情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

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2022/2/21

ロボット間の対話に基づく合意形成が人の思考に与える影響
板原宏樹†1†2

木本充彦†1†3

飯尾尊優†1†2下原勝憲†2

塩見昌裕†1

概要：本論文では，ロボット間の対話による合意形成を観察することが，人々の思考にどのように影響するかを実験により検証した．近年，SNS の普及は著しく，一つの話題に対しても様々な視点からの情報が目に入るようになった．
ポジティブともネガティブとも断定できない話題も多く，その印象は情報の伝えられ方に左右される可能性がある．
そこで，ロボットが人々に情報提供する際の効果的な手法については，ロボットが単体，複数台それぞれにおいて研究が進んでいる．人とロボットが直接対話をする際には，言語情報に関する研究だけでなく，ノンバーバル情報にも注目されている．最近では人とロボットが直接対話をすることにおける研究だけでなく，複数台のロボットの対話を観察することの効果も検証されている．しかし，ロボット間の対話による合意形成を観察することの効果は検証されていない．そこで，ポジティブとネガティブの両方の意見がある話題について，合意形成の有無による影響の違いを実験により検証した．実験では印象への影響だけでなく，ロボットの対話が公平に感じるかどうかについても検証した．実験の結果， ネガティブな意見に合意形成する様子を観察することは，ポジティブな意見に合意形成する様子やポジティブな対話の様子を観察することよりネガティブに感じることが示された．また，ネガティブな対話の様子を観察することは，ポジティブな対話の様子を観察することよりネガティブに感じることが示された．さらに，ネガティブな対話の様子を観察することは，合意形成の様子を観察することや，ポジティブな対話の様子を観察することより公平でないと感じることが示された．したがって，合意形成はある話題に対してネガティブな印象を与える際に，公平な印象を与えることが示された．ただし，良い印象を伝える際には，合意形成は公平性に影響することは示されなかった．

1. はじめに
1.1 研究の背景

読み聞かせをする方が，子どもたちにより好まれることが分かった[4]．このように，複数台で対話をするロボットの研究や開発も増えてきている．

近年，SNS の普及は著しく，日本人の約 8 割はなんらか

ロボットは今後ますます人々と関わるようになり，情報のソーシャルメディアを利用しており，特に若い世代では提供を行って人々に影響を与えることは容易に予想できる．

SNS を使用する時間が圧倒的に多い[1]．よって，今後もまそこで，ロボットによる情報提供の手法やデザインの設計

すます SNS の使用率があがることが予測でき，その結果テは，物事に対する人々の印象への影響が大きいため，ロボレビや新聞だけでなく，SNS をも通じることで様々な種類ットが人々と関わるうえで非常に重要なことだと考えられや側面の情報が人々の目にふれるようになる．ただし，物る．

事には様々な側面があり，ポジティブやネガティブに断定できないものも少なくない．この場合，情報の伝えられ方

1.2 研究の目的に印象が左右される可能性があるため，情報提供者側によ

物事にはポジティブな側面とネガティブな側面の両方がる情報の伝え方は，物事に対する人々の印象への影響とし存在することも多く，ワイドショーなどでもこの両側面をて非常に重要であると考えられる．

扱って議論を行い，合意形成をはかっている．合意形成とまた，近年ではロボットの進化が著しく，ロボットが様々は，意見や立場の違う者が意思決定において，話し合いやな分野で活躍し，人々の社会や生活に入りつつある．ただ議論を通じて相互の意見の一致をはかることである．このし，ロボットはただ動かされ，道具として使われるだけで合意形成がどのように人々の意見に影響を及ぼすかが分かはない．ショッピングモールでは，人々に情報提供を行う

れば，ロボットが人々の持つ印象を変えることや説得をしロボットがフィールド実験された[2]．

たい場合に，それは意図した方向や意味のある情報提供をさらに，最近では１台のロボットと比較し，複数台のロ行うための方法を考えるヒントとなるのではないだろうか．

ボットで様々な効果が検証されている．人々が１台のロボ

しかし，人々が合意形成するための手法についての研究はットによる褒めによって運動技能を効率よく習得できるこあるものの，合意形成の観察による影響に関しては深く調とが確認された実験では，複数台のロボットによる褒めに査されていない．また，ロボットが人々に説得を行う研究

よりその効果が促進されることが報告されている[3]．また，は進んでいるが，複数台のロボットが合意形成を行ってい子どもへの絵本の読み聞かせをするロボットシステムの開る様子を観察することによる人々の意見の変化を調べる研発では，読み手ロボットが１台で読み聞かせをするよりも，究は行われていない．

読み手ロボットおよび聞き手ロボットが対話を行いながらそこで本研究では，ポジティブともネガティブとも断定†1 ATR†2 同志社大学†3 慶応義塾大学© 2022 Information Processing Society of Japan225

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できない事柄について，ロボット間の対話を通じた合意形察することによる印象変化への影響については，まだ明ら成が人々の意見にどのように影響するのかを検証することかになっていない．

を目的とする．この際，ロボットの対話が公平に見えるかどうかも重要な要素として考え，公平性についても同時に調査する．

3. 実験設計
3.1 ロボット

2. 人の意思決定のためのロボットによる情報
方提供
１台のロボットによる，人々への情報提供の手法についての従来の研究は多岐にわたる．ロボットがユーザと自然本実験では，ロボットとして Vstone 社の Sota を２台利用した（図 1）．高さ約 30cm のテーブルトップ型のロボットで，頭部分に 3 自由度，右腕と左腕にそれぞれ２自由度，胴体部分に１自由度を持つ．Sota の動作は，Vstone 社が提供する Vstone Magic を使用した．

言語で会話し，蔵書検索が可能な図書館司書ロボットが研究開発されている[5]．また，言語情報だけではなくノンバーバル情報に注目した研究も多い．例えばロボットの耳打ちジェスチャが人々のモチベーションを向上させ，行動変容を起こす効果があることが示されている[6]．このように，人々がロボットとコミュニケーションするための情報提供システムの開発や，言語情報，ノンバーバル情報についてそれぞれ多くの研究が行われている．
最近では複数台のロボットによる，人々への情報提供の手法についても盛んに研究されている．物事のポジティブ
図1な側面とネガティブな側面をあらかじめ分けておき，階層Sota的な議論構造を利用して，２台のロボットが自動的に説得力のある議論を行うことができる可能性が示されている

3.2 動画刺激のデザイン[7]．また，人々の集団のコミュニケーションでは同調圧力

3.2.1 パターンの作成とセリフという心理効果が確認されており，間違った情報を提示さ本実験では，２台の Sota を用いて４つのパターンを作成れても周囲に同調する傾向が確認されているが[8]，複数台した．また，ポジティブな側面とネガティブな側面を持つのロボットによる同調圧力は，人間による同調圧力ほどの話題として，2020 年 4 月に政府が 1 回目に出した緊急事態影響が確認されていない[9]．ただし，ロボットによる同調宣言を取り扱った．

圧力は大人に対して確認がとれていないものの，子供に対しては有意に影響する可能性が報告されている[10]．

パターン 1 は，緊急事態宣言に関してポジティブな印象を持っていた１台が，もう 1 台のネガティブな印象の意見

また，複数台のロボットについての研究は，直接人に話に合意し，ネガティブな印象に変わるもの．パターン 2 は，しかけるものだけでなく，複数台のロボット間の対話を人緊急事態宣言に関してネガティブな印象を持っていた１台が観察することによる影響も研究されている．近くにいるが，もう 1 台のポジティブな印象の意見に合意し，ポジテロボット同士が通信する際に音声やジェスチャによりロボィブな印象に変わるもの．パターン 3 は，緊急事態宣言にット同士が対話していることを表現するシステムが提案さ関してポジティブな印象を持っている 2 台のロボットが，れた．この研究では，このロボット間のシステムを人々がポジティブな印象のままでいるもの． パターン 4 は，緊急観察することで，人々は簡単に関係を構築し，自然にコミ事態宣言に関してネガティブな印象を持っている 2 台のロュニケーションすることができたことが報告されているボットが，ネガティブな印象のままでいるものである．各[11]．このように，ロボットが直接人と対話やコミュニケー

セリフは以下の表 1~4 に示す．表のセリフはポジティブなションを行う従来研究に対して，複数台のロボットが対話意見を赤色に，ネガティブな意見を青色にしている．

している様子を観察することによる，間接的な影響を研究するものも増えている．

セリフの語順を変えることで，情報量をそろえながら各パターンの違いを作った．セリフの語尾や動きはこれに合

以上のように，ロボットによる人々への情報提供の手法わせて，不自然にならない程度に変更して調整している．

については，１台や複数台のロボットでそれぞれ研究が進

最後に Sota を向かい合わせ，お互いに対話しているようにんでいる．さらに複数台のロボットについては，ロボット調整して動画を撮影した．

間の対話の観察が間接的に人々にもたらす影響も研究されている．しかし，人々が複数台のロボットの合意形成を観© 2022 Information Processing Society of Japan226

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表 1
発話ロボットロボット A

ロボット B

ロボット A

ロボット B

ロボット A

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パターン 1 のセリフ
セリフ

4 月中頃に政府が緊急事態宣言を全国に出したよね．
そのおかげでコロナ感染拡大をある程度抑えることができたと思う．
そうだね．でも出すのがあまりにも遅かった．
日本の感染者数は世界でもすごく少ないけど，今もまだ感染者は増える一方で，死者もたくさん出ているよ．
確かに．でも宣言を出すことでみんな不要不急の外出は自粛するようになったから，感染拡大をある程度抑えられたと思う．
でも経済に関しては経営自粛とか，そのせいで倒産してしまったっていう会社もあるぐらいひどく落ち込んでしまったと思うよ．
確かにそうだね．
僕はこれまで宣言は良いものだと思っていた
けど，君の言う通り，宣言は良くないものだと思いなおしたよ

表 4パターン 4 のセリフ

発話ロボットロボット A

ロボット Bロボット A

ロボット Bロボット A

セリフ
4 月中頃に政府が緊急事態宣言を全国に出したよね．
そのおかげでコロナ感染拡大をある程度抑えることができたけど，出すのがあまりにも遅かったと思う．
そうだね．日本の感染者数は世界でもすごく少ないけど，今もまだ感染者は増える一方で，死者もたくさん出ているよ．
確かに．宣言を出すことでみんな不要不急の外出は自粛するようになったから，感染拡大をある程度抑えられたけどね．
でも経済に関しては経営自粛とか，そのせいで倒産してしまったっていう会社もあるぐらいひどく落ち込んでしまったと思うよ．
確かにそうだね．
僕もこれまで宣言は良くないものだと思っていたけど，君の言う通り，宣言は良くないものだと改めて思ったよ3.2.2 ロボットの動作作成
表 2

ロボット A

ロボット B

ロボット A

ロボット B

ロボット A

ロボット A

ロボット B

ロボット A

ロボット B

ロボット A

それぞれのパターンのセリフを読み上げた音声としてWAV ファイルを作成する．この音声ファイルは，発話する

4 月中頃に政府が緊急事態宣言を全国に出したよね．
でも出すのがあまりにも遅かったと思う．
そうだね．でもそのおかげでコロナ感染拡大をある程度抑えることができた．
今もまだ感染者は増える一方で，死者もたくさん出ているけど，日本の感染者数は世界でもすごく少ないよ．
確かに．でも経済に関しては経営自粛とか，そのせいで倒産してしまったっていう会社もあるぐらいひどく落ち込んでしまったと思うよ．
でも宣言を出すことでみんな不要不急の外出は自粛するようになったから，感染拡大をある程度抑えられたと思うよ．

ロボットが変わるごとに分けて作成し，保存する．本実験

確かにそうだね．
僕はこれまで宣言は良くないものだと思っていたけど，君の言う通り，宣言は良いものだと思いなおしたよ

表 3
発話ロボットパターン 2 のセリフ
セリフ

発話ロボットではロボット A とロボット B のセリフを異なる音声合成で読み上げた．
3.2.3 動画の撮影
背景が白で統一された特徴のない場所で Sota を向かい合わせ，対話しているように動作させて動画を撮影した．
全てのパターンにおいて，ロボット A を向かって左側，ロボット B を向かって右側に統一した．カメラは Logicool のウェブカメラを使用した．動画の長さは各パターン 1 分ほどであった．撮影した動画の様子を図 2 に示す．

パターン 3 のセリフ
セリフ

4 月中頃に政府が緊急事態宣言を全国に出したよね．
出すのがあまりにも遅かったけど，そのおかげでコロナ感染拡大をある程度抑えることができたと思う．
そうだね．今もまだ感染者は増える一方で，死者もたくさん出ているけど，日本の感染者数は世界でもすごく少ないよ．
確かに．経済に関しては経営自粛とか，そのせいで倒産してしまったっていう会社もあるぐ
らいひどく落ち込んでしまったけどね．
でも宣言を出すことでみんな不要不急の外出は自粛するようになったから，感染拡大をある程度抑えられたと思う．
確かにそうだね．
僕もこれまで宣言は良いものだと思っていた
けど，君の言う通り，宣言は良いものだと改めて思ったよ© 2022 Information Processing Society of Japan

図2

動画の様子

227

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4. 実験内容

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2022/2/21の内容を表 7 で示す．

4.1 実験の目的
本実験では，ロボット間の対話の観察において合意形成を見せることの影響について検証する．また同時に，合意形成の観察が公平性に影響するかについても検証する．
4.2 被験者
被験者の募集には WEB サービス（Google form）を用い

表5

アンケート内容（動画に関する簡単な質問）

項目

アンケート本文

質問 1

最後に話したロボットの，緊急事態宣言に対するた．参加した被験者は合計で 408 人（男性 167 人，女性 239

最終的な印象はどちらでしたか？

人，回答しない 2 人）であった．

（良かった，良くなかった）
質問 2

2 台のロボットが話していた話題は何でしたか？
（Go To トラベル，Go To Eat，緊急事態宣言，ト4.3 実験条件

ランプ氏の米国政治）

実験の条件は以下の 4 つであり，実験で観察してもらう
Sota の動画が異なる．
パターン１：ロボットがポジティブな意見からネガティブな意見に合意形成する．
パターン２：ロボットがネガティブな意見からポジティブな意見に合意形成する．
パターン３：ロボットがポジティブな意見の対話をおこ

表6

アンケート内容（IMC を用いた質問）

項目

アンケート本文

説明文

人間の意思決定に関する近年の研究で，人間の決定は「真空」状態でおこなわれるものではないこ

なう．とが知られています．個人の好みや知識，そしてパターン４：ロボットがネガティブな意見の対話をおこ

その人がそのときどんな状況にあるかが，意思決なう．

定過程に重要な影響を及ぼすのです．われわれは

4.4 評価項目

こうした意思決定過程の研究のため，あなたの意

評価項目は，2020 年 4 月に政府が 1 回目に出した緊急事

思決定者としてのある要素を知りたいと考えてい態宣言に関する印象の 7 段階での評価（1：良くなかった，ます．つまり，あなたがこの指示を時間をかけて7：良かった）と，その評価の理由（記述式），およびロボよく読んでいるかどうかに興味があるのです．もットの対話の公平性に関する印象の 7 段階での評価（複数し誰もこの指示をお読みになっていないとしたの質問による総合評価）である．緊急事態宣言の印象の 7ら，指示内容を変えることが意思決定に与える影

段階評価は２回実施し，その２回の差を評価に用いる．

響を見たい，というわれわれの試みは効果を持た

ま た， 動 画 に 関す る 簡 単 な質 問と IMC （ Instructionalないからです。そこで，あなたがこの指示をお読

Manipulation Check）[12] を用いた質問を作成し，簡単な質みになったなら，以下の質問には回答せずに（つ問で間違えた回答者と IMC を用いた質問で回答した回答

まり，どの選択肢もクリックせずに）次のページ者のデータは排除することとした．に進んで下さい．よろしくお願いします．
質問 14.5 実験手順

楽しい

本実験では，各被験者はまず 2020 年 4 月に政府が 1 回目に出した緊急事態宣言に関する印象を評価し，その評価さまざまな意見を聞いたり議論したりすることが（1：あてはまらない～5：あてはまる）
質問 2

政治や経済など、社会の出来事や状況に常に関心の理由を回答した．その後，4 パターンの Sota の動画のうを持っているちいずれか１つを観察する．そして，動画に関する簡単な（1：あてはまらない～5：あてはまる）

質問と IMC を用いた質問に回答した．その後，ロボットの公平性の印象をはかる質問[13] と，再び 2020 年 4 月に政質問 3

自分の知識や経験を社会のために生かしたい（1：あてはまらない～5：あてはまる）

府が 1 回目に出した緊急事態宣言に関する印象を評価し，その評価の理由を回答した．
動画に関する簡単な質問と IMC を用いた質問の内容をそれぞれ表 5，6 で，ロボットの公平性の印象をはかる質問© 2022 Information Processing Society of Japan228

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表7

アンケート内容（公平性の印象をはかる質問）

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2022/2/21に示す．この結果に対して一要因分散分析を行った結果，

項目

アンケート本文条 件 間 に 有 意 な 差 が 得 ら れ た （ F(3, 240) = 8.620, p =説明文

動画内のロボットたちの印象として，もっともあ0.000018, η2 = 0.097）．多重比較の結果，パターン４は，てはまるものを選択してください．

他のどのパターンよりも有意に低かった．

1：全くそう思わない

この結果から，ネガティブな対話の様子を観察すること

2：おおよそそう思わない

は，合意形成の様子を観察することや，ポジティブな対話

3：少しそう思わないの様子を観察することより公平でないと感じることが示さ

4：どちらでもないれた．

5：少しそう思う
6：まあまあそう思う
7：強くそう思う
質問 1

ロボットたちの対話は公平であった．（1～7）

質問 2

ロボットたちは偏見を持っていなかった．（1～7）

質問 3

ロボットたちの対話の内容は，この話題の全体像をとらえていた．（1～7）

質問 4

ロボットたちの対話の内容は正確であった．（1～7）

質問 5

図4

ロボットの対話の公平性に関する印象の評価

ロボットたちは，この話題についての事実と意見を切り分けて対話していた．（1～7）

以上のことから，ネガティブな意見に合意形成する様子とネガティブな対話の様子を観察することにおいて，公平

5. 実験結果性に関する有意差が示された．よって，ネガティブな印象を与える際に，合意形成する様子を観察することで，公平緊急事態宣言の印象に関する２回の評価の差（２回目のな印象を保ちつつネガティブな印象を与えることがわかっ評価－１回目の評価）の結果を図 3 に示す．この結果に対た．ただし，ポジティブな意見に合意形成する様子とポジして一要因分散分析を行った結果，条件間に有意な差が得ティブな対話の様子を観察することにおいて，公平性に関られた（F(3, 240) = 6.554, p = 0.00028, η2 = 0.076）．多重比する有意差は示されなかった．

較の結果，パターン１は，パターン２，パターン３に比べて有意に低く，パターン４がパターン 3 より有意に低かった．

6. 考察

この結果から，ネガティブな意見に合意形成する様子を緊急事態宣言に関する印象の実験結果から，ポジティブ観察することは，ポジティブな意見に合意形成する様子やな意見に合意形成する様子とポジティブな対話の様子を観ポジティブな対話の様子を観察することよりネガティブに察することにおいて有意差が示されなかった．また，ネガ感じることが示された．また，ネガティブな対話の様子をティブな意見に合意形成する様子とネガティブな対話の様観察することは，ポジティブな対話の様子を観察すること子を観察することにおいて有意差が示されなかった．このよりネガティブに感じることが示された．

ことから，合意形成を見せるかどうかは印象の変化に対して影響しなかったと考える．
また，ポジティブな意見に合意形成する様子とポジティブな対話の様子を観察することは，どちらもネガティブな意見に合意形成する様子と有意差が示され，特にポジティブな対話の様子を観察することはネガティブな対話の様子を観察することとも有意差が示されており，印象が良くなっている．つまり，ポジティブな印象で対話が終了した場
合はポジティブな印象に，ネガティブな印象で対話が終了した場合はネガティブな印象に引っ張られている．このこ

図3

緊急事態宣言の印象に関する２回の評価の差とから，印象の変化において，観察した対話の最後の印象が影響したと考える．

ロボットの対話の公平性に関する印象の評価結果を図 4© 2022 Information Processing Society of Japan

公平性に関する印象の実験結果から，ネガティブな対話229

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IPSJ Interaction 2022

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2022/2/21の様子を観察することは他のどの条件とも有意差が示され，[10] Anna-Lisa Vollmer, Robin Read, Dries Trippas, Tony

公平でないと感じられた．このことから，対話を公平に感Belpaeme: “Children conform, adults resist: A robot group

じてもらいたい場合にはずっとネガティブな視点から対話

induced peer pressure on normative social conformity,”をするのではなく，ポジティブな意見も混ぜる必要がある

Science Robotics, Vol. 3, Issue 21, 2018[11] Takayuki Kanda, Hiroshi Ishiguro, Tetsuo Ono, Michitaと考える．
以上より，複数台のロボットの対話を用いて，公平でかImai, Ryohei Nakatsu: “Effects of Observation of Robot–

つポジティブな印象を与えたい場合はポジティブな意見にRobot Communication on Human–Robot Communication,”

集結させると良いが，ネガティブな印象を与えたい場合はポジティブな意見からの合意形成をみせることに注意しなければ，公平に感じられないと考えられる．
謝辞

本研究の一部は JST，CREST，JPMJCR18A1，JP19H05691，JP19J01290 の助成を受けたものです．

ディア・情報・コミュニケーション研究，第 1 巻，pp. 27-42，
2016[13] Jesper Strömbäck, Yariv Tsfati, Hajo Boomgaarden, Alyt Damstra,
Elina Lindgren, Rens Vliegenthart, Torun Lindholm: ”News media
trust and its impact on media use: toward a framework for future

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総務省情報通信政策研究所：“平成 3 0 年度 情報通信メディ

research,” Annals of the International Communication Association,アの利用時間と情報行動に関する調査報告書”，2019

vol.44, pp. 139-156, 2020

Satoru Satake, Kotaro Hayashi, Keita Nakatani, Takayuki Kanda:“Field trial of an information-providing robot in a shopping mall,”2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots andSystems (IROS), pp. 1832-1839, 2015

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析”，情報処理学会[5]

インタラクション

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ファジィ シ

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Sakai Kazuki, Higashinaka Ryuichiro, Yoshikawa Yuichiro,Ishiguro Hiroshi,

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2016© 2022 Information Processing Society of Japan230