Gamagori-Mikan Robot：ソーシャルメディエータとしての多人数会話の場の生成について
福井 隆†

遠藤 高史†

吉池 佑太†

デシルバ ラビンドラ†

岡田 美智男†家族の中で新たに生まれた幼児には，人と人の社会的関係をとりもったり，その関係自体を変容させるような「ソーシャルメディエータ」としての役割がある．本研究では，地域ブランド再生プ
ロジェクトの一環として「Gamagori-Mikan Robot」を地域の人たちや観光に訪れる人たちの関係をとりもつソーシャルメディエータとして構築している．ロボット同士が構成する多人数会話の場に基づき，対象に地元地域の情報を提供することをねらいとしたもので，本稿ではそのコンセプトおよびシステム概要，今後の展望について述べる．

Gamagori-Mikan Robot: Social Mediator Embedded
Multi-Party Conversation
TAKASHI FUKUI† TAKASHI ENDO† YUTA YOSHIIKE† P. RAVINDRA DE SILVA † MICHIO OKADA†
Newly born infants in the family have a role as "social mediator" that change or mediate social relations. In
this study, we propose the “Gamagori-Mkan Robot” as a social mediator to mediate relationship between local
residents and visitors as a part of project to regenerate local brand. It aims to provide targeted information to
the local community based on multiple-party conversation. In this paper, In this paper, we propose a concept
and future direction of Robotic platform of “Gamagori-Mikan Robot”.

1.

はじめに筆者らの大学のある豊橋市に隣接する蒲郡市は，蒲郡みかんの産地であると同時に，海辺の観光地であり，4 つの温泉地に旅館，ホテルなどが点在している．こうした背景から，地域ブランド再生プロジェクトの一環として，地域資源である蒲郡みかんのブランド力向上と旅館やホテル，蒲郡市の公共施設での利用を兼ねて蒲郡みかんをモティーフとするコミュニケーションロボットとして「Gamagori-Mikan Robot（以下，みかんロボット）」を開発している（図 1）．

図1 みかんロボット

祭りの開催場所や時間などの情報が入手できるかもし

こうした公共施設において，みかんロボットはどのれない．興味がある情報なら「え、それはどういうこような役割を果たすことができるだろうか．例えば，と？」「詳しく教えて」とみかんロボットに話しかけ，ホテルや旅館のロビーで複数のみかんロボットが雑談会話の場に参加してみても良いかもしれない．このよをしている．旅行先で，このような姿を見かけたら，うに，みかんロボットは多人数会話の場を通して，観興味を持って様子を窺うだろう．まず聞き耳を立てて，光地の情報提供を行うことや，多様な地域から集まる会話の内容を聞いてみる．そこで，「今日お祭りがあ観光客同士のつながりを引き出すソーシャルメディエ

るらしいよ」「そうなんだ，どこで？」といった会話ータとして機能し得るのではないかと考えられる．

を耳にすると，今日お祭りがあるといったイベント情

本稿では，このみかんロボットにおける人と人のつ報を入手することができる．さらに聞き耳を立てると，ながりを引き出すソーシャルメディエータとしての関係性やインターフェースデザインについて述べる．また，多人数会話の場を維持するための会話連鎖を組織† 豊橋技術科学大学 情報・知能工学系
Department of Computer Science and Engineering,
Toyohashi University of Technology化する手法について述べる．

情報処理学会 インタラクション 2011

2.

関連研究

日常場面で，私たちがコミュニケーションを行うとき，多人数によるものが多い．そのため，多人数会話に参与するロボット 1)やエージェント 2)に関する研究がある．これらの研究では，1 つのロボットやエージ
ェントが複数のユーザと関わることに焦点が当てられている．一方で，複数のロボットやエージェントに関する研究は，マルチエージェントシステムなどに焦点が置かれているものが多く，ロボット同士がインタラ図2 システムの構成

クションする場に人が参与するといった研究はほとんーク」という 2 つの性質について説明している 5)．雑どなされていない．
対話システムの研究においても，従来の知識ベースにおける対話システムは限定した対象領域でしか会話で き ず，コミュ ニ ケー ショ ン を う まく と れ ない．
Eliza3)に代表されるキーワード駆動の対話システムにおいても，発話の中に現れたキーワードを用いて，対応するテンプレートを用いて回答するため，新たな情報を提供することができないという課題があった．

3.

コンセプト

3.1

ソーシャルメディエータ

他者と関わるコミュニケーションやインタラクションにおいては，話しかけ難い，どのように関わっていいか分からないなどのような障壁が少なからず存在する．そういった障壁を乗り越える方法としては，周囲の人が手本を見せるような足場作りや，障壁そのものを低くすることが考えられる．例えば，母親と子どもの間にある「絵本」は，その関係を媒介し，障壁を下げる媒介物の役割を果たしている．この媒介物の概念を拡張し，人と人とのコミュニケーションや社会的な関係を媒介するソーシャルメディエータとしてのロボットを考えることができる 4)．
ここでは，みかんロボットを「絵本」に代わるソーシャルメディエータとして捉えるだけでなく，多人数会話の場そのものをソーシャルメディエータと捉える．

談などの日常的なコミュニケーションでは，会話の内容よりもむしろ会話のやりとり自体が目的となるようなことが多い．情報をいかにして相手に伝えるかということではなく，お互いの興味や注意を共有し合うことによって社会的なつながりを維持することがその目的のように思われる．雑談のような自己目的的な会話に主眼を置くことでお互いの関係を際立たせ，ソーシャルメディエータとしての多人数会話の場を作りやすくする．
3.3

緩やかな共同性会話における重要な要素として「話し手」と「聞き手」の存在が挙げられる．「話し手」は「聞き手」の存在によって支えられる．相槌や表情などの「聞き手」の反応があることによって，｢話し手｣ははじめてその役割を果たすことができる．｢話し手｣と「聞き手」はお互いを支えあうことによって「場」を共有し，お互いの関係を確かめ合う．そのため，どちらかが返答をやめてしまうと会話が成り立たなくなり，この関係性は崩れてしまう．しかし，ロボット同士が「話し手」や「聞き手」となっていれば会話の秩序を保つことができる．会話参与者は会話の「場」を維持する必要がなく，会話への応答責任を持たないため，会話への参加を強要されることがない．そのため，参与したい時にだけ参与できるような自由度が存在する．このような自由度を「緩やかな共同性」と呼んでいる 6)．

人がラジオやテレビの前に集まってくるように，多人システム構成と振る舞い

数会話の場に誰ともなく集まってくる．多人数会話の4.

場や話題を共有することでお互いのつながりを引き出

みかんロボットは，組み込み用ミニ PC（fit-PC2），すことを狙う．
3.2

会話のつながり

コミュニケーションには情報伝達的な側面だけでなく，お互いの「つながり」を指向するという場面がある．社会学者の Tannen は男女間の会話スタイルの違いに着目し，情報の交換に重きを置いた「レポート・トーク」と心的なつながりを重視する「ラポート・ト

SH2 マイコン，サーボモータ，距離センサ，フルカ
ラーLED，無線 LAN，マイク，スピーカで構成される（図 2）．モータ制御，センサデータ取得，LED 制
御はマイコンを通して行っている．外装は，生き物らしい柔らかい動きを狙い，ウレタンゲル素材で製作した．

Gamagori-Mikan Robot：ソーシャルメディエータとしての多人数会話の場の生成について振る舞いとしては，人のいる方向を向く，前後に移動する，うなずきや否定など志向性を伴った動作を行うことができる．柔らかい外装を利用してかわいらしい動きを行うこ と で， 人の 関 心 を 引き 出 す ． 無 線
LAN を利用して Web 上から取得した情報を会話として展開することで，情報提供を行うことができる．音声を認識するための音声認識エンジンとして旭化成のVORERO を搭載しており，人が話しかけた発話をもとに後に説明する手法を用いて発話を生成し，会話を行う．発話内容を音声化する音声合成エンジンとして

図3 発話が持つ 2 つの機能

は ATR-Promotions の Wizard Voice を用いている．
みかんロボットに対する関わり方としては，ラジオを聴くような感覚で複数のみかんロボットが会話している場に聞き耳を立て，話している内容から情報を得ること．また，話しかけて情報を引き出したり，雑談に参加することなどが考えられる．

5.

会話連鎖を組織化する手法

私たちは会話の場において，発話内容や発話態度といった様々な情報を用いて会話連鎖を相互構成的に組織化している．ここでは，表層的な「発話態度（モダリティ）の結束性」と「話題の結束性」に着目し，会

表1 Forward Looking Function
Statement

情報の提示

PositiveOpinion

肯定的な態度表明

NegativeOpinion

否定的な態度表明

RequestInformation

情報の要求

RequestClarify

詳しい説明の要求

RequestComment

コメントの要求

ConversationOpen

会話を開始する提案

ConversationClose

会話を終了させる提案

話連鎖を生成する．
5.1

モダリティの結束性

表2 Backward Looking Function

発話を行うとき，その発話は直前の発話と何らかの意図や関係があるはずである．直前の発話と無関係な

Accept

同意発話を行うと，会話のつながりを断ち切ったこととなReject

反意り，聞き手に違和感を与える．モダリティとは，発話

DisplayUnderstanding

理解に対する話し手の判断や心的態度の情報であり，発話

DisplayNotUnderstanding

不理解間の意図や関係はこのモダリティに表れる．例えば

Hold

保留

「面白いよね」といった同意を求めるモダリティに対

YesAnswer

肯定

しては「うん、面白いね」や「そうかなあ」というよ

NoAnswer

否定

うな同意もしくは反意するモダリティで返答しやすい．
このように，各発話断片に付加されるモダリティの結束性を保持，調整することで，表層的な会話連鎖が組織化される．

5.2

話題の結束性一般的な会話においては，ある共通の話題を中心に話が展開していく．話し手は現在の話題を保つように発話間の意図や関係については，DAMSL7) を参考話を進めることが多く，話題が移行する際においても，に し た ． ひと つ の 発 話 や 行 為 は ， Forward Looking

話の流れに沿って自然に移行する．話題が保たれないFunction（FLF）と Backward Looking Function（BLF）の二つの機能を持つ（図 3）．FLF は会話に対して発話の意図を表示するようなモダリティをまとめたもの

場合，話のつながりが打ち切られてしまうため，聞き手は違和感を覚える．話題の結束性を保つことで，話の流れが自然となる．

であり，BLF 先行する発話をグラウンディングする

話題の結束性を保つ方法としては様々なものがある

ようなモダリティをまとめたものである．本システム

が，本手法では話題の表層的な部分のみを扱えるセンにおいて利用するモダリティの例を表 1，表 2 に示す．

タリング理論 8)を用いる．センタリング理論では，発話中の名詞句を話題としての中心性が高いものと低いものに分ける．中心性の高さは，

情報処理学会 インタラクション 2011

1)

ゼロ代名詞

2)

「は」が使われた名詞句

3)「が」が使われた名詞句4)「に」が使われた名詞句

5)「を」が使われた名詞句の順に高いものとする．直前の発話において中心性の高い名詞句を話題の焦点とする．話題の焦点が結束性を保つような情報を選択することで表層的な会話連鎖が組織化される．発話文中から名詞句を得る方法としては，形態素解析*を用いている．
図4 提案手法による会話例

話題となる情報は Web 上の情報を用いることで，話題に多様性を持たせることができ，対象領域を絞る

謝辞

みかんロボットの共同開発をすすめる蒲郡商ことなく常に新しい情報を提供することができる．話

工会議所の皆様に厚く感謝を申し上げます．また，本題の情報は RSS を利用して Web 上の情報を取得する．

研究の一部は，科研費補助金(基盤研究(B) 21300083)

5.3

発話の生成例によって行われています．ここに感謝の意を表します．

話題の結束性とモダリティの結束性によって選択された情報をもとに発話を生成する．実際に手法に従って生成した会話例を図 4 に示す．RSS から得られた情報は発話としては長く，そのままでは発話に向かないため，情報を短いフレーズに分解して用いる．発話は FLF と BLF をともに含んだ形で生成する．発話行
為タグは分類上，FLF と BLF に分けているが，FLFは要求に対する情報の提供といった BLF としての意
味を含み，BLF は応答とともに次の会話を促すといった FLF としての意味を含むため，単体でも両方の意味をもって機能する場合がある．

6.

まとめ

本稿では，地域ブランド再生プロジェクトの一環として蒲郡みかん型のコミュニケーションロボットを提案した．コミュニケーションにおける障壁を下げることにより，人と人をつなぐソーシャルメディエータとしての多人数会話の場を形成することができる．また，それを実現するためのシステムの実装や多人数会話を維持するための会話連鎖の組織化の手法について述べた．
今後は，自律的に発話を行うために内部状態に基づいたモダリティ選択アルゴリズムやターンテイキングの仕組みを実装する．また，ソーシャルメディエータとしての有効性を調査していくとともにその可能性を探りたい．

* 形態素解析は MeCab（http://mecab.sourceforge.net/）を用いて行う．

参考文献1) 松坂要佐, 東條剛史, 小林哲則: グループ会話に参与する対話ロボットの構築, 電子情報通信学会論文誌 D-II , Vol. J84-D-II, No. 6, pp. 898908(2001).
2) 中野有紀子: 会話エージェントによる多人数会
話の実現を目指して－複数人ユーザの動作デー
タの収集と分析－, The 24th Annual Conference of
the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2J1OS6-5 (2010).
3) Weizenbaum J.: ELIZA – A Computer Program for
the Study of Natural Language Communication
between Man and Machine, Communication of theACM, Vol. 9, No. 1, pp. 36-45 (1966).
4) 岡田美智男: もっと近くに！－ロボットをより身近な存在とするために, ヒューマンインターフェース学会誌, Vol. 10, No2, pp. 87-92 (2008).
5) Tannen D.: You Just Don’t Understand: Women andMen In Conversation, New York:Quill, (2001).
6) 小嶋宏幸 , 岡田美智男 : Mawari:多人数会話の「緩やかさ」を利用したソーシャルインターフ
ェース, ヒューマンインターフェースシンポジ
ウム 2009 論文集, pp. 601-604 (2009).
7) Allen J., Core M.: “Draft of DAMSL: Dialogue
MarkupinSeveral.
Layers”,<
http://www.cs.rochester.edu/research/speech/damsl/R
RevisedManua/>.
8) Grosz B., Joshi A., Weistein S.: Centering: aframework for modeling the local coherence ofdiscourse, Computational linguistics, Vol. 20, No. 2,pp. 203-226 (1995).