( 1 )1
特集●マルチエージェント

WWW 情報統合のためのマルチキャラクタ
インタフェースとその評価
北村 泰彦 山田 晃弘 山本 太三 辻本 秀樹 辰巳 昭治

本論文では WWW 情報統合プラットフォームの一もあることが明らかになった．

つとして，ユーザが複数のアニメーションキャラクタとインタラクションしながら協調的に情報検索や情報

1 はじめに統合を行うマルチキャラクタインタフェース (MCI:

WWW(World Wide Web) は 2 つの観点からインMultiple Characters Interface) を提案する．MCI でターネット上のオープンな情報システムであると見はユーザはキャラクタインタフェースをもつ複数の情なすことができる．1 つ目は情報提供者に対してオー報エージェントをプラットフォーム上でプラグアンドプンである点である．情報提供者はインターネットにプレイ的に協調させることが可能である．ユーザに情つながったコンピュータ上で Web サーバを起動すれ

報統合の過程を隠蔽する従来の情報統合システムとば，即座に情報を世界に発信することができる．こは異なり，MCI では情報統合の過程がユーザに対しのような容易さのゆえに，インターネット上の Webてオープンであり，ユーザはキャラクタのインタラク

サイトの数は日々急速に増加している．しかし，そのションを通してその過程を理解し，それを変更するこ

一方では関連のある情報が多数の Web サイト間に散とができる．MCI に基づく情報統合プロトタイプと在する傾向にあり，情報検索や情報統合タスクを困して，3 体のキャラクタによる協調型レシピ検索シス

難にしている．その克服のために様々な検索エンジ

テム Venus & Mars を開発した．さらに，その評価

ン，情報統合システム [7] [21]，情報エージェント [11]を Wizard of Oz 法を用いて行った．その結果，複数が開発されている．

のキャラクタはユーザの検索要求の範囲を広げる効果

情報統合システムは，そのシステムを構成するそれぞれの情報源に付加価値を与える．例えば，レシピ

Multiple-Character Interface for WWW Information
Integration and Its Evaluation.
Yasuhiko Kitamura, 大阪市立大学大学院 工学研究科
情報工学専攻, Department of Information and Communication Engineering, Graduate School of Engineering, Osaka City University.
Teruhiro Yamada, 三洋電機株式会社, SANYO Electric.
Taizo Yamamoto, NTT ブロードバンドイニシアティブ
株式会社, NTT Broadband Initiative.
Hideki Tsujimoto, 日立ソフトウェアエンジニアリング
株式会社，Hitachi Software Engineering.
Shoji Tatsumi, 大阪市立大学大学院 工学研究科 情報工学専攻, Department of Information and Communication Engineering, Graduate School of Engineering,Osaka City University.

ページを蓄積し，料理の食材を入力することで検索できる Web サイトがある†1 ．また，健康と食べ物についての情報を蓄積した Web サイトもある†2 ．通常はそれぞれの Web サイトは独立した情報源として動作するが，もしもこれらのサイトの情報を統合できれば，「風邪に効く料理のレシピを教えて下さい」というような，1 つの Web サイトだけでは答えることができない複合的な質問に答えることができるように†1 例: http://www.kikkoman.co.jp/homecook/†2 例: http://www.shokuiku.co.jp/index.html

コンピュータソフトウェア

2
なる．

( 2 )

ザを支援するために協調する．3.2 節でも示すよ

WWW のもう一つの特徴はユーザに対してオープ

うに，エージェントは他のエージェントが必要とンである点である．インターネットは我々の社会に急しているキーワードを自発的に発話することで，速に浸透し，日々の生活を支える社会基盤の 1 つと

複数のエージェントによる協調的な情報検索が可なっている．そのユーザ層は，特別な訓練や教育を受能になる．

けたコンピュータの専門家から，子供やお年寄りの• 3.2 節で示すように，ユーザはキャラクタを介しような初心者にまで広がっている．現在，Web サイてタスク実行中にエージェントのふるまいを修正

トへのアクセスには Internet Explorer や Netscape

できる．また，ユーザは好みのエージェントを選

Navigator のような Web ブラウザが最も広く使われぶことで情報統合のためのエージェントの組み合ているが，将来は初心者ユーザでも簡単に操作でき

わせを柔軟に変更することができる．

る，よりユーザフレンドリーなツールやインタフェー• 3.2 節でも示すように，情報検索や情報統合の過スが期待される．この実現に向けては，生き物のよ程をキャラクタ間の会話を通してユーザに示すこうなアニメーションキャラクタを用いた様々なキャラとで，ユーザはシステム内で起きていることを直クタエージェントが開発され [3]，商用目的のキャラ
クタエージェントとしては Extempo†3 ，Haptek†4 ，感的に理解できる．これは，4 章でも述べるように，情報検索に関してユーザの興味の範囲を広げ

Virtual Personalities†5 ，Artiﬁcial Life†6 のようにイる効果もある．

ンターネット上で利用可能なものもある．これらの本論文では，2 章において MCI のアーキテクチャ

エージェントは英語などの自然言語でユーザと会話とその実装について述べる．特に，情報源がインターし，身振りを伴って Web サイトの案内をしてくれる．

ネット上に分散しながらも，複数のキャラクタがクラ

これまで，オープンな Web 情報システムに対する

イアント上でプラグアンドプレイ的にインタラクショ

上記の 2 つのアプローチはそれぞれ個々の研究課題ンする仕組みについて議論する．3 章では MCI を用として論じられていた．それに対して，本論文ではいた情報統合プロトタイプとして，レシピページを

これらのアプローチを一つのプラットフォームに統検索するために 3 体のキャラクタが協調する，Venus

合し，個別のキャラクタインタフェースを持った複数& Mars(Virtual Environment for Novice User Sup-のエージェントがインタラクションを行うマルチキャ

port and Mulit-Agent Recommendation System) シ

ラクタインターフェース (MCI: Multiple Characters

ステムについて議論する．4 章では Wizard of Oz 法Interface) を提案する．

を用いたその評価について述べる．Venus&Mars は

MCI の利点は以下のように要約される．

プロトタイプの段階であり，ユーザとの対話能力が• ユーザと情報源の間に親しみやすいインタフェー

十分ではない．そこでウィザードと呼ばれる人間がスを提供する．3.1 節でも示すように，ユーザはエージェントの代わりをする Wizard of Oz 法を用い，エージェントにキーワードを含んだ自然言語で命

MCI の持つ能力を明らかにしようとした．ここでは令することができ，情報源ごとの複雑なコマンド

キャラクタの数，キャラクタ同士の協調，キャラクタを学習する必要がない．アニメーションキャラクの役割分担がユーザの情報検索にどのような影響を

タは親しみやすく，ユーザを楽しませる能力を秘及ぼすかを明らかにした．最後に 5 章では関連研究めている．

について述べ，6 章でまとめと今後の課題を述べる．

• エージェントは情報検索や情報統合においてユー

2 マルチキャラクタインタフェース†3 http://www.extempo.com†4 http://www.haptek.com†5 http://www.vperson.com†6 http://www.artificial-life.com

2.1 アーキテクチャ
MCI では図 1 に示すように，検索エンジン (Search
Egine) やデータベース (Database) などのインター( 3 )

Vol. 0 No. 0

ネット上の情報源が，エージェントの相互作用を介し

1983

3

Q [9] で記述されたシナリオによって決定される．表て統合され，ユーザに提供される．一つのエージェン

1 にシナリオに記述可能な主要なセンサーコマンドとトは本体部（情報エンジン）と頭部（キャラクタ）か

アクチュエータコマンドを示している．エージェント

ら構成される．情報エンジン (Information Engine)の機能に応じて他のオプションコマンドも追加するこはインターネット上で分散した個別のサーバに存在とも可能である．

し，検索エンジンやデータベースから特定領域情報の

図 2 は Q 言語によって記述されたエージェントの検索や収集を行う．エージェントの中にはユーザの個シナリオ例である．シナリオは 1 つ以上のシーンか

人情報を管理し，情報検索タスクを支援するような個ら構成され，1 つのシーンは 1 つ以上のルールから構人エージェントも加えることも可能である．
エージェントの頭部は MS-Agent†7 などのアニメー成される．ルールは 1 つのセンサーコマンドと 1 つ
以上のアクチュエータコマンドから構成される．こションキャラクタインタフェースによって具現化されこでは最初のシーン (シーン 1) でエージェントが現

る．ユーザはクリックしてメッセージを与えることれ，シーン 2 へ移る．シーン 2 ではユーザや他のエーによってキャラクタにアクセスでき，キャラクタは身ジェントからの” Hello!” という発話が聞こえた場合振りを伴って話すことでユーザに反応することがでには”Hello!” と発話する．またクリックされた場合にきる．

は”I am itchy.” と発話し，シーン 3 へ移る．シーン

エージェントはユーザの行動をセンサー (Sensor)

3 ではクリックに対して”Please stop it!” と発話するを通して検知し，そのセンサーデータはネットワーク

ようになる．一般的にはこのようなシナリオは状態遷を介して情報エンジンに送られる．センサーデータは移グラフとして記述することが可能である．レシピ検

センサーコントローラ (Sensor Controller) を介して索に用いられた状態遷移グラフの具体例は図 5 と図 6

一旦センサーバッファ(Sensor Buﬀer) に蓄積される．

に示されている．

情報エンジン内では Q インタプリタ (Interpreter) がセンサバッファのセンサーデータを読み出し，スクリ

2.3 MCI の実装

プトにしたがってアクチュエータコマンドが生成されMCI ではエージェントが起動されると，キャラク

る．アクチュエータコマンドはアクチュエータコント

タはブラウザ上にロードされ，プラグアンドプレイ

ローラ (Actuator Controller) とネットワークを介しでユーザや他のエージェントとインタラクションを開てキャラクタに送られる．キャラクタはそのアクチュ始する．MCI ではこの機能を実現するために HTML

エータコマンドに従い動作する．

において画面分割の目的で用いられているフレーム

エージェントの動作は MCI 上の他のエージェント

機能を用いている．すなわち，MCI は図 3 に示すよにも検知される．これはアクチュエータコントロー

うに一つの制御フレーム (Control Frame) と複数のラに送られたアクチュエータ命令がコミュニケーショ

エージェントフレーム (Agent Frame) を用いること

ンサーバー (Communication Server) を介して他ので実装されている．

エージェントのセンサーコントローラに送ることによ

MCI が起動されると，制御フレームに Agent Man-

り実現される．これにより複数のエージェントが関わ

ager，User Manager，Dialogue Manager がロードる協調的な動作を実現することができる．

される．Agent Manager はエージェントが起動されたり停止されたときにエージェントフレームを管理

2.2 コマンドとシナリオする．Agent Manager はエージェント起動要求に対センサーデータに対するエージェントのふるまい

して，指定されたエージェントサーバから Character

は，京都大学で開発されたインタラクション記述言語

Controller，Command Receiver，Command Trans-†7

http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?

mitter のモジュールを，割り当てられたエージェント

url=/library/en-us/msagent/agentstartpage 7gdh.asp

フレームにダウンロードする．Character Controllerコンピュータソフトウェア

4

( 4 )

Search Engine/
Database

Actuator
Controller

Q

Q
i nt
e r pr e t e rinterpreter

Actuator

SensorSensorController

Sensor
Se ns orr
bufferbuf f e r

ScriptQ

Actuator

i nt e r pr e t e rCommunication
ServerInformation Engine 1
SensorAc t ua t orQ

Co nt r o l l e r

i nt eSensor
r Se
pr enst eor
r

SensorController

Actuator

bufferbuf f e r

ScriptInformation
Se ns or Engine 2

Sensorbuf f e rController

Web Browser

Information Engine 3

図1

マルチキャラクタインタフェースのアーキテクチャ

表1

主なセンサーコマンドとアクチュエータコマンド

センサーコマンド(?feel)クリックされたかどうかを調べる(?hear $utterance [:from agent])

ユーザや他のエージェントの発話を聞く(?ﬁnd $database name :parameter

データベースから情報を取得する

parameter)
アクチュエータコマンド(!show agent)

エージェントが現れる(!hide agent)

エージェントが消える(!speak utterance [:to agent])

エージェントが発話する(!play animation action)

エージェントがアニメーションを実行する(!display dialogue box type [:title

ダイアログボックスを表示する

title])(!present url)

Web ページをブラウザに表示するは Java Script で記述されており，MS-Agent を使っ判別し，それによりエージェントはユーザによってそて実装されたキャラクタを制御する．これは図 1 ののふるまいを変えることができる．Dialogue Manager

Sensor と Actuator に該当する．Command Receiverはエージェントの発話の順序を制御する．MCI ではと Command Transmitter はキャラクタ（頭部）とそれぞれ独立な存在であるエージェントが自律的に

情報エンジン（本体部）を接続する Java アプレット

ふるまうことを仮定しており，制御なしには複数のである．

エージェントが同時に発話することが起こりうる．そUser Manager は Cookie を用いることでユーザをこで Dialogue Manager は一つのトークンを用いて

( 5 )

Vol. 0 No. 0(scene1

1983

5// Scene 1((otherwise)(!show)// The agent appears(go scene2)))// and goes to Scene 2.

(scene2// Scene 2((?hear ”Hello!”)// If the agent hears ”Hello,”(!speak ”Hello!”))// he says ”Hello.”((?feel)// If the agent is clicked,(!speak ”I am itchy.”)// he says ”I am itchy.”(go scene3)))// and goes to Scene 3.

(scene3// Scene 3((?feel)// If the agent is clicked,(!speak ”Please stop it.”)// he says ”Please stop it.”(go scene4)))// and goes to Scene 4.
図2

Control Frame

Q 言語によるシナリオの例

Agent Manager

User Manager

Dialogue Manager(Java Script)(Java Script)(Java Script)

Agent Frame 1

Agent Frame 2

Command ReceiverCommand Transmitter

Command ReceiverCommand Transmitter(Applet)(Applet)(Applet)(Applet)...
Character Controller(Java Script)

Character Controller(Java Script)

図3

マルチキャラクタインタフェースの実装

発話制御を行う．エージェントが発話をする場合には

テム

Dialogue Manager にそのトークンを要求し，発話がVenus & Mars は複数のエージェントがレシピペー

終わるとそれを返却する．このような発話制御によりジを検索するために協調する協調型レシピ検索シス

複数のエージェントが同時に発話することを防いでテムである．図 4 に示すように Internet Explorer 上いる．

に個人エージェント，レシピエージェント，健康エー

MCI は以上のようなマルチエージェントアーキテ

ジェントを表す 3 体のキャラクタが登場し，検索結果

クチャを採用しているので，タスク実行中でのエーが 2 つのフレームに表示される．左のフレームには

ジェントの追加や削除も可能である．これにより，多検索結果のレシピページの URL 一覧が表示され，右様なエージェントの組み合わせによる様々な情報検索のフレームには一覧からクリックされたページが表示

や情報統合を可能にする．

される．デフォルトとして一覧の最初のページが右の

3 Venus & Mars: 協調型レシピ検索シス

フレームに表示される．

コンピュータソフトウェア

6

図4

図5

( 6 )

Venus & Mars の実行画面

レシピエージェントの状態遷移グラフ

3.1 エージェントとその機能である．レシピエージェントはレシピ，味付け，材料

3.1.1 レシピエージェント

に関するキーワードを管理しており，発話中に関係す

レシピエージェントは図 5 に示される状態遷移グるキーワードが含まれていれば状態遷移を行う．した

ラフに従い，起動されると自己紹介に関する発話をがって現時点では「豚肉を使っていない料理が食べた行いアイドル状態に遷移する．アイドル状態においい」と発話しても，豚肉を使った料理を検索してしまてエージェントは「豚肉を使った料理が食べたい」とうという問題点がある．自然言語理解能力の高度化はいうようなレシピについてのキーワードを含んだ日

今後の課題である．

本語の発話を認識する．エージェントの自然言語理レシピエージェントはアイドル状態においてレシピ

解はキーワードのパターン照合に基づく単純な手法

キーワード (例えば「豚肉」や「カレーライス」) を( 7 )

Vol. 0 No. 0

1983

7

含んだ発話に対し，そのキーワードを検索隠し味 [15]とともに汎用検索エンジン†8 で検索を行う．検索隠しを発話してもかまわない．その場合，個人エージェン

味とは汎用検索エンジンの性能を向上させる領域特化

個人エージェントが管理するのは質問と答えの組だけ

キーワードである．Venus & Mars では「((材料 ∧ ¬専門 ∧ ¬商品) ∨ 大さじ)」†9 という検索隠し味を用いであり，質問の文脈は考慮していない．文脈に応じた

トはローカルデータベースを更新する．現在のところ

ふるまいは今後の課題であるといえる．

ることでレシピに関する Web ページを検索している．
レシピエージェントは検索エンジンからの検索結果を受け取り，それを Web ブラウザに表示する．もしその結果が 1000 件以上の場合には，自動的に味付

3.2 エージェントの協調
Venus & Mars での協調的なレシピ検索の例を以下に示す．

け (洋風，和風，中華風など) あるいは材料について(1) 個人エージェント: 「何でしょうか？」の質問を行い検索結果を絞り込む．どちらを選ぶかは(2) ユーザ: 「豚肉を使った料理が食べたいです．
」

ランダムに選択されるが，一方の質問で絞込みが十分(3) レシピエージェント: （豚肉に反応して）「そでない場合はもう一方の質問を行う．ユーザからの返れでは豚肉を使った料理を調べて参ろう．こんな事を受け取ると，そのキーワードと検索隠し味を用いのありましたよ，どんなもんかな．
」(検索結果をてもう一度検索を行う．

ブラウザに表示する)

3.1.2 健康エージェント
健康エージェントはローカルデータベースに料理の食材と健康についての知識を持っている．健康エー(4) 健康エージェント: （豚肉に反応して）「豚肉は脂肪も少なめで消化もよい．風邪の時のビタミン補給にはうってつけじゃ．
」

ジェントの状態遷移グラフは省略するが，レシピエー(5) レシピエージェント: 「検索結果が多いようでジェントよりも単純なものである．健康エージェント

すね．もっと絞り込みましょう．どのような味付は食材と健康に関するキーワードを管理しており，料

けがお好みですか？」

理の食材や健康に関連するキーワードを含んだ発話(6) 個人エージェント: （味付けに関する質問に反に対して，ローカルデータベースの中から「風邪には応して）「北村さんは前回『和風が好き』とおっ長ネギが良いんじゃよ．
」のように食材と健康の関係

しゃっていました．
」

を示す 306 種類のコメントを発話することができる．

(7) レシピエージェント：（和風に反応して）「それ

3.1.3 個人エージェント

では豚肉を使った和風料理を調べて参ろう．こん

個人エージェントはユーザの発話を監視しており，

なのありましたよ，どんなもんかな．
」(新しい検必要なときに発話履歴を参照してユーザの代わりに
検索キーワードを提示する．個人エージェントの状態
遷移グラフを図 6 に示す．
例えば，レシピエージェントがユーザの好みの味付

索結果をブラウザに表示する)(8) 個人エージェント: （ユーザのクリックに反応
して）「何でしょうか？」(9) ユーザ: 「風邪に効く料理が食べたいです．
」

けを尋ねてきたときにユーザが自分の好みの味付け(10) レシピエージェント: 「？」について発言すると，個人エージェントはその質問と(11) 健康エージェント:（風邪に反応して）「風邪答えの組をローカルデータベースに登録し，以後同じには長ネギが良いんじゃよ．
」

質問がなされたときにはユーザの代わりに発話する．

(12) レシピエージェント:（長ネギに反応して）「そ

ユーザがその発話が気に入らない場合は正しい答え

れでは長ネギを使った料理を調べて参ろう．こんなの有りましたよ，どんなもんかな．
」(長ネギを†8 http://www.goo.ne.jp†9 「材料」を含み「専門」と「商品」を含まないページ，
あるいは「大さじ」を含むページを検索することを意味している．

含んだ検索結果をブラウザに表示する)

Venus & Mars ではエージェントは 2 つの方法で協調する．1 つ目は上記の (5)〜(7) のステップで絞りコンピュータソフトウェア

8

図6

( 8 )

個人エージェントの状態遷移グラフ

込み検索を行うときに個人エージェントがレシピエーの名産品の食材を利用したレシピ検索を行うことがジェントを手助けしているものである．レシピエーできる．

ジェントが絞り込み検索を行う味付けを尋ねると，個人エージェントがユーザのインタラクションの履歴を参照してユーザの代わりに「北村さんは前回『和風が好き』とおっしゃっていました．
」と発話する．もちろ

4 Wizard of Oz 法による評価
本章では Wizard of Oz 法を用いた MCI の評価について述べる．

ん，ユーザが個人エージェントの提案が気に入らなけ
ればダイアログボックスを通してレシピエージェント

4.1 Wizard of Oz 法に直接好みを伝えることができる．個人エージェント

MCI の評価に Venus & Mars をそのまま用いるこはこの会話を検知してローカルデータベースに記録とは困難であった．それは現在の Venus & Mars はしていたユーザの好みを更新する．このように個人

プロトタイプの段階であり，特に人間のユーザとス

エージェントはユーザの会話を監視することでユーザムーズに会話を行うことはできず，ユーザを長い間シの好みを学習する．

ステムに注目させておくことが難しかった．そこで

2 つ目は上記の (9)〜(12) のステップで健康エー
ジェントがレシピエージェントを手助けしているもの

我々は，Wizard of Oz 法 [4] [14] [22] を用いることにした．

である．レシピエージェントは健康についての知識をWizard of Oz 法はウィザードと呼ばれる人間がシ持たないため「風邪に効く料理が食べたい．
」というステムの一部分または全体をシミュレーションするこ

発話に応答することができない．一方，健康エージェとで，見かけ上はコンピュータによるシステムとしてントは料理の食材と健康についての知識を持ってい動作させ，被験者の行動を観測する手法である．こるため「風邪には長ネギが良いんじゃよ．
」と発話すの実験では以下に示すように，ウィザードがキャラク

る．レシピエージェントはこの発話を「長ネギ」といタを通して被験者とインタラクションを行うようにうキーワードによる検索のきっかけとする．この例

Venus & Mars を改造し，評価を行った．

は，Venus & Mars ではエージェントの組み合わせを• 情報検索における複数のキャラクタの効果を求変更することで，様々な種類の協調的情報検索を実現

めることが評価の目的であったので，個人エーできる能力を持っているということを示している．例

ジェントは用いなかった．その代わりに名産品

えば名産品エージェントを加えれば，ユーザの「大阪エージェントを用いた．名産品エージェントはの名物料理を食べたい．
」という発話に対して，大阪

ローカルデータベースに日本の地名とその地域の( 9 )

Vol. 0 No. 0

名産食材についての知識を持っている．地名や食

1983

9

4.2 インタフェースの比較実験材に関連するキーワードを含んだ発話に対して，

情報統合システムのインタフェースとして MCI は，「北海道の名産品はジャガイモがありますよ．
」の(1) 複数のキャラクタが登場する，(2) キャラクタがように地名とその名産品を示すコメントを発話す

互いに協調する，(3) キャラクタはそれぞれ特定領域る．このように地名からレシピ検索へのきっかけの情報のみを扱うという役割分担がある，という三つを与えることでレシピエージェントと協調する．

の特徴を持っている．そこでこれらの特徴がユーザの• 名産品エージェント，レシピエージェント，健康情報検索におけるふるまいにどのような影響を与え

エージェントのそれぞれに一人のウィザードを割るかを調査した．そこで表 2 に示すように 5 つの異り当てる．ウィザードはそれぞれの情報源を操作なるインタフェースを用いた．

してを用いて被験者からの質問に日本語で応答する†10 ．ウィザードはその特定の領域の質問以(A) 協調型マルチ： Venus & Mars に最も近くな外にも，エージェント自身についての質問（例えジェント，レシピエージェント，健康エージェン

ば，「あなたは何歳ですか？」）や一般的な挨拶にトの 3 体のキャラクタが登場する．ウィザードはも応答する．それ以外の質問に対しては「すみまVenus & Mars のように，それぞれのキャラクタ

せん．分かりません．
」とだけ応答する．

がお互いに協調しながらレシピページを検索す• エージェント（チャット）は起動された時点で自己紹介を行い，自分の能力を被験者に対して説明する．

るように実装したシステムである．名産品エーるようにキャラクタを操作する．

(B) シングル万能： ブラウザ上には万能キャラク
タ 1 体だけ登場する．ウィザードはそれぞれ自• ウィザードは被験者とは別室におり，チャットシ分の担当すエージェントの知識の領域に関する発ステムのようなインタフェースを通してのみ被験話に対して，この 1 体のキャラクタを通して応者からの質疑に答える．ウィザードは被験者の発答する．また，ウィザードの一人は，挨拶やキャ話がどのウィザードに対してのものであるのかはラクタ自身への質問にも対応する．このようにすキャラクタに付随する ID 番号によって認識できることで，このキャラクタは三つのエージェント

る．また被験者が他のウィザードがどのような会の全ての能力を持ちながら，被験者は単体のエー話を行っているかも認識することができる．

ジェントと話しているように感じる．

• 実験開始前に被験者にはウィザードの存在を知(C) チャット形式： キャラクタが登場せず，チャッ

らせていないが，実験後にはそのことを知らせて

ト形式でレシピ検索を行う．それ以外はシングル

いる．

万能と同様である．

(D) 非協調型マルチ： キャラクタ同士の協調がな
いものである．3 体のキャラクタが登場するが，話しかけられたキャラクタを担当するウィザード
以外は応答しないため，キャラクタ同士の協調は†10 名 産 品 エ ー ジェン ト 担 当 の ウィザ ー ド が 用
い る デ ー タ ベ ー ス は「 あ の ま ち こ の ま ち 」(http://www.gds.ne.jp/) という Web サイトから
その地 名と名 産品と の関 係を抜 き出す ことに より作成した．その数は約 3300 項目ある．レシピ
エージェント担当のウィザードは 3.1.1 節で述べた検索隠し味を用いた検索を手動で行った．健康
エージェント担 当のウィザードは「食育 大事典」
(http://www.shokuiku.co.jp/) という Web サイトを参照することにより健康と食材の関係に関するコメントを行った．

行われない．例えば名産品エージェントに対して健康に関する発話がされた場合には，そのウィザードは「すみません，分かりません．
」と応答
し，健康エージェントのウィザードは何も応答しない．

(E) 協調型マルチ万能： キャラクタ間の役割分担がないものである．万能キャラクタが 3 体登場
し，そのそれぞれが名産品，レシピ，健康のどのコンピュータソフトウェア

10

表2( 10 )

実験に用いるインタフェース

キャラクタ数協調

役割

A 協調型マルチ3

有有

B シングル万能1--

C チャット形式

0--D 非協調型マルチ3

無有E 協調型マルチ万能

3

有

無

発話に対しても応答する．さらに他のキャラクタ

然のことながらキャラクタ自身に対する質問は一切行の発話に対しても協調的に動作する．協調のさい

われていないことがわかる．またキャラクタ数が増加にウィザード同士が混乱しないように，発話したするにしたがって，会話の内容がレシピに関するもの

キャラクタに対してどのキャラクタが協調的な発のみから名産品や健康へと話題が広がっていることが話をするのかをあらかじめ設定している．

分かる．

これらの 5 種類のインタフェースに対して，それぞ

次に，キャラクタ間の協調の有無よる比較を，協調れ 5 人ずつ，合計 25 人の大学生を被験者として割り型マルチと非協調型マルチで，またキャラクタ間の役当てた．それぞれの被験者の最初の 20 回の発話に対割分担の有無による比較を，協調型マルチと協調型マ

し，その発話を名産品，レシピ，健康，キャラクタ，ルチ万能をそれぞれ比較することにより行った．そのその他に分類した．

結果を表 4 に示す．
しかしながら，この評価に関してはいずれも特に大4.3 実験結果

きな有意差は認められず，キャラクタ間の協調の有無

キャラクタの数の違いによる比較を行うために，協と役割分担の有無によるユーザのふるまいへの影響

調型マルチ，シングル万能，チャット形式における被は今回の実験からは立証できなかった．したがって今験者の挙動を比較した．その結果を表 3 に示す．

回の評価ではキャラクタ間の協調や役割分担よりも，その結果，有意水準を 10%以下として優位な差として得られたものは以下の通りである．

• シングル万能はチャットよりもその他に関する話題が少ない．
（有意水準 3%）• シングル万能はチャットよりもキャラクタに関する話題が多い．
（有意水準 7%）• 協調型マルチはシングル万能よりもレシピに関する話題が少ない．
（有意水準 2%）• 協調型マルチはシングル万能よりも健康に関する話題が多い．
（有意水準 6%）

キャラクタの数そのものがユーザのふるまいに変化を与えるものであることが明らかになった．
これはすなわち目に見えるキャラクタの存在そのものが利用者との会話を引き起こし，それが話題の多様性へとつながってゆくものと思われる．キャラクタ間の協調や役割分担の有無が重要な変化をもたらさなかったことに関しては，本評価実験では被験者が自由に情報検索する設定にしていたので，その違いが際立つほど会話自体が複雑にならなかったためであると考えられる．今後は被験者に明確な目標を伴う情• 協調型マルチはチャットよりも名産品，健康に関報検索タスクを与え，そのタスク達成に対する被験する話題が多く，レシピに関する話題が少ない．

者の挙動を観測することが必要であると考えられる．

（有意水準 1%以下）

これは今後の課題としたい．

• 協調型マルチはチャットよりもキャラクタに関する話題が多い．
（有意水準 10%）

5 関連研究以上の結果からキャラクタが存在しないチャット形

検索エンジンや情報エージェントを組み合わせたり，

式では被験者の検索がレシピ関連に集中しており，当統合したりすることはそれぞれのシステムにさらなる

( 11 )

Vol. 0 No. 0
表3

1983

11

キャラクタの数の違いによる平均発話回数の比較

チャット/シングル万能
分類

チャット

シングル万能t-値 (n=8)

有意水準

名産品

0.2

1.4

-1.26

0.12

レシピ

14.8

13.4

0.88

0.20

健康

0.4

1

-0.8

0.22

キャラクタ

0

1.8

-1.61

0.07

その他

4.6

2.4

2.17

0.03

シングル万能/協調マルチ分類

シングル万能協調マルチ

t-値 (n=8)

有意水準

名産品

1.4

2.8

-1.18

0.13

レシピ

13.4

10

2.42

0.02

健康

1

2.4

-1.72

0.06

キャラクタ

1.8

1.6

0.12

0.45

その他

2.4

3.2

-0.70

0.25

チャット/協調マルチ
分類

チャット

協調マルチ

t-値 (n=8)

有意水準

名産品

0.2

2.8

-3.41

0.004

レシピ

14.8

10

3.63

0.003

健康

0.4

2.4

-3.08

0.007

キャラクタ

0

1.6

-1.37

0.10

その他

4.6

3.2

1.10

0.15

表4

キャラクタの協調と役割りの違いによる平均発話回数の比較

非協調マルチ/協調マルチ
分類

非協調マルチ協調マルチ

t-値 (n=8)

有意水準

名産品

2

2.8

-0.78

0.22

レシピ

12.4

10

1.39

0.10

健康

2.6

2.4

0.14

0.44

キャラクタ

0.2

1.6

-1.18

0.13

その他

2.8

3.2

-0.35

0.36

協調マルチ万能/協調マルチ
分類

協調マルチ万能

協調マルチ

t-値 (n=8)

有意水準

名産品

1.4

2.8

-1.56

0.07

レシピ

9.8

10

-0.12

0.45

健康

1.4

2.4

-1.10

0.15

キャラクタ

2.2

1.6

0.30

0.38

その他

5.2

3.2

1.54

0.08

12

コンピュータソフトウェア( 12 )

価値を加える．MetaCrawler [17] や SavvySearch[8]それぞれのユーザは情報検索や情報統合に対してのようなメタ検索エンジンは複数の検索エンジンの結異なった要求や好みを持っている．あるユーザはある果を統合することでその性能を改善することに成功

特定の検索エンジンを好み，別のユーザはまた別の検している．BIG [13] は，情報の質とその収集に要する

索エンジンを好むかもしれない．このように既存の時間やコストとのトレードオフを考慮することで，複固定的な情報統合システムよりも，ここではむしろ，数の情報源から効率的に情報収集する情報エージェン

気に入った情報エージェントの組み合わせを柔軟にカトである．RETSINA [18] はインタフェースエージェ

スタマイズでき，ユーザと協調的に作業できるようなント，タスクエージェント，リソースエージェントのフレームワークの実現を目標としている．そのための3 種類の情報エージェントから構成されるマルチエー

第一ステップとして，キャラクタインタフェースをもジェントシステムである．インタフェースエージェン

つ複数のエージェントが他のエージェントやユーザとトはユーザからの要求を受け取り，得られた結果を提協調的に動作する MCI を開発した．

示するためにユーザとインタラクションを行う．タス

複数のキャラクタを用いた情報システムの研究とクエージェントは他のエージェントと情報交換を通しては以下のものがあげられる．Andre と Rist のして特定領域のタスクを解決する．リソースエージェ

Inhabited Market Place [1] は主にプレゼンテーショ

ントは異なる種類の情報源へのアクセスを提供する．

ンメディアにおけるマルチキャラクタの利点を強調しまた，連邦システム [6]，InfoSleuth[2] ，LARKS[12]ている．すなわちそれぞれのキャラクタが独自の視なども情報ブローカリングや情報マッチメイキングメ

点から商品に対するコメントを発することによりプカニズムを組み込んだ情報配送のためのマルチエー

レゼンテーションの効果を強めている．Prendinger

ジェントシステムである．

と Ishizuka による Let’s Talk [16] は英語教育システ

上記のような従来の協調型情報統合システムでは，

ムにキャラクタエージェントを応用したものである．

情報エージェントや情報源の組み合わせはシステムのここではキャラクタエージェントはエージェント同士

設計者によって決定され，ユーザから隠されていた．

の社会的関係に基づく感情表現の問題を扱っている．

そのためユーザは固定的なインタフェースに要求を

本論文ではキャラクタエージェントの感情表現は扱っ

出し，その結果を受けとることしかできず，情報エーていないが，ユーザとのより高度で親密なインタラク

ジェントの組み合わせや協調メカニズムを変えること

ションのためには感情表現も重要になるであろう．まはできなかった．

た高橋と武田による TelMeA [19] はコミュニケーショ

例えば RETSINA エージェントは再利用可能であンメディアとしての複数キャラクタエージェントの効り，そのインタフェースはシステム設計者にオープン

果を示している．ここでは従来のチャットや BBS な

であるがユーザに対してはオープンであるとはいえどのテキストベースのコミュニケーションメディアにない．ユーザはインタフェースエージェントを通してキャラクタを付加することで，発言者の識別に対してのみシステムにアクセスできるだけである．連邦シ

効果を持つことを示している．

ステムではエージェントの協調は KQML [5] のようまたアーキテクチャの視点から比較すると，上記のな ACL(Agent Communication Language) で記述さシステムでは一つのマシンで複数のエージェントを制れる．ACL は情報エージェントにオープンなインタ

御する集中型のアプローチを採用しているのに対しフェースを提供するが，人間のユーザが ACL を使って，MCI では，エージェントの本体部は個々のサーてエージェントと直接コミュニケーションをするのはバに分散的に存在し，エージェントの頭部がクライア困難であり，人間のユーザに対してはオープンとは言ントマシン上でインタラクションを行う分散型アプ

えない．このように，従来のシステムはユーザに対しローチを採用している．このように MCI はエージェてオープンなインタフェースを提供するようには設計ントがインターネット上で物理的に分散したマルチ

されていなかった．

エージェントシステムであるといえる．

( 13 )

Vol. 0 No. 0

1983

13

できるような仮想空間を作ることによって，表現6 まとめ

能力を改善する必要がある．そのような能力は

本論文では，キャラクタインタフェースを持つ複数

Andre らによって行われている研究 [1] と関連がのエージェントの協調による WWW 情報統合システ

深い．

ムを議論した．その実現のために，キャラクタが他の会話能力： 現在のプロトタイプではエージェント

キャラクタやユーザと協調するマルチキャラクタイン

は主に自然言語によってユーザとインタラクショ

タフェース (MCI) を提案し，その応用プロトタイプ

ンするが，その認識はユーザの発話からキーワー

として Venus & Mars という協調型レシピ検索シスドを抽出するといった単純なものである．自然言

テムを開発した．MCI はキャラクタという親しみや語は，人間のユーザ，特に子供やお年寄りのよう

すいインタフェースを持ち，複数のキャラクタのインな初心者ユーザにとって最も自然なコミュニケー

タラクションを通してユーザは情報統合の過程を理解

ション方法である．ユーザとのより複雑なインタすることができる．さらに，エージェントの組み合わラクションを実現するためには，高度な自然言せや挙動をユーザ自身が柔軟に変更できるという特語処理技術がエージェントに導入される必要が徴を持つ．また MCI の評価を Wizard of Oz 法を用ある．

いて行い，キャラクタの数，キャラクタ同士の協調の

現在のインターネットベースの情報システムは Web

有無，キャラクタの役割の有無に応じてユーザのふる技術に大きく依存している．Web ページにはテキスト

まいがどのように変化するかを調査した．その結果，だけでなく画像や音声も貼り付けることができるため，複数のキャラクタが登場することにより，ユーザが広非常に表現力豊かである．そして XML や Semantic

い範囲の情報検索に興味を持つようになることが明

Web 技術は現在の Web 技術をさらに高度なものにすらかになった．

ると考えられる．その一方で，現在の Web 情報シス

現在のプロトタイプで実現した協調タスクは単純

テムはページ単位で情報を提供する受動的なシステなものであり，より高度な協調エージェントを作るたムである．キャラクタは XML 技術とはまた異なる方

めには以下に示すように，解決すべき多くの課題が法で Web 技術を進化させ，より能動的にインタラク

ある．

ティブに見えるようにする．その意味において，MCI

協調能力： エージェントはいったんクライアント

はキャラクタを介して複数の情報源を協調的に統合すマシンに呼び出されるとキャラクタを介してプラるフレームワークを提供している．これは XML 技術

グアンドプレイでお互いに協調する．現在のプと共存させることにより新しいエージェントベース情

ロトタイプにおけるエージェントの協調動作は，

報統合システムへと発展してゆくことが期待される．

検索キーワードの連想や補完といった単純なものである．より高度な協調的特徴を実現するために謝辞

はマルチエージェントシステムの分野で研究され

本研究はイメージ情報科学研究所および文部科学ている協調技術や交渉技術を使った協調機構 [20]

省特定領域研究「情報洪水時代におけるアクティブマを組み込む必要がある．

イニングの実現」からの援助を受けて行われました．

表現能力： 現在のプロトタイプではエージェント

本研究に関して貴重なコメントをいただきました京間の協調は会話によって表現される．コンピュー都大学石田亨教授ならびに匿名の査読者に対して感タのディスプレイ上で行われるエージェント間の謝の意を表します．

会話は一時的なものであり，複雑な協調動作を表すには適していないかもしれない．このことか

参考文献

ら，例えばエージェントが他のエージェントだけ[ 1 ] Andre, E. and Rist, T.: Adding Life-Like Synthetic Characters to the Web, in Cooperatice Infor-

でなく仮想の対象物に対してもインタラクション

14

コンピュータソフトウェア

mation Agents IV, Klusch, M. and Kerschberg, L.
(eds.) Lecture Note in Artificial Intelligence 1860,
Springer, 2000, pp. 1-13.
[ 2 ] Bayardo Jr., R. J., Bohrer, B., Brice, R. S.,
Cichocki, A., Fowler, J., Helal, A., Kashyap, V.,
Ksiezyk, T., Martin, G., Nodine, M. H., Rashid,M., Rusinkiewicz, M., Shea, R., Unnikrishnan, C.,
Unruh, A. and Woelk, D.: InfoSleuth: Agent-Based
Semantic Integration of Information in Open and
Dynamic Environments, in Proceedings ACM SIGMOD International Conference on Management of
Data (SIGMOD 1997), ACM Press, 1997, pp. 195206.
[ 3 ] Cassell, J., Sullivan, J., Prevost, S. and Churchill
E. (eds.): Embodied Conversational Agents, MIT
Press, 2000.
[ 4 ] Dahlback, N., Jonsson, A. and Ahrenberg, L.:
Wizard of Oz studies - Why and How, in Proceedings of the International Workshop on Intelligent
User Interfaces, 1993, pp. 193-200.
[ 5 ] Finin, T., Labrou, Y. and Mayfield, J.: KQML
as an Agent Communication Language, in Software
Agent, Bradshaw, J.M. (ed.), AAAI Press, 1997,
pp. 291-316.
[ 6 ] Genesereth M.R.: An Agent-Based Framework
for Interoperability. in Software Agent, Bradshaw,
J.M. (ed.), AAAI Press, 1997, pp. 317-345.
[ 7 ] Hearst, M.A.: Information Integration, IEEE
Intell. Syst., Vol. 13, No. 5 (1988), pp. 12-24.
[ 8 ] Howe, A.E. and Dreilinger, D.: Savvy Search:
A Metasearch Engine That Learns Which SearchEngines to Query, AI Mag., Vol. 18, No. 2 (1997),
pp. 19-25.
[ 9 ] Ishida, T.: Interaction Design Language Q: The
Initial Proposal, in Proceedings 15th Annual Conference of Japanese Society for Artifical Intelligence, 2A2-03, 2001.
[10] 石川幹人: サイコロと Excel で体感する統計解析,
共立出版, 1997.
[11] Klusch, M. (ed.):Intelligent Information
Agents, Springer ,1999.
[12] Klusch, M.: Information Agent Technology for( 14 )

the Internet: A Survey, J. Data Knowl. Eng.,
Vol. 36, No. 3 (2001), pp. 337-372.
[13] Lesser, V. R., Horling, B., Klassner, F., Raja, A.,
Wagner, T. and Zhang S. XQ.: BIG: An Agent for
Resource-bounded Information Gathering and Decision Making, Artif. Intell., Vol. 118 (2000), pp. 197244.
[14] Maulsby, D., Greenberg, S. and Mander, R.:
Prototyping an Intelligent Agent through Wizard ofOz, in Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems, 1993, pp. 277284.
[15] Oyama, S., Kokubo, T., Ishida, T., Yamada, T.
and Kitamura, Y.: Keyword Spices: A New Method
for Building Domain-Specific Web Search Engines,
in Proceedings of the 17th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI’01), 2001,
pp. 1457-1463.
[16] Prendinger, H. and Ishizuka, M.: Let’s Talk! Socially Intelligent Agents for Language Conversation
Training, IEEE Trans. Syst., Man Cybern., Part A,
Vol. 31, No. 5 (2001), pp. 465–471.
[17] Selberg, E. and Etzioni, O.: Multi-Service
Search and Comparison Using the MetaCrawler,
in Proceeding of the 4th International World Wide
Web Conference, 1995, pp. 195-208.
[18] Sycara, K. and Zeng, D.: Coordination of Multiple Intelligent Software Agents. Int. J. Coop. Inf.
Syst., Vol. 5, No. 2&3 (1996), pp. 181-211.
[19] 高橋徹，武田英明：TelMeA: 非同期コミュニティシ
ステムにおける avatar-like エージェントの効果と web
ベースシステムへの実装，電子情報通信学会論文誌，Vol. J84-D-I, No. 8 (2001), pp. 1244-1255.
[20] Weiss, G. (ed.): Multiagent Systems: A Modern
Approach to Distributed Artificial Intelligence, MIT
Press, 1999.
[21] Wiederhold, G.: Intelligent Integration of Information, Kluwer Academic, 1996.
[22] Yang, Y., Okamoto, M. and Ishida, T.: Applying
Wizard of Oz Method to Learning Interface Agent,in Proceedings of Workshop on Software Agent andits Applications (SAA2000), 2000, pp. 223-230.