情報処理学会 インタラクション 2014
IPSJ Interaction 2014

14INT005
2014/2/27

人は車内においてどのような会話をするのか：「タイムリー」な情報流通のための一考察
松村 耕平1,a)

角 康之1

概要：本研究は、自動車に乗って移動する際の車内会話を記録・提示することで、人と街の間に埋め込まれたタイムリーな知識を流通させることを目的とする。自動車に乗り合わせた人同士は、走行中の場所やその近辺について様々な会話をする。そのような会話は、その場限りの一過的のものではあるが、人がその時・その場にいることによって生起されることが多く、その場所や季節、時間帯と強く結びついたタイ
ムリーな情報が含まれる。これらは運転者に有用な気づきをもたらすのみならず、街に関する知識ベースの構築を助け、街に関するニーズや機会の理解とそれを応用したシステムへの展開が期待される。本論文
では、車内会話のようなタイムリーな情報の流通システムを実現するための基礎研究として、およそ 10 ヶ月に渡り車内会話を収集し、分析・分類したのでその結果を報告する。

What Are You Talking About in a Car?: An Observation Towards
Providing Timely Information to Users
Kohei Matsumura1,a)Yasuyuki Sumi1

Abstract: In this paper, we propose a situated in-car conversation sharing system. People often have aconversation in the car. In those conversations, people talk about their points of interest that they havejust passed. Since we believe that the conversations contain valuable information, the aim of our study is toshare them. In order to develop such a system, we needed to know about the in-car conversations. We thus
collected 120 in-car conversations with their locations for 10 months. Our analysis shows that many kinds ofconversation take place in the car; however, people show greatest interest in in-car conversations when thesubject of conversation is a specific location or area. We discuss the requirements for an in-car conversation
sharing system in order to guide to our on-going work.

1. はじめにに提示する、という 2 つのループによって知識の流通を図る。車内会話から生じる知識は、その話者がもつ背景知識

本論文では、自動車に乗って移動する際に生じた会話や会話をする状況が日々刻々と更新されることから、タイ（以下、車内会話と呼ぶ）を記録・提示する流通システムをムリーな情報が含まれると考えられる。一方で、それらは実現するための基礎調査として、車内会話の分析を行った

一過的なもので流通されにくい特徴も持っている。本研究のでそれを報告する。

では、会話から生じるタイムリーな情報を記録し、場所に我々は、車内会話から生み出される、街に関する知識を流通させるシステムを提案する。このシステムでは、図 1

埋め込み、流通させることで、ユーザに対して新たな気づき・発見をもたらすことを目的とする。

に示した概要のように、1) 車内会話を場所に紐付ける、2)

このようなシステムを構築するにあたり、そもそも、車紐付けられた会話を近くを通る車内においてラジオのよう内会話において街に関する情報がどの程度あるのか、すな

1a)

公立はこだて未来大学
Future University Hakodate, 116-2 Kamedanakano-cho,
Hakodate, Hokkaido 041–8655, Japanmatsumur@acm.org© 2014 Information Processing Society of Japanわち、1) 自動車内ではどのような会話がされているのか、を知る必要がある。また、車内において街に関する会話がされているならば、流通する価値を持つ情報とはなにか、

33

A
お！なんだかあの店の前に行列ができてるなー

場所への会話の埋め込み埋め込まれた会話の提示
へぇ... もしかして何か面白いものがあるのかな。
時間もあるし、寄ってみよう！

B
場所に埋め込まれた車内会話 (車内会話の流通プロセス)
図 1

提案システムの概要

すなわち、2) 人々は街に関する車内会話のうちどのような会話に興味をもつのか、を知る必要がある。

2. 関連研究

我々は、車内会話には、街・場所に関する情報が多く含ま

アーバンインフォマティクスは、情報技術を街に関するれ、また様々な状況を反映したタイムリーなものになるとニーズや機会の理解に用いようとする [3], [4] ものである。

考えている。Adato は、複数人の会話における大多数のト

この分野において、自動車からのデータを活用しようとす

ピックは共在場面の諸特徴から生起すると述べている [1]。

る試みがある。Zheng et al. は 3 万台のタクシーに載せた共在場面の諸特徴とは、対話者に共通する特徴や、対話者

GPS による移動軌跡から、街の道路に関する問題点と、地のおかれた状況などを指す。ここで、車内会話においては、

点間の関係性などを顕在化した [5]。我々のアプローチは、自動車の周囲の場所や地域とその状況も共在場面の特徴にGPS による軌跡のような機械的な情報だけではなく、街を相当すると考えられる。このことは、季節や時間、天候、移動する人々の会話から情報を取り出して、活用しようとあるいは話す主体である人物の背景知識によって場所が意するものである。会話から生み出される知識は、街に関す味づけられ、会話トピックを構成していくことを説明してる生きた情報であることから、アーバンインフォマティク

いる。例えば、冬になると凍って滑りやすい場所では「こスの文脈で非常に有用と考えられる。

こ滑るよね―」という会話がされるであろうし、行ったこ

車内会話に注目した研究としては、岡村らと小田らの研とがある店について「今この店って山菜の天ぷらをだして究を挙げる。岡村らは、車内会話に注目し、GPS ロガー

るよ」などと、どちらかと言えば一般的な事柄よりも、季とビデオカメラを用いて位置情報が紐付いた車載映像の記

節や時間に特徴的なことや、個人の経験に基づくものが、録を行った。また、自動車の運転シミュレータ上で、記録場所をきっかけにトピックとして構成される。

した映像データを再生するシステムを構築し、場所に紐付

会話トピックの遷移についても会話がなされる状況がいた過去の会話から新たな会話が想起されることを確認し影響を与える。Sacks は、会話トピックの遷移は共選択にた [6]。岡村らがシミュレータ上で確認したのに対し、本

よって行われると述べている [2]。共選択とは、会話の遷研究は、実際の自動車環境において、場所に紐付いた車内

移において、会話の一部分を切り出し、それと同クラスに会話の流通を図ろうとするものである。車内会話で本質的属する話題を選択して会話を継続させていく構造を表してに重要なのは、ひとつの場所についてでも季節や時間などいる。ここでのクラスは、必ずしも普遍的な構造だけを指の状況によって会話が変化するところである。本研究は、すわけではない。一見関係ないように思える事柄でも、そ10 ヶ月におよぶ実際の車内会話データを収集・分析するこれが会話の成員によって共有されていればクラスになり得とで、車内会話を場所に紐付けることによる知識流通シスる。車内会話においては、目の前の店に関する会話から、テムの基礎的な知見を得ることを目標としている。

発話者が以前住んでいた地域に関する会話へと発展する場

小田らは、車内会話において、食事を行う店の決定を支合や、ちょっとした世間話の中に出てきた事柄と、通りが援するために、店を決定するプロセスについて会話や、アかりで目にした建物を関連付けて、連想的に話題が発展すンケートの分析を行い、知識化を行った。また、その知識る場合など様々な遷移パターンが考えられる。

と車内会話の音声認識結果をもとに店の決定を支援する情本論文では、車内会話のトピックと街・場所の関連性、報提示を行うシステムを構築した [7]。小田らの研究は、車および、それらトピックの遷移パターンの考察から、先に内会話を用いる点で類似するものの、場所に依存しない車挙げた 2 つの疑問に答える。

内の会話コンテキストをもとに、情報提示とユーザ支援を© 2014 Information Processing Society of Japan34

行うものである。また、店の決定という目的の達成を支援

話を適切に切り出すことである。また、すべての車内会話するものであるため、場所に関するタイムリーな情報の流が有用なわけではなく、例えば車内でスマートフォン向け

通と、それによるユーザ体験の向上を目指す本研究とは異のゲームをしている際の「点数どうだった？」などというなるアプローチをとっている。

会話や、プライバシーに関わるような会話は提示されるべ3. 車内会話を場所に紐付けることによるタイムリーな情報の流通きではない。すなわち、会話の分類が必要となる。
会話の分類のためには、例えば岡村らや Rümelin らが試行した [6], [9] ように、会話中の指差しなどを手がかりにす

先に、図 1 として概要を示したが、本研究の目的は、会ることが有用であると考える。車内会話中に、外のランド

話的知識、特に車内会話から生み出される知識を流通さマークを指さすことは「ここは○○で…」のように場所にせ、知識創造のループを形成することである。そのための関する会話がされている可能性が高い。指差しの検出は、アプローチとして、車内会話を場所に紐付け、紐付けられ

例えば Microsoft の Kinect を用いて指を検出するような研た会話を近くを通る車内においてラジオのように提示する究がされており [10]、Intel も Perceptual Computing SDKシステムを開発する。このシステムとユーザのインタラクという深度センサ付きのカメラを用いた開発環境 *3 におション、システムを通したユーザ同士のインタラクション

いて、指差し方向を検出するための API を提供している。

によって会話的知識の流通ループを形成することで、移動これらを用いることで、指差しによる会話のアノテーショ

中のユーザに新たな気づきを与えるとともに、場所に紐づンが可能になる。

けられた情報のデータベースの構築が可能になる。
このようなシステムを実現するための要件とその周辺に会話の切り出しについては、例えば久保田らは、会話について「なるほど」「へぇ」と思ったときに押すボタン

ついて、（「へぇ」ボタン）について、押す回数によって、その会話( 1 ) 車内会話の場所との紐付けの切り出しのためにどの程度遡及すべきかを議論してい( 2 ) 車内会話の切り出しと分類る [11]。車内会話についても、久保田らのように外部の入( 3 ) 車内会話の提示力を用いる、あるいは、その他のセンサデータや指差し、の 3 つの観点から述べる。

特徴的な音声（例えば、「へぇー」）を手がかりとし、手がかりからの音声切り出しの始点までの遡及時間を計算する

3.1 車内会話の場所との紐付けことによって、音声の切り出しが自動化できると考える。

車内会話を場所と紐付けるためには、車内会話の音声をまた、このようにして切りだされた会話は、会話中に紐付記録すると同時に、位置情報を記録する必要がある。近年

けられた場所のうち適切な一点、あるいはエリアに関連付のカメラには GPS を利用して写真とそれを撮影した場所

けられる必要がある。

を同時に記録する仕組みが搭載されている。また、Google

本研究では、被験者による興味の入力に「へぇ」ボタン

は、GPS と全方位カメラを利用して、地図上に実際の映による方法を採用した。また、会話の切り出しと文字起こ像を貼り付ける試み、Google Street View*1 を展開していしを手作業によって行った。

る。これらのシステムでは写真と GPS を組み合わせているが、音声の記録と同時に GPS のログを記録することで、

3.3 車内会話の提示

会話を場所に紐付けることが可能になる。最近では、GPS

3.2 節の手法によって切りだされ、ある場所に関連付け

や各種のセンサを内蔵するスマートフォンなどを用いて、られた過去の車内会話を、走行中の車内に提示する方法はセンシングデータをロギングする試みもされている。例え

いくつか考えられる。ここでは、会話の同時提示の有無にば Kawaguchi et al. はセンサロガーツール、HASC Logger

ついて述べたい。

を Apple の iOS 端末、および Google の Android 端末向け

まず、会話の同時提示の有無についてである。これは、に提供している *2 [8]。本研究においても、車内会話収集

走行中の場所に関連付けられた 1 つの会話を選択して提示に HASC Logger を用いた。

する、あるいは、場所に関連付けられた複数の会話を同時に提示するということである。心理負荷は前者のほうが低い

3.2 車内会話の切り出しと分類ものと考えられるが、この場合は、選択すべき会話が問題

車内会話が場所に紐付けられたとして、その紐付けられになる。この問題には例えば、会話を事前にアノテーショ

た会話を聞くために、記録時と全く同じルートで、かつ、ンなどから分類しておき、ユーザの選好によって会話選択

全く同じスピードで自動車を走らせなければ、連続していを行うような仕組みが有効であろう。このためにはユーザる会話を聞くことはできない。まず、必要となるのは、会が自分の選好をシステムに与えるためのインタフェースに

*1

*3

*2

http://www.google.com/streetview/
http://hasc.jp/© 2014 Information Processing Society of Japan

http://software.intel.com/en-us/vcsource/tools/perceptualcomputing-sdk/

35

ついても考える必要がある。一方で、複数の会話を同時に5 人の被験者（大学生および教職員）に依頼して行った。

提示することも有効であろう。車内会話は、その密度が疎データの収集期間は 2012 年の 5 月から 2013 年の 4 月でであったり密であったりする場所が現れる。会話の内容にある。それぞれの被験者は自身と搭乗者による車内会話を関わらず、ある場所・ある状況の会話の密度、すなわち場

HASC Logger を用いて記録した。実験の参加者に対して、所場所の「にぎわい」を複数会話を提示することによって複数人で自動車に乗り合った際に、スマートフォン上で、表現することができる。また、人間は音声について選択的

データロガーツール HASC Logger [8] を動作させ、位置情聴取が可能である（カクテルパーティー効果）。複数同時報が紐付けらた車内会話を記録するよう依頼した。なお、に提示することで、ユーザは気になる会話を選択的に聴取依頼の際に、会話の内容が公開される可能性があることをすることが可能になる。また、藤田らが指摘する [12] よう説明し、承諾を得た。また、会話の内容については特に教に、自動車の車内会話においては、座席の前部と後部にお示を与えなかった。HASC Logger はサンプリングレート

いて会話が分断することが知られている。前部のユーザと1Hz の GPS データとともに、16bit/44.1kHz のサンプリン

後部のユーザが複数の会話のうち、異なる 2 つの会話を選グレートで音声を記録するように設定した。また、被験者択的に聴取したうえで、会話的知識をつくり上げる可能性には同乗者についてのメタデータを記録するように依頼しを考慮すると、複数会話の同時提示は有効であると考える。

た。これは、同乗する搭乗者のタイプによる会話の内容のここで、にぎやかさだけでなく会話を聞き取らせることを違いを調べるために用いられる。

目的とするならば、どの程度の会話数を同時に提示するべきかは議論の余地がある。

4. 実験

4.2 スクリーニング
会話の無い音声ファイルや会話はあってもノイズが多くて聞き取れない、あるいは車内会話がされておらず、アノ

本論文は、先のセクションで提案した、車内会話を場所

テーション付与を行うことができない音声ファイルを取りに紐付けることによって、場所に関するタイムリーな情報除く目的で、収集したデータに付いてスクリーニングを行流通を行うシステムを構築するにあたり、車内会話に関すう。スクリーニングの方法として、実験参加者による手動る基礎的な知見を得ようとするものである。これについの弁別を採用した。データ収集の被験者 5 人を含む、21て、1) 自動車内ではどのような会話がされているのか、2)

歳から 45 歳までの 11 人の被験者（うち女性 1 名）にス

人々は街に関する車内会話のうちどのような会話に興味をクリーニングセッションに参加を依頼した。被験者は同じもつのか、という 2 つの問いを立てた。

大学の大学生および教職員である。このセッションでは、これらの問いへの回答するため、実際になされる車内会

120 の音声ファイルを 1 名あたり 10 ファイル（1 名につい話を収集、分析する実験を行った。筆者らは、実際のデーては 20 ファイル）聞いてもらい、それぞれの被験者が車タに向き合って、システムの基盤を構築していくことに大内会話があると認めたファイルについて Web システムをきな意味があると考える。また、車内会話という特徴のあ用いてアノテーションをつけた。参加者には、Web ベース

る会話についてデータを収集し、それらを分析・分類するのソフトウェア（図 2 の興味ボタンを「車内会話あり」ボ

試みは社会的にも価値がある。

タンに変更したもの）を用いて、収集した音声ファイルに

実験は、以下の 3 つのセッションから構成される。

ついて車内会話を含むものと含まないものに分類すること( 1 ) データ収集を依頼した。なお、参加者の負担を軽減するために、参加( 2 ) スクリーニング

者あたり 10 個のファイルについて車内会話の有無をアノ( 3 ) 興味アノテーション

テーションしてもらうことにした。

それぞれのセッションを概説すると、(1) データ収集セッ
ションでは、位置情報が紐付けられた車内会話データを収4.3 興味アノテーション

集する。(2) スクリーニングセッションでは、(1) で得られ4.2 によってスクリーニングを経た音声ファイルを対象た車内会話データのうち、音が不鮮明で聞こえないもの、に、Web ベースの興味アノテーションシステム（図 2）を用あるいは車内会話を含まないものを取り除く。(3) 興味ア

いた興味アノテーションセッションを実施する。このセッノテーションセッションでは、(2) スクリーニングセッショ

ションで得られたアノテーションデータを分析することにンを通過した車内会話データについて、興味を持ったポイ

よって、車内会話を場所に紐付けることによる会話的知識

ントについて興味アノテーションシステムを用いてアノ

流通のための基礎検討が可能になる。

テーション付与を行う。

人間の興味は様々であるため、1 つのファイルあたり、より多くの実験参加者によってアノテーションを行なって

4.1 データ収集
データ収集は、21 歳から 45 歳までの函館市に在住する© 2014 Information Processing Society of Japan

もらうことが好ましい。そのため、実験者が手作業で実験データを 4 つのセットに分解した。それぞれの参加者は 436

セッションのために用いられる。ここで、ファイル数は

120 から 40 と 1/3 に減ったものの、音声の総記録時間についてはおよそ 40%の低減（28.16 時間→ 17.12 時間）にファイル選択とどまった。
オーディオプレイヤー

5.3 興味アノテーション
表 1 に付けられたアノテーションの概要をまとめる。40個の音声ファイルについて、合計 464 個の興味アノテーションが付与された。464 個のアノテーションをアノテー「へぇ」（興味）ボタン

ション付与の対象となった 17.12 時間の音声ファイルについて考えると、1 時間あたりおよそ 27.10 個のアノテーショ

図 2

スクリーニングおよび興味アノテーション付与のためのソフンが付けられたことになる。これはおよそ 133 秒に一回のトウェア

アノテーションが付けられたことに相当する。これは、車内会話がユーザに対して何らかの興味や気付きを与えられつのデータセットのうちの 1 つを担当して興味アノテー

るということの証左として考えることができる。

ションを行うことになる。実験セットの構成は、10 ヶ月以上、対象とした音声ファイル数と、それに付与された間のデータが 4 つのセットに月別の偏りなく構成されるこ

アノテーション数はおよそ分析にあたって妥当な数であると、および、ファイルの記録時間が 4 つのセットで同程度と考えられる。よって、この結果をもとに、車内会話におになるようにした。4.3 節で説明したように、これらのファ

ける興味とその地域性について分析を行う。

イルは 10 ファイルずつ 4 つのデータセットに分割される。
これで、少なくとも 3 名の被験者が同じ 10 個の音声ファ

表 1 被験者別の興味アノテーション数
データセット ID
被験者 ID
興味アノテーションの数

イルを含むセットについてアノテーション付与を担当する

1ことになる。
実験への参加者は、スクリーニングに参加した 11 名を含む、21 歳から 45 歳の成人 13 名である (男性:12 名、女2

性:1 名)。これまでと同様、被験者は同じ大学に通う、大学生および教職員である。参加者には、興味アノテーションシステムの使い方についての説明を行ったあとに、当該シ

3

A

52

E

55

I

26

M

10

B

7

F

15

J

12

C

15

ステムを用いて、自身が車内会話の音声ファイルを聞いてG

15いる際に「へぇ」「面白い」と感じ、興味を持ったときにK

52「へぇ」アノテーションボタンを押下するように依頼した。

4

5. 結果

D

32

H

164

L

9

実験の結果、28 時間、120 ファイルに及ぶ車内会話デー
タを収集し、これらについて実験参加者によるスクリーニ
ングおよび興味アノテーションの付与を行なった。以下にそれぞれの結果を示す。

6. 分析
実験によって得られた車内会話およびアノテーション
データをもとに、車内会話について、特にその紐付けられ

5.1 データ収集ている場所との関連性について検討を行った。

2012 年 5 月末から 2013 年 4 月までのおよそ 10 ヶ月間
で、120 回の車内会話データが記録され、その総記録時間
はおよそ 28.16 時間であった。また、一つの車内会話デー

6.1 分析の手法
分析の手法として、以下を採用する。

タあたりの平均記録時間はおよそ 14.08 分であった。

文字起こし スクリーニングを経た 17.12 時間の会話につ5.2 スクリーニング

会話の切り出し 文字起こし後の会話文について手作業にいて文字起こしを行う。
スクリーニングによって、80 の音声ファイルが、車内会話を含まない、あるいは、音声が不明瞭であるために取り除かれた。すなわち 40 ファイルが興味アノテーション© 2014 Information Processing Society of Japanて、会話のトピックを判別し、トピックごとに会話の切り出しを行う。
会話の分類 切り出された会話について、文脈を判断し、

37

車内会話のトピック
N: 場所に非依存

A2
異なる地域

場所に関係

P3
A1

場所（店など）に関係

地域（町・市など）に関係

P1: 「その場」に関する会話
P2: 周辺地域内の特定の場所に関する会話
P3: その他の場所に関する会話

P2

A1: その場を含む地域に関する会話
A2: その他の地域に関する会話

場所
地域

P1
図 3

会話の分類とラベル

場所との関連性について分類する。

830 の会話トピックが切り出された。先に示した方法に遷移パターン 分類された車内会話のトピックが、どのよよって分類すると、P1, P2, P3, A1, A2, N の各分類におけうに遷移するのか、遷移パターンを抽出する。

る会話数はそれぞれ、310, 11, 7, 55, 11, 336 であった。こ文字起こしおよび会話の切り出しのために、1 名の作業者

こから、実験で収集できた車内会話のうち、およそ 60%がを雇用し、作業を依頼した。それぞれのデータについては

P1,P2,P3,A1,A2 のいずれかに分類される、場所に関係す

著者らによってレビューを行い、作業の一貫性を高めるよる会話であることがわかる。

うに努めた。会話の分類については、図 3 に示すように、

表 3 は、実験により興味アノテーションがつけられた会

P1 P3、A1、A2、および N の 6 つに分類した。以下にそ話における分類別の会話数である。アノテーションが 464のそれぞれについて説明する。

個あるにも関わらず、会話数の合計が 276 になっているのP1 「ここ」や「そこ」などの近辺の場所を指す指示代は、複数人が同じ会話についてアノテーションをつける場名詞が含まれている場合は、「その場」について話し合があるためである。ここで、興味アノテーションがつけている会話として取り扱う。「○○金物店」など特定られた会話のうち 80%を超えるものが場所に関係する会話の場所を示す名詞が出てきた場合、その場所 (x1 , y1 )であることがわかる。これは、場所に関連づけられた会話と、車内会話がされた位置 (x2 , y2 ) を照会する。このがより高い興味を生むことを示す。場所に関連づけられた

とき、緯度と経度の差 d を次式で求め、それが 50m 以

車内会話を収集・流通することの意義を裏付けるものであ内のものを「その場」に関する会話として取り扱う。

ると言える。

それ以外のものは P2 あるいは P3 とする。
表 2 分類トピック毎の会話数
会話トピック（830 会話）

d = rcos−1 (sin(y1 )sin(y2 ) + cos(y1 )cos(y2 )cos∆x)
このとき、r は地球の赤道半径 6378.137km である。

P2 「周辺地域」内の特定の場所（施設や店など）を指す

P1

P2

P3

A1

A2

N

310

111

7

55

11

336

37.3%

13.3%

< 1%

6.6%

1.3%

40.5%

場合、「周辺地域内の場所」に関する会話として取り扱う。

P3 その他の特定の場所（施設や店など）についての会話

表 3を「その他の場所」に関する会話として取り扱う。

A1 「このへん」、「このあたり」といった単語が会話の興味アノテーションがつけられた車内会話における
分類トピック毎の会話数

会話トピック (w/興味アノテーション)（276 会話）

コンテキストから現在地を含む周辺の地域として扱わ

P1

P2

P3

A1

A2

N

れている場合や、
「東京」
「名古屋」
「札幌」
「函館」と

126

61

3

28

6

52

45.7%

22.1%

1.1%

10.1%

2.2%

18.8%

いった地名が会話に出てきており、それが現在地を含む地名であった場合に、その会話を「周辺地域」に関する会話として取り扱う。

A2 地域を指しているが、会話がされている現在地を含6.3 遷移のパターン

まない場合は「周辺地域外の地域」として取り扱う。

表 4 は、830 の会話トピックを分類したときに、どのよ

N 場所に依存しない、世間話などは「場所に非依存」とうに会話トピックが遷移するのかを確率表として表したもして分類する。

のである。表で示される数字は、その遷移パターンの数と、全体に占める割合である。例えば、遷移元 P1、遷移先 P1

6.2 会話の分類結果
表 2 に、分類の結果を示す。17.12 時間の車内会話から© 2014 Information Processing Society of Japanというのは、「その場」に関する会話が連続して発生したことを指す。表からは、その数は 125 個であり、P1 からの38

遷移パターンの 40%を占めることが読み取れる。
P2

普通、車内で会話する際に、「その場」や「周辺地域」以外

76の会話トピックが突然に生起することはあまり考えられない。その場に関する会話の後に、地域性などの話題になっA1

P1て、比較するように「その他の地域」や「周辺地域」に関す

39

244

る会話が生起される、すなわち、P1 → P2 や、A1 → A2 が「その場」以外の地域に関する会話については典型的なパターンであるように思える。表 4 において、遷移先の列を縦に見ていくと、確かに P2 は P1 や P2 からの生起がそのN多数を占めた (70/112)。A1 においても場所に関する会話からの遷移が多数を占めている (39/57)。数が少ないため分析しないが、P3 や A2 においてもその傾向が見られる。
一方で、会話においては、あるトピックから違うトピッ

A2
7

255

P3 6

同僚・友人と搭乗Sクに移った後に、また元のトピックに戻ってくる場合があP214る。例えば、場所に関する会話が、間に場所に無関係の会
話を挟んで遷移し、P1 → N → P2 というようにパターン化

A1

P1

10

54

される可能性がある。これについては今後、データ量が増
え、分析が可能になった時点で trigram 程度の遷移パター
ンの分析を行って確認する必要がある。
表 4

会話トピックの遷移表

aaaa 遷移先
P1
aa
遷移元
aa
P1
P2
P3
A1
A2
N

125
40%
39
35%
1
14%
25
45%
3
27%
122
36%

A2

N

3

66

P2

P3

A1

A2

N

家族と搭乗

S

43
14%
27
24%
2
29%
4
7%
1
9%
35
10%

2
2%

15
5%
12
11%

-

-

-

-

1
2%

9
16%
3
27%
18
5%

3
-

-

1
-

3
-

2
2%
1
14%
2
4%
2
18%
2
-

121
39%
29
26%
3
29%
14
25%
2
27%
158
47%

P2
21

P1
A1

P1
8

4
7

N
8

N
A2

7

1

P3

S

1

4.1 節で説明したように、データ収集においては同乗者

S

タクシー

ゲストと搭乗の情報も併せて記録した。この情報から、(1) 同僚・友人と搭乗、(2) 家族と搭乗、(3) タクシー、(4) ゲストと搭乗の 4 つの搭乗状況が設定できた。搭乗状況別に会話の遷移
パターンの違いを分析する。図 6.3 は、状況別によって会最大値は条件
により変化

1

20%

100%

最大の大きさ話の遷移パターンを図示したものである。

会話数

興味アノテーションの割合比較的多くのデータが収集できた、同僚・友人と搭乗した場合と家族と搭乗した場合を比較すると、概ね同様の遷移パターンが見られた。特徴的なのは、P1 から P2 の遷移

最大の太さ
遷移の数

の割合が同僚・友人と搭乗した場合のほうが多いことである。また家族の会話では見られなかった P3 への推移がいくらか見られた。これは同僚・友人の場合、同じ市内でも

図 4

状況別の会話トピックの遷移パターン

住んでいる場所が異なり、自分のよく知る地域についての© 2014 Information Processing Society of Japan39

会話へと発展する場合や、出身が異なる場合に自分が以前の遷移パターンのみ（遷移グラフとしてみたとき、bigram）

住んでいた地域に関する会話へ展開するなど、共有する知を調べた。しかし、trigram 以上の遷移パターンを見るこ

識にばらつきがあることが原因と思われる。一方で、家族とで、特徴的な遷移パターンが表れる可能性がある。これの場合は同じ場所に住んでいたり、あるいは行動を共にす

らの方法を含めて分析を進めたい。一連の研究としては、ることが多いために、他の地域に関する話題への展開が少人と街の間に埋め込まれた会話情報の流通システムに向けなくなる可能性がある。

て、アノテーション、会話の切り出しの自動化や切りださ

一方、異なる推移パターンを示したタクシーについては、れた会話の提示手法について検討していく必要がある。ア

車内会話のうち、場所に関するものの多くに興味アノテー

ノテーションの自動化については、我々は現在、場所に紐ションがつけられており、タクシーの運転手の地域に関す付いた情報と、車内で生起するジェスチャの関係性に注目る知識が興味深いと思われる会話を生んでいるものと推測して試みているところである。また、今回の実験でつけらできる。

れた興味アノテーションから、久保田らが行った [11] よう7. まとめ
我々は、自動車に乗って移動する際の車内会話を記録・提示することで、人と街の間に埋め込まれたタイムリーなに、会話の開始点を抜き出すことも課題の一つである。提示手法については、Google Street View などを用いること
で、仮想環境において検討のできる環境が構築できるため、
このような環境上での提示手法の検討を進めていく。

情報を流通させること目指している。本論文では、そのような枠組みの有効性や課題について説明した。また、位置

参考文献

情報や時間が紐付けられた実際の車内会話について 10 ヶ[1]

月間のデータを収集し、それらのデータについて、1) 自
動車内ではどのような会話がされているのか、および、2)[2]

人々は街に関する車内会話のうちどのような会話に興味をもつのかの 2 つの観点から分析を行った。

[3]

1) については、車内会話の内容と紐付けられている場所との関連性に注目し、車内会話のうち 60%程度の会話が何[4]

らかの「場所」に関連付けられていることを明らかにした。

2) については、被験者に興味を持たれた会話の 80%以上
が「場所」に関するものであるということが確かめられた。

[5]

この結果は、我々のアプローチである、車内会話を場所に紐付けて流通させることがユーザに有益であることを示唆

[6]

している。
一方、会話の遷移パターンについて、「ある場所」に関する会話が「他の場所」に関する会話を生むと期待したが、パ[7]

ターンの分析からはそれが定量的には確認できなかった。
しかし、個々の例に注目すると、例えば、「その場」であ[8]る函館のコンビニエンスストアの周辺を通過中に、『関西のコンビニは○○ばっかりなんだよ。△△ですらあまり見なかった。』などと、自分の経験と現在 の状況を照らしあわせた発話をすることや、加賀での会話 では、「そういえ[9]ば、前田家といえば東大 (東京大学) の敷地はもともと前田家のものだったんですよね」『そうや、赤門はもともと金[10]沢城の門やし』といったように、「その場」 と、自分の持つ知識との共通点を見つけて、会話に発展するなどの例が見られた。このことは、会話のきっかけ自体 は、「その場」に埋め込まれているものとして捉えることができる。この[11]

ように「その場」をきっかけとするインタラクションは場所に紐付いた知識基盤を構築する上で興味深い。
今後の展望
会話の遷移パターンの分析については、本論文では、前後© 2014 Information Processing Society of Japan[12]

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