Sensitive Agent: シミュレーションのための人間エージェント間インタラクションの設計
志水 信哉†, 中西 英之††

京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻

訓練を行うのに有益なマルチユーザマルチエージェントシミュレーションにとって，ユーザとエージェントが自然にインタラクションできることは必要不可欠である．従来のエージェントは既に豊かな非言語コミュニケーションスキルを有しているが，社会的インタラクションのシミュレーションに必要な感受性に欠ける．我々は準言語，注視動作，ジェスチャーを知覚するインタフェースを設計した．これによって，災害シミュレーシ
ョン時にユーザの説得力を認知する Sensitive Agent が実現できた．

Sensitive Agent: Design of interaction
between human and agent for simulations
Shinya Shimizu†, Hideyuki Nakanishi†
Department of Social Informatics, Kyoto University†

Natural and smooth interaction between users and software agents is vital for effective multi-user
multi-agent simulation that is used for training, learning and other applications where social interaction
must be simulated. Conventional agents already have rich communication skills including nonverbal
communication; however, lack the sensitivity that is necessary for social interaction simulation. To develop
the sensitivity mechanism, we designed a multi-modal interface to perceive paralanguage, gaze andgesture cues. As the results, our sensitive agents can detect how users are persuasive in emergency
simulations.

1.

なければならない．

はじめにユーザとエージェントのインタラクションは対

自由に空間を構築できる仮想空間では，距離や話エージェントの研究で盛んに行われてきている．

時間などが問題で実際に訪れることが難しい場所

対話エージェントの研究では主にエージェントかを体験させることができる．また，ネットワーク

らユーザに何かを伝えることを目的としているたを通じて多数の人が同一空間を共有することがでめ，表情を変化させたりジェスチャーをしたりしきるので仮想空間はコミュニケーション空間として，エージェントに現実の人間のような行動をさても利用されている[1]．このような仮想現実感せることに重点が置かれている．しかしユーザの(VR)の技術を用いた訓練等のシミュレーション環

行動については，対話のきっかけになるような興境の開発は盛んに行われている[2]．この VR シミ

味の対象を示すアクションや発話内容など表面的ュレーション環境に人間社会で起こる様々な現象

なものしか取り扱わない．そのため，対話エージを再現することができるようなマルチエージェン

ェントと同じ能力をもったエージェントで集団行

トシミュレーションシステム[3]を融合することで，動のシミュレーションをする場合，相手の表面的

部分的に人間を参加させた集団行動のシミュレーな行動に機械的に反応をするようになってしまい，

ションを行うことができる．

シミュレーションとしてもユーザの体験としても十分な結果が得られない．

集団行動のシミュレーションをするにはユーザやエージェントがインタラクションの結果，どのインタラクション相手の行動に影響を及ぼすよような行動をするのかが重要となる．現実に近い

うなユーザの感情や印象などの微妙な社会的合図

行動をシミュレートするには，行動に影響を与えは，注視動作やジェスチャーやパラ言語といったるようなユーザとエージェントの間で行われるイ

非言語行動から認知される．そのような非言語行

ンタラクションが現実の人間同士のように行われ動の多くは無意識的になされるため，コマンドベ
1

最終的な目標は，多数の人間とエージェントの参加した大規模な避難訓練を仮想空間上で行うことである[5][6]．
人間が参加して避難訓練を行う場合，避難行動についてのモデル化が必要となる．例えば，誘導者の指示によって行動を変えたり，他の人についていったりといった社会的インタラクションをモデル化する必要がある．我々はこのような社会的
インタラクションに注目して研究を行っている．
この研究のために，まず個々のエージェントの動きをシミュレーションするマルチエージェント
図１．システム利用風景システムを開発した[7]．また，実際に行われた避ースのインタフェースでそれらを実現するのは難難実験[8]を参考に，その状況を再現する誘導者おしい．そこで我々は，センサーを用いてユーザのよび避難者の行動を抜き出し，それぞれをエージ

非言語行動を常に監視し，各自の状況に応じて解ェントとして動作させるためのシナリオを記述し釈するという方法で，エージェントの行動に影響た．そして，このシナリオで動作する避難者の一を及ぼす社会的合図を伝える非言語インタラクシ

部を人間の操作できるキャラクタと置き換えるこ

ョンを設計した．今回は一例として，送り手の“説とで，避難者として避難訓練を体験させた．次の得力”という社会的合図を伝達するインタラクシ

一歩として本稿では，誘導者として避難訓練を体ョンをマルチユーザマルチエージェント仮想都市

験する際に必要となる社会的インタラクションの空間 FreeWalk[4]上で実装した(図１)．

設計を行う．

まず，次章で今回の研究背景として我々が行っ2.2. 関連研究ている災害体験シミュレーションについて述べ，関連研究をまとめる．第３章で構築した Sensitive

人間とインタラクションをするエージェントとAgent について，非言語行動によるインタラクショ

し て 古 く か ら 具 現 化 対 話 エ ー ジ ェ ン ト (ECAs:

ンの設計とシステムの実装を述べる．第４章で集Embodied Conversational Agents)の研究が盛んであ団行動シミュレーションの具体例として避難誘導

る[9][10][11]．これらの研究では言葉以外によるイシミュレーションを紹介する．そして最後に微妙

ンタラクションについても注目し研究を行っていな社会的合図を認知可能なエージェントについて

るが，情報提示能力の向上やユーザの注意を引く

考察して本稿を締めくくる．

能力の向上を目指していたため，メッセージを伝える側のエージェントの行う非言語行動のモデル

2.

背景化が中心であった[12]．ユーザの行う非言語行動については，ほとんどの研究が対象指示や特定の意

2.1. 避難シミュレーション

味を伝えるサインとしてのジェスチャーが行える

コンピュータ技術の急速な発展により，三次元

インタフェースを提供しているだけであった．

仮想空間を用いたコンピュータシミュレーション

Gandalf ではユーザインタフェースに複数のセンサを行うことが可能になった．この仮想空間を用いーを用いることで，エージェントがユーザの動き

たシミュレーションには，現実では再現することをリアルタイムに把握できるようになっていた．

が難しい状況を作り出し，実際に体験できるとい

しかし，その解釈は他のものと同様に表面的なメう利点がある．現実世界で実際に災害を起こすこッセージの理解に留まっていた[10]．我々の研究でとはできないので，災害時の避難シミュレーショ

はこれら対話エージェントと異なり，ユーザからンはそのような利点を最大限に利用している．

エージェントに情報を伝えるようなインタラクシ

我々の研究では災害時の危機管理という観点か

ョンが存在するため，ユーザの行う非言語行動から避難シミュレーションの実現を目指している．

ら相手の行動に影響を及ぼすような社会的合図を2

抽出しインタラクションに用いることを目指した．

能としてのみ解釈している．相互作用調整機能はユーザの興味や感情といった暗示的情報をコン

非言語行動が交換される形式や構造を強調する．

ピュータが理解することは，コンピュータと人間

具体的には対面対話のターンテイキングが円滑にの間のインタラクションをより円滑にするために，行えるのはこの機能によるものである[18]．親密さ非常に有益であると考えられている．そのため最の表出機能は Argyle の親和葛藤理論に代表される

近では，心拍数などの生理学情報からユーザの感

対人距離，視線，表情によって表されるものであ情をシステムが理解し利用しようとする研究が行る[17]．社会的統制機能は他者に特定の影響を与えわれている[13]．Helmut らのシステムでは心拍数とようとする社会的統制過程に道具として用いる非発汗からユーザの感情を把握し，それに基づいて言語行動の機能である．社会的統制過程としてはエージェントがユーザに対して行う行動を決定す

相手を欺こうとしたり説得しようとしたりする状

る[14]．生理学情報は非言語行動と異なり自分自身況がある．また，実際に相手が感じ取る影響力はで制御できないので，より正確なユーザの内部状

発信者の行動だけでは決まらず，受け手の性質や態を表している．そのためユーザの行動を支援す

状況に応じて変化する．行動シミュレーションでるという目的のために用いる場合には非常に有効は特にこの機能としての影響をユーザからエージ

な手段である．しかし，我々の研究の目的は現実

ェントに伝達することが必要である．また，でのインタラクションを再現し，行動のシミュレ

Patterson は前２つの機能は非言語行動のパターン

ーションを行うことであるので，現実で入手不可に大きく関係し，残りの機能は総合的な行動と関

能な生理学情報を扱うアプローチは適していない．

係すると述べている．

2.3. 非言語コミュニケーション

3.

人間は相手の表情や身振りといった非言語行動

Sensitive Agent3.1. 設計から相手の意図や感情を推測してコミュニケーシ

日常生活で他者とコミュニケーションをする際，ョンを行っている．人間のコミュニケーションの

我々は主に言語による明示的内容だけでなく，相中心は言語であると考えがちであるが，過去の心

手の心的情報やバックグラウンド情報，正確に関理学の説では，人間は言語コミュニケーションよする情報などを考慮して行動する．例えば，「こっり非言語コミュニケーションに依存していると言ちに来い」と言われたときに相手が怒っているよ

われている．例えば Birdwhistell は，コミュニケー

うなら近づくのを躊躇するだろうし，優しそうなション全体の 65%は話し方，表情，ジェスチャー

らすすんで近づいていくだろう．したがって，空といった非言語行動によって伝達されると述べて間内で行われる行動がより自然であることが重要いる[15]．非言語コミュニケーションの特徴は言語な行動シミュレーションにおいては，明示的情報

コミュニケーションなどで伝達される表面的な情伝達によるインタラクションだけでなく，暗示的報を補足したり強調したり修正したりすることで内容を考慮したインタラクションを実現することある．つまり伝達される真の情報を得るためにはが重要となる．2.3 章で述べたように，現実ではこ

非言語行動を解釈しなければならない．したがっ

の種の内容は相手の非言語行動から推測されるもて，エージェントとのインタラクションにおいて，のである．

非言語行動を解釈することは現実でのインタラク

エージェントからユーザへのそのような暗示的ションを再現するのに必要不可欠なことである．

内容の伝達は，ユーザはエージェントを見ること

Patterson によると非言語コミュニケーションがで現実のように推測・解釈を行うため，エージェ

社会的相互作用のなかで果たす機能は 1)情報提供

ントの非言語行動を制御して表現力を強化するこ機能，2)相互作用調整機能，3)親密さの表出機能，とで可能になる．しかし，ユーザからエージェン

4)社会的統制機能，5)サービスと仕事の機能の５つ

トへの伝達においては，ユーザの非言語行動が入がある[16]．情報提供機能は非言語行動の意味を強力され，アバターのモデルに反映されるだけでは調し，明瞭なジェスチャーや表情に代表される．

不十分で，エージェントがその非言語行動を解釈

対話エージェントはユーザの非言語行動をこの機
3

ザの指示に従った行動を行うようにする．逆に説する必要がある．
そこで我々は，エージェントの行動選択に影響

得力がないと判断すると指示には従わず，その説を及ぼすような，ユーザの感情やコミュニケーシ

得力の度合いに応じて，次のインタラクションをョン能力といった社会的合図を伝達する非言語イ

待ったり，他のキャラクタの行動を観察したり，

ンタラクションの設計を行った．まず，このよう勝手に行動したりするようにする．

な非言語行動は無意識に行われる場合が多いこと

3.2.

から，ユーザの非言語行動は常に監視されるもの

実装とした．次に，エージェントは明示的な働きかけ

我々はユーザの参加した集団行動のシミュレーを受けた場合に，そのときの暗示的内容を解釈しションが可能なマルチユーザマルチエージェントて行動を決定するようにした．また，明示的内容

仮想都市空間 FreeWalk[4]上で，インタラクションのように情報が伝わるか伝わらないかといったも中のユーザの非言語行動に含まれる暗示的内容をのと異なり，暗示的内容は得られた情報から解釈

解釈して行動するエージェントを構築した．これを行う．そのため，ユーザとの位置関係や地形なにより，微妙な社会的合図を交換しながら集団行

どによってエージェント毎に得られる情報が異な

動シミュレーションを行うことが可能になった．

るため，各エージェントがそれぞれの状況に応じそしてこのことはユーザの体験を豊かにすることて解釈を行い，ユーザの感情や印象といった社会ができるだけでなくシミュレーションとしても現的合図を入手するようにした．ここで行う解釈に実の現象を再現したり説明したりすることが可能

は現実世界での人間同士のコミュニケーション時になると考える．この章の残りで詳しい実装につに見られる解釈をモデル化する．

いて述べ，その後で具体的な説得力の解釈についての実装を述べる．

3.1.1. 具体例：説得力

3.2.1. システムの実装

説得力というユーザの印象を解釈するには，インタラクション中の注視行動，ジェスチャー，パシステムは大きく分けてユーザ入力解析部・明ラ言語といった多数の非言語行動を統合的に解釈

示的内容解釈部・暗示的内容解釈部からなる（図する．

２）．最初の２つはアバター内部の処理として行わ解釈のモデルを作成するのにあたり過去の心理

れ，最後の１つはエージェント内部の処理として学における実験で明らかにされている知見を参考行われる．以下で各部について順番に説明する．

にした[16][19][20][21][22]．注視行動については凝

ユーザ入力解析部

視の増加や中程度のアイコンタクトが説得力を増な非言語行動である視線とパラ言語，ジェスチャ

し，目を逸らすことをすると自信がないと感じらーの三種類の非言語行動を入力として取り扱う．

れ説得力が低下する．ジェスチャーについては頻

視線は nac 社のアイトラッカーEMR-8 を用いて入度の増加，肯定的な頭の頷きが説得力を増加させ手する．入手された注視座標から注目対象を解析る．また，堂々としたジェスチャーも自信がある

して記録する．ジェスチャーは頭に付けたように見えるため説得力が増す．更に，声の大きINTERSENSE 社の加速度センサーInterTrax2 と，肩さと速さの増加や短い休止といったパラ言語的手と手首に付けた POLHEMUS 社の磁気センサー

がかりも自信があるように見られるため説得力をISOTRAKII を用いることで入手する．センサーか増加させる．

ら得られたデータはユーザの身体情報を基づいた構築したシステムでは代表的ユーザが次のような非言語行動でエージェント

逆運動学計算によって首と肩，肘の関節角に変換に呼びかけたときに，説得力があり信頼できるとして記録する．パラ言語はマイクから入力された解釈するようなモデルを設計する．

音声を解析してピッチ（声の高さ），パワー（声のzエージェントの顔を見ている大きさ）を抽出して記録する．パワーはこれとはz

大きな声で少し早口である

別に各エージェントが距離によって減衰を受けたz

ジェスチャーを大きくしている

音量を記録する．また，音声認識を用いることで説得力があると判断するとエージェントはユー

発話内容を推定して発話テンポを計算して記録す
4

図 2. システム概要
る．これらの情報は入手時刻のタイムスタンプとにおける平均値や最大・最小値，変動幅などの統対応させて記録しておく．

計的な情報へ加工して解釈する．具体的には，あ明示的内容解釈部

るものを紹介されているときに紹介物や紹介者へ

ここではユーザ入力解析部での凝視の量が少ない場合は興味がないと判断した

記録された非言語情報のパターンや瞬間の状況をり(親密さの表出機能)，発話中に相手への凝視が少必要に応じて解釈する．ここでの解釈は 2.3 章で述なく，声の高さが通常より高くなっているときはべた情報提供機能や相互作用調整機能としての解嘘をついていると判断したりする(社会的統制機釈である．これらの解釈結果は受け手の状況に応能)．また，エージェントの状況に応じた解釈を実じた解釈は余り必要でなく，どのような情報が発現するために，明示的内容解釈部と分離して，各信され，誰に伝えられたかが重要である．そのたエージェントが必要に応じて独自で解釈を行うよめ，送り手であるアバターの内部で処理を行い，うに実装した．そのときに，エージェントからア

同じ内容がエージェントに提供されるように実装

バターの顔が確認できないときは視線情報を用いした．具体的には，腕の関節角のパターンや変化

ず，体まで確認できないときはジェスチャー情報からジェスチャー認識をしたり(情報提供機能)，注を用いずに解釈を行う．

目したという行動からインタラクションをしたい

3.2.2. 説得力の解釈モデルという意図を解釈したりする(相互作用調整機能)．
暗示的内容解釈部

非言語行動から説得力を解釈するモデルは 3.1.1

ここでは親密さの表出機能や社会的統制機能として非言語行動を解釈する．こ章で示した過去の心理学の知見を参考に作成した．

れらの解釈はコミュニケーションにおける非言語

しかし，どのような行動をすると説得力が高まる

行動を総合的に解釈するものなので，非言語行動のかといった傾向しかなく，それらを総合的に判のパターンや瞬間的な状態から解釈するのではな

断した結果，どのようなときに説得力があると判く，指定された時間における非言語行動の傾向か

断すればいいのか明確な基準はない．そこで我々ら解釈を行う．つまり，入力部で記録された非言は過去の心理学の非言語コミュニケーション実験

語情報をそのまま利用するのではなく，指定時間を真似て，基準作成のための実験を行った[20]．実5験では，人間の役者の代わりに様々な非言語行動
で指差しをして誘導を行う具現化エージェントを見せて，男女各 12 人の被験者にその説得力を評価してもらった．その結果，凝視の量は多いほど，
指差しは大きいほど，声の大きさは大きいほど，発話速度は速いほど説得力が増すという過去の知

図 3.全方位ディスプレイ POV

見と一致する結果が得られた．そして最も単純な
主効果の線形結合で説得力を数値化したモデルが次の式である．
説得力 = − 4.9 + 0.25 × 10 −4 × (声の大きさ) +0.36 × 10 −1 × (発話速度) − 0.23 × (解釈者性別) +0.49 × 10 −1 × (指差しの大きさ)※ただし，凝視の量の単位は%，声の大きさの単位
は 16bit でサンプリングしたときの振幅，発話速度の単位は word/min，性別は男が 1 で女が 0，指図 4. 実世界エージェント

差しは腕を伸ばしたときを 4，最も手を肩に近づ

導者の訓練環境として考えたとき，説得力に関係けたときを 1 とする．

なく誘導を受けたら避難を行うエージェントの場

エージェントはユーザの特定の発話に対して，合は，誘導の仕方を訓練できるだけである．しかその発話が行われた時間を音声認識結果から求めし，説得力に応じた行動をするエージェントの場

る．そして，発話していた時間における発話対象

合は，繰り返し誘導をすることで，うまく誘導でへの凝視の量と，声の大きさ・発話速度・指差しきるときの自分の態度とできないときの態度を実の大きさの平均値を求めて上式に当てはめること感できるので，誘導をするときに必要な態度を学で説得力を判定する．説得力は 0 がどちらでもな

習することができる．

いで，プラスになるほど説得力が強いと判断する．

4.

このほかにも訓練環境としては，自身の行動の説得力を増すことが重要なプレゼンテーションのアプリケーション例

訓練や，患者から信頼感を得るために説得力のあ

非言語行動から説得力という社会的合図を解釈る行動を取る必要ある医者の診断の訓練にも有効

しエージェントに伝達できるマルチユーザマルチ

であると考える．

エージェントシミュレーション環境を利用するの今回のシステムでは現実の非言語行動が直接利が有効であると考えるアプリケーションの具体例

用される環境を用いているため，このような訓練として避難誘導シミュレーションがある．ここでや学習を行う際に通常のディスプレイやの避難誘導シミュレーションとは，ユーザが誘導

HMD(Head Mounted Display)など視野が限定される者として，エージェントが避難者として参加する

ものは非言語行動が自然に行われなくなるため望シミュレーションとする．

ましくない．周囲を群集エージェントが取り巻い

避難誘導においてパニックを起こさないようにている状況を再現することが集団行動をシミュレ

円滑に誘導を行うには，誘導者のリーダーシップーションする上で重要であるためデジタルシティが重要であるといわれている．リーダーシップはプロジェクトで開発されている全方位ディスプレ

その人の信頼度に影響を受けるといわれ，信頼度

イ(図３)上で本システムが動作するように実装しはその人の専門性や魅力，そして行動の説得力にた．また，仮想空間を使うのではなく，シースル影響される．したがって，誘導者の説得力を判断

ーHMD などを使うことによって現実世界に重ねあして自身の行動を決定するエージェントでなけれわされた実空間エージェント(図４)を利用したシ

ば正確なシミュレーションはできない．また，誘ステムも実装した．このシステムは実際に現実世
6

図 5. 避難誘導シミュレーション例
界を動き回りながらインタラクションを体験できって誘導に従うかが決められる．図５左下の実線

るので，他の人と自然なインタラクションを行いのエージェントは近くにいたおかげで声が大きくながら擬似的に集団行動をシミュレーションでき

聞こえ，動作もしっかりと見ることができたことる点で有用である．

から十分な説得力があったと判断して誘導に従っ

この章の残りで避難誘導シミュレーションにおているのに対して，破線のエージェントは目があいてどのようなインタラクションが行われるようわなかったことから説得力がないと判断され勝手になるのか具体例を示す．

に違う出口へと向かってしまっている．他のエー
ジェントは距離の影響や他のエージェントとの位

4.1. 使用例：避難誘導シミュレーション

置関係によって説得力を十分判断できなかったこ

ユーザが誘導者としてコンピュータの制御するとから声が聞こえたアバターの方を向くが誘導に

エージェントを誘導する場面を考える．ユーザはは従わず，次のインタラクションを待っている．

指差しをしながら「あちらが出口です．向こうにそこで，近づいてもう一度誘導を行うと，今度は逃げてください．」ということで誘導を行ったとす

大きな声とはっきりとした動作から説得力があるる(図５左上)．

と判断されて誘導に従って避難を開始する(図５

説得力が考慮されない場合，ユーザからの距離

右下)．

など定量的なパラメータによって声が聞こえる範このシナリオを用いて数回シミュレーションを

囲のエージェント全てが誘導指示を受けてみんな体験することで，エージェントがどのような基準それに従って避難を始めてしまう(図５右上)．

で誘導に従うのかが感覚的に分かり，誘導するに次に説得力が考慮される場合，ユーザの非言語は相手に見えるようにしっかりとした動作で，大行動から説得力が判定されて，その結果にしたがきな声を用いることが必要であることが学習でき
7

Multi-Agent Simulation. AAMAS-03, 2003,
pp.369-376.
[8] Sugiman, T. and Misumi, J. Development of a
New Evacuation Method for Emergencies:
Control of Collective Behavior by Emergent
Small Groups. Journal of Applied Psychology,
Vol. 73, No.1, 1988, pp.3-10.
[9] J. Cassell, T. Bickmore, M. Billinghurst, L.
Campbell, K. Chang, H. Vilhjalmsson and H.
Yan, Embodiment in conversational interfaces:
Rea, In Proceeding of the CHI 99, May 1999, pp.
520-527.
[10] Thorisson K. R. Communicative Humanoids: A
computational Model of Psychosocial Dialogue
Skills. Ph.D. Dissertation, Massachusetts
Institute of Technology. 1996.
[11] Rickel, J., & Johnson, W.L., Task-Oriented
Collaboration with Embodied Agents in Virtual
Worlds. In J. Cassell, J. Sullivan, & S. Prevost(Eds.), Embodied Conversational Agents.
Boston: MIT Press, 2000.
[12] W. L. Johnson, J. W. Rickel, and J. C. Lester.
Animated pedagogical agents: Face-to-faceinteractionininteractive
learning
environments.
International
JournalofArtificial Intelligence in Education, 11, 2000,
pp.47-78.
[13] MIT, Affective Computing,
http://affect.media.mit.edu/AC_affect.html[14] Helmut Prendinger, Junichiro Mori, Sonja
Mayer, and Mitsuru Ishizuka. Character-based
interfaces adapting to users' autonomic nervous
system activity. JAWS-03, 2003, pp. 375-380.
[15] Birdwhistell, R.L. Kinesics and Context,
University of Pennsylvania Press, 1970.
[16] Miles L. Patterson, Nonverbal behavior : afunctional
perspective.
New
York
:
SpringerVerlag. 1983.
[17] Argyle, M. and Cook, M. Gaze and Mutual
Gaze. Cambridge University Press, Cambridge,
1976.
[18] Kendon, M. Some Function of Gaze-Direction
in Social Interaction. Acta Psychologica, 26,
1976, pp. 22-63.
[19] Rutter, D.R. Looking and Seeing: The Role ofVisual Communication in Social Interaction.
Chichester, NY: John Wiley and Sons. 1984.
[20] Mehrabian, A., & Williams, M. Nonverbal
concomitants of perceived and intended
persuasiveness. Journal of Personality andSocial Psychology, 1969, 13, pp.37-58.
[21] Heslin, R. and Patterson, M.L. (1982).
Nonverbal Behavior and Social Psychology. New
York: Plenum Press.
[22] Albert, S., & Dabbs, J.M. Physical distance andpersuasion. Journal of Personality and Social
Psychology, 1970, 15, pp.265-270.

る．このことは，説得力が考慮されない場合では学習することができないが，実際に誘導を行うときには重要なことであるため，本システムを用いることは学習に有益であると考えられる．

5.

おわりに
本稿では集団行動シミュレーションに影響を与える，ユーザの感情や印象といった微妙な社会的合図を伝達する非言語インタラクションの設計を行い，そのような社会的合図を認知できるエージ
ェントが存在するシミュレーション環境を構築した．このような非言語インタラクションはユーザとエージェントが対等な立場でインタラクションをする際に必要不可欠であると考える．集団行動
シミュレーションの一例として避難誘導シミュレーションにおいてどのような必要性・有用性があるか述べた．
謝辞 本研究を進めるにあたって、的確な指導をくださった石田亨教授、そして研究に協力してくださったすべてのみなさまに感謝いたします.システムの実装に用いたピッチ抽出プログラムは京都大学音声メディア研究室で開発されたものを利用させていただきました．本研究は JST CREST デジ
タルシティプロジェクトの研究として行われました．
参考文献[1] H. Nakanishi, C. Yoshida, T. Nishimura and T.
Ishida. FreeWalk:A 3D Virtual Space for Casual
Meetings. IEEE Multimedia, Vol.6, No.2, 1999,
pp. 20-28.
[2] Bell, H. H. The Effectiveness of Distributed
Mission Training. CACM, Vol. 42, No. 9, 1999,
pp.72-78.
[3] D. Helbing, I.J. Farkas and T. Vicsek.
Simulating Dynamical Features of Escape
Panic. Nature, Vol. 407, No. 6803, 2000, pp.
487-490.
[4] Hideyuki Nakanishi. FreeWalk: A Social
Interaction Platform for Group Behavior in a
Virtual Space. International Journal of Human
Computer Studies (to appear).
[5] 石田亨, 中西英之, 高田司郎: デジタルシティにおける危機管理シミュレーション, システム制御
情報学会誌, Vol.46, No.9, 2002, pp.524-531.
[6] 中西 英之, 小泉 智史, 石黒 浩, 石田 亨. 市民参加による避難シミュレーションに向けて. 人工知能学会誌, Vol. 18, No. 6, pp. 643-648, 2003.
[7] Murakami, Y., Ishida, T., Kawasoe, T. andHishiyama, R. Scenario Description for
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