HAI シンポジウム 2023
Human-Agent Interaction Symposium 2023

P-12

対話形式が時間経過に伴って敬体から常体へと変化する
音声アシスタントがユーザに与える印象の調査
How changing the dialog format aﬀects the user experience of avoice assistant
服部 健心 1∗
Kenshin Hattori1

松村 耕平 1
Kohei Matsumura1

岡藤 勇希 1,2
Yuki Okafuji1,2

立命館大学
Ritsumeikan University2
株式会社サイバーエージェント
2
CyberAgent, Inc.
1

1

Abstract: 音声アシスタントに代表される音声によるユーザインタフェースが普及してきている．
本論文では，日本語対話の親密度に応じて対話形式を敬体から常体へと変化させる特徴を導入した音声アシスタントを提案する．これにより，音声アシスタントの印象を向上できる可能性がある．ユー
ザが音声アシスタントを用いてタスクを実施する際，音声アシスタントの対話形式を敬体から常体へと変化させたときのユーザの印象を実験から調査した．ユーザ評価からは従来法と提案法の印象に違いは見られなかったが，インタビューからは提案法が選好されることが確認された．

1

はじめにスマートスピーカーなどの音声アシスタントは音声ユーザインタフェース（Voice User Interface, VUI）の形態の一つとして普及してきている．しかし，音声アシスタントの使用率は依然高いものではない．スマートス
ピーカーについては，MMD 研究所 (Mobile MarketingData Labo.) が 2021 年 10 月にスマートフォンを所有している 20 歳から 69 歳の男女に対して行ったスマー
トスピーカーに関する調査 [1] で，スマートスピーカーの所有率は 21.6 ％と報告されている．音声アシスタン
トがよりユーザと自然に対話を行うことは，ユーザの満足度の向上や音声インタフェースの更なる普及に貢献すると考えられる．
新たな音声アシスタントの提案として，スマートスピーカーの話し方 (対話形式) に注目した研究が行われている．現在，一般に普及しているスマートスピー
カーの対話形式は，時間や場所，ユーザの違い，時間経過によって異なることはなくほぼ一定である．しかし，日本語は「デス・マス体」や「ダ体」等のスピーチスタイルが文末形式に組み込まれている数少ない言語であり，相手との関係や場面によってこれらを使い分け，また，同じ相手でもスピーチスタイルの切り替∗ 連絡先：立命館大学情報理工学部情報理工学科〒 525-0058 滋賀県草津市野路東１丁目１−１
E-mail: is0519si@ed.ritsumei.ac.jp

えを行う [2]．例えば，聞き手が目上の人や初対面の人に対しては「デス・マス体」を使用した敬語などの丁寧な言葉で話し，この話し方により相手に信頼性があるという印象を与える．逆に，対等な関係の人や目下の人，何度も会話をしたことがある人に対しては「ダ体」を使用した普通語などの砕けた言葉で話し，相手に親しみやすいや楽しいといった印象を与える．これはスピーチスタイルシフト [2] やスピーチレベルシフ
ト [3] と呼ばれるものである (以下スピーチスタイルシフトと呼ぶ)． 日本語での対話ではこのスピーチスタ
イルシフトがよく起こり，対話の特徴といえる [2]．
このスピーチスタイルシフトを考慮した対話形式を導入したスマートスピーカーは，これまでの敬語のみの対話形式ではユーザに与えられなかった親しみやすさや楽しさの印象を与え，よりユーザと自然に対話することできる可能性がある．これは音声アシスタントの機能として検討の余地がある．ここで，スピーチスタイルシフトを考慮した対話形式をスマートスピーカーに導入した場合に，ユーザにどのような印象を与えるのかを検証する必要性がある．2018 年に大内らは，ス
ピーチスタイルシフトの，「デス・マス体」や「ダ体」などの文末形式を相手との関係や場面によって使い分けるというところに注目をした研究 [4] を行っている．
しかし，スピーチスタイルシフトの同じ相手でも文末形式の切り替えを行う部分に注目した研究はまだされておらず，ユーザへの影響を検証する必要性がある．

これらの背景を踏まえ本論文の研究目的は，スマー
トスピーカーが同じユーザに対する発話の文末形式を変化させた場合にユーザにどのような印象を与えるのかを検証することで，スマートスピーカーが日本でより普及し長い期間使用されるために実装するべきである新たな対話形式を提案するというものである．

2関連研究

関連研究として，大内らの敬体と常体の使い分けに注目した研究 [4] と，申の時間軸での敬体使用率についての研究 [2] についてまとめる．
大内らの研究 [4] では，スピーチスタイルシフトの，「デス・マス体」や「ダ体」などの文末形式を相手との関係や場面によって使い分けるところに注目し，スマートスピーカーの対話形式によるユーザの影響を調査する実験を行った．この実験では円滑な人間関係を確立・維持するための言語行動を理論化したポライトネス理論 [5] に基づき，「デス・マス体」を用いる文末形式を敬意を示す敬体，「ダ体」を用いる文末形式を仲間内を示す常体とした．また，終助詞である「よ」，「ね」，「よね」，「さ」は敬体と常体のどちらの発話にも違和感を与えず，相性が良いため用いた．これら 2 条件の対話形式をとるスマートスピーカーを用いて，ユーザがスマートスピーカーに対してどのような印象を受けるのかを比較した．結果として，敬体は親切な印象をユーザに与え，「常体に比べて情報に信頼性がある」とユーザに感じさせていたが，「機械的で感情がなさそう」という印象も与えることがわかった．一方で，常体は人間的，親しみやすさ，楽しいといった印象をユーザに与え，「敬体に比べて友好的である」とユーザに感じさせていたが，「初対面では馴れ馴れしく，言葉が軽く感じる」という印象も与えることが示された．
申の研究 [2] では，日本語におけるスピーチスタイルシフトの生起要因について，韓国語との比較を通し，日本語のスピーチスタイルシフトが「どのように」起こるのかを考察した．この実験では２つの言語の比較を行うために，初対面の 2 人に 10 分程度の会話を数日間の日時を隔て 3 回の対話を行わせていた．話す内容
は「夏休みの計画」などの話題を提示はしたが，それに縛られず自由に話すように指示をしていた．そして，
1 回の対話内での文末形式使用率の変化の比較と，3 回の対話を課されるの連れて文末形式使用率の変化の比較を行なった．結果として，日本語対話の場合，3 回の対話間では文末形式が敬体から常体に変化することが示された．また，1 回の対話内でも時間経過で敬体から常体への変化が存在し，さらに相手のスタイル変化に合わせる「同調」が存在することが示された．

3

調査実験

本論文では，スマートスピーカーとユーザの 1 回の対話内において，スマートスピーカーの対話形式が時間経過で敬体から常体に変化した場合，ユーザはどのような印象を受けるのかについて調査を行う．敬体と常体の設計は，大内らの研究 [4] で使用されていた「デス・マス体」を用いる文末形式を敬意を示す敬体，「ダ体」を用いる文末形式を仲間内を示す常体とし，1 回の対話時間は申の研究 [2] から 10 分程度とした．また，大内らの研究 [4] で示された，敬体と常体のそれぞれのユーザに与える印象から以下のように仮説を立てた．
仮説 1 回の対話内でスマートスピーカーが，スピーチスタイルシフトを考慮した敬体から常体に変化させる人間らしい対話形式をとることでユーザに与える印
象は，敬体の親切な印象と情報への信頼性，常体の人間的，親しみやすい，楽しいという印象，その両方を与えることができる．
スマートスピーカーのとる対話形式の違いによって人々がどのような印象を受けるのかを調査するために，実験参加者とスマートスピーカーが対話をする被験者間実験を行う．スマートスピーカーのとる対話形式は，敬語で話す敬体条件，普通体で話す常体条件，敬語から普通体に時間経過で遷移する変化条件の 3 条件で比較する．

3.1

実験手順

本実験では，まず参加者に実験の内容説明と実験でのデータの記録及び実験参加に関する同意確認を行う．
その後，参加者はスマートスピーカーのとる対話形式が敬体条件，常体条件，変化条件のうち一つでタスクを行う．各条件の参加者への割当ては，敬体条件，常体条件，変化条件を一つのセットとして順番をランダムに入れ替えたセットを数セット用意し，それらを参加者の実験参加順に割当てた．タスク終了後，参加者はアンケートに回答し，全て回答することで実験終了となる．
本実験の参加者は大学生・大学院生 19 名 (男性 16 人，女性 3 人) で平均年齢は 21.74 歳である．参加者の選定
条件は，参加者とスマートスピーカーの対話は日本語で行うため，日本語での流暢な対話が可能であることとした．参加者 19 名のうち，過去にスマートスピーカーを使用した経験があると回答したのは 8 名であった．参加者それぞれの年齢，性別，実験条件，スマー
トスピーカーの使用経験を参加者情報として表 1 に示
す．スマートスピーカーの使用経験については、使用経験がある人に＊を付けるものとする。実験での拘束時間は 30 分程度である．参加者には謝礼として 1000円の謝金を支払った．
表 1: 参加者情報
参加者
P1
P2
P3P4P5P6P7P8P9P10P11P12P13P14P15P16P17P18P193.2

年齢 [歳]
21222421232221202422212222222221222120性別男性
男性
男性
男性
男性
男性
男性
男性
男性
女性
男性
男性
男性
男性
女性
女性
男性
男性
男性

実験条件
敬体条件
敬体条件
敬体条件
敬体条件
敬体条件
敬体条件
敬体条件
変化条件
変化条件
変化条件
変化条件
変化条件
変化条件
常体条件
常体条件
常体条件
常体条件
常体条件
常体条件

使用経験

＊
＊＊
＊＊
＊
＊

＊

実験方法

実験で使用するスマートスピーカーを図 1 に示す．これは Amazon Echo を分解し Bluetooth 接続ができる機器をコードで取り付け，遠隔で音声を出力することができるように改造したものである．Amazon Echo に本来搭載されている音声アシスタントの Alexa は使用しなかった．

本実験でのタスクは，大内らの研究 [4] や Chaves らの研究 [6] を参考に「スマートスピーカーにおすすめの旅行先を尋ね，興味のある旅行先の情報について聞いていき，行きたい旅行先を決める」ために対話をするというものである．タスクは 10 分程度行い，3 条件全てにおいてタスク開始から 5 分程度のタイミングで「面白い情報はありましたか？」という対話を挟ませた．
変化条件ではこのタイミングで敬体から常体へと変化させることにした．
参加者とスマートスピーカーの対話は，参加者の話す内容に対するスマートスピーカーの回答を実験者が選択することで対話を実現させる Wizard of Oz 法 [7]を用いて行った．実験システムを図 2 として示す．実験者は Amazon Echo に取り付けた Bluetooth 接続ができる機器と実験で使用する音声が保存されたパソコンを接続し，参加者から操作しているところが見えない位置であり，参加者の発した言葉が聞き取れる位置からスマートスピーカーを操作した．また，Bluetooth接続ができる機器は参加者から見えない位置に設置した．そして，スマートスピーカーからの「どこの都道府県にご興味がありますか？」などの問いかけに対して参加者が「京都」や「京都でお願いします」と話した場合，「京都ですね，観光地と料理のどちらにご興味がありますか？」と参加者の話した内容の復唱と次の問いかけを同時に回答するようにした．また，参加者が「別の情報を知りたい」と話した場合は，「わかりました．では同じ都道府県の料理の情報にご興味はありますか？」や「別の都道府県の情報にはご興味がありますか？」などと回答し，その情報の音声を再生した．
参加者の話す内容に対する回答として適切なものがない場合は，「すみません，選択肢にないためお答えできません．
」という内容を選択し回答した．

図 1: 実験で使用したスマートスピーカー
音声は Voice Peak を用いて女性の声で作成した．
Voice Peak は株式会社 AHS が提供している，AI 音声合成技術を用いて打ち込んだ文字から音声を作成することができる読み上げソフトである．男性や女性，音の速さやピッチ，感情などの項目を調整できる．

図 2: 実験システム
タスクの具体的な内容としては，まず旅行先の選択
肢として「北海道」，「愛知」，「京都」を提示する．次にカテゴリーとして「観光地」と「料理」を提示する．

その後さらにカテゴリーとして，観光地は「文化 (寺院，博物館など)」と「自然 (自然，水族館など)」，料理は「ご当地の定番料理」と「スマートスピーカーがおすすめする料理」を提示する．最後に，それぞれのカテゴリーに割当てた観光地名や料理名を提示し，選択された観光地名や料理名の情報を読み上げるように設定した．また，タスクを繰り返し行えるようにするため，一つ前の選択肢に戻ることができる設定にした．
参加者は，提示された選択肢から興味のあるものを選択してスマートスピーカーに話しかけ，最後の観光地や料理の情報を聞くことを繰り返し行う．これらの音声を敬体条件と常体条件の両方作成することで，3 条件を全て行えるようにした．実際に行われた敬体条件の対話例を表 2，常体条件を表 3，変化条件を表 4 にそれぞれ示す．
．
10 分程度のタスク終了後，すぐにアンケート用紙を参加者に渡し，スマートスピーカーの印象について回答させた．

表 4: 変化条件の対話例
話者
スマートスピーカー
参加者

スマートスピーカー

参加者

スマートスピーカー

内容
観光地ですね．観光地のジャンルは，自然，文化のどちらにご興味がありますか？
文化でお願いします．
文化ですね．文化でのおすすめは，北海道庁旧本庁舎札幌市時計台，小樽運河，白い恋人パーク，北海道神宮となっております．
どちらにご興味がありますか？
小樽運河でお願いします．
小樽運河ですね．小樽運河は，北海道開拓の玄関口として，大正 12 年に完成された運河です．
海岸の沖合を埋め立てて造られた運河で，緩やかに湾曲した運河となっている特徴があります．
夕暮れ時には，運河沿いの石造倉庫群がガス灯でライトアップされて，とてもきれいな風景を見ることができます！
！

(5 分後)
スマートスピーカー
参加者
スマートスピーカー
参加者
スマートスピーカー

面白そうな情報はありましたか？
あったよ．
それは良かった！もっとたくさん探そう!
文化の別の情報には興味はある？
ある．
文化だね．文化でのおすすめは，北海道庁旧本庁舎，札幌市時計台，小樽運河，白い恋人パーク，北海道神宮となっているよ．どこに興味がある？

表 2: 敬体条件の対話例
話者
スマートスピーカー
参加者
スマートスピーカー
参加者
スマートスピーカー
参加者
スマートスピーカー
参加者

スマートスピーカー

内容
今のおすすめの国内の旅行先は，北海道，愛知，京都，福岡です．どの県の情報を知りたいですか？
京都で．
京都ですね．観光地と料理のどちらにご興味がありますか？
観光地でお願いします．
観光地ですね．観光地のジャンルは，自然，文化のどちらにご興味がありますか？
自然でお願いします．
自然ですね．自然でのおすすめは，天橋立，渡月橋，竹林の小径，花見小路通，哲学の道となっております．どちらにご興味がありますか?
竹林の小径で竹林の小径ですね．竹林の小径は，京都嵐山にある手入れされた竹林が約 400m も続く道です．
平安時代は貴族の別荘地だったと言われており，木漏れ日に映える緑が美しい竹林の小径は，優雅な雰囲気が漂っています．歩いて楽しむほか，人力車に乗ってゆっくりと楽しむこともできます．

表 3: 常体条件の対話例
話者
スマートスピーカー
参加者
スマートスピーカー
参加者
スマートスピーカー
参加者
スマートスピーカー
参加者
スマートスピーカー
参加者
スマートスピーカー
参加者
スマートスピーカー

内容
今のおすすめの国内の旅行先は，北海道，愛知，京都，福岡だね．どの県の情報を知りたい？
愛知で．
愛知だね．観光地と料理のどっちに興味がある？
料理で．
料理だね．料理のジャンルは，ご当地の定番料理と私のおすすめ料理のどっちに興味がある？
おすすめ料理でお願い．
おすすめ料理だね．おすすめ料理は，ひつまぶし，小倉トースト，きしめんとなっているよ．どれに興味がある?，やっぱり興味ない．
わかった．ならご当地の定番料理に興味はある？
ないかな．
わかった．なら同じ都道府県の観光地の情報には興味ある？
ある，お願い．
わかった観光地だね．観光地のジャンルは，自然，文化のどっちに興味がある？

3.3

評価方法

アンケート評価は，Q1-Q24 は人の主観評価として使用される Godspeed Questionnaire [8] と，Q25-Q31
は米津の研究のロボットと対面しての会話印象評価 [9]を用いて行う．各項目は 5 段階で評価を行い，Q1「偽物のような − 自然な」であれば 1 であるほど参加者はスマートスピーカーを「偽物のような」と感じる．アンケートは全て紙で作成し，アンケート用紙に書かれた数字に丸を記入する形で回答してもらった．
本研究では，対応のない 3 つ以上のグループ間の差の有無を調べるときに使われる，データごとに順位を付けを行うことで比較を行うノンパラメトリック検定の一つの Kruskal-Wallis 検定を用いて，Godspeed Questionnaire は 5 つの下位尺度 (擬人化，生命性，好ましさ，知性の知覚，安全性の知覚) ごとに，米津のロボットの会話印象評価は質問項目ごとに，敬体条件，常体条件，変化条件の比較をする．質問項目を表 5 で示す．
また，
「スマートスピーカーと話してみてどう感じたか」と「スマートスピーカーを今後も使用したいと思ったか」という 2 つの自由記述の質問を行う．

3.4

結果

敬体条件，変化条件，常体条件のそれぞれで Godspeed Questionnaire の下位尺度ごとの平均値と標準誤差の結果を図 3，米津のロボットの会話印象評価の質
問項目ごとの平均値と標準誤差の結果を図 4 として示す．図の縦の値はアンケートの印象評価の数字であり，

表 5: 質問項目
質問番号Q1Q2Q3Q4Q5Q6Q7Q8Q9Q10Q11Q12Q13Q14Q15Q16Q17Q18Q19Q20Q21Q22Q23Q24Q25Q26Q27Q28Q29Q30Q31

質問項目
偽物のような − 自然な機械的 − 人間的意識を持たない − 意識を持っている
人工的 − 生物的ぎこちない動き − 洗練された動き死んでいる − 生きている
活気のない − 生き生きとした
機械的な − 有機的な
人工的な − 生物的な不活発な − 対話的な
無関心な − 反応のある
嫌い − 好き
親しみにくい − 親しみやすい
不親切な − 親切な
不愉快な − 愉快なひどい − 良い無能な − 有能な無知な − 物知りな無責任な − 責任のある
知的でない − 知的な愚かな − 賢明な不安な − 落ち着いた冷静な − 動揺している平穏な − 驚いた
楽しくない − 楽しい
発言をためらう − ためらわない
相手の様子が浮かばない − 浮かぶ
内容が伝わらない − 伝わる難しい − 簡単
相手が自分に同意していないように感じる− 同意しているように感じる
気分が悪い − 気分が良い

青色の棒グラフは敬体条件，オレンジ色の棒グラフは変化条件，灰色の棒グラフは常体条件の平均値である．
米津のロボットの会話印象評価の Q26 では敬体条件，変化条件，常体条件の平均値は（3.14, 3.17, 4.00) であり、常体条件のみ高い値となっていた。また逆に、Q27
では（2.71, 2.50, 1.83）となっており，常体条件のみ低い値となっていた。

図 4: 米津のロボットの会話印象評価の項目ごとの平均値と標準誤差の結果
そこで，Kruskal-Wallis 検定で Godspeed Questionnaire の下位尺度ごとに比較した結果を表 6，米津のロボットの会話印象評価の項目ごとに比較した結果を表 7として示す．表の平均ランクとは Kruskal-Wallis 検定で順位付けを行い，それらの順位をグループごとに平均値化した値のことであり，漸近有意確率とは KruskalWallis 検定の結果（p 値）のことである．Kruskal-Wallis
検定を行う際，有意水準は 5 ％ (p ＜.05) とした．
結果としては，Godspeed Questionnaire の 5 つの下位尺度，また米津のロボットの会話印象評価 Q25–Q31の全てにおいて有意差 (p ＜.05) は認められなかった．
表 6: Kruskal-Wallis 検定 (Godspeed Questionnaire の下位尺度)
下位尺度
擬人化(Q1〜Q5)
生命性(Q6〜Q11)
好ましさ(Q12〜Q16)
知性の知覚(Q17〜Q21)
安全性の知覚(Q22〜Q24)

検定統計量

自由度漸近有意確率（p）

0.566

20.7531.751

20.4170.385

20.82520.49520.4791.40

81.471

表 7: Kruskal-Wallis 検定 (米津のロボットの会話印象
評価の項目)
質問項目
楽しい
Q25
発言をためらわない
Q26
相手の様子が浮かぶQ27
内容が伝わる
Q28
簡単
Q29
自分に同意
Q30
気分が良い
Q31

図 3: Godspeed Questionnaire の下位尺度ごとの平均値と標準誤差の結果

検定統計量

自由度

漸近有意確率（p）

2.152

20.341

2.415

20.2993.448

20.1780.204

20.9031.047

20.5930.668

20.7160.038

20.981

アンケートの最後に行った自由記述の質問に対する回答を以下に示す．

敬体条件では，「スマートスピーカーと話してみてどう感じたか」に関して，P3, P6 から「しっかり会話になっていると感じた」や P4, P5 から「回答がしっかりとしており理解しやすかった」という回答があった．一方で，P3 から「人間と対話している感覚は少なかった」
や P2, P5 から「決められた言葉だけを話していると感じた」，P2, P7 から「機械と話している感が強かった」という回答が得られた．
「スマートスピーカーを今後も使用したいと思ったか」に関して，使用したいと回答したのは無回答１人を除く 6 人中 2 人であった．
変化条件では，「スマートスピーカーと話してみてどう感じたか」に関して，P12, P13 から「途中の話し方の変化に驚いた」や P9 から「仲良くしたいということが伝わり，好感が持てた」，P11, P12 から「日常会話で使用したい」という回答があった．一方で，P9 から「距離を縮めてくるのが早い」や P10 から「もう少し敬語の時間が欲しかった」という回答が得られた．
「スマートスピーカーを今後も使用したいと思ったか」に関して，使用したいと回答したのは 6 人中 5 人であった．
常体条件では，「スマートスピーカーと話してみてどう感じたか」に関して，P14, P18 から「とても会話しやすい印象を持った」や P15 から「スマートスピーカーのイントネーションが敬語にはない可愛さがあった」という回答があった．一方で，P14 から「情報は詳細だがため口のためイメージと異なった」という回答が得られた．
「スマートスピーカーを今後も使用したいと思ったか」に関して，使用したいと回答したのは 6 人中 4人であった．
また全ての条件において，P1, P8, P17, P19 から「対話の速度が遅く，対話のずれが生じていたのが気になった」という回答と，P5, P11, P15, P16 から「会話が一方通行に感じた」という回答があった．

4

考察

仮説として「1 回の対話内でスマートスピーカーが，スピーチスタイルシフトを考慮した敬体から常体に変化させる人間らしい対話形式をとることでユーザに与える印象は，敬体の親切な印象と情報への信頼性，常体の人間的，親しみやすい，楽しいという印象，その両方を与えることができる．
」と考えていた．また，図 4の米津のロボットの会話印象評価の項目ごとの平均値と標準誤差の結果から，Q26 (発言をためらわない) とQ27 (相手の様子が浮かぶ) に関しては敬体条件・変化条件と常体条件の間に差があるように見える．
しかし，アンケートに対する Kruskal-Wallis 検定での分析では，全てにおいて有意な差は認められなかった．これは，敬体条件と常体条件の違いを文末形式の「デス・マス体」と「ダ体」で表現したが，実験でのタスクの参考にした大内らの研究 [4] や Chaves らの研
究 [6] では 2,3 回程度会話回数で終わる設計になっていたのに対して，本実験では 10 分程度まで繰り返し行う設計にしたために，敬体と常体の違いが生じない単語の対話時間が多くなったためであると考えられる．また，今回の実験では参加者が敬体条件 7 人，変化条件6 人，常体条件 6 人と少なかったために，標準誤差が大きくなってしまっていたためだと考えられる．さらに，全ての条件の自由記述の質問において回答されていた，対話のずれが 10 分程度のタスク時間にしたことで生じやすくなってしまい，参加者のスマートスピーカーに対する印象を悪くさせていたためだと考えられる．
変化条件では p9 の「距離を縮めてくるのが早い」という悪い印象を与えてしまっていた．これは，敬体と常体が同時に存在する時間を考慮せず，敬体から常体に突然変化させたために，参加者を驚かせてしまっていたためだと考えられる．また，全ての条件の自由記
述の質問において回答されていた P5, P11, P15, P16の「会話が一方通行に感じた」から，本実験のタスクは大内らの研究を参考に「旅行先を決める」という内容で行ったが，この内容では申の研究で行っていた話
題自由な対話に比べて，スマートスピーカーの話す機会が多く，参加者が話す機会が少ないという一方的な対話になってしまっていた可能性が考えられる．そのためにスマートスピーカーの変化条件を行ったとしても良い印象を得られなかったと考えられる．
一方で，自由記述の質問においては，敬体条件ではP3, P6 の「しっかり会話になっていると感じた」や P2,P7 の「機械と話している感が強かった」，常体条件では P15 の「スマートスピーカーのイントネーションが敬語にはない可愛さがあった」や P14 の「情報は詳細だがため口のためイメージと異なった」と，大内らの研究でのインタビュー結果と同様の回答となっており，変化条件では P9 の「仲良くしたいということが伝わり，好感が持てた」や P11, P12 の「日常会話で使用したい」という意見もあった．また，「スマートスピーカーを今後も使用したいと思ったか」という質問に対して，敬体条件では 2 人，変化条件では 5 人，常体条件では 4 人であったことから，変化条件がほかの 2 条件と比べて良い印象を与えていた可能性がある．

5

おわりに

本論文では，スマートスピーカーの新しい対話形式として，スピーチスタイルシフトの同じ相手でも文末形式の切り替えを行ったりするという部分に注目した，時間経過で敬体から常体に変化する条件を提案し，人にどのような印象を与えるのかを調査した．敬体のみの条件，常体のみの条件，敬体から常体に変化する条件で比較を行った結果，Godspeed Questionnaire と米津のロボットの会話印象評価を用いた評価では有意な差は認められなかった．しかし，自由記述の質問では，「スマートスピーカーを今後も使用したいと思ったか」という質問に対して，敬体条件では 2 人，変化条件では 5 人，常体条件では 4 人であったことから，変化条件がほかの 2 条件と比べて良い印象を与えていた可能性が示唆された．
本実験で有意な差が認められなかった原因として，本実験で行ったタスクは参加者へのインタビューから一方通行な対話になっており，変化条件を加えた比較を行うのに適していなかった可能性がある．参加者とスマートスピーカーの話す時間が同程度であり，スマートスピーカーの対話形式の変化が起こることが自然に感じるようなタスクでの調査が必要であると考えられる．また，実験参加者が少ないことにより分散が大きく，第二種の過誤を引き起こしてしまった可能性もある．大内らの研究 [4] では 14 名の参加者による実験を実施していた．今後，これらの実験デザインの問題を改善し，変化条件がほかの条件より良い印象を与えていた可能性と，より自然なマートスピーカーと人での対話を実現する方法を探る．

[4] Subaru Ouchi, Kazuki Mizumaru, Daisuke
Sakamoto, and Tetsuo Ono. Should speech dialogue system use honoriﬁc expression? In Proceedings of the 7th International Conference on
Human-Agent Interaction, HAI ’19, page 232–233,
New York, NY, USA, 2019. Association for Computing Machinery.
[5] Richard J Watts. Politeness. Cambridge University Press, 2003.
[6] Ana Paula Chaves and Marco Aurelio Gerosa. Single or multiple conversational agents? an interactional coherence comparison. In Proceedings of the2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’18, page 1–13, New York,NY, USA, 2018. Association for Computing Machinery.
[7] Nils Dahlbäck, Arne Jönsson, and Lars Ahrenberg. Wizard of oz studies — why and how.
Knowledge-Based Systems, 6(4):258–266, December 1993.

[1] 伊藤 南美. スマートスピーカーに関する調査. MMD
研究所, November 2021. https://mmdlabo.jp/investigation/detail_2007.html (2023/2/15).

[8] Christoph Bartneck, Dana Kulić, Elizabeth Croft,and Susana Zoghbi. Measurement instruments forthe anthropomorphism, animacy, likeability, perceived intelligence, and perceived safety of robots.
International Journal of Social Robotics, 1(1):71–
81, November 2008.

[2] 申 媛善. 日本語と韓国語における文末スタイル変化の仕組み : 時間軸に沿った敬体使用率の変化に着目して. 日本語科学, 22:173–195, oct 2007.

[9] 米津 壮二 and 大澤 博隆. テレプレゼンスロボットにおける同調動作の効果. 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2017:3Q11in1–3Q11in1, 2017.

参考文献[3] 宇佐美 まゆみ. 談話レベルから見た敬語使用–スピーチレベルシフト生起の条件と機能. 学苑, (662):p27–
42, 02 1995.