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

信学技報
IEICE Technical Report
SC2019-35(2020-03)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

対話エージェントを活用した個人関心事の抽出と評価
徳田

裕紀†

中谷

将太†

佐伯

幸郎†

中村

匡秀†,†† 安田清†††† 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††† 大阪工業大学 〒535–8585 大阪市旭区大宮 5–16–1
E-mail: †{tokup,shota-n,masa-n}@cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp,†††fwkk5911@mb.infoweb.ne.jp
あらまし

我々は先行研究において，バーチャルエージェントとの対話を通して個人にまつわる知識（個人オントロジー）を LinkedData で表現・管理する方法を提案している．本稿では，この手法を利用し，継続的な会話自動生成のために特に個人が関心を強く持つ概念 (個人関心事) の特定を行う．具体的な方法として，バーチャルエージェントが対話形式で個人の関心を引き出すような質問を行い，その対話から個人の関心事を情報として含む個人オントロジーを構築する．そして，構築された個人オントロジーから個人の関心事を特定し，関心の度合いを評価する．さらに，
被験者実験を通して個人の関心事が適切に抽出できているかを確認する．
キーワード

Linked Data，個人オンソロジー，在宅介護，バーチャルエージェント，個人関心事

Extracting and Evaluating Personal Concerns with Dialogue Agent
Yuki TOKUDA† , Shota NAKATANI† , Sachio SAIKI† , Masahide NAKAMURA†,†† , and Kiyoshi
YASUDA†††† 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††† Osaka Institute of Technology Omiya 2–16, Asahi-ku, Osaka, 535–8585 Japan
E-mail: †{tokup,shota-n,masa-n}@cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp,†††fwkk5911@mb.infoweb.ne.jp
Abstract In previous research, we have proposed a method which represents and manages “the knowledge of individual person ”(Personal Ontology) using dialogue with Virtual Agent(VA). In this paper, based on the previous
research, we identify concepts of particular interest to individuals(Personal Interests) in order to generate sustainable dialogue. Speciﬁcally, we ask questions that extract Personal Interests, and construct an Personal Ontology
Including Personal Interests as information from the dialogue. Then, we identiﬁed Personal Interests constructed
Personal Ontology, and evaluate the degree of interest. In addition, we conﬁrm whether Personal Interest areproperly extracted through subject experiment.
Key words Linked Data, Personal Ontology, Home care, Virtual Agent, Personal Interestsと，高齢者や認知症当事者のための有効かつ持続的な支援が必

1. は じ め に要とされている．

現在，日本は超高齢化社会に直面している．厚生労働省の調認知症の症状に対する非薬物療法として，バリデーション療査によると，総人口は減少し続けるにもかかわらず，65 歳以上

法 [2] や回想法 [3] が知られている．バリデーション療法は，認の高齢者数は上昇し続け，2036 年には高齢者の割合が 33.3%

知症者の混乱した行動や非現実的な言動の背後にある意味を認になると予測されている [1]．高齢者の増加に伴い認知症を持め，受容と共感の対応を示すことで落ち着かせるケア手法であつ人の数も増加し，2025 年には 700 万人，すなわち高齢者 5る．回想法は，過去の体験を振り返り，その過程に対して共感

人に 1 人が認知症となると推計されている．こうした背景のも的，受容的に対応することで認知症者の心理的安定を図る．こ

-1-

—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2020 by IEICE

れらのケア手法ではケア提供者と患者との継続的な会話が重要となる．しかし，専門医が日常的にカウンセリングを行うのは経済的・時間的に困難である．また，今日では在宅介護への移行が進んでおり，家族の介護負担も増えている．よって会話やカウンセリングに十分な時間を費やせない状況にある．
そこで我々の研究グループでは，音声対話が可能なロボット
プログラムであるバーチャルエージェント (VA) を活用して，在宅で認知症当事者がいつでも対話コミュニケーションを行えるシステムを提案している [4]．VA との継続的な会話を実現す
る技術的チャレンジは，いかに本人に寄り添った対話を生成するかである．これまでに，利用者の生活史に基づいて個人にゆ

図 1 VirtualCareGiver

かりのある話題を生成する方法 [5] や，生まれ年に基づいて年代に応じた出来事・流行を話題にする方法 [6] を提案している．

心のあることは，無意識のうちに複数の話題で繰り返し話され生活史や生まれ年等の個人にまつわる知識を個人オントロジー

る」という仮説に基づく．

と定義し，VA が利用者に質問を投げかけ，利用者の回答に基づ提案手法を先行システムの対話シナリオとして実装し，7 名

いて個人オントロジーを動的に生成するシステムを開発していの被験者に VA と対話してもらう実験を行った．対話シナリオ

る [4]．このシステムは，生成した個人オントロジーを ⟨ 主語，

では，食べ物，スポーツ，場所や景色，趣味，その他の 5 つの

述語，目的語 ⟩ の 3 つ組の集合である LinkedData [7] の形式

ジャンルについて VA がユーザに質問し，ユーザは音声で質問で保存する．さらに，Linked Open Data（LOD）[8] とリンクに答える．システムは音声認識とテキスト解析によって回答をすることで個人オントロジーを外部の知識につなげ，話題を広解析し，個人オントロジーを LinkedData 形式で構築する．構げるための関連知識を取得する．しかしながら，現段階でのシ築された LinkedData を分析し，P1, P2, P3 に基づいて各概念

ステムでは個人オントロジーを対話によって生成する部分のみの関心度のスコアを求めた．実験後，各被験者にアンケートをが実装されている．生成されたオントロジーを活用して，個人実施し，抽出された概念に対する関心度を答えてもらった．最に寄り添った対話を生成する部分はこれからの課題である．利

後に，提案手法で算出されたスコアとアンケートの関心度の相用者にとって魅力的な対話を生成するには，個人オントロジー

関分析を行った．分析の結果，アンケートの関心度と算出されの中に蓄積された大量の概念から，本人が特に関心を持っていたスコアの間に高い相関が示され，提案手法が個人関心事の抽る概念を見つけることが重要である．

出・特定に有効であることが分かった．

そこで本研究では，VA との対話で蓄積される個人オントロ

2. 準

ジーの中から，利用者にとって特に関心が高い概念を発見する

備

手法を提案する．ここで関心を「個人がとある事柄に対してよ2. 1 在宅認知症者のためのコミュニケーションシステム

り大きな関わりを持とうとする感情，方向性」と定義し，個人

我々の研究グループでは，在宅の高齢者や認知症当事者に対が特に関心を持つ事柄・概念を個人関心事と呼ぶことにする．

して，対話によるコミュニケーションケアを提供するシステ

そして，VA との対話を通じて個人関心事を聞き出し，各関心

ム Virtual Care Giver (VCG) を開発している [4]．図 1 に事に対する想いやこだわりを聞き出すことで，それぞれの関心

VCG の画面を示す．VCG は音声による対話が可能なバーチャの強さの度合いを評価する．より具体的には，本提案手法は以ルエージェント (VA) を活用することで，在宅のユーザとの対

下の 2 つの部分から構成される．

話を実現している．VCG によって，時間によらず認知症当事（A1）個人関心事の抽出：VA に個人の嗜好を尋ねる質問を行

者の会話相手を実現でき，人間の介護者の負担を軽減すること

わせ，ユーザーに回答してもらう．その回答から先行研究の手が期待できる．

法 [4] に基づいて，個人オントロジーを LinkedData 形式で構認知症当事者とエージェントとの間の継続的な会話を実現す築する．

るためには，個人に寄り添った話題を提供する必要がある．先（A2）関心度の評価：LinkedData の形式で構築した個人オン

行研究では，生活史と Linked Open Data(LOD) を活用して個

トロジー内の各概念に対して，そのユーザの関心の度合いを以人に寄り添った話題を動的に生成する手法 [5] を提案している．

下の 3 つの基準に基づいて評価する．

2. 2 Linked Data，Linked Open Data (LOD)

P1: 回答 2 の文字数が多いほど，C1 に強い関心を持っている．

Linked Data [7] は，Web 技術を利用して意味付けされたリ

P2: 回答 2 に含まれる概念 C2 の数が多いほど，C1 に強い関

ンクで結びつけられたデータである．Linked Data は，セマン

心を持っている．

ティック・ウェブを実現するための技術的な構成要素の一つで

P3: C2 へのリンクが複数の場合，C2 に関心を持っている．

ある．ウェブ上の任意の情報をリソースとして構造的に表現す

P1 は「人は自分の関心のあることには多くを語る」という仮

る Resource Description Framework (RDF) で記述される．

説に基づく．P2 は「関心のあることには，その説明のための知Linked Data をインターネット上にオープンデータとして公識やエピソードが多く登場」という仮説に基づく．P3 は「関開して共有されたものを特に Linked Open Data(LOD) と呼

-2-

—2—

を表現する．変換され得られた RDF データは RDF ストアと呼ばれる専用のデータベースに格納する．
上記のシステムの実装と被験者実験により，VA からの質問
に対してユーザーからの応答が文法的に正しく，音声認識および構文解析が成功すれば，個人オントロジーを自動生成できることが分かっている．ただし，現状のシステムでは，個人オン
トロジーの生成・蓄積まででとどまっており，これらを活用して継続的な対話を生成する部分は今後の課題となっている．
図 2 RDF グラフの例

2. 4 個人関心事
開発中のシステムでは，基本的に VA が主体的に話題を提供

ぶ．公開されたデータ同士を結びつけることで，ウェブ上に巨
大な知識データベースを形成することができる．

することで対話を行うことを想定している．この時，VA が提供する話題がその利用者にとって興味がない話題であれば，継RDF のモデルでは，データを主語 (subject)，述語 (predi-

続的な会話は望めない．認知症ケアには個人に寄り添った会話cate)，目的語 (object) の 3 つの要素を組み合わせたトリプルが不可欠であるという点においても，利用者個人が何に関心をで表現する．RDF は，主語と目的語を楕円（リソース）で表持っているかを知ることは重要である．

し，述語を 2 つの楕円を結ぶ矢印（リンク）で表す有向グラフ

本稿では，関心を「ある事柄に対してより大きな関わりを持で表現されることもある．ただし，目的語を URI でなく文字とうとする感情，方向性」と定義し，「個人が関心を持っている

列定数（リテラル）とすることも可能で，その場合には目的語を長方形で表す．

事柄や概念」を個人関心事と呼ぶことにする．例えば，旅行が好きで年に何回も出かけている個人の場合，「旅行」が個人関心

図 2 に RDF グラフの例を示す．URI は名前空間接頭辞を利用することで省略して記述することができ，この図において dbpedia-ja:東京都は http://ja.dbpedia.org/resource/東京事である．また，関心の定義から，個人関心事は必ずしも趣味
や興味とは限らず，「家で過ごすこと」や「足の痛み」を個人関心事に持つ個人も考えられる．

都を意味する．この例では，「dbpedia-ja:東京都という URI は

3. 提案手法：個人関心事の抽出と評価

東京都を示す」と「東京都の位置している国は日本である」の2 つのことを表している．

本研究では，2. 3 で述べたシステムを拡張し，VA との対話に

2. 3 VA との対話に基づく個人オントロジーの構築 [4]よって得られる個人オントロジーに基づいて個人関心事を発見

先行研究 [4] において我々は，個人に寄り添った話題生成に必要な個人にまつわる知識を，個人オントロジーと命名した．

する手法を提案する．提案手法は A1:個人関心事の抽出と A2:
個人関心事の評価からなる．

そして，VCG システムを拡張して，VA との会話を通して個人

3. 1 A1: 個人関心事の抽出

オントロジーを LinkedData の形式で動的に構築・管理する手法を実現した．

A1 は VA がユーザに質問を問いかけ，個人関心事を抽出するフェーズである．VA があるジャンルを話題に出し，そのジャより具体的には，個人オントロジーを 2. 2 で述べた三つの要

ンルの関心事を回答してもらう．さらに，回答に表れるそれぞ

素のトリプルで表現する．例えば，⟨”徳田”, ”好きなもの”, ”ボ

れの関心事にまつわるエピソードを語ってもらい，後述する

ードゲーム”⟩ は，「ユーザ徳田の好きなものはボードゲームである」という個人オントロジーを表す．個人オントロジーの構築方法としては，VA が U に対して P について尋ね，U から「A2: 個人関心事の評価」に必要なデータを収集する．ユーザの回答は 2. 3 で述べた先行研究の手法に基づいて，個人オント
ロジーとして LinkedData 形式で構築・保存する．

O を聞き出すような質問を生成する．例えば VA が「徳田さんの好きなものは何ですか？」と尋ね，ユーザが「ボードゲームが好きです」と回答すれば，⟨”徳田”, ”好きなもの”, ”ボードゲ

より具体的には，A1 は以下の 4 つの Step で構成される．またこれらの手順のフローチャートを図 3 に示す．

Step 1: ユーザー ID(uid) の聞き出しーム”⟩ が生成される．質問として場所や人を尋ねることも可能
である．

⟨U, P, O⟩ が生成されると，これを RDF の形式に変換しVA が始めにユーザーの名前を聞き，それを使ってそのユー
ザーのリソース U とその識別子 uid を作成する．以下の個人
オントロジーの構築においては uid で U を参照する．

LinkedData として表現する．具体的には U をユーザを表すリ

Step 2: 個人関心事の聞き出し

ソース，O をそのユーザにまつわる情報を表すリソース，P をユー
ザと情報の関係を表すリンクとする．また名前空間 URI として http://cs27.org/personal-ontology/resource/，http://cs27.org/personal-ontology/rproperty/ を利用するが，プレフィックスを用いてそれぞれ ex:，ex-prop:と表記する．これらを用いて，ex:uid rdfs:label ”U ”. ex:uid ex-prop:P ex:O

VA があらかじめシステムで定められたジャンルを話題に挙げ，ユーザーに対して問いかけて個人関心事の対象になりうるものを聞き出す．まず VA は，ユーザ U に対してジャンル P
を話題に挙げ，「U さん，P (に関心) はありますか？」と問いかける．U が「ある」と答えた場合，VA は「U さんの P は何ですか」と問いかけ，ユーザ U のジャンル P における関心事を. と記述することにより，「U の P は O である」と同等の意味

自由回答で受け付ける．続けて VA は「他にもあれば教えてく

-3-

—3—

ださい」と問いかけ，可能な限りの関心事に関する回答を得る．

4) B1 から L1 に述語 rdf : label のリンクを張る．また，

この時得られた回答を回答 1 とする．システムは回答 1 に含まB1 から各 Ri に対して述語 rdfi のリンクを張る．

れる名詞句を抽出し，これらを関心事の候補とする．VA は抽5) B0 から B1 へ述語 rdf1 のリンクを張る．

出した名詞句に間違いがないかを確認し，間違いがあれば問い

上記の手順によって，回答 1，回答 2 のそれぞれから，個人関

かけをやり直す．なければ，抽出されたそれぞれの名詞句で表心事のツリーと，各関心事に関するエピソードのツリーが生成される概念 C1 について，⟨U, P, C1⟩ を生成し，個人オントロされる．次に，これらのツリーを階層的につなげる．

ジーとする．

6) ユーザ U に対応するリソース，ジャンル P に対する確認を段階的に入れる理由は，質問一つ一つに対する選択肢

述語，”episode”という述語を (存在しなければ) 作成する．

を明確にし，回答の仕方の個人差を小さくし、より正確に情報を聞き取れるようにするためである．例えば「好きな食べ物は

7) 回答 1 から得られたツリー T 1 のルートノード B0 について，U から B0 に述語 P のリンクを張る．

何ですか」と直接聞いた場合，ユーザーによっては「ありませ8) ツリー T 1 内の各概念 C に対して，C をグループ化ん」と答える可能性があり，結果「ありません」が個人関心事とするブランクノード B1 とする．また，C に関するエピソード

して登録されてしまう事が起こりうるなどの問題が想定される．

(回答 2) から得られたツリー T 2 のルートノード B0′ とする．
この時，B1 から B0′ に述語 episode のリンクを張る．

Step 3: エピソードの聞き出し
Step2 の回答 1 から抽出された個人関心事の候補に対して，

例として，Step 2 の回答 1「うどんが好きです」から得られ本人の想いやこだわりを，エピソードを答えてもらうことで収る個人オントロジーを RDF 形式に変換すると次のようになる．

集する．具体的には，回答 1 から個人関心事として抽出された:B00 rdfs:comment ”うどんが好きです” .

各概念 C1 について，VA が「U さんの C1 についてのエピソー:B00 rdf: 1 :B01 .

ドを聞かせてください」と質問し，ユーザーに自由形式で回答:B01 rdfs:label “うどん” .

してもらう．この時得られた回答を回答 2 とする．システムは:B01 rdf: 1 ex:うどん .

回答 2 に含まれる名詞句を抽出し，さらにその名詞句から名詞

また，Step 3 の回答 2 「大学に入ってからよく食堂で食べるを抽出する．Step2 の時と同様間違いがないか確認した後，各名詞で表される概念 C2 について，個人オントロジー ⟨C1, エピ

ようになりました」からは以下の RDF が生成される，

ソード, C2⟩ を生成する．

:B10 rdfs:comment ”大学に入ってからよく食堂で食べ他の関心事の候補がある場合，それらに対しても同様の対話

るようになりました” .

を行い，エピソードを収集する．

:B10 rdf: 1 :B11 .

Step 4: 個人オントロジーの Linked Data への変換

:B10 rdf: 2 :B12 .

Step2, 3 で生成した個人オントロジーを RDF の形式に変換:B11 rdfs:label “大学” .

し，LinkedData として管理できるようにする．RDF への変換

:B11 rdf: 1 ex:大学 .

においては，2. 3 で説明した方法で行う．なお，リソースは単:B12 rdfs:label “食堂” .

語を基にした URI で参照すべきであるため，O が複数の単語:B12 rdf: 1 ex:食堂 .

を含む場合，単語に分割して各単語をリソースに変換し，これ両者をつなげるリンクは以下のように生成される．

らをブランクノードを使ってグループ化する．また元の O はラベルとして同じグループにつなげておく．これにより，O の情

ex:uid rdfs:label ”徳田” .

報を保ったまま，単語ごとのリソース参照が可能になる．また，

ex:uid ex-prop:好きな食べ物 :B00 .

個人オントロジーの生成源をいつでもたどれるように，ユーザ:B01 ex:”episode” :B10.

からの回答 1，回答 2 の原文を RDF 内にコメントとして保持しておく．

個人関心事の抽出例

ユーザの回答（回答 1 または回答 2）から得られる個人オン
トロジーを RDF に変換する具体的な手順を説明する．

A1 の手順に従って抽出された個人オントロジーの例を，RDFのグラフ形式で表現したものを図 4 に示す．この例では，「好1) ブランクノード B0 を作成し，B0 をその回答から得られる個人オントロジーのルートノードとする．

きな食べ物」については「うどん」，そのエピソードとして「大学に入ってからよく食堂で食べるようになりました」と回答し2) 回答の原文を保存するため，回答の原文に対応するリ

た．また，「趣味」については「ボードゲームをすることが好き

テラル L0 を作成し，B0 から L0 に rdf : comment を述語とです」
，そのエピソードとして「大学でサークルに入り，はまりするリンクを作成する．

ました．友人と向かい合って会話をしながら遊べることが楽し

3) 各オントロジー ⟨U, P, C⟩ (または ⟨C1, ”エピソード

いです．」と回答した．

”, C⟩) における概念 C に対して，C に対応するリテラル L1 を

3. 2 A2:個人関心事の評価作成する．また，C から単語 C1 , C2 , ..., Cn を抽出し，対応す

A2 は A1 で抽出した個人関心事を評価し，そのユーザが特るリソース R1 , R2 , ..., Rn を (存在しなければ) 作成する．これに関心がある概念を特定するフェーズである．A1 では，まずらをグループ化するブランクノード B1 を作成する．

はじめにあるジャンルにおける関心事を回答 1 内の名詞句とし

-4-

—4—

これは，
「関心のあることには，より多くの知識や体験が付随しており，そのエピソードには多くの概念が登場するだろう」と

Step3

開始

ループ2
回答1が複数回答で構成される場合，すべて聞き終えるまで繰り返す

Step1

次のジャンルの聞き取りに移る

ユーザーの名前を聞き出し，uidを作成する

ピソードに登場する概念数を利用する．

ループ１
回答1のエピソードを話してもらえるか

ループ１
すべてのジャンルについて聞き終えるまで繰り返す
Step2

いう仮説に基づいている．基準 P2 の具体的な評価尺度は，エ

yes

No

あるジャンルにおいて，
関⼼事の対象が存在するかA1 で構築した個人オントロジーの Linked Data において，

Step4

回答1・2に基づいて
個⼈オントロジーを構築するエピソードに登場する概念は，episode でリンクされたツリー
内のリソースとして存在する．それらの個数をカウントするこNoエピソードを回答してもらう
（回答2）

終了

とで，そのエピソードのリンク元の概念 C1 の関心度のスコア(P2 スコアと呼ぶ) とする．P2 スコアが高いほどその概念に対間違いがある

して関心度が高いと評価する．

回答確認
Yes

対象を回答してもらう（回答1）

間違いがない再び図 4 における「うどん」と「ボードゲームをすること」

回答1が複数回答で構成されている場合，次の回答に移る

の 2 つの関心事を考える．
「うどん」のエピソードには「大学」

間違いがある「食堂」の 2 つのリソースが存在する．また「ボードゲームを

回答確認

ループ２

すること」のエピソードには「会話」「友人」「大学」「遊べる間違いがないこと」の 4 つの概念が存在する．したがって「うどん」の P2
スコアは 2, 「ボードゲームをする」の P1 スコアは 4 となる．

図 3 関心事抽出のフローチャート

よって，基準 P2 においては，「ボードゲームをする」が「うどて特定し，次にそれぞれの関心事 (C1 とする) についてのエピん」より強い個人的関心事であると評価する．

3. 2. 3 基準 P3 による個人関心事の評価

ソード (回答 2) を語ってもらった．よって回答 2 は C1 への関
心の度合いを表す大きな手掛かりとなる．A2 では次の 3 つの基準 P1, P2, P3 に基づいて個人オントロジーの構造を分析
し，オントロジー内の各概念に対する関心の度合いを評価する．
基準 P1: 概念 C1 に関するエピソード (回答 2) の文字数が多いほど， C1 に強い関心を持っている．
基準 P2: 概念 C1 に関するエピソード (回答 2) に含まれる概念数が多いほど，C1 に強い関心を持っている．
基準 P3: 概念 C2 のリソースに複数のリンク元が存在する
場合，暗黙的に C2 に関心を持っている．

基準 P3 は「ある概念に対して他から多数のリンクが存在す
る場合，その概念は暗黙的な個人関心事である」とする評価基準である．これは，「関心のあることは，気づかないうちに様々な文脈でそのことを言葉に出しているだろう」という仮説に基づいている．基準 P3 の具体的な評価尺度は，概念のリンク元の数を利用する．

A1 で構築した個人オントロジーの Linked Data において，ある概念 C2 に対応するリソースに複数のリンク元が存在する
場合，C2 が様々な文脈で登場したことを示す．よって，リソー
スに入るリンク数を数えることで C2 の関心度のスコア (P3 ス

3. 2. 1 基準 P1 による個人関心事の評価
基準 P1 は「ある関心事に関するエピソードの文字数が多いほど， その関心事に強い関心がある」とする評価基準である．

コアと呼ぶ) とする．P3 スコアが高いほどその概念その概念に対して関心度が高いと評価する．

4. 実

これは，
「人は自分の関心のあることには，より多くを語るだろう」という仮説に基づいている．基準 P1 の具体的な評価尺度
は，エピソードの文字数を利用する．

A1 で構築した個人オントロジーの Linked Data において，エピソードの原文は rdf : comment でリンクされたリテラルとして存在する．その文字数をカウントすることで，そのエピ
ソードのリンク元の概念 C1 の関心度のスコア (P1 スコアと呼ぶ) とする．P1 スコアが高いほどその概念に対して関心度が高いと評価する．

3. で提案した個人関心事の抽出と評価を行うプロトタイプ
システムを実装した．A1 の個人関心事の抽出部は，先行研究のシステムを再利用・拡張することで実現した．具体的には，

Step 1〜3 における VA とユーザのインタラクションについて
は，先行システム上に VA との新たな対話シナリオを実装した．
また，オントロジーの抽出および Linked Data への変換は，先行システムに新しい機能を追加実装した．
実装に利用した技術は以下のとおりである．

図 4 における「うどん」と「ボードゲームをすること」の 2
つの関心事を考える．それぞれのエピソードの文字数を数えると，「うどん」の P1 スコアは 24, 「ボードゲームをする」の•基盤システム： Java, Virtual Care Giver [4], MMDA-

gent [9]P1 スコアは 43 となる．よって，基準 P1 においては，「ボード
ゲームをする」が「うどん」より強い個人的関心事であると評
価する．

装

•

対話シナリオ： Ruby•

サーバ： Apache Tomcat, Apache Axis2 (Web-API)•

Linked Data 処理： Apache Jena [10], Apache Jena

Fuseki3. 2. 2 基準 P2 による個人関心事の評価
基準 P2 は「ある関心事のエピソードに多くの概念が含まれるほど，その関心事に強い関心がある」とする評価基準である．

•

自然言語処理： COTOHA API [11]，kuromoji-ipadic-

neologd
基盤システムは先行システムを利用し，対話シナリオは Ruby

-5-

—5—

rdf:_1

http://cs27.org/personal-ontology/resource/うどん

http://cs27.org/personal-ontology/resource/食堂
rdf:_1

rdfs:label

食堂

rdf:_2

http://cs27.org/personal-ontology/property/episoderdf:_1
rdfs:comment

rdfs:label

うどん

rdfs:comment
うどんが好きです

大学に入ってからよく食堂で食べるようになりました ...
大学

rdf:_1

rdfs:label
rdf:_1

http://cs27.org/personal-ontology/resource/大学

http://cs27.org/personal-ontology/property/好きな食べ物

http://cs27.org/personal-ontology/resource/U徳田1

http://cs27.org/personal-ontology/property/好きなこと

rdfs:comment
rdf:_1

rdf:_1

ボードゲームをすることが好きですrdfs:label

ボードゲームをすること

rdfs:label

rdf:_1

大学

http://cs27.org/personal-ontology/resource/ボード

rdf:_2

友人と向かい合って会話をしながら遊べること
rdfs:label
rdf:_2

http://cs27.org/personal-ontology/resource/ゲーム

http://cs27.org/personal-ontology/resource/友人
rdf:_1
rdf:_1

rdf:_2

http://cs27.org/personal-ontology/property/episode

http://cs27.org/personal-ontology/resource/遊べること

rdf:_3

rdf:_3

http://cs27.org/personal-ontology/resource/会話
rdfs:comment

rdfs:label
rdf:_1

サークル

大学でサークルに入りはまりました。友人と向かい合って ...
http://cs27.org/personal-ontology/resource/サークル

図 4 構築された個人オントロジーの例で実装した．個人オントロジーの Linked Data を効率よく管あったことから，それぞれの概念に対して，「嫌い」を 1，「普理・蓄積するために Apache Jena フレームワーク, Fuseki RDF通」を 3，「好き」を 5，
「非常に好き」を 7 とする 7 段階の評価

ストアを利用した．ユーザの回答を自然言語処理して，名詞単を行ってもらった．また，関心の対象として不適切な概念と感位の語句を抜き出す構文解析には COTOHA API を，単語の形

じた場合は，0（該当なし）と回答してもらった．さらに，補足

態素解析・固有表現抽出には kuromoji-ipadic-neologd を，そ的な調査として，関心事のジャンル「食べ物」「スポーツ」「場

れぞれ用いた．

所や景色」に対する関心の度合いも 7 段階で答えてもらった．

A2 の個人関心事の評価部は今回，システムが生成する RDF

アンケートは Google フォームを利用して行った．

をグラフ表現で可視化し人手による分析で評価を行った．

5. 2 分析の方法
P1,P2 スコアと P3 スコアは適用範囲が異なるため，被験者

5. 評 価 実 験とシステムの対話によって抽出された概念を，以下のように分提案手法の有効性を確認するために，被験者に実装したシス
テムと対話してもらい，個人関心事を抽出・評価できるかを検類した．各分類において提案手法による評価値とアンケートの回答値の相関を分析する．

•

証する実験を行った．

対象 C1:

A1 の Step2 の回答 1 において，関心事とし

5. 1 実験の目的・方法て直接的に抽出された概念．P1，P2 スコアによる評価値と被実験の目的は，提案手法によって抽出・評価された個人関心

験者本人による評価値との相関を分析する．

•

事が，実際に本人の関心事かどうかを確かめることである．実

対象 C2:

A1 の Step3 の回答 2 において，関心事に関験では，まず VA との対話によって抽出された個人関心事を，するエピソードの中に登場した概念．P3 スコアによる評価値

それぞれ P1-P3 スコアで評価する．次に，抽出された個人関心と被験者本人による評価値との相関を分析する．

•

事それぞれについて，本人がどの程度関心があるかをアンケー

対象 C3:

関心事のジャンルに対応する概念．ジャンル

トで答えてもらう．最後に，P1-P3 スコアとアンケートの結果

内の全ての関心事の P1,P2 スコアのそれぞれの合計値によってがどの程度相関するかを分析する．

評価し，被験者本人による評価値との相関を分析する．

実験には，20 代男性 5 名，20 代女性 1 名，40 代男性 1 名合

5. 3 実 験 結 果

計 7 名の被験者が参加した．2020 年 1 月 15 日から 20 日の間

表 1 に結果を示す．この表は，各被験者についてシステムにで実装したシステムを利用して実験を行った．VA との対話をよって抽出された概念の関心度スコアと，その被験者自身によ行う機材として，音声認識の際のノイズの軽減と会話の遮音性る関心度評価との相関係数を表している．被験者によってエピを高めるためにワイヤレス・ヘッドセット（Logicool G G533）

ソードの長さや概念の個数，アンケート評価における主観が大を用いた．個人関心事の対象のジャンルとして，今回「好きなきく異なるため，被験者毎に相関分析を行っている．太字で表

食べ物」「スポーツ」「場所や景色」「趣味」「その他好きなこと」す値は，高い相関がみられた個所を示す．

の 5 種類を用いた．各被験者に対して，3. 1 で説明した手順でまず，対象 C1 について，被験者 U2, U3, U4, U5, U7 につ

VA が質問し，各ジャンルにおける関心事とそれに関するエピ

いては，比較的高い相関がみられている．つまり，ある関心事

ソードを音声で回答してもらった．

に対するエピソードの文字数，エピソードに含まれる概念数は，

実験終了後，対話によって抽出された概念に対して，被験者

個人の関心度合いに関連することが分かった．一方で，被験者が実際にどの程度関心を持っているかをアンケートによって調U1 は負の相関，U6 は相関が出なかった．その理由は 5. 4. 1 で査した．今回は基本的に「好きなもの・こと」を尋ねる実験で

考察する．

-6-

—6—

トによる評価は同じ関心の度合いだが，エピソードの長さ (つ表 1 抽出された概念のスコアと被験者評価との相関
対象 C1

対象 C2

まり P1 スコア) には大きな差が出ている．一方で，エピソー

対象 C3

uid P1 スコア P2 スコア P3 スコア P1 スコア P2 スコア

ド内の概念の数 (P2 スコア) にはそれほど差が出ていない．通U1-0.562-0.715

0.193

0.118

0.300

常エピソードの長さと概念数は比例するが，このケースでは神

U2

0.841

0.630

0.313

0.983

0.908

戸のエピソードの長さに比較して登場する概念数が少なかっ

U3

0.565

0.543

0.115

-0.636-0.866

U4

0.333

0.822

0.499

0.960

0.986

U5

0.548

0.589

0.277

0.716

0.715

た．食べ物ジャンルの「りんご」と「カヌレ」の比較では，P1,P2 スコアとも実際のアンケート評価を反映した形になってい

U6

0.083

-0.034

0.216

0.688

0.633

る．趣味ジャンルの「youtube」と「ゲーム」では，アンケー

U7

0.806

0.750

0.166

0.969

0.894

ト結果では大きく差が出ているが，P1 スコアに差が生じていない．この原因は，単語が持つ単位文字当たりの情報量の差に908よるものである．「ゲーム」のエピソードには，「ブレスオブザ

80

7

ワイルド」
「switch」など，文字数の多い単語があり，対して概70

6

念「youtube」についての回答では「実況」「時」「暇」などの5ア

文字数の短い語句が多用されていた．P2 スコアで見ると概念

60

ン
ケ
4ー
ト
の
3値

評 50
価
値 40

数には大きな開きがあるものの，P1 スコアの文字数で見ると両者に差が出なかったということになる．

30
2

20

次に，被験者 U1, U6 で両スコアになぜ相関が出なかったか

1

10
0

を実験後聞き取り調査したところ，一つの原因が明らかになっ

0

神戸

京都

カヌレ

P1

りんご

P2

youtubeた．その原因は「関心およびそのエピソードを十分に抽出でき

ゲーム

アンケート

なかった」ということである．被験者は VA との対話の不慣れ

図 5 被験者 U4 の P1, P2 スコアとアンケート評価

によって，心のうちの思いを言葉としてうまく外化できなかったという．対話の初めの段階で「どのくらい話していいのわか

次に対象 C2 について，P3 スコアと個人の関心度合の間の相らなかった」「すぐ回答しなければと焦った．もっと話すつもり

関値は，いずれも正の値であったが，被験者 U4 以外においてだったが，その場ではあまり話せなかった」という意見があっはほとんど相関はみられなかった．これは，システムが回答 2た．結果的に，関心事を聞き出せても，エピソードの文字数やから抽出した名詞のうち，P3 スコアが 1 のものが非常にたく概念数が稼げず，P1,P2 スコアが上がらなかった．

さん抽出され，その中に潜在的な関心事が相当数含まれていた

5. 4. 2 対象 C2 における規準 P3 の有効性と限界ことによる．その一方で，ユーザによって関心の対象として不対象 C2 の概念に対して，P3 スコアと個人の関心度にほと適切（0 該当なし）と評価された名詞も数多く存在した．これ

んど相関がみられなかった理由を考察する．表 2 に，実験で得らを考慮したより詳細な分析を 5. 4. 2 で行う．

られた各 P3 スコア値に対する全被験者のアンケート評価値の対象 C3 については，各ジャンル内の関心事の P1，P2 スコ

度数を示す．表の各行はある P3 スコアを持つ概念に対して，アの合計値がそのジャンルに対する関心度合いと関連するかを被験者がどの点の評価をいくつつけたかを表している．この表みるものである．関心事の評価ではなくジャンルの評価のため，から，P3 スコアが 1 である概念が全サンプルのほとんどを占本来の提案手法の範囲外であるが，補足的な分析として相関分めており，その中に潜在的な個人関心事になりうるもの (アン析を行った．表 1 の右端 2 列の結果から，被験者 U2, U4, U5,

ケート評価 6, 7 点) が相当数含まれていることがわかる．このU6, U7 において高い相関が出ている．被験者 U1 は相関無し，データの偏りが相関係数に大きな影響を与えている．

被験者 U3 は負の相関が出る結果となった．

5. 4 考このバイアスを除去するために，P3 スコアの各クラスに対察して，アンケート回答値の割合を分析する．図 6 に P3 スコア

5. 4. 1 対象 C1 に対する基準 P1・P2 の有効性と限界が 1, 2, 3, 4 のそれぞれの概念クラスに対して，アンケート回

対象 C1 の概念に対して，U1, U6 を除く 5 名の被験者に対答値の割合をグラフに示したものを示す．P3 スコアが高くなして，P1 スコア, P2 スコアとも比較的高い相関を示したため，るにつれて，関心度が特に高い概念 (アンケート評価 6, 7 点)

基準 P1, 基準 P2 は個人関心事の度合いを測るための基準としの割合が大きくなっているのがわかる．よって基準 P3 の解釈て，限定的にではあるが有効性が示されたと考える．

としては，「P3 スコアが高いほど，それらの概念に対する個人

ここで，P1 スコアと P2 スコアの結果に顕著な差が表れたの関心度合が総じて高くなる」ではなく，「P3 スコアが高いほU4 のケースを分析する．図 5 は，被験者 U4 の 6 つの関心事

ど，それらの概念の中に個人関心事がより高い確率で含まれる」に対する P1 スコア, P2 スコア，および，アンケートの評価値とするのが妥当である．

をプロットしたものである．スケールをそろえるために，P2

また，表 2 において，関心事の対象としてふさわしくない (アスコアを P1 スコアを基準として正規化している．U4 のケー

ンケート評価 0 点) と評価されたものも多数見られる．これら

スでなぜ P1 スコアが良い相関が出なかったのかを考察する．

は「ところ」「これ」などの代名詞や，「最近」「頃」などの時間

まず，場所ジャンルの「神戸」と「京都」について，アンケーを指す名詞，「歳」「後」などの他の語句と共に使われる名詞な

-7-

—7—

さ）, P2（エピソードに含まれる概念数）, P3（概念の参照元

表 2 P3 スコアごとのアンケート回答値の度数の数）に基づいて評価し，各概念に対する関心の強さを数値とアンケート回答値

P3 スコア0 1 2 3456して算出する．

7

1

150 3 3 9 19 73 46 49

2

21 0 0 1

2 14 13 173

2 0 0 1

0

2

6

4

4

3 0 0 0

0

0

1

3

5

1 0 0 0

1

0

0

2

6

0 0 0 0

0

0

1

0

心度との相関があることが分かった．また，基準 P3 によって，

70 0 0 0

0

0

0

0

エピソードに含まれる他の概念から新しい関心事を発見できる

80 0 0 0

0

0

0

0

可能性が示唆された．

9

0 0 0 0

0

0

1

0

今後の課題としては，実験で明らかになった提案手法の課題，

10

0 0 0 0

0

0

1

0

例えば VA との対話への慣れや，概念抽出の精度の問題を改善提案手法のプロトタイプを，先行システムを再利用・拡張して実装した．実装したプロトタイプを用いて，7 名の被験者を対象に個人関心事を抽出・評価する実験を行った．その結果，基準 P1，基準 P2 により算出されたスコアは，本人の実際の関することが挙げられる．これらを改善しながら，個人関心事の
80
関
心
が 60
特
に
高
い 40
概
念
の 20
割
合
0
%

評価部を洗練し，完全なシステムに実装していく．さらには，
最終目標である在宅の高齢者，認知症当事者に向けた提案シス
テムの適用，実験を行い，システムの受容性・満足性を評価していくことが重要である．
謝辞

本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP19H01138,

JP17H00731,

JP18H03242,

JP18H03342,

JP19H04154,( )JP19K02973 の助成を受けている．
1

2

3

文

4

P3スコア
図 6 P3 スコアごとの関心度合が高い概念の割合

ど，通常の会話では多く登場するものの，それ単体では関心の対象となりえない概念であった．また，「食べ」「好き」などの言語解析がうまくいかなかった概念もあげられる．これらの本
質的でない概念は，除外すべき単語 (ストップワード) の辞書を作成し，オントロジー抽出時にフィルタリングすることで改善が期待できる．今後の課題としたい．

5. 4. 3 対象 C3 における議論
対象 C3 に対する分析は，ジャンルに対する関心度をそのジャンル内の関心事の評価スコアの合計で性質づけられないかを分析する補足的な成果である．結果的に，被験者 U1, U3 以
外のケースで P1 スコア, P2 スコアとも高い相関を示した．現在ジャンル内の関心事のサンプル数も少なく，その有効性は限定的ではある．しかしながら，データを蓄積していき個人がどのジャンルに興味があるのかを把握することで，どのジャンルから話題を選ぶべきかの戦略に役立てることができると考えられる．

6. お わ り に
本稿では，仮想エージェント (VA) との対話を通して，利用者が関心を持つ概念「個人関心事」を抽出・評価する手法を提案した．提案法では，まず VA があるジャンルを話題に出し，そのジャンル内の関心事を聞き出し，各関心事についてのエピ
ソードを語ってもらう．ユーザの回答から個人にまつわる知識「個人オントロジー」を抽出し，Linked Data の形式で生成・蓄積する．抽出された関心事を 3 つの基準 P1（エピソードの長-8-

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—8—