Vol. 44

No. 11

Nov. 2003

情報処理学会論文誌

ベイジアンネットを用いた交渉エージェントの表情表出湯 浅 将 英†安 村 禎 明†新 田 克 己†本論文では，ネットワークを介して交渉する擬人化エージェントの表情表出ツールを提案する．このツールは，ユーザが擬人化エージェントの表情を用いる傾向を学習し，学習後はユーザの代わりに自動的に表情を表出する．学習には，相手からの提案と表情によって変化する心理状態を考慮したベイジアンネットを用いる．このツールを用いることにより，使用者の表情選択の煩わしさを軽減させることができる．さらに検証実験により，学習後にツールが自動的に出す表情が，ユーザの選択する表情と一致することと，学習によって表情表出の個人差に対応できることを確かめた．

A Method of Generating Facial Expressions forNegotiation Agents by Using Bayesian Network
Masahide Yuasa ,† Yoshiaki Yasumura † and Katsumi Nitta †In this paper, we propose a tool for generating facial expressions of animated agents, which
negotiate through a computer network. This agent learns a user’s tendency to select facial
expressions of the animated agent. After learning it, the agent automatically generates thefacial expressions and negotiates with the others instead of the user. In order to learn thetendency, the tool uses Bayesian Network, which includes a transition of emotional stateseffected by the proposals and facial expression from the opponent. By using the tool, the user
can reduce a cost of selecting facial expressions. Finally, the experimental results show thatthe tool can generate the facial expressions appropriately instead of the user, and deals withindividual differences by learning.の心理状態を率直に反映している．二次的表情は，

1. は じ め に意識的に表出する表情であり，心理状態の他に，状近年，オンラインのコミュニケーションツールと況判断や利益の計算，戦略などのさまざまな要素をして擬人化エージェントやアバターを用いたサイト反映している．二つ目の特徴は，人によって，どのやチャットサービスが登場している．これは，ネッ表情を表出しやすいかにも違いがあることである．

ト参加者同士のコミュニケーションに，CG による同じように不利な状況でも，ある人は悲しみの表情参加者の分身を用い，その表情を変化させることでを表出し，別の人は怒りの表情を表出するかもしれコミュニケーションを豊かにするものである．

ない．

しかし，現在の擬人化エージェントやアバターのこのような特徴であるにも関わらず，従来の擬人ツールでは，表情はユーザ自身が選択しており，コ化エージェントの研究では，一次的表情と二次的表ミュニケーションが長時間になると，表情の選択が情を区別しておらず，また，表情表出の個人差も考煩わしくなる場合や選択を忘れる場合もある．表情慮していない．擬人化エージェントの動作の枠組みの表出を自動化することができれば，使用者の表情となるツール3),4) などを用いて，「外部からの特定選択の煩わしさを軽減させることが期待できる．の刺激に対して，特定の表情を表出する」といったここで，表情表出の特徴を考える．一つ目の特徴

簡単なルールで表情を変化させているものがほとは，人間の表情には一次的表情と二次的表情の二種んどである．一次的表情は，心理状態を反映してお

1),2)．一次的表情は，意図せずり，この表情を読み取ることで，人間同士のコミュに思わず出してしまうような表情であり，その人間類があることであるニケーションがスムーズに進行できる．例えば，お互いに協調して合意することを目的とした和解や調† 東京工業大学大学院 知能システム科学専攻
Tokyo Institute of Technology, Department of Computational Intelligence and Systems Science.

停では，議論をスムーズに進めるために，一次的表情を利用することは重要である．また，二次的表情1

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情報処理学会論文誌

Nov. 2003に比べて表情表出に関わる要素の数が少なく，表情表出のモデルがシンプルになることが期待される．
そこで本研究では，一次的表情を自動的に表出する擬人化エージェントの表情表出モデルを提案することを目的とする．このモデルでは，表情表出を心理状態に依存する確率的なものと捉え，相手の発言内容と表情および前の心理状態から，次の表情を選択するベイジアンネットで構成する．表情表出の個人差は，個別にベイジアンネットを学習することによって対応する．さらに，この表情表出モデルを，エージェントの表情表出ツール TAA（a Tool forAnimated Agent）として実装する．
TAA は擬人化エージェントを構築するための汎図 1 オンライン交渉の操作パネル
Fig. 1 GUI for negotiation through a computer
network.

用ツールであるが，本論文では，発言内容を評価値として表現できるというシンプルさを持つオンライ的に提案と表情を相手に送る機能を持つ擬人化エーン交渉に適用する場合を例として説明する．オンラ

ジェントのことである．エージェントをパートナー

イン交渉を用いることにより，モデルの作成が容易として用いるときは，提案をユーザが作成し，表情になり，有効性が評価しやすくなる．ここでは交渉をエージェントが選択する．これにより，長時間のの機能を持つ擬人化エージェントを「交渉エージェ交渉をするときに，ユーザは表情選択の負担からント」と呼ぶ．

解放される．エージェントを代理として用いるとき

第２章では，交渉エージェントの機能とそのアーは，提案も表情もエージェントが作成する．これはキテクチャを述べる．第３章では交渉エージェント

交渉の初期段階に，ユーザが交渉を一時的に退席すの中核となる TAA と，そこに用いられる表情表出る場合でも交渉を継続することができ，ユーザの負モデルの概要を説明する．第４章では，交渉エー担軽減が期待できる．

ジェントを用いた価格交渉の実験により，表情表出

交渉エージェントは，ユーザの表情表出モデルをモデルの妥当性を検証する．第５章では，表情表出学習する「学習モード」と，自律的にユーザの代理モデルを利用した相手の心理状態の推測の可能性をとして交渉する「自動モード」の２つの動作形態を述べ，第６章でまとめる．

持つ．

2. 表情を用いたオンライン交渉「学習モード」では，ユーザの表情表出の使い方を学習する．図 1 の操作パネルを用いて，ユーザ

2.1 オンライン交渉

自らがネットワーク上の相手と直接交渉する．交渉

ここで想定しているオンライン交渉は，ネットの際には単に相手に提案を提示するだけでなく，相ワークを介した二者間で，単に提案を交換するだけ

手画面上の擬人化エージェントにどのような一次的でなく，相手のディスプレイ上でアニメーションの表情をさせるかも選択する．また，相手から提案と表情を変化させながら提案の内容を発話するもの表情を受け取ったとき，その提案の評価や相手へのである．このように，交渉参加者間に表情のやり取快不快の評価等も入力する．入力されたデータは蓄りを加えることで，交渉をスムーズに進行すること積され，それをもとにユーザの心理状態の変化傾向

ができる5),6) ．オンライン交渉で用いるツールの操と，状態が変化するときに用いられやすい表情の選作パネルを図 1 に示す．図 1 の左上は，相手から択傾向が計算され，表情表出モデルが作成される．

コントロールされているアニメーションの表情であ「自動モード」では，エージェントをパートナーる．右側は，こちらの交渉参加者が表情を選択するとして使うときは，図 1 におけるユーザの表情の部分と，提案を入力する部分である．

入力は不要になり，エージェントが一次的表情を自2.2 交渉エージェント

動的に送った後，ユーザが行動（再提案，決裂，合交渉エージェントとは，オンライン交渉におい意）を選択する．エージェントを代理として使うとて，交渉相手から提案と表情を受け取り，交渉参加

きは，エージェントは一次的表情を自動的に送った者（ユーザ）のパートナーまたは代理として，自動後，さらにタスク依存部分に基づき，次の行動を選Vol. 44

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ベイジアンネットを用いた交渉エージェントの表情表出3• 表情生成モジュール提案の評価値および相手の表情から表情表出モデルを用いて，表情を生成し，それを相手に送る．
以降は，ユーザがタスクごとに用意するモジュールである．

• 評価関数モジュール
相手からの提案を評価し，評価値を計算する．
評価値は表情生成モジュールに渡される．提案の評価値は，タスクごとに評価方法が異なるため，タスクに応じて実装する必要がある．
• 次行動生成モジュール
相手からの提案や表情をもとに，次行動を生成する．次行動は再提案や合意，決裂などである．再提案をすることにより，交渉は継続され，相手の応答を待つことになるが，合意や決裂の場合は交渉は終了となる．

3. 表情表出モデル
図 2 エージェントのアーキテクチャ
Fig. 2 Architecture of the agent.

本章では，エージェントの表情表出モデルについて述べる．このモデルは，相手の提案内容に加えび，その情報を相手に送る．次にどのような行動をて，相手への感情を考慮し，どの表情を表出すべきするかはタスクによって異なるため，エージェントかを確率的に選択するものである．
「相手への快あ

作成者はそれを実装しておく必要がある．

るいは不快感情」は相手からの表情により発生する

2.3 エージェントのアーキテクチャとする．そして，提案内容と相手への感情の評価か提案するエージェントのアーキテクチャを図 2

ら心理状態が決まるとする．さらに新たに提案およに示す．エージェントは，タスクに応じて実装する

び表情を受け取ったときに，その時の心理状態から「タスク依存部分」と，タスクに依存しない共通部別の心理状態へ変化し，表情が表出されるとする．

分として一次的表情を表出する「TAA 部分」を持

3.1 ABX モデルに基く心理状態

つ．図のアーキテクチャの下部は，TAA の部分，上

我々は以前，ABX モデル7),8) の表記を用い，相部はタスク依存部分である．個々のモジュールにつ手エージェントの表情によって，交渉当事者の意思いて述べる．

• インタフェースモジュール決定が変化することを述べた5),6) ．ABX モデルとは，交渉当事者 A と B が提案 X について対話し相手から送られてきた表情の制御情報に応じているとき，その３者関係を，（a）A の X に対すて，ユーザに向けて擬人化エージェントの表る評価値，（b）B の X に対する評価値，（c）A の B

情の描画，音声の出力をする．表情はアニメーに対する感情の関係で捉え，一方が他方に肯定的でションで動作し，音声合成（MS Speech En-あるときを + 符号，否定的であるときを − 符号，gine）により提案を発話する．また，ユーザの中間であるときを０とし，矢印と共に示したもので交渉提案や表情の選択等の入力を受け付けて，ある．

相手に送る．提案の入力には，市販の音声認

ABX の関係が全てプラスのとき，あるいは２つ識ソフト（IBM ViaVoice）を用いることがでがマイナスで１つがプラスのときを安定状態，２つきる．
• 学習モジュールインタフェースへのユーザの入力から，提案と表情の確率を学習し，表情表出モデルを構築する．

がプラスで１つがマイナスのときを不安定状態とする．不安定状態では，いずれかの矢印を変更し，安定状態に向かう傾向がある．
図 3 は，B から，提案 X と表情を受け取ったと
きの A の心理状態を列挙したものである．提案 X

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提案を数値化した提案の評価値を用い，これを３段階（−，０，＋）に分けて用いる．なお，ネット内には，P3 から P5 のノード間のパスが P3 → P4 →P5，P3 → P5 と複数存在している．この部分は複数のノードを結合して一つのノードとして扱うクラスタリング法9) を用いて計算する．
このネットワークにより，同じ入力であっても，常に同じ状態遷移や，同じ表情が表出されるわけではなく，確率的に遷移や表出をさせることができ
図 3 B から提案と表情を受けたときの A の心理状態
Fig. 3 Emotional states of A, when A receives aproposal and a facial expression from B.

る．そして，実際に使用するユーザの擬人化エージェントの表情表出確率を適切に学習することで，エージェントをそのユーザに対応をさせることができる．

4. 価格交渉による実験
4.1 実 験 内 容
表情表出モデルによる表情表出の妥当性を検証するため，価格交渉実験を実施した．実験では，ネットワークを介して価格交渉をすることとした．価格交渉とは，売り手と買い手の二者間で，ある商品について，価格を提示していき，合意を目指すものである．インタフェースは，図 1 と同じものを用いた．
どの種類の表情を使うかは，心理学の表情の分類
図 4 ベイジアンネットによる表情表出
Fig. 4 Generation of facial expressions by using
Bayisan Network.の研究10) を基にする．Ekman による表情分類の研究では，表情は「楽しみ」「悲しみ」「驚き」「嫌悪」「怒り」「恐れ」の六種類に分かれるとされては B が出したものであるため，B から X の矢印のいる．しかし，この中で「嫌悪」は，「怒り」と分符号は常に + である．A から B，および A から X類が近いため使用せず，また，交渉の場面では「恐への矢印は，それぞれ３通りの値を取れるため，全れ」の表情は用いられにくいため，使用しなかっ部で９状態が考えられる．

た．そして，中間状態である「冷静」を加え，「冷図 3 の S3 と S7 が安定状態であり，S1 と S9 が不安定状態である．

3.2 ベイジアンネットを用いた表情表出静（COOL），怒り（ANGRY），悲しみ（SAD），喜び（HAPPY），驚き（SURPRISED）」の五種類とした．

提案と表情を受け取ったときのエージェントの心図 5 は実験に使用した顔画像である．顔画像の理状態は，図 3 中の９つのいずれかであるとする．

表示には，顔画像表示ツール mface11) の windows

相手から新たに提案や表情を受け取ったときに，別版を改良し用いた．なお，表情表出において顔画像の心理状態になり，このときにいずれかの表情が確を選択する際，感情語に影響されないように，顔画率的に選択され表出されるとする．このモデル化に像には「喜び」「悲しみ」等の文字による画像の説は，図 4 のベイジアンネットを用いる．このネット

明はつけず，被験者は番号で選択する．選択されたによって，新たに相手からの提案（P1）と相手か表情は，相手の画面上でその挙動が再現される．

らの表情（P2）が来た際，その影響を受けて，前の交渉には，次のようなルールを設けた．

心理状態（P3）から今の心理状態（P4）に遷移す• 一回の交渉ごとに売買する商品はこちらで定ること，また，前の心理状態（P3）から今の心理めた．交渉がはじまると，商品の写真と類似商状態（P4）に遷移するときに表情の表出（P5）が品の価格を売り手と買い手の双方に提示する．
• 提案は売り手から買い手に１つずつ出される．

されることが描ける．また，提案（P1）の入力は，

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ベイジアンネットを用いた交渉エージェントの表情表出

表 2 提示する価格提案と表情の例
Table 2 Example of proposals and facial expressions.

商品名DVD-1
DVD-2
BAG-1
BAG-2
図 5 顔画像 (実際は動画アニメーション．上段左から COOL,HAPPY, ANGRY 下段左から SAD, SURPRISED)
Fig. 5 Facial expressions. (Upper: COOL, HAPPY,ANGRY, Lower: SAD, SURPRISED)

PS2-1
...

表 1 アンケート内容
Table 1 The questionnaire in the experiment.

(1)
(2)
(3)

正直な表情 (１から５までの番号で選択する)提案の評価：かなり悪い，やや悪い，ふつう，やや良い，かなり良い
快不快：かなり不快，やや不快，ふつう，やや快，かなり快

買い手はそれに対し表情のみを返す．

１番目
価格 (円)
表情

２番目
価格 (円)
表情

３番目
価格 (円)
表情

152,000
COOL
152,000
SAD
158,000
COOL
158,000
SAD
24,500COOL....

145,000
SAD
150,000
HAPPY
130,000
HAPPY
140,000
COOL
23,800
HAPPY....

143,000
ANGRY
145,000
SURPRISED
120,000
SURPRISED
129,000
COOL
23,000ANGRY....

表 3 取得した事例の一部
Table 3 Examples of case data.
相手の提案

相手の表情

前の心理状態

今の心理状態

表出する
表情

00++
....

COOL
ANGRYSAD
HAPPY
ANGRY
...

S7
S5
S5
S3
S2..

S7
S4
S5
S3
S3..

COOL
SAD
COOL
HAPPY
HAPPY
..

被験者に，相手から提案と表情を受け取るごとに，Web 上に作られたアンケートに入力してもらった．その質問内容と項目を表 1 に示す．

ABX モデルの符号と，提案の評価値および快不快の評価の対応は，「ふつう」を「０」とし，それ交渉の売り手にはプログラムを使用した．被験より悪い評価を「−」，良い評価を「＋」と３段階者には，相手が人間であるか，プログラムであるかとし，９状態のいずれかに割り当てられるようにしは伝えなかった．また，プログラムの用いる提案のた．なお，これにより，本来連続値である提案の評

妥協，表情は，ランダムのパターンを作成し利用し価値はそのまま３段階に分かれる．割り当てられた

た．価格は大幅に妥協する場合，中程度妥協する場

心理状態は，表 3 の「今の心理状態」である．さ合，ほとんど妥協しない場合を作り，偏りの無いよらに次の提案と表情が来たときに「今の心理状態」うに利用した．表 2 は，１回の交渉ごとの商品名，は「前の心理状態」となり，新たに心理状態が作ら買い手に提示する価格と表情を順に示した例である．例えば，商品の DVD-1 では，１番目の価格の152,000 円から，２番目の 145,000 円へ大幅に妥協している場合を示している．DVD-2 では，１番目

表 4 提案の評価値と快・不快値 ((S1)〜(S9) は図 3 のものと対応する)Table 4 Evaluations of proposals and feeling against
opponent. ((S1)〜(S9) are same as Fig.3)の価格の 152,000 円から，２番目の 150,000 円とほとんど妥協していない場合である．このように価格のパターンを作り，これにランダムに表情を割り当てた．これらの設定により，被験者の中で相手がプログラムであることに気が付いたものはいなかった．

4.2 実験の結果

+
提案の評
価
値

0-

被験者は大学生と院生 11 人で，交渉回数は合計181 回で，提案の提示回数は 422 回であった．集計に用いた事例データの一部を表 3 に示す．

計

快・不快値
0
状態 (S1)(S2)1243
2.8 ％ 10.2 ％
(S4)
(S5)
18123
3.5 ％ 29.2 ％
(S7)
(S8)
7254
17.1 ％ 12.8 ％102220+(S3)9221.8 ％(S6)
61.5 ％(S9)
20.5 ％
100

計147147

128422

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図 6 入力ノードが等確率のときのベイジアンネット
Fig. 6 Bayesian Network when probabilities of input
nodes are uniformed.

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図 7 提案ノード (-)，表情ノード (ANGRY) の場合
Fig. 7 CASE: Proposal Node=(-)，FaceNode=(ANGRY).

いで ANGRY が 24.3%となる．これは，相手の提案の評価が低く，相手からの表情が ANGRY のとれる．

4.2.1 ABX モデルについて
表 4 は，提案と表情を受け取った際の提案の評

きには悲しい状態であり，SAD の表情を相手に示す確率が高くなっていることを示している．
さらに，提案ノードが（0），表情ノードが（AN-

価値と快・不快値の関連を示したものである．なお，GRY）の入力があったときのものが，図 8 である．

表の９つの欄は，図 3 の９状態の並びに一致させこのときは，心理状態は主に前の状態から S5 とるように表記している．表から，安定，不安定状態いった中間の心理状態に移るのが 43.3%と多くなっの結果を見ると，S3 が 21.8 ％，S7 が 17.1 ％と多ており，このときに表出される表情も，COOL がく，逆に状態 S1 が 2.8 ％，S9 が 0.5 ％と極めて低38.4%が多くなっている．これは，提案も表情も悪く，不安定状態へは，ほとんどいかないことがわかかった前の状態 S7 や S8 から中間の状態に遷移しる．これにより，ABX モデルが，提案と相手へのたため，COOL の表情が多く選択されていると思感情の相互の関連を示していることがわかる．

われる．

4.2.2 ベイジアンネットによる表情表出の学習

これとは異なり，（+），（HAPPY）の入力であっ次に，事例データから図 4 のベイジアンネットたときが，図 9 である．このときは，S3 になる確率で学習させた．

が 58.9%と多く，表出表情は，HAPPY が 54.9%と図 6 は学習させたネットの事後確率を示してい多い．提案も良くなりと相手からの表情が HAPPYる．
「前の心理状態」の S1〜S9 と「後の心理状態」であったことからこれが多く選択されていると推察の S1〜S9 は，それぞれ図 3 の心理状態 S1〜S9 とされる．

対応している．この図では，提案と表情の入力ノー以上のことから，提案するベイジアンネットが相ドを等確率としたときの事後確率を示している．こ手からの提案および表情，相手への感情を考慮しなれは，相手からの提案，表情が決まっておらず，入がら心理状態の移り変わりと共に表情を表出するモ

力される状態が等確率でしか予測できないときの心デルになっていることがわかる．

理状態および表出表情の存在確率を示している．

4.2.3 表情表出の一致率

また，図 7 は，心理状態は S7 が 33.2%，S8 が表情表出モデルによって表出される表情と，ユー15.2%という相手への感情も提案の評価も低い心ザが選択する表情がどのくらい一致するかを検討

理状態から，相手から評価の低い提案（−）と表情する．

（ANGRY）を受け取ったときのものである．この前節の交渉実験の被験者の中から２名（A と B

とき，心理状態の S7 が 37.0%と多くなり，次いでと名づける）を選び，それぞれの事例データを交渉

S8 が 17.2%と多く，ANGRY が用いられるときに実験内の提案回数から，前半のデータと後半のデー不快の評価が多くなっていることがわかる．さらにタに二分した．ここでは，被験者 A は前半，後半表情の表出については，SAD が 27.9%が多く，次それぞれで 122 回，被験者 B は 137 回ずつで分け

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ベイジアンネットを用いた交渉エージェントの表情表出表 5 表情表出の一致率
Table 5 The accuracy of estimationg facialexpressions.
被験者 A
被験者 B

(1) 前半-後半
54.2 %
59.9 %(2) 後半-前半
58.1 %
64.1 %

表 6 モデルの表出した表情とユーザの選択した表情の比較
Table 6 The accuracy of estimationg facial expressions
by two models.

図 8 提案ノード (0)，表情ノード (ANGRY) の場合
Fig. 8 CASE: Proposal Node=(0)，FaceNode=(ANGRY).

モデルと比較データが同じ場合モデルと比較データが異なる場合(1) モデル A-データ A
58.1 %(2) モデル B-データ B
64.1 %(3) モデル A-データ B
41.6 %(4) モデル B-データ A
39.7 %

59.9%，（2）で 64.1%と数パーセントの違いにとどまっている．
これらのことから，表情表出モデルはユーザの擬人化エージェントの表情の選択に近い表情表出をしていることと，表情選択は変動することがあまり無く，安定した表情表出ができることがわかった．

4.2.4 ユーザの個人差の学習
表情表出モデルが，ユーザの個人差に対応できるかを検討する．交渉実験の被験者２名（A，B）を選び，それぞれの被験者の実験データを学習させた
モデル A，B を作る．さらに，学習させたデータと
図 9 提案ノード (+)，表情ノード (HAPPY) の場合
Fig. 9 CASE: Proposal Node=(+)，FaceNode=(HAPPY).

は別に，比較用に被験者ごとにデータ A，B をぞれぞれ用意する．そして，モデル A，B と比較データA，B の組み合わせによる一致率の違いを調べる．

た．さらに，A，B ごとに前半のデータを学習させ

表 6 が結果である．表では，例えば，（1）は，被たモデルを作る．そして，後半データからは，個々験者 A のデータを学習させたモデル A と，被験者の交渉状況において被験者の選択した表情を取りA による比較データとの一致率を示している．

出し，同じ交渉状況のときにモデルが表出する確率

表を見ると，同じ被験者でモデルを作成，比較さの最も高い表情と一致するかを調べた．これが表 5せた場合は，（1）は 58.1%，（2）は 64.1%と高い確の（1）である．逆に，後半のデータでモデルを作率で一致させることができている．しかし，学習モり，前半のデータと比較したのが（2）である．な

デルが異なる場合，（3）は 41.6%，（4）は 39.7%とお，モデルも被験者も，同じ入力があったとしても低くなる．

同じ表情は確率的にしか出さないため，一致率の数

よって，表情表出モデルは，ユーザごとに，その値は，さほど大きいものでなくても，一致率は良い

表情使用傾向を学習する必要があり，逆に，適切にと言える．

モデルに学習させることで，ユーザに合わせた表情

まず，被験者 A，B の（1），（2）では，いずれも５割〜６割と一致率が高いものとなっている．よって，モデルの表情表出は，ユーザの表情の選択と高い率で一致すると言える．

が表出できると言える．

5. 相手の心理状態の推測
表情表出モデルは，ユーザが入力した提案と快さらに，被験者 A では（1）のときに 54.2%，（2）

不快の評価，および，表出する表情の選択をもとにのときに 58.1%と実験内において，ほぼ安定したユーザの心理状態を推測している．同様に，ユーザ一致ができている．被験者 B においても，（1）でから相手への提案と表情，そして，それらによる相8

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情報処理学会論文誌

言内容を拡張したり，声の強弱や韻律情報等を利用したりすることで，適用範囲を広げることができると考えている．現在，TAA を「オンライン模擬裁判支援システム」12) や，「調停支援システム」13) に実装し，その有効性を検証しているところである．

参 考 文 献図 10 相手の心理状態の推測Fig. 10 Inference of opponent’s emotional state.

手からの表情をもとに，同じ表情表出モデルを用いることで，相手の心理状態を確率的に推測できる．
例えば，図 10 は，ユーザが相手に対して評価が（+）となる提案と（HAPPY）の表情を送った後に，相手が（HAPPY）の表情を表出したときを示している．このような場合，図のように，相手の心理状態が S3 である可能性が 81.7%，S2 が 12.2%である可能性等が考えられ，また，その前の心理状態も推測することができる．
さらに推測した心理状態を基に，特定の提案や表情を相手に送ることで，相手の心理状態を変える，といった交渉戦略を考えることもできる．このときに送る表情は，二次的表情と考えられるため，二次的表情を自動で表出するモデルのひとつとなる可能性がある．

6. ま と め
ユーザの擬人化エージェントの表情を使用する傾向を学習し，ユーザに代わって自動的に表情を表出する交渉エージェントの表出モデルを提案し，それを基に表情表出ツール TAA を作成した．TAA の学習には，提案の評価値，相手の表情，相手への快不快の評価値を入力とし，さらに心理状態の遷移を考慮したベイジアンネットを用いた．
交渉実験により，モデルの表情表出とユーザの表情選択の一致率が高いことがわかった．また，学習させたユーザの表情の使用傾向が安定しているこ

1) 海保博之: 瞬間情報処理の心理学, 福村出版
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12) 田中貴紘, 西原国義, 安村禎明, 新田克己: 事例を用いた模擬裁判支援システム, 第 17 回人工知能学会全国大会予稿集 (2003).
13) 田中貴紘, 安村禎明, 新田克己: 仲介エージェン
トを用いた論争支援システム, 人工知能学会研究会資料 (SIG-KBS,SIG-ICS,130-12) (2002).と，および表情表出の個人差にも対応できることを(平成 15 年 4 月 10 日受付)示した．さらに，表情表出モデルを用いて，相手の(平成 15 年 9 月 8 日採録)心理状態を推測する交渉戦略の可能性を述べた．
本論文では，TAA を交渉という場面に適用し，発言内容を評価値として表現できる提案に限定し，使えるノンバーバル情報を表情に限定している．しかし，表情表出のモデルは汎用的なものであり，発Vol. 44

No. 11

ベイジアンネットを用いた交渉エージェントの表情表出

9湯浅 将英（学生会員）

新田 克己（正会員）

2000 年 東京工業大学大学院総1975 年東工大工学部電子工学

合理工学研究科知能システム科学科卒業．1980 年同大学院理工学専攻修士課程修了．同博士課程在研究科博士課程を修了．工学博士．

学中．ヒューマンインタフェース

同年電子技術総合研究所に入所．の研究に従事．情報処理学会，人1989 年〜1994 年（財）新世代コ
ンピュータ技術開発機構に出向．1995 年から東工工知能学各会員．

大大学院総合理工学研究科に勤務．現在に至る．論理プログラミング，法的推論，ヒューマン・エージェ
ント・インタラクションなどの研究に従事．
安村 禎明（正会員）

1993 年大阪大学基礎工学部卒
業．1998 年同大学院基礎工学研究科博士後期課程修了．同年東京工業大学大学院助手．博士（工学）．
形状の知識獲得，エージェントに関する研究に従事．電子情報通信学会，人工知能学会各会員．