HAI シンポジウム 2024
Human-Agent Interaction Symposium 2024

G-17

アンドロイドを用いた言語的配慮を行う
音声対話システムとスピーチレベルシフトの効果(2) - ユーザの性格特性の影響
Android-based Spoken Dialogue System for Linguistic Consideration and the Effectof Speech Level Shift (2) Influence of user personality traits
太田泰介 1

宮本友樹 2 片上大輔 1

Taisuke Ota1, Tomoki Miyamoto2, and Daisuke Katagami1
1

東京工芸大学工学部
Faclty of Engineering, Tokyo Polytechnic University
2
電気通信大学大学院情報理工学研究科
2
Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
1

Abstract: In this study, in order to adapt speech to the individual more than conventional methods, we
added a function that considers personality information to the conventional system that changes thepoliteness of speech according to the user's age and the speech level of the dialogue content, and aimed torealize a highly acceptable system. Big Five Personality is used for the personality questionnaire. In thisexperiment, we quantitatively measure the user's personality characteristics and analyze the user's
personality traits collected in the questionnaire to investigate the relationship between personality, speechstyle, and politeness rate of the entire dialogue. The system also determines the politeness rate by age using
regression equations calculated in previous research, and determines the scenario sentences to be used byreferring to the politeness rate by age and the politeness rate of the user's speech. In this experiment, an
android I is used in order to have the user interact in a situation that is similar to a person-to-person
interaction.

１.はじめに

タスク指向型システムと非タスク指向型システム両方の機能を持つ対話システムが一般に広く利用され近年では，対話システムの普及が進んでおり，簡ている．紹介した対話システムでは一般的に一貫し単な対話であれば人間とも変わらないレベルで行うて「デスマス体」と呼ばれる発話である丁寧体か，ことができるようになっている．対話システムには「常体」や「ダ体」の発話である非丁寧体のどちら大きく分けてタスク指向型システムと非タスク指向

かに統一されていることが多い．しかし，人間同士型システムの二種類がある．前者は音楽をかける，の会話では，システムとは違い，一貫して同じ口調

電話をかけるなどタスク達成を目的としており，例を用いてではなく，話し手と聞き手の社会・心理的として Siri[1]が挙げられる．それに対し，後者は対要因などによって丁寧体と非丁寧体を使い分ける

話そのものを目的とした雑談対話システムであり，[4]．例えば，初対面同士の対話では丁寧体を使用し，例としては AI 女子高生りんな[2]が挙げられる．近

友人同士の雑談では非丁寧体を使用することがあげ年では，例に挙げた Siri や ChatGPT[3]に代表される

られる．口調を変えながら会話をすることで，親しみや気遣いを表し，相手とよりよいコミュニケーシ

ェイス」という人間関係を築く際に発生する基本的ョンを図ることができる[5]とされている．また，対な欲求があるとした．そして，フェイスには他者か話システムの研究の目的の一つとして「人間らしさ」

ら認められたいという欲求の「ポジティブフェイス」

があるものの，相槌のような文脈や振る舞いというと，自らの行為を妨げられたくないという欲求の「ネ対 話内 容 そ の もの で は な い 箇所 に 着 目 した 研 究

ガティブフェイス」の二種類があるとした．また，[6][7]であり，口調に着目した研究は少ない．そのた

人間同士の対話ではフェイスを侵害する行動「フェめ，人間同士の会話と同じく人とシステムとの対話

イス侵害行為（Face Threatening Act， FTA）」に配慮

においても対話戦略として口調を変えながら行うこするためにポジティブ・フェイスに配慮した FTA のとで，人間らしい対話システムを実現することを目緩和のポジティブ・ポライトネス・ストラテジー，

指す．

ネガティブ・フェイスに配慮した FTA の緩和方策の

本稿は，木原ら[8]と同じく，文末表現におけるネガティブポライトネス・ストラテジーをとること

発話の丁寧度を表すスピーチレベル[9]を制御するが対処法として挙げられた．[10]ことによって，人間らしい対話システムを実現する

そこで宇佐美ら[11]は前述のポライトネス理論をことを目的とする．実現するためのアプローチとし踏まえた発展として，「総体としての談話それ自体」て，年齢に応じたシステム発話のスピーチレベルををポライトネスを規定する変数の一つに加えて考え制御する対話システムを使用し，対話シチュエーシ

るディスコースポライトネス理論を展開した．また，

ョンやユーザ発話のスピーチレベルに応じて，スピ「ディスコース・ポライトネス」を「一文レベル，

ーチレベルを制御する．本システムのスピーチレベ

1 発話行為レベルではとらえることのできない，よルは，ユーザの年齢を考慮して決定する．また，先り長い談話レベルにおける要素，及び，文レベルの行研究で使用していた，多項式回帰分析による回帰要素も含めた諸要素が，語用論的ポライトネスに果式から算出した丁寧体率を閾値として制御する．ス

たす機能のダイナミクスの総体」として定義した．

ピーチレベルの制御については一時的にスピーチレ

ディスコース・ポライトネスは談話レベルでもとら

ベルを丁寧体から非丁寧体に変更することで，スピえることができ，これまでの一文，一発話行為レベーチレベルシフトにおけるダウンシフト，逆に非丁ルでとらえる語用論的ポライトネスとは別であると

寧体から丁寧体に変更することで，アップシフトをした．

表現している．木原らは年齢に基づくスピーチレベ

宇佐美ら[12]の実験から，スピーチレベルシフト

ルの制御を行っていたが，個人適応を目指して実験（ダウンシフト）が親しみを表す・冗談を言う時，参加者の性格特性を調査する．

相手の「－（マイナス）レベル」の発話に合わせる
時，独り言・自問する発話をするとき，何かを確認したり確認のための質問をする・あるいはそれにこ

２.関連研究たえる時，中途終了型発話の 5 つの条件下で生起す

２．１ ポライトネス理論とスピーチレベ
ルシフト

ることが判明した．
本研究では，ポライトネス理論に基づき，年齢に

日本語には丁寧体（デス・マス体）と普通体（ダ・

応じて人同士の対話で起こるスピーチレベルシフト

デアル体）の 2 種類の文体があり，これを使い分けを行うことによって心理的距離を縮める目的でユーている.そして，大塚ら[10]は一人の話者の丁寧体か

ザの年齢と丁寧体率に従ってスピーチレベルシフト

ら普通体への移行，または逆の行為のことを文体シを行うシステムを使用して実験を行う．

フトとした．

２．２ 対話システムの文章表現

Brown and Levinson のポライトネス理論では「フ文章表現に関する研究の一つとして Kageyama ら2

図 1 対話ロボット制御ミドルウェア[15]［13］の実験ではユーザに対するシステム発話を利用回数に応じて変化させる実験を行っていた．3 日間にわたる実験で，１日目には敬語のみ，2 日目には敬語と普通体をそれぞれ 50%ずつ，3 日目は普通体のみで対話を行うことによって利用者の印象を改善させる手法の検討を行っていた．実験の結果，主観的アンケートの満足度に関する評価の向上が見られた．
東中ら[14]は共感と自己開示によってユーザが感じるシステムへの親近感に対する効果を対話実験に
より明らかにした．テキストベースの対話システムを用いて動物の好き嫌いについて対話する実験を行

図 2 アンドロイド I[16]った結果，ユーザの共感数を増やすことがシステム

対話ロボット制御ミドルウェア（図 1）[15]は対話への親近感とユーザ満足度の向上に重要であること

ロボットコンペティションで用いられているアンドが分かった．親近感とユーザの満足度の向上をする

ロイド I（図 2）[16]を動作させるためのシステムで手法としてシステムは共感を表出するほうが良いこある．対話ロボット制御ミドルウェアは，画像認識とが分かった．

や音声認識，音声合成，口形状生成，首動作・状態

本稿では，ユーザとの対話中にシステム発話のス

姿勢生成，表情生成・動作統合の 6 つのソフトウェ

ピーチレベルをユーザの年齢とスピーチレベルに合アで構成されており，ここに対話制御の実装を行う

わせて変更することによる効果を検証する.また，対ことでアンドロイド I を用いた音声対話システムを話中にスピーチレベルの変更を行うことの印象や適動作させることができる．

切性についても検証する.そして，ユーザの返答に対

本稿では，対話ロボット制御ミドルウェアおよび，

して積極的に共感を行うシナリオ文を用いてシステ

アンドロイド I を使用して音声による対話を行うシムを利用するユーザの受容性，対話継続意欲の向上

ステムの開発を行う．また，本研究は言語的な配慮を目指す．

に焦点を置いているため，アンドロイドの表情操作

２．３ 対話ロボット制御ミドルウェア

やユーザの表情に応じたアンドロイドの動作の実装

3

は行わない．

床の場面で使用される場合，他の尺度や実験課題と併用されることが多いとされ，回答者にとって大き２．４ Big Five Personality

な負担となりうることから開発された．並川らによパーソナリティは個人差を表現するものであり，って作成された短縮版尺度は外向性と情緒不安定性

中でも Big Five は特性論と呼ばれる個人差の表現方

が 5 項目，開放性と調和性が 6 項目，誠実性が 7 項法である．そして，語彙研究によって得られた 5 因目の計 29 項目で構成されている．オリジナル版に比子を総じて Big Five と呼ぶ．

べ項目数が半分未満であるが，分析の結果，短縮版

Big Five の属する特性論は多数の特性（指標）を用の因子構造，信頼性係数及び外在基準との相関係数意することで，各個人の特徴を記述する[17]．また，からはオリジナル版と遜色ない短縮版であることが特性論の特徴として個人の特徴をとらえやすいこと，

確認された．

定量的な測定がしやすい点が挙げられるため本論でBig Five 尺度を使用した研究の一つに塗師ら[20]は特性論の表現方法を使用する．Big Five は 5 つのの研究がある．Big Five の 5 因子と抑うつとの関係因子で構成されており，それぞれ外向性，情緒不安を調査しており，論文中で和田らの尺度の尺度点を定性，開放性，協調性，誠実性となっている．Jung

作成している．尺度点は和田らが作成した項目に対は外向性とは，人間の基本的な態度には内向性と外し肯定項目と否定項目に分類され算出されている．

向性の二つがあり，主観的な体験への指向性を内向本研究では回答者にとって大きな負担となりうる性，客観的経験への指向性を外向性と定義した[17]．

点を踏まえ，事前アンケート，アンドロイドとの対

また，Pollet et al は外向性の高さが社会的ネットワ

話，事後アンケートと全体を通して実験に時間がかークの大きさと関連することを報告している[17]．

かる本実験では，負担軽減として適しているため並情緒不安定性は，悲しみや怒り，不安などのネガテ

川らの開発した Big Five 短縮版尺度を使用することィブ情動と，脅威となる刺激への反応性の個人差をとした．また，尺度点の算出方式は塗師らが作成し反映した次元である．情緒不安定性の傾向が強い者

た尺度点の肯定的項目と否定的項目に基づき算出しは不安や怒り，罪悪感，抑うつを例とする情動を頻ている．

繁に経験し，些細な刺激に対しても脅威と解釈し，

２．５ 先行研究

大げさに反応するとされている．開放性は，物事へ

永井ら[21]は対話相手となる話者の属性を用いたの関心，興味を持つ，空想することに関係する諸特システムの文末表現をする対話システムを提案した．

性を包含する次元，因子とされ，経験への開放性とシステムとテキスト形式で対話を行う実験，ユーザ

表現される．経験への開放性と呼ばれる要因として，に対話ログを提示する印象評価実験，アンドロイド

5 因子モデルの諸尺度間においての解釈の違いがあI を用いた対話を行う実験の結果から，文末表現のる．協調性は Big Five の中で最も歴史が浅く，理論切り替えによって人間らしさが向上する結果は得ら的背景が乏しいなかで，Tobin & Gadke によって 6 つれなかったとしている．そこで木原ら[8]はアンドロの観点から整理されている．知見をまとめると，協イド I を用いて，話者属性を考慮した音声対話シス

調性は対人関係にかかわる感情，認知，行動の体系

テムを開発した．木原らの研究では，実験から取得

的なパターンとしてとらえることができると述べらした対話ログからユーザ発話の丁寧体率と年齢につれている．誠実性はセルフコントロールや責任感，いて多項式回帰分析を行った．多項式回帰分析から

勤勉さ規律正しさ，規則を守る傾向の個人差を表す算出された回帰式を閾値として年齢に応じた丁寧体

構成概念群を反映しているとされている．

率で対話するシステムを開発した．算出した回帰式

並川ら[18]は和田ら[19]が開発した 60 項目の短縮は以下に示す．

版となる尺度を作成した．Big Five 尺度は研究や臨

4

④

②

③

①

⑤

⑥

図 3 システム概要図⚫

の制御を行う対話システムの概要図を図 3 に示す．

文末表現条件𝑦 = −0.0003𝑥 2 + 0.0203𝑥 + 0.3895

 (1)

使用するシステムの動作の流れを以下に示す.

① 音声認識システムが取得したユーザ発話文
式中の x はユーザの年齢，y はユーザ発話の丁寧を文字起こしし，送信する．
② 事前にシナリオとして作成した返答候補群

体率であり，ユーザの年齢が影響してユーザの丁寧からユーザの発話に応じたシステム側の返体率が変化することを示している．

答を決定する．

ユーザの年齢に応じてシステムの丁寧体率を変更するシステムを用いた実験の結果スピーチレベルシ③ ターン数に基づいた返答文ファイルの選択

フトの制御によって人間らしさが向上するの仮説はを行い，返答文ファイルの中から分岐の判断

立証できなかった．

をする．以上の処理を行い，返答文のスピー

そこで，本稿では，アンドロイド I を用いて話者チレベルを決定する．

属性を考慮した音声対話システムを使用する．そし④ 事前に入力した年齢をもとに 2.5 節で示したて，実験前にユーザの性格情報を収集することで先回帰式を使用し，算出した丁寧体率とユーザ

行研究よりさらに個人適応した対話のできるアンド発話の丁寧体率からスピーチレベルを決定

ロイドを目指す．

する．
⑤ 年齢，ユーザ発話のスピーチレベルに基づいたスピーチレベル決定処理に従い，選択され３.ユーザの性格特性に応じたスピ

た返答文を送信する．
⑥ 認識システム（画像認識，音声認識）から得ーチレベルシフトによる親和性の高

た認識情報を動作生成ミドルウェアへ送信
する．

い対話システムの開発（1）式に従い，設定している年齢をもとに算出し３．１ システム概要た閾値をユーザ丁寧体率が上回った場合は，システ

本研究に使用するシステムはシナリオベースの対

ム発話のスピーチレベルを丁寧体とし，逆に下回っ

話システムであり，実験で使用したスピーチレベル

た場合には非丁寧体での発話を行う.ここでユーザ

5

発話の丁寧体率については，ユーザが丁寧体を使用

体率を用いた実験

した回数をユーザの発話回数で割って算出し，ユー

４．１ 実験概要

ザが発話を行う度に再度計算を行う.

表 1 発話の文章体と特徴

ユーザの発話は形態素解析ソフトウェアのMeCab[22]を用いて，ユーザの発話文の分かち書き

発話文体

特徴
「ですね。」，「ですを行う.そして，分かち書きを行った発話に対してス
ピーチレベルを判断する．

丁寧体

３．２ システムの会話か？」のような「デス・マス」体での発話．

本システムの返答文のスピーチレベルは，丁寧体，
非丁寧体，混在の三種類となっている．システム発「だよ」，「～ってあ話の特徴を表 1 に示す．本研究で使用する対話シス

非丁寧体る？」のような状態

テムはユーザ発話の丁寧体率とユーザの年齢を用いでの発話．

てリアルタイムに丁寧体率の計算を行う．そこで算丁寧体から非丁寧出された丁寧体率に基づいたスピーチレベルシフト

体，非丁寧体から丁を行うが，先述とは別に特定のターン数でスピーチ

寧体への移り変わり

レベルシフトを行う．また，スピーチレベルシフト

混在を行う場面では急なスピーチレベルの変化に対するのタイミングに行う．二文以上で構成

違和感や不自然さを軽減するために丁寧体と非丁寧し，丁寧体と非丁寧体で発話する文を一文ずつ含んだ混在発話を行う．

体の両方を使用した

３．３ システムの発話内容

発話．

対話システムライブコンペティション 3[23]に掲載されていた「対話システムにおけるシナリオ作成

本実験の目的は，Big Five に基づいた，従来手法の秘訣について」の動画を参考に新しく作成

より個人の特徴考慮した対話をする対話システムをしたシナリオを使用する．

実現することである．そこで，本実験では先行研究

先行研究で使用されていたシナリオ（以降旧シナ

で木原らが開発したユーザの年齢に応じた丁寧体率

リオと表現する）では，対話終了まで対話内容が旅の閾値をもとにスピーチレベルシフトを行うシステ

行に関する話題と終了の挨拶となっていた．旧シナ

ムを使用する．そして，実験の評価は，実験前後にリオに対し，新しく作成したシナリオでは旅行に関行うアンケートによって主観的に行う．また，実験する発話が 9 ターン，実験を行う日本科学未来館の前に行うアンケートで実験参加者の性格情報を収集

展示に関する内容が 4 ターンとその他挨拶や事後アすることによって個人の性格的特徴と話し方の傾向

ンケートの案内をする発話内容に変更した．

との関係性を調査する．尚，本実験は東京工芸大学

また，アンドロイド I が発話するシナリオ文にはの研究倫理委員会の承認を得て実施された（承認番

あらかじめキーワードが設定されている．指定した

号：倫 2023-20）．

キーワードを含む発話文をシステムが受け取るとそ

４．２ 実験設定

れに対応した別の発話文の発話を行う仕様になって

本実験は，12 月 15 日，16 日，17 日の三日間，いる．

日本科学未来館にて対面形式で実験を行った．実験
参加者は，対象をシステムと対話が可能な小学 4 年生以上とし，日本科学未来館の来場者を対象に募集

４.ユーザの年齢から算出した丁寧

した．また，実験については，被験者間実験とし，

6

表 2 実験の対話シチュエーション

スピーチレベルシフトを行う文末制御条件のみと対

年齢 20~30 代を想定話する．システムの評価はアンケートによって事前システム

事後それぞれを主観的に行う．そして，スピーチレ

して開発された対話ロボット

ベルの制御とユーザの性格による話し方の関係を調査する．実験の流れを以下に示す．

1.

事前アンケート

2.

実験を行う際の注意事項の説明

3.

システムとの対話

4.

事後アンケート

ユーザ（あなた）と初対面

システムの関係
場所・時間

自宅，暇な時間

話題

旅行
話し相手となる対話

まず，実験参加者にはシステムとの対話を行う前

ロボットは，コミュにアンドロイド I との対話経験とアンドロイドの外

ニケーション用のシ見に対する印象，性格特性に関する事前アンケート

ステムである．ユーに回答してもらう．ここで，対話する際のシチュエ

ザは旅行が好きで，ーション（表 2）を示し，シチュエーションについてある日同じように旅理解できているかの確認も行う．事前アンケートの背景

行に興味があるとい回答後には実験を行う中でアンドロイドとの対話にう設定がされているついての注意点を説明する．ここでは，マイクがユ

対話ロボットを見つーザの発話を受け取れない，対話の破綻が起きる可け，共通の趣味が設

能性を排除することを目的として教示を行う．実験

定されているロボッを行う際の注意事項を説明した後にアンドロイドとトに興味本位で話しの対話を行う． 本実験では先行研究で使用したシナてみることにした．

リオの内容をもとに作成したシナリオ（3.3 で紹介）を使用する．対話開始時には事前アンケートから取得したユーザの年齢をシステム実行時にコンソールに入力することで対話を開始する．また，システムとの対話は 15 ターンとする．実験でアンドロイド Iとの対話を行っている様子を図 4 に示す．そして，対話終了後には事後アンケートに回答してもらう．

４．３ 仮説図 4

アンドロイド I との対話の様子

仮説は Big Five パーソナリティハンドブックに記載されていた，5 因子それぞれの特性に基づいて作成した．3 つの仮説を以下に記す．



仮説 3：情緒不安定性または調和性が高い人
は文末表現の追従を行う

仮説 1：開放性が高い人は開放性が低い人に仮説 1 は事前アンケートの Q1 と事後アンケート

比べてスピーチレベルシフトによって対話の Q2 を比較し，Q1 においては，7 段階のリッカー

継続意欲が高まる．

ト尺度の 5 以上を回答した実験参加者を対話継続意

仮説 2：システム発話の丁寧体率の高さと外欲のある実験参加者として検証する．仮説 2 は実験向性が低い（内向性が高い）人の受容性に参加者のうち外向性の値が上位 25％の者と下位は相関がある

25％の者を高群と低群として事前アンケートの Q3，
Q4，Q5 と事後アンケートの Q6，Q7，Q8 を比較し，

7

表 3 （4 因子）性格特性アンケート項目
因子項目

情緒不安定性

外向性

開放性

調和性

不安になりやすい

話し好き

独創的

温和な

心配性

陽気

多才の

寛大な

弱気になる

外向的

進歩的

親切な

緊張しやすい社交的

頭の回転の速い

短期

憂鬱な

無口な

興味の広い

怒りっぽい

好奇心が強い自己中心的アンケート項目検証する．
仮説 3 は事後アンケートの Q9，
Q10，Q11，Q12 における情緒不安定性，調和性それぞれの文末
表現追従者（11 名）と非追従者（70 名）を比較する
ことにより検証する．

＜仮説 2（4.3 節）の検証項目＞



４．４ 事前・事後アンケート

4.3 に記述した仮説に基づいて作成した事前・事後
アンケートについては以下に示す．事前・事後アン
ケートは Microsoft forms から行う．事前アンケートの項目は以下の 5 項目と性格特性に関する 21 項目である．
＜初対面かどうかの確認＞＜仮説 3（4.3 節）の検証項目＞



Q1：アンドロイド I と対話したことはありますか？



＜仮説 1（4.3 節）の検証項目＞



Q2：アンドロイド I は共感的である＜仮説 2（4.3 節）の検証項目＞







Q3：アンドロイド I の外見に対して違和感がある
Q4：アンドロイド I の外見に対して嫌悪感がある
Q5：アンドロイド I の外見に対して親密さを感じない

Q1：アンドロイド I とまた対話したい
Q2：アンドロイド I は共感的であった＜対話破綻の確認項目＞



Q3：アンドロイド I との対話は成立していた＜対話システムの印象確認項目＞



Q9：対話中にアンドロイド I の言葉遣い（敬語から友達口調への変化等）に変化があった
Q10：対話中アンドロイド I の発話は敬語と友達口調が混ざっていた
Q11：対話中にアンドロイド I の言葉遣いの変化に合わせて自分の言葉遣いを決めた
Q12：対話中にアンドロイド I に対して気を遣って話をした
実験の感想等自由記述

事前事後アンケートは以下の 7 段階のリッカー
ト尺度で回答してもらった．

＜性格特性に関する項目＞
本論では仮説や分析に用いないこと，実験参加者の負担を軽減するため，Big Five の因子の一つである誠実性についてのアンケート項目を設けていない．
本実験で使用した 4 つの因子のアンケート項目は表3 に示す．事後アンケートは以下の項目である．
＜仮説 1（4.3 節）の検証項目＞



Q6：対話中アンドロイド I の外見に違和感があった
Q7：対話中アンドロイド I の外見及び発話に嫌悪感があったQ8：対話中アンドロイド I の外見および発話に親密さを感じなかったQ4：アンドロイド I との対話は楽しかった
Q5：アンドロイド I は親しみやすかった
8

・1： 全く当てはまらない
・2： 当てはまらない・3： あまり当てはまらない・4： どちらともいえない
・5： やや当てはまる
・6： 当てはまる
・7： とても当てはまる

４．５ 実験結果
本実験の参加者は 10 歳から 60 歳（平均年齢：30.6
歳）までの 81 名（男性：36 名，女性：45 名）に文
末制御を行う対話システムを使用して対話を行ってもらった.
仮説 1 については事後のアンケート項目 Q1「アンドロイド I とまた対話したい」について実験参加者のうち，開放性が上位 25%（25 以上），下位 25％（19以下）をそれぞれ高群，低群とし，「F-検定：2 標本を使った分散の検定」を行ったところ，有意差（p<0.05）は見られなかったため，「マン＝ホイット
ニーの U 検定」を行ったところこちらも有意差（p<0.05）は見られなかった．また，「アンドロイド
I は共感的である」の項目については事前アンケート
Q1，事後アンケート Q2 を比較し，差を求め，先述と同じく開放性の値と「F-検定：2 標本を使った分散の検定」を行ったところ，有意差（p<0.05）は見られなかったため，「マン＝ホイットニーの U 検定」を行ったところこちらも有意差（p<0.05）は見られなかった．どちらのアンケートについても有意差は認められなかった.従って仮説 1 は立証されなかった.
仮説 2 については外向性について高群（23 以上）と低群（18 以下）の実験参加者の事前アンケート Q3，
Q4，Q5 と事後アンケートの Q6，Q7，Q8 の回答を比較し，事前事後の差と外向性の相関を求める．3 つのアンケートの結果は図 5 に示す．分析の結果，「ア
ンドロイド I に対して違和感がある」の項目では相関係数 0.33 と弱い正の相関がみられた．従って外向性が低い人においてシステムの丁寧体率の高さとア
ンドロイド I に対する違和感の強さには弱い正の相関があるといえる．次に「アンドロイド I に対して嫌悪感がある」の項目では相関係数-0.46 と負の相関がみられた．従って，外向性が低い人においてシス
テムの丁寧体率の高さとアンドロイド I に対する嫌悪感の強さには負の相関があるといえる．最後に「アンドロイド I に対して親密さを感じない」の項目では相関係数 0.003 とシステムの丁寧体率との間にはほとんど相関がなかった．
仮説 3 については実験参加者の対話ログを確認し，システムの文末表現に対して追従を行った者と非追従者の情緒不安定性，調和性それぞれを比較し，「F検定：2 標本を使った分散の検定」を行った．検定の結果，どちらも(p>0.05)であったため，「マン＝ホイ
ットニーの U 検定」を行ったところともに(p>0.05)となり，情緒不安定性が高い人が文末表現の追従を行うとはいえなかった．また，調和性が高い人も文末表現の追従を行うとはいえなかった．

５.考察

ことで丁寧体率が高くとなる結果になった可能性がある．
追従者に限定し，事後アンケートの項目「Q11：対
話中にアンドロイド I の言葉遣いの変化に合わせて自分の言葉遣いを決めた」，「Q12：対話中にアンドロ
イド I に対して気を遣って話をした」
を確認すると，
Q11，Q12 それぞれ 5 以上の点数をつけた参加者は 8人，6 人であった（11 人中）．また，Q11，Q12 ともに 5 以上の参加者は 4 人であった．アンケート結果
から，アンドロイド I に対して気を使って文末表現の追従を行う参加者が多い可能性がある．しかし，母数が少ないため，一概に文末表現の追従をユーザが行うことが良いか悪いかと決めることはできない
ことから，今後も母数を増やして測定する必要があ
る．

５．２ 対話後アンケート
Q3，Q4，Q5 のアンケート結果は図 6 に示す．
「ア
ンドロイド I との対話は成立していた」では平均値
4.46 となったものの，分布を確認すると 5（やや当てはまる），6（かなり当てはまる）の回答が全体から見て多いことが分かった．これは，実験の最中に聞き返しの発話を複数回行う，ユーザの話している
最中にアンドロイドが次の発話に移ることが原因である可能性がある．例としてユーザの声が小さい，
アンドロイド I が自身の発話をマイクで受け取ることで聞き返しの発話を行っていることが動画や実験室での検証から確認された．解決案として，声量，
発話の仕方の注意は事前の教示で行っていたが，音声合成ソフトのユーザ発話待機時間やマイクの変更が必要な可能性がある．
「Q3.アンドロイド I との対話は成立していた」では 5（やや当てはまる）以上の実験参加者が 59.2%と半数以上の実験参加者が対話は成立していたと回答
7
6
5
4
3
2
1

５．１ 事前・事後アンケート

事前

図 5
比較

9

*p<0.05

*

共
感
的
で
あ
る

「アンドロイド I に対して嫌悪感がある」の項目
ではアンケートの事前事後で嫌悪感の低下がみられた．また，内向性の高い人においては丁寧体率の高さと嫌悪感の高さに負の相関がみられた．これは内向性が高い人ほど一人を好む，静かで外向性の高い
人に比べ刺激の少ない環境を好むとされる特徴が関
係し，アンドロイド I に対して距離を保とうとした

事後

違
和
感
が
あ
る

嫌
悪
感
が
あ
る

親
密
さ
を
感
じ
な
い

仮説 1，仮説 2 の質問項目における事前事後

ほうが高くなった参加者が多い結果となった可能性がある．

６.おわりに本研究は，木原らの研究に続き，年齢に基づく文末表現の制御を行うシステムを使用し，Big Five に基づいたアンケートによって性格情報を調査することでユーザ個人に適応した発話を行うシステムの実現を目指した．個人適応の手法として，話し方と Big
Five Personality に基づいた性格の関係性を調査した．
人同士の会話で発生する一時的な文末表現の切り替え（スピーチレベルシフト）を年齢に基づいた閾
値とユーザ発話の丁寧体率によって行う対話システ
ムを使用し実験を行った．
実験の結果，仮説 2 のアンケート項目「Q：アンドロイド I の外見に対して嫌悪感がある」において，仮説立証となり，スピーチレベルシフトによって内向性が高くなるほどアンドロイド I の丁寧体率が高
いほうがアンドロイド I に対する嫌悪感が低減する
ことが示された．
今後は従来手法よりもユーザそれぞれに個人適応させるために，本実験から分かった性格による特徴と，返答内容をユーザそれぞれに対応できる改良を行う．

図 6 Q3,Q4,Q5 の平均と分散

謝辞

図 7 4 因子の平均と分布

アンドロイド I をお貸しいただいた人間機械共生
社会を目指した対話知能システム学（対話知能学），
実験の場所，機会を提供していただきました日本科
学未来館の皆様，心よりお礼申し上げます．本研究は研究費補助金（課題番号：22H04869）の助成を受けました．記して感謝申し上げます．

していた．
「Q4.アンドロイド I との対話は楽しかっ
た」では 5（やや当てはまる）以上の回答が 50 件と61.7%の実験参加者に対話が楽しいと感じてもらう
ことができた．

５．３ 性格特性アンケート
図 7 に本実験で収集した四因子の分布を示す．Big
Five のアンケート結果は一般的に正規分布になるとされているため本実験から得られたグラフは調和性を除いて正規分布に近づいているため実験参加者の性質は偏ったものでないといえる．

参考文献[１] Siri: ”https://www.apple.com/jp/siri/”（閲覧日：2024 年/
1/12）[２] りんな: ”https://www.rinna.jp/”（閲覧日：2024 年/1/12）

５．４ 先行研究との比較[３] ChatGPT: ”https://openai.com/chatgpt”（閲覧日：2024 年

図 5 で共感的であるの項目が先行研究と比べ有意差は見られなかったものの事後の平均値のほうが高い結果となった．これは，本実験参加者の調和性の分布が右に傾いていることと関係がある可能性がある．調和性が高い人は協力的，他者に対して肯定的な見方をする傾向にあるとされているため，対話継続意欲を示すアンケートの結果は事前に比べ事後の[４] 窪田富男: 敬語教育の基本問題（上）, 国立国語研究/1/12）
所, pp. 1-132, (1990)[５] 酒井智美: スピーチレベルシフトに関する研究―親しい先輩・後輩の会話をもとに―, 東京女子大学言語文化研究, pp. 36-50, (2015)[６] 井上昂治, ラーラーディベッシュ, 山本賢太, 中村静,
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10

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う対話システムの提案, 東京工芸大学大学院修士論

第 90 回言語・音声理解と対話処理研究会（第 11 回

文, (2022)

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