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人工知能学会誌

24 巻 6 号（2009 年 11 月）「深化する HAI：ヒューマンエージェントインタラクション」

HAI 研究のオリジナリティ
Originality in Human-Agent Interaction
山田 誠二

国立情報学研究所，総合研究大学院大学

Seiji Yamada

National Institute of Informatics. / SOKENDAI.
seiji@nii.ac.jp, http://ymd.ex.nii.ac.jp/lab/~seiji/

Keywords: human-agent interaction.
にはあり得ないシステムが研究対象となり得てしまう．

1. は じ め にしかし，実世界に存在する系は，事前にすべて設計できる閉じた系を探すのが難しいほど，ほとんどが解放系でHAI（Human-Agent Interaction：ヒューマンエージェントインタラクション）研究の発表を中心とする HAIある．特に，人間とのインタラクションのない，つまり完全に自律的に稼働し続ける系は非現実的である．

シンポジウムの初開催が 2006 年であり，今年の 12 月

実際には，エージェントは不可避的に人（ユーザ）とに第 4 回が開催される．毎年 100 名を超える参加者も増

インタラクションをもつことになり，またそのインタラ

加傾向にある．このように，HAI は日本初の新しい研究

クションを積極的かつ有効に利用することが求められる分野として，活気を呈しているといえよう．また，本特のである．そう考えると，人を含まない閉じた系を扱う

集執筆陣の多くがオーガナイザとなり，この数年間にわ場合の多い従来の（マルチ）エージェント研究の限界がたりさまざまな学会誌で特集，論文特集が組まれ [岡 06,

露呈したように思えた．また，エージェント自身ができ

山田 02, 山田 03, 山田 05, 山田 06b]，HAI の研究分野とること，特に実世界とのインタラクションを伴うタスク

しての浸透が図られてきた．そして，現在に至る HAI

処理の能力には限界があり，人間のほうがはるかに優れの研究成果は，拙著『人とロボットの〈間〉をデザインている場合が多い．つまり，工学的な立場からは，最初する』[山田 07] に総括されている．

からエージェントを人間とインタラクションをもって協HAI では，人間と擬人化エージェントのインタラクシ

調作業を行うシステムの要素として想定し，そこでいかョン，人間とロボットのインタラクション，エージェンにエージェントが人間とうまく協調作業を行えるかとい

トメディエイテッドな人と人のインタラクションの三つう観点から，エージェント研究を再構築する必要を痛切の異種インタラクションのデザインについて，その共通に感じたのである．このような背景が，HAI 研究発動のする要因，異なる要因を実験的に検証することが目的できっかけとなった．幸い賛同していただける多くの個性ある [山田 07]．このとき，「エージェント」は，擬人化的な研究者の協力も得られ，現在に至っている．

エージェント，ロボットそして人間そのものを意味し，

このような経緯から，HAI 研究には，従来のエージェ

またそこにおける人間は，研究者，開発者などの特別なント，人工知能の研究にはなかった独創的な方向性をも知識をもつ人ではなく，一般の人を想定している．これ

つものが多い．本稿では，各章でそのような HAI 研究のにより，エージェントが一般家庭，オフィスに導入されオリジナリティを取り上げ，実際にそのオリジナリティた状況での人 - エージェントインタラクションが扱えるに基づく研究の例を紹介していく．ただし，取り上げることになる [山田 07]．

オリジナリティは著者の主観に依存しており，研究例も著者がもともと HAI 研究を始めるきっかけとなった

著者の関係する研究に偏っていることはお断りしておきのは，それまでのいわゆるエージェント，マルチエージ

たい．
また，
あえて取り上げなかったオリジナルな研究は，

ェントシステム研究が，否定的な意味で人工知能そのも本特集のほかの解説において見ることができるだろう．

のだったからである．人工知能は，そのほとんどの研究が閉じた系，特に人間を含まない系を対象とし，評価実

2. ロボットを疑おう

験もコンピュータ上に閉じたシミュレーションで完結する．つまり，事前に系を完全に設計できると仮定し，さ従来の HCI（Human-Computer Interaction）や HRI

らにその系の実行もコンピュータ上で閉じており，完全（Human-Robot Interaction）では，人とインタラクシに制御可能であるとしている．このような仮定のもとに，ョンをもつ対象をコンピュータやロボットに限定して考すべてのエージェントが全く同じ行動規則で制御されるえるのが当たり前である．特に HRI においては，ロボ

完全に同種（homogenious）なシステムという，現実的ット研究者が中心になっていることもあり，最初にロボ

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HAI 研究のオリジナリティ

ットありきのインタラクション研究がほとんどである．
しかし，本来インタラクションの対象を選定，あるいは新たに設計することから始めるべきではないか．HAI では，人とインタラクションをもつ対象を従来のコンピュータやロボットに限定して考えることはしない．むしろ，その対象としてどのような人工物が適しているのか，を議論すること自体が HAI における重要なテーマとなる．
人とエージェントが協調する主要なタスクの一つが，オフィスワークである．オフィスワークは，一般に，工図1

場，農業などの肉体労働に対して，主に事務所内でのデMuu

スクワークを意味するが，その多くは身体をもつ協力者がある場所に存在することをタスク達成の必須条件とし表されるように，「エージェントの外見は目だけでよない．つまり，多くのオフィスワークにおいて，タスクい」というミニマムデザイン [Matsumoto 05] の考えは，達成に必要な協力者とのコミュニケーションは，電子メHAI 研究に通じるものであり，著者自身も共感する点がール，電話，インスタントメッセンジャなどによる情報大きい．自然物に類似した複雑な外見を追求するのではのやり取りで事足り，インタフェースとしての物理的身なく，エージェントとして認識されるために必要十分な体をもつロボットを必要としない．

外見の要因を追求するために，できるだけ余分なものをこのように，ユーザは，さまざまなタスクで PC を使そぎ落とした外見，デザインから適切な外見を検証するっている場合が多く，その PC モニタ上に現れる擬人化

アプローチは，HAI の有効な方法論の一つであろう．たエージェントが，ロボットよりもインタフェースとしてだし，この種の研究はユーザスタディが困難であること優れているし，自然である．さらに，実装コストは，ロが課題である．今後は，統計的検定のみに頼らない実験

ボットに比べて擬人化エージェントのほうが明らかに少的検証方法を開発していく必要がある．

なく済む．これは，開発コストの軽減のみならず，研究コストの軽減も意味する．

できるだけシンプルな外見のデザイン，そしてそのエージェントとのインタラクションと外見の関係について

HAI では，エージェントのもつさまざまなパラメータ

実験的に検証した研究として，ビープ音を表出するエーを変更した実験を行う研究が重要であるが，それが擬人ジェントの外見の研究 [小松 08a, Yamada 06a] がある．

化エージェントでは容易である．特に，CG により外見

小松，山田は，図 2 のような三つのエージェント（左かを簡単に変更できる擬人化エージェントは，外見を物理

ら，犬の外見をもつロボット AIBO，メカニカルな外見的に変更しなければならないロボットよりも，エージェのマインドストーム，そしてノート PC）から，全く同ントの外見に関する研究では有利である．

じビープ音を表出した場合に，それを人間がどのようにこのような背景から，工学的な意味でも，以下のよう解釈するかを調べた．ビープ音は，周波数が増加，減少，な先進的なテーマの追求が，HAI 研究のオリジナルな方変化しない 3 種類を用い，それぞれがエージェントの三向性の一つを示しているといえよう．

つの内部状態「ポジティブ」，「ネガティブ」，「ニュート

人がインタラクションをもつ対象として，擬人化エージェント，ロボットのいずれが優れているのか．

ラル」を表出することに対応している．
被験者による実験の結果，ビープ音による内部状態のその性質はどのようにタスク依存するのか．

推定はエージェントの外見の違いにより，その解釈の精

人とのインタラクションにおいて従来のエージェン度に有意な差があることが示された．なんと，AIBO よトよりも優れた人工物とは何か．

りもマインドストームやノート PC のほうが有意に解釈

本節では，こららのテーマに関連する HAI 研究を概
観する．
2・1

外見のデザイン：エージェント，エージェントを超えた人工物HAI におけるエージェントは，物理的身体をもつロボットがよいのか，あるいは物理的身体をもたない擬人化エージェントのほうが適しているのか．この問いは，
HAI において重要である．その答えがタスク依存である
ことは明白であるが，ではどのようにタスクに依存するのかはそれほど自明なことではない．
HAI 黎 明 期 に お け る Muu[Okada 00]（ 図 1） に 代

図2

ビープ音を表出する三つのエージェント812

人工知能学会誌

図4
図3

二つのパペロの精度が高かったのである．このことは，HAI において

24 巻 6 号（2009 年 11 月）

パペロの比較実験

て，[Powers 07, Shinozawa 04, Wainer 06] などがある．
2・2

HAI により適した人工物へ表出する情報の表現，内容によって，情報伝達に適切なHAI において人間とインタラクションをもつ典型的な

外見が異なることを意味する．つまり，人とのインタラ

人工物は，ロボットと擬人化エージェントである [ 山田クションを規定せずには，エージェントの外見を決める

07]．このうちロボットは，以下の特徴をもっている．

ことができないことを示唆している．より具体的には，物理的身体による人間の注意の喚起．

単純な情報を伝えるのであれば，単純な外見のほうが適擬人化しやすい外見によるエージェント化の促進．

しているというエージェントの外見の設計指針を示して

しかし，これらの特徴は，非常に実装コストのかかるいる．ほかにも，ロボット（擬人化エージェント）の外ロボットだけがもつものだろうか．むしろ，こららの特見と人間側の背景知識との関係を調べた研究 [Goetz 03]

長をもち，かつ実装が比較的容易な新しい人工物の可能がある．

性はないだろうか．

また，より直接的に，実機ロボットとロボットの外見

HAI では，人間とインタラクションをもつ人工物の概をもつ擬人化エージェントのいずれが HAI に適してい念自体を模索することが重要なテーマである [山田 07]．

るのかを調べる研究として，小松らの実ロボットエージ

よって，より HAI に適した人工物の研究は，最初にコェントと仮想ロボットエージェントに関する研究がある

ンピュータありき，ロボットありきの従来の HCI，HRI[Komatsu 08b]．この研究では，テレビゲームをプレイ

からは生まれにくい，HAI 研究のオリジナルな方向性をする被験者に対し，実際のロボット：パペロ（NEC 社

もった研究と考えられる．以下に，このような研究の実

製，図 3（a））と仮想パペロ（図 3（b）
）が割込みを行際の例を紹介する．

い，それに対する被験者の対応を実験的に調査している．

§ 1 アプライアンスのエージェント化

実機パペロと仮想パペロの 2 グループの被験者に対して従来の人工物，特にすでに多くの人々が慣れ親しんでい同じ距離の位置にそれぞれのパペロを設置する（図 4）．

るアプライアンス（一般家電，情報機器）に，先の二つめ

そして，被験者には，「テレビゲームをやる際のマウスの特性「擬人化しやすい外見」をもたせることで，アプラの挙動の調査」とダミーの実験目的が伝えられる．ゲー

イアンスのエージェント化を行う研究が，大澤，今井によムが始まりしばらくすると，パペロが「退屈だから，しり行われている [今井 07, 大澤 08a, Osawa 08b]．

りとりしようよー」と，被験者に同じ音量で告げ，被験製品を指示してその使い方や機能を説明をするタスク

者がそれを受諾すると，エージェントとの尻取りが WoZ

は，ロボットや擬人化エージェントの利用が有効とされにより始まる．

るタスクの一つである．しかし，その説明タスクにおいこのような設定で実験が行われ，被験者が，1．尻取て，エージェントのほうに人の注意が集まってしまい，りを始めたか，2．エージェントのほうを見たか，3．ど

肝心の製品に注意が向かない問題が生じる．それを解決の程度テレビゲームの得点があったか，が調べられた．

するために，説明対象の製品に目や手を装着することでその結果，1．では，実機パペログループの被験者のエージェント化し，注目すべき製品とエージェントを同

80％が尻取りを行い，仮想パペログループの 40％との一化するというのがこの研究のアイディアである．

差に有意傾向があった．2．と 3．は両グループ間に有意

具体的には，アプライアンスに，駆動可能な目や手を差なしであった．このことは，「実機のロボットエージ

取り付ける試みを行っている．例えば，図 5 ではゴミ箱

ェントは，仮想エージェントよりも人を引きつけ，自分が，図 6 ではエアロバイクがエージェント化されている．

のタスクに引きずり込む能力が高い」ことを示唆していこのようなエージェント化は，既存のアプライアンスをる．二つのエージェントのアピアランスの微妙な差異や容易にエージェント化することで，HAI においていわゆ

タスクの違いの影響も考えられるため，一般的な結果とるロボットのもつアドバンテージを実現できるという大主張するのにはまだ十分ではないかもしれないが，非常きな利点があると考えられる．

に興味深い結果を示している．また，類似した研究としまた，この研究では，目や手のデバイスが装着された

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HAI 研究のオリジナリティ

図7
図5

リモコンエージェント：Rebo

エージェント化されたアプライアンス：ゴミ箱

性も，最初にロボットありき，アプライアンスありきではない HAI 研究のオリジナルなものと考えられる．
この方向の研究例として，小林らの「なでて気づく
リモコンエージェント：Rebo（リーボ）」（図 7）がある [Kobayashi 09]．Rebo は，工学者と工業デザイナとのコラボレーションにより綿密にデザインされた擬人化
しやすいアプライアンス（汎用リモコン）である．図
7 のアピアランスからわかるように，生物的なものと機械的なものの中間的なアピアランスを狙っている．3 台の iPod touch で構成された汎用リモコンであり，すべてのリモコン機能をユーザが本体の上部を指でなでることにより利用することができる．このなでる操作により，従来のボタン式リモコンよりも直感的で認知的負荷
図6

エージェント化されたアプライアンス：エアロバイクの少ない操作が期待できる．また，連続的である「なでる操作」により，アクションスローピンによる機能発見

アプライアンスの部位を指示する際に，「頭」や「お腹」[Kobayashi 08] のテストベッドとしても利用される．

などの人間の身体部位の表現で会話が行えるようになり，擬人化を介した直感的なインタラクションが可能に

3. 人との「インタラクション」を学習なる．例えば，冷蔵庫に取り付けた手が冷蔵庫のドアを指して，「僕のお腹を開けてね」と身体イメージを利用した発話をユーザに対して用いることができる．

学習は，エージェントの本質的機能の一つである．これまで，強化学習 [Sutton 00] がエージェントの学習にさらに，三次元超音波タグにより「目」デバイス，周応用されてきた．強化学習では，エージェントがマルコ

囲の物体，人の位置座標を取得して，人間や物体の方向

フ決定過程において実際の行動により得られる報酬をもへ視線を向けるようになっている．また，まばたきや視とに，静的環境で最大報酬を得る行動を試行錯誤的に学線を周囲へちらっと向けることで，視線の自然さを実現習する．強化学習は，エージェントが環境で試行錯誤ししている．そして，これらの擬人化デバイスの効果はさながら行動を学習するタスクになじむため，エージェン

まざまな実験を通して検証されている [大澤 08a, Osawa

トの行動学習で広く応用されている．

08b]．

確かにエージェントの行動学習は重要ではあるが，§ 2 擬人化しやすいアプライアンスのデザイン

HAI では人とのインタラクションをより重要視する．強

前項のアプライアンスのエージェント化は，多くのユ化学習では，報酬は既与としているが，HAI におけるエーザが慣れ親しんだ既存のアプライアンスをエージェンージェント学習では実際の人間が教師であり，人間からト化し，従来のロボットとは違う新しい「擬人化しやす

報酬を受けることになる．そのとき，ロボットの行動にい人工物」を作成する方法であった．これに対して，最対して人間はさまざまモダリティやパターンでロボット

初から「擬人化しやすいアプライアンス」を設計する方に報酬を与えるため，事前にその報酬パターンを組み込法論が考えられる．物理的身体をもちながら，いわゆるんでおくことは難しい．よって，学習により報酬パター

ロボットではなく擬人化しやすいアプライアンスのデザンを獲得する必要がある．このような視点は，従来のエインである．このような，ロボットとアプライアンスのージェント学習とは異なり，人間とエージェント間でや中間的な存在としての新しい人工物を目指す研究の方向り取りされるインタラクション，コミュニケーションの814

人工知能学会誌

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4. エージェントの内部状態の表出：もっと人の助けを人とインタラクションをもつエージェント，人工物は，その内部状態を適切な表現で表出して，人に負担なく正確に伝えることが望ましい [小林 06, Kobayashi 07]．ここで，エージェントが人に伝えるべき内部状態として，
図8

マルチモーダル報酬の学習モデル「処理中」，「困っている」，「暇である」などの比較的単純な状態が重要である．これらの内部状態を人間にうまく伝えることにより，人間からエージェントに対する協調的で補完的な支援行動を誘発できる．HAI では，『「人に優しい機械」から「機械に優しい人」へ』というイン
タラクションデザインのパラダイムシフトを図るため（本特集の「パネル討論：HAI 研究のおもしろさとは何か？ ―インタラクションデザイン，産業化・事業化，ア
カデミックの立場から―」を参照），潜在的に学習，適応能力の非常に高い人間にできるだけ助けてもらうことを目指す．エージェントの内部状態の表出を真っ向から捉える研究も，HAI 研究ならではのオリジナリティがあると考えられる．

図9

AIBO の学習実験

では，実際にどのようなモダリティでどのような表現をデザインすれば，うまくエージェントの内部状態を表出できるのだろうか．文化的ギャップ，認知的負荷を軽減する

プロトコル，解釈そのものを学習対象とするという HAI

ためには，エージェントの文字の内部状態の表出は，自然ならではの新しい視点を与えるオリジナルなものである．

言語の音声発話やモニタによる表示などのバーバルな表出

このようなエージェント学習の研究として，人間からよりも，ノンバーバルな表出が望ましい．また，付加的なのロボットへのマルチモーダルな報酬パターンの学習がデバイスを必要としないほうが好ましい．ここでは，このある [Austermann 08, Austermann 09]．この研究では，ような考えに基づいた，動きによる表出とささいだが重要

AIBO がユーザ（教師）からマルチモーダルに自由に与な表出を目指す研究を紹介する．

えられる行動の意味する評価（正の報酬か負の報酬）を認識する学習を行う．センサ情報は，タッチセンサ，音4・1

動きによる内部状態の表出

声入力などである．学習は，図 8 に示すように，認識学

ロボットはもともと何らかのアクチュエータをもって習と連合学習の二つのレベルからなる．認識学習では，いるのだから，内部状態表出のために，付加的な装置は各モダリティからの入力のプリミティブについて，隠れ全く使わずに，そのアクチュエータによるロボット自体

マルコフモデルによる認識ノードが学習を行い，関連学の「動き」
で表出を実現すればよい．このような考えから，

習では，それらの認識ノードの活性化と正・負の報酬の

小林，山田 [ 小林 06, Kobayashi 07] は，ロボットの内活性化が古典的条件付けにより関連づけられる．

部状態を動きによって人に伝達する方法の設計指針とし

訓練フェーズでは，ユーザが正しい行動を明確に判て，「モーションオーバラップ」（motion-overlap）を提定できるようなゲーム（4 目並べ，神経衰弱など）を案している．これは，図 10 に示すように，人間が日常

AIBO が行う．そして，その AIBO の行動に対し，ユー的に実行する，意味のあるモーションと類似した動きをザが自然に制約なく反応する（「よしよし」，「ダメ」と発ロボットが実行することで，それを観察したユーザが人話したり，背中をなでたりなど）ことで，先の学習モデ

間とのアナロジーを発見し，ロボットの内部状態の推定

ルにより，正負の報酬がマルチモーダル入力データと関が促進されることを目指す擬人化法である．モーション

連づけられ，認識できるように学習が進む．図 9 に，ゲオーバラップは，装置を付加することなく容易に実装でームをする AIBO の行動を評価するユーザの様子を示す．

きる実装性，多様なモーションの組合せによる表現力，
そして動きは視覚情報であるためユーザの注意喚起を強制しない低ストレスであるという利点をもつ．
[小 林 06, Kobayashi 07] で は， 小 型 移 動 ロ ボ ッ ト
KheperaII が人間に障害物を取り除いてもらうタスクに

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HAI 研究のオリジナリティ

図 10

モーションオーバラップ

図 12

ASE としての LED 明滅

具体的には，ユーザとロボットとのしりとり対話タス
クにおいて，LED の明滅という非常に単純な光のシグ
ナルにより話者交替（turn-taking）[Nakano 07] の円滑化を実現した [Funakoshi 08, 船越 09]．ロボット（RSMedia）の胸部に赤色 LED を埋め込み（図 12），ロボットが返答を生成する内部処理が行われている間のみ
図 11 「行ったり来たり」の動作

1/30 秒の等間隔で明滅させる．この ASE により，ロボットが音声を聞き取れなかったのか，聞き取ったが処理おいて，図 11 のようなロボットが障害物の前で行った中なのかの二つの内部状態をユーザが容易に区別できる

りきたりする動き（back-and-forth）で，モーションオ

ようになり発話衝突を回避できる．しりとりタスクにおーバラップを実現している．そして，ビープ音，LED

ける被験者実験の結果，明滅光源により不要な言い直しによる表出との比較を被験者実験により行い，モーショを抑制し，適切な言い直しについては促進できることがンオーバラップの方法がほかの二つの方法に比べて，実示唆されている．また，アンケート結果の分析から，明際に障害物を移動させた被験者数が有意に多かったこと

滅光源によりロボットに対する印象が向上すること，大が示されている．

部分の参加者は明滅光源の意味を短時間で適切に解釈したことなどがわかった．

4・2

ささいな，しかし重要なシグナル

人間同士のコミュニケーションでは，subtle expression（ささいな表出）と呼ばれる，顔の表情，視線，身振り

5. 人と人工物のインタラクションデザインへの哲学的アプローチなどの非言語情報の重要性が指摘されている [Kendon
94]．そこで，人間と擬人化エージェントやロボットのエージェントの定義でよくあるのが，「自律性」である．

コミュニケーションでも，subtle expression を利用しつまり，人間の制御下にあるのではなく，周りの状況をて人間に負担をかけずにコミュニケーションを円滑化を判断して自身で行動決定，実行を行える能力のことであ図る研究 [Bartneck 05, Suzuki 05] がある．しかし，こる．HAI において，人間がインタラクションをもつエー

れらはエージェントの表情や身振りに subtle expression

ジェントもこの自律性を有することが想定される．特にを実現するため，実装コストが非常に高い．

今後は，自分で判断し，行動できるエージェントのよう

一方，2・1 節で触れたように，小松，山田らは，周波な人工物が，社会に浸透していくことは容易に想像でき，数が変化するビープ音を 1 回鳴らすだけでエージェント

そのとき一般の人とそのような自律的な機械のインタラの内部状態の推定を促すことに成功している [小松 08a,

クションデザインはさまざまな問題を生むだろう．そしYamada 06a]．この研究は，人間に近い複雑な表現にて，これは極めて HAI 的でオリジナルな問題である．

よらずとも単純な表現を用いて subtle expression を実

そのようなインタラクションデザインをどのようにす現できる可能性を示している．単純な表現には，実装ればよいかは，まだ明確ではない．しかし，HAI 研究が容易，適用範囲が広いというメリットが期待できる．

において，哲学的アプローチをとる萌芽的な研究が，寺

このような考えにより，船越，小松らは人工物におけ

田らにより精力的に行われている [寺田 07a, 寺田 07b]．

る subtle expression を複雑な表現ではなく，できるだ

彼らはまず自律的機械として，図 13 のような移動可能

け単純な表現での実現を目指す ASE（Artificial Subtle

な「動く椅子」を実装した．この動く椅子は，二つの駆Expression）[Funakoshi 08, 船越 09] を提案している．

動輪，Linux PC，無線 LAN，カメラが搭載されており，

ASE により，ユーザに負荷をかけることなく直観的なロジョイスティックにより行動の遠隔操作が可能である．

ボットの内部状態の理解を促す表出を容易に実現できる．

哲学者 Dennett は，人間が対象の挙動を理解する方法

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人工知能学会誌

24 巻 6 号（2009 年 11 月）と関わっていたのに対して，物理スタンスの被験者は消極的な行動であったこともわかった．通常は設計スタンスの対象である椅子に対し，意図スタンスを採る被験者がいたことも興味深い．
この結果は，HAI においてエージェントが人間に意図スタンスを採らせることができれば，その意図を推定して協調作業が円滑に遂行できることを示している．では，
人に意図スタンスを採らせるにはどうすればよいのか．
寺田らは，人の注意を誘発する動作（具体的には，人のほうを見続ける）により，意図スタンスの採用を促進で
図 13

動く椅子

きる可能性を示している．
本研究は，ヒューマノイドロボットで心の理論を実現したというような類いの研究とは異なり，工学的に扱いにくい説明原理である哲学の理論を HAI において適切に応用した重要な研究であると考える．

6. ま

と

め

本解説では，著者なりの考えに基づき，HAI において従来の研究分野と異なるオリジナリティの高い方向性をもつアイディア，そして研究例をまとめて紹介してきた．
ここで述べたように，HAI 研究は，従来の人工知能，エージェント研究の枠を超えた新しい問題意識をもち，そ
図 14

実験風景

れに伴い研究自体のアプローチもオリジナルなものが多い．この解説により，HAI のオリジナリティがより深く受け入れられ，理解され，そしてそのアプローチに共感として，信念，欲求，目的に帰属させる「意図スタンス」，

する研究者の参入により，HAI がより一層学術的に発展

他者に設計された対象として認識する「設計スタンス」，

することがあれば，著者にとって大きな喜びである．

単なる物理現象として認識する「物理スタンス」を提案している [ダニエル C. 96]．寺田らは，この三つのスタ◇ 参 考 文 献 ◇ンスが自律的人工物（エージェント）の認識，理解に関係が深いと考え，以下の実験を行っている．
部屋内にある三つの机の一つに着座するタスクにおいて，動く椅子を移動させ，部屋の中の人間がその椅子にどのように反応するかを実験的に調査した．同一の実験者が，注意の誘発動作，着座誘導動作などの 11 個の動作プリミティブから適時選択して実行することで，タスク達成に誘導した [寺田 07b]．図 14 に実験風景を示す．
①が入室直後で，椅子の動作を観察した②後に，目的地点で着座している③ , ④．被験者の挙動をビデオで撮影，分析し，また椅子に対して Dennett のどのスタンスを採ったかをアンケートにより調べた．
その結果，ぼぼ同じである椅子の挙動に対して，被験者の挙動に大きな違いがあった．その違いが，Dennettの三つのスタンスを援用して説明されている．着座誘導の成否については，物理スタンスを採用した被験者に対しては失敗，意図スタンスを採用した被験者に対しては成功する傾向があることがわかった．また，着座に要する時間は，意図スタンスの被験者が有意に短いこともわ
かった．さらに，意図スタンスの被験者が積極的に椅子[Austermann 08] Austermann, A. and Yamada, S.: Good Robot ，
Bad Robot ― Analyzing users feedback in a human-robot
teach-ing task, Proc. 17th IEEE Int. Symp. on Robot andHuman Interactive Communication, pp. 41-46（2008）[Austermann 09] Austermann, A. and Yamada, S.: Teaching a
pet-robot to understand user feedback through interactive
virtual training tasks, Autonomous Agents and Multi-Agent
Systems, DOI 10.1007/S10458-009-9095-8（2009）[Bartneck 05] Bartneck, C. and Reichenbach, J.: Subtle emotional
expressions of synthetic characters, Int. J. Human-Computer
Studies, Vol. 62, No. 2, pp. 179-192（2005）[ダニエル C. 96] ダニエル C. デネット：「志向姿勢」の哲学―人は人の行動を読めるのか―，白揚社（1996）[Funakoshi 08] Funakoshi, K., Kobayashi, K., Nakano, M.,
Yamada, S., Kitamura, Y. and Tsujino, H.: Smoothing humanrobot speech interactions by using a blinking-light as subtle
expression, 2008 ACM/IEEE Int. Conf. on MultimodalInterface, pp. 293-296（2008）[船越 09] 船越孝太郎，小林一樹，中野幹生，山田誠二，北村泰彦，
辻野広司：Artificial Subtle Expression としての明滅光源による音声対話の円滑化，信学論（A）, Vol. J92-A, No. 11（2009）,
to be published[Goetz 03] Goetz, J., Kiesler, S. and Powers, A.: Matching robot
appearance and behavior to tasks to improve human-robot
cooperation, Proc. 12th IEEE Int. Workshops on Robot andHuman Interactive Communication, pp. 55-60（2003）

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HAI 研究のオリジナリティ[今井 07] 今井倫太，大澤博隆 著，山田誠二 監著：『人とロボットの〈間〉をデザインする』, 第 6 章家具・家電・日用品をエージ
ェント化する，pp. 195-219，東京電機大学出版局（2007）[Kendon 94] Kendon, A.: Do gestures communicate?: A review,Research in Language and Social Interaction, Vol. 27, No. 3,
pp. 175- 200（1994）[小林 06] 小林一樹，山田誠二：擬人化したモーションによるロボ
ットのマインド表出，人工知能学会論文誌，Vol. 21, No. 4, pp.
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2009 年 8 月 15 日 受理

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．同年大阪大学基礎工学部助手．1991 年同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，
現在に至る．
人工知能，特に，HAI ヒューマンエージェントイン
タラクション，知的 Web インタラクションに興味をもつ．情報処理学会，日本ロボット学会，電子情報通信学会，AAAI，IEEE，ACM 各会員．