1¨¥§解 説 ¦

適応としての HAI
Human Agent Interaction as Adaptation
山田 誠二
Seiji Yamada

国立情報学研究所
National Institute of Informatics

seiji@nii.ac.jp, http://research.nii.ac.jp/~seiji/

角所 考

Koh Kakusho

京都大学 学術情報メディアセンター
Academic Center for Computing and Media Studies

kakusho@media.kyoto-u.ac.jp, http://www.mm.media.kyoto-u.ac.jp/members/kakusho/index-j.html

keywords: agent, interaction, communication, adaptation

1. は じ め に人間は，程度の差こそあれ，対象がコンピュータでも，を議論する．

2. 適応としての HAI のモデルロボットでも，単なる道具であっても，インタラクションをもつあらゆる対象に適応しようとする．特に，ソフトウ

HAI を通じた適応の過程には様々なものが考えられるエアエージェントからロボットにいたるエージェントは，が，そのような適応はいずれも，人間，エージェント，環人間の代わりに自律的に行動するか，人間と協調して行境，それぞれの間でのインタラクションを構成要素とし動するため，人間はエージェントを擬人化する，つまり，てモデル化できる [小松 02a]．本稿の目的は，適応のたエージェントを最も身近な認知主体である人間（あるいめの HAI 設計について議論することであるが，まずエーは，ペットなどの動物）などと同等にモデル化すること

ジェントのタスクを分類することで，論点を明確にする．

により，エージェントの行動を理解しようとする．そして，このようなモデル化により，人間はエージェントの2・1 タスク達成のためのインタラクション行動を予測し，エージェントとの有効なつきあい方を学

エージェントには，適応するか否かとは関係なく，本習していく．つまり，人間はエージェントに適応するこ来達成すべきタスクがある．そして，そのタスクは，自律とになる．

ロボットや自律ソフトウエアエージェントのように，本一方，エージェントが，ユーザとの自然なインタラク

来エージェントが人間とのインタラクションなしに単独ションやコミュニケーションを実現するためには，ユーザで達成すべき自律的タスクと，インタフェースエージェにカスタマイズされる機能が必須であり，例えば，ユーントやユーザのシステム操作を支援する擬人化エージェ

ザプロファイルや選好などを表現するユーザモデルを学

ントのように，人間との情報のやり取り，つまりインタ習により獲得することで，ユーザに適応することが望まラクションをもつことがタスク達成に必須となっている

れる [Bates 94]．このような背景に基づき，適応インタ対話的タスクとに大別できる．なお，本稿では，エージェ

フェース [Kühme 93] や学習インタフェースエージェント

ント，人間，環境間においてやり取りされる情報とその[Maes 94] の研究が活発に行われている．つまり，エー

処理過程を，例えそれが一方向であっても広くインタラジェントも人間に適応するのである．

クションと呼ぶ．

このように，ヒューマンエージェントインタラクショ§ 1 自律的タスク

ン HAI(Human-Agent Interaction) を考える場合，エー

自律的タスクの典型的な例は，自律ロボット，自律ソジェントと人間（ユーザ）間において，相手に対する適フトウエアエージェントなどである．これらのエージェ応が必ず発生し，また，その適用により人間-エージェンントのタスクは，最終的には，人間の助けを借りずに自ト間のインタラクションやコミュニケーションが向上す

分自身で環境の情報を獲得し，行動を決定し，実行してるため，HAI をエージェントとユーザである人間の適応いくことにより遂行される．

を中心に捉えることが重要である．本稿では，このよう自律的タスクにおいてエージェントは，自身の身体やな観点から，エージェントから人間への適応，逆に人間外界などの環境をセンサによって観測する一方，身体やからエージェントへの適応，そして相互適応という論点

外界に対して物理的，論理的操作といった行為を実行すから，HAI のモデルを提案する．そして，そのモデルをる．自律的タスクは，エージェントと環境との関係とし基に従来研究を分類し，今後の HAI 研究の進むべき方向て，図 1 (a) のようになる．エージェントを A，タスクを2

人工知能学会論文誌
Human

IEA

Agent

Human

Agent

L EA

L EH

L EA

IAE

IEH

Environment(a)
図 1

17 巻 6 号 a（2002 年）

IEA

IHE

IAE

Environment(b)

自律的タスク，対話的タスクにおけるインタラクション

実行する対象となる身体や外界を広義の意味での環境とるかを問わず，環境，人間，エージェントとの間の 4 つ

みなし E とすると，エージェントが環境から得る観測結のインタラクション IEH ，IEA ，IHE ，IAE を要素とし果と，エージェントが環境に対して実行する行為は，Eてモデル化される．

から A，A から E へのインタラクションを定めるものとして，それぞれ IEA ，IAE で表現できる．さらに，エージェントの環境へ適応を LAE とする．なお，この適応 Lは，具体的には，何らかの学習アルゴリズムにより実現される．

2・2 適応のためのインタラクション
機械学習 [Mitchell 97] などの人工知能における研究の多くは，エージェントによる適応 LA
E を，できる限り環境とのインタラクション IAE , IEA だけを通じて学習す§ 2 対話的タスクる，つまり，エージェントが自律的に適応することを目

対話的タスクでは，エージェントと人間との情報伝達指してきたと解釈できる．しかし，一般的に，エージェを基にタスクが遂行される．例えば，オフィースソフト

ント側でそのような自律的適応を実現するのは容易ではの操作の支援を行うソフトウエアエージェントや，エーなく，また一方の人間にとっても，そのような形での適ジェントを介して人間どうしがコミュニケーションを実

応には多くの試行錯誤を必要とし，必ずしも容易にはい現するエージェントメディエイテッドコミュニケーショ

かない場合が多い．

ン [長尾 00] などがこの対話的タスクを扱うエージェン
トの典型例である．

以上のことを考慮すると，タスク実行のためのインタラクションに加えて，人間とエージェント間に新たに適エージェントと人間が相手に情報を伝達するには，デー応のためのインタラクションを導入し，これを利用してタ出力やアイコン，テキスト，文字，音声，表情，ジェスH
LA
E ，LE を実現する方法が，もっとも有効かつ現実なア

チャといった何らかの表現メディアを用いて，情報を一旦プローチの１つである．このような人間とエージェント人間が理解できる表現に外化することが必要であり，人の適応を促進するためのインタラクションにおける，人間とエージェントとの情報伝達は，両者がそれぞれ，情間からエージェント，エージェントから人間への情報の報をこのような表現メディアを用いて外化し，表現メディ流れをそれぞれ IHA ，IAH で表すと，自律的タスク，対アによる外化結果を観測，解釈することで実現される．

話的タスクそれぞれにおける人間，エージェント，環境

このとき，表現メディアを一種の環境とみなして環境の関係は，図 2，図 3 のように表現できる．

E に含めると，人間 H ，エージェント A を用いて，人H適応のためのインタラクションの導入によって LA
E ，LE間あるいはエージェントが外化結果を環境から獲得する，をどの程度効果的，効率的に実現できるかは，IHA ，IAHあるいは環境を用いて生成する過程も，それぞれ E と H ，でどのような情報がやりとりされるかによって決まる．まA との間のインタラクションを定めるものとして，IEH ，IHE ，IEA ，IAE で表し，それらの関係は，図 1 (b) のようになる．ここでは，人間の環境への適応 LH
E と，エーA
ジェントの環境への適応 LE により，人間とエージェン

た，IHA ，IAH を導入する際の人間の負担が大きすぎるトが共に環境に適応していることが表現されている．の適応を実現するには，機械学習において主にされてきH場合には，そのようなインタラクションは LAE ，LE を実現できるメリットに見合わないものとなる．したがって，エージェントのタスク実行における人間，エージェント以上のことから，広義の環境を導入することにより，た学習・適応アルゴリズム自体の議論もさることながら，エージェントによるタスク実行のためのインタラクショそれを実現するためのインタラクション IHA ，IAH をンは，タスクが自律的タスクであるか対話的タスクであいかに設計するかがより重要な研究課題となる．我々は，

適 応 と し て の HAI

3

HumanAgent

IHA

3. 適応のための HAI 設計
本節では，自律的タスク，対話的タスクにおける適応のための HAI 設計の研究例を紹介し，その意義と課題にIAHAついて考察する．

LEIEA

3・1 自律的タスクにおける適応のための HAI 設計IAE

自律的タスクにおける適応のためのインタラクションの枠組みは，図 2 のようになる．ここでの適応のためのHAI 設計の目的は，LAE の促進である．
§ 1 エージェントの適応のための HAI 設計
エージェントの環境への適応 LA
E を促進するための HAIEnvironment

設計に関する研究としては，ロボットに物体操作タスク等

図 2 自律的タスクにおける適応のための HAI 設計のための行動モデルを獲得させるために，人間の実演による教示を利用しようという試みがある [Ikeuchi 94][Ku-niyoshi 94]．
これらの研究が，人間の実演に基づくロボット側の学
HumanAgent

習手法自体を議論しているのに対し，人間とロボット間のインタラクションの設計指針に関する知見を与える研IHA

究として，対話的進化ロボティクスにおける教示の視点

L AHの効果について議論した片上らの研究がある [KatagamiIAHHLE02]．
ALE

片上らは，クラシファイアシステムにより行動学習を行う移動ロボットに対し，人間が次に取るべき行為をジョIEHIHE

IEA

イスティックで直接教示することにより，一般には非常IAEに効率の悪い進化ロボティクスによる学習の高速化を実現している [Katagami 02]．ロボットは，教師の教示をクラシファイアとして取り込み，学習に役立てる．
この研究は，人間とロボットとの HAI であり，タスク

Environment

は，移動ロボットが障害物回避を含む自律的な移動行動を学習することであり，これは自律的タスクになってい図 3 対話的タスクにおける適応のための HAI 設計

る．よって，図 2 により記述できる．まず，ロボットにより，IEA ，IAE が，学習アルゴリズムの設定により LAEが，以下のように決定される．

HA
このような IA，IHの設計問題を，適応のための HAI設計と呼ぶ．なお，厳密には，IHA ，IAH も，何らかの表現メディアや物理的環境を通して実現されるものであり，ある種の環境を必要とするが，ここでは，そのような IHA ，IAH のための環境の設計も，適応のための HAI設計に含めて考える．

• E ：ロボットのワークスペース．
• IEA ：ロボットのセンサによる情報の獲得．
• IAE ：ロボットのアクチュエータによる行為．
• LA
E：クラシファイアシステムによるロボットの環境への適応．

また，この研究では，人間の教示には制約を与えないので LH
A は設計対象ではない．よって，適応のための HAI設計の設計対象となるのは，IHA ，IAH である．片上ら適応のための HAI 設計のクラスは，タスクが 2 章にの研究では，IHA をジョイスティックによるロボットのおける自律的タスク，対話的タスクかにより分類される．

直接操作として固定し，残る IAH について，以下に示す

また，タスクが決定した後，IAE ，IEA を設計する際に，ような 2 つの設計方法について，その LAE への効果をA
適応のためのインタラクションを用いて，LHE ，LE のい実験的に比較している．

ずれの適応を促進の対象とするかの選択がある．次節以降では，このような分類に基づいて，適応のための HAI• 学習者の視点：ロボットの得るセンサ情報と同じものを人間の教師も見て，環境の情報を獲得し，教示設計の観点から興味深いと考えられる研究例を示し，適を行う．つまり，IAH =IEA として設計される．具応のためのインタラクション設計について議論する．

体的には，ロボットのセンサ情報を表示する図 4 の4人工知能学会論文誌

17 巻 6 号 a（2002 年）

3・2 対話的タスクにおける適応のための HAI 設計
対話的タスクにおける適応のための HAI 設計は，前述の図 3 のように表現される．これを基にして，いくつかの研究例を眺めていく．

§ 1 人間の適応のための HAI 設計

対話的タスクにおける人間の適応 LH
E のための HAI 設計の例として，擬人化エージェント（life-like agent）がある．擬人化エージェントは，MicroSoft Agent[Microsoft

図 4

ロボットと同じ視点：IAH =IEAAgent][Microsoft Agent Ring!] に代表されるようなユー
ザのソフトウエア操作や Web ショッピングでのデータ入力を支援するエージェントが数多く開発されている [石塚00]．
これらのエージェントの多くは，環境への適応能力 LAEを持たない．そして，支援する対象のソフトウエアによって，エージェント，あるいは人間と環境間のインタラク
ション IAE ，IEA ，IHE ，IHA が決定される．例えば，Web のオンラインショッピングの情報入力をユーザに支援するソフトウエアエージェントの場合，以下のようにH各要素が決まる．また，ユーザの適応 LH
E ，LA には制約を与えない場合が多いため，設計対象は，IHA ，IAH となる．

• E ：オンラインショッピングの Web サイト．
• IEH ：Web ページ自体からの情報獲得と IAE により提供される情報の獲得．

• IHE ：ユーザによる商品名，個数，支払い方法等の情報の入力．

図 5 教師の視点• IEA ：IHE により提供される情報とユーザプロファ
イルなどの付加情報の獲得．

ようなインタフェースを通して教示がなされる．

• 教師の視点：人間は鳥瞰的に環境を見て，環境の情報• IAE ：エージェントからユーザへの情報入力に関するアドバイス（次に入力すべき情報の指示，バルーンヘルプなど）の提示．

を獲得する．これは，従来よく用いられる方法であ

この人間の適応のための HAI 設計に対し，これまでる．図 5 のような環境全体を見渡せる視点から，大の多くのソフトウエアエージェントの研究では，IHA を域的な情報を基に教示がなされる．

使っていない．そして，主に人間がエージェントのアド比較実験の結果，学習者の視点による教示の方が，クバイスを受け入れるように適応 LH
E を実現するためには，ラシファイアシステムの学習効率がよかった．これは，学IAH としてどのような情報を与えればいいかの議論がさ習者の視点の方が教師の視点よりもロボットの環境認識れてきた．

能力とのギャップが少なく，そのためより適切なクラシ

そして，有効な IAH の 1 つとして，エージェントをファイアが学習でき，結果としてロボットの適応 LA
E のあたかも自我をもつ人間のように感じさせることにより，効率がよくなったと考えられる．一方，人間にとっては，信頼関係を築こうとするエージェントの擬人化が研究さ教師の視点の方が，自然に環境を認識できるために認知れている [André 98][Bickmore 01][土肥 02]．このよう的負荷が少ないが，学習者の視点に対しても，多少の負な擬人化エージェントにおいて，具体的な IAH は，人間荷はかかるものの，人間はそれに対し十分に早く適応すに近い外見，ジェスチャ，感情的表情などである．

ることに起因する．このように片上らの研究は，この人また，ロボットの擬人化に関する研究も同様に人間の適間の特性を上手く利用して，換言すると，人間の高度な応のための HAI 設計に分類される．ロボット自身に感情適応能力に頼って，エージェントの適応 LA
E の効率化をモデルを実装し，感情的な顔表情を表出することにより，はかるためのインタラクションを設計した一例となって人間とロボットとの自然な関係を実現する研究 [Breazeal

いる．このように，対話的システムである以上は，ユー98] や，小野らの研究 [Ono 00] のように，まずソフトウ

ザに過度の認知的負荷を与えない範囲であれば，人間のエアエージェントと人間に親しい関係を作り，そのエー適応能力を最大限有効に利用することが重要である．

ジェントをロボットに憑依させることにより，ロボット

適 応 と し て の HAI

5

図 6 合成表情の主観依存性の例

を擬人化して親密さを向上させる研究などがある．

§ 2 エージェントの適応のための HAI 設計
一方，対話的タスクにおけるエージェントの適応を支援する適応のための HAI 設計に関する典型的な研究例としては，ユーザの実表情をエージェントの合成表情で置換する処理を，ユーザとのインタラクションを利用してユーザの要求に適応させるという試みがある [近藤 00]．
エージェントの表情を用いてユーザの表情を伝えるエー
ジェントメディエイテッドコミュニケーションや，ユー

図 7 表情合成のためのインタラクション

ザの表情変化によって CG キャラクタの表情を制御する   "! #"$&%('*),+ -/.10243

表情アニメーション等では，ユーザの顔をカメラで観測5"5"5し，それに対応するエージェントの表情を合成するという，以下のようなインタラクションを実現する必要があ

5,5"5  る．なお，このタスクの HAI においては，IEH は必要ない．

• E ：ユーザ，エージェントそれぞれの顔．
• IHE ：ユーザによる表情の表出．
• IEA ：ユーザの顔の観測による表情特徴の抽出．
• IAE ：エージェントの表情の合成と表出．

 

図 8 マインドマッピングの相互適応と相互読心ゲーム

表情認識の分野では，従来からこの中の IEA ，IAE を実現する手法が多数提案されている．しかし，図 6 中央

シーン中の物体を直接操作したり，個々のキャラクタに行のユーザの表情に対応するエージェントの表情として，動内容を言葉で指示できるようにする試み [Cavazza 02]，

左右どちらの表情が適当であるかはユーザの好みに依存心理状態を表情で表現する赤ん坊エージェントとユーザすることからわかるように，この処理では，IEA ，IAEとのインタラクションにおいて，ユーザの行為の因果関に加えて，ユーザの表情とエージェントの表情の対応関係をエージェントに学習させる一方，エージェントの心係をユーザの要求に適応させるための LA
E が必要となる．

理状態をユーザにパラメータで提示し，ユーザからの意

上の研究では，この LAE を実現するために，以下のよう図的な働きかけによるエージェントの条件付けによって，な IAH ，IHA を導入し，これに基づく事例ベース学習にユーザの行為に対するエージェントの表情に変化を起こよって，エージェントの表情を次第にユーザの要求に合っすという試み [El-Nasr 99] 等がある．

たものに適応させていく処理を実現している（図 7）．

これらの中には，LAE としてエージェントによる適応を• IAH ：合成されたエージェントの表情のフィードバ実現するというよりは，エージェントによるタスク実行

ック．の各場面においてユーザによる介入を許すに留まってい• IHA ：GUI によるエージェントの表情の修正．

るものも多いが，いずれもユーザに負担のない形で IHA ，対話的タスクにおける LA
E の実現のために，本来のタIAH を導入するための工夫が見られ，適応のための HAI

スクとは別の IHA ，IAH を導入している他の研究例には，設計について考える上で興味深い．

ペットロボットによる実演付きの storytelling タスクにおいて，ユーザが適切な演技を，体に位置センサを装着して§ 3 エージェントと人間の相互適応のための HAI 設計
A
次に，人間の適応 LH
E とエージェントの適応 LE の両実演することによって教示し，その動作を子供のリハビリ方，つまり人間とエージェントの相互適応を扱った山田

テーションに利用する試み [Plaisant 00]，自律型キャラらの研究 [Yamada 02] を紹介する．この研究では，擬人

クタの behavior によってストーリーが決まるキャラクタ化エージェント（Microsoft Agent）と人間が対話的タスベース型の storytelling タスクにおいて，ユーザが期待クを扱う場合に必要な自然なコミュニケーションを実現したストーリー展開を楽しめるように，ユーザが途中で，するためには，お互いが相手の表情からマインドと呼ば6

人工知能学会論文誌

4. まと

17 巻 6 号 a（2002 年）

め

本稿では，人間とエージェントとのインタラクションHAI を，適応を軸として捉える枠組みを提案し，適応のためのインタラクション設計の重要性を示した．人間は対象に適応し，一方エージェントも適応機能が重要であることから，適応を軸として HAI 設計を考えるアプロー
チを示し，自律的，対話的という 2 つのタスクを基に，それぞれにおける，タスクに関するインタラクションを越えた適応のためのインタラクションの重要性について述べた．そして，各タスクにおける適応のための HAI 設計に関連する研究例を紹介し，その課題と今後の展開について議論した．
図 9 相互読心ゲーム

ここで提案した枠組みが完全なものだと主張する気は毛頭ないが，今後ますます発展するであろう HAI 研究において，その設計指針を考える一助になれば幸である．

れる内部状態（“忙しい”，“暇である” など）を推定できるように適応する，つまり相互適応する必要があるというマインドマッピングの相互適応という問題（図 8）を謝

辞

日頃本稿の内容に関連する研究の議論に参加頂いてい提案している．エージェントは，CCD カメラで人間の表る I∆EA(Interaction DEsign for Adaptation) 研究会

情を取り込み，それを事例とした事例に基づく学習によのメンバに感謝します．

り，人間のマインドマッピングの学習を行い，一方人間は自由にエージェントのマインドマッピングの学習を行う．この相互適応において，各要素は以下のようになる．

• E ：相手の表情を表現するメディア．
• IEH ：エージェントの表情の観測．
• IHE ：人間の表情の表出．
• LH
E ：人間によるエージェントのマインドマッピングの学習．

• IEA ：人間の表情のキャプチャリング．
• IAE ：エージェントの表情の表出．
• LA
E：エージェントによる人間のマインドマッピングの学習．

H
山田らの研究では，2 つの適応 LA
E ，LE の両方を促進させるための HAI 設計として，相互読心ゲームという，お互いが相手の表情からマインドを当て合う一種の協調ゲームを設計した．図 9 に，そのゲームが実際に行われている様子を示す．これにより，エージェントと人間の適応がスムーズに実現されることを調べる予備実験が行われている [Yamada 02]．
この他，テレビゲームのスキル学習における人間の教師と人間の学習者の相互適応のための HAI 設計の研究[Komatsu 02b] などがあるが，この相互適応のためのHAI 設計は，重要であるにも関わらずまだまだ研究例が少ない．

1 章で述べたように，HAI において人間とエージェントは互いに適応することが望ましい．よって，人間とエージェントの相互適応のための HAI 設計は，今後ますます重要となる分野である．

♦ 参 考 文 献 ♦[André 98] André, E., Rist, T., and Müller, J.: WebPersona:
A Life-Like Presentation Agent for the World-Wide Web,
Knowledge-Based Systems, Vol. 11, No. 1, pp. 25–36 (1998).
[Bates 94] Bates, J.: The role of emotion in believable
agents, Communications of the ACM, Vol. 37, No. 7, pp.
122–125 (1994).
[Bickmore 01] Bickmore, T. and Cassell, J.: Relational
Agents: A Model and Implementation of Building User
Trust, in Proc. of Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI2001), pp. 396–403 (2001).
[Breazeal 98] Breazeal, C.: A Motivational System for Regulating Human-Robot Interaction, in AAAI/IAAI, pp. 54–61(1998).
[Cavazza 02] Cavazza, M., Charles, F., and Mead, S. J.:
Interacting with Virtual Characters in Interactive Storytelling, in Proc. of First International Joint Conference on
Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, pp. 318–325(2002).
[土肥 02] 土肥, 石塚：WWW と連携する擬人化エージェントとの HAI, 人工知能学会誌, Vol. 17, No. 6, pp. ??–?? (2002).
[El-Nasr 99] El-Nasr, M. S., Ioerger, T. R., Yen, J.,
House, D. H., and Parke, F. I.: Emotionally Expressive
Agents, in Proc. of Computer Animation, pp. 1–10 (1999).
[Ikeuchi 94] Ikeuchi, K. and Suehiro, T.: Towards an Assembly Plan from Observation Part I: Task Recognition with
Polyhedral Objects, IEEE Trans. on Robotics and Automation, Vol. 10, pp. 368–385 (1994).
[石塚 00] 石塚満：マルチモーダル擬人化エージェントシステム,システム/制御/情報, Vol. 44, No. 3, pp. 128–135 (2000).
[Katagami 02] Katagami, D. and Yamada, S.: Interactive
Evolutionary Roboticsnfrom Different Viewpoints of Observation, in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS-2002), p. to appear. (2002).
[小松 02a] 小松, 開, 岡：人間とロボットとの円滑なコミュニケーションを目指して, 人工知能学会誌, Vol. 17, No. 6, pp. ??–??
(2002).

適 応 と し て の HAI

7[Komatsu 02b] Komatsu, T., Suzuki, K., Ueda, K., Hiraki, K., and Oka, N.: Mutual Adaptive Meaning Acquisition by Paralanguage Information: Experimental Analysisof Communication Establishing Process, in The Proceedingsof the 24th Annual Meeting of the Cognitive Science Society, pp. 548–553 (2002).
[近藤 00] 近藤, 角所, 美濃：対話的に獲得される事例に基づく行為
者指向の顔メディア変換, システム制御情報学会論文誌, Vol. 14,pp. 308–315 (2000).
[Kühme 93] Kühme, T.: A user-centered approach to adaptive interfaces, in Proceedings of the 1993 International
Workshop on Intelligent User Interfaces, pp. 243–245(1993).
[Kuniyoshi 94] Kuniyoshi, Y., Inaba, M., and Inoue, H.:
Learning by Watching: Extracting Reusable Task Knowledge from Visual Observation of Human Performance, IEEE
Trans. on Robotics and Automation, Vol. 10, pp. 799–822(1994).
[Maes 94] Maes, P.: Agents that Reduce Work and Information Overload, Communications of the ACM, Vol. 37, No. 7,
pp. 30–40 (1994).
[Microsoft Agent] MicrosoftAgent,:
http://www.microsoft.com/products/msagent/.
[Microsoft Agent Ring!] Microsoft
AgentRing!,:
http://www.msagentring.org/.
[Mitchell 97] Mitchell, T.: Machine Learning, McGraw-Hill(1997).
[長尾 00] 長尾確（編）：エージェントテクノロジー最前線, 共立
出版 (2000).
[Ono 00] Ono, T. and Imai, M.: Reading a Robot’s Mind:
A Model of Utterance Understanding Based on the Theory of Mind Mechanism, in Proceedings of the Seventeenth
National Conference on Artificial Intelligence, pp. 142–148(2000).
[Plaisant 00] Plaisant, C., Druin, A., Lathan, C., Dakehane, K., Edwards, K., Vice, J. M., and Montemayor, J.:
A Storytelling Robot for Pediatric Rehabilitation, in Proc.
of 4th International ACM Conference on Assistive Technologies, pp. 50–55 (2000).
[Yamada 02] Yamada, S. and Yamaguchi, T.: Mutual Learning of Mind Reading between a Human and a Life-likeAgent, in The Fifth Pacific Rim International Workshop
on Multi-Agents, pp. 138–150 (2002).

〔担当委員：××○○〕

19YY 年 MM 月 DD 日 受理

著 者 紹
山田介
誠二（正会員）1984 年大阪大学基礎工学部卒業．1989 年同大学院博士課程修了．博士（工学）．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，現在にいたる．工学博士．人工知能，特に，知的 Web，ヒューマンエージェント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．

角所

考（正会員）

1988 年名大・工・電気卒，1993 年阪大大学院工学研究科通信工学専攻博士課程了．1992〜1994 日本学術振興会特別研究員，1993〜1994 スタンフォード大ロボティクス研
究所客員研究員，1994 年阪大産業科学研究所助手，1997年京大総合情報メディアセンター助教授，2002 年同学術情報メディアセンター助教授．博士（工学）．視覚メディアを介した人間−計算機間のコミュニケーションの実現に関する研究に従事．IEEE，ACM，電子情報通信学会，情報処理学会，人工知能学会，システム制御情報学会各会員．