一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
社団法人 電子情報通信学会
INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
IEICE Technical Report
HCS2020-74(2021-03)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

エンドユーザのための個人適応エージェント対話フレームワークの開発
陳思楠†

佐伯 幸郎†

中村 匡秀†,††† 神戸大学 〒657-8501 神戸市灘区六甲台町 1-1†† 理化学研究所・革新知能統合研究センター 〒103-0027 東京都中央区日本橋 1-4-1
E-mail: †chensinan@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
あらまし

超高齢化の世界的な進行で要介護者の数が年々増加し，福祉施設や人材不足が社会状況になっている．施設介護から在宅介護へ転換する傾向になる反面，家族介護者に精神的，肉体的な負担がかかる．こうした背景から，我々のグループでは，在宅介護現場を支援することに目指し，これまでに MMDAgent と，IoT やクラウドと連携し，多様な対話型エージェントを用いたサービスを研究・開発していた．しかしながら，従来の多くの関連サービスでは，
在宅介護現場ごとにシステムの環境設定が必要とされ，対話シナリオは開発者側に強く依存し，さらに，音声対話の多言語対応は難しかった．本研究の目的は，在宅介護現場における IT の非専門家でも，柔軟性を備える対話型エージェントを簡便に利用することである．アプローチとして，エージェント対話フレームワークを提案し，ケーススタ
ディから，それに基づくインタラクションの考察を行う．キーアイディアは，対話シナリオの設定も対話型エージェ
ントの運用も Web サービスとして，Web ブラウザとクラウドサーバとの連携により，双方向にサービスを実現することであり，特定のソフトウェアやロボット機器を必要とせず，インターネット経由で，Web ブラウザから対話型
エージェントを設定・運用する．これによって，在宅介護者のメンタルヘルスや，在宅要介護者の服薬リマインダー，
在宅介護現場の困りごとの収集・共有を，対象者とエージェントとの音声対話を通して，実現することが期待できる．
キーワード

在宅介護，支援技術，エージェント対話，フレームワーク，エンドユーザ，Web サービス

Development of a Personalized Agent Dialogue Framework for End Users
Sinan CHEN† , Sachio SAIKI† , and Masahide NAKAMURA†,††† Kobe University Rokkodai-cho 1-1，Nada-ku，Kobe，Hyogo 657-8501 Japan†† Riken AIP 1-4-1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027 Japan
E-mail: †chensinan@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
Abstract With the process of super-aging in the world, the number of people who need long-term care is increasing year by year. The social situation is that welfare facilities and human resources are insuﬃcient. Although there
is a trend of shifting from institutional care to home care, the physical and mental burden of home care workers isheavy. In this background, our team has been researching and developing assistive technology using MMDAgent,
IoT, and cloud technologies for home care. However, in many conventional related services, it was necessary to
set up a system environment for each home care place. The dialogue scenario depends to a large extent on thedeveloper, and it was diﬃcult to support multilingual voice dialogue. The purpose of this paper is to make it easy
for non-IT experts of home care environments to use flexible interactive agents. As the approach, we proposedan agent dialog frame, and considered the interaction based on the frame through case study. The key idea is torealize the service in both directions by linking the web browser and the cloud server, setting the dialogue scene
and operating the interactive agent as a web service. Users can set up and operate interactive agents through a
web browser over the Internet, without the need for specific software or robotic equipment. In this way, it can be
expected to realize the mental health of family caregivers through the voice dialogue between the target person andthe agent, the medication reminder to the family care recipient, and the collection and sharing of problems in thehome care setting.
Key words Home Care, Assistive Technology, Agent Dialogue, Framework, End Users, Web Service- 37 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2021 by IEICE

1. は じ め に
超高齢化の世界的な進行に伴い，要介護者の数が年々増加し䠄タᐃ䠅

ている．超高齢社会の介護の需要が高まっている同時に，人口や社会の構造が変化し，医療・福祉の施設や介護人材の不足が社䝕䞊䝍䝧䞊䝇

会状況になっている．日本では，施設介護から在宅介護へ転換ᑐヰ䝅䝘䝸䜸䛺䛹

する方針が策定しているが，在宅介護の一方で介護する家族に
精神的，肉体的な負担がかかる．こうした在宅介護の問題をめぐり，Assistive Technology の研究が世界中に進んでいる．

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我々のグループでは，超高齢社会における在宅介護現場を支

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援するために，これまでに MMDAgent [1] と，IoT やクラウドと連携し，高齢者の記憶補助 [2]，認知症者の日常カウンセリ

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ᑐヰᆺ䜶䞊䝆䜵䞁䝖ング [3] など，在宅介護現場の様々な要望に応じ，多様な対話型
図 1 提案フレームワークのキーアイディア

エージェントを用いたサービスを研究・開発していた．しかしながら，対話型エージェントの多くの運用では，在宅介護現場
ごとにソフトウェアのインストールや環境設定が必要とされ，る社会を指す [4]．世界の高齢化率のランキングを見ると，先進

対話シナリオは開発者側が作りこむプログラムに強く依存し，国の方が高く，発展途上国の方が低くなる傾向があり，高齢化

さらに，音声対話の多言語対応を実現することは難しかった．

率の上位 3 カ国に関し，日本が 28.7%，イタリアが 23.3%，ド

本稿では，在宅介護現場における IT の非専門家でも，柔軟イツが 21.7% だそうである [5]．さらに，全体から見ると，2019性を備える対話型エージェントを簡便に利用することを目的と年の時点で世界人口の 11 人に 1 人（9%）が 65 歳以上となっする．アプローチとして，エンドユーザのための個人適応エーているが，この割合は 2050 年までに 6 人に 1 人（16%）へ増

ジェント対話フレームワークを提案し，ケーススタディから，える予測がある．こうした背景から，世界各国では，人口や社

それに基づくインタラクションの考察を行う．我々のキーアイ

会，疾病の構造が変化し，要介護者の数も年々増加している．

ディアは，特定のソフトウェアを必要とせず，Web 技術を活用

先進国をはじめとする超高齢社会の介護の需要が高まっていし，対話シナリオの設定も対話型エージェントの運用も Web

る同時に，医療・福祉の施設の不足や，介護業界における人材サービスとして，インターネット経由で，Web ブラウザとクラ（人手・労働力）の不足が直面せざるを得ない社会状況となってウドサーバとの連携により，双方向にサービスを実現することいる．このような課題を改善し，要介護者自ら安心して自分らである．図 1 に提案フレームワークのキーアイディアを示す．

しい生活を実現するため，日本では，介護施設間の連携を推進

本稿で提案するエージェント対話フレームワークのビジョン

するとともに，施設介護から在宅介護へ転換する方針が策定しとして，支援者群（遠方家族，介護福祉施設，病院），要支援者ている [6]．在宅介護では，住み慣れた家で暮らし続けられる反群（異なる国の在宅要介護者）の 2 つの役を想定しており，支援面，介護する家族に精神的，肉体的な負担がかかる．こうした者は対話シナリオを Web UI 画面から設定し，要支援者はその在宅介護の問題を，機械と人間の協調によって解決しようとす設定に従う Web UI 画面のエージェントとの音声対話を行う．

る Assistive Technology の研究が世界中で進んでいる．

さらに，支援者は対話シナリオを保存・共有することで，他国

2. 2 エージェント技術を用いた在宅介護現場への支援の支援者はそれを多言語翻訳や再利用することが期待できる．

在宅介護現場での Assistive Technology の重要な一種は，我々は提案フレームワークの Web UI 設計に関し，支援者画面

エージェント技術である．エージェント技術とは，一般にソフと，要支援者画面，及びクラウドサーバの構成を説明し，Web

トウェアエージェントの話をめぐり，ユーザの要求やニーズ

ブラウザを用いた音声合成・認識と多言語対応機能を紹介する．

に応じ，他のソフトウェアとの仲介（Agency）的関係におき，提案フレームワークに基づくケーススタディとして，我々はサービス提供のための高度な処理を実施するという代理人の抽

在宅介護者のメンタルヘルスケアと，在宅要介護者の服薬のリ象的概念を指す [7] [8]．ICT や，IoT・センサ，AI を通し，エーマインダー，在宅介護現場の困りごと収集と共有の 3 つの例か

ジェント技術は，多種多様な情報やサービスに及ぶことが期待

ら，インタラクションの考察を行い，タスク指向型の対話シナ

でき，ユーザはエージェントを介し，機械との協調がよりよく

リオと非タスク指向型の対話シナリオを，それぞれのケースに達成できる．このように，エージェントはユーザの日常生活や対応・活用する．さらに，提案フレームワークの考察として利仕事に積極的な影響を与え，様々な場面で役立つようになる．

点と制限を分析し，今後の課題につなげる関連研究を紹介する．

超高齢社会における在宅介護現場への支援を目的とし，我々

2. 準の研究グループでは，エージェント技術を，IoT やクラウドと備

連携し，多様な支援システムやサービスを研究・開発してい

2. 1 超高齢社会における課題

る．[9] では，個人オントロジーの構築や活用も可能とした対話

近年，超高齢化が世界的に進行している．超高齢社会とは，ケアのシナリオを GUI によって作成でき，これにより，在宅介

65 歳以上の人口の割合（高齢化率）が全人口の 21% を占めてい護現場に応じて容易にエージェントを活用した個人適応対話シ- 38 -—2—

ナリオの作成が可能となる．また，[10] では，仮想エージェン
トが高齢者に問いかけることを通し，心の内を言葉に外化させ記録する「こころ」センシングを開発した．これにより，高齢者はいつでもどこでも情報を記録し，取り出すことができる．

2. 3 従来の対話型エージェントと課題
在宅要介護者（特に高齢者）の長期療養に不可欠なメンタルヘルスケア（記憶障害と認知障害の予防）や，家族介護者の負担を軽減するため，要介護者の日常的なカウンセリングを，エー
ジェントとの音声対話で実現する対話型エージェントの研究が盛んになっている．対話型エージェントとは，一般に音声合成・音声認識技術を，人型のロボットや，擬人化のユーザイン
タフェースに組み込むバーチャルエージェントを指す．テキス
トを用いた会話をシミュレーションするアプローチと異なり，対話型エージェントでは，ユーザに音声対話を通じ，直観的で

図 2 エージェント対話フレームワークのビジョン

親しみやすいインタラクションを提供することを目指す．
我々の研究グループでは，これまでに MMDAgent [1] をAlexa Skills Kit [15]，RASA [16] などが公開・利用されている．

利用した対話型エージェントの研究・開発を取り組んでいた．

MMDAgent とは，名古屋工業大学で開発された音声対話コン
テンツを利用するためのオープンソフトウェアであり [11]，音声対話に必要な素材（対話シナリオ，画像・3D モデル，音声など）をまとめ，対話型エージェントを，ユーザ生成メディアとする．MMDAgent を活かして擬人化されたキャラクターとの音声対話を通じ，在宅での家電操作 [12] や，高齢者の記憶補
助 [2]，認知症者の日常カウンセリング [3] など，在宅居住者の様々な要望に応じた対話型エージェントの成果を達成した．

エンドユーザごとの対話型エージェントの創出に，既存の成果は様々な可能性を与えている．しかしながら，特定のスマー
トスピーカやアプリケーションとの連携や，プログラム内容の作りこみなど，2. 3 の問題から，在宅介護現場における IT の非専門家（特に高齢者世帯）に対し，既存エージェント対話フレー
ムワークの応用を広く普及することは難しい．その一方，開発者は各戸のユーザに，特定の目的や要望を聞き，それに応じた
対話型エージェントを，独立に開発することが非現実的である．
したがって，エンドユーザ自らで，対話シナリオなどを，より

しかしながら，在宅介護現場における世帯ごとに異なる事情

簡便に設定できるなフレームワークの実現手法が必要である．

に対応できるように，利用の簡便性と柔軟性を備える対話型

3. 提案フレームワーク

エージェントが必要と考え，下記の 3 つの問題に着目している．
（P1）利用する機器やソフトウェアの限界：対話型エージェン

3. 1 目的とチャレンジ課題

トの多くの運用は，特定ロボットの購入やソフトウェアのインストールが必要とされる．一般家庭（特に高齢者世帯）に対し，コスト問題や，準備作業の煩雑性に慣れにくい可能性が高い．
（P2）対話シナリオ設定の柔軟性の限界：対話型エージェントの多くのシナリオは，開発者側が作りこむプログラム強く依存する．各戸の異なる事情に応じ，対話シナリオの内容を，エンドユーザ自らで，自由・簡便に設定して実行することは難しい．
（P3）音声対話の多言語対応の困難：対話型エージェントの多くの音声のやり取りは，システムやサービス所在国の言語に限定される．世界各国の超高齢化に異なる需要に応じ，音声合成・

在宅介護現場における IT の非専門家でも，柔軟性を備える
対話型エージェントをより簡便に利用できるように，本稿では，

2. 3 の問題改善のための手法を提案し，エンドユーザのための
個人適応可能なエージェント対話フレームワークの研究・開発を狙っている．技術的なチャレンジには，対話型エージェント
における利用する機器やソフトウェアの限界と，対話シナリオ
設定の柔軟性の限界，および音声対話の多言語対応の困難という 3 つのポイントを含まれている．それ以外，対話型エージェ
ントにおけるキャラクター設定の柔軟性の限界などに対し，今後の課題として，研究を深めて改善手法を検討したいと考える．

音声認識を，多言語で対応可能になる音声対話の実現は難しい．

3. 2 キーアイディアの概要

2. 4 エージェント対話フレームワーク

在宅介護現場におけるエンドユーザが対話型エージェントを

IoT やクラウド技術，AI を急速に発展するとともに，多くの関連成果が登場されている．エージェント対話フレームワー
クとは，対話型エージェントの構成や概念，規則，手順，メソッドなどを開発者側が規定し，エンドユーザはそれに従って利用すれば，規定内容の対象とする範囲内で，自分自身の目的や要望に応じ，対話シナリオの内容設定や，エージェント音声合成・音
声認識の言語変更などを，より実施しやすくするテンプレートを指す．既存エージェント対話フレームワークに関し，Google

簡便に入手・利用できるように，我々のキーアイディアは，特定のソフトウェアを必要とせず，Web 技術を活用し，対話シ
ナリオの設定も対話型エージェントの運用も Web サービスとして，インターネット経由で，Web ブラウザとクラウドのデー
タベースを連携することにより，双方向にサービスを実現することである．対話型エージェントの運用に関し，より多いデバ
イスが利用できるように，我々は， Web 技術を用いた対話型
エージェントの実現に向け，IOS やアンドロイド端末の Web

Dialogflow [13] や，Microsoft Bot Framework [14]，Amazon- 39 -—3—

た全ての対話シナリオをリストにまとめ，他国の支援者から，参考として再利用する機能がある．タスク指向型の対話シナリ
オとは，支援者の目的や要望に応じ，話題の質問集や時刻のリ
マインダーによる対話シナリオを指す．非タスク指向型の対話
シナリオとは，要支援者の発話内容から，キーワードの回答や時間帯の応答のための対話シナリオを指す．キャラクター設定のボタンは，エージェントの画像や音質を設定する機能がある．

3. 4. 3 (C2) 対話型エージェントの要支援者画面
要支援者と簡便な対話を実現するため，Web UI の要支援者
画面に，発話モードと傾聴モードの 2 つボタンが含まれている．
発話モードのボタンは，支援者画面におけるタスク指向型の対話シナリオに従い，対話型エージェントは自発的に，質問やリマインダーを発話する．そのあと，システムは要支援者の回
答内容を収集・転送する．傾聴モードのボタンは，システムは

図 3 エージェント対話フレームワークの全体構成

要支援者の随時の発話内容を収集・転送する後，支援者画面にブラウザを通したエージェントの設定と運用を検討している．

おける非タスク指向型の対話シナリオに従い，それに対応する
回答内容を要支援者に伝える．ここで重要なポイントは，対話

3. 3 エージェント対話フレームワークのビジョン
図 2 にエージェント対話フレームワークのビジョンを示す．
本提案では，支援者群（遠方家族，介護福祉施設，病院），要支
援者群（異なる国の在宅要介護者）の 2 つの役を想定している．

シナリオにおける個別項目の実行順序を明確する必要がある．
例えば，発話モードの場合では，システムは話題の質問と時刻のリマインダーのどちらを優先に実行するかという問題である．

3. 4. 4 (C3) エージェント実行のためのクラウドサーバ

開発者が作りこんだエージェント対話フレームワークを，Webサービスとしてデプロイし，支援者は対話シナリオを Web UI
画面から設定し，要支援者はその設定に従う Web UI 画面のエージェントとの音声対話を行う．さらに，支援者は対話シナリオを保存・共有することで，他国の支援者はそれを多言語翻訳や再利用することができる．これにより，各支援者は共有の対話シナリオから，簡便に参考・再利用することが期待できる．

支援者と要支援者の双方とも，エージェント対話フレーム
ワークを順調に実行できるように，対話型エージェントの設定・運用に必要なデータの蓄積・処理のためのデータベースが不可欠である．そのため，我々は研究室のクラウドサーバに，個人
対話ログのデータベースと，キャラクターのデータベース，および対話シナリオ共有のデータベースという 3 つを設置した．
個人対話ログのデータベースは，要支援者画面から収集した

3. 4 エージェント対話フレームワークの Web UI 設計
本節では，エージェント対話フレームワークの開発に必要なWeb ユーザインタフェースのコンポーネントを詳細に述べる．
3. 4. 1 Web に基づく対話型エージェント構成の概要
図 3 にエージェント対話フレームワークの全体構成を示し，主要なコンポーネントとして，支援者画面と，要支援者画面，クラウドサーバの 3 つの部分を含まれている．支援者画面からクラウドサーバとのデータ処理を双方向に行い，それに従った要支援者画面のデータ処理を単方向に実行する．支援者と要支援者が Web UI 画面での入力・出力が順調に実行できるように，個人の対話ログを保存・蓄積する機能があり，支援者画面からキーワードや日付を入力することにより，対話ログを検索・抽出する．キャラクターのデータベースは，支援者画面から設定したキャラクターの画像や音質を保存・蓄積する機能があり，そこから，要支援者画面におけるキャラクターの必要な情報を，自動的に抽出・実行する．対話シナリオ共有のデータベースは，支援者画面から設定した対話シナリオを収集・蓄積して共有する機能があり，Google 言語翻訳などのツールをサーバに設定することで，対話シナリオを参考・再利用することが期待できる．

3. 5 Web ブラウザを用いた音声合成・認識と多言語対応

我々は，Web UI とクラウドサーバと連携することから，エー
ジェント対話フレームワークを構築する．Web UI 画面（クライアント側）とクラウドサーバの間でのデータ転送・解析が最も重要な部分と考え，下記に詳細的な内容と利用手法を述べる．

要支援者とエージェントの音声対話を実現するため，Web ブ
ラウザを用いた音声合成・認識が不可欠とされ，対話シナリオのテキストだけでなく，音声による多言語対応も必要とされる．
近年，クラウド技術や AI を用いた音声認識・合成の Web

3. 4. 2 (C1) 対話型エージェントの支援者画面
支援者に対話型エージェントに関するより多い設定を与える
ため，Web UI の支援者画面に，個人対話ログ，対話シナリオ共
有リスト，タスク指向型の対話シナリオ，非タスク指向型の対話シナリオ，キャラクター設定の 5 つのボタンが含まれている．
個人対話ログのボタンは，クラウドサーバから個人の対話ログを抽出したり，キーワードを検索したりする機能がある．対話シナリオ共有リストのボタンは，支援者群から保存・共有しAPI（Application Programming Interface）が登場している[17] [18]．しかしながら，Web API の利用にアカウントの登録や料金が必要とされるため，在宅介護現場で長期間に利用することは理想ではない．従来の Web API と異なり，Web Speech

API [19] とは，Web ブラウザの音声入力・出力を利用し，テキストを音声で読み上げる機能と，音声を認識してテキストに変換する機能を備える API である．システムや Web ブラウザによって，Web Speech API は対応可能な言語の数も異なるが，- 40 -—4—

Google Chrome の場合，60 種類程度の言語対応が可能である．

•

音声対話の多言語対応の拡張：対話シナリオの共有で再利用に多言語まで拡張し，シナリオ作成や情報収集に役立つ．

4. ケーススタディ

このように，在宅介護現場の支援に，対話型エージェントの

本節では，ケーススタディとして，提案したエージェントフ

設定・運用は，より簡便化・多様化になることが期待できる．

レームワークを用い，在宅介護支援サービスを個人適応化する

5. 2 制ことを考える．具体的に，在宅介護者のメンタルヘルスケアと，本研究で提案したエンドユーザのための個人適応エージェン

在宅要介護者の服薬のリマインダー，在宅介護現場の困りごと

ト対話フレームワークの制限について，以下の 2 つを考える．

収集と共有の 3 つの例から，インタラクションの考察を行う．

•

限システムのスケーラビリティ問題：各戸の介護支援に音4. 1 在宅介護者のメンタルヘルスケア

声対話だけで，不十分な場合も存在する．例えば，高齢者の転在宅介護者の精神的な疲労やストレスを軽減するため，従来，倒予防などの特別なニーズに対し，環境データや，画像データ

メンタルヘルス指標における抑うつ症状 [20] と介護負担 [21] のを併用するためのシステムのスケーラビリティが不可欠である．

アンケート調査から，介護者の心理的な状態を把握する．しか•プライバシーやセキュリティの課題：従来，プライバシー

しながら，アンケート回答に記述の面倒や，テキストを読む必やセキュリティの課題は，技術開発・サービス応用と，トレー要があり，疲労感を添える恐れがある．そのため，我々はアンドオフ関係の場合が多かった．本提案で共有のテキストデータ

ケート内容を，タスク指向型の対話シナリオとして，エージェのプライバシーやセキュリティ保護は，また検討の必要がある．

ント対話フレームワークに活用することを考える．これによ5. 3 関 連 研 究り，介護者とエージェントとの音声対話を通し，楽な過程で心対話型エージェントの設定・運用の Web サービス展開や，対理状態の測定が期待できる．ただし，書記言語と比べ，インタ

話シナリオの共有，多言語対応の拡張のほかに，対象者とエー

ビュー形式のアンケート [22] は，対話シナリオに活用しやすい．

ジェントとの対話内容から，本人のストレスを評価する研究も

4. 2 在宅要介護者の服薬のリマインダーあり [23]，さらに，エージェントとの対話の音声データを抽出

在宅要介護者の服薬忘れを予防するため，従来，アプリケー

し，本人の感情を推定する研究もある [24]．今後の課題として，

ションやソフトウェア，介護ロボットを利用することで，要介護

我々は本稿で提案したエージェント対話フレームワークのス

者の服薬管理を改善している．しかしながら，アプリケーショ

ケーラビリティを向上し，これらの研究成果と連携したいと考ンのインストールやロボット機器の購入が必要とされ，コストえる．また，2. 2 で紹介したエージェント技術の中，ソフトウェ問題も存在する．そのため，我々は服薬時刻や情報を，タスク

アエージェントや，自律エージェントや，マルチエージェント，

指向型の対話シナリオとして，エージェント対話フレームワー

インタフェースエージェントなどの種類も以前からある [25]．

クに追加することを考える．これにより，在宅介護者のみなら

6. お わ り にず，福祉施設の専門家も，服薬のリマインダーのための対話シ
ナリオ設定・管理ができ，設定時刻にエージェントは音声リマ

本稿では，在宅介護現場の支援技術とする対話型エージェン

インダーを出し，要介護者の対話ログから服薬確認もできる．

トに注目し，IT の非専門家でも簡便に利用できるエージェント

4. 3 在宅介護現場の困りごと収集と共有

対話フレームワークを提案した．さらに，ケーススタディから，在宅生活の質（QoL）の低下や，介護対策の不明など，在宅提案フレームワークに基づくインタラクションの考察を行った．

介護現場における世帯ごとに異なる困りごとが存在している．

今後の課題として，対話型エージェントのキャラクター設定

従来，介護者は介護相談窓口や，訪問介護サービスなどを通し，の柔軟性の限界を検討し，提案フレームワークにおけるシステ

専門家のご意見を参考して対策を実施する．しかしながら，各

ムのスケーラビリティ問題と，プライバシーやセキュリティの戸の関連困りごとの共有は有限的であり，Web から取得した情課題を研究・開発する．これによって，超高齢社会における在報も集中されていない．そのため，我々は各戸の困りごとと対宅介護現場の問題を，要支援者と多様な対話型エージェントと策を，非タスク指向型の対話シナリオとして，エージェント対の音声対話を通し，支援するシステムやサービスが期待できる．
謝辞

話フレームワークで共有することを考える．さらに，多言語対

本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP19H01138,

JP19K02973，

応ツールを活かし，異なる国における介護の困りごとや経験を

JP18H03242,

再利用し，対話型エージェントを用いた対策取得が期待できる．

JP20K11059, JP20H04014, JP20H05706 および，立石科学

5. 考

察

5. 1 利点

文

対話フレームワークの利点について，以下の 3 つを考える．
利用機器やソフトウェアの改善：機械ロボットやソフト

ウェア設定が必要とせず，Web ブラウザで簡便に利用できる．

•

JP19H04154,

技術振興財団の研究助成を受けて行われている．

本稿で提案したエンドユーザのための個人適応エージェント•

JP18H03342,

対話シナリオ設定の柔軟性向上：エンドユーザのための多種類な対話シナリオを Web UI で展開し，個人適応できる．

- 41 -

献[1] MMDAgent Project Team, “Mmdagent - toolkit for building voice interaction systems,” http://www.mmdagent.jp/.
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[3] S. Sakakibara, M. Nakamura, S. Saiki, K. Yasuda, and M.

—5—

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