エンジニアリング・デザイン教育を通して，学生の創造性およびリーダーシップ，コミュニケーション力，チームワーク力を育むための研究を行っている．
　企業で行っていた新商品開発フローをもとに，学生たちが問題発見→アイデア創出→試作→検証を行わせる．デザイン思考，ブレインストーミング，品質機能展開などを参考にしている．

成果：

2024年度
AIを活用したエンジニアリングデザイン教育を実施した。対象は勉学支援照明ロボットとして、3年目である。「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度応用基礎レベルプラス」の認定を受けた実習のひとつとなった。全ての学部3年生がAIを活用し、モノづくりの実習をした。その結果、数頁にわたる「生成AI活動報告書」を全員が提出した。多くの学生がAIを使いこなすためのアイデアを駆使できていた。機械系、電子情報系、物質系の学生が基本的に2名ずつ合計6～7名にて15グループで実施した。

2023年度
AIを活用したエンジニアリングデザイン教育を学部3年生に実施した。対象は勉学支援照明ロボットとして、２年目である。受講生全員がAIを活用できるように「生成AI活動報告書」を提出させた。また、物質分野の学生たちの活動を広げるために、光ファイバーを必ず備えることとした。機械系、電子情報系、物質系の学生が基本的に2名ずつ合計6～7名にて14グループで実施した。

2022年度
AIを活用したエンジニアリングデザイン教育を学部3年生に初めて実施した。対象は勉学支援照明ロボットとした。機械系、電子情報系、物質系の学生が基本的に2名ずつ合計6名にて16グループで実施した。カメラや音声情報をもとに、ロボットアームやLED照明などを自動的に動く試作品を製作できた。

多くの企業では製品化に対して，設計・試作してから品質に不具合があることが確認され，設計変更を繰り返されている．この理由はある目標とする機能に対して，設計者個人の知恵・知識で設計されることが多かったためである．そこで，設計業務を効率化するため，すなわち開発期間の短縮のため，試作の前に十分検討できる設計支援技術を研究することとした．
１）ある技術課題に対して，解決するためのアイデアが複数あった場合，品質確保や量産設計を見据えて，その中から最適なアイデアを定量的に選ぶ方法を研究
２）ある設計対象に対して，狙った基本機能は満足するものとして，その他のクレームにならない周辺の品質確保のための設計技術を研究

成果：

2024年度
あるメカトロニクス系製品に対して、基本機能となる「品質目標設定書」をできるだけ抜けなく記載することで、必要となる品質項目を列挙できる。そのすべての項目に対して「機能設計書」を記載することで、後戻りのない（極少ない）設計ができることを論文として学会に提出した。製品設計者や学生への教育として有効であると考えられる。

2023年度
学生が後戻りのない設計をできるように書かせている「機能設計書」に関して、工学教育研究講演会にて、まとめて口頭発表した。

2022年度
初心者でも書きやすい設計に要する「機能設計書」を検討し、学生たちに書かせた。改善点が複数あり、再度検討することとなった。

企業不祥事は毎年繰り返されている．企業文化が大きくかかわるが，JISより厳しい社内基準，厳しすぎる国内規格に対する現場の甘え等各種原因が推定される．従来は企業不祥事の例，その原因と評価など多く検討されている．オリジナリティとしては，リスクマネジメントのために，技術者倫理の定量化を研究している．

成果：

2024年度
過去の多くの企業不祥事とその社会的影響を調査している。企業内には不祥事一歩手前にグレイゾーンが存在するとして、その社会的影響度合いとの関係を定量化するための研究をし始めている。