HAI シンポジウム 2017
Human-Agent Interaction Symposium 2017

P-1

バーチャルな擬人化エージェントの外見要素がもたらす印象の因子分析と情動伝染効果の関係
The Impression Perceived of Virtual Human and the Effect of Emotional Contagion
松井哲也 1

山田誠二 2,3,4

Tetsuya Matsui1, Seiji Yamada2,3,4
1

成蹊大学
Seikei University2
国立情報学研究所
2
National institute of Informatics
3
総合研究大学院大学
3
SOKENDAI
4
東京工業大学4
Tokyo Institute of Technology
1

Abstract: This research focused on the virtual humans’ impression perceived by users. Some prior works
suggested two dimensional mind perception model that constructed by factor analysis. We aimed toconstruct new two dimensional model to describe the impression of virtual humans, and discover therelationship between each factors and the effect of emotional contagion of the virtual humans. As a result,
we suggest the two dimensional mind perception model constructed by “reality” and “familiarity” and“familiarity” factor is relevant to the effect of emotional contagion.

はじめに人間を模したバーチャルな擬人化エージェント（Virtual Human）は, 近年では社会の様々な場面で幅広く使用されている.
それらのエージェントはその活用される場面に応じて, 信頼感・親近感・実在感などをユーザに伝えることが求められると考えられる.
多くの先行研究では, エージェントがユーザに与える印象について探索的な研究が行われている.Gray らは, 何種類かの人間や動物, ロボット, 神などを含むエージェントの印象についてアンケート調査を行い, その結果を因子分析にかけることによって, エージェントの持つ印象の因子を特定すること を 試 み て い る [1]. そ の 結 果 と し て , Gray ら は“agency”と“Experience”という 2 つの因子を定義し, 各エージェントのそれぞれの因子得点を基に 2次元の印象モデルを作成している.
このモデルおよび質問紙は HAI や HRI における多くの研究で引用されている[2][3]. しかし, 人間型のエージェントのみを使用した実験ではないため,人間型エージェントを分類する際にもこのモデルがそのまま適用できるかはわからないこと, また“agency”と“Experience”という概念は直感的にわかりにくく, 工学的な応用には必ずしも適していないという問題点が存在する.
人間型のエージェントには, 実際の人間と同じく性別, 年齢, 人種といった属性が存在する. エージ
ェントの性別の違いによる効果を調べた研究は多く存在するが, ある研究ではユーザは自分と反対の性別を持つエージェントにより親近感を持つという結果が得られている[4]一方で, 他の研究では, ユーザは自身と同じ性別のエージェントを好む傾向がある[5]という結果が報告されている. このような結果の非一貫性は, 文化的な背景の違いや実験設定の文脈の違いによって発生していると考えられ, ユーザの文化的背景を揃えた上でより素朴な実験設定により調査を行う必要があると考えられる.
実際の人間には存在せずバーチャルなエージェン
トに特有の属性として, 外見上のディテールの細かさが挙げられる. Geven らは, よりリアルなエージェントほど, ユーザから信頼感を得やすいという結果を報告している[6]. 一方, あまりにリアルすぎるエージェントはユーザに抵抗感を与えるという, “不気味の谷”が存在するという指摘も知られている[7].
本研究は, 以下の 2 つの目的を持つ. 1 つは, バー
チャルな人間型エージェントの外見情報のみから想起される印象についての, 新たな 2 次元モデルを提案することである. この目的のため, 我々は人間型エージェントの印象についてのアンケート調査を因子分析にかけ, 2 つの因子を定義することを目指す.
ここで因子分析を行うための仮説として, “実在性（Reality）”と“親和性（Familiarity）”という 2 つの因子を仮定する. この 2 つの因子は, 何度かの予備実験の結果, 有望な因子として導出されたものである.
2 つ目は, 提案したモデルの工学的応用可能性を示すために, 見出した因子の因子得点と情動伝染効果との相関を示すことである. 情動伝染とは, ある人物の感情が, 無意識な表情の模倣などにより話者などに伝染する現象であり[8], 人間型エージェントとユーザの間でも生じることが報告されている[9].
さらに情動伝染にはユーザの信頼を上昇させる[10]などの多くのポジティブな効果が存在することが知られている.
本研究ではエージェントの与える印象と情動伝染効果相関を調査することにより, より有用な人間型エージェントのデザインの方法論を提案することを目指す.

実験
実験では 8 種類の人間型エージェントの印象をユーザに尋ね, 探索的因子分析を行ってその因子を特定することを試みた.
8 種類のエージェントはいずれも Live2D 社のCubism Editor 2 （ http://sites.cybernoids.jp/cubismeditor2/download）によって作成した. 各エージェン
トはその外見によって, 以下の属性を持つ.
a: 男性, アジア人
b: 男性, 白人
c: 男性, 黒人d: 男性, 輪郭のみ
e: 女性, アジア人
f: 女性, 白人
g: 女性, 黒人
h: 女性, 輪郭のみ
各エージェント間で, 性別が同じエージェントは輪郭が同じパーツから構成されており, 髪・瞳・肌の色でその人種を表現している. 輪郭のみのエージェ
ントは, 外見上のディテールが印象に与える影響を調査するために実験に使用した. 全てのエージェン
トは微笑みの表情を表現している. 各エージェントの図を図１に示す.
実験では全部で 13 項目からなる質問を参加者に行った. 参加者はいずれの質問にも 7 段階で回答した.
因子分析を行うために, 2 種類の質問紙を使用した．
1 つ目の質問紙は Gray らが用いた 6 つの項目からな
図１

実験に使用したバーチャルエージェントaebfcgdh

る質問紙であり, “agency”と“Experience”の 2 つの因子を調査するためのものである[11]. これは以下の 6 つの項目からなる.
・このキャラクターは、何かを渇望することができると思いますか？
・このキャラクターは、喜びを感じることができると思いますか？
・このキャラクターは、恐れを感じることができると思いますか？
・このキャラクターは、物事を記憶することができると思いますか？
・このキャラクターは、道徳心があると思いますか？
・このキャラクターは、自制心を持つと思いますか？
このうち, 前半の 3 つが“Experience”に, 後半の3 つが“agency”に主に寄与する項目である.
2 つ目の質問紙は我々が以前の研究で提案したものであり[12], “実在性”と“親和性”の 2 つの因子を調査するためのものである. 以下の 6 項目からなる.
・このキャラクターに親しみを感じますか？
・このキャラクターに温かみを感じますか？
・このキャラクターとコミュニケーションが取れると感じますか？
・このキャラクターは生きていると感じますか？
・このキャラクターは人間に近いと感じますか？
・このキャラクターは実在すると感じますか？

結果“agency”と“Experience”に関する 6 項目のアンケート結果を表 1 に示す. 明瞭な 2 因子は見られず,Gray らのモデルとも食い違う結果が得られた.
“実在性”と“親和性”に関する 6 項目のアンケート結果を表 2 に示す． 仮定通りに, 前半の 3 項目と後半の 3 項目とでそれぞれ別の因子に多く寄与しているという結果が得られた. この結果から, 因子
1 は“実在性”, 因子 2 は“親和性”であると定義した.
各エージェントの因子得点を, 2 次元のグラフ上にプロットした図を図 2 に示す. この図は“実在性”と“親和性”からなる, 人間型エージェントの印象の2 次元モデルであると言うことができる.
各エージェントにおける“実在性”と“親和性”
それぞれの因子得点と, 情動伝染スコアの相関係数を表 3 に示す．
表１ “agency”と“Experience”に関する 6 つの質
問項目の因子分析の結果

表２ “実在性”と“親和性”に関する質問項目の因子分析の結果

このうち, 前半の 3 つが“親和性”に, 後半の 3 つが“実在性”に主に寄与する項目である．
これらの質問紙に加えて, 情動伝染効果を調べるために以下の質問を行った.
・このキャラクターを見て, 楽しい気持ちになりましたか？
この質問の解答のスコアの平均値を, そのエージ
ェントの“情動伝染スコア”と定義した.
実 験 は Yahoo ク ラ ウ ド ソ ー シ ン グ（https://crowdsourcing.yahoo.co.jp/）を利用してウェブサイト上で行った. 参加者は 80 人の日本人であり,うち男性が 42 人, 女性が 38 人であり, 年齢平均は38.8 歳であった．
因子分析は最尤法とバリマックス回転により行い,因子数は 2 であると定義した.

考察
表 1 から, Gray らの 2 次元モデルは, 人間型エージェントの印象を分析するのには不十分であることがわかる. これは人間型エージェントは, 人間型であるという要素により, 参加者に与える“agency”と“Experience”の印象に大きな差が見られないことによるものであると考えられる．
表 2 からは, 我々の提案した質問紙は, 人間型エージェントの持つ 2 つの因子を明らかにするのに有用であることが見て取れる. この結果から, “実在性”と“親和性”からなる 2 次元モデルの妥当性が支持される.
図 2 からは, 実際に各エージェントが参加者にどのような印象を与えたかが読み取れる. 今回の実験の参加者は, 主にアジア人のエージェントおよび女性のエージェントに高い“実在性”・“親和性”を感じていることがわかる．一方, 輪郭のみのエージェ
ントは“実在性”・“親和性”ともに低い値を示している. これは, 輪郭のみのエージェントからはその内面が十分に想像できなかったことに起因すると考えられる. 一方, 黒人のエージェントも同じく“実在性”・“親和性”について低い値を示している．これは日本人の参加者にとって, 黒人は比較的なじみが薄く, その内面を十分に想像することが難しかったことに起因すると考えられる.
表 3 からは, 情動伝染効果に大きく寄与するのは“親和性”の因子であることがわかる. この結果は高い情動伝染効果をもたらすエージェントの設計方法を示唆すると同時に, 我々の提案した“実在性”・“親和性”の 2 次元モデルが, エージェントの実用的な価値を評価する際に有用であることを示している.

まとめ
本研究では先行研究を踏まえて, バーチャルな人間型エージェントの印象を評価するための 2 次元モデルと, それを作成するための質問紙を提案し, オ
ンライン実験によって 8 つの異なる人間型エージェントを用いて, その実用性を評価した.
その結果, 人間型エージェントの印象を評価するには従来手法では不十分なこと, 我々の提案した手法が有効であることが示された. さらに情動伝染効果との関連を調査することにより, 情動伝染効果にはエージェントの与える印象のうち“親和性”が大きく関わること, それを評価するために我々の手法が有効であることが示された.
これらの結果は, 人間型エージェントのデザインを考えるうえで, 重要な示唆を与えるものであると考えられる.

謝辞
本研究の一部は, JSPS 科研費新学術領域研究「認知インタラクションデザイン学」(No.JP26118005)の助成を受けたものである．

参考文献
図２ 各エージェントの“実在性”と“親和性”の因子得点[１] Heather M Gray, Kurt Gray, and Daniel M Wegner.
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Semantic Differential Scale Method Can Reveal
Multi-Dimensional Aspects of Mind Perception.
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[３] Mike Blow, Kerstin Dautenhahn, Andrew Appleby,
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SIGCHI/SIGART conference on Human-robot interaction.
331–332, (2006)

表３

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Dehghani, Gina Rüther, and Jonathan Gratch..
Closing the gender gap in STEM with friendly male
instructors? On the effects of rapport behavior and genderof a virtual agent in an instructional interaction.
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2012. The uncanny valley [from the field]. IEEE Robotics& Automation Magazine 19, 2, 98–100, (2012)[８] Elaine Hatfield, John T Cacioppo, and Richard L Rapson.
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Tetsuya Matsui and Seiji Yamada. Building

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