分野をまたぐ研究開発
─人工知能と心理学─

Research and Development by Interdisciplinary Merging

追手門学院大学

井佐原

心理学部教授均

通商産業省工業技術院電子技術総合研究所、郵政省通信総合研究所、独立行政法人情報通信研究機構、国立大学法人豊橋技術科学大学を経て、現職。産業日本語研究会世話人会代表。

1はじめにて、なくてはならない存在となっている。人間とスムーズにコミュニケションできる人工知能の開発には、これ追手門学院大学では令和 3 年度に心理学部心理学科までの工学先行の時代から抜け出し、心理学をはじめ、の中に人工知能・認知科学専攻を設置し、学内のプロジェ

経済経営、法律、歴史、芸術など幅広い人文科学の知識クト型共同研究奨励費制度の下、「人間らしさの探求とや情報を融合し活用することが必須である。このような創成」プロジェクトを実施している。心理学部における考えから追手門学院大学では 2021 年 4 月から心理学

このプロジェクトにおいて、言語メディアに関する研究部心理学科の中に人工知能・認知科学専攻を設置した。

をどのような観点で進めているかを紹介する。

人工知能・認知科学専攻では心理学と人工知能を認知科学でつなぐことを目指している。人工知能に関しては言2

異分野融合の必要性

データサイエンス分野を、認知科学においては思考・意自然言語処理などの人工知能システムにおいては、基思決定分野と身体性認知・制御分野を設置している。一盤となる技術の研究開発とともに、実社会での活用を目方、心理学部心理学科には従来から心理学専攻があり、指した研究開発が重要である。また巨大 IT 産業が大規社会・犯罪心理学コース、発達・教育心理学コース、認模なデータと計算パワーを用いて実サービスを提供して知・脳神経科学コース、臨床心理学コースの 4 つのコーいるという現実の下で、実社会において存在価値のあるスに分かれている。心理学科の中に従来からの文系の分研究とはどのようなものであるかを常に考える必要があ

野と、人工知能・認知科学専攻という理系の分野を置くる。また、政府は専攻分野に関わらず大学生へのデータことにより、異分野間の相互の連携を目指している。

サイエンス教育を求めているが、これも知識としての異分野融合や学際領域といった言葉が話題になって久

データ処理技術を学ぶことだけが求められているのではしいが、その重要性はますます高まっている。我が国になく、自分の専門においてデータサイエンスの知見を活おいては、2022 年 6 月 7 日に閣議決定された経済財用できるようになることが目的である。あるいは日常生

政運営と改革の基本方針 2022（骨太方針 2022）に活で見聞きする事柄について正しく理解できるようになおいて、「文系・理系の枠を超えた人材育成を加速する」ることが目的である。人工知能技術やデータサイエンスと述べられている。また、経団連が 2021 年に行った技術は単体で存在するのではなく、社会とつながって存調査「採用と大学改革への期待に関するアンケート結果」在することが必須であり、そのような教育・研究が必要において、企業が大卒者に特に期待する知識は「文系・となる。

理系の枠を超えた知識・教養」が 84.7％と最も多い。

人工知能技術を用いた社会サービスは現代社会におい330

語メディア分野、画像・映像メディア分野、機械学習・しかしながら、異なる分野に属する複数の組織やグループが継続して共同研究を続けるということは難しい。筆ストやカウンセラーを支援する場面を考えれば、コン者は理系の研究所に所属し、文系の研究所と共同プロピュータを用いた心理テストを行い、結果を判定するこジェクトを行ったが、そのプロジェクトが終わった後にとも考えられよう。さらに、分析結果に基づく助言・指双方の研究所が共同研究を続けたわけではない。とは言導を支援することや、広い視点でのコーディネーション

え、文系の研究所には情報系のスタッフが採用されるよやコンサルテーションを行う、といったことも考えうる。

うになった。これは文系の研究所では対象研究分野でのコンピュータと人間の対話は、①情報収集など、何研究に用いるツールとしての情報技術が必要となり、理らかの目的をもった目的志向の対話、②雑談、③分析の系の研究所では特定の分野を対象とするだけではなく、ための対話などに分けることが出来る。（図 1）目的志汎用の技術の研究開発を進めるという立場の違いからの向の対話（①）には実際の対話例に基づいて作成された適切な結果であり、異分野融合プロジェクトの実施に意シナリオを用いる対話があり、ウェブの内容についての味があったということにもなろう。

問い合わせなどを目的とするチャットボットのような応用も広く使われるようになってきている。雑談（②）が能性の探索のためには、期限のあるプロジェクトや、複できるシステムは ELIZA から「人工無能」と呼ばれる数の組織の連携ということでは継続が難しい。一人一人システムまで多くのシステムが存在するが、幅広い話題の研究者における異分野融合が必要なのかもしれない。に対応し、かつ内容を持った対話を続けることは困難で異分野融合の流れは近年見られるようにもなっているあった。しかしながら近年、高性能な言語モデルが公開が、たとえば、追手門学院大学の人工知能・認知科学専され、たとえば OpenAI の GPT-3 を用いれば、汎用攻には文系の博士課程を修了したのち、理系の博士課程の質問応答システムとしての実装も可能である。ただし、を修了して学位を得た教員がいる。情報系の国立研究所

応答が間違っていることもあるし、Wikipedia のようで常勤職につくとともに、文系の国立研究所にも所属しな大規模かつ汎用のデータベースをもとに作成されるたた経験を持つ。研究テーマや発表学会も文系・理系を問めに、限定された範囲の内容を正確に回答することは容わず行っており、このような存在が組織としての異分野易ではない。特定のウェブページ上の専用のチャット融合の可能性のコアとなるのであろう。さらに大学におボットとしての実現には課題が残る。専用チャットボッ

いては、このような文理融合を体現した教員の存在は学

トとしての回答精度についてみれば、FAQ を対象に検生の視野を広げることにもつながる。心理学専攻と人工索し、ユーザインタフェースとしては実対話の収録と分知能・認知科学専攻の間での学生の交流、学生の専攻間析によるシナリオ型の対話を行うといった手法が現状での移動、より広く他学部との交流へとつながっていく。

は有効である。

3

対話システム

言葉に関する処理技術が人と直接触れ合う場面として、対話システムがある。人とコンピュータが対話する初期のシステムとして ELIZA があげられるが、これは来談者中心療法を行うセラピストと患者の対話を模擬しようとするものであった。当時と比べれば自然言語処理技術が格段に向上し柔軟な対話が可能となった現在において、人工知能が実際のセラピーやカウンセリングに関

図1

コンピュータと人間の対話わる可能性はあるだろうか。セラピーやカウンセリングに関わる場面でコンピュータ（人工知能）が人と対話す分析のための対話（③）としては、人間とコンピューる場合、対話すること自体に意味がある場面と、対話にタの対話を通して、あるいは人間の発話記録を解析して、よって分析を行う場合が考えられる。より広くセラピその人間の状況を分析するといった研究も進んでいる。

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継続的な異分野融合の実施、あるいは異分野融合の可たとえば認知症の診断システムが商品化されている。こ学上の適切さとしての二者間相互作用に関する情報（会のような分析においては、他人との差による絶対評価を話中に起こる試験官と受験者のターンの数など）などを行うのみではなく、その個人の日常との差によって異常用いた。実験の結果、9 つのレベルを正確に判定する率を検出するといったことも可能となろう。

は 66％に留まったが、上下 1 レベルも正解とした場合の正解率は 97％となった。完全な自動判定には至らないとしても、人間が判断する前段階のスクリーニング

4 コンピュータによる分析評価には十分な精度といえよう。この実験では英語のインタ

コンピュータが人間の状況を分析評価するには、どビュー（音声対話）の評価で重要であろうと考えられるのような手掛かりを使うのであろうか。一つは発話の特音声情報は使用していない。使った素性はテキスト化さ徴を用いる手法である。発話速度、繰り返し、言いよどれたのちのデータだけである。このデータの中でも語彙みなどを利用して判断する。筆者らは英語の能力判定の出現頻度など、コンピュータが取り扱える情報だけをで、このような手法の有効性を実証した。具体的には以用いている。それでも、評価の前処理に用いるのであれ下のような実験を行った。データは日本人英語学習者のば 97％の精度での判定が可能であり、人間が評価するインタビュー音声（一人 15 分程度）を書き起こした労力を大幅に軽減できる。

データである。このインタビューは英語能力判定テスト

コンピュータが人間の状況を分析評価するもう一つのであり、各インタビューデータにはその話者の英語能力

手がかりは発話の内容を用いた分析である。例えば使用が 1 から 9 の値で示されている。データを用いて事前される語彙の特徴を用いて評価する。サポートが必要な学習した判定システムが新たなインタビュー対話の書き状態を表すキーワードの存在などを利用する。介護施設

起こしに対して、その話者の英語能力（1 から 9 の値）などの支援の場面においては、検温や食事など、対応すを正しく判定できるかどうかを検証した。判定に用いたべき内容を示す頻出単語が存在する。

情報を図 2 に示す。語彙に関する素性（受験者が発話した内容語彙の 2 回以上出現頻度など）、流暢さに関する素性（1 単語あたりの発話平均時間など）、社会言語

図2332

英語能力の自動判定で用いた素性5コンピュータを用いるメリット

従来、人と人とが行っていた対話の一方をコンピュータに置き換えるメリットは何であろうか？単純に人を減

次節では介護施設に対話ロボットを導入し、介護士のタスクの一部を肩代わりすることによって、人間でなければできないタスクに介護士が集中できることを目指した試みを紹介する。

らす省力化ということでは社会や人間に対する貢献が少ない。人のしてきたことを置き換えるのではなく、コンピュータでもできること、人間が不得手なことをコン6

介護ロボットピュータにやらせるという観点が重要であろう。これに

令和元年度から 3 年度までの 3 年間、知の拠点あいより、人間はコンピュータにはできないこと、人間が得

ち重点研究プロジェクト第 3 期のプロジェクトとして、意なことに集中することができる。相手に対する単純な対話機能を持つ介護ロボットの開発を行った。（図 3）

繰り返し的業務はコンピュータが行い、相手の発話の言プロジェクトにはロボット開発企業と特別養護老人ホー外の意を汲んでの繊細な対応は人間が行うといった棲みムやグループホームを持つ福祉法人が参加し、実用に向分けが重要である。人間のタスクをサポートして労力をけた開発を行った。初期のシステムは、対話機能（音声減らし、そこでできた余力をこれまではできなかった支認識・応答作成・音声合成）はクラウド上に設置し、介援に回すことができる。また、人間と違って、24 時間

護ロボットとは携帯電話回線あるいは無線 LAN を介しいつでも対応できることや、可能なタスクに関しては多て接続した。応答が遅いため、実用化に向けて、ロボッ少能力が劣るとしてもコストが安いといったコンピュート内に搭載する構成に変更した。最終システムはロボッ

タの特性を活用することも可能となる。

トに搭載したラズベリーパイ上に音声認識、対話エンジン、音声合成を搭載し、介護ロボット既設のマイクとスいて考えれば、対話において、対話すること自体に意味ピーカーを用いて対話を行う。音声認識の精度が低いたがあるような場面では、相手に寄り添って雑談をするこめ、バックアップとしてクラウド上の音声認識システムとや、いつでも何度でも話を聞くことが人工知能の役割も使用可能な構成としている。介護ロボットが対話を開となろう。とくに後者は人間が不得手なことである。対始するきっかけとしては、音声による介護ロボットへの話に基づく分析を行う場面では、4 節で述べた英語学

声掛け、搭載カメラによる人間の検知、ロボット筐体へ習のように、人間の分析の前処理をして判断のサポートの接触の 3 種を利用可能である。

をすることができる。また、大きな問題を引き起こさない簡単な分析であれば、いつでも使えて安価というコンピュータの特性を活用できる。
コンピュータによる心理テストの実施と判定においては、客観的に判断できる設問を作成することにより、コンピュータによる自動採点が可能となる。すべての項目で可能なわけではないと思われるが、一部の要素については評価できよう。人間と相補的に判定作業を行うことができよう。一方で、分析結果に基づく助言・指導につ図3

介護ロボット

いてみれば、自動助言システムといったものを作るのは難しい。一般に自動文書作成は高度な課題であり、指導・助言の文書の作成支援であれば可能かもしれない。

ロボットの対話のモデルとなる対話データとして、まず特別養護老人ホームの入居者と介護士との対話を収録

広い視点でのコーディネーションやコンサルテーショした。しかしこのデータを精査した結果、介護士と被介ンは最後まで人間のタスクとして残るであろう。上記の護者の対話のやり取りの数が少なく、対話モデルの構築ような人工知能の支援によって空いた時間で専門家が充対象とするには不向きであることが分かった。このため、実したコンサルテーションを行うことが可能になる。

グループホームを対象に再度収録することとした。介護YEAR BOOK 2O22 333

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3 節で触れた人工知能を用いたカウンセリングにつ図4

介護ロボットによる介護士の支援

士と被介護者に IC レコーダーを付けていただき、1 日機能と対話機能を持つが、これらを活用して被介護者同の全対話を収録し、書きおこしや情報付与を行った。こ士をつなぐ新しいアプローチを検討している。のデータを用いて、対話を分類し、それぞれについての対話システムは単体でも機能するため、ロボットへの対話のパターン化を行った。対話のパターンはデータ記搭載だけではなく、パソコン上あるいはネットワーク上述言語である AIML で記述され、対話エンジンで使用のサービスとすることにより、応用範囲や価格面でよりされる。

広範な実用化が可能となると考えている。このため高性このロボットを導入することにより、介護士のタス能のパソコン上でのシステム開発を進めている。

クのうちの雑談的あるいはルーチン的な対話や対応をロボットが引き受けることにより、介護士は人間ならではのタスクに、より多くの時間を割くことが可能となる。
そのような環境の実現を目指している。（図 4）334

7

おわりに2 節で紹介した経団連の調査では、特に期待する知識今後、介護現場で実用に供するには、収録した対話かとして、第 1 位の文系・理系の枠を超えた知識・教養ら得られた典型的な対話だけではなく、雑談的な対話にに続けて、第 2 位、第 3 位に専攻分野における基礎知も対応することが必要となる。このためには、発話の断識と専門知識があり、それに続く第 4 位は数理・デー片を捉えて応答する「オウム返し」機能や、天気予報やタサイエンス・人工知能・IT に関する専門知識となっニュースなどの外部の情報源を利用した応答作成を開発ている。人工知能の社会実装は実社会での人間の振る舞している。また、ロボットに対する人間の満足度をどのいに直結しており、理系・文系の枠を超えた知識に基づように上げるかについての検討も必要である。人間の満いた開発・評価が必須である。

足度については、現在の介護ロボットが行える対話より筆者らは、本稿で述べたロボットでの対話のほかにも、も長い対話を実現し、長い対話の中での人間の発話の流最新の言語モデルを適用した検索システムを開発し、自れを調査することが必要であろう。介護ロボットは巡回治体の FAQ チャットボットや大学のシーズ検索システムとして実現した。これらの開発過程において、大規模データに基づく言語モデルを用いただけでは人工知能システムの精度が十分ではないことがあった。分野の知識や経験をどのようにシステムに反映させるかが重要である。また、人工知能システムはブラックボックス化しがちであり、専門家が分野の知識や経験を用いて、システムが間違えていないことを確認することも必要である。
人工知能システムと人間の知見・経験を融合したシステムの開発が必須であり、たとえばカウンセラーと人工知能研究者が協働で人工知能カウンセリングシステムを開発するといったアプローチが重要となろう。

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