本講演では, 知能システム応用に向けた数理・AI・データサイエンスの取り組みを紹介する. 医療分野では, 患者の検査データ, 既往症, 生活習慣などを対象に, ベイジアンネットワークや説明可能AIを用いて, 疾患要因の解明, 生活習慣と病気の関連性の分析, 入院長期化リスクの予測に取り組む. 保育分野では, 無線タグや位置計測システムを活用し, 子どもの行動や遊びを定量化することで, 発達段階や興味の違いに応じた理解と支援を目指す. さらにコミュニケーション解析では, 会話テキスト, 視線, 表情, 音声などの言語的, 非言語的特徴に加え, LLMを活用した会話特徴抽出を通して, 相互理解の状態や会話の自然さを捉える. これらの事例を通して, 人を理解し支える知能システムの可能性と今後の展望を考える.