1
解 説 

人を動かす HAI デザインの認知的アプローチ
Cognitive Approach to HAI Design for Moving Humans
山田 誠二
Seiji Yamada

国立情報学研究所／総合研究大学院大学／東京工業大学
National Institute of Informatics, SOKENDAI, Tokyo Institute of Technology

seiji@nii.ac.jp, http://www.ymd.nii.ac.jp/lab/seiji/

寺田 和憲
Kazunori Terada

岐阜大学 工学部 応用情報学科
Gifu University, Faculty of Engineering, Department of Information Science

terada@gifu-u.ac.jp, http://www.elf.info.gifu-u.ac.jp/terada/

小林 一樹
Kobayashi Kazuki

信州大学 大学院 理工学系研究科
Graduate School of Science and Technology, Shinshu University

kby@shinshu-u.ac.jp, http://www.cs.shinshu-u.ac.jp/˜kkobayashi/

keywords: HAI, cognitive properties, intention attribution, PCT, ASE, Rebo

1. は じ め にれることが望ましい．この考え方に基づき，様々な研究例として，周辺認知テクノロジー PCT，Artificial

2011 年，2012 年の人工知能学会全国大会において行
われてきたオーガナイズドセッション「人を動かす HAI」

Subtle Expression，リモコンロボット：Rebo を紹介
し，HAI の具体的な設計方針への示唆を議論する．

において，関連する様々な研究発表が行われ，そこでの研究発表，議論が本特集の基盤になっている．そこでの大きなテーマは，人間ーエージェント間のインタラクショ

2. 人から人工物への意図性の帰属によって人を動かす

ンデザインを目指す HAI において，設計対象となる「人間→エージェント」，「エージェント→人間」の双方向の人は擬人化が得意である [Reeves 98]．そのような人のインタラクションのうち，人を何らかの意味で行動に向認知特性を使うとうまく人を動かすことができる．本章

かわせる「エージェント→人間」の情報の流れをいかにではまず，人がエージェント（意図的主体）と機械をどデザインするかについて焦点を絞っている．この「何らのように見分けているかについてを認知科学の視点からかの意味で行動」とは，身体を動かすという物理的な行説明した後に，椅子の振る舞いに目的志向性，随伴性を動から人間の内面（意志，感情，思考）の変化も含めた導入した結果意図帰属がなされることを示した研究を紹広義の「人間の行動」という解釈である．

介する．また，意図帰属の原因として定型性逸脱を提案

よって，本稿では，ロボットに対する人間の物理的な行動から情報通知の受理，アプライアンスの操作に至る

し，ロボットが定型性を逸脱することでて騙す意図の帰属が行われることを示した研究を紹介する．

広い意味での人間の行動に変化を与える「エージェント→人間」の情報伝達のデザインを扱い，その方法論に対2·1 エージェントか機械かし人間の認知特性 [Stafford 04] を利用したアプローチを哲学者 Dennett は人が対象の振る舞いを理解し予測す

我々の関わる具体的な研究例の紹介を中心に解説する．内る際に物理スタンス，設計スタンス，意図スタンスとい容としては，大きく分けて以下の方向がある．

う 3 つのスタンスを使い分けると考えた [Dennett 87]．物• 人から人工物への意図帰属によって人を動かす：人は理スタンスとは，主体の物理的組成・性質，物理法則に

人工物に対して意図を感じる（意図帰属）と反応が基づいて振る舞いを予測する戦略である．設計スタンス

変わってくる．そのような認知特性を利用して，人とは，物理スタンスで想定される物理的組成などの細部を動かす HAI デザインの設計指針を探る．研究例とを無視し，主体が設計意図に基づいて作られていることして，「動く椅子」，「騙すロボット」に対する人間のを前提として，様々な状況において設計どおりに振る舞意図帰属実験を挙げ，考察を行う．

うと予測する戦略である．そして，意図スタンスとは主• 認知的負荷をかけずに人を動かす技術：人を動かすた

体は意図，信念，願望などの心的状態に基づいて合理的めの「エージェント→人間」のインタラクションデザに振る舞うという前提のもとに，振る舞いの起源となる

インは，できるだけ人に認知的負荷をかけず実装さ心的状態を帰属した上で振る舞いを予測する戦略である．

2

人工知能学会論文誌

12 巻 1 号 a（1997 年）

2·2 動 く 椅 子

一般的に，家具やアプライアンスなど人間的なアピア
ランスを持たない人工物に対しては擬人化が行われないように思われるが，認知科学の知見を流用し，適切な振る舞いのトリガーを生成することによって意図帰属が可能になることが示されている．意図スタンス採用のトリガーとなる振る舞いの要素が認知科学の研究分野におい(a) 自律移動椅子(b) 随伴的に動く椅子に着座した参加者て数多く調べられている．例えば，合理性 [Csibra 08]，
目的や目的志向性 [Tremoulet 00]，自己推進性 [Luo 05]，
等終局性 [Gergely 95]，随伴性 [Bassili 76], 物理法則違

図 1 エージェント性と機械性の両方を有する人工物としての自律移動椅子と実験の様子

反 [Scholl 00]，状況依存性 [Tremoulet 06]，動作不連続性 [Gao 11] などが知られている．電機製品に目や手などの擬人的パーツを取り付けることによって，提示する情報の分かりやすさを向上させる試みもあるが [Osawa 09]，

Dennett の設計スタンスと物理スタンスの違いは，法

ここでは特に振る舞いの性質に注目した研究を紹介する．

則の観点からみると粒度の違いでしかない．電子レンジ

寺田らの研究 [Terada 08] では，目的志向性や随伴性をの振る舞いを理解するのに電磁波による水分子の振動を有する振る舞いを生成する “椅子型ロボット”（図 1(a)）

理解する必要はなく，時間設定のダイヤルと温度の対応に対して人が意図を帰属するかについて調べている．椅

さえ理解すればよい．また，時計の振る舞いを理解する

子は人体を特定の姿勢のまま保持するという機能を有すためにはエネルギー源であるバネや振り子，電池の物理

るが，椅子そのものは本来受動的であり，機能は人が働的挙動や歯車の摩擦について理解する必要はなく，3 本

きかけない限り顕在化しない．しかし，椅子が目的志向の針の動きを理解すればよい．

性や随伴性を有する振る舞いを行うと，ランダムに動く

Dennett の設計スタンスと物理スタンスの違いは，法則の粒度だけでなく，設計者の意図の有無という観点からも説明できる．Dennett の設計スタンスは設計者の意図に基づいて設計通りに振る舞うことを予測するというものである．時計の長針が 12 周する間に短針が 1 周するという法則は，時計の設計者がバネや振り子，電池のエネル
ギー出力をメカニズムやアルゴリズムを利用してうまく制御した結果表出されるのである．設計者が存在しない
限り，そのような法則が顕在化することはなく，その意
味で設計スタンスと物理スタンスは異なる．ただ，アンティキティラ島で発見された機械のように，機械である
ことは分かってもそれが何であるかが長年分からなかった物体の例や，古いアイロンをブックエンドとして活用することもあるため [Dennett 90]，設計者の意図が分からなくても第 3 者が帰属可能であるという意味で，その振る舞いが生成している機能（定型性の目的論的解釈）
は曖昧なものである [Defeyter 09]．
設計スタンスと意図スタンスはどちらも目的を帰属す

場合よりも多くの実験参加者が椅子に座ろうとした (図1(b))．これは椅子が意図的主体として理解されたために，椅子の挙動が機能としてではなく，「着座させよう」という意図として解釈されたためと説明できる．
前節では人工物の機能解釈における恣意性について説明した．機能解釈と同様に意図帰属も恣意的になされる[Sperber 86]．寺田らの椅子を用いた研究によっても，椅
子の振る舞いに対して様々な意図が帰属されることが示されている．例えば随伴的に動く椅子に対して，「自分を避けるように動いている」という意図を帰属する実験参加者と「椅子は自分の方へ向かってきている」という正反対の意図を帰属する実験参加者がいた [Terada 07]．すなわち，随伴性や目的志向性という意図帰属のトリガーとなる振る舞いだけでは，特定の意図を正確に伝えることは難しい．この問題は言語情報を提示することによって解決されるが，意図帰属がなされなければ機械の発話に意味を見いだせないことも事実である [岡田 95]．

2·3 騙 す ロ ボットるという意味では同じであるが，目的を帰属するのが観機械に対しての意図帰属を継続させることは容易では察対象そのものであるか，観察対象の設計者や使用者でない．例えば，随伴的な振る舞いをする機械に対して，

あるかという点で異なる．別の言い方をすると，その違インタラクションの初期ではエージェンシー（意図）がいは「目的が振る舞いを駆動する」か「法則によって駆感じられるかもしれない．しかし，随伴性を特定のセン動された振る舞いが合目的である」かの違いである．換

サ入力に対する動作出力というアルゴリズムで法則化し言すると，振る舞いの原因を帰属する際に定型性を想定てしまうと，とたんにエージェンシーは消滅してしまう．

するか意図を想定するかの違いである．設計スタンスで寺田らは，機械認知とエージェント認知の本質的な違い

も意図は想定するが，それは振る舞いを規定するためのを定型性逸脱によって説明している [寺田 12] ．これは，定型性を導出するための意図にすぎない．

人は機械に対して法則的・定型的な振る舞いをするとい3

人を動かす HAI デザインの認知的アプローチに振る舞っていた場合に比べて，途中で唱詠速度を急に上げて素早く振り向いた場合に実験参加者が有意に騙されたと感じていたことが分かった．
機械が意図的主体であるとユーザに錯覚させることで，機械の振舞いがアルゴリズムレベルではなく目的レベルで解釈され，容易に理解されるようになる．目的を持った主体であることの認識を発生させるためには，先述のような物理的運動による自己推進性や目的志向性，随伴性の提示がある程度有効かもしれない．しかし，高度な知性を持った意図的主体であることの認識を発生させる(a) ロボット(b) ロボットに駆け寄る参加者

ためには，それらの単純な運動要素の提示ではなく，適切なタイミングで逸脱するというインタラクションの中

図2

だるまさんがころんだを行うロボットを用いた定型性逸脱仮説の検証実験

うモデルを持ち，人のような意図的主体に対しては，「あで感じられる目的志向性を埋め込むことが有効だと考えられる．

3. 認知的負荷をかけずに人を動かす技術る程度の予測不可能性＝定型性の逸脱」を持った振る舞
いをするというモデルを持つのではないかという仮説で3·1 周辺認知テクノロジー PCT

ある．すなわち，意外な振る舞いを生成し続ける主体に§ 1 情報通知の問題点とその解決法

対して人らしさの知覚が維持されるというものである．

現在オフィスや家庭において PC が広く利用されてお寺田らによる騙すロボットの研究 [寺田 11] では，ロり，そのディスプレイ上では，様々な情報がユーザに通ボットが定型性を逸脱する（予測を裏切る）ような振る知される環境となっている．そのような通知は，情報通舞いをした場合に騙すという意図が帰属されるかどうか

知（information notification）[Iqbal 10a] と呼ばれ，例えについて調べている．狼少年が信用を失うように，常にば，メールの着信，マイクロブログの書き込み，OS やア

嘘ばかり言っていると信用されなくなる．すなわち，騙

プリケーションのアップデートなど種々様々な内容が通しが成立するためには，通常は本当のことを言うなどし知情報として，日々ユーザに通知されている．これらのて相手を信用させなければならない（正直者というモデ

情報通知は，最新の情報をプッシュして知らせてくれる

ル化を誘導する）．一方で，常に正直に振舞っていると，利便性はあるものの，アプリケーションやチェックする

競合状態においては，容易に搾取される．従って，騙し必要のある情報の増加と共に，適切でないタイミンで現が成立する条件は，正直な（定型的）行動と裏切り（逸れる情報通知がユーザの作業に干渉して，ユーザが本来脱的）行動の適当な比率として記述できる．通常，機械のタスクに集中できなくなる問題が生じる [Iqbal 10b]．

が定型性を逸脱するのは事故や故障の場合である（設計

この問題に対して，人間の認知・知覚特性を利用して，スタンスによる解釈）．騙しであるという解釈は意図帰ユーザモデルを持たずに適切なタイミングで情報通知を行属を行わなければ発生しないので，ある振る舞いに対しう方法論である PCT (Peripheral Cognition Technology)て騙されたと感じることはその振る舞いに対して意図帰が提案されている [Yamada 12] ．また，その実現型とし属を行ったという証拠になる．

てリフェラルエージェントとシェイプシフティングデバ

寺田らは，機械であるロボットがこのような合目的定「人間の認知・知覚特性
イスが開発されている．PCT は，型性逸脱を行った場合に，意図性が感じられるかどうかを利用して認知的負荷をかけずに人に情報を伝え人を動をロボットと人が「だるまさんがころんだ」を行う実験

かす技術」を目指すものであり，その実装型であるペリを行うことで調べた (図 2)．実験参加者は，鬼であるロフェラルエージェントとシェイプシフティングの結果がボットが壁の方を向いて「だるまさんがころんだ」を唱

様々な HAI デザインの示唆を与えてくれる．

えている間にロボットに近づき，ロボットの背面のボタ

情報通知の通知対象は，緊急性が高い情報ではなく，電ンスイッチを押下することと，ロボットが参加者の方へ

子メール，マイクロブログ，アプリケーションや OS の振り返った際には動きを同定されないように静止するこ

アップデート通知といった，緊急性はないが受理することとを求められた．ロボットはゲーム開始時から一貫してが望ましい情報である．このような情報通知は，ユーザ一定速度で唱え，一定速度で振り返ることを繰り返した．

のメインタスク作業に干渉しないように提示されるべき統制条件ではロボットは最後まで定型性を崩さなかったであるが，その方法論は 2 つに大別される．一つは，ユーが，裏切り条件では参加者がボタンスイッチを押下しよザがメインタスクの遂行を休止するなどにより通知情報

うとした際に唱える速度を急激に上げ素早く振り向いた．

を受理できる状態を表す割り込み可能性 (interruptibility)

実験結果によって，ロボットが最初から最後まで定型的をシステムが推定して，割り込み可能 (interruptible) なタ

4

人工知能学会論文誌

イミングで情報を通知する方法であり，これまで様々な

VFN領域研究が行われてきた [Horvitz 03, Iqbal 10a, 田中 10]．これらのアプローチは，ユーザ状態の推定を行うアプロー
チであり，キーボードタイピング，マウス操作，ユーザの情報通知
メインタスク

画像，アプリケーションの切り替えなどを入力として機械学習やベイジアンネットなどを用いて割込可能性を推定する．このような手法では，ユーザ状態を正確に推定することが必要であるが，その推定自体が容易ではない．

12 巻 1 号 a（1997 年）

ペリフェラルエージェント一方，ユーザの状態推定を必要としないアプローチがあ集中している
視野領域

内部境界

る．その典型が，ペリフェラルディスプレイ (peripheral

display) と呼ばれる研究 [McCrickard 01, Kim 10] である．そこでは，ユーザ状態を推定せず，「人間は周辺視野にある対象を不正確ながらも大きな認知的負荷なくの認

図3

ペリフェラルエージェント

識する」という周辺視 (peripheral vision) に関する人間の認知・知覚特性を利用する．この方法は，前述のようなユーザ状態モデル自体を必要としない方法のため，ユー

識度が変化する視野領域（VFN 領域）に配置され，ユー

ザモデルレスのアプローチと考えられ，具体的実装には，

ザの集中度が高いときにはユーザに気づかれずに，集中

ディスプレイ上やその近傍の周辺視野領域に通知内容を度が下がるとユーザが自動的に気づくという機能を実現

提示することで，ユーザはメインタスクを実行しながらする情報通知エージェントである（図 3）．その情報通

並列的に通知情報を認識できる．しかし，2 つのタスク

知の機能は，情報通知が発生すると周辺視領域に出現し，が並列的に行われるため，その認識は明らかに不十分でユーザがクリックすると通知情報をユーザに提示するとあり，また通知内容も非常に制限される問題がある．

いうシンプルなものである．

§ 2 PCT：周辺認知テクノロジー

VFN 領域が決定できれば，ペリフェラルエージェント

以上のような背景から，PCT では，従来のユーザモデル

をその領域内に設定するだけで，ユーザモデルレスでかあり／なしアプローチのよい部分を採り，視野ナローイン

つ割り込み可能な時にユーザが自動的に気づく情報通知

グ，不注意盲などの人間のもつ動的な認知・知覚特性を利が実現できる．VFN 領域は PC モニター上の矩形閉領域用して，ユーザモデルレスでユーザが割込可能状態になっとして定義される（図 3 の “VFN 領域”）が，その領域た場合に認知的負荷なく自動的に情報通知に気づき，通知は定量的に決まっていないため，参加者実験により VFN

情報にアクセスするとう枠組みを提案する [Yamada 12]．

領域の内側境界（図 3）の下限値を推定するめモデル構

また，PCT 研究により得られる知見は，HAI[山田 07] に成実験を行った．参加者実験には，Dark Room に似た集

おける，情報通知エージェントやデバイスの配置，アピ中できる環境（図 4）で 23 インチ液晶モニターの中央にアランスなどの設計について示唆を与えるものである．

スクロール表示される文字列をタイピングするメインタ

現在 PCT で利用されている人間の認知特性は，視野スクを採用した．そこで，タスク作業中にモニターの上

ナローイング，不注意盲である．視野ナローイング VFN

下左右斜め方向の端から徐々に中心に向かってエージェ(Visual Field Narrowing)[Williams 95] とは，人間の視野ントを表示し，ユーザがエージェントに気がついた時点がタスクへの集中度，認知的付加の影響により変化するでフットスイッチ（図 4 の赤丸）を踏んでもらった．そことを意味する．タスクへの集中度が高いときは視野がの結果をプロットしたものが，図 5（平均値を青線で結狭くなり，集中度が下がると視野は広くなる．また，不んでものと標準偏差）である．モニター画面は真っ黒で注意盲 (inattentional blindness)[Simons 99] は，人間は注あるため，この平均値は内部境界の下限値と考えられる．

視しないと環境の情報を認識できないという心理学的現また，VFN 領域のもう一つのパラメータである VFN 領象である．これらの認知特性は，後述する PCT の実装型

域の中心（モニター上のユーザの視点）は，様々なシンであるペリフェラルエージェントとシェイプシフティン

プルな手法 [Huang 12] により推定可能としている．

グデバイスで利用される．

ペリフェラルエージェントの有効性は，メインタスクの§ 3 PCT の実現型 1：ペリフェラルエージェント

難易度を変えることでユーザの認知的負荷をコントロー

PCT の一実装型として開発されているのが，ペリフェ
ラルエージェントである [森 12, Yamada 12]．人間の認ルした実験環境で，提案方法が実際に「ユーザの認知的負荷が高いときは通知に気づかず，認知的負荷低くなる

識できる視野領域は，あるタスクに集中していると非集と自動的に気づく」という PCT の目指す機能が実現され中時よりも狭くなることがわかっており [Williams 95] ，ているかを従来法の情報通知と比較して評価を行う．

その認知特性が視野ナローイング VFN と呼ばれる．ペリ

ペリフェラルエージェントの研究が，認知的アプローチ

フェラルエージェントとは，タスクへの集中度により認として「人を動かす HAI」デザインに与える示唆は，人5

人を動かす HAI デザインの認知的アプローチ

図4

1

2

3

4

モデル構成の実験環境

600

400

図6

気づかれずに通知するシェイプシフティングデバイス

200

0
-1000

-800

-600

-400

-200

0

200

400

600

800

1000

-200

には 1 分かけて 45◦ まで起き上がる設定とした．ユーザ
は通知に気づく度に端末に表示されるアンケート画面で気づき方と状況に関する質問項目に回答した．使用状況

-400

-600

を分析した結果，注意を奪わずに（作業中断なしに）通知できた割合は全通知数の 45 ％であり，作業を邪魔した
割合は 20 ％であった．また，デバイスの動作ログから，

図5

VFN 領域の計測データ

通知に気づいた数は全通知数の 37.9 ％であり，見逃しが多い点が課題として示された．

間のメインタスクに干渉せずに情報を伝えるためのエー

通信網の整備と小型デバイスが普及した現代社会では，ジェントのアピアランス，提示位置の決定方法を提案し，人間は外部から非常に多くの刺激を受け取り，否応なし

実験的にその妥当性を示していることである．

に反応してしまう．しかし，インタラクションデザイン§ 4 PCT の実現型 2：シェイプシフティングデバイス

としては，人間を無闇に動かすのではなく「適切に」動

シェイプシフティングデバイスとは，緩やかに機器の姿勢を変化させてユーザの注意を奪わずに情報通知を行うデバイスである [小林 12a]．このデバイスでは，VFN

かすことが重要である．その点においてシェイプシフティ
ングデバイスでは，「人を動かさない」ことで適切に「人を動かす」ことを狙ったアプローチだといえる．

や不注意盲などの見えているのに気づかない特性を利用して，姿勢変化中はユーザに気づかれないように非常に

3·2 Artificial Subtle Expression による内部情報伝達

ゆっくりと静かに変化が進行する．ユーザは作業への集ASE (Artificial Subtle Expression) とは，エージェント

中が低下したときに初めてデバイスの変化に気が付き，の内部状態をユーザに伝達することを目的としてわずか

情報通知が成立する．変化後は一見して変化に気づくよに情報を変化させる人工的な表出方法である．人間同士

うに設計することが重要である．情報通知を行う機器とのコミュニケーションにおいては，表情や視線といった非して携帯電話が想定されており，その実現方法の 1 つと

言語情報の些細な変化であっても心的状態を伝達しておして図 6 に示す台座型デバイスが開発された．このデバり，そのような表出は subtle expression と呼ばれている．

イスでは，外部から情報を受信したとき携帯電話をゆっロボットや擬人化エージェントにおいても，この subtle

1 ∼4 ）情報通知を行う．
くりと起き上がらせて（図 6 の

expression を用いて人間とのコミュニケーションを円滑

これにより，変化中はユーザに気づかれず，変化後は一化する研究が行われている．しかし，わずかな動作を行

見して姿勢の違いに気づきやすい状況を作り出している．

うにも多くの関節や自然かつ緻密な動作が求められ制御

ユーザの気づき方とその状況に関するデータを収集すが複雑になる問題がある．これに対し，ASE では人間をるため，約 2 週間にわたって開発したシェイプシフティ

模倣した subtle expression でなくてもユーザにエージェ

ングデバイスを利用した実験が実施された．デバイス上

ントの内部状態をユーザに伝達できることが示されていには携帯情報端末（iPod touch ）が設置され，1–3 分間隔

る．以下では，明滅光源による ASE と，ビープ音によるでランダムに姿勢を変化させて通知を行った．通知の際

ASE の研究事例を紹介する．

6

人工知能学会論文誌

12 巻 1 号 a（1997 年）

Komatsu 10b]．この実験では，選択課題として宝探しゲー
ムが採用され，参加者は 3 つの盛り土の中から金貨が隠された 1 つを探し当てるように指示された．盛り土選択は
20 回繰り返され，その都度画面横に置かれているロボッ
トが金貨の隠されている場所を予想し，合成音声にて参対話ロボット
参加者

図7

明滅光源(赤色LED)

明滅光源が埋め込まれた対話ロボット

加者に助言した．その合成音声に続いて 2 種類のビープ
音のうち一方が再生された．一つは抑揚がない音声（基本周波数 400Hz，0.5 秒），もう一つは下がり調子の抑揚の音声（基本周波数 400Hz から 250hz に変化，0.5 秒）であった．このビープ音は確信度を意図して設計されて§ 1 明滅光源による ASE

おり，抑揚がないものは助言に自信があり，下がり調子

船越ら [船越 09] は，人間とロボットとの音声対話にの抑揚は自信がないことを表す．実験では，参加者にロおいて明滅光源による ASE を用いてロボットの内部状態

ボットはある程度の確率で宝の位置を推定できること（具表出を実現している．一般にシステムとの音声対話では，体的な確率には言及なし）が説明されたが，ビープ音に人間の発話とロボットの発話とが重複することで円滑な関しては何ら説明を行わなかった．参加者にはビープ音

話者交替が阻害される発話衝突の問題がある．この研究に関する予備知識がまったくなく，金貨の有無も選択後では，その原因の 1 つである言い直しを抑制することをに示されないため，選択を繰り返してもビープ音の意味

目的とし，高さ 50cm ほどの人間型ロボットの胸部に直を合理的には解釈できない．それにもかかわらず，下が径 4mm の赤色 LED を埋め込み（図 7），それをロボット

り調子のビープ音が提示された場合には，ロボットの提が返答するまでの間に明滅させて「考えている」という案が統計的に有意に拒否されており，提示したビープ音

内部状態を表出させている．実験ではユーザとロボットが直観的かつ正確に解釈されていることが示唆された．

とのしりとり対話において，明滅条件と非明滅条件とがまた，小松らは，誤認識や設計上の制約のためにエー比較された．しりとり対話においては，WOZ（Wizardof-Oz）を採用して参加者からはロボットが自律的に動作

ジェントからユーザに提示される情報が常に正しいとはしているように見せ，参加者の発話した単語をオペレー明滅条件ではその間に LED が明滅した．参加者の言いエージェントの印象に与える影響を調査している [小松12]．実験では，確信度の表出方法として，上記の実験と同様の 2 種類のビープ音と，パラ言語情報，言語情報が用いられ，金貨の位置を発話したあとに条件に応じて 1直し回数やロボットの印象などを調査した結果，明滅条

つの音声が再生された．抑揚が一定のビープ音，早口で件では不要な言い直しが抑制され，ロボットを誠実で心断定的な口調の合成音声によるパラ言語，「○○です！」とが広いと評価することが示された．参加者には，明滅のいう断定を表す言語情報が高い確信度の音声として用い意味について何ら説明されていないが，多くが「考えてられた．また，下がり調子のビープ音，ゆっくりとして語いる」と解釈していた．

尾が上がり調子になる合成音声によるパラ言語，「○○かタが聞き取ってシステムに入力した．単語が入力されてから，0∼15 秒間でランダムに発話待機時間が決定され，限らないという問題に着目し，確信度とその表出方法がホテル予約対話実験 [船越 11] においても同様に，明もしれません」という言語情報が低い確信度の音声とし滅光源を用いることで発話衝突が減少し，ユーザに安心て用いられた．上記の実験と異なり選択後に金貨の有無感を与えることが示された．実験ではロボットの応答速が示されるため，参加者はゲームを繰り返すうちにエー度を速くした条件と遅くした条件が設けられた．ロボッ

ジェントの確信度がどの程度信頼できるのかを推定でき

トの応答速度が遅い場合，ユーザの発話終了を音声認識

る．確信度とその結果が高確率で一致する条件と，低確器が検出しやすくなり，発話衝突を避けられる利点があ率でしか一致しない条件を設け，エージェントが参加者る．しかし，応答が遅いことでユーザが同じ内容を繰りに与える印象についてアンケート調査したところ，確信

返したり，言い換えたりする可能性があり，これが発話度が低確率でしか一致しない場合にビープ音の印象点が衝突の原因となる．また，応答が遅いことでユーザをじ高く，エージェントが不確実な情報を提供せざるを得ならしてしまい，印象を低下させる可能性もある．遅い返い場合には，ビープ音のような ASE を用いるほうが適切

答速度によるそのような悪影響が予測されたが，48 名のであることが示唆された．

参加者のデータを分析した結果，ロボットの応答が遅い

このように，ASE の利点は，コストを抑えた実装と事場合には発話衝突が減少し，明滅光源を導入することで前知識なしで直観的に理解できる点であり，シンプルなユーザに安心感を与えられることが統計的に示された．

明滅光源や人工音声でユーザの協力を自然に引き出せ，§ 2 ビープ音による ASE

システムにとって都合のよい状態を作り出せる可能性が小松らは，選択課題においてシンプルなビープ音による ASE によって確信度の伝達を行っている [小松 10a,ある．システムの不足を補うように自然に「人を動かす

HAI」技術として今後の進展が期待される．

7

人を動かす HAI デザインの認知的アプローチ

械を操作するという負担感を低減させており，容易な操作とリラックスした状態で「人を動かす HAI」技術として有用だと考えられる．

4. ま

と

め

本稿では，人を動かす HAI をいかにデザインするかについて，認知的なアプローチによる研究例の紹介を中心に考察した．ここでは，「人を動かす HAI」の意味を，人図 8 リモコンロボット Rebo とその内部構造

間の物理的行動から情報の受理，獲得という知的行動までの広義でとらえ，これらの行動を誘発する「エージェ3·3 リモコンロボット：Rebo

ント→人」のインタラクションデザインについて，人間

Rebo（リーボ）とは，リモコンとして動作するペットのような存在感を付与したエージェントである [Kobayashi12b]．Rebo は，リモコンが抱える問題のうち，操作しにの認知特性を利用する方法論を研究例を交えて解説した．

くさ，機能の見つけにくさに着目してデザインされた．一技術」の２つについて，我々の関与した様々な研究例を般に，ユーザは目的のボタンをリモコンから探して押す

紹介し，その研究例から考察される「人を動かす HAI」

が，制御したい機器は離れた場所にあるため，手元のリのインタラクションデザインに寄与できる知見を考察しモコンと遠くの機器とを交互に見ることを繰り返さなけた．ここで議論された知見が，「人を動かす HAI」の具体

ればならない．また，マニュアルを読まずに新しい機能的なインタラクションデザインに役に立つ示唆を与えるを発見することは難しい．これらを解決するように Rebo

ことを期待する．

は設計されたが，そのような新しい技術や機器は導入時に拒否されたり，有用でないとみなされる場合がある．
そのために，ユーザが機器への理解を深め協力するアプ
ローチ [Sung 07] を採用し，親和性を高めるためにペットのような存在として受け入れられるように Rebo の形
状がデザインされた（図 8）．

Rebo の利点は，なでる操作，機能発見，親和性の 3 点であり，テレビリモコンの機能が組み込まれた．Rebo の表面を左右になでるとチャンネルの切り替えに，上下になでると音量の調整になる．また，長くく触れることで画面のオンオフを切り替えられる．各操作時には，機能実行の進捗を表す連続的なフィードバック（部分実行）を返すように設計した．具体的には，左右に少しなでると映像が再生されながら連続的に映像が左右に動き，画面の端から異なるチャンネルの映像が見えてくる．また，画面のオンオフ時には，触れている時間に比例して画面が徐々に拡大・縮小され，その後オンかオフかが表出される．変化の途中状態で操作を中断すると元の状態に戻るように設計されており，なでる操作によって手元のリモコンを見なくても，画面の様子から操作と結果が容易に把握できる．Rebo の表面を無造作に触って，自分の意
図とは異なる反応が返ってきたときには，操作を中断したり別の操作を行えばよく，試行錯誤による機能の探索ができ誤動作も生じにくい．
一般的なテレビリモコンとの比較実験を実施し，外見の印象や使い勝手，視線の動きについて調査したところ，

Rebo のほうが親和性が高く，操作が容易で，手元に視線向ける頻度が少ないことが示された．このように，Rebo
ではリモコンにペットのような存在感を与えることで機具体的な方法論としては，「人から人工物への意図帰属によって人を動かす」，「認知的負荷をかけずに人を動かす♦ 参 考 文 献 ♦[Bassili 76] Bassili, J. N.: Temporal and Spatial Contingencies in thePerception of Social Events, Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 33, No. 6, pp. 680–685 (1976)[Csibra 08] Csibra, G.: Goal Attribution to Inanimate Agents by 6.5Month-Old Infants, Cognition, Vol. 107, No. 2, pp. 705–717 (2008)[Defeyter 09] Defeyter, M. A., Hearing, J., and German, T. C.: A
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人工知能学会論文誌

12 巻 1 号 a（1997 年）

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ボットの意外な振舞は意図帰属の原因となる–, 日本ロボット学
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No. 1, pp. 117–127 (2012)[Tremoulet 00] Tremoulet, P. D. and Feldman, J.: Perception of Animacy from the Motion of a Single Object, Perception, Vol. 29, No. 8,
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spatial context and the role of intentionality in the interpretation ofanimacy from motion, Perception & Psychophysics, Vol. 68, No. 6,
pp. 1047–1058 (2006)[Williams 95] Williams, L.: Peripheral Target Recognition and Visual
Field Narrowing in Aviators and Nonaviators., International Journalof Aviation Psychology (1995)[山田 07] 山田 誠二（監著）：人とロボットの＜間＞をデザインする, 東京電機大学出版局 (2007)[Yamada 12] Yamada, S., Kobayashi, K., and Mori, N.: Peripheral
Cognition Technology: Approach and Implementation, in Proceedings of 2012 International Workshop on Human-Agent Interaction(iHAI 2012), TW8 0001 (2012)

著

者

紹

介

山田 誠二（正会員）
1984 年大阪大学基礎工学部卒業．1989 年同大学院基礎工学研究科博士課程修了．工学博士．1989 年大阪大学基礎
工学部助手．1991 年大阪大学産業科学研究所講師．1996
年東京工業大学大学院総合理工学研究科助教授．2002 年
国立情報学研究所教授，現在にいたる．HAI ヒューマンエージェントインタラクション，知的インタラクティブシ
ステムに興味をもつ．情報処理学会，日本ロボット学会，
AAAI, IEEE, ACM 各会員．

寺田 和憲（正会員）
1995 年大阪大学工学部精密工学科卒業．2001 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了．博士 (工学)．2000 年独立行政法人通信総合研究所特別研究員．2002 年岐阜大学工学部応用情報学科助手．2007 年同
助教．知性に関わる哲学的問題に興味を持つ．日本ロボット学会，情報処理学会，ヒューマンインタフェー ス学会，
IEEE, ACM 各会員．

小林 一樹（正会員）
2000 年茨城大学工学部卒業．2002 年同大学院理工学研究科博士前期課程修了．2006 年総合研究大学院大学複合科学研究科博士後期課程修了．博士（情報学）．同年関西学院大
学理工学研究科ヒューマンメディア研究センター博士研究員．2008 年より信州大学大学院工学系研究科助教．HAI，
ICT 農業に関する研究に従事．電子情報通信学会，ヒューマンインタフェース学会，日本ロボット学会，日本知能情報ファジィ学会，ACM 各会員．