情報処理学会 インタラクション 2021
IPSJ Interaction 2021

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購入者のレビューを用いた 2 体のロボットによる会話的情報提供システム
吉原大智†1

飯尾尊優†1,2益子宗†1,3

山中敏正†1鈴木健嗣†1

概要：商業施設において商品の説明や宣伝を行う対話ロボットの研究開発が進んでいる．商品購入においては，そうした宣伝に加え，商品に対する購入者のレビューがユーザの購入決定に大きな影響を与えることが知られている．そこで我々は，ユーザの購買意欲をより高めるために，購入者のレビューを用いて対話ロボットが商品の情報提供を行うシステムを構築した．本システムでは，複数の対話ロボットによる会話的な情報提供の有効性に着目し，単に 1 体の対話ロボットがレビューを発話するのではなく，2 体の対話ロボットが会話的にレビューを提示する．インタラク
ティブ発表では，本システムのデモンストレーションを行う．

促すエージェントについての取り組みはなかった．商品の1. はじめに購入において，購入者のレビューは非常に重要であること

エージェントの存在が人間の意思決定に対し影響を与えが一般に知られている．対話ロボットに購入者のレビューることは，コンピュータによる説得技術（カプトロジー）を発話させることによって生じるメリットとして，例えば，の分野において様々な研究がなされてきた[1-6]．商品購入肯定的なレビューの発話を強調させ，ヒトに商品をより購の場において，ヒトがヒトを説得(営業)し購買を促進して入させることの可能性が挙げられる．そこで，まずロボッきたが，エージェントの存在やふるまいによっても商品購トによるレビューの発話を用いた販売促進の有効性を検証

入時にヒトの判断に影響を与えることは明らかになっていするため，本研究では，対話ロボットとインターネットシる[7,8]．一方で，商業施設などにおいてエージェントが顧ョッピングサイトからレビューなどを抽出するクラウド

客とインタラクションする機会が増えてきているが，対話web サービスを組み合わせたシステムのプロトタイプの開ロボットを用いた商品の購入促進の手法の確立についての発を行った．

研究はあまりなされていない．
本研究では，商業施設において説得を行うエージェント

2. システムとして，購入者のレビューを発話するロボットの利用を検開発したシステムの構成を図１に示す．システムは，レ討する．先行研究として，エージェントを用いた商品購入

ビューを取得しロボットを操作するためのコンピュータ，を促進する研究はなされてきたが[9,10]，一般に利用されるレビューを提供するクラウドサーバ，会話的な情報提供を商業施設において，他人のレビューを用いて商品の購入を行う 2 体のロボットから構成される．コンピュータはクラ図1

システム構成図。黒色の要素はハードウェアモジュール，白色の要素はソフトウェアモジュールを意味する。
この図では 2 体目の対話ロボットの要素を省略している。

†1 筑波大学†2 JST さきがけ
†3 楽天株式会社

楽天技術研究所© 2021 Information Processing Society of Japan495

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ウドサーバからレビューを取得し，そのレビューを 2 体のし，予め選んでおいた商品に関する先頭 30 件（参考にロボットによる会話的な情報提供を行うためのスクリプト

なるとマークされた回数 - 参考にならないとマークに変換する．変換されたスクリプトはそれぞれのロボットされた回数 が多い順）のレビューを取得する．に送信される．ロボットは受信したスクリプトに基づいて・ レビュー・会話スクリプト変換モジュール：取得した発話と動作をすると同時に，カメラで取得した映像をコンレビューを，3 章で述べるアルゴリズムに従って，2 体

ピュータにストリーミング送信する．コンピュータでは，のロボットによって実行される会話スクリプトに変換その映像から顔認識を行う．人の顔が検出されたら，コンする．

ピュータは対話ロボットにその顔を向くように動作命令を・ デコーダ：ロボットからストリーミング送信された映送信する．システムが動作している様子を図 2 に示す．以

像を受信し，顔認識処理可能な形式にデコードする．

下，各要素について具体的に説明する．

この処理には Gstreamer を使用した．
・ 顔認識モジュール：デコードされた映像に対して顔認識を実行し，検出された目の中心座標と映像を取得した対話ロボットの識別番号を動作生成モジュールに送信する．顔認識には，OpenCV を利用した．
・ 動作生成モジュール：会話スクリプトの内容に従って，動作対象の対話ロボットに対し，動作命令を送信する．
また，顔認識モジュールから送信された目の中心座標

「部が

図2

体が まりとても使い心かったです」

システムが動作している様子。対話ロボットの後ろのモニタに表示されている商品のレビューを用いて会話的な情報提供を行う。

からそこを見るための頭部動作命令を生成し，同じく顔認識モジュールから送信された識別番号の対話ロボ
ットに対し，その生成された動作命令を送信する．
・ 音声合成モジュール：会話スクリプトの内容に従って，発話する文字列を音声合成し，音声ファイルを生成する．発話対象の対話ロボットに対し，生成された音声ファイルを送信する．

2.1 対話ロボット
対話ロボットとして，Vstone 社で一般に販売されている

2.3 クラウドサーバ

Sota を用いた．Sota は高さ約 30cm のテーブルトップ型のクラウドサーバでは，商品の識別番号と取得したいレビロボットであり，頭に 3 自由度，両腕にそれぞれ 2 自由度，ューの極性（ポジティブまたはネガティブ）を入力すると，胴体に 1 自由度の可動機構を備えている．
頭部に画角 60 度

その商品の指定した極性のレビューを返す API が提供されのカメラ，胸にスピーカーがある．これにより，対話してている．本研究では，楽天技術研究所で開発されたレビュいる相手の位置をカメラで確認しつつ，人らしい動作を組ー君[10]を用いて本機能を実現した．レビュー君では，オンみ合わせた対話が可能となる．

ラインショップ「楽天市場」に存在する任意の商品に対し対話ロボット内部では次の 3 つのソフトウェアモジューて，レビューを取得することができる．取得できるレビュ

ルが動作している．

ーには，購入者のコメント，そのコメントを代表する一文，

・ 音声制御モジュール：外部のコンピュータから送信さそのコメントの極性，商品に対するスコアなどが含まれる．

れた音声ファイルを再生しスピーカーから出力する．
・ 動作制御モジュール：外部のコンピュータからロボッ
トのポーズ（各関節のモータの角度指令値）と目の色（LED の RGB 値）を受け取り，その内容に従ってロボットのモータと LED を制御する．

3. レビュー会話スクリプト変換アルゴリズム
対話ロボットが話す会話は，対話ロボット 1 が対話ロボ
ット 2 に対象商品について相談するというシナリオに従っ

・ エンコーダ：カメラからの映像をエンコードし，外部て行われる．
具体的な会話例を表 1 に示す．
会話の構成は，のコンピュータに送信する．この処理には，Gstreamer

話始め，レビュー平均についての会話，レビューのコメンを使用した．

トについての会話，話終わりの 4 つに大別される．
以下に，各要素について具体的に説明する．話始めと話終わりの部

2.2 コンピュータ
コンピュータでは次の 6 つのソフトウェアモジュールが動作している．
・ レビュー取得モジュール：クラウドサーバにアクセス© 2021 Information Processing Society of Japan

分にはレビュー内容は関係せず，毎回固定のためここでは触れない．
3.1 レビュー平均についての会話
レビュー平均についての会話とは，対象商品のレビュー

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2021/3/10の平均値の高低に基づいて，その対象商品の印象を一言で述べる会話である．
表 1 具体的な会話例．ヒーターに関する会話．R1，具体的には，レビュー取得モジュールによって，クラウド

R2 はそれぞれ対話ロボット 1 対話ロボット 2 である．下サーバから，対象商品の平均レビュー値（平均の星）を１

線部は，レビューによって決められたコメントである．

～５の値で取得し，対話ロボット 1 が「この商品の平均レ発話者ビューは（平均レビュー値を四捨五入した整数値）くらい発話内容か」と述べる．次に，対話ロボット 2 がその値に対しての話始め感想を述べる．感想は以下の表 2 に従って定義される．

R1

やぁ

R2

どうも

R1

さっそくだけどこの商品どう思う？

R2

いきなりだね

R1

まぁいいじゃないか

R2

僕はロボットだからよくわからないよ

R2

ほかの人のレビューでも参考にしたら

R1

そうだねさっそく見てみよう

表 2

平均レビュー値R2「

3.5 未満，2.5 以上「普通かな」

2.5 未満，1.5 以上「イマイチだね」

1.5 未満

「悪いね」

いね」

いね」

する会話である．

いね

具体的には，ロボット 1 が肯定的なレビューの抜粋コメ

具体的なレビューを見てみようか

ントをまず 1~3 個述べ，その後，ロボット 2 が否定的なレビューの抜粋コメントを 1~3 個述べるという順で行われる．
ここで抜粋コメントの個数は表 3 に示すように平均レビュ

肯定的な意見としては・「かなり値に基づいて，実際のレビューコメントを複数抜粋し提示

レビューのコメントについての会話
R1

4.5 以上
4.5 未満，3.5 以上

レビューのコメントについての会話とは，平均レビュー

この商品の平均レビューは 4 くらいかR1

感想

3.2 レビューのコメントについての会話

レビュー平均についての会話
R2

感想スクリプトの定義

お風呂場，トイレなど，小さめの部でー値によって定義される．このようにした理由は，ユーザあれば部体がまります．

が聞いていて疲れない程度の発話量が経験的に抜粋コメン

・

最初は部体がまりとても使い心トの数で４件程度であったことと，平均レビュー値が高い・

私が今まで買ったものは風が吹き出すは否定的な抜粋コメントを多く提示するほうが自然である

タイプではなかったので，こちらを使っと考えたためである．

がかったです．

場合は肯定的な抜粋コメントを多く提示し，逆に低い場合てみてファンヒーターってこんなにフワッとかさが広がってすぐにまる

表 3 発話される肯定的なレビューの数とんだ！

否定的なレビューの数などがあるね
R2・

肯定的な

否定的な

レビュー数

レビュー数

結果，風量はそんなに強くないので，寒4.5 以上

3

1

い時にどこまでパワーを発揮できるか

4.5 未満，3.5 以上

3

1

不安です

3.5 未満，2.5 以上

22などがあるね

2.5 未満，1.5 以上

13

1.5 未満

1

3

話終わり
R1

平均レビュー値

否定的な意見としては

こんな商品なんだね

レビューの抜粋コメントについて述べる．レビュー取得
モジュールによって，クラウドサーバから，対象商品の肯R2

そうだね

R1

買うか迷うな～

R2

そうだねの値に基づきソートする．その後，信頼性が高い上位 1~3

R1

また相談するよ！

個のレビューコメントを代表する一文をレビューの抜粋コ© 2021 Information Processing Society of Japan

定的なレビューと否定的なレビューを取得し，それらレビューを，同時にクラウドサーバから得たコメントの信頼性

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メントとする．

4. おわりに本研究では，商業施設などにおいて商品の購入を促すシステムの検討と，そのプロトタイプシステムについて報告した．現時点では基本的なインタラクションの実装にとどまっているが，抽出したレビューに対する処理を変化させたり，ロボットの動きについてよりバリエーションを増やしたり，使用するロボットの数を変化させたりすることで，

3A15
2021/3/10[8]

岩村大和，塩見昌裕，神田崇行，石黒浩，荻田紀博
高齢者を対象とした買い物支援ロボットの雑談と外観の影
響，日本ロボット学会誌 Vol. 31 No. 1, pp.60～70, 2013[9] 松井哲也, 山田誠二
ユーザーの信頼と購買意欲を誘発する商品推薦エージェント
デザイン, The 30th Annual Conference of the Japanese Society
for Artificial Intelligence, 2016[10] レビューくん
楽天（株）楽天技術研究所 未来店舗デザイン研究室, 筑波大学, GUGEN2019 応募作品
https://www.geijutsu.tsukuba.ac.jp/futurestore/portfolioitem/terasu2017-kashimura/より購入促進に効果的なインタラクションを実装することが可能になる．例えば，子供がモノを欲しがるように商品の購入を促進するような，親しみのあるインタラクションを実現することが可能になると期待できる．
そこで，今後は開発したシステムとのインタラクション
において，どの程度商品購入の意思決定が変化したのかを検討するために，レビューの文書だけの場合やロボットの数が変化した場合，音声だけの場合などと説得能力の比較をするための被験者実験を行い定量的な評価を行う予定である．
謝辞
本研究は筑波大学特別研究事業，楽天技術研究所 未来
店舗デザイン研究事業，JST さきがけ JPMJPR1851 の支援を受けたものである．

参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

小松孝徳，山田誠二
適応ギャップがユーザのエージェントに対する 印象変化に与える影響，HAI シンポジウム 2008
門脇克典，小林一樹，北村泰彦
擬人化エージェントによる説得効果の評価法，情報処理学会
第 69 回 国大会
鈴木聡，山田誠二
擬人化エージェントによるオーバハードコミュニケーションの ユーザの態度への影響，情報処理学会論文誌 Vol. 46 No.
4 pp1093-1100
Kazuhiko Shinozawa, Futoshi Naya, Junji Yamato, Kiyoshi
Kogure,Differences in Effect of Robot and Screen Agent
Recommendations on Human Decision-Making, Preprint submitted
to Elsevier Science,2004
Kohei Ogawa, Christoph Bartneck, Daisuke Sakamoto, Takayuki
Kanda, Tetsuo Ono, Hiroshi Ishiguro
Can an Android Persuade You? Springer Nature Singapore Pte Ltd.
2018
Takahisa Uchida, Hideyuki Takahashi, Midori Ban, Jiro Shimaya,Yuichiro Yoshikawa, Hiroshi Ishiguro
A Robot Counseling System –What kinds of topics do we prefer todisclose to robots?–, 2017 26th IEEE International Symposium on
Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN)
Kazunori Terada, Liang Jing, Seiji Yamada
Effects of Agent Appearance on Customer Buying Motivations on
Online Shopping Sites, CHI 2015, Crossings© 2021 Information Processing Society of Japan498