42万件のデータが覆す常識：AIが解き明かす「28次元の表情」と「伝わる」の科学
人間の表情は「喜怒哀楽」などの6つの基本感情に分類されると長年信じられてきました。しかし2024年、Hume AIとカリフォルニア大学バークレー校のAlan Cowen氏らの研究チームは、世界6カ国から収集した42万件以上の自然な表情データをAIで解析し、この常識を完全に覆しました。表情には「28
なぜ、正しいことを言っているのに伝わらないのか。
なぜ、ある人の言葉だけが人を動かすのか。
このブログは、「伝える技術」ではなく
「人の認知の中で、どのように意味が形成され、行動が生まれるのか」を
認知科学・心理学・デザイン・組織論の視点から読み解く知的探究の場です。
プレゼン、研究説明、経営、教育、組織づくり――
あらゆる「伝わらなさ」の課題を解決するために、
認知科学、神経美学、行動経済学、そして急速に進化するAI技術の知見を統合し科学的な地図を描いていきます。
THE LABは、AIという強力なリサーチパートナーと共に、その最前線を切り拓く探求の記録です。
設計された感動を、あなたの手に。
人間の表情は「喜怒哀楽」などの6つの基本感情に分類されると長年信じられてきました。しかし2024年、Hume AIとカリフォルニア大学バークレー校のAlan Cowen氏らの研究チームは、世界6カ国から収集した42万件以上の自然な表情データをAIで解析し、この常識を完全に覆しました。表情には「28
私たちは相手の「表情」から本心を読み取れると信じています。しかし、心理学界では「人間の感情は万国共通の生得的なものか、それとも文化や脳が後天的に作り出すものか」という根源的なテーマで長年激しい論争が続いてきました。本記事では、微表情学の基礎を築いたポール・エクマンの「基本感情理論」と、それに真っ向
文字でのやり取りが当たり前になった現代。「要領を得ないまま突然電話をかけてきて、こちらの脳を整理に使おうとする人」にモヤモヤした経験はないだろうか？ 本記事では、この「言語化の負担の押し付け合い」が生じる理由を、認知科学や脳神経科学の視点から解き明かす。考える前に話す脳の構造、権力勾配が生む「解釈
現代のコミュニケーションにおいて、「これをやれば必ず成功する」という魔法の法則は存在しない。「伝わる」という現象は、生命の進化史が証明するように、無数の失敗と試行錯誤の果てに生み出される環境適応の産物である。本稿では、ユニクロの柳井正氏や本田宗一郎氏の経営哲学から、最先端の起業理論「エフェクチュエ
2025年から2026年にかけ、テキストや画像、動画を統合的に扱うマルチモーダルAIが急速に社会実装されました。AIが「完璧な論理と構成」を瞬時に生成する時代において、なぜそのプレゼン資料は相手の心を動かさないのでしょうか。本記事では、認知科学と神経美学の視点から、微細な余白の取り方、フォントの選
なぜ完璧な論理やデータは人の心を動かさず、時に反発を生むのか。2026年、コンテンツは固定的な記事から、AIがユーザーの文脈に合わせて自動変容させる「リキッドコンテンツ」へと進化しました。しかし、情報が流動化するほど、その基盤となる「文脈の設計」は人間にしかできない極めて高度なスキルとなります。本
インターネット上にあふれる「プロが選ぶ〇〇10選」や「一流は〇〇、二流は〇〇」といった目を引くタイトル。中身が伴わないと分かっていても、私たちはなぜ思わずクリックしてしまうのでしょうか。本稿では、人間の本能を刺激して視線を集める「インプレッション稼ぎの科学」を徹底解剖します。脳の報酬系によるドーパ
YouTubeや各種SNSにおいて、書籍の要約や映画・アニメの考察を行なう「解説チャンネル」が圧倒的な人気を集めています。同じ作品を扱っても、発信者の「切り口」や「説明の順番」が異なれば、全く別のエンターテインメントとして消費されるのがこの文化の面白いところです。本稿では、「なぜあの人の説明はわか
「何を言うか」よりも「誰が言うか」が問われる現代。情報過多の社会において、相手に「聞く耳」を持たせ、メッセージを的確に届けるための強力な武器となるのが「キャラ（キャラクター）」である。本記事では、日本のアニメや漫画からビジネスシーンにまで広く浸透する「キャラが立つ」という現象を、古代ギリシャのアリ
「正しいことを言っているのに伝わらない」と悩むことはありませんか？従来の「意味は固定的である」とする古典的モデルは、複雑な人間の認知プロセスを説明するには限界を迎えています。近年の「量子認知科学」は、情報の意味は観測（決定）されるまで複数の解釈が重なり合う「重ね合わせ」の状態にあることを実証しまし