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BGM のジャンルが音声エージェントとの対話印象に与える影響
飯田 隆太郎1

概要：音声エージェントとの対話において，抵抗感を軽減し好印象を感じさせるためにエージェントの振る舞いや感情表出を操作する手法が研究がされてきている．このような手法は，より人間同士のコミュニケーションに近い対話を可能にする．その中でも対話環境情報をエージェントに操作させる振る舞いが検証されている．本稿では，この対話環境情報である BGM の効果を詳細に検証するため，BGM のジャンルに着目した．具体的には，音声エージェントとの雑談を想定したやり取りにおいて，提示される BGM のジャンルによってエージェントへ感じる印象が異なるかどうかを検証した．その結果，ロックはクラシッ
ク，ジャズ，ヒーリング音楽に比べて，好感因子に強く影響を与えていることが示された．また，実験結果を踏まえて，気分に合った音楽を提供してくれる音声エージェント制作への応用も検討した．

1. はじめに
1.1 研究の背景の音声エージェントよりも好ましい印象を与えることに成功している [4]．また，福田らはユーザの嗜好情報を動的に更新する手法を提案し，好ましい印象を与えることに成近年，音声を媒介としたインターフェースが普及し，駅功している [5]．さらに，佐々木らは音声エージェントのやレストランなど様々な場所で用いられている．特に，呼びかけ後の丁寧さを操作することによって，主従関係のGoogle home や Alexa などの音声エージェント搭載のス理解が変化することを報告している [6]．このように音声マートスピーカは AI 技術の発展や IoT の観点から様々なエージェントの振る舞い・感情表出を操作することによっ研究がされてきた．しかし，その活発な研究活動とは反してユーザの音声エージェントへの好感度を向上させたり，て，国内でのスマートスピーカの所有率はアメリカと比べ特定の印象を与えることが可能だと言える．てとても低い [1][2]．その原因として，やはり対音声エー

ここで筆者は，音声エージェントの振る舞い・感情表出ジェントとの会話における抵抗感が大きいことが挙げられの操作として，対話環境を取り巻く情報の一つである音る [3]. また，対話はタスク指向型対話（駅の案内など）と楽（BGM）に着目した．関連する研究として，小林らは非タスク指向型対話（雑談）に区分され，近年のスマートカフェでの会話行動に光と音楽が与える影響を検証していスピーカや音声エージェントの普及により後者の性能にる [7]．さらに，高橋らは BGM を付加することによって音期待するユーザが増えてきた．これにより，ユーザは音声声エージェントの社会的存在感の強化に成功している [8]．

エージェントに対し人間らしさを強く求めるようになって

しかし，音楽（BGM）と音声エージェントの印象に関するきた．

研究はまだ少なく，より詳細な検討をする必要があると考この問題を解決するためには，音声認識精度・音声合成えられる．

精度・エージェントの振る舞い・エージェントの感情表出の 4 つの要素を最適化し，より人間らしい存在にすること

1.2 研究の目的が重要だと考える．特に，人間同士の会話では表面上の言このような背景を踏まえ，本研究では音声エージェント

葉のやり取りだけではなく，多くの非言語的情報をやり取との対話における BGM の役割に着目し，BGM のジャンルりしコミュニケーションを取っている．これこそが対人間ごとに印象形成にどのような効果があるかを検討した．具の対話との最大の違いである．

体的には，スマートスピーカを介した音声エージェントとこれに関連する研究として，目良らはユーザの応答にの雑談対話時に，エージェントが自主的に BGM を提示すよって気分が変化し異なる反応を返す手法を提案し，従来ることによって，エージェントの人間らしさが BGM 無の1

早稲田大学基幹理工学研究科© 2021 Information Processing Society of Japan

対話と比べてどの程度向上したかを複数ジャンルの BGM

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実験は，20 代の男女 5 名に対して行なった．

で検討した．なお，本研究の位置付けは以下の通りである．

(1) スマートスピーカを用いた音声エージェントとの対話において，2.2 実験装置
実験環境は図 1 に示す通りである．参加者は卓上のス(2) 雑談場面を想定した時に，(3) 音声エージェントの印象に影響を与える，マートスピーカ（Google home）に真っ直ぐ向き合って座(4) 音楽ジャンルの比較検証

り，台本に沿って対話した．音声エージェントの音声と聴覚刺激は共にスマートスピーカを用いて提示した．音声エー

1.3 本論文の構成
はじめに，本研究の背景と目的，本論文の構成についてジェントの対話システムの起動はノート PC（MacBookPro）で行なった.

述べる．
第 2 章では，音声エージェントとの対話における BGMの影響に関する実験について述べる．
第 3 章では，第 2 章の実験結果を提示する．
第 4 章では，音声エージェントとの対話における BGMの影響に関する実験結果について考察する．
第 5 章では，本研究を総括し，結論を述べる．

2. 実験
本章では，スマートスピーカを用いた音声エージェントとの対話において，提示される音楽のジャンルが音声エージェントの印象に与える影響について検証した実験の詳細を述べる．

2.1 実験概要

図 1 実験環境

実験は，音声エージェントとの雑談する場面を想定して行った．実験参加者には，スマートスピーカを通じて音声エージェントと台本に沿って対話をさせた．対話時には聴2.3 提示刺激

覚刺激を提示した．その後，それぞれについて 5 件法（0：感じない，1：やや感じない，2：普通である，3：やや感じ

音声エージェントとの対話システムには，Google Assis-tant*1 と Dialogﬂow*2 を用いて実装した．

る，4：感じる）で印象評価を行った．質問項目は表 1 に示

聴覚刺激として，ロック/クラシック/ジャズ/ヒーリン

す 17 項目である．項目の選定基準としては，高吉ら [9] がグ音楽の 4 ジャンル× 2 曲の 8 種類を選定した．曲によるロボットの評価に用いた 15 項目を参考に，「知性がある」

好みで偏りが出ないように各ジャンル 2 曲を選曲した．さ「対話が成立する」の 2 項目を加えた．

らに，調性による影響も排除するためにヒーリング音楽以

さらに，全ての手続きの終了後，対話時の音声エージェ外の調性がはっきりしている音楽に関しては key を Em でントの印象及び聴覚刺激の印象についてインタビューを行統一した．このようにして選んだ聴覚刺激を表 2 に示す．

なった．
なお，聴覚刺激はランダムに提示することでカウンター3. 実験結果バランスをとった．また，それぞれの条件の前に聴覚刺激

本章では，スマートスピーカを用いた音声エージェントなしで会話させることによってエージェントに対する印象との対話において，提示される音楽のジャンルが音声エーのリセットを行った．

ジェントの印象に与える影響について検証した印象評価実

会話の話題は，参加者による興味にばらつきが出ないよ験，自由回答結果を示す．

うに実験当時の気温・季節の話とした．また，全ての条件において同一の台本を用いた．また，できる限り雑談に近3.1 音楽ジャンルと音声エージェントに感じる印象の関係い心理状態にさせるために 2 箇所 2 択の選択肢を入れるこ

今回提示した 8 種類の聴覚刺激ににおける 17 項目の評とにした．ただし，選択肢の組み合わせによる印象のばら定結果（5 名× 8 条件× 17 項目=680 点）を用いて，因子つきを防ぐため，1 回目の対話で選択した選択肢を毎回選分析（最小二乗法，プロマックス回転）を実施した．因子

ぶように教示した．使用した台本を付録として図 A·1，A·2に示す．

© 2021 Information Processing Society of Japan*1*2

https://developers.google.com/assistanthttps://dialogﬂow.cloud.google.com/

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表 1 実験で使用した質問項目
外交的である友人にしたい格好いい

感じがいい

仲良くなれそう

また会いたい優しそう

共感が持てる

気が利く

真面目そう

おとなしい

やんちゃ

不真面目

機械らしい人間らしい対話が成立する

知性がある
表 2

聴覚刺激

No.

ジャンル

キー

曲名

アーティスト名

1

ロック

Em

サウダージ

ポルノグラフィティ

2

ロック

Em

勝手にシンドバッド

サザンオールスターズ

3

クラシック

Em

交響曲第 9 番「新世界より」−第 4 楽章

スティーヴン・ガンゼンハウザー

4

クラシック

Em

禁じられた遊び（ロマンス）

ナルシソ・イエペス

5

ジャズ

Em

ジャニー・ギター「大砂塵」

ペギー・リー

6

ジャズ

Em

シャレード

フィルム・スタジオ・オーケストラ

7ヒーリング音楽ー

水辺にて

菅野由弘

8

ヒーリング音楽

ー

森の営み

菅野由弘

数は 4 因子を仮定した．
因子分析結果を表 3 に示す．第 1 因子は「外交的である」「感じがいい」といった項目が高い因子負荷を示しており，音声エージェントの積極的な印象を表す項目と言える．そ表 3

音声エージェントの印象に対する評定値の因子分析結果
項目
f1
f2
f3
f4
共通性

外交的である

.811

-.115

-.262

-.027.607

感じがいい.723.034-.256.039

.648

気が利く

.654

.006

.393

.117.654

対話が成立する.555-.021-.105

-.007

.302

優しそう

.539

-.178

-.220

.007

.258

た項目が高い因子負荷を示しており，音声エージェントと格好いい

.444

.245

.162.004.371の友好関係を印象つける項目だと言える．そこでこの因子

知性がある

.441

.260.341.120.516

共感が持てる.367.215.240.150.372

また会いたい-.144

.894

-.090

-.075.705

友人にしたい.012.853-.084.107.871

こでこの因子を「積極性因子」と命名する．
第 2 因子は，「また会いたい」「友人になりたい」といっを「友好因子」と命名する
第 3 因子は，「おとなしい」「やんちゃ」といった項目が高い因子負荷を示しており，音声エージェントの消極的な仲良くなれそう

.237

.693

-.224-.179.696

印象を表す項目と言える．そこで，この因子を「消極的因おとなしい-.249-.082.847.054.798

子」と命名する．

やんちゃ.097-.089-.779.123.646

真面目そう

-.080

-.182.656.073.508

不真面目-.409.217-.623.304.717

第 4 因子は，「人間らしい」「機械らしい」といった項目が高い因子負荷を示しており，音声エージェントの人間らしい印象を表す項目と言える．そこでこの因子を「人間性因子」と命名する．

人間らしい.136-.092-.122.868.883

機械らしい-.068.030.073-.786.687

寄与

4.219

3.809

3.280

3.203

各因子間相関を表 4 に示す．表 4 より「積極性因子」と表 4 因子間相関行列「友好因子」，「積極性因子」と「人間性因子」にやや強い正の相関があった．
さらに因子分析によって得られた各因子得点を 8 種類の条件に分類し，実験参加者 5 名の各データに対して平均値と標準誤差を算出した．
図 2 は「積極性」因子の因子得点の各条件における標本平均値と標準誤差を示したものである．全条件において大Table 4 Factor correlation matrix.
因子f1

f2

f3
-.021

f1

1.000.730

f2.7301.000.080

f3-.021.080

1.000

効果に有意な差（F (7,32) = 1.33）は見られなかった．

きな影響の差は見られなかった．条件 5，6 が同ジャンルの図 3 は「友好」因子の因子得点の各条件における標本平中で差が生じているように見える．これらの点に関して，均値と標準誤差を示したものである．条件 1，2 のロック

楽ジャンルの種類を独立変数，因子得点を従属変数としてが最も影響を及ぼしていることがわかる．条件 3，4 のク

1 要因分散分析を行なった．その結果，音楽ジャンルの主ラシックと条件 7，8 のヒーリング音楽が同程度の影響と© 2021 Information Processing Society of Japan295

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なっている．条件 5，6 のジャズに関しては，曲によって大きく差が出ている．これらの点に関して，音楽ジャンルの種類を独立変数，因子得点を従属変数として 1 要因分散分析を行なった．その結果，音楽ジャンルの主効果が有意（F (7,32) = 6.37,p ¡.01）であった．さらに，各水準間の差について Holm 法による多重比較を行ったところ，条件 1と条件 5，条件 1 と条件 8，条件 2 と条件 5，条件 2 と条件8，条件 5 と条件 6 との間に有意差があった（p ¡.01）
図 4 は「消極性」因子の因子得点の各条件における標本図 3 「友好」因子得点の平均値平均値と標準誤差を示したものである．全条件において大きな差はなかった．これらの点に関して，音楽ジャンルの種類を独立変数，因子得点を従属変数として 1 要因分散分析を行なった．その結果，音楽ジャンルの主効果に有意な差（F (7,32) = 0.27）は見られなかった．
図 5 は「人間性」因子の因子得点の各条件における標本平均値と標準誤差を示したものである．消極性因子の場合と同様に全条件において大きな差はなかった．これらの点に関して，音楽ジャンルの種類を独立変数，因子得点を従属変数として 1 要因分散分析を行なった．その結果，音楽ジャンルの主効果に有意な差（F (7,32) = 1.25）は見られなかった．

図 4 「消極性」因子得点の平均値

3.2 音声エージェント及び聴覚刺激の印象についての自由回答結果
全ての手続き終了後に実施したインタビューで得られた主な回答を以下にまとめる．
「今回聞いた音楽に好き嫌いはありましたか？」という質問に対しては，全員一致でないと答えた．
「音楽がある場合とそうでない場合で印象に違いはありましたか？」「違いがあった場合，どのように感じましたか？」という質問に対しては，全員一致であると答え，「明るい曲だと会話をしている感じが増した」「日本語の歌詞が図 5 「人間性」因子得点の平均値ついている曲だと機械と喋っている感じが薄れる」「エージェントの雰囲気が曲の雰囲気に合わせて変化するように感じた」といった回答が得られた．

4. 考察
本章では，スマートスピーカを用いた音声エージェントとの対話において，提示される音楽のジャンルが音声エージェントの印象に与える影響について検証した実験について考察する．
今回の実験結果より音声エージェントとの対話において，音楽ジャンルによって「友好因子」及ぼす影響に差が生じることがわかった．特に，今回分析したジャンルではロックが最も影響が強く，ヒーリング音楽やクラシックは影響が低かった．これはロックというアップテンポの曲調がローテンポの音声エージェントの音声と組み合わさるこ

図 2 「積極性」因子得点の平均値とにより，擬似的な会話の緩急のようなものが生じたからではないかと推察する．高杉らは，ロボットとの対話における交代潜時長と頷きのタイミングの影響を調査し，「丁© 2021 Information Processing Society of Japan296

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寧さ」以外の全ての項目において交代潜時長が短く頷きタイミングが発話開始タイミングに近いほど評価が高くなることを明らかにした [10]．このことから，音声エージェン
トとの会話において音楽が会話テンポの感じ方に影響を与え，それが音声エージェントの印象につながっていると考えられる．また，この現象は日本語の歌詞も要因になっている可能性がある．音声エージェントの音声だけではなく歌詞も言語情報として頭に入ってくるため，認知負荷がか

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6. 結論
本稿では，スマートスピーカを用いた音声エージェントとの対話において，提示される音楽のジャンルが音声エージェントの印象に与える影響について検証した．その結果，ロックはクラシック，ジャズ，ヒーリング音楽に比べて，好感因子に強く影響を与えていることが示された．また，実験結果を踏まえて，気分に合った音楽提供による音楽療法のような振る舞いをする音声エージェントの制作という応用例も検討した．

かり結果的に会話のテンポが速く感じたのではないかと考えられる．
さらに，「友好因子」の因子得点において，条件 5 と条

参考文献
[1]

件 6 が同ジャンル内で有意差が生じた．これに関しては，ロックが「友好因子」に及ぼす影響の原因と同様に，条件 5は条件 6 に比べてテンポが低いことと，ビート（ドラムな[2]どの打楽器音）が少ないことに要因があると考えられる．
また，本実験の参加者は 5 名だったが，音楽の感じ方や音声エージェントへの印象は個人差が大きい要素である．
したがって，今回の実験結果の信頼性には議論の余地があ[3]る．さらにより多くの実験参加者からデータを集め詳細な検討を重ねる必要がある．

[4]

5. コンテンツへの応用
本章では実験結果を踏まえ，コンテンツ制作への応用に[5]関して述べる．
本研究では音声エージェントとの対話を想定した場面で[6]のエージェントによる音楽提供を行うシステムを実装し，実験を行った．実験用では会話内容の統制のために 1 つの[7]パターンでの会話しか用意されていなかった．しかし，対話状況が変化したとしても，音声エージェントの印象を音[8]楽で操作できるかを詳細に検討する必要がある．
そこで，筆者は，ユーザの気分に合う音楽を流し雑談することで，音楽療法のような振る舞いをする音声エージェ[9]

ントへの応用を着想した．これは，同質の原理 [11] から着想を得た．同質の原理とは，落ち込んでいるときには暗い音楽を興奮しているときには明るい音楽を聴くというよう[10]に，気分やテンポに合った曲を聴くことで聴取者は精神的に良い方向へと誘導されるという原理である．

[11]

具体的には，最初にディスプレイ等に気分を測定するためのマトリックスを用意し，ユーザはそこをタッチする．
タッチされた座標の x 軸/y 軸と音楽の明るさ/テンポが対応しており，気分に合致する曲を再生する．曲を再生した

付

The Smart Audio Report ，April 2020，NATIONALPUBLICMEDIA・Edison
Research，
https://www.nationalpublicmedia.com/insights/
reports/smart-audio-report/
スマートスピーカーの日本における利用実態についてイ
ンターネット調査 ，2019 年 2 月 18 日，株式会社電通デジタル，https://www.dentsudigital.co.jp/release/2019/0218-000164/（最終閲覧：2020 年 12 月 1 日）
日本人の音声操作に対する意識調査 2017 ，2017 年 10 月
5 日，KDDI 株式会社，https://news.kddi.com/kddi/
corporate/newsrelease/2017/10/05/2726.html
目良 和也，市村 匠，黒澤 義明，竹澤 寿幸：情緒計算手法と心的状態遷移ネットワークを用いた音声対話エージェン
トの気分変化手法，日本知能情報ファジィ学会誌，Vol.22,No.1，pp.10-24 (2010)
福田 和彰，加藤 昇平：親しみやすい感性対話エージェ
ントの実現に向けた動的嗜好更新手法，電気学会論文誌，
Vol.138，No.12，pp.1485–1492 (2018)佐々木 健，北村 美穂，倉田 啓一，渡邊 克巳：呼びかけ語の丁寧さが音声エージェントへの愛着に与える影響，第33 回人工知能学会全国大会，(2019)小林 茂雄，小口 尚子：光色と BGM の種類がカフェでの会話行動に与える影響，日本建築学会環境系論文集，第599 号，143 − 150，(2006)
高橋ともみ，田中一晶，小林賢一郎，岡夏樹：音声対話
エージェントの社会的存在感向上のための感情表現の音楽的強調，HAI シンポジウム 2020，(2020)
高吉幸治，田中俊也：ロボットの振る舞いと知性・性格の印象の関係，情報処理学会研究報告 (CVIM)，コンピュー
タビジョンとイメージメディア，Vol.2007，No.87，pp.43-48，(2007)
高杉 將司，吉田 祥平，沖津 健吾，横山 正典，山本 知仁，三宅 美博：コミュニケーションロボットとの対話における交替潜時長と頷き先行時間長の影響評価，計測自動制
御学会論文集 Vol.46，No.1, 72/81（2010）
ALTSHULER,I. M., The past，present and future ofmusical therapy. , Music therapy, Philosophical Library,pp. 24-35, (1954)

録

後は，時間経過によって再生する音楽を変更する．また，音声エージェントの話すテンポや明るさも曲に対応して変わるというものである．体験者の気分にできる限り寄り添った振る舞いをすることで，音声エージェントとの間に親近感や愛着といった感情を醸成をさせられるのではないかと考えている．また，今回の実験結果を踏まえて，提供可能な曲を増やし歌詞やテンポによる偏りを少なくする．

© 2021 Information Processing Society of Japan297

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図 A·1 音声エージェントとの対話台本（聴覚刺激なし）

図 A·2 音声エージェントとの対話台本（聴覚刺激あり）© 2021 Information Processing Society of Japan298