情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

2B-34
2019/3/6

隠れマルコフモデルを用いた発話生成方法による褒める対話エージェントの提案
金丸紫乃†1串山久美子†1

概要：褒めることは信頼関係を強化するなどの効果があると言われる．企業内では評価としての「ほめ」を積極的に取り入れる動きは広がりつつある．しかし，家庭内や友人間などごく親しい間柄での肯定としての「ほめ」を不得手とする人は多い．そこで，家族・友人などごく親しい間柄においての「ほめ」を発するための学習支援としての褒める対話エージェントを提案する．本論では，ユーザーの発話履歴をデータベースとし隠れマルコフモデル（HMM）に基づいた文章の生成を行い，褒める対話エージェントの試作を行った．

注目が集まっており，りんな[3]をはじめとして誰でも気軽

1. はじめにに対話を楽しめる非タスク指向型対話エージェントが普及

褒めることは集団内での作業意欲の向上や人間関係を円してきている．

滑にし，信頼関係を強化するなどの効果があると言われ[1]，非タスク指向対話システムの発話生成方法で代表的なも企業内では仕事など明確なタスクを達成した際に，評価とのとしては，あらかじめ定められたルールに従い，用意さしての「ほめ」を積極的に取り入れる動きは広がりつつあれた返答のパターンから最適なものを選択し文章を生成する．しかし，家庭内や友人間などごく親しい間柄での肯定るルールベースのもの[4][5]や，SNS などの Web 上の文章としての「ほめ」を不得手とする人は多い．そこで，家族・や保持している対話ログからユーザーの発言に類似した文友人などごく親しい間柄においての「ほめ」を発するためを検索しそれをもとに文章を生成する検索ベースの方法の学習支援としての対話エージェントを提案する．

[6]が挙げられる．これらは人が作成した文章をもとにシス

弱いロボット [2]では，他者を必要とする不完全な設計テムが一部を生成し発話するので，文法に誤りが少ない．にすることでユーザーのアシストを引き出すという設計指また文脈に沿った自然な会話が期待できる一方，ユーザー針が提案されている．本研究における対話エージェントで自身の発話傾向をシステム発話に反映させづらいという特は，この弱いロボットのように不足した情報を互いに補い徴がある．また，近年では Web 上の膨大な対話記録を用いながら共に学習することを設計方針とする．て機械学習によってシステムに対話を理解させる手法もよ

具体的には，初期段階ではエージェントはユーザーの発話く見られるが，これは学習データとしてビッグデータを必をそのまま返す．それに対しユーザーは，「偉いね」「すご要とする．本研究の提案システムにおいてはエージェント

いね」「頑張ったね」など子供に声かけをするようにエージがユーザー自身の発言を元にした発話を行なっていること

ェントに対して言葉をかけ，自身の行動によって「ほめ」がユーザー自身に感じられることが望ましい．そこで本シを教えていく．こうしてエージェントに「ほめ」を教える

ステムでは過程でユーザー自身も「ほめ」のコツを掴み，エージェン生成方法を行った．この手法では，ユーザーの発話傾向をトとともに「ほめ」に慣れ，使いこなせるようになってい反映したエージェント独自の発話を期待できる．

Hidden Markov Model(HMM)に基づいた発話くと考えられる．発話文は隠れマルコフモデルを用いて生成し，学習データには LINE のチャットでのユーザーの発話履歴をデータベース化したものを使用した．

2. 先行作品
対話エージェントはその目的によってタスク指向型と非タスク指向型に分けることができる．タスク指向型は，FAQや道案内のようなタスクの達成を目的にユーザーと対話する．これに対し非タスク指向型対話は達成すべきタスクを持たず，雑談など対話そのものを楽しむことを目的とする．
近年ではタスク指向型だけではなく，非タスク指向型にも†1 首都大学東京

図１

システム構成図システムデザイン学部© 2019 Information Processing Society of Japan592

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3. 実装
家族や友人などごく親しい相手とのプライベートなやり取りには LINE のチャット機能が利用されることが多い[7]ため，学習データには筆者自身の LINE でのチャット履歴(a)のチャット履歴は短文を繰り返す傾向があったため，エージェントの発話も短いものが多かった．また，語尾が柔らかく穏やかな印象を与える傾向があった．

を用いた．
3.1 学習対話エージェントの作成にあたり，三種類の学習データを用意し，その差を観察した．学習に使用したデータはそれぞれ次の通りである．
(a)特定の友人との一対一のチャット履歴(b)複数人によるグループチャットの履歴(c)あいさつ等の基本的な返答データ(a)のユーザーは 20 代前半の女性で，会話の多くは雑談や予定調整である．やり取りは約 8 ヶ月間で 4000 弱行った．
(b)のユーザーは研究室の同期である 20 代前半の男女７名
図3で，事務連絡が多い．これは約半年間の 120 程度のやりと(b)のチャットログりを使用している．(c)は基本的な発話データのみを学習させ，対話による育成をメインとした．(c)にはじめに与えた(b)は「お願いします」「連絡」など事務的な発言が多く見られたが，フランクで砕けた口調なため親しい友人との会データを表１に示す．

話のような感覚を得られた．
表1

基本的な発話データ種類

発話

挨拶

おはよう
こんにちは
こんばんは
そうなんだ

相槌

どうしたの？
感謝

ありがとう

ほめ

がんばったね
図4(c)のチャットログ

(a)(b)(c)それぞれに対して，対話エージェントと雑談する
過程でほめ言葉を積極的に使用し，育成結果を観察した．

(c)は自分の少し前の発言がすぐにエージェントに反映さ

3.2 結果れるため，子供に真似をされているような感覚のため自然(a)(b)(c)それぞれのエージェントにおいて以下の結果が得と優しい口調になり，エージェントも柔らかい言葉を使うられた．(図 2，3，4)

ようになった．
(a)(b)は人間同士の会話をもとにしているため話題が豊富で，エージェントから話題の提供によって話が展開していく場面もよく見られた．(c)はエージェントとユーザーとの対話がメインのため，学習データが前の二つに比べ極端に少なく似たような発話が多く見られた．そのため話が発展しづらく，会話を長く続けることが難しかった．
3.3 考察実際のチャット履歴を学習させた(a)(b)の場合「ほめ」と取れる発話が極端に少なかった．これは雑談など普段の対話において相手をほめることが少ないことに起因すると考

図2(a)のチャットログ

© 2019 Information Processing Society of Japan

えられる．(c)については，結果で述べたように似たような593情報処理学会 インタラクション 2019
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発話は多いものの，ユーザーがほめ言葉を使用するとそれを学習しすぐにほめ言葉を取り入れた発話をする場面があり，育成している感覚を(a)(b)よりも強く得ることができた．
また，すべてのエージェントにおいて文脈を無視した発話が見られた．この発話生成方法では文脈を考慮しないた
め対話エージェントとの会話が成立しないことが多いことは予測できたが，それにより自分の話を無視されている感覚が想定以上に強く，肯定されている感覚よりもむしろ否定されている感覚が上回ってしまうことが度々あった．ユーザーが対話している感覚を得るためには，文脈を考慮できるアルゴリズムを加える必要があるのではないかと考える．

4. 今後の課題
雑談の中での自然な「ほめ」を学習するためには，HMMを用いた発話生成方法にて対話エージェントを試作したが，文脈を考慮できる発話生成方法を試す必要があると考える．
今後はルールベースや検索ベースの発話生成方法も視野に入れ，改良を進める．また，LINE 上で使用できるようにし，実際に近い形でユーザーに使用してもらえるよう実装を進める．

参考文献
[1]
[2]
[3]

[4]
[5]
[6]

岡田美智男. 弱いロボット (シリーズ ケアをひらく). 医学書院, 2012
“りんな 女子高生 AI”. https://www.rinna.jp/ , (参照 2018−12−14)
Joseph Weizenbaum. ELIZA—a computer program for the studyof natural language communication between man and machine.
Communications of the ACM Volume 9 Issue 1, Jan. 1966 p36-45
Richard S. Wallace. The Anatomy of A.L.I.C.E. Parsing theTuring Test pp181-210. 2009
“jabberwacky.com”. http://www.jabberwacky.com , (参照2018-12-12)“プライベートで使用するコミュニケーションツールに関する調査”. https://honote.macromill.com/report/20180620/, (参照 2018-12-12).

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