日本ロボット学会誌 Vol. xx No. xx, pp.1〜10, 201x

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学術・技術論文

ホテルの客室におけるロボットによる対話サービスの在り方の探索
中 西
宋

惇 也∗1
思 超∗1∗2

挾
吉

間
川

智 久∗1
雄一郎∗1

馬 場
石 黒

惇∗1∗2
浩∗1

Exploring Interactive Services by Hotel Room Social Robots
Junya Nakanishi∗1 , Tomohisa Hazama∗1 , Jun Baba∗1∗2 , Sichao Song∗1∗2 ,Yuichiro Yosikawa∗1 and Hiroshi Ishiguro∗1
To explore the interaction design of an autonomous social robot stationed in a hotel room, we conducted a Wizardof Oz study. We developed a teleoperated robotic system that appears to move autonomously through voice-tosynthesis processing. Comparing the evaluation of the latest autonomous case with one of these teleoperated cases,
the results show that it is possible to construct a robotic system that is more highly rated in terms of warmth,
competence, intention to use, enjoyment of use, and recommendation. It was suggested that the required dialogueskills include the cognitive ability to recognize guest behavior, language comprehension, and the ability to respond toa wide range of information and topics. In addition, insights into the content of the interactive service were gainedin terms of the importance of the social robot going beyond its role as a service provider to create a more equal
relationship with the guest and demonstrate a deeper understanding of the guest. Through this research, it is hopedthat with future technological advances, social robots will create a new form of customer service for the lodging
experience.
Key Words: social robot, interactive service design, hotel room, Wizard of Oz study

使用されているように [7] [8]，人ではなく対話エージェントであ1. は じ め にれば客室に常駐して対話サービスを提供することができる可能

接客のための対話ロボットの研究開発がますます盛んになっ性がある．先行研究では，おもてなしや情報提供，ゲーム等のている．対話ロボットとは，言語または身体表現（胴体，頭部，

対話サービスを提供できる対話ロボットが開発され，評価実験

顔，腕など）等を用いて適切な社会的行動をとり，人間とコミュが行われている [9] [10]．その中で，音声制御スピーカーに比べニケーションをとる物理的に具現化されたエージェントである．

対話ロボットは宿泊客との対話が起きやすく，その評価も高く

これまで，ミュージアムガイド [1]，旅行ガイド [2]，販売員 [3]，なることが報告されている．このような対話ロボットによる対受付嬢 [4] 等の接客業務を行う対話ロボットの開発が取り組ま話サービスは，ホテルを単なる宿泊場所を提供するサービスかれている．今後，このようなロボットがサービス産業の様々なら，宿泊時間を提供するサービスへと価値を高めるために有効領域において，人間の労働をサポートしたり，サービス価値をとなると考えられている [11]．

拡張したりすることが期待されている [5] [6]．

本研究では，対話ロボットによるホテルの客室における対話

著者らはホテルの客室における接客に着目している．ホテル

サービスの在り方を「対話能力」と「サービス内容」の 2 点での客室とは，ホテル施設内に存在する一時的な宿泊や滞在を目的

問う．先行研究では，ロボットの対話能力は人間と比べると大とした空間であり，観光客やビジネスマンなど様々な目的で旅きく見劣りし，宿泊客の滞在時間のほんの一部におけるサービ

行や出張をしている人々に利用される．ホテルの客室では，一ス提供に留まっていた．そのため，今後の対話技術の発展によ

般的に，宿泊客のプライバシーや快適さを侵害するリスクを避り，さらに多くの滞在場面に対応できるようになれば，客室にけるため，人間の従業員は常駐しない．一方，音声制御スピーおける対話ロボットの価値の向上を目指せる余地があると考えカー（例えば，Google Home や Amazon Echo）が家庭環境でられる．一方，一般的に人間の従業員は客室に受け入れにくい

原稿受付
大阪大学
∗2
株式会社サイバーエージェント∗1
Osaka University∗2
CyberAgent Inc.
∗1

ものであることを考慮すると，対話能力の向上し例えば人間レベルに到達した対話ロボットが受け入れられない可能性がある．
すなわち，「対話能力」の向上が客室における対話ロボットの価値向上に繋がるかどうか不明であり，今後の客室における対話
ロボットの開発に大きくかかわる重要な点であると言える．また，従来のホテルサービスにはない価値を提供できるかどうか

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ClusterID

Number ofanswers

Autonomous

A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
unclassiﬁable

Teleoperated

Table 1: Cluster analysis results of online survey’s answers
Robot
type

T1
T2
T3
T4
T5
T6
unclassiﬁable

Top-ranked feature words

Interaction type

708
324
296
209
127
115
101
95
92

欲しい，思う，ロボット，部屋，聞く，時間
ホテル，知る，夕食，教える，店，情報，聞く
言う，帰る，感じる，付ける，行く，セリフ
こんばんは，あいさつ，言う，朝，良い話しかける，ロボット，ビックリ，急，必要
聞く，話，必要，予定，自分，コミュニケーション
天気，今，今夜，気，教える，予報，ニュースありがとう，感謝，お礼，来る，利用，色々，気持ち—

Information service
Information service
Heartwarming interaction
Heartwarming interaction—
Chatting
Information service
Heartwarming interaction
—

43
41
40
32
28
23
1

ロボット，思う，人間，聞く，相手，話，カウンセラー
尋ねる，人，元気，自分，良い，癒し
ホテル，聞く，知る，欲しい，良い，近辺，情報
聞く，分かる，話，人，愚痴，自分，面白い言う，女性，言葉，心，疲れ，接客，人
あいさつ，従業員，ホテル，伝える，まじめ，スタッフ—

Healing Interaction
Healing interaction
Information service
Chatting
Healing interaction
Heartwarming interaction—

も在り方を考えるうえで重要な点である．先行研究では，基本（入室時，客室で暇な時，一時退室時，就寝前，起床後，チェッ

的に人間のホテル従業員が行っている気遣いの声掛け（挨拶やクアウト時等）において，自律型対話ロボットと行う望ましい

礼儀）や情報提供の業務を模倣できる対話ロボットが実装され対話とその理由を回答してもらった．この質問群では，宿泊時ていた．しかし，ホテルの客室における対話サービスは人間のの各状況における細かな要望を抽出することを目的としている．

従業員がこれまでにあまり手を付けていない領域であり，従来2 つ目の質問群では，遠隔操作型対話ロボットの場合にどのよのホテル業務の価値観に捉われない対話サービスが可能かもしうな操作者とどのような対話を行いたいかとその理由を回答しれない．その意味で，客室における対話サービスとして新たにてもらった．この質問群では，回答者が想定する自律型対話ロ

何ができるか，を模索することはホテルサービスを進化させる

ボットの概念や限界を超えた対話ロボットだった場合に現れる

うえで価値があると言える．

要望を抽出することを目的としている．自律型対話ロボットで以上のことから，本研究では WoZ（Wizard of Oz）実験である前提を取り払うために，より高度な対話ができることが想

ホテルの客室における対話サービスの在り方を探った．WoZ 実

定できる人がロボットを介して対話サービスを行う（遠隔操作験とは，開発したいシステムの応答や動作をロボットの操作者型）設定を想定することを指示とした．なお，どのような操作が手動で模倣し，ユーザーの反応やインタラクションを観察・者かを回答しやすくするために，操作する人の特徴の観点とし評価することを指し，システムの自動応答がまだ開発中またはて，人柄・性格・職業等を例示している．

存在しない場合に使える手法である．WoZ 実験のために，操作集計した回答は，クラスター分析により分類した．クラスター

者がロボットの発話を手動で操作するが宿泊客には自律的に対分析には，KH Corder† を利用した．望ましい対話とその理由の話しているように見える遠隔操作ロボットシステムを開発し，回答セットは形態素解析（ChaSen†† ）で単語に分解され，5 回評価実験を行った．そうすることで，人間レベルの対話能力を以上検出された単語を特徴語とし，Jaccard 係数を用いて Ward

持った対話ロボットに対する評価を集め，先行研究のの自律型法で分析された．併合水準の変位を目安に自律型対話ロボット

対話ロボットシステムの評価 [10] と比較し，対話能力の向上がと遠隔操作型対話ロボットの回答セットはそれぞれ 8 つと 6 つもたらす違いを評価した．また，ホテル以外の専門性を持つ人のクラスターに分けられた（Table 1）．

間に操作者を担当してもらい，新たな対話サービスの提供を試

自律型対話ロボットでは，まず，クラスター A1，A2，A7 にみ，評価した．本論文の貢献は，対話ロボットによるホテルの客分類されるような部屋の設備，（ホテルサービスに関する）時間，室における対話サービスの今後の方向性について，実践的な評

夕食のための近くのお店，天気，ニュース等の情報を得たい，と価実験のデータに基づいて提案する点にある．なお，本研究でいう情報提供サービスに関する回答集団が確認された．次に，は宿泊客はビジネス目的の滞在である設定で調査や実験を行っクラスター A3，A4，A8 に分類されるような「お帰りなさい」ている．

「お気を付けて」「こんばんは」「ありがとう」等の相手への尊重を示し関係性を構築するための気遣いの声掛け（挨拶や礼儀等）

2. ホテルの客室で求められるロボットによる対話サービスに関するオンライン調査

に関する回答集団が確認された．クラスター A6 では，宿泊客自身のことやこれからの予定等の話を聞いてもらいたい，という雑談的な対話を求める回答集団が確認された．一方，クラス

オンライン調査により，ホテルの客室で求められるロボット

ター A5 のように急にや必要ない時にロボットに話しかけられによる対話サービスを明らかにし，WoZ 実験で試す対話サービ

るとビックリする，というような対話サービスが不要なタイミ

スとして採用した．オンライン調査では，参加者 104 名（男性ングがあることを指摘する回答集団も確認された．

60 名，女性 44 名）に，ビジネスホテルの客室における対話ロ

遠隔操作型対話ロボットでは，クラスター T1，T2，T5 に

ボットによる対話サービスのサンプル動画を視聴してもらった
後，以下の 2 種類の質問群にそれぞれ 10 文字以上のテキスト文†字で回答してもらった．1 つ目の質問群では，各宿泊イベント††

JRSJ Vol. xx No. xx—2—https://khcoder.net/
https://chasen-legacy.osdn.jp/xx, 201x

ホテルの客室におけるロボットによる対話サービスの在り方の探索

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Fig. 1: Teleoperation system for Wizard of Oz study in a hotel room
分類されるようなカウンセラーや女性に話を聞いてもらったりそこで，本研究では発話内容に自由度を持たせながら，ロボッ

疲れを労ってもらたりすることで，元気を出したり気分を良くトが自律的に動いていると思わせるために以下のような遠隔操したり癒されたい，という回答集団が確認された．自律型対話

作対話システムを実装した（Fig. 1）．操作者は客室のリアルタロボットと同様に，情報提供サービス（T3）や気遣いの声掛け

イム映像を見ながら，自分の声やボタン操作，座標指示を使っ（T6）や雑談的な対話（T4）に関する回答集団も確認された．

てロボットの発話や動作を制御する．遠隔操作者の音声は，音これらの結果から，ホテル滞在に関連した情報に詳しく気遣

声認識（Web Speech API, Google LLC† )）により認識され，いの声掛けに慣れている人材としてホテルスタッフ，宿泊客の話

テキスト文字に変換される．そのテキスト文字は，音声合成ソに耳を傾け元気や癒しをもたらす人材として心理カウンセラー，

フトウェアを使って，ロボットの声でロボットから発せられる．

友達のように雑談的な対話を演じられる人材として役者を操作

この音声合成処理は，ロボットが自律していることを宿泊客に者として採用し，WoZ 実験を行うことにした．

納得させるための重要な処理である．この音声合成処理によっ

3. WoZ 実験のための遠隔操作型対話ロボットシステムて，ノイズが少なく（どもらない等），ロボットらしい音声で統一して発言できるため，遠隔操作によって発せられた音声と認

本研究の目的は，自律型対話ロボットの対話サービスを評価

識されにくくなると考えられる．本処理では，発話後，遠隔操作することであり，実験参加者にロボットが自律的に動いている

者が一呼吸置く（本設定では 500ms の無音区間）ごとにロボッ（遠隔操作ではない）と思わせる必要がある．実際に，自律型

ト音声の音声合成を行っている．また，フィラーや相槌等の使か遠隔操作型かでロボットの評価が異なることが報告されてお用頻度の高い発話は，ボタンを押すことでロボットに動作命令

り [12]，この擬似自律トリックは重要であると考えられる．特を送ることができるように実装した．この動作指令では，上記にホテルの客室では，実験参加者が遠隔操作型ロボットだと認の音声トリガによる音声合成よりも短い時間でロボットに発話識した場合，プライバシー侵害の懸念が増大する可能性が考えを開始させることができる．そのため，ひとまず聞いている姿られる．

勢を早く伝えたい場合や，音声合成の完了を待つ沈黙時間を埋遠隔操作型対話ロボットの中には，操作者の声をそのまま伝める機能として使われた．操作画面はタッチパネルになってお達したり，音程を変えて再生したりする例がある [13] [14]．しかり，マウスを使わずに直接ボタンを押すことができるように設し，このように操作者の生声をベースにしたリアルタイムな音計した．さらに，遠隔操作インターフェースでは，遠隔操作者

声では遠隔操作であることがバレてしまうケースが報告されてが座標指示を使ってロボットの顔の向きを指示することができいる [12]．また，操作者ごとにロボットの音声に違いがあるこる．遠隔操作インターフェース上の客室の映像を直接クリックとは実験結果に影響を与えうる．そのため，多くの対話ロボッすることで，ロボットはその座標に顔を向ける．特に指示がな

トの WoZ 実験ではロボットの固定の対話行動コマンドセット

い場合は，顔認識 API を利用し，ロボットは宿泊客の顔を追従を用意し，ロボット操作者が手動で対話行動を再生開始する方

する．

法が使われている [15] [16]．行動コマンドは通常，いくつかの本システムのロボット制御は Nakanishi らの研究 [9]〜[11]，

発話行為と体の動きからなる意図を表現できる単位で構成され遠隔操作システムは Baba らの研究 [12] [17] がベースとなってる．操作者は，操作ソフトウェア上でマウスクリックやタッチ

おり，WoZ 実験用に上記で説明したような改良が加えられていインターフェースを使って再生開始を指示し，対話ロボットにる．使用したロボット Sota（株式会社ヴイストン†† ）は，デス

社会的なインタラクションを行わせる．しかし，本研究のよう

クトップサイズ (高さが約 0.3m) であり，声，腕，目の色，頭に，対話ロボットとユーザとのインタラクションを探索する場
合，対話行動コマンドセットの用意はインタラクションの探索†

領域をあらかじめ規定してしまうという制限がある．

††

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—3—

https://about.google/intl/ALL_en/
https://www.vstone.co.jp/english/index.html

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の動き等を使って人と対話することができる．感情（怒り，悲しみ，喜び，リラックス）を表現するために，ラッセルの感情
モデル [18] に従って，声の高さと速さ，目の色，体の動きの速さを調整した．例えば，怒りに対しては，覚醒の値を上げ（＝声と体の動きを速くする），快楽の値を下げた（＝ピッチを下げる）．目の色は，怒りを赤，悲しみを青，喜びを緑，リラックスを黄色に設定した．操作者は，ボタン操作により感情を指定することができた．さらに，ロボットの背後には魚眼カメラが設置され，室内を録画し，その映像を遠隔操作者に送信した．ロ
ボットの台座にはスピーカーフォンが埋め込まれており，室内の音を拾うことができる．
最後にこの遠隔操作型対話ロボットシステムにより実現された対話能力の変化について議論する．一般的な音声対話システ
ムは，音声認識部（ユーザの音声を文字に変換する能力），言語理解部（発話文字の意味を解釈する能力），対話管理部（文脈やシステムの意図から次の発話行為を選択する能力），応答分生成部（発話行為を発話文字に変換する能力），音声合成部（発話文
字を音声に変換し発音する能力）の５つの構成要素で対話能力が形成されている [19] [20]．この概念を用いると，本システム
では操作者は音声認識部，言語理解部，対話管理部，応答分生

Fig. 2: The experimental hotel room with a social robot

成部，音声合成部の一部を担っていると言える．音声認識部では，先行研究の自律型では Google の Speech-to-Text の APIが使われていたが，本研究の遠隔操作型では操作者が担う．言

個人情報の取り扱いに関して遠隔操作型の実験と同等の説明が語理解部では，先行研究ではキーボード検知による判定が行わなされた．次に，実験者が完全には操作できない事柄（操作者

れていたが，本研究では操作者が担う．対話管理部や応答分生のロボット操作）や異なる認識を持たされていた事実が過度な成部では，先行研究では状態遷移モデル [20] による用意された精神的な負荷になる可能性がある．それらのリスクが最小限に発話リストからの選択が行われていたが，本研究では操作者がなるよう対策が用意された．自律型対話ロボット実験用の対処

担う．音声合成部では，先行研究と本研究で同じ音声合成ソフに加えて行われた，以上の具体的な実施内容は以下の 3 点であトウェアで発話音声が生成されているが，発話タイミングはそる．(1) 実験者や実験協力者が個人情報を含む対話ロボットのれぞれシステムと操作者が担っている．ただし，本研究では発言動生成や実験データ解析を守秘義務を負って行うことを説明

話の大まかなタイミングを操作者が決定できているものの，操し，参加者から同意を得ること．(2) 操作者には参加者を傷つ

作者の発話からロボットの発話までには数秒の遅れが生じていけないような言動を心掛けてもらい，実験者は監視を行い，実る．また，操作者の発話は一度テキスト文字に変換されてから験者の判断および参加者の申し出により即座に実験を中止でき

ロボットの音声に変換されているため，操作者の発話におけるる体制をとること．(3) 本当は遠隔操作型対話ロボットである

声の強弱や速度，言葉間の間による表現能力は音声合成ソフト

こととその必要性と意義（本来の実験目的）を実験後に説明し，ウェアに委任されている．さらに身体動作による意図表現にお納得を得ること．本実験は，大阪大学大学院基礎工学研究科のいても，操作者は数種類のコマンドから決定していることや視倫理委員会の承認を得ている．実験は大阪のビジネスホテルで線は主に自動追従機能に任せているなど，操作者本人の対話行

実施した．

4. 1 遠隔操作者為と比べると自由度の幅に制限がある．以上をまとめると，本システムでは音声認識部，言語理解部，対話管理部，応答分生

ロボットの操作者として実験に協力してくれる，ホテルスタッ

成部において人間レベルに引き上げられた対話能力を持つ対話

フ 2 名，心理カウンセラー 2 名，役者 2 名を募集した．採用しロボットが実現できていると言える．音声合成部については人た操作者は，それぞれの職種で 2 年以上の経験があった．操作間レベルまでとは言えないが，いくつかの点において人間が関者には時給計算の報酬が支払われ，実験協力者として本実験で与できている．

知りえたことを外部に漏らさないことを約束した．操作者には，
対話サービスを提供するために次のような説明と指示を与えた．

4. ホテルの客室における WoZ 実験

まず，これまでの事例 [9] [10] から，対話ロボットが宿泊客にお対話ロボットがホテルの客室で宿泊客に提供する対話サービ

もてなし，情報提供，雑談などのサービスを提供できる可能性

スを評価するフィールド実験を行った．なお，遠隔操作型対話があることと本実験の目的を説明した．ホテルに関する情報資ロボットを使用するが，参加者（宿泊者）はロボットが自律型

料（周辺のレストランや施設など）とロボットのプロフィール

であると認識しつつロボットの対話サービスを体験する，WoZ

設定資料（年齢，名前，好みなど）を事前に提供し，目を通し実験形式で行う．この実態とは異なった認識を持たせることにてもらうよう指示した．次に，それぞれの職業経験の活用につ関する倫理的な課題については以下のような配慮がなされた．

いて以下のような指示を行った． ホテルスタッフには，宿泊客

まず 1 つ目の懸念点として，参加者は自律型と説明を受けるこの滞在をサポートするために，ホテルの施設や周辺環境についとで実験で収集される個人情報の取り扱いに関して遠隔操作型て積極的に説明し，また気遣いの声をかけるように求めた．心とは異なる認識を持つ可能性がある．そのため，実験説明では理カウンセラーは，宿泊客の悩みに耳を傾け，共感と理解を示

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ホテルの客室におけるロボットによる対話サービスの在り方の探索

5

Table 2: Items in the questionnaire
Item

Statement

Hotel staﬀ
instructions

機器（ソウタ）は，気遣いの声をよくかけてくれた．
機器（ソウタ）は，ホテルの設備についてよく話してくれた．
機器（ソウタ）は，ホテルの周りのことについてよく話してくれた．

Psychologicalcounselor
instructions

機器（ソウタ）は，話をよく聞いてくれようとしていた．
機器（ソウタ）は，悩み相談に乗ってくれようとしていた．
機器（ソウタ）は，話によく共感したり，理解を示していた．

Actor
instructions

機器（ソウタ）は，感情がよく表に出ていた．
機器（ソウタ）は，自身のこと（したこと，思ったこと，感じたこと）についてよく話した（自己開示した）．
機器（ソウタ）は，自然体で話していた．

Warmth機器（ソウタ）は，[X]．
[X]:= 親しみやすかった，信頼できた，親切だった，誠実だった，思いやりがあった

Competence

機器（ソウタ）は，[Y]．
[Y]:= 有能だった，知性があった，十分な情報を提供した，熟練されていた

Not lonely

機器（ソウタ）があることで，寂しさを感じなかった．

Privacy invasion

機器（ソウタ）があることで，プライバシーを侵害されていると感じた．

Avoid private
behavior

機器（ソウタ）があることで，プライベートな行動をとりずらいと感じた．

Intention to use

機器（ソウタ）があることで，このホテルに再度宿泊したいと感じた．
どこかのホテルに宿泊するときは，機器（ソウタ）をまた使いたい．
機器（ソウタ）がホテルの部屋にあると困る．＜ inverted item ＞

Ease of use

機器（ソウタ）の使い方は簡単に理解できた．
機器（ソウタ）との会話は簡単だった．
機器（ソウタ）の使い方に困った．＜ inverted item ＞

機器（ソウタ）があることで，宿泊が楽しく感じた．
Enjoyment of use 機器（ソウタ）との会話は楽しかった．
機器（ソウタ）は，退屈だった．＜ inverted item ＞

Recommend

機器（ソウタ）があることで，このホテルを知人・友人に勧めたいと感じた．

しながら相談に乗るように求めた．役者には，ホテルスタッフ

人材派遣会社を通じて募集した．報酬は派遣会社から支払われ，や心理カウンセラーが提供する宿泊客中心のサービスを提供す

実験ホテルの部屋代は実験者が負担した．参加者には，本実験るのではなく，友人のように対等で親しみやすい存在として振の目的をホテルの一室で自律型対話ロボットとの対話サービス

る舞うように求めた．具体的には，感情的であること，自己開を評価することと説明した．また，この実験がカメラによって示に寛容であること，自然な（フォーマルではない）話し方を記録されることを説明し，実験者や実験協力者がその録画デーすることなどが求められた．それぞれの指示を守りながら，操タを扱うが参加者の個人情報の保護する義務があることを説明

作者らはより対話をしてもらえるよう，即興で工夫し実施する

した．参加者から実験参加の同意を得た後，ロボットの基本的ことが求められた．

な仕様（音声対話によりおもてなし，情報提供，雑談などのサー遠隔操作者らは，ロボット操作に慣れるために，実験を行う

ビスを提供できること等）について説明した．参加者には普段前に操作練習を 6 時間行った．操作者は遠隔操作インタフェーと同じようにホテルを利用し，チェックアウト時に質問紙と口スの使い方を学び，対話サービスの練習を 3 回繰り返した．対

頭インタビューに協力してもらうよう指示した．インタビュー

話サービスの練習では，ホテルの一室を模した部屋で実験者がでは，質問紙に記入した評価の理由や，実験を通して気になった宿泊客に扮し，宿泊のプロセスを再現した．各対話サービスのことなどを尋ねた．参加者は午後 6 時から 7 時までにホテルに練習の後，操作者と実験者は気づきを共有し，対話サービスをチェックインし，1 泊した後，午前 6 時から 9 時まで間でチェッ向上させるために具体的に何をすべきかを議論した．本実験でクアウトをした．インタビューの最後に，参加者にロボットがは，各操作者が対話ロボットを介した対話サービスを 2 泊分行

実際に遠隔操作されていることを明かし，ホテルの一室で自律

い，1 泊に 1 名の宿泊が割り当てられた．

型対話ロボットの対話サービスデザインを探求するという真の目的を説明した．

4. 2 実験環境と手順

4. 3 評価方法

ホテルの 4 階の一室を使用した (Fig. 2)．広さは約 16 平方メートルで，シングルサイズのベッド，机，テレビ，エアコン，

対話ロボットの対話サービスに関する評価には質問紙を用い洗濯機，空気清浄機，電子レンジ，バスルームが備え付けられた．質問紙の項目を Table 2 に示す．まず，操作者の対話サーている 1 人部屋であった．対話ロボットは机の上に置かれ，午ビスの特性に関する確認として，各遠隔操作者が受けた指示をロ

後 6 時から 12 時までと，午前 6 時から 9 時まで対話サービス

ボットが実行したかどうかを尋ねた（Hotel staﬀ, Psychologicalを行った．

counselor, Actor instructions）．その値を尺度の中央値（4：ど

日本人参加者 12 名（男性 4 名，女性 8 名，26 歳から 59 歳）を日本ロボット学会誌 xx 巻 xx 号

ちらでもない）と比較することで，参加者がその指示の効果を—5—201x 年 xx 月

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と答え，最終的に最後まで自律的なロボットだと思って実験をやり遂げたと答えた．したがって，本実験は参加者が自律型対話ロボットとのインタラクションである認識下における反応を評価することができたといえる．
疑いの理由は，1 人が高い視覚能力，2 人が高いインタラク
ションスキル，1 人が最初から疑っていたと答えた．ロボットの能力が人間並みであることは，1 つの疑念点になりえることが見て取れる．一方，本実験では対話ロボットの返答速度は人間のレベルには達していなかった．インタビューでは，9 人の参加者が遅延によるロボットとのインタラクションの難しさを訴えた．また，「これくらい反応が遅いのがロボットには合っている」「人間と同じようになるためには，反応の速さが必要だ」とも述べており，本実験では返答速度の遅さが遠隔操作型であるとの疑念を薄めていた可能性がある．このような WoZ 実験

Fig. 3: Average number of robot utterances per hourにおける参加者の自律型か遠隔操作型かに関する認知例は，今後同様のインタラクション探索研究を行う上で参考となる一例
であると思われる．

認識できているかどうかの目安とした．

さらに，もし最初からロボットが遠隔操作されていることを先行研究のの自律型対話ロボットシステムの評価（参加者：男

告げられていたら，参加者は違った反応を示したかどうかを尋性 18 名，女性 12 名） [10] との比較のため，同じ質問項目を用ねてみた．この質問に対して 10 人が「はい」と答え，「緊張しいた．対話ロボットの対話サービスに関する評価として，先行てしゃべりにくくなる」「しゃべり方が変わった」と答えた．こ

研究と同様に，温かさ（Warmth），有能さ（Competence），孤の結果から，宿泊客がロボットを自律型と認識するか遠隔操作

独感の無さ（Not lonely），プライバシーに関する懸念（Privacy

型と認識するかによって，宿泊客の反応が変化する可能性があinvasion, Avoid private behavior），利用意図意向（Intention
to use），使いやすさ（Ease of use），楽しさ（Enjoyment ofuse），推薦（Recommend）について質問した．温かさと有能ると言える．また，遠隔操作型対話ロボットによる対話サービ

さはそれぞれ能動的な行動と受動的な行動に関する印象評価で，究 [9] で主張されているように，ホテルの客室ではプライバシー

人間の日常的な社会的行動に対する認識の基本的な次元とされの問題などから，人間や遠隔操作型ではなく，自律型対話ロボッている [21]．ロボットの存在感からくる孤独感の解消やプライトによる対話サービスが望まれていることが示唆された．実際

スを利用したいかどうかも尋ねた．現在の対話サービスの形態
であれば，参加者全員が「いいえ」と回答した．また，先行研

バシーに関する懸念（プライバシーの侵害感と私的行動を避けにインタビューでは，「いいえ」の理由として 4 名がプライバる）を対話サービスに関連する主要な観点として質問する [9]．

シーへの配慮を挙げている．

長期的な利用の観点から，利用意図意向とその因子とされる使5. 2 対話能力向上による変化

いやすさと楽しさについて質問する [22]．顧客満足度の評価とFig. 3 は，先行研究 [10] の自律型と本実験の遠隔操作型の１

して，知人・友人に勧めたいかを質問する [23]．質問紙は 7 段

時間ごとのロボットの発話数の平均を示す．経過時間は宿泊客

階のリッカート尺度（1 ＝強くそう思わない，2 ＝そう思わなの入室を起点としており，6〜10 時間後の周辺は宿泊客の就寝

い，3 ＝少しそう思わない，4 ＝どちらでもない，5 ＝少しそう時間となっている．ロボットの発話数のみの比較となっている

思う，6 ＝そう思う，7 ＝強くそう思う）を用いた．比較には tのは，先行研究にて宿泊客の発話数を計測していないためであ検定を用いた．また，各質問に回答に関して口頭インタビュー

る．本実験におけるロボットの発話数は，先行研究に比べて格で理由を尋ねた．WoZ 実験の確認として，参加者は口頭インタ段に増加していることがわかる．また，入室時に最も発話数がビュー中にロボットが遠隔操作されていることに気づいたかど多いこと，そこから徐々に発話数が減少していくことなど，時うかを尋ねられた．

間経過における発話数の増減の模様は大きく変わっていないよ

その他に，考察において能動的な対話サービスの実施状況をうに思われる．

知る重要性が確認されたため，事後分析として動画データからロFig. 4 は，先行研究の自律型と本実験の遠隔操作型の質問紙のボットと宿泊客の対話を 2 名のアルバイトによりテキストデー

結果を示す．温かさ（Warmth），有能さ（Competence），使い

タとして取り出し，能動的な対話サービスに関する具体的なイ

やすさ（Ease of use）
，楽しさ（Enjoyment of use）
，推薦（Rec-

ンタラクションを分析した．発話間の区間幅を目安にロボット

ommend）において有意差が確認された（温かさ（Warmth）：
t(40) = −2.21, ，p = 0.033；有能さ（Competence）：t(40) =トの発話）を抽出した．抽出したロボットの発話は 2 章のオン
−4.037，p = 0.24 × 10−3 ；孤独感の無さ（Not lonely）：
ライン調査と同様にクラスター分析された．
t(40) = −0.57，p = 0.57；プライバシーの侵害感（Privacy
invasion）：t(40) = 0.71，p = 0.48；私的行動を避ける（Avoid
5. 実験結果と考察
private behavior）：t(40) = −1.097，p = 0.28；利用意図意向
5. 1 自律型か遠隔操作型かに関する認知（Intention to use）：t(40) = −1.77，p = 0.084；使いやすさ
自律性の認識に関するチェックについて，参加者 12 人中 8 人 （Ease of use）
：t(40) = −2.52，p = 0.016；楽しさ（Enjoyment
が遠隔操作をまったく意識していなかったと答えた．残りの 4
of use）：t(40) = −2.88，p = 0.63×10−2；推薦（Recommend）：
人は，「疑わしいと思う瞬間はあったが，確信が持てなかった」 t(40) = −3.14，p = 0.31 × 10−2 ）．この結果は，対話能力の向から話しかけている場面を絞り込み，何と話しかけたか（ロボッ

JRSJ Vol. xx No. xx—6—xx, 201x

ホテルの客室におけるロボットによる対話サービスの在り方の探索

7

Fig. 4: Impression of the interaction with the social robot
An asterisks(*) indicates signiﬁcant diﬀerence between conditions (p < .05). A dagger(†) indicates trend toward signiﬁcancebetween conditions (p < .1). A horizontal line in the box indicates the median. A cross(X) indicates the average. A dot
indicates the outlier.

Table 3: Impression of the interaction with the social robot in a teleoperator group
Teleoperator
group

Not
Privacy Avoid private Intention Ease Enjoyment
Warmth Competence lonely invasion
Recommend
behavior
to useof useof useHotel staﬀ
(N=4)
Psychologicalcounselor (N=4)
Actor
(N=4)

5.8
[0.20]
5.9[0.21]
6.2[0.14]

5.2[0.76]
6.0[0.22]
6.0[0.22]

4.5[2.75]
5.5[0.75]
5.5[4.25]

3.8[2.69]
3[1.50]
3.75[3.19]

4.3[3.69]
4.8[1.19]
5[2.0]

5.1[1.58]
5.6[0.24]
5.0[0.94]

6.3[0.39]
6.3[0.06]
5.8[0.58]

5.1[2.91]
5.9[0.08]
6.1[0.52]

5.8[0.69]
5.8[0.75]
5.5[0.54]

Values show the average and [variance] scores.

上により，温かさ，有能さ，使いやすさ，楽しさ，推薦においなりうる．前段落で述べたように，人間の操作者は宿泊客の要てより評価の高い対話ロボットを構築することが可能であるこ望や質問の意図をよく理解し対応できるため，評価が向上したとを示唆している．

と考えられる．また，「電車の発車時刻は？」や「今やっている

温かさ（Warmth）の印象は，親しみやすさ，親切さ，誠実

テレビ番組は？」といった，人間の記憶力では通常対応できなさ，信頼性，等に関連する能動的な行動に対する評価指標であ

いような要望や質問に対しても，操作者はインターネット経由

る [21]．接客を伴うサービス業においては，温かさの印象を高で検索し情報提供していたことも要因の 1 つと考えられる．実

めることで顧客満足度や利用意図意向を高めることができると際にインタビューでは，有能さを高評価した理由として 6 名がされる [24] [25]．本実験においても，先行研究の自律型に比べ「会話知性」「情報量の多さ」を挙げている．

て温かさの印象の得点の向上と利用意図意向や顧客満足度とし利用意図意向（Intention to use）は，新しいテクノロジーをて計測した推薦の得点の向上が同時に見られる．先行研究の自受け入れ長期的に使用されるために重要な指標とされ [22]，使律型に比べ，以下の 2 点が温かさの評価の向上につながったと

いやすさ（Ease of use）と楽しさ（Enjoyment of use）は，利考えられる．1 つは，宿泊客の行動をより細かく検出すること

用意図意向の因子として関連しているとされる [27]．利用意図ができたことである．先行研究では，宿泊客の入退室時，起床

意向については，有意傾向ではあるが評価の向上が伺え，使い時，質問対話後にロボットが気遣いの言葉を用いるタイミング

やすさや楽しさには有意な向上が見られる．使いやすさと楽しであった．本実験では人間の操作者は先行研究の場面以外にもさが利用意図意向の因子であることを踏まえると，この利用意

宿泊客の行動からニーズを察知し，気遣いの言葉を積極的にか

図意向の向上の弱さはホテルの客室における対話サービスにおけることができた．もう 1 つは，対話能力が向上したことであいては使いやすさや楽しさ以外に利用意図意向に関わる重要なる．先行研究ではキーワード検出に基づいて有限個の対話シナ因子が存在し，その因子における有意な向上が見られなかったリオからロボットの発話が決められていたが，人間の操作者はことを示唆している．使いやすさの評価の向上は対話能力の向より正確に宿泊客の言葉を理解し，柔軟で丁寧な対応が可能で上が 1 つの大きな要因と考えられる．自律型で採用されていたあった．実際にインタビューでは，温かさを高評価した理由とキーワード検出に基づく意図理解では対応が難しい省略を含む

して 7 名が「気遣いの声掛け」「丁寧な対応」を挙げている．

文脈依存の発言や身振り手振りも含めた意図理解等も人間は容有能さ（Competence）の印象は，知性，技能，効力，等に関易く可能であった．また，インタビューでは「向こうから積極

連する受動的な行動に対する評価指標である [21]．有能さ（と的に話しかけてくれた」，「人間と違って気を使わなくてよい」，

温かさ）は説得力につながるとされる [26]．ホテル内のサービ「人と同じように自然に話せた」等の回答もあった．楽しさの高スやホテル周辺施設を勧める際には，この印象の向上が重要と評価については，参加者それぞれが固有な話題の対話を高得点

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—7—201x 年 xx 月

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Table 4: Manipulation checks on teleoperators’ interaction characteristics
Psychology
Teleoperator Hotel staﬀ
Actor
counselor
group
instructions instructions instructions
Hotel staﬀ
(N=4)

6.0∗
[0.39](5.8∗ )
[1.69](3.5)[1.58]

Psychologicalcounselor(N=4)(5.8∗ )
[0.14]

6.1∗[0.02](5.8∗ )
[0.08]

Actor
(N=4)

(6.0∗ )
[0.28](6.25∗ )[0.24]

5.8∗[0.69]

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シーに関する懸念）の増加は無さそうだということが示唆された．すなわち，ホテルの客室にて対話サービスを提供する対話
ロボットの対話能力は向上させていくべきだと言える．向上させるべき具体的な点として，能動的な対話サービスと受動的な対話サービスの 2 つに分けて以下のように整理する．能動的な対話サービスとは，ユーザの要求や質問を待たずに，ロボット側から話を展開する対話で，具体的には「お疲れですか？今日はお疲れさま」や「部屋は寒くないですか」等の気遣いの声掛けのことを指す．本実験では，多くの場面で気遣いの声掛けが試され温かさの評価を向上させたと考えられる．これらを自律型ロボットで実現するには，どのような場面でどのような声掛けを行うべきかについて知る必要があると思われる．そこで，動

Values show the average and [variance] scores. An asterisk(*)
indicates signiﬁcant diﬀerence comparing with the median valueof the scale (p < .05). A score in parentheses indicates that thescore is for reference, not for manipulation checks.

画データから能動的な対話サービスに関する具体的なインタラ
クションを抽出し分析したものを 5. 4 節にて後述する．また，受動的な対話サービスとは，ユーザからの質問や要求に基づいてロボットが応答するタイプの対話を指す．本実験の結果からは，ユーザの発話をよく理解し，適切な情報を提供したり，雑の理由に挙げている．固有な話題とは，最近の出来事や個人的談や相談をする話し相手となることを精度高く行うことが求めなエピソードなど，それぞれ参加者自身に関する話題であった．

られていると言える．昨今，ChatGPT † をはじめとする大規模自律型では用意された数十個の固定のシナリオ内の話題しか対言語モデルが人間レベルの応答生成に近づいており，受動的な応できなかったが，人間の操作者があらゆる話題に対応できる

対話サービスにそのまま利用していくことが 1 つの方法としてことで評価を上げることができたと考えられる．

考えられる．

5. 3 対話サービスの違いによる変化

推薦（Recommend）は，顧客満足度を評価する上で重要な観点の 1 つである [23]．推薦の評価の向上は，上記の様々な観各操作者への指示の実現度のチェックについて，各指示の点における向上が総合された結果であると考えられる．実際に質問紙項目の平均点を Table 4 に示す．その結果，どの操作インタビューでは対話サービスの良さとして，飲食店や観光地

者群も尺度の中央値よりも有意に高かった（ホテルスタッフ：

情報やホテル設備に関する情報提供，雑談や相談をする対話相
手，挨拶や忘れ物チェック等の気遣いの声掛け等が具体的に挙t(3) = 5.55，p = 0.12 × 10−2 ；心理カウンセラー：t(3) = 25
，p = 0.14 × 10−3 ；役者：t(3) = 3.66，p = 0.035）．これは，げられた．

操作者らが各指示を十分に実行したことを意味する．

孤独感の無さ（Not lonely）やプライバシーに関する懸念（Pri-しかし，各操作者群において非指示項目も概ね中央値を超えてvacy invasion, Avoid private behavior）については，有意な差いた．すなわち，本実験では操作者群の違いで宿泊客に対話サーが確認されなかったことは興味深い．直感的には，対話能力のビスの違いをほとんどに示せなかった可能性がある．唯一の示向上により社会的な存在感が高まり，孤独感が減少し，プライバ

せた違いは，ホテルスタッフ群において役者指示項目の得点が低シーへの懸念が高まると予想される．なぜなら対話能力の向上

いことである．役者指示項目とは，感情表現，自己開示，自然体

は，ロボットが人間に近づくことを意味するからだ．従来研究で話すなど，友人のように対等で親しみやすい存在として振る舞においては姿形が人間に近づいたとき，存在感が高まる [28] がう指示である．ホテルスタッフは職業柄，普段からサービス提プライバシーへの懸念が高まらない [29] [30] ことが示唆されて供者として接客をしているため，このような砕けた対応は控えてきた．本研究結果では，対話能力においては人間に近づくこといたことを示唆している．操作者群ごとの評価結果（Table 3）

が孤独感の減少やプライバシーへの懸念の影響はほとんどないを見ると，各操作者群の人数が少ないため正確な統計的評価はことを示唆している．一方で，孤独感の無さの得点の平均値はできないが，この差の影響が現れているように見える．ホテル

ポジティブ側に振れており（尺度の中央値 5 点を超えている），

スタッフ群では他の群に比べ，有能さ（Competence），孤独感

先行研究の自律型と同様に存在感があったと考えられる．実際の無さ（Not lonely），楽しさ（Enjoyment of use）の得点が比に孤独感に関するインタビューでは，8 名がロボットとの関わり

較的低いようである．もし，これらの得点の低下に役者指示ので一人ではない感覚を得ていると答えた．なお，孤独感の減少

得点が関与しているのであれば，興味深いことである．なぜなを感じなかった参加者は，一人でも寂しくないからとその理由

ら，サービス提供する場でありながら，対話ロボットはそのサーを答えていた．プライバシーに関する懸念の質問項目の得点のビス提供者と客の関係を逸脱し，対等な関係を演出することが平均値は尺度の中央値前後であり，先行研究の自律型と同様にこれらの評価の高さに繋がることを意味するからである．つま懸念が特別高くも低くもないことが伺える．プライバシーへのり，ホテルの客室における対話ロボットが提供する対話サービ

懸念に関するインタビューでは，4 名が「カメラがあるだけで録スにおいては，「サービス提供者と客」の役割よりも「対等な関画を疑ってしまう」と答えており，実験説明の中で録画データ係」が重視される可能性がある．

5. 4 能動的な対話サービスの実施例の分析は適切に保護されると理解したとしても，あるいは実際のサー

どのような場面でどのような声掛けを行うべきかについて知ビスで録画がないと説明を受けていたとしても，心配をしてしるため，動画データからロボットと宿泊客の対話を取り出し，まうという心理作用が見られる．
以上のように先行研究との比較から，対話能力の向上により多くの点で対話ロボットの評価が高まり，負の側面（プライバ

JRSJ Vol. xx No. xx—8—†https://chat.openai.com/

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ホテルの客室におけるロボットによる対話サービスの在り方の探索

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Table 5: Cluster analysis results of proactive interactive service
ClusterID

Number ofutterance

Top-ranked feature words

P1

138

朝，今朝，モーニング，言う

P2

50

P3

17

P4

17

P5

15

P6

10

unclassiﬁable

114

Examples「朝からいっぱいたいへんですね」「今朝の気分の調子はいかがですか」「モーニングコールは部屋に備え付けの電話機でご利用いただけます．ご利用をご希望でしたらお声がけください．」
今，今日，本日，暑い，寒い「今日一日暑くなりそうです」「まだまだ外は暑いですので気を付けていってらっしゃいませ」「お部屋は寒くないですか」
行く，来る，帰る「お客様この辺にはよく来られるんですか」「お帰りなさい」「行っ
てらっしゃい」ごはん，食事，飲み物，好き「お食事はこれからでしょうか」「お客さんは，好きな食べ物ないの」「いつも朝食はとられますか」
今夜，明日，起きる，何時，予定 「明日は何時に起きるご予定ですか」「明日はどこに帰るの」「今夜は何時ごろ寝る予定ですか」
風呂，シャワー，ストレッチ「お客様，お風呂はゆっくりできましたか」「今のうちにお風呂のお湯を貯めといたらどうでしょう」「お風呂上りはストレッチをするといいですよ」——

能動的な対話サービスに関する具体的なインタラクションを抽話能力として，宿泊客の行動の認知能力（気遣いの言葉をかけ出した．クラスター分析により，能動的な対話サービスは 6 つるためのニーズの察知やユーザの身振り手振りの意図表現の理のクラスターに分けられた（Table 5）．それぞれのクラスター

解），言語理解能力（キーワード検出に基づく意図理解以上の能は状況・場面ごとに分けられているように見える．クラスター力），幅広い情報や話題（検索が必要な情報やユーザに関する話

P1，P2，P5 は時間軸（朝，現在，未来等）に紐づいた，クラスター P3，P4，P6 は宿泊客の行動イベント（行き来，食事，題）への対応力が重要であることが示唆された．また，対話ロ

入浴等）に紐づいた発話となっている．また，それぞれの発話を演出すること，宿泊客に対する理解の深まりを示していくこ

はそれぞれの状況・場面に対する共感（「朝からいっぱいたいへと，の重要性が対話サービスの内容に関する洞察として得られんですね」等），情報・提案提供（「今日一日暑くなりそうです」

た．以上から，対話ロボットが人間レベルに対話能力を持ち，客「今のうちにお風呂のお湯を貯めといたらどうでしょう」等），問室内でのサービス提供者に留まらず顧客との対等な結びつきと題の有無の確認（「今朝の気分の調子はいかがですか」「お部屋

理解提示を強化することが今後のホテルの客室における対話ロ

は寒くないですか」等），お客さんの事情（好み・予定等）の確

ボットサービスの質を高める重要な点となると結論付ける．た認（「お客さんは，好きな食べ物ないの」「今夜は何時ごろ寝る

だし，本研究では宿泊客がビジネス目的である設定を採用して予定ですか」等），挨拶（「お帰りなさい」「行ってらっしゃい」

おり，観光目的等の異なる目的による滞在においては本主張が等）があることが伺える．

そのまま適応されない可能性がある．この研究を通じて，今後先行研究のの自律型対話ロボットシステム [10] とは以下の 2
点が大きな違いと思われる．一つは繰り返しになるが，宿泊客

ボットがサービス提供者としての役割を超えてより対等な関係の技術進歩とともに対話ロボットが宿泊体験に新たな顧客サー
ビスの形を創造していくことが期待される．

の行動をより細かく検出することができていることである．先行研究では，宿泊客の入退室時，起床時，会話後にロボットが気遣いの声掛けを行っていた．人間による遠隔操作では，これから起きうるイベントや食事や風呂等も検知し気遣いの声掛けを行っていたことが分かる．検出できる行動の種類の増加に基づく気遣いの声掛けの増加が温かさの印象の向上に寄与している可能性が伺える．もう一つは気遣いの声掛けの種類の多さである．先行研究では，挨拶と情報・提案提供が気遣いの声掛けの中心であった．人間による遠隔操作では，共感や問題の有無の確認やお客さんの事情の確認等の宿泊客個人に関する情報を共有するような声掛けが行われているように思われる．これは，能動的な対話サービスではその都度直接的に役に立つ働きかけだけでなく，それ以後のサービスの量や精度を高めていくために宿泊客に対する理解が深まっていることを示していく働きかけも重要である可能性を示している．

6. 結

論

本研究は，ホテルの客室における対話ロボットによる対話サー
ビスの在り方を「対話能力」と「サービス内容」の二点で探求した．WoZ 実験の結果は，対話ロボットの対話能力が向上すれば客室サービスへの評価も向上することを示唆した．必要な対

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—9—

参

考

文

献

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中西惇也（Junya Nakanishi）
2018 年大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課
程修了．博士 (工学)．同年，大阪大学基礎工学研究科産学連携センター特任助教．人型対話メディアおよび接客における対話インタラクションの研究に従事．
（日本ロボット学会正会員）

挟間智久（Tomohisa Hazama）
2022 年大阪大学大学院基礎工学研究科博士前期課
程修了．修士（工学）．コミュニケーションロボッ
トの研究に従事．

馬場惇（Jun Baba）
2014 年京都大学大学院情報学研究科博士前期課程修了．修士（情報学）．同年，株式会社サイバーエー
ジェントに入社．2017 年より同社 AI Lab 対話
エージェントグループの主任研究員として大阪大学との共同研究講座を運営．接客における対話インタ
ラクション，遠隔操作ロボットの研究に従事．

宋思超（Sichao Song）
2013 年ノルウェー University of Oslo にて情報学修士課程修了．2019 年総合研究大学院大学にて情報学の Ph.D. 取得．株式会社サイバーエージェ
ント AI Lab 研究員．Interactive Agent チームのReseach Scientist として遠隔操作ロボットの研究開発に従事．大阪大学基礎工学研究科 招聘研究員
を兼任．

吉川雄一郎（Yuichiro Yoshikawa）
2005 年大阪大学大学院工学研究科博士後期課程修了，ATR 知能ロボティクス研究所研究員，2006 年
JST ERATO 浅田共創知能システムプロジェクト
研究員，2010 年大阪大学大学院基礎工学研究科講師，2013 年同准教授．人とかかわるロボットの研究 (特に複数の対話ロボット, 自閉症スペクトラム
障害の療育への応用)，認知発達ロボティクスなどの研究に従事．日本認知科学会，日本児童青年精神医学会等の会員．
（日本ロボット学会正会員）

石黒浩（Hiroshi Ishiguro）
1991 年大阪大学大学院基礎工学研究科博士課程修了．博士 (工学)．その後，京都大学情報学研究科助教授，大阪大学工学研究科教授等を経て，2009 年
より大阪大学基礎工学研究科教授．ATR 石黒浩特別研究所客員所長 (ATR フェロー)．2017 年から
大阪大学栄誉教授．専門は, ロボット学，アンドロ
イドサイエンス，センサネットワーク等．2011 年大阪文化賞受賞．
2015 年文部科学大臣表彰受賞およびシェイク・ムハンマド・ビン・
ラーシド・アール・マクトゥーム知識賞受賞．2020 年立石賞受賞．
（日本ロボット学会正会員）—10—xx, 201x