情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

2B-452023/3/1

議論における発話の均等化を促す
議論支援エージェントシステム
居原田 梨佐1

西村 龍之介1

菅本 祐也2

石井 裕2

望月 俊男3

江木 啓訓1,a)

概要：本研究では，議論における発話の偏りに基づいて参加の均等化を促すエージェントシステムを提案する．音声入力から各発話者の累積の発話率を算出し，ホログラフィックエージェントを通じて働きかけを行う．提案システムによる介入によって，議論参加者および議論全体にどのような影響を及ぼすかを分析することを目的に評価実験を行った．実験の結果から，エージェントは発話率の順位が入れ替わるほどの影響は与えないが，発話の偏りは緩和されることが示された．さらに，コミュニケーション能力アンケートの結果と，発話率や働きかけの効果の大きさに関係がある可能性が示唆された．

1. はじめに本研究では，少人数グループの議論を対象として，議論における発話の偏りに基づいて参加の均等化を促す手法を提案する．

ローチがある．

2.1 議論ルールの整備に関する研究
1 つ目は，議論ルールの整備の研究である．最も直接的に発話の偏りを解消する方法は，議論参加者一人一人に対議論の合意形成は，一般的に発話時間の多い議論参加者して発話する時間を設定することである．古賀らは，参加に大きく影響される [1]．少人数グループの議論では全員者の自由な発話タイミングを阻害せずに均等な発話を促すが積極的に参加することが望ましい一方で，議論参加者の方法を，発話権取引という形で提案している [3]．ルールの関係や個人の特性，議論内の役割などの要因によって発話整備による議論の調整は，発話の機会を均等にすることがの偏りが発生することがある．

できる．その一方で，発話時間の制限がある，発話の交代

このような問題に対して，直近区間の発話の偏りに基づいて，偏りを解消する指示を行う議論支援システムの研究回数の上限が決められている，特定の議論形式に限定されるなどの課題がある．

がある [2]．この研究では，支援対象者の発話が一時的に増加したが，議論全体の発話の偏りは解消されなかったとしている．

2.2 システムを用いた均等化に関する研究
2 つ目は，システムを用いた発話機会の均等化に関する

本研究は，指示を出す時点での議論全体の発話の偏りに研究である．石川らは，議論における直近の発話率に基づ基づいて，議論参加者に働きかけを行う手法を提案する．

いて発話の偏りを解消する手法を提案している [2]．直近

働きかけはエージェントを通じて音声で行う．本システム

30 秒の発話率を算出し，発話率の一番低い議論参加者に対を用いることで，最終的な議論全体の発話の偏りを解消すして話を促す．このルールに基づいた働きかけによって，ることが期待される．議論全体の発話の偏りが解消される

支援対象者の発話が一時的に増加したとされている．そのことによって，全ての議論参加者の意見を議論において共一方で，議論全体の発話の偏りは解消できていない．

有し，合意形成に反映できるという効果が期待できる．

2. 関連研究
発話の偏りを解消するための研究には，主に 2 つのアプ議論において，発話の交代は常に短時間で行われるわけではない．ある議論参加者がまとまった時間意見を述べ，その次に別の議論参加者が意見を述べるといった場面は一般的に見られる．そのため，議論のある区間を取り出した際にその区間内で発話の偏りが生じているが，その区間内

123a)

電気通信大学
岡山県立大学専修大学
hiro.egi@uec.ac.jp© 2023 Information Processing Society of Japanの発話の偏りに基づいた働きかけでは，議論全体の発話の偏りを解消できなかった状況が考えられる．直近の発話率の低い支援対象者が，議論全体では発話率が高い議論参加

656

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IPSJ Interaction 2023者であったなどの原因が考えられる．

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前後数パーセントの範囲を許容範囲とする．無音時間を除

石川らの研究において，エージェントと音声を用いて働く累積の発話率が許容範囲よりも上である議論参加者にはきかけが行われている．エージェントは頷きや視線の移動発話を減らすような働きかけを，無音時間を除く累積の発などの行動をすることができ，文字での働きかけや音声の話率が許容範囲よりも下である参加者には発話を増やす働

みでの働きかけに比べて，より議論参加者に存在感を示し，きかけを行うことで，全員の無音時間を除く累積の発話率親しみを持たせることができると考えられる．また，それを 100
n ％に近づける．全員の無音時間を除く累積の発話率によって指示の受容可能性が高まることが期待される．

が許容範囲にある場合には議論は偏りなく進んでいると判

本研究は，発話時間や交代回数に制約を課すことなく，断して，働きかけを行わない．

議論全体の発話の偏りを解消する事を目的として，エージェントを用いた働きかけの手法を提案する．

3. 研究手法

3.2 視認性を持つエージェント
本システムでは，視認性のあるエージェントを用いて動作と音声で議論参加者に働きかけを行う．議論参加者への本研究は，指示を出す時点での議論全体の発話の偏りに働きかけの方法には，働きかけを行う主体となる人工物の基づいて，議論参加者に働きかけを行う手法を提案する．

存在を用いる方法と用いない方法が考えられる．働きかけ指示を出す時点での議論全体の発話の偏りを参照することを行う存在を用いない場合には，音声のみでの働きかけ，により，ある区間での発話の偏りに影響されることなく，文字のみでの働きかけ，文字と音声での働きかけなどの方常に議論全体の発話の偏りを把握し働きかけを行うことが法が考えられる．一方，働きかけを行う存在を用いる場合できる．本システムを用いることで，最終的な議論全体のには，動作のみでの働きかけ，動作と音声での働きかけな発話の偏りを解消することが期待される．議論全体の発話どの方法が考えられる．の偏りが解消されることによって，全ての議論参加者の意

働きかけを行う主体となる人工物の存在は頷きや視線の見を議論において共有し，合意形成に反映できるという効移動などの行動をすることができ，働きかけを行う存在が果が期待できる．

いない文字での働きかけや音声のみでの働きかけに比べ本研究では少人数における協調的議論を想定する．協調て，より議論参加者に存在感を示し，親しみを持たせるこ的議論とは，「複数の人々がお互いの意見を述べあう中で，とができると考えられる．また，それによって指示の受容議論している内容について深く考えること」である [4]．少可能性が高まることが期待される．

人数における協調的議論において収集したそれぞれの議働きかけを行う存在には，ディスプレイ上でアバターを論参加者の発話を収集し，その時点までの発話の偏りを算表示する方法，ロボットを用いる方法，3 次元ホログラム出する．算出した発話の偏りをもとに働きかけを決定し，を用いる方法などが考えられる．ディスプレイ上でのアバエージェントの音声を通じて議論参加者に働きかける．

ターの表示は平面であるので，議論参加者の位置によって議論全体の発話の偏りに基づく働きかけを行った影響に視認性が異なる．各議論参加者の前にディスプレイをおく

ついて，無音時間を除く累積の発話率などの各議論参加者方法なども考えられるが，全議論参加者が共通のアバターの発話特徴量，無音率などの議論全体の特徴量，働きかけを見ている感覚が薄れる可能性がある．そこで，本研究でに対するアンケート結果を分析する．また，各議論参加者は 3 次元ホログラムを用いて働きかけを行う存在を構成すに対してコミュニケーション特性に関するアンケートを行る．3 次元ホログラムを用いることによって議論参加者のい，コミュニケーション特性とシステムの影響の関係につ位置によって視認性が異なるという問題を軽減することがいても分析を行う．

できる．また，ロボットを用いる方法よりも低コストで導入や運用を実現できることが期待できる．

3.1 発話の偏りに基づく働きかけ
発話の偏りは無音時間を除く累積の発話率を用いて判断

4. システム

する．無音時間を除く累積の発話率は，議論開始から特徴

本システムは，議論参加者の音声を収集し，そこから議量計算の時点までの，全ての議論参加者の発話時間の合計

論特徴量を分析する議論状況分析部と，議論状況分析部かを 100 ％としたときのそれぞれの議論参加者の発話割合をら送られてきたリクエストをもとにホログラフィックエー百分率で表したものとする．議論人数が n 人の議論におけジェントを制御するエージェント制御部との 2 つの要素かる発話の偏りは，各議論参加者の無音時間を除く累積の発らなる．システムの全体構成を図 1 に示す．

話率 100n ％に近づくほど小さくなる．無音時間を除く累積の発話率は議論状況分析に関する研究 [6] や対話ロボッ

4.1 議論状況分析部

ト [7] などでも用いられる特徴量であり，議論の平等度や議論状況分析部は，議論参加者の音声を収集し，そこか発話優位性を測る指標の一つである．本研究では 100
n ％のら議論特徴量を分析する．音声の収集には発話収集デバイ© 2023 Information Processing Society of Japan657

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IPSJ Interaction 2023

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2023/3/1の議論参加者に話を促すなどがある．累積の発話率に基づかない判定を行う働きかけの決定は議論開始から 10 秒ごとに行う．対して累積の発話率に基づく判定を行う働きかけの決定は議論開始から 60 秒ごとに行う．

4.2 エージェント制御部
エージェント制御部は，議論状況分析部がエージェント制御部と共有しているファイルに書き込んだプロンプトに従って，議論参加者に対して働きかけるエージェントを動作させる．
ホログラフィックエージェントは，液晶ディスプレイと偏光板によって構成されている．水平に設置した液晶ディスプレイ上にディスプレイに対して 45°でかつ議論参加者に対して平行になるように設計組み立てされた偏光板を設置する．液晶ディスプレイと偏光板とを組み合わせたホログラフィックエージェントを設置するために，三脚を用いた．ホログラフィックエージェントの全体図を 3 に示す．

図 1

システムの全体構成

スを用いる．発話収集デバイスからサーバ PC に無線を通じてデータを送信する．サーバ PC は各議論参加者の発話収集デバイスからデータを受信し，そのデータから議論特徴量を計算する．算出された特徴量から振る舞いを決定し，ホログラフィックエージェント制御部に対してリクエストを送る．
発話収集デバイスはワンボードコンピュータに USB オーディオ変換アダプタを介して指向性マイクの付いたヘッドセットを接続したものである．ワンボードコンピュータはモバイルバッテリーから給電する．発話収集デバイスの構成を図 2 に示す．

図 3

エージェント全体図

エージェント制御部は，議論状況分析部によって書き込まれた働きかけのプロンプトを常時読み込む．読み込んだプロンプトに基づいて，ホログラフィックエージェントの顔の向き，動作，音声を制御する．累積の発話率に基づかない判定を行う働きかけでは，話している議論参加者の方を向く，話している議論参加者の方に向く，グループを見
図 2

発話収集デバイスの構成

回すなど動作で働きかける．累積の発話率に基づく判定を行う働きかけでは，無音時間を除く累積の発話率が許容範

議論状況分析部は無音時間を除く累積の発話率を計算し，囲よりも上である議論参加者に対して「他の人に話を聞い働きかけを決定する．働きかけには大きく 2 種類ある．1てみませんか 」「他の人の意見を掘り下げてみませんか」，

つ目は累積の発話率に基づかない判定を行う働きかけで，無音時間を除く累積の発話率が許容範囲よりも下である参

振り向き，見回し，うなずきなどである．2 つ目は累積の加者に対して「なにか意見を言ってみませんか 」「今まで発話率に基づく判定を行う働きかけで，音声を用いて特定の意見を掘り下げてみませんか」という音声で働きかける．

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議論の手順を表 1 に示す．

5. 実験
本研究では，指示を出す時点での議論全体の発話の偏り

実験の流れに基づいて，議論参加者に働きかけを行う手法を提案し，

表 1 議論手順
タスクの詳細

目安時間

実験の概要説明10 分

議論前アンケート

10 分

が議論参加者および議論全体にどのような影響を及ぼすか

マイクテスト5分

分析することを目的として，提案システムを用いた少人数

議論 1 の説明

3分

議論 120 分

議論 1 後アンケート

10 分

マイクテスト5分

エージェントを用いて働きかけを実現した．提案システム

議論前

議論 1の協調的議論を行う評価実験を行った．実験の様子を図 4に示す．
議論 2

議論 2 の説明

3分

議論 220 分

議論 2 後アンケート

10 分

6. 結果と考察
6.1 発話の偏りの解消
グループ A から C の統制議論および実験議論の議論終了
時の累積の発話率および無音率を表 2 にまとめる．left はエージェントからみて左に座っていた被験者，front はエー
図 4

実験の様子

ジェントの正面に座っていた被験者，right はエージェン
トからみて右に座っていた被験者である．無音時間を除く被験者は理工系の大学生および大学院生 9 名である．9

累積の発話率の開きは，累積の発話率が最も高かった議論

名を 3 名ずつのグループに分け，計 3 グループでそれぞれ参加者の累積の発話率から，最も低かった議論参加者の累実験を行った．

積の発話率を引いたものである．無音率は議論全体の時間

議論は各グループ 2 回ずつ行った．2 回の議論のうち，一方を提案システムを用いる提案議論，もう一方をシステから議論参加者の発話していた時間を除いたものであり，エージェントが発話していた場面も無音率として扱う．

ムによる働きかけを行わない統制議論とした．提案議論お統制議論および実験議論の議論終了時の累積の発話率がよび統制議論の両議論において，各被験者の発話特徴量を高い順に，参加者間での順位付けを行った．その結果，参算出した．発話特徴量は，議論中に音声収集デバイスを通加者それぞれの累積の発話率の順位は，議論の種類，議題じて取得した音声に基づいて，議論状況分析システムをおよび議論回数に関わらず一定であった．そのため，エー用いて算出した．提案議論では，議論状況分析システムにジェントシステムによって累積の発話率の順位が変動するより算出した特徴量をもとにエージェントが働きかけをほどの大きな影響は与えられなかったことがわかる．しか行った．

しながら，全グループにおいて累積の発話率の開きは小さ

議論のテーマは，「シアワセとは何か」「思いやりとは何くなり，標準偏差も小さくなったことから，エージェントか」の 2 つに設定し，議論時間は各議論 20 分間で行った．

システムにより発話の偏りを緩和する効果があったと考え

各議論終了後に，Web 上でその議論に関する評価アンられる．

ケートを行った．また，議論開始前にはコミュニケーショ発話の偏りを緩和する効果の大きさはグループによってン能力アンケートを行った．コミュニケーション能力アン異なっている．グループ B の実験議論では統制議論に比べケートは，藤本らによって提唱されたコミュニケーショて累積の発話率の開きが約 21 ポイント小さくなり，累積ン・スキルに関する汎用型尺度である ENDCOREs[5] を用の発話率の標準偏差は 10.02 ％小さくなっている．グルー

いた．コミュニケーション・スキルを，自己統制，表現力，プ C では累積の発話率の開きは約 15 ポイント小さくなり，解読力，自己主張，他者受容，関係調整の 6 つのメインス

累積の発話率の標準偏差は 7.16 ％小さくなっている．対キルからなる複合概念としてとらえ，各メインスキルに対してグループ A では累積の発話率の開きの緩和は約 4 ポイ

して 4 つのアンケート項目で問う．計 24 項目のアンケーント小さくなり，累積の発話率の標準偏差は 1.1 ％小さくトである．「普段のコミュニケーション場面におけるあななるにとどまっている．

たの行動」を想定し，各項目に対して「7. かなり得意」，実験議論ではエージェントの発話時間があるため，統制「6．得意」，「5．やや得意」，「4．ふつう」，「3．やや苦手」，議論よりも無音率が高くなるのが自然である．しかしなが「2．苦手」，「1．かなり苦手」の 7 件法で問う．

ら，グループ C では実験議論の無音率が統制議論の無音率© 2023 Information Processing Society of Japan659

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表 2

無音時間を除く
累積の発話率 (最終)[%]無音時間を除く累積の発話率および無音率
グループ A
グループ B
実験議論

left

27.46

24.69

9.78

21.30

47.31

40.52

front

56.29

55.73

29.89

27.98

32.36

31.04

right

統制議論

グループ C

統制議論

実験議論

統制議論

実験議論

16.25

19.58

60.33

50.73

20.33

28.44

無音時間を除く累積の発話率の開き [pt]

40.04

36.15

50.54

29.43

26.98

12.08

無音時間を除く累積の発話率の標準偏差 [%]

20.66

19.56

25.45

15.43

13.52

6.36

無音率 [%]

49.76

52.42

28.85

34.75

24.86

21.28

表 3

グループ A

グループ B

グループ C

コミュニケーション能力アンケートの各項目の平均
自己統制
表現力
解読力
自己主張
他者許容

関係調整

総合

left

5.50

3.50

3.50

4.50

6.00

5.25

4.71

front

5.25

3.50

4.25

5.75

5.50

4.25

4.75

right

4.25

2.75

2.50

3.50

5.50

3.00

3.58

平均

5.00

3.25

3.42

4.58

5.67

4.17

4.35

標準偏差

0.66

0.43

0.88

1.13

0.29

1.13

0.66

left

3.25

2.50

5.25

3.00

6.25

2.00

3.71

front

3.75

4.00

5.25

3.25

6.00

4.25

4.42

right

5.00

3.50

5.50

5.50

5.50

4.00

4.83

平均4.00

3.33

5.33

3.92

5.92

3.42

4.32

標準偏差

0.90

0.76

0.14

1.38

0.38

1.23

0.57

left

4.00

5.25

3.25

6.50

5.50

4.50

4.83

front

5.25

5.50

5.00

6.25

4.50

4.75

5.21

right

3.75

3.50

2.75

3.50

5.50

2.25

3.54

平均

4.33

4.75

3.67

5.42

5.17

3.83

4.53

標準偏差

0.80

1.09

1.18

1.66

0.58

1.38

0.87

よりも低くなっている．議論の観察から，グループ C では合点と実験議論での無音時間を除く累積の発話率には相関

エージェントが発話を行っている最中でも議論参加者が発係数 0.583 の相関がみられた．発話の多さとコミュニケー話を続けていたことがわかった．そのため，グループ C でション能力アンケートの総合点には正の相関がある可能性

はエージェントの働きかけが受容されていない可能性があが示唆された．

る．しかしながら，エージェントの働きかけに対してどの

6.1 節では，発話の偏りを緩和する効果の大きさはグルーように振舞ったかというアンケート項目では，「働きかけプによって異なっていると述べた．最もエージェントの働によって自分が自分が話しすぎたなと感じました．あまり

きかけが有効であったのはグループ B である．グループ B

話さず主導権を譲るよう努めました．」という回答が得らに関して，コミュニケーション能力アンケートの結果で特れており，働きかけに対する一定の受容はあったと考えら筆すべきは読解力の項目の平均の高さである．グループ Bれる．

はほかのグループに比べて平均点数が約 2 ポイント高い．
標準偏差も小さく，グループ B に限り全員が同程度に高い

6.2 コミュニケーション能力アンケート

読解力を有していると考えられる．エージェントの働きか

コミュニケーション能力アンケートの結果を表 3 に示けに対して，働きかけの内容および働きかけの意図を理解す．6.1 節で述べたように，各議論参加者の議論終了時のする能力の高い議論参加者が多かった可能性がある．その累積の発話率の順位は議論の種類，議題および議論回数に一方で，働きかけに関するアンケートの全てのグループの関わらず一定であった．そして，各議論参加者の議論終了

結果において「自分が話過ぎているのだと感じた」「自分が時の累積の発話率の順位は，概ねコミュニケーション能力話さないといけないと思った」などの意見があり，グルーアンケートの総合点の順位と等しくなっている．また，無プ B 以外のグループにおいても働きかけの意図は把握し音時間を除く累積の発話率がグループ内で最低順位であっていることがわかる．そこで，発話を促す働きかけである

た議論参加者は，コミュニケーション能力アンケートの総「今までの意見を掘り下げてみませんか」という働きかけに合点も最低順位であった．サンプル数は少ないものの，コフォーカスし，この働きかけを受けた議論参加者の働きかミュニケーション能力アンケートの総合点と統制議論でのけ後から次の働きかけまでの累積の発話率を算出した．グ

無音時間を除く累積の発話率には相関係数 0.726 の強い正ループＡでは 16.77 ％，グループ B では 49.05 ％，グルーの相関がみられ，コミュニケーション能力アンケートの総プ C では 12.48 ％となった．今までの意見を掘り下げると© 2023 Information Processing Society of Japan660

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いう行為は，今までの議論を理解していないと難しい．このため，グループ B 以外のグループでは，働きかけを受け

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介入機能を有する対話ロボット. 情報処理学会論文誌.
Vol. 58. No. 5. pp. 967–980. 2017.

た議論参加者の発話が増えなかった可能性が考えられる．
読解力の項目と働きかけの効果についてはグループ数を増やし，検討する必要がある．

7. まとめと今後の展望
本研究では，議論における発話の偏りに基づいて参加の均等化を促すエージェントシステムを提案した．音声入力から各発話者の累積の発話率を算出し，累積の発話率の分布に基づいて働きかけを決定する．働きかけはホログラ
フィックエージェントを通じて行った．提案システムによる介入によって，議論参加者および議論全体にどのような影響を及ぼすか分析することを目的に評価実験を行った．
実験の結果から，エージェントは発話率の順位が入れ替わるほどの影響は与えないが，発話の偏りは緩和されることが示された．また，その効果はグループによって異なることもわかった．さらに，コミュニケーション能力アンケートの結果と発話率や働きかけの効果の大きさに関係がある可能性が示唆された．
現在はサンプル数が少なく，グループに関しての個別の分析，全体を通したコミュニケーション能力アンケートとエージェントの働きかけ効果の関係の推測にとどまってい
る．今後も実験を継続し，サンプル数を増やし全体を通したコミュニケーション能力アンケートとエージェントの働きかけ効果の関係の検討を深めたい．また，コミュニケー
ション能力アンケートの結果と働きかけの効果，累積の発話率などの関係を明らかにし，エージェントの働きかけに反映したいと考えている．
謝辞

本 研 究 の 一 部 は ，JSPS 科 研 費 21K02752,21K18527, 22K02951 の助成を受けたものである．
参考文献
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