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

訪問客との共有注意の創出による接客ロボットの社会的プレゼンスの強化岩﨑雅矢†1 小川晃輔†2 山崎晶子†3 山崎敬一†4
宮﨑悠二†4 河村竜幸 中西英之†2
概要：実際の店舗で接客を行うロボットは，日常的な場面で人と共存する形で使われており，接客ロボットに関する様々な研究が行われている．しかし，ロボットは社会的プレゼンスが低いために人から無視されやすく，ロボットの接客行動や販売戦略がうまく機能しない場面が多いという問題がある．本論文では，訪問客との共有注意を創出する
ことで，接客ロボットの社会的プレゼンスを向上させることを目的とする．そこで，ロボットが訪問客の視線方向を解釈できることを表現することで，ロボットの社会的プレゼンスが向上するかどうかを実店舗で調査した．その結果，ロボットが訪問客の視線方向を認識していることを表現することや，訪問客の視線方向が変化したときにロボットが発言することによって，長時間ロボットを見る組が増加することが分かった．これらより，訪問客とロボットの間で共有注意を創出できたため，接客ロボットの社会的プレゼンスが向上したと考えられる．本論文の最も大きな貢献は，ロボットと人との間で共有注意を創出することで，ロボットの社会的プレゼンスが強化されることを，実世界の環境での実験で検証したことである．

1. はじめに実際の店舗において，訪問客の接客を行うロボットが多の間で共有注意を創出することで，接客ロボットの社会的プレゼンスを強化する． a

くの場所で利用されており，様々な研究がされている．し2. 関連研究かし，ロボットは人間と比較して「他人との社会的な相互

2.1 サービスロボット

作用が感じられる程度」である社会的プレゼンスが低いた

サービスロボットとは，ロボットの中でも産業用ロボッ

め，人々に無視されることが多く，商品紹介を行うようなト以外のサービス産業で使用されるロボットであり，サーロボットの発言を聞き入れてもらうことが必須となる接客

ビスロボットの研究としては，博物館でのガイドロボット

ロボットでは特に，その接客行動や販売戦略が活かされて[5][6][7][8][9]，教育現場で使用されるロボット[10][11]，ホ

いない場面がまだまだ多いのが現状である．

テルや空港での接客を行うロボット[12][13][14]について

過去の研究により，ロボットの社会的プレゼンスを強化の研究が存在する．

する方法として，相手の状態を理解していることを表出す

店舗における接客ロボットの研究としては，ショッピン

ることが有効であるとされている[1]．また，相手と同空間

グモールでロボットを販売員として使用し，クーポンを提にある物体に作用することによって自分と空間を共有して供して売上を伸ばすという研究が存在する[15]．しかし，こいる印象を与えることが，社会的プレゼンスの強化に効果の研究では，ロボットが訪問客に直接商品の紹介を行って的であるとする研究も存在する[2]．そこで，本実験では，いない．そこで本研究では，接客ロボット，特に商品紹介

接客ロボットが訪問客との共有注意を創出することによっを行う接客ロボットが実際の店舗で直接商品を説明する際て，接客ロボットの社会的プレゼンスを向上させることをに有効な行動について調査する．

目的とする．

2.2 共有注意(共同注意)

人間の視線情報は，非言語情報の中でも特に意図や感情

共同注意とは，「他者が注意を向けている対象と同じ対を伝える表現機能があるとされており[3]，実際にロボット

象に注意を向けること」であり，両者が注意の対象に対すが人間の視線情報から意図を推測して協調行動を起こす研

る関心を共有しながら同じ対象に注意を払うことで実現す

究も存在する[4]．今回の実験では，ロボットの言動，特にる[16][17]．共同注意は重要な社会的スキルであると考えら

発言内容と発言のタイミングを訪問客の視線情報に応じてれており，ロボットのモデリングに適している[18][19][20]．

変化させる．これによって訪問客に，接客ロボットと空間

そのため，人とロボットの共同注意については多くの研究を共有しているという印象や，接客ロボットが訪問客の視が行われており，人間とロボットの共同注意は，ロボット

線情報を理解している印象を与え，接客ロボットと訪問客を有能に見せつつ，他者を惹きつけるのに効果的であるこ†1 大阪大学大学院 基礎工学研究科†2 大阪大学大学院 工学研究科†3 東京工科大学 メディア学部†4 埼玉大学大学院 人文社会科学研究科© 2022 Information Processing Society of Japan31

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2022/2/21とが示されている[21][22][23]．しかし，実際のフィールド
環境での実験はほとんど行われていない．そこで本研究で前回の発言は，実際の店舗においても同様の効果が得られるかどうかを検討した．
2.3 社会的プレゼンス

非共有注意条件

弱共有注意条件

社会的プレゼンスとは，「他人と社会的な相互作用が感強共有注意条件じられる程度」である．
「他者と一緒にいるという感覚」[24]と表現されることもあり，人間とロボットのインタラクシ

訪問客のョンにとって非常に重要な指標である．社会的プレゼンス
は，楽しさ[25]，満足感[26]，信頼感[27]を増加させ，結果変化として，ユーザーを説得する能力や，ロボットと対話する
意欲を向上させることが分かっている[28][29][30]．社会的プレゼンスを強化するためには，共同注意[31]や相手の行NoNo 15 秒動に対する反応[1]の利用が効果的であることがわかってNo

経過注意を創出する際の，ロボットの発言内容やタイミングがインタラクションにどのような影響を与えるかを調査した．

No

15 秒
経過

Yes

Yes

Yes

3. 実験デザイン
実際の店舗で実験を行い，訪問客とロボットの間で共有

15 秒
経過

いる．

3.1 仮説

Yes

視線方向が

訪問客の

訪問客の

訪問客の

視線方向と

視線方向と

視線方向と

内容が

内容が

内容が

不一致の発言一致した発言一致した発言そこで，以下の 2 つの仮説を設定した．
仮説 1：ロボットが訪問客の視線方向に関連する発言を行うことで，ロボットの社会的プレゼンスが向上する．
次の発言

仮説 2：訪問客の視線が変化したタイミングで，ロボット
が訪問客の視線方向に関連する発言を行うことで，ロボットの社会的プレゼンスが向上する．

図 1

各条件におけるロボットの行動遷移図

3.2 条件
仮説を検証するために，以下の条件を設定した．図 1 に制した．各条件でのロボットの発言内容を表 1，表 2 に示

各条件における行動の遷移を示す．

す．ロボットの発話は日本語のみで，発話の順番はあらか

非共有注意条件：訪問客とロボットの間で共有注意が成立

じめ決められている．また，強共有注意条件では，訪問客しないように，ロボットが訪問客の視線方向に関連しないの視線方向が変化するタイミングに合わせてロボットが発発言を行う条件である．具体的な動きとしては，ロボット言を行うため，訪問客の視線方向の変化があることが前提

は 15 秒間隔で，訪問客が見ている棚の反対側の棚にあるとなる．そこで，強共有注意条件と弱共有注意条件の両条

商品を，正面を向きながら説明した．

件で，訪問客の視線方向に関連した発言として，2 回目に弱共有注意条件：訪問客とロボットの間で共有注意を創出「背後の棚にもスパイスを置いてるよ」「背後の棚にある七するために，ロボットが訪問客の視線方向に関連した発言

味が名物だよ」，5 回目に「背後の棚には店の奥にも商品がを行い，ロボットが訪問客の視線方向を把握していることあるよ」「背後にあるのが人気商品だよ」といった，訪問客を示す条件である．ロボットが具体的な動きは，ロボットが視線方向を変化させるように誘導するセリフを用いた．

は「非共有注意条件」と同じ間隔で，訪問客と同じ方向に

3.3 実験環境

頭を向けながら訪問客が見ている棚の商品の説明を行った

図 2 は，フィールド実験の様子を示したものである．フ

強共有注意条件：基本的には，ロボットの発言内容や発言

ィールド実験は，京都の商店街にある七味専門店「ぢんと間隔は「弱共有注意条件」と同じである．しかし，訪問客ら」で行った．この実験は，大阪大学大学院工学研究科人がある棚から別の棚へと視線方向を変えた場合にのみ，ロを対象とした研究倫理委員会の承認を得て行ったものであ

ボットは訪問客が見ている棚の商品説明を即座に行うことる．

で，ロボットが訪問客の視線方向を理解していることをより明確に示すように図った．
ロボットの発話量は，どの条件でも同じになるように統© 2022 Information Processing Society of Japan

図 3 は，店内を上から見た図である．店内には図 3 のよ
うに左右に商品棚が設置されている．今回の実験では，記録のために，3 台の不鮮明カメラと 1 台の鮮明カメラを設

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表 1

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使用発言一覧（非共有注意条件）

訪問客が

訪問客が

メイン棚を見ている場合

サブ棚を見ている場合

七味 ソ フ ト ク リ ー ム は 美

七味ソフトクリームは美

味しいよ

味しいよ

スパ イ ス を 種 類 豊 富 に 置

七味が名物でおすすめな

いてるよ

んだよ

カレ ー 粉 が 特 に お す す め

山椒がピリッとして刺激

なんだよ

的だよ

シナ モ ン は 珈 琲 や 紅 茶 と柚子胡椒はお肉と相性抜

相性抜群

群

から し や わ さ び も お す す

ゆず七味もとても美味し

めだよ.

いよ

胡麻 は こ だ わ り の 素 材 を一味は絶妙な配合で絶品使っているよ

だよ

表 2

図 2
カレー粉

実際の店舗における実験の様図
スパイス

七味

柚子胡椒

山椒
実験者

使用発言一覧（弱/強 共有注意条件）

訪問客が

訪問客が

メイン棚を見ている場合

サブ棚を見ている場合

その 棚 に あ る 七 味 は 美 味

その棚にはスパイスを置

しいよ

いてるよ

背後 の 棚 に も ス パ イ ス を背後の棚にある七味が名

置いてるよ

物だよ

今見 て る の は 柚 子 胡 椒 だ

今 見 た カ レ ー 粉 が 特に およすすめ

その 棚 の 山 椒 が と て も 人

その近くの胡椒もとても

気だよ

美味しいよ

背後 の 棚 は 店 の 奥 に も 商

背 後 に あ る の が 人 気商 品

品があるよ

だよ

今見 て る 一 味 は 絶 品 な ん

今 見 て る シ ナ モ ン は珈 琲

トローラであるスマートフォンを用いてロボットを操作し

だよ

と相性抜群

た．

試食サンプル

メイン棚
入口

ロボット
サブ棚

不鮮明カメラ

鮮明カメラ

会話用カメラ図 3

実験環境

4. 結果と考察置した．鮮明カメラは，ロボットの側面に焦点を当てており，同意が得られた場合のみ録画を行った．また，実験中に実験者が店内を観察できるように，ロボットの後ろに実験者とビデオ通話でつながっているタブレットを設置した．
また，今回の実験では，接客ロボットとして，大きさが適切であり，安全性も高い点から人型ロボットの Pepper を使用した．Pepper の制御方法についてだが，Wizard of OZ 法を用いた．実験者は店内が見える位置に立ち，ビデオ通話と肉眼の両方を用いて店内の状況を観察し，リモートコン© 2022 Information Processing Society of Japan

実験は 2020 年に 6 日間行い，95 組の訪問客が店を訪れた．
これまでの研究から，訪問客がロボットと視線を合わせる時間が長いほどロボットの社会的プレゼンスが高いとされている[32][33]点に着目し，ロボットの社会的プレゼンスの高さを評価する指標として，訪問客がロボットを見るという行為を使用した．
しかし，訪問客がロボットを見たとしても，それが一瞬である場合は十分に高い社会的プレゼンスを示していると

33

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[組]

25
20

ロボットを見たロボットを見た

最長時間が

最長時間が

1.0 秒未満の組

1.0 秒以上の組

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ロボットを見なかった組ロボットを一瞬だけ見た組ロボットを長時間見た組*p<.05, **p<.01

15

0

5

10

15

30

25

[組]

非共有注意条件

10

*

5
0

20

弱共有注意条件
1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0
ロボットを見ていた最長時間

0

図 4

[s]

**
*

強共有注意条件

訪問客がロボットを見ていた最長時間
図 5

ロボットに対する各視線行動を行った訪問組数は言えない．なぜなら，一瞬しかロボットを見ていない訪問客は，ロボットの突然の発言に驚き，声の出所を確認す(( )):動作や視線の向きなどの注記．

るためにロボットを見たと考えられるからである．図 4 は，(h)

:笑いを伴った発話を示す．

ロボットを見ていた最長時間と訪問客組数の関係を示した*略語として以下を用いる．

ものである．ロボットを見ていた最長時間は，同一の訪問

SR：ロボット，Cx：訪問客（番号），SC：店員，

客組内でロボットと最も近い位置にいる訪問客を対象とし

S：サブ棚て計測を行ったものである．この結果から，ロボットを見*訪問客の視線方向は以下のように表現する．

た最長時間が 1.0 秒前後に境界があると考え，訪問客を「ロto R：ロボットへの視線，to S：サブ棚への視線，

ボットを見なかった組」「ロボットを一瞬だけ見た組（ロボto F：試食サンプルへの視線ットを見た最長時間が 1.0 秒未満の組）」「ロボットを長時

まず，強共有注意条件のトランスクリプトを 1 つ分析す

間見た組（ロボットを見た最長時間が 1.0 秒以上の組）」のる．トランスクリプト 1 は，1 人の訪問客（C1）が入店し3 つのカテゴリーに分類し，それぞれのカテゴリーで評価たときのものである．

した．

店員による挨拶の後，まず訪問客は七味のあるメイン棚

フィッシャーの正確検定の結果，これら 3 条件の間にはを見た(1-2 行目)．その間にロボットが七味を紹介する発言

有意差があることが分かった（p < 0.05）．そこで，さらにを行うと，訪問客はすかさずロボットに目を向け，驚きな

多重比較を行ったところ，図 5 に示すように，ロボットをがら，ロボットを認識したことを示す発言を行った(3-5 行

長時間見た組において，非共有注意条件と弱共有注意条件

目)．その後，訪問客がメイン棚を見ながら歩いている時に，の間，弱共有注意条件と強共有注意条件の間（p＜0.05），非ロボットは「背後の棚には…」という発言を行った．この共有注意条件と強共有注意条件の間（p＜0.01）で，有意差発言を受けて訪問客はロボットに視線を向け，その後自身があった．

の背後にあったサブ棚を見た(11-13 行目)．ロボットが 「今以下では，エスノメソドロジー・会話分析の観点から，見たカレー粉が特におすすめ」と発言すると，訪問客はサ

人間とロボットのインタラクションを詳細に分析する．会

ブ棚を見始めた(14-15 行目)．そして，訪問客はロボットを話分析は，人間のインタラクションのシークエンス（継起）

見ながら，「カレー粉？」と質問の発言をして，ロボットのの構造を分析している[34][35]．Goodwin は，言語的行為に発言した商品が特定できていないことを示しつつ，ロボッ

加えて，視線の向きや指差し行為といった身体的行為と物トに向かって歩いた(16-17 行目)．その後ロボットが試食を質的世界・環境の両方が人間の相互作用の資源であること促す発言をすると，訪問客の視線は，ロボットから試食サを明らかにした[36]．以下では，4 つのトランスクリプト（録ンプル，再びロボットへと遷移し，ロボットが「こちらで画データの文字起こし）を分析する． 人間とロボットのイ

試食できます」と言うと，訪問客は再びロボットを見た（17-ンタラクションの書き起こしは以下の規則に従って行った．

20 行目）．

(0.0):0.1 秒単位で数えた沈黙の長さを示す．

(.):ごく短い沈黙を示す．

棚について言及している．ロボットの発言内容は訪問客の[:2 人以上の発話や行動の重なりが始まる点を示す．

注意方向と一致しており，この発言によってロボットと訪=:発話と発話が途切れなく連続していることを示す．

問客の共有注意が創出されている．また，訪問客がロボッ：:音の引き伸ばしを示す．コロンの数は引き伸ばしのトの「七味」に関する発言を聞き，それに返答した後，ロ相対的な長さを示す．

ボットは訪問客の背後に存在するサブ棚に言及した．ロボ© 2022 Information Processing Society of Japan

この事例では，ロボットが訪問客の視線方向に存在する

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01 SC： いらっしゃいませ01 SR：その棚にある七味は美味しい[よ02 C1：((メイン棚を見る))

02 C2：

03 SR：その棚にある七味[は美味しいよ=03[((to R))

04 C1：
05[((to R))：((メイン棚へ視線を戻す))

04

(2.0)

05 C3：((S付近のポスターを指さして見る))：=びっくりした((6-10行目は省略))

06 C2：((S付近のポスターを見る))

11 C1：へ：：((メイン棚を見ながら歩く))07

12 SR：背後の棚 [にもスパイスを置いて[るよ08 C2：[((メイン棚に体を向ける))[((to R))

09 C3：[((メイン棚に体を向ける))

13 C1：[((to S))=

14 SR：=今見た[カレー粉が特におすすめ
15 C1：(8.0)

10 SR：背後の棚にもスパイスを置いてるよ[((Sの前に立つ))

トランスクリプト 2

16 C1：カレー粉？ ((to R))

弱共有注意条件で応対した組

17 SR：試食してみませんか？
18 C1：((to R,その後体を捻りto F,その後to R))

01 C4：((メイン棚を見ている))

19 SR：こちらで試食でき[ます02[((to F))

20 C1：
トランスクリプト 1

強共有注意条件で応対した組ットが自身の指す方向へと訪問客を誘導する発言を行うと，訪問客は特定の商品（例えば「カレー粉」）を探そうとし，ロボットから試食提案を受けた際には，体を試食サンプルに向けてロボットの提案に反応を示した．ここから，訪問
客がロボットへ志向した状態において，ロボットの発言には訪問客の関与を維持する働きがあり，訪問客の志向や視線方向を変化させるためには，ロボットが発言するタイミングが重要であることが分かる．このように，ロボットの発言タイミングは，ロボットと訪問客の間で共有注意を創出する要因の一つである．

(12.0)

03 C4：((入口の方へ体を向ける))
04 SR：その棚の七味は美味しいよ
05

(1.6)

06 C4：ドキッとしちゃった
07 SC：huhuh 急に(.)急 [に
08 C4：[喋るんでね(h)09 SC：はい(h)10 C4：((サブ棚に目を通し,メイン棚へ戻る))
11 SR：背後の棚にもスパイスを置いてるよ12 C4：((メイン棚を見渡し,１つの商品を手に取り店員に手渡す))
13 SR：今見てるのは柚子胡椒だよ
トランスクリプト 3

弱共有注意条件で応対した組

以下では，弱共有注意条件に該当する 2 つのトランスク
リプト（トランスクリプト 2 とトランスクリプト 3）を取介をしているときに，C2 はロボットを見ているが，すぐにり扱う． トランスクリプト 2 では，2 人の訪問客（C2,C3）

メイン棚に視線を向けた(1-3 行目)．

が登場し．トランスクリプト 3 では，1 人の訪問客（C4）が登場する．
トランスクリプト 2 では，ロボットが「美味しいよ」とトランスクリプト 3 では，ロボットがサブ棚に言及した
後，C4 は商品を見続け，最終的に 1 つの商品を選んだ(1112 行目)．ロボットが「今見ているのは柚子胡椒だよ」(13

言っている間，C2 は一瞬ロボットを見るが，すぐに C3 と行目)と言ったときには，C4 はすでに会計を済ませており，ともにメイン棚を 2 秒間見続けた（1-4 行目）．C3 はロボッ

買い物自体が終了しているため，「柚子胡椒」という別の商トが 10 行目で言及するサブ棚の付近の壁に貼られたポス品には興味を示さなかったと考えられる．

ターを指し示し，C2 と C3 は，8 秒間ポスターを見た後，弱共有注意条件では，トランスクリプト 2，トランスク

同時にメイン棚に体を向けた（5-9 行目）．ロボットが「背リプト 3 ともに，ロボットの発言が，特にタイミングにお後の棚にもスパイスを置いてるよ」（10 行目）と発言していて訪問客の志向対象と一致せず，ロボットと訪問客の間も，2 人は背後のサブ棚に体を向けなかった．

で共有注意を創出することができなかった．

トランスクリプト 2 とトランスクリプト 3 では，ロボッ

トランスクリプト 1 で示した例では，トランスクリプトトの発言に先立って，2 組ともサブ棚の方向を見ていた（ト2，トランスクリプト 3 の例と比較して，ロボットの発言内

ランスクリプト 2 の 5-6 行目，トランスクリプト 3 の 10 行

容が，訪問客の志向対象と合っていることが分かる．ここ目）．ロボットが「背後の棚」と発言したとき，どちらの訪から，ロボットが訪問客の視線方向に関連した内容の発言

問客も後ろを見たり振り返ったりしなかった．トランスクを行うことで，ロボットが訪問客の状態を理解しているこ

リプト 2 では，ロボットがメイン棚の商品である七味の紹とを表出しつつ，ロボットと訪問客の間で共有注意が創出© 2022 Information Processing Society of Japan35

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2022/2/21(4/4)

弱共有注意条件

視線方向を強共有注意条件*p<.05
0

0.2

0.4

0.6

0.8

(14/15)

1.0

ロボット
を長時間

*

見た組
図 6

視線方向を棚間で変化させた組の割合

ロボットの言動によらず変化させた組

視線方向を

(3/9)

変化させた組(10/11)(7/13)

視線方向をロボットの「背後の棚」発言によって変化させた組(25/31)

され，それによって社会的プレゼンスが向上したと考えら

訪問客

れる．以上のことは過去の文献からも支持できる[1][31]．

(15/30)(4/4)(8/12)

これは非共有注意条件と弱共有注意条件の間でもよく見らロボットのれた現象であり，両条件に生じた差の大きな原因となって「背後の棚」発言をいる．また，これは仮説 1 を支持するものである．

(11/16)

次に，訪問客が視線方向を変えるタイミングでのロボットの発言の効果を調べるために，弱共有注意条件と強共有

視線方向を変化

注意条件で視線方向を変化させた組を抽出して事後分析をさせなかった組行った．フィッシャーの正確検定の結果，図 6 に示すよう(8/17)

受けたが視線方向を変化させなかった組

(4/8)
(3/4)
ロボットの

に， 2 つの条件の間には有意差があることが分かった（p「背後の棚」発言を＜0.05）．したがって，訪問客の視線方向が変わるタイミン

受けずに退店した組(4/9)

グでのロボットの発言は，社会的プレゼンスを向上させると考えられる．これは仮説 2 を支持するものである．

図 7

弱/強 共有注意条件における訪問客の行動

今回の実験では，訪問客の視線方向が変化するタイミン（四角枠内：訪問客の行動，四角枠上の括弧：強共有注意

グに合わせてロボットが発言を行うため，訪問客の視線方条件における（ロボットを長時間見た組数／該当組数），

向の変化があることが前提となる．そこで，強共有注意条

四角枠下の括弧：弱共有注意条件における（ロボットを長件と弱共有注意条件の両方で「背後の棚」という，訪問客

時間見た組数／該当組数））

が視線方向を変化させるように誘導するセリフを用いて，訪問客の視線方向の変化を促している．従って，強共有注

ロボットのモーター音を聞きロボットの方を見たが，ロボ意条件と弱共有注意条件において視線方向が変化した組は，ットは動かず，これ以降訪問客はロボットを見ることはな「背後の棚」というセリフによって視線方向が変化した組

かった．

と，
「背後の棚」というセリフに関係なく視線方向が変化した組の 2 種類に分類することができる．

ロボットが「背後の棚にもスパイスを置いてるよ」と発言すると，メイン棚の前に立っていた C5 は，体を回転さ

図 7 は，強共有注意条件と弱共有注意条件で上記のよう

せ背後にあるサブ棚を見た(6-12 行目)．ここでは，訪問客な特徴を示した組数を示したものである．これらの結果かがロボットの発言によって店内の別の香辛料に注意を向け

ら，「背後の棚」というセリフに応じて視線を変えた組は，るよう暗に誘導されており，実際にそのように反応してい強共有注意条件，弱共有注意条件ともに高確率でロボットることが示されている．このことは C5 が 11 行目の発話のを 1.0 秒以上見ていることがわかる．この結果を受け，強直後にロボットへの目線を向けた後，体を回転させてロボ共有注意条件の別の事例(トランスクリプト 4)を検証した．

ットの言及した方向を見ている点にも表れている．さらにトランスクリプト 4 では，2 人の訪問客(C5,C6)が一緒に買

この直後，C5 は「へ：：：」(13 行目)と感心したことを示

い物をしている．

している．一連のやりとりの中で，この位置で感心を示し

この事例では，ロボットが七味に関する発言を行うと 2たことから，この感心が単に商品のラインナップや棚を眺人の訪問客が反応を示した（1-4 行目）．その後，ロボットめた反応ではなく，ロボットの言及に対する反応であるとの「背後の棚にはスパイスを置いてるよ」という発言によ考えられる．

り，訪問客は体をロボットに向けた後，サブ棚を見た（6-以上のように，ロボットの発言に誘導されるかたちで訪

12 行目）．そして，ロボットがサブ棚に置いてある商品で問客が振り返った理由のひとつとして，この文章構造の特あるカレー粉に言及すると，C5 と C6 は協力してカレー粉

性が挙げられる．06 行目のロボットの発言は，人間とロボを探し，C5 が発見した（14-18 行目）．この後，C5 と C6 はットのインタラクションにおける，背後の棚を見るように© 2022 Information Processing Society of Japan36

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スクリプト 4 では，ロボットの発話段階の比較的早い段階
01 SR：その棚にある七味は美味しいよで訪問客がロボットに興味を示した．他方で，弱共有注意

02 C5：[huh huh

条件で応対を行ったトランスクリプト 2 では，訪問客はロ

03 C6：[huh huh

ボットを見たものの，すぐに自分の行動に集中してしまい，

04 C5：ありがと：

訪問客がロボットを見る時間が非常に短く，ロボットにほ05

とんど興味を示さなかった．

(6.0)

06 SR：背後の棚に[もスパイスを置いてるよ

このことからも，訪問客とロボットの間で共有注意を創07 C5：[((to R))

出するためには，ロボットの発言のタイミングが鍵となる

08 C6：[((to R))と考えられる．

09 C5：[huh huh

5. 制限事項

10 C6：[huh huh
11 C5：かわいらしいな(.)あんた((to R))

今回の実験では，訪問客の各組の人数は分析に考慮しな

12 C5：((体を回転させto S))

かった．1 人で来店した組と複数人で来店した組とでは，

13 C5：へ:[::インタラクションに違いがある可能性がある．そこで，各14 SR：

条件における単独訪問組数と複数訪問組数について，カイ[そこのカレー粉が特に[おすすめ[((体を捻りto S))

15 C6：

二乗検定を行った．その結果，いずれの条件においても有16 C6：どこにカレー粉があんの？

意差がないことが分かった．

17

6. 結論

(6.0)

18 C5：ああここや!
19((C5とC6はロボットのモーター音に反応したが，その後は反応を示さなかった))
トランスクリプト 4

強共有注意条件で応対した組との「提案」に当たる．従って，訪問客の次の行動にはこの「提案」に対する「承諾」か「拒否」が生起することが期待される[37]．この期待が生まれることにより，ロボットの提案に対する優先的な反応，つまり振り向きが発生したと考えられるのである．
もうひとつの理由は発言のタイミングである．トランス
クリプト 4 では，C5 と C6 が共にロボットの発言に反応していたにもかかわらず，ロボットが自分の向きと一致した

本研究では，訪問客とロボットの間で共有注意を創出することで，接客ロボットの社会的プレゼンスを強化できるかどうかを検討するために，実際の店舗でロボットを使用
して訪問客とコミュニケーションをとる実験を行った．その結果，ロボットが訪問客の視線方向について発言することで，ロボットを長時間見ていた組数が増えることが分かった．また，訪問客の視線方向が変化したタイミングで，その視線方向についてロボットが発言すると，長時間ロボットを見た組数が増えることが分かった．したがって本論
文の最も大きな貢献は，ロボットの発言内容とタイミング
を訪問客の行動と一致させることによる，人－ロボット間の共有注意の創出が，ロボットの社会的プレゼンスを強化することを，実世界の環境での実験で検証したことである．

言動をしなくなると，訪問客はロボットへの興味を失ってしまった（19 行目）．2 つのトランスクリプト（トランスク
リプト 1 とトランスクリプト 4 の 1-18 行目）に示すような，訪問客がロボットを見ながら，あるいはロボットが提案する行動をしながら，ロボットへの志向を維持している
場合では，訪問客はロボットに反応を示し共有注意の創出に成功している傾向がある．
また，図 7 に示した事後分析から，「背後の棚」というセ謝辞

門店ぢんとらの皆様には実験場所の提供および実験における多大な協力を頂きました．心より厚くお礼申し上げます．

参考文献
[1]

強共有注意条件と弱共有注意条件の差がどこにあるかを考[2]

向きとロボットの発言が指示する棚の方向との一致/不一
致の要因よりも，ロボットの発言のタイミングが視線移動[3]のタイミングと一致しているかどうかが差の要因になると[4]考えられる．
強共有注意条件で応対したトランスクリプト 1 とトラン

© 2022 Information Processing Society of Japan科 研 費 JP19H00605 ， JP19K21718 ，らの支援を受けた．本研究を遂行するにあたり，京七味専

リフに関係なく視線を変える組と他の組を比較することで，察することができる．こうした事例では，訪問客の視線のJSPS

JP18KK0053， JP20H01585 および人工知能研究振興財団かM. Iwasaki, J. Zhou, M. Ikeda, Y. Onishi, T. Kawamura, and H.
Nakanishi, “That Robot Stared Back at Me!”: Demonstrating
Perceptual Ability Is Key to Successful Human–Robot
Interactions,” Frontiers in Robotics and AI, vol.6, pp.85, (2019).
B. E. Mennecke, J. L. Triplett, L. M. Hassall, and Z. J. Conde,“Embodied Social Presence Theory,” 2010 43rd HawaiiInternational Conference on System Sciences, pp.1-10, (2010).
A. Kendon, “Some Functions of Gaze-Direction in Social
Interaction,” Acta Psychologica, vol.26, pp.22-63, (1967).
K. Sakita, K. Ogawara, S. Murakami, K. Kawamura, and K.
Ikeuchi. “Flexible cooperation between human and robot byinterpreting human intention from gaze information,” In37情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

Proceedings of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent
Robots and Systems, vol.1, pp.846-851, (2004).
[5] A. Yamazaki, K. Yamazaki, Y. Kuno, M. Burdelski, M.
Kawashima, and H. Kuzuoka, “Precision Timing in Human-Robot
Interaction: Coordination of Head Movement and Utterance.” In
Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in
Computing Systems (CHI '08), pp.131-140, (2008).
[6] K. Yamazaki, A. Ymazaki, M. Okada, Y. Kuno, Y. Kobayashi, Y.
Hoshi, K. Pitsch, P. Luff, D. vom Lehn, and C. Heath, “Revealing
gaugian: engaging visitors in robot guide’s explanation in art
museum,” In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human
Factors in Computing Systems (CHI '09), pp.1437-1446, (2009).
[7] M. Bennewitz, F. Faber, D. Joho, M. Schreiber, S. Behnke,“Towards a Humanoid Museum Guide Robot that Interacts with
Multiple Persons,” 5th IEEE-RAS International Conference on
Humanoid Robots, pp.418-423, (2005).
[8] R. Gehle, K. Pitsch, and S. Wrede, “Signaling Trouble In RobotTo-Group Interaction. Emerging Visitor Dynamics With A
Museum Guide Robot,” In Proceedings of the second
international conference on Human-agent interaction (HAI '14),
pp.361-368, (2014).
[9] Y. Kuno, K. Sadazuka, M. Kawashima, K. Yamazaki, A.
Yamazaki, and H. Kuzuoka, “Museum guide robot based on
sociological interaction analysis,” In Proceedings of the SIGCHI
Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '07),
pp. 1191-1194, (2007).
[10] F. Tanaka, K. Isshiki, F. Takahashi, M. Uekusa, R. Sei, and K.
Hayashi, “Pepper learns together with children: Development ofan educational application. Humanoid Robots (Humanoids),” 2015
IEEE-RAS 15th International Conference on Humanoid Robots(Humanoids), pp.270-275, (2015).
[11] M. Saerbeck, T. Schut, C. Bartneck, and M. D. Janse, “Expressive
robots in education: Varying the degree of social supportive
behavior of a robotic tutor.” In Proceedings of the SIGCHI
Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '10),
pp.1613-1622, (2010).
[12] J. Nakanishi, I. Kuramoto, J. Baba, O. Kohei, Y. Yoshikawa, and
H. Ishiguro, “Can a Humanoid Robot Engage in HeartwarmingInteraction Service at a Hotel?,” In Proceedings of the 6thInternational Conference on Human-Agent Interaction (HAI '18),
pp.45-53, (2018).
[13] M. Heerink, B. Krose, V. Evers, and B. Wielinga, “Influence ofsocial presence on acceptance of an assistive social robot andscreen agent by elderly users,” Advanced Robotics, vol.23, no.14,
pp.1909-1923, (2009).
[14] S. Kim, J. Kim, F. Badu-Baiden, M. Giroux, Y. Choi, “Preference
for robot service or human service in hotels? Impacts of the
COVID-19 pandemic,” International Journal of Hospitality
Management, vol.93, (2021).
[15] M. Shiomi, K. Shinozawa, Y. Nakagawa, T. Miyashita, T.
Sakamoto, T. Terakubo, H. Ishiguro, and N. Hagita,“Recommendation effects of a social robot for advertisement-use
context in a shopping mall,” International Journal of Social
Robotics, vol.5, pp.251-262, (2013).
[16] E. Crais, D. D. Douglas, and C. C. Campbell, “The intersection of
the development of gestures and intentionality,” Journal of
Speech, Language, and Hearing Research, vol.43, no.3, pp.678694, (2004).
[17] R. Bakeman, and L. B. Adamson, “Coordinating attention topeople and objects in mother‐infant and peer‐infant interaction,”Child Development, vol.55, no.4, pp.1278-1289, (1984).
[18] E. A. Jones and E. G. Carr, “Joint attention in children with
autism:Theory and intervention,” Focus on autism and otherdevelopmentaldisabilities, vol.19, no.1, pp.13-26, (2004).
[19] P. Mundy and M. Crowson, “Joint attention and early social
communication: Implications for research on intervention with
autism,” Journal of Autism and Developmental disorders, vol.27,
pp.653-676, (1997).
[20] R. L. Koegel and W. D. Frea, “Treatment of social behavior in
autismthrough the modification of pivotal social skills,” Journal ofApplied Behavior Analysis, vol.26, no.3, pp. 369–377, (1993).
[21] C. Huang and A. L. Thomaz, “Joint Attention in Human-Robot
Interaction,” In AAAI Fall Symposium: Dialog with Robots,(2010).

© 2022 Information Processing Society of Japan

INT22004
2022/2/21[22] C. L. Sidner, C. Lee, C. Kidd, N. Lesh and C. Rich, "Explorations
in engagement for humans and robots", Artificial Intelligence,
vol.166, no.1-2, pp.104-164, (2005).
[23] T. Yonezawa, H. Yamazoe, A. Utsumi, and S. Abe, “Gazecommunicative behavior of stuffed-toy robot with joint attention
and eye contact based on ambient gaze-tracking”, In Proceedingsof the 9th international conference on Multimodal interfaces(ICMI '07), pp.140-145, (2007).
[24] F. Biocca, J. Burgoon, C. Harms, and M. Stoner, “Criteria andscope conditions for a theory and measure of social presence,”
Paper presented at the Fourth International Workshop on
Presence, (2001).
[25] M. Heerink, B. Krose, V. Evers, and B. Wielinga, “Influence ofsocial presence on acceptance of an assistive social robot andscreen agent by elderly users,” Advanced Robotics, vol.23, no.14,
pp.1909-1923, (2009).
[26] J. Richardson and K. Swan, “Examing social presence in online
courses in relation to students’ perceived learning andsatisfaction,”, Journal of Asynchronous Learning Networks, vol.7,
pp.68-88, (2003).
[27] D. H. Spencer, “A field study of use of synchronous computermediated communication in asynchronous learning networks,”
Rutgers The State University of New Jersey-Newark, (2002).
[28] I. Leite, C. Martinho, A. Pereira, and A. Paiva, “As time goes by:Long-term evaluation of social presence in robotic companions,”
RO-MAN 2009 - The 18th IEEE International Symposium on
Robot and Human Interactive Communication, pp.669-674,(2009).
[29] M. Heerink, B. Krose, V. Evers, and B. Wielinga, “Influence ofsocial presence on acceptance of an assistive social robot andscreen agent by elderly users,” Advanced Robotics, vol.23, no.14,
pp.1909-1923, (2009).
[30] S. Kiesler and J. N. Cummings, “What do we know aboutproximityand distance in work groups? A legacy of research,”
Distributed Work, pp.57-81, (2002).
[31] A. Pereira, C. Oertel, L. Fermoselle, J. Mendelson, and J.
Gustafson, “Responsive joint attention in human-robot
interaction,” 2019 IEEE/RSJ International Conference onIntelligent Robots and Systems (IROS), pp.1080-1087, (2019).
[32] M. Iwasaki, M. Ikeda, T. Kawamura, and H. Nakanishi. “StateTransition Modeling of Human–Robot Interaction for Easy
Crowdsourced Robot Control,” Sensors, vol.20, no.22, (2020).
[33] M. Iwasaki, J. Zhou, M. Ikeda, Y. Onishi, T. Kawamura, and H.
Nakanishi, “Acting as if Being Aware of Visitors' Attention
Strengthens a Robotic Salesperson's Social Presence,” In
Proceedings of the 7th International Conference on Human-AgentInteraction (HAI '19), pp.19-27, (2019).
[34] H. Sacks, E. A. Schegloff, and G. Jefferson, “A Simplest
Systematics for the Organization of Turn-Taking forConversation,” Language, vol.50, no.4, pp.696-735, (1974).
[35] H. Garfinkel, “Studies in Ethnomethodology,” Englewood Cliffs,
N.J.: Prentice-Hall, (1967).
[36] C. Goodwin “Co-operative action,” Cambridge University Press,(2018).
[37] E. Schegloff, “Sequence Organization in Interaction: A Primer inConversation Analysis,” Cambridge University Press, (2007)．

38