URL)
  • 再掲載：日経サイエンス別冊179，ロボットイノベーション「動き・かたち」と「思考」のサイエンス（浅田稔編），2011年6月（URL)
• WS講演: “Generation of the Joint Attention in the Human-Robot Interaction and Internal Representation”, Workshop on “Sensory-motor Co-ordination in Human-Robot Interaction”, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent and Robots and Systems, Oct. 2002.