HAI シンポジウム 2016
Human-Agent Interaction Symposium 2016

D-2

ERP による人・エージェント間内集団関係形成の測定
Detectiong an In-group Relation between Humans and Agents By
ERP
本武 陽一 1∗
Yoh-ichi Mototake1

福田 玄明 1Haruaki Fukuda1

植田 一博 1
Kazuhiro Ueda1

東京大学大学院総合文化研究科
Graduate School of Arts and Sciences, The University of Tokyo
1

1

Abstract: The purpose of this study is to detect, by brain activity, the emergence of in-grouprelation between a person and an artificial agent. For this purpose, we created a three-way discussion setting between a participant and two artificial agents: One agent took the same opinion as aparticipant while the other did the opposite. This resulted in a feeling of group identity between
the participant and the first agent, i.e. the same side. This feeling of group identity was shown to
be detected using error-related negativity (ERN), a component of an event-related potential that
accompanies errors in speeded performance. We found that amplitude of ERN was bigger for thesame side agent’s failure than for the other side’s. We also found ERN diﬀerence correlated to an
empathy ability detected by a questionnaire. We could also classify the time-series data of ERN
into in-group or out-group state by Support Vector Machine. From these results, we can say thatan in-group relation between a person and an artificial agent can be detected by ERN.

1

はじめに

協力的行動を行う [Brewer 86] という現象に着目した．
エージェントとユーザーの間に内集団関係を形成できれば，ユーザーからの協力行動を引き出せると考えられるためである．実際に Reeves ら [Reeves 96] は，簡単な条件付けによって人間がコンピュータ（エージェント）を人間と同様に社会的コミュニケーション法則に従うものとして捉えること，そして，それによってコンピュータとの間にある種の内集団関係が形成できることを示唆している．
そこで本研究では，人工エージェントの実際の利用状況に近いユーザーとの対話環境において，ユーザーとエージェントの間で内集団関係を構築できるかを検討した．その際，工学的応用と客観性の担保を念頭に，測定が容易な脳活動の指標である事象関連電位（Event
Related Brain Potential，以下 ERP）を用いた内集団関係の検出を検討した．
このように本研究の目的は，人間とエージェントが，人間同士の場合と同様のコミュニケーション法則に従って内集団関係を形成し得たかを，脳活動の測定を用いた客観的指標によって検出することである．

近年の人工知能関連技術の急速な発達によって，Apple 社の「Siri」や，NTT ドコモ社の「しゃべってコンシェル」など，人間とコミュニケーションを行いながら，タスクを処理するような人工エージェント（以下，エージェント）が実用化されつつある．さらに，深層学習などの機械学習技術の発展によって，人間と同等なコミュニケーション能力を持ったエージェントが近い将来登場することも期待されている [Kurzweil 90]．
人間がそうであるように，人工エージェントが 100%の精度でコミュニケーション相手の音声や意図の認識を行うことは困難である．これは，独立したシステムの内部に人間と同等の知能を実現しようとする，従来型の人工知能研究の限界を示唆する．この問題に対処するには，人間とエージェントがコミュニケーション
を通して協力しながらタスクを行う際に創発されるよ
うな，開かれた知能を検討する必要がある．これは，HAI(Human-Agent Interaction) の主要な課題の一つである [小野 06]．
本研究では，人間が仲間や友人や家族といった，帰属
意識の対象となる集団（内集団）のメンバーに対して∗ 連絡先： 東京大学大学院総合文化研究科

東京都目黒区駒場 3-8-1 東京大学 3 号館 314
E-mail:mototake@sacral.c.u-tokyo.ac.jp

1

仲間の失敗行動の観察と脳活動れに対して，本研究では，脳波のうち運動や外部からの刺激に応じて発生する脳の電気活動である，事象関連
人間は，自分の帰属する集団やその構成員と視点や目電位（Event Related Brain Potential，以下 ERP）を的，情動などを共有しがちである [Wann 93, Wann 01]． 用いた．これは，後述するように，Newman-Norlund
例えば，スポーツを観戦する際には，同じ失点の発生の研究 [Newman-Norlund 09] と同様の脳活動を，ERP
でも，味方チームが行えば悔しく感じ，敵チームが行を用いても間接的に測定できると予想される上に，ERP
えば嬉しく感じる．このような人間同士で生じる現象
は fMRI に比べて測定が簡便なためである．
が，人間とエージェントの間でも生じることを，脳活
特に本研究では，ERP の中でも自身の行動や意思動の測定を通して示した研究 [Newman-Norlund 09] が決定の失敗に関連して発生する ERN（Error Relatedある．
Negativity）に着目した．ERN は，自身の失敗だけでこの研究では，テレビゲームをもとに作成された， なく，他者の失敗を観測した際にも生じることが知ら
実験参加者の自国チームと他国チームのエージェント
れており [Scheﬀers 00]，他者との視点の共有と関係し（ゲームキャラクタ）がサッカーの PK 戦を行っているていると考えられる．また，Newman-Norlund の研究
動画を，実験参加者に観察させた際の脳活動を，機能[Newman-Norlund 09] でみた脳活動と同様に，ERN の的核磁気共鳴画像法（functional magnetic resonance発生源は ACC だと推定されている [Dehaene 94, Ito 03]．
imaging，以下 fMRI）により測定している．この結果， 以上より，実験参加者がエージェントの失敗を観察しゴールに失敗したことを観察した際の実験参加者の脳た際の ERN に，実験参加者とエージェントとの関係
活動のうち，エラー処理や報酬予測，意思決定，共感性の違いに応じた差分が生じることが予想される．
や情動といった認知機能に関わっているとされる前帯
実際に [Fukushima 09] と [Leng 10] は，他者（人間）状皮質（Anterior Cingulated Cortex，以下 ACC）のの失敗を観察した際の実験参加者の ERN が，その他者
一部で，自国チームが失敗したか，他国チームが失敗との関係性の違いによって変化するかを検討している．
したかの違いに応じて変化する脳活動が見られた．さ
具体的には，実験参加者以外の第三者にギャンブル課題らに，アンケート調査で得られた，実験参加者の「他を行わせ，この第三者が，当たりを外した場面を観察し者の失敗や苦痛を自分のものと感じる」共感能力値と， た実験参加者の FRN（Feedback Related Negativity：
自国・他国条件の違いによる脳活動の変化量との間にERN と同じ脳内機序であると推定され，予測報酬誤差
相関が見られたことから，この脳活動が他者の視点やに応じて発生する）を測定している．[Fukushima 09]
情動の共有と関係すると議論している．以上のことは， では，この第三者の利得と観察者の利得はお互いに相反エージェント（テレビゲームのキャラクタ）の失敗を観するよう設定されたのに対して，[Leng 10] では，無関察した際の人間の脳活動を測定することで，そのエー係となるよう設定された．この FRN に，第三者との関ジェントと実験参加者の間に，内集団関係が存在して係性の違い（実験参加者の知人か他人か）に応じた差分いるかどうかを検出できることを示唆している．
が発生するかどうかを検討した結果，[Fukushima 09]
しかしながらこの実験は，チームや選手という実際
では FRN に第三者との関係性の違いに応じた有意傾に存在する団体や人物をエージェントに投影すること
向のある差分がみられたが，[Leng 10] では有意な差分で，それに対する選好や知識に基づく内集団関係の検はみられなかった．
出を行ったものであり，エージェントとの間にコミュニ
これら 2 つの研究において，第三者との関係性に応
ケーションを通した内集団関係の構築がされたとは言じた FRN 差分がうまく観測されなかった原因として，えない．そこで本研究では，現実の人間や実在する団FRN の測定に用いたギャンブル課題によって醸成され体と関係しないエージェントを用意し，実験の過程でる緊迫感や悔しさなどの強度が弱かったため，他者が内集団関係を形成することを試みた．具体的には，自苦痛を感じていることをはっきりと認識できず，結果
分の意見に賛成したエージェントに対して，親和的反として他者の苦痛を自分のものと同一視することで生応を示すという研究 [竹内 00] を参考にして，実験参加
じる脳活動も強く表れなかったことが考えられる．こ者と，実験参加者の意見に賛成・反対する 2 エージェの問題は，今回の人工エージェントに対する内集団関ントとの三者間ディスカッションを行い，その場で内係の検出においても生じると考えられる．これを解決
集団関係を形成することを試みた．
するため，本研究では，ギャンブル課題を，緊迫感や仲間が負けた際の悔しさがより高いと考えられる対戦型ゲームに変えて実験を行った．実際，前述した fMRI
1.2 ERN による内集団関係の検出を用いた先行研究 [Newman-Norlund 09] でも，対戦型
前述した Newman-Norlund の研究 [Newman-Norlund 09]ゲームであるサッカーの PK 戦を用いて，関係性の違いに応じた脳活動の変化を測定することに成功している．
では，fMRI を用いて，実験参加者とエージェントとの本研究では，インディアンポーカーを改良した，カード
関係性の違いに応じた脳活動の変化を議論している．こ

1.1

の数字の大小を競うエージェント間対戦型カードゲー
ムを用い，それぞれのエージェントの敗北が決したシーンを観察した際の実験参加者の脳活動を測定した．

実験

2

実験は 3 つのフェーズから構成されていた．
最初のフェーズは，実験参加者とエージェントの間に内集団関係を形成させるための，実験参加者・賛成
エージェント・反対エージェントの三者による「ディスカッションフェーズ」であり，賛成エージェントは
実験参加者の意見に賛成し，反対エージェントは反対するように設定した．ここで実験参加者が，賛成エー
ジェントとの間に内集団関係を持つと想定した．
第 2 フェーズは，ディスカッションフェーズによって内集団関係が形成されたことを確認するための「脳波測定フェーズ」で，賛成エージェントと反対エージェントが対戦型カードゲームをしている際の実験参加者の脳波の測定を行った．特に，それぞれのエージェントが負けたときに生じる ERP を測定した．
第 3 フェーズは，本実験において内集団関係形成の前提となる，ディスカッション時の賛成エージェントが自分と同じ側の意見を持っていたという意識（以下，同側意見意識）の存在を確認するための「アンケートフェー
ズ」で，実験参加者にエージェントをどれだけ敵・味方と感じたかを質問した．同時に，[Newman-Norlund 09]と同様に，測定した脳波と実験参加者の共感能力の関係を調べるために，共感能力評定アンケートを行った．また，実験参加者がディスカッションを通して得たエー
ジェントに対する印象と脳波の関係を調べるために，
ディスカッション時のエージェントに対する印象評定
アンケートも行った．

2.1

実験参加者

実験の目的を知らされていない 18∼36 歳までの健康な男女 30 名（男性：22 名，女性：8 名，平均年齢：22.03
歳，標準偏差：4.09 歳）が実験に参加した．全員が右利きで同様の実験に参加した経験はなかった．実験参加者は，事前に実験に関する説明を受け，実験参加同意書にサインした上で参加した．なお本実験は，東京大学大学院総合文化研究科の「ヒトを対象とした実験研究に関する倫理委員会」の承認の下で実施された．

2.2

実験手順

§フェーズ 1：ディスカッションフェーズ

図 1: ディスカッションシステムのスクリーンショット

図 2: アバター画像

ディスカッションには，AOL 社チャットシステムを用いた．実験参加者には，図 1 のような画面が提示された．画面には，エージェントの発言と共に，実験参加者自身の発言も表示され，エージェントが発言を行う際には，エージェントを表すアバター画像（図 2）とエージェントの名前が同時に表示された（図 1 中の○○は，実験参加者の名前を表す）．
実験参加者には「ディスカッションで使用するエー
ジェントには人工知能が搭載されている」と教示した
が，実際には人工知能エンジンを搭載したエージェン
トは利用せず，実験者がエージェントを操作した．エー
ジェントを視覚的に表すものとして，図 2 のようなアバターを用いた．このアバターは，米アニメサウスパークc（⃝2013
South Park Digital Studios LLC. All Rights
Reserved）公式サイトで提供されている，アバター作
成サービス AVATOR CREATER を用いて実験者が作成した，他に実在しないキャラクタである．それぞれ，「アーノルド（Arnold）」，「チャールズ（Charles）」という名前を与えた．
実験では，事前に実験参加者へアンケートを行い，以下のディスカッションテーマから実験参加者が最も強い意見を持っているテーマを 1 つ選択した．

1. 「日本は死刑制度を廃止すべきである．是か非か」2. 「日本は核兵器を保持すべきである．是か非か」
3. 「日本はすべての原子力発電を代替発電に切り替えるべきである（ただし，切り替えは 2040 年までに行うこととする）．是か非か」
ディスカッションは，次のように実施された．ディス
カッションは，3 人（実験参加者，実験参加者の意見に賛成するエージェント，実験参加者の意見に反対する
エージェント）で行った．アーノルドとチャールズの見た目の違いを統制するために，アーノルドを賛成エー
ジェントにするか，チャールズを賛成エージェントにするかは，実験参加者間でバランスをとった．最終的に分析対象となった実験参加者のうち，アーノルドが賛成エージェントだった実験参加者は 12 名，チャールズが賛成エージェントだった実験参加者は 12 名となった．またディスカッションでは，反対エージェントの意見に実験参加者を直接対峙させるために，発言の順番を「実験参加者→賛成エージェント→反対エージェ
ント」とあらかじめ決めて行い，最初の発言で賛否の立場を表明するということ以外，発言内容は自由に考えて良いと教示した．各エージェントも最初の発言で賛否の態度表明を行い，実験参加者はこのときに初めて，どのエージェントが賛成エージェントか反対エー
ジェントかを知った．ディスカッションは，「実験参加者→賛成エージェント→反対エージェント」の発言を
1 セットとして，10 セット行った．エージェントの発言は，実験者が事前に用意したテンプレートをもとに，それらを組み合わせてその場で作成した．このテンプ
レートは，事前に別の実験協力者と行ったディスカッ
ション内容をもとに作成され，これに実験参加者と賛成・反対エージェント間での関係性の形成を助長する
ような，感情的で否定的な表現を，反対エージェント
側の発言に付け加えたものである（例えば図 1 を参照のこと）．一方，賛成エージェントと反対エージェン
トが直接対立する構造をさけるため，賛成エージェン
ト側には特別に感情的な表現を付け加えることはしな
かった．
§フェーズ 2：脳波測定フェーズ
脳波測定には，EGI 社 Geodesic EEG System 300（以下，GES 300）を使用した．ハードウェアレベルでのサンプリングレートは 1kHz で，入力チャンネル数（脳波測定電極数）は 65 であった．電極位置は，図 3 に示すように拡張 10-20 法に従って配置した．電極イン
ピーダンスは 10k Ω以下であった．また，画像刺激提示には，iiyama 社製 HM903DB 19 型 CRT モニタとDELL 製 precisionT5500（CPU: Xeon 2.27GHz/dual
core, Memory: 8GB, OS: 64bit Windows7 Professional, Graphic Board: NVIDIA GeForce GT 520）を用いた．モニタと実験参加者との距離は 50cm に設定された．
ディスカッションフェーズ終了後，5 分程度の休憩を挟み，その間に，次の実験で用いるカードゲームを，実験者が実験参加者と実際にゲームを行いながら説明した．このカードゲームのルールを表 4 に示す．
実験刺激（ゲーム画面）は，カードゲームの流れに従って図 5 のような手順で表示された．ERP 算出のために加算平均の対象とする区間を，図 5 の勝敗が決す
る画面 5 が表示された瞬間から，注視点のみの画面となる画面 0 までの間とした．この区間の開始点を記録するために，画面 5 が現れた瞬間に，脳波データと並行してトリガを記録した．トリガ信号は，実験画像提示プログラムによってコントロールされた，タートル
工業製 TUSB-16DIF ボードによって，GES 300 へア
ナログ情報として伝達された．実験参加者には，画面 4で，勝敗を決めることを表す音声が流れ終わってから，
画面 0 の注視点のみの画面が表示されるまでは，瞬きをせず，ディスプレイ中央の注視点を見続けるように教示した．
このカード分配から勝敗が決するまでの手続きを計
25 回表示することを 1 セットとして，合計 4 セット（計
100 回）実施した．セットとセットの間には休憩をとった．また，エージェントの表示位置による効果を統制するため，セットごとにエージェントの表示位置を左右逆にした．賛成エージェントと反対エージェントは，どちらも 45 回ずつ勝負に勝ち（負け），残りの 10 回
は引き分けるように設定した．
また，実験参加者がエージェントに注意を向け続けるよう，各エージェントがゲームに関する学習を行っているように見せた．具体的には，ゲーム後半になる
ほど，5 以下の数字の場合にカードを交換する確率を高めるように設定した（5 以下で交換する確率を，ゲー
ム開始時の 50%から 1 セット終了するごとに 10%ずつ高めるように設定した）．
§フェーズ 3：アンケートフェーズ
最後に以下のアンケート調査を実施した．
1.「同側意見意識の発生確認アンケート」
ディスカッション時に，エージェントをどれだけ味方と感じたかを 5 件法で問うアンケートを行った．エー
ジェントを敵と感じる場合を 1 点，味方と感じる場合
を 5 点とした．
2.「共感能力評定アンケート」
実験参加者の共感能力を評定するためのアンケートを [Davis 83] に従って作成した．このアンケートは，28の質問項目（5 件法）に答えることで，以下にまとめる
ような実験参加者の各種共感能力を評定することができる．
（質問項目は付録 1 参照）

PT（視点取得）
自発的に他人の心理的立場をとろうとする傾向．
EC（共感的配慮）
不幸な他人に対して，同情やあわれみを感じる
傾向．
PD（個人的苦痛）
他人の苦痛に反応して，こちらが不快や苦痛を経験する傾向．
FS（想像性）
想像上で自分を架空の状況の中に移し込む傾向．

3.「エージェント評価アンケート」
エージェントとのディスカッション内容に対する，実験参加者の主観評定を得るために，[水上 08] に基づいて，対義語からなる形容詞対 30 項目（表 1 参照）に対する印象評価を 5 段階で回答してもらった．[水上 08]
では，この形容詞対のアンケート結果を因子分析し，5つの因子が抽出されている．5 つの因子は，「場の活発度」「議論の多角と統合」「参加者の関係性」
「議論の展
開と洗練」
「参加者の誠実さ」と解釈される．本研究では，アンケート結果をもとに，これら 5 因子の因子得点を算出し，ディスカッション内容の評定を行った．また，ディスカッション時の実験参加者のエージェント
に対する共感度合いを直接的に見るため，「共感した」という形容詞を項目に追加した．
最後に，エージェントが人工知能によって操作されていると信じていたかどうかについて報告してもらった．

図 4: 対戦型カードゲームのルール

表 1: ディスカッション印象評価項目
1. 明るい2. にぎやかな
3. 打ち解けた4. 積極的な
5. 参加している
6. 動きのある
7. 自然な
8. 開かれた
9. スムーズな10. 余裕のある11. 視野の広い12. 真剣な13. 注意深い
14. 中立な
15. コンパクトな
16. 多面的な
17. 共感した18. 均一な19. 共有している
20. 一貫した21. 直線的な
22. 協調的な
23. 対等な
24. 連鎖的な25. 発展している
26. 吟味された
27. 細かい28. 整然とした
29. 深まりのある
30. 心からの31. 固執した

3

分析方法

3.1

同側意見意識（フェーズ 1）に関する分析

アンケートの得点を同側意見意識の得点とした．ディ
スカッション時に実験参加者の意見に反対したエージェ
ントの得点よりも，賛成したエージェントの得点の方が大きい場合に，同側意見意識が発生したとした．

3.2

図 3: 電極位置

ERP（フェーズ 2）の分析

記録された脳波を Net Station Waveform Tools を用いて，1∼14Hz の Kaiser type の FIR（Finite Impulse Response）バンドパスフィルタに通し（Roll Oﬀ：
0.29Hz, Stop Band Gain：1.0%），全電極平均を電位基準とした．次に，トリガ信号をもとに分析対象となるセグメントを切り出した．そして，200mV 以上の振幅の絶対値を持つ Bad Channel を周囲のチャンネルの値で補完した上で [Perrin 87]，blink slope threshold を 14[μV/msec.] として，Ocular Artifact Removal[Gratton 83]を行った．チャンネル補完時に，Bad Channel 数が全体の 20%を上回ったセグメントは分析対象から外すこ図 5: 実験手続きととした．ここまでの処理で，全体の約 12%のセグメ
ントが分析対象から除外された．
勝敗が表示された時刻を 0msec.（図 5 の画像 5 の表示
開始時刻に対応）とし，−600msec.∼300msec. を分析対象とした．このうち，−600msec.∼ −500msec. を baseline（図 5 下側参照）として，各試行の 0msec.∼300msec.
を加算平均することで事象関連電位を算出した．加算
平均は，ディスカッション時に実験参加者の意見に賛成したエージェントが負けた場合と，反対したエージェ
ントが負けた場合とに分けて算出した．
また，使用した脳波計測システム（EGI 社 GES 300）
において生じる，アンチエリアジングフィルタの影響によるトリガ時刻のズレ（8msec. の遅れ）を補正した．

4

実験参加者 30 名のうち，脳波測定時にエージェントの名前や顔を忘れていたことが判明した者１名，疾患のため脳波測定時にエージェントの画像が視野に入りきらなかったと報告した者 1 名，実験者がディスカッ
ション時に賛成エージェントの設定を取り違える失敗を行った可能性がある者 1 名，エージェントが人工知能によって操作されていたことに疑いをもった者 3 名，の計 6 名を分析対象から除いた．その結果，24 名を分析対象とした（男性：17 名，女性：7 名，平均年齢：
21.92 歳，標準偏差：4.11 歳）．

4.1
3.3

共感能力アンケート（フェーズ 3）の分
析

前節で説明した実験参加者の各共感能力値と，賛成・反対エージェント敗北条件間での ERN 振幅値の差分との間でスピアマンの順位相関係数を算出した．
また，ディスカッション時のエージェントの印象評
価アンケートの分析では，まず，[水上 08] で得られている因子得点係数を用い，今回のアンケート結果から，各因子得点を計算し，その得点と，ERN 振幅差分との間でピアソンの積率相関係数を算出した（今回追加した「共感した」という質問項目は，単独の要因として
扱った）．

結果

同側意見意識の発生に関する分析結果

3.1 節に従って同側意見意識を得点化した．結果は，以下の通りであった．
ディスカッション時に実験参加者の意見に賛成した
エージェントに対する同側意見意識の平均点は 4.33 であった（標準偏差：0.702，最大値：5，最小値：3）のに対して，意見に反対したエージェントに対する同側
意見意識の平均点は 1.38 であった（標準偏差：0.576，
最大値：3，最小値 1）．そして，賛成エージェントの得点から反対エージェントの得点を引いた値の平均値
は 2.96 であった（標準偏差：0.955，最大値：4，最小値：0）．対応のある t 検定の結果，賛成，反対の各エー
ジェントに対する同側意見意識の得点に有意差がみられた（t（23）= 15.18，p < .01）．
この結果から，ディスカッション時のエージェントの発言の操作によって，賛成エージェントに対する同側意見意識が発生していたことが確認された．
表 2: 共感能力値と各種 ERP 振幅差分値（Cz）との相関分析（上段：spearman の順位相関係数，下段：p-value）

4.2

ERP の分析結果

図 6 に，勝敗の決着後 178msec. から 198msec. 後までの 5msec. ごとのトポグラフィックマップを示す．これから，中前頭頂部付近に負の活動電位の集中がみられることがわかる．また，賛成エージェントの敗北時と反対エージェントの敗北時のトポグラフィックマップ
を比較すると，頭頂から前頭にかけての領域の電位分
布に差分が存在することがわかる．
ERN は頭頂（図 3 の Cz）から前頭（図 3 の Fz）にか
けて最も強く表れるといわれている [Scheﬀers 00]．また，多くの先行研究 [Gehring 93] で Cz や FCz（図 3の no.4），Fz 周辺に着目して ERP の分析を行っている．したがって本研究でも，図 6 のトポグラフィック
マップで，ERP の空間上のピークに近い Cz，FCz について分析する．
Cz，FCz の事象関連電位の波形を図 7 に示す．賛成エージェント敗北条件（friend）と反対エージェン
ト敗北条件（foe）の間で，200msec. より少し前に位置するピークに違いがみられる．実験参加者ごとのERP データを用いて，ERP 振幅ピーク（Cz:180msec.，
FCz:190msec.）を中心に ±10msec. の平均電位を求め，
賛成エージェント敗北時と，反対エージェント敗北時の値に有意な差があるかどうかを，対応のある t 検定
で検証した．その結果，有意差がみられた（Cz:t(23) =−2.243，p < .04; FCz:t(23) = −2.304，p < .04）（図7 の右側参照：図中のエラーバーは標準誤差）．さらに，ピーク周辺の各時刻で個別に分析した結果，Cz：
167∼193msec. と FCz：175∼195msec. の各時刻に有意差がみられた（p < .05）．

4.3

共感能力アンケートの分析結果

共感能力
FS
p-valuePT
p-valueECp-valuePD
p-value
平均 ERP 振幅差分
170msec.∼190msec.
平均 ERP 振幅差分
170msec.∼180msec.
ERP 振幅差分
175msec.

FS
1.000
0.000
-0.074
0.730
0.091
0.671
0.067
0.755
0.101
0.639
0.115
0.594
0.111
0.607

PT

EC

PD

1.000
0.000
0.202
0.343
-0.0830.700-0.1860.385-0.0970.653-0.112
0.603

1.000
0.000
-0.0370.863-0.2600.220-0.2470.244-0.247
0.244

1.000
0.000
0.352 †
0.091
0.425 *
0.039
0.425 *
0.039

† : p < .1, ∗ : p < .05, ∗∗ : p < .01

4.4

エージェント評価アンケートの分析結果

平均 ERP 振幅差分値（Cz：170∼190msec.）と，ディ
スカッション印象因子との間のピアソンの積率相関を調べたところ，表 3 のような結果が得られた．
味方エージェントへの印象のうち，活発度との間に有意な負の相関（R = −0.561, p < .05）が，展開洗練度との間に有意傾向のある負の相関（R = −0.356, p < .09）がみられた．敵エージェントとの間では，「共感した」との間に有意な負の相関（R = −0.414, p < .05）が，関係性との間に有意傾向のある負の相関（R = −0.395, p <.06）がみられた．

5

総合考察

5.1

ERP による内集団形成の検出の検討

4 章でのデータ解析の結果，200msec. より少し前に，
頭頂から前頭にかけて分布し，賛成・反対エージェン
反対エージェント敗北時の Cz：170∼190msec. 区間
トの違いに応じて変化する，ERN だと考えられる負の平均電位から，賛成エージェント敗北時の同区間平均
ERP が観測された．この結果から，内集団関係の存在電位を差し引いた値と，共感能力値（PD：個人的苦痛）が示されるかどうかについて検討する．
との間に，有意傾向のあるスピアマンの順位相関がみら
4.3 節の解析結果より，ERP 振幅差分値と実験参加者
れた（R = 0.3522, p < .10. 表 2）．特に，分析区間前半の「他者の苦痛を自分のものとして感じる」共感能力値の 170∼180msec. の平均振幅差分との間には，有意なス（PD）との間に相関関係があるとわかった．したがって，
ピアマンの順位相関がみられた（R = 0.4247, p < .04.
1 章で論じた fMRI を用いた Newman-Norlund の研究
表 2）．さらに，ピーク周辺での各時刻振幅差分に個別[Newman-Norlund 09] と同様に，観測された ERP は，に注目すると，Cz：167∼175msec. の各時刻振幅差分
他者の視点や情動の共有と関係していると推定される．
と，共感能力値（PD：個人的苦痛）の間に，有意なス
ピアマンの順位相関がみられた（p < .05）．例えば， その ERP の振幅に，賛成エージェント敗北時と反対
エージェント敗北時で有意な差分が確認されることか
175msec. では（表 2：R = 0.425, p < .04）であった．
ら，実験参加者と賛成エージェントとの間に内集団関係が存在していたといえよう．

図 6: 脳波トポグラフィックマップ

後述するように，先行研究と比較すると，他者の失敗行動観察時にみられる ERN としては，本研究で観測された ERP のピーク潜時は少し早いものであった．したがって，本研究で観測された ERP が，ERN であったかどうかについての検討を行う．
フランカータスク1 のように，行動を起こした瞬間に自身の失敗がわかる課題を用いた研究にみられる ERNのピーク潜時は 80∼150msec. である [Gehring 93]．これに対して，ギャンブル課題や，本研究のような他者の課題実行を観察する課題のように，行動に応じた結果（正解・不正解）が表示された後に，その行動が失敗であったかどうかが判明するような場合には，ERN
ピーク潜時が 200∼250msec. 前後になることが報告されている [Fukushima 09, Schie 04]．一方，本研究における ERP のピーク潜時は 180msec. 前後であり，上記の先行研究と一致しない．しかしながら，本研究で脳波測定時に用いた画像刺激は，これらの先行研究とは異なる画像刺激（独自のカードゲーム）を使用したものであり，直接的な比較はできない．さらに，エージェ
ントの勝敗が判明した瞬間に，そのことを文字と色で明確に表示しており，比較的早期に実験参加者が勝敗を認識できるようにもなっていた．そして，以下の 3点から，この ERP を，エージェントがゲームで負けたことを観察したことによって生じた ERN だと判断した．1 点目は，トポグラフィックマップ（図 6）が先行研究と同様に頭頂から前頭にかけて，負の電位分布を持っていたこと [Schie 04] である．2 点目は， ERPのピーク振幅差分の大きさと実験参加者の共感能力値
1 フ ラ ン カ ー タ ス ク と は ，モ ニ タ な ど に 表 示 さ れ る 競 合 的(>><>>) または非競合的 (<<<<<) なディストラクタに挟まれた中央の矢印の向きを，ボタン押しなどで答えさせるタスクのことで，できるだけ早く答えさせることで，一定の誤答率を持続できることから，ERN 測定時によく利用される．

（PD）との間に有意な相関があったことである．これを理由として挙げたのは，ERN の発生源であると考えられる ACC が，共感と関係しているといわれている
こと [Decety 04] ，そして今回用いた共感能力値の指標とは異なるものの， ERN の振幅の大きさが共感能力の高さと相関することが先行研究で報告されているためである [Santesso 09]．3 点目は，実験参加者にディスカッションを通して生じた，反対エージェントに対する共感や関係性に関する印象と，ERP 振幅差分が負の相関を持っていることである．これを挙げた理由は，
この結果が，ERP の振幅差分と実験参加者の視点との関係，すなわち，反対エージェントを敵とする，賛成
エージェントとの視点の共有との関係を示唆していると考えられるからである．
次に，ERP の振幅差分とディスカッション時のエー
ジェントに対する印象との関係について考察する．4.4
節の解析結果から推察すると，実験参加者は，賛成エー
ジェントが弱々しく拙い議論をし，それに対して反対
エージェントが，実験参加者の共感できない内容や態度で反論を行っていると感じられた時，賛成エージェ
ントに対して相対的に共感を持つと考えられる．したがって，今回の実験設定で実験参加者が賛成エージェ
ントに共感を抱いた要因としては，同じ意見を共有していたということだけでなく，賛成エージェントがディ
スカッション時に苦しんでいるのを見て，同情のようなものを抱き，それがその後の脳波測定時（カードゲー
ム時）にも影響したということも考えられる．
最後に，内集団関係が単にエージェントの見た目の違いによって生じていた可能性がないか検討する．これを調べるために，外見要因（アーノルドかチャールズかの 2 水準，参加者間要因）と同側意見意識要因（賛成エージェントか反対エージェントかの 2 水準，参加者

図 7: ERP（左）とピーク周辺平均振幅のグラフ（右）（上段：Cz，下段：FCz）

表 3: ディスカッション時印象評定と平均 ERP 振幅差分（Cz：170msec.∼190msec.）の相関分析（上段：pearsonの相関係数，下段：p-value）※項目「共感した」は，ディスカッション時の共感を意味する．

friendfoe

因子
1. 活発度p-value
2. 多角統合p-value
3. 関係性p-value
4. 展開洗練p-value
5. 誠実さp-value
6. 共感した
p-value
7. 活発度p-value
8. 多角統合p-value
9. 関係性p-value
10. 展開洗練
p-value
11. 誠実さ
p-value
12. 共感した
p-value
13. 平均 ERP 差分
p-value

1
1.000
0.000
0.778 **
0.000
0.487 *
0.016
0.804 **
0.000
0.640 **
0.001
0.704 **
0.000
0.302
0.151
0.461 *
0.023
0.149
0.488
0.461 *
0.023
0.228
0.284
-0.0330.877-0.561 **
0.004

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

1.000
0.000
0.452 *
0.027
0.819 **
0.000
0.774 **
0.000
0.633 **
0.001
0.223
0.295
0.398 †
0.054
0.172
0.423
0.392 †
0.058
0.290
0.169
-0.1730.420-0.242
0.254

1.000
0.000
0.611 **
0.002
0.536 **
0.007
0.556 **
0.005
0.339
0.105
0.124
0.563
0.100
0.642
0.264
0.213
0.252
0.236
0.159
0.458
-0.310
0.141

1.000
0.000
0.513 *
0.010
0.500 *
0.013
0.367 †
0.077
0.552 **
0.005
0.209
0.328
0.582 **
0.003
0.298
0.158
-0.0180.933-0.356 †
0.088

1.000
0.000
0.773 **
0.000
0.036
0.869
0.073
0.735
-0.068
0.753
0.185
0.388
0.171
0.424
-0.2270.286-0.128
0.551

1.000
0.000
0.099
0.645
0.141
0.510
0.008
0.972
0.170
0.428
0.171
0.424
-0.2780.188-0.247
0.244

1.000
0.000
0.643 **
0.001
0.620 **
0.001
0.360 †
0.084
0.507 *
0.012
0.517 *
0.010
-0.344
0.100

1.000
0.000
0.604 **
0.002
0.752 **
0.000
0.639 **
0.001
0.323
0.124
-0.269
0.203

1.000
0.000
0.368 †
0.077
0.474 *
0.019
0.723 **
0.000
-0.395 †
0.056

1.000
0.000
0.419 *
0.041
0.265
0.210
-0.216
0.310

1.000
0.000
0.212
0.320
-0.045
0.834

1.000
0.000
-0.414 *
0.044

1.000
0.000

† : p < .1, ∗ : p < .05, ∗∗ : p < .01

内要因）を独立変数，Cz，FCz のそれぞれでのピーク（Cz:180msec.，FCz:190msec.）を中心に ±10msec. の平均振幅を従属変数として，二元配置分散分析を行った．
この結果，同側意見意識要因の主効果は Cz，FCz で有意だったのに対して，外見要因の主効果は FCz でのみ有意傾向を示した（Cz: 同側集団意識要因：F (1，23) =4.797, p < .04，外見要因：F (1，23) = 0.020, p > .8；
FCz: 同側意見意識要因：F (1，23) = 5.329, p < .04，
外見要因：F (1，23) = 3.214, p > .08）．このことから，
内集団関係の醸成において，同側意見意識要因は外見
要因とは独立して効果をもち，一方で，外見要因の効果があった可能性は相対的に低いことが示唆される．
以上の議論をまとめると，ディスカッション中にエー
ジェントが実験参加者の意見に賛成・反対することによって，実験参加者とエージェントとの間に内集団関係を醸成でき，それが ERN を測定することで検出可能だといえよう．

5.2

ERP 時系列データからの内集団関係形
成の検出

前述の統計的分析の際に着目したピーク位置などの波形の詳細な構造は，実験設定や実験参加者の個人差，
脳波測定機の特性などによって変動しやすい．従って，今回の分析結果をそのままエージェント開発時の性能
評価スキームとして利用することは難しい．そこで工学的な応用を念頭に，ERP 時系列データから直接内集団関係形成の有無を検出できるかを検討した．
そのために次のようなデータセットを作成した．説明のため，ディスカッション時に味方としたエージェ
ントを friend，敵としたエージェントを foe とする．ある実験参加者 i のそれぞれのエージェントに対する電極位置 Cz の 0 ∼ 300msec. の ERP 時系列データを
⃗i
⃗i
⃗i
⃗i
X
f riend と Xf oe とする．ここから (Xf riend − Xf oe )なる振幅差分時系列データを作成し，このデータに内集団関係があることを示す T rue ラベルを設定した．
⃗i −X
⃗i
一方，(X
f oe
f riend ) なる振幅差分時系列データも作成し F alse ラベルを設定した．以上の操作によっ
⃗i
⃗i
⃗i
⃗i
て，xi = {(Xyi =f riend − Xf oe ), (Xf oe − Xf riend )}，{T rue, F alse}，i = 0, 1, 2, · · · 24 とした，参加した実験者（24 人）の 2 倍のサンプル数をもつデータセットが作成された．
このデータセットを下式のような損失関数を持つ，線形 Support Vector Machine を用いて識別した．
∑
E=C(y i − f (⃗xi ))2 + WT W
(1)

図 8: Permutation テストの結果

C は，モデルの複雑さを表現する正則化項と二乗誤差項のバランスを決定する重み係数である．
SVM の識別精度は leave-one-out 交差検証法によって推定され，その識別精度が優位に優れた値であることを Permutation テストによって検定した（正解ラベルをランダムに振りなおし，その際の交差検証エラーの分布を調べ，得られた識別精度がその信頼区間に入っているかどうかで，それが優位に優れているかを検定する）．C は，交差検証エラーが最も小さくなる 0.8 に設定した．
SVM のトレーニングと leave-one-out 交差検証の結果，70.83% の識別精度が得られることがわかった．そこで，Permutation テストを行ったところ，その精度は優位に優れたものであった（図 8）．
このように，ERP 時系列データから内集団関係形成を直接検出することに成功した．

6

結論

本研究ではこのように，人間と架空エージェントとの間にインタラクションを通して醸成された内集団関係を，ERP という客観的で容易な手法によって検出することに成功した．特に ERP 時系列データからの直接検出に成功したことは，エージェントシステムの開発に際して，本研究の枠組みを容易に適用できることを意味する．本研究の結果に基づいた HAI 研究の進展が期待される．

参考文献

ii

f (⃗x ) =

∑
k

T

i

i

W ϕx̃ + b̃(2)

[Brewer 86] Brewer, M. B. and Kramer, R. M.:
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Sports fans: Measuring degree of identification with
their team., International Journal of Sport Psychology (1993)

[Wann 01] Wann, D. L., Hunter, J. L., Ryan, J. A.,
and Wright, L. A.: The relationship between team
identification and willingness of sport fans to consider illegally assisting their team, Social behavior
and personality: an international journal, Vol. 29,
No. 6, pp. 531–536 (2001)

12. 良い本や映画に完全にのめり込んでしまうことは，きわめてまれである．(FS)(R)A

15. 自分が正しいと確信している場合には，他人の意
見を聞くのに時間を使ったりはしない．(PT)(R)IRI(Interpersonal Reactivity
Index) 質問項目 [Davis 83]（日本語訳は [デイヴィス 99] による）

以下の質問項目について，「よく当てはまる」「当てはまる」「どちらでもない」「当てはまらない」「全く当てはまらない」の 5 件法で回答．それぞれ，4 点，3 点，
2 点，1 点，0 点の得点に対応．

1. 自分に起こることについて，繰り返し，夢見たり想像したりする．(FS)2. 自分より不幸な人々について，やさしさや配慮の感情を持つことが多い．(EC)
3. 「他人の」立場から物事を考えるのが，むずかし
いと思うことがある．(PT)(R)

13. 誰かが傷ついているのを見ても，平気でいられる．(PD)(R)
14. 他の人びとの不幸が気になることはほとんどな
い．(EC)(R)

16. 演劇や映画を見た後には，自分がその登場人物の一人だったと感じる．(FS)17. 気持ちが極端に落ちつかなくなる場面に出合うと，恐ろしくなる．(PD)18. 公正でない扱いをされている人を見ても，かわいそうにと思うことは少ない．(EC)(R)
19. 突発の出来事を処理するのが，いつも上手である．(PD)(R)
20. たまたま出合った出来事によって，気持ちが動かされることが多い．(EC)
21. どんな問題にも２つの面があるから，その両方を見るようにつとめている．(PT)22. 自分はやさしい気持ちの人間だと思っている．(EC)

4. 他の人びとが問題をかかえていても，気の毒に思うことはあまりない．(EC)(R)

23. よい映画をみたときには，すぐに主人公の立場に自分を置くことができる．(FS)

5. 小説の登場人物の感情に，本当にのめり込んでしまう．(FS)

24. 突発の出来事に出合うと，自分を抑えることができなくなりがちである．(PD)

6. 緊急の事故などに出合うと，気になって，落ち着
いていられない．(PD)25. 相手に腹を立てている時でも，しばらくは「相手の立場に立とう」とすることが多い．(PT)7. 映画や演劇を見ても，だいたい客観的な態度でいられて，完全にのめり込んでしまうことは少な
い． (FS)(R)

26. 面白い物語や小説を読んだ際には，話の中の出来事がもしも自分に起きたらと想像する．(FS)8. 物事を決めるには，みんなの反対意見をよく聞いてからにしようとする．(PT)9. 相手に付け込まれている人を見たときには，その人を守ってあげようという気になる．(EC)10. 気持ちが落ち着かない場面に出合った際には，独りぼっちだと感じることがある．(PD)11. 友だちのすることを理解しようとするときには，
向こうから見るとどう見えるのかを想像することがある．(PT)

27. 事故にあって助けを求めている人に出会ったら，
どうしたらよいか分からなくなる．(PD)28. 相手を批判する前に，自分が相手の立場だったらどう感じるかと想像してみようとする．(PT)
PT：視点取得，EC：共感的配慮，PD：個人的苦痛，
FS：想像性．
(R) の記載のある項目は得点配分を逆転．