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

A1-1
2014/2/27

ユーザの不覚筋動を利用した意思決定支援システム
前田 真梨子1尾関 基行1,a)

岡 夏樹1

概要：友人や恋人といった親しい人からの「どっちがいいと思う？」という類の相談は，こちらにとってはどうでもいい内容でも無下にはできない．そんなときに代わりに相手になってくれる意思決定支援シス
テムとして，本研究では，こっくりさんやダウジングの原理の一つと考えられている不覚筋動（本人が気づかない筋肉の作用）を使った占い型相談システムを提案する．本システムの特徴は，「誰かに相談している」という相談者の気持ちを損ねず（生体情報センサ等を装着しない），且つ，相談者の本当の気持ちをある程度察することができる（相談者自身がシステムを操作している）ことである．8 名の実験協力者にシステムを使用してもらったところ，ランダムにカーソルを動かす比較手法に対して，システムの提案と相談者の選択が一致する割合が高くなる傾向がみられた．その他の結果では全体的に有意差は見られなかったものの，平均値としてはランダム選択よりも良い結果が得られた．

A Decision Support System Based on User’s Unconscious
Muscular Action
Mariko Maeda1

Motoyuki Ozeki1,a)Natsuki Oka1

Abstract: No matter how silly the question such as “Which is better ...”, we cannot give short shrift to thequestion from our friend or familiar person. As the scapegoat, we proposes a novel decision support system
based on user’s unconscious muscular action (ideomotor eﬀect), which is considered as a part of the basis ofa table-turning, dowsing, etc. The expected features of this divination-like system are (1) it does not lose
consulter’s feeling of “I’m asking someone’s advice” because sensors for measuring the biological information
are not required and (2) it can partially read consulter’s feelings because the output is actually controlled by
the consulter. The experimental results of eight subjects indicates that the proposed method may have theabove features.

1. はじめには他人の意見を聞きたいと確かに思ってはいるのだが，深層心理としては他人からの後押しが欲しいのであり，相手「ねぇねぇ，どっちがいいと思う？」という友人や恋人の選択を素直に肯定できるときには小気味よく決断できの質問のおよそ半分は，本人の潜在意識下では既に答えがるし，つい否定したくなってしまうときには自身の反論に出ているのではないかと疑われる．そういう質問に対してよって自分を後押しする．結局，自分だけの考えで決めてこちらが意見を述べたときの反応は，「やっぱりそうかな」

いるだが，「他人の意見も聞いた」「他人も一緒に悩んでくといった肯定的なものか，「うーん，でも…（云々）」とっれた」というプロセスが大切なのである．

た煮え切らない感じの否定的なもののいずれかであり，後相談者側の心理はそういうことだとしても，相談される者の場合はこちらがどれだけ論理立てて意見を述べても相側は大変である．相談者との人間関係を壊さないためには，談者の否定的な立場が覆ることはほとんどなく，「じゃあ，少なくとも表向きには真面目に考えて答えなければいけななんで私に訊いたの？」と言いたくなってしまう．相談者

い．これにはなかなか忍耐を要する．また，こちらの意見

1を否定されると議論に持ち込みたくなるものだが，この類

a)

京都工芸繊維大学
Hashigami-cho, Matsugasaki, Sakyo-ku, Kyoto 606–8585,
Japanozeki@kit.ac.jp© 2014 Information Processing Society of Japanの質問ではそれはタブーである．すぐさまもう一方の選択
肢に宗旨変えして，そちらを賛同するコメントを考えない

187

といけない．これは，特に男性にとって，苦行に思う人がA多いのではないだろうか．良き相談相手としてのセンスがある人は，迷っている理由や各選択肢の根拠などを聞いて相談者自身の意見や思いを聞きながら，相談者の迷いの深さと後押しして欲しい選択肢を絞る．

B

回答者の意見に相談者が乗り気にならなかったときは，いるうちに「相談者がどちらを推して欲しいのか」の大体議論に持ち込まず，新たな情報をもらうなどして，自の見当をつける．相談者の迷いが深そうなら共に迷い，ほ然な形でもう一方の選択肢に賛意を移す．

とんど決まっていそうならきっぱりと意見を述べる．これができなければ険悪な雰囲気になってしまうし，できたらできたで毎度毎度どうでもよい質問をされる．いずれにせC

迷いが深いと判断されるときは，確定的な意見を避けながら探りを入れ，相談者の選好の揺れに合わせて両方の選択肢について賛同の意を示しておく．

よ，相談する側の気軽さとは裏腹に，相談される側にとっこのような方策をそのまま実行できる自然言語対話シては大いに厄介な問題であり，代わりに相談相手になってステム（人工知能）を実現することは現段階では難しい．

あげられるシステムがあると喜ばれるだろう．

よって，現実的なアプローチとしては，(1) システムの選択

そこで本研究では，「どっちがいいと思う？」という類の結果（とその根拠）だけを端的に示す，(2) システム側に 2相談に乗ってあげることのできる意思決定支援システムを人以上のエージェントを用意してその対話を見せる [1][2]，提案したい．我々は，こっくりさんやダウジングの原理の(3) 相談者のみが話をする（システムは質問や相槌だけす一つと考えられている不覚筋動（本人が気づかない筋肉のる）などが考えられる．

作用）を使った占いタイプのシステムを構築している．こ(2) と (3) のアプローチでは，システム側は明確な選択のシステムの特徴は，相談者の「相談している」という気結果を示さず，相談者自身に考えてもらうため，システム持ちを損なわず（生体センサを使わない），且つ，相談者のは相談者側の考えを推測する必要はない（上記 A の要件は本当の気持ちをある程度察する（相談者自身が気付かずにパスする）．また，話すのはシステムのみか相談者のみでシステムを操作している）ことができることである．

あるので，上記 B の問題は生じず，相談者の考えがまとま

以下，本稿では，まず当該問題を解決するための意思決るところまで続けて止めてもらえば，C の要件も満たす．

定支援システムの要件を挙げ，相談者の不覚筋動を利用しただし，(2) のアプローチは，選択肢に合わせて毎度シナた占いがその要件を満たす可能性を持つことを述べる．続リオを入力する必要があるか，選択肢を一部含んだ定型文いて，試作したシステムについて説明し，8 人の実験協力ベースの会話になる．また，(3) のアプローチは，相談者者を集めて行った予備実験の結果を報告する．

側がコンピュータ相手に真剣に話してくれるかという問題

2. 要件とアイデアが残っている．この問題は (2) のアプローチにも無関係ではなく，相談相手が明らかにコンピュータプログラムであ

ここでは，「どっちがいいと思う？」という類の相談にると分かってしまう設定下で相談者に真剣に相談してもら乗ってあげることのできる意思決定支援システムに求めらうには，システムの擬人化エージェントとしての高いリアれる要件について考える．まず，相談者が求めているのはリティが必要とされる．

以下の様なことであると我々は仮定する．

以上のような理由から，本研究では (1) のアプローチを

a 欲しいのは回答者自身の考えや正論などではなく，相とることにする．このアプローチの場合，システム側が選談者への “後押し” である．ただし，あからさまな後択結果を示して相談が終了するので，前述の要件 B はパス押しではなく，あくまで回答者自身の意見が「後押しする．具体的なシステムとしてまず思い付くのは，相談者になった」という状況が望ましい．にできるだけ詳細な情報（本人の感情なども含む）を入力

b 相談者の意見に対して乗り気になれない時，やりたいしてもらって，合理的もしくは心理学的に判断するシステ

ことは議論を戦わせることではなく，自分が納得できムである．しかし，「どっちがいいと思う？」という類の相る反論（回答者と異なる選択肢が良いと思う理由）を談の多くでは，そんな面倒な入力をしなくてはいけないシ明確にすることである．これは必ずしも言語化されるステムは敬遠されるだろう．

必要はなく，「自分はやっぱりこちらが良いのだ」という気持ちがはっきりするだけでもよい．

もう一つの案は，相談者の生体情報（心拍数や発汗など）を使って相談者の隠れた意思を推測するシステムであc 相談者が深く迷っているものについては，さらっと回る [3]．この方法ならば，相談者が後押しして欲しい選択肢答されるより，一緒に悩みながら決めていくというプを選ぶ可能性が高く（要件 A），生理的指標によっては相ロセス（共感）が欲しい．逆に，迷いの浅いものにつ談者が迷っている途中経過を表示することができ，一緒にいては単なる最終チェックに近いものがあるので，相迷っている感じも演出できる（要件 C）．このアプローチ

談が変に長引いても困る．の問題の一つはセンサを取り付けることの手間だが，このこれに対して，回答者がとるべき方策（＝システムが満たすべき要件）は次のようなものだと考えられる．

© 2014 Information Processing Society of Japan

問題は近い将来には解決されていくと予想される．もう一つの問題は，あくまでも相談者は「他人の意見が聞きたい188ពᛮỴᐃ䝍䝇䜽䜶䞊䝆䜵䞁䝖䛾Ꮡᅾឤ䜢₇ฟ
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図 1 不覚筋動を用いた意思決定支援システムの概要（現在は括弧付
きの機能は未実装）

図 2 試作システムの外観と使用状況

覚 *1 を損なわせることでも，同様に他者の存在感を演出できるかもしれない [4]．いずれの場合も，ユーザの潜在的な期待や欲求がその行為に含まれている可能性があるため，（他人の後押しが欲しい）」と思っているのであり，自分の面白い意思決定支援システムを構築できる可能性がある．

本当の気持ちが知りたいわけではない．したがって，どれ3. 提案手法

だけセンサが手軽に装着できるようになっても，相談者がここまでの議論を受けて，本研究では，こっくりさんを自分を計測するためのセンサを身に付けるという行為は避けたい．

模した意思決定支援システムを構築している．図 1 にそのそんな中，本研究が着目しているのは “占い” による意思概要を示す．こっくりさんシステムと名付けてはいるが，決定支援システムである．悩み事に関して占いをすること複数人の不覚筋動のせめぎ合いが原因となって起こる [7]は一種の相談であり，実在の人間に相談しているわけではこっくりさんとは異なり，本システムでは相談者の不覚筋ないが，出された答えは何かしら意思を持った存在の判断動による入力をシステムが遅延呈示することで相談者の主であるという想像が働いていると考えられる．つまり，う体感覚を乖離させる．微小な不覚筋動が感知できるなら入まく演出すれば，相談相手はコンピュータプログラムでも力デバイスは問わないが，高価で大掛かりにならないよう，自分でもなく，“他人” であると感じられるようなシステム

マウスや USB カメラ，スマートフォンの各種センサなどが構築できるかもしれない．ただし，ただ装丁だけを占い一般的なものを利用したシステムを試している．

らしくしても，選択肢をランダムに選択したり，星占いの今回の実験のために試作したシステムを図 2 に示す．相ようなものを参考にして選択していては，前述の要件 A や談者は相談内容（相談テーマと二つの選択肢）を入力した

C を満たすことはできない．100%でなくともよいが，ある

後，箱の中に図柄付きカード（タロットカード）を差し込程度は相談者の心理を読んで，その迷いを表示したり，後み，カードを中に浮かせたまま保持する．占いの途中経過押しになる決断を下せる必要があると我々は考えている．

が画面（図 3）に表示されるため，相談者は「どっちがいい

この問題について，本研究では，こっくりさんやダウジと思いますか？」と心の中で問いかけながら画面を見つめングなど，人が自らの行為を他人（霊）のものだと感じてる．画面には二つの選択肢が左右に配置され，こっくりさしまうオ−トマティスム（Automatism）現象をうまく演んにおけるコインの役割を果たす六芒星のカーソルがその出して，相談者自身の行動を他者の意思によるものと勘違間をユラユラと動く．いずれかの選択肢の中央に六芒星がいさせる手法を検討している．このアイデアについては，到達すると，それが占い結果（システムの判断）として示さ

高橋ら [5] もアイ・スクラッチ課題に絡めて議論している

れる．相談者はその結果を見て自分の気持ちを確かめる．

が，霊（こっくりさん）を他者（エージェント）に仕立てあ箱の中には USB カメラが仕込まれており，相談者が持っげるところまでは話を進めていない．システムとしては，ているカードの動きを計測する．カードの動きは，まずカオ−トマティスム現象を恣意的に発生させる部分と，そのメラ画面全体のオプティカルフローの平均を求め，更にそ行為主を（霊ではなく）架空の存在に転嫁させる部分（演の直近 10 フレーム分（約 300ms 間）の移動平均を計算す出）が必要となる．オ−トマティスム現象以外にも，ユーることでノイズを除去する．この動き情報に基づいて占い

ザ自身の手の映像を遅延表示したり回転表示して主体感© 2014 Information Processing Society of Japan*1

本人の行為であるという感覚．

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れぞれ，
「六芒星が示した提案は参考になりましたか？」，「この相談相手にまた相談してみたいと思いますか？」，「この相談相手は自分の迷いに共感してくれていると感じましたか？」という質問項目にした．これら三つのアンケートは，各々，「全くそう思わない〜非常にそう思う」の 7 段階で評価してもらった．
具体的な実験手順を以下に示す．

( 1 ) 実験協力者があらかじめ考えてきた相談事とその選択肢をキーボードから入力してもらう．

( 2 ) ディスプレイの前に置かれた箱の中に両手で持ったカードを差し込んで静止させ，ディスプレイを眺めてもらう．
図 3( 3 ) まず六芒星を模したカーソルがカードの動きに合わせ試作システムの画面て左右に動くことを確かめてもらった上で，カードを静止させて待ってもらう．

画面の六芒星を動かす．動き情報をそのまま六芒星に伝えると，カードの動きに伴って六芒星が動いているように感( 4 ) ポインタが元の位置に戻ったら，「どっちがいいと思いますか？」と心の中で問いかけながら，集中してディじられる *2 ．占い時はカードは静止させるよう指示されてスプレイを眺めてもらう．

いるので最初は六芒星はほとんど動かないが，時間が経つにつれて不覚筋動により六芒星がユラユラと動き出す．その状態でカードの動きに 200ms 程度の遅延をかけると，自分の持っているカードの動きで六芒星が動いているという感覚（主体感覚）が失われてくる．

( 5 ) 意見が示されたらアンケートに答えてもらう．
( 6 ) 手順 1〜5 を 6 セット繰り返してもらう．
なお，手順 2 は，六芒星のカーソルが勝手に動くことはないという印象を与えるための演出である．
比較手法としては，入力を乱数で発生させてランダムにこの仕組みにより，相談者は自分で六芒星を動かしているにも関わらず，誰か他人が動かしているように感じる効果を与えられるのではないかと期待している．従来の手法との最大の違いはこの点にあると考えており，上手く演出すれば，相談相手はシステム（コンピュータプログラム）
でも自分自身でもなく，意思を持った他者であるという印象を与えることができるのではないかと考えている．

六芒星を動かしたもの（ランダム選択）を用意した．その動き方は，ランダムであることを知っていても提案手法と区別がつかないよう調整した．呈示順は，交互にはせず，提案手法と比較手法が計 3 回ずつになるようランダムに決めた．各人毎に 3 回の結果の平均をとった上で，対応ありの t 検定を行った．本システムの主なターゲットを女性とし，実験協力者として 21 歳〜23 歳までの女子大学生およ

4. 評価実験び大学院生の計 8 名を集めた．
まず，「相談相手は誰だと感じたか」についての結果を図

本実験では，前述の試作システムを用いて，次の 5 点を調べるための実験を行った．

• 相談相手は誰だと感じたか• システムの選択肢と相談者の最終的な決断が一致した割合（後押しになった割合）• システムの意見（判定結果）が参考になったか• システムを再度使いたいか• システムが自分の悩みを共感してくれていると感じたか

1 番目の評価では，「六芒星を動かしていたのは以下のいずれのように感じられましたか？（頭で考えたものではなくて，どのように感じられたかを答えてください）」と問い，「自分・コンピュータプログラム・その他の何か」の三つの中から選択してもらった．3 番目〜5 番目のアンケートでは主語に「システム」という言葉を使わないようにし，そ*2

平滑化処理などによりカーソルへの追従が若干遅れるが，動き始めの遅延は生じないため，行為の主体感覚は保持される．

© 2014 Information Processing Society of Japan

4 に示す．「自分で動かしている」という感覚はランダム選択と同程度以下になっており，相談者から主体感覚を乖「他の何かが動かしている」
離できていることがわかる *3 ．という印象もランダム選択に比べて平均値では強くなっているが，「コンピュータプログラムが動かしている」という印象よりは明らかに小さい．これは第一に，試作システムの調整が足りなかったことが原因だと思われるが，もう一点，今回の実験で集めた相談者のほとんど（8 人中 6 人）が工学系の学生であったことも大きな要因となった．実験後に口頭でインタビューした結果によると，工学系の学生の場合，どうしても頭でシステムの仕組みを考えてしまい，「他の何かである」という印象を持ちにくいようであった．
*3

ランダム選択の場合にも，自分で動かしているという感覚がするのは，実験手順 2 でカードを使って六芒星を動かしているからであり，占いの本番でもカードと六芒星の動きの偶然の一致によって「自分で動かしている」という感覚が生じるものと思われる．

190

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図 4ᥦ᱌ᡭἲ䝷䞁䝎䝮㑅ᢥ

図 5

相談相手は誰だと感じたか6

お，占い後にも決断が付かなかった場合のデータを省いて計算すると，提案手法は 91.7%，ランダム選択は 64.6%とホ౯್(ᖹᆒ್)

合（後押しになった割合）は，提案手法が 70.8%，ランダムが大きいものの，t 検定での有意差はみられなかった．な

判定結果は参考になったか

7

システムの選択肢と相談者の最終的な決断が一致した割
選択が 53.3%がとなり，平均値の比較では提案手法が割合

ᥦ᱌ᡭἲ．ランダ
なり，有意傾向がみられた（t(7)=-2.15，p=0.07）

5
4
3
2

ム選択の結果が 5 割を超えていることから，ある程度は「シ1ステムの決断＝自分の決断」とした可能性もあるが，実験䝷䞁䝎䝮㑅ᢥ

協力者自身が持ち込んだ相談に対して数十秒〜1 分程度でᥦ᱌ᡭἲ

図 6 この相談相手にまた相談したいか決断がついたということは「潜在意識下では既に答えが出ていた」とも考えられ，本研究で対象としている類の相談

7では高い確率で後押しが成功していることが期待できる．
6

参考になったか，システムを再度使いたいか，システムが自分の悩みを共感してくれていると感じたかの結果をそれぞれ示す．いずれも平均値としてはやや提案手法が上回っているものの，t 検定では有意な差が見られなかった．差がつかなかった理由は，前述の二つの効果に明確な差が得られなかったからだと考えられる．

ホ౯್䠄ᖹᆒ್䠅

最後に，図 5〜図 7 に， システムの意見（判定結果）が

54321

ただし，いずれの結果も平均値では提案手法がランダム選択に優っており，実験協力者を増やしていけば有意な結䝷䞁䝎䝮㑅ᢥ

図 7ᥦ᱌ᡭἲ

自分の迷いに対し共感していると感じたか果が得られる可能性も十分にある．また，前述したように，今回の実験協力者がほとんど工学系の学生であったこともした試作システムを用いて簡単な実験を行ったところ，ラこのような結果となった要因と考えられるため，幅広い分

ンダムにカーソルを動かす比較手法に対して，システムの野の相談者を募って実験を続けたい．

提案と相談者の選択が一致する割合が高くなる傾向がみら

5. まとめ
本稿では，「どっちがいいと思う？」という類の相談に対れた．その他の結果では全体的に有意差は見られなかった
ものの，平均値としてはランダム選択よりも良い結果が得られた．

して，代わりに相手になってくれる意思決定支援システム

今後の予定として，まず，ノイズに弱いオプティカルフを提案した．本手法は，こっくりさんやダウジングの原理

ローを用いた画像認識をマーカーベースのものに変更し，の一つと考えられている（相談者の）不覚筋動を感知し，相談者の不覚筋動を正確に測定できるよう改良する．ま

遅延を与えて視覚的にフィードバックすることで，相談者た，入力から視覚フィードバックまでの遅延時間を再検討

自身が答えているにも関わらず，自分ではない存在（コンし，主体感覚をより確実に乖離させられるようにしたい．

ピュータプログラムや他者）が相談に乗ってくれているよ

その上で，不覚筋動が得られずカーソルが停滞するときにうに錯覚させる．この原理の最も基本的な機能のみを実装

は陽動の動きを入れるなど，複数人でやるこっくりさんと© 2014 Information Processing Society of Japan191

できるだけ同じ状況を作り出す工夫を重ねていきたい．
謝辞: 本研究は科研費（25330259）の助成を受けたものである．
参考文献
[1]

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2011，II-2A-3（2011）[3] 射手矢 賢，加藤 俊一：生理的指標に基づく商品への興味度
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Experimental Brain Research, Vol.201, No.2, pp.359-364(2009)[5] 高橋 英之，宮崎 美智子：「こっくりさん」の振る舞いの定量化-self agency の有無に応じたアイ・スクラッチ課題
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