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

A2-6
2014/2/27

認知リハビリテーション支援のためのコミュニケーションロボットとのインタラクションによるマインド推定
足立奈生†1佐野睦夫†1高潔†1森郷士†1

本研究では，生活行動認知リハビリテーション支援のためのコミュニケーションロボットとのインタラクションによるマインド推定を行うシステムを提案する．ポジティブな気持ちやネガティブな気持ちなどを，認知リハビリテーシ
ョンで使用されるメモリーノートとコミュニケーションロボットとの会話から得られた対話文を用いて現在のマインドを推定する．ロボットの共感や理解行動がある場合の方がない場合と比較して，マインドをより引き出すことができることを検証するとともに，マインドを引き出すコミュニケーションロボットの要因についても考察する．

Mind Estimation based on Communication-Robot Interaction for
Cognitive Rehabilitation Support
NAO ADACHI†1 MUTSUO SANO†1 JIEGAO†1 SATOSHI MORI†1

This paper proposes a Mind-Estimation System based on communication-robot interaction for cognitive
rehabilitation support. This system estimates a mind of cognitive impaired patients by using their activities on amemory-note and dialogues between a communication-robot and the patients. It is verified that sympathy
responses of the robot can promote to derive their minds more actively. Moreover, it is examined what factors ofcommunication-robots give an effect to derive the patients’ minds.

1. はじめに技術も生み出されている．ヤフー株式会社から提供されている Twitter を用いた「つぶやき感情分析」では，Twitter

現在，認知症の人は増加しており，85 歳以上では約４人

上のつぶやきを解析して，検索したキーワードがどんな印に一人が認知症であるといわれている．認知症のリハビリ

象を持たれているかをグラフで表示している 1）．NEC の開テーション方法も様々あり，言葉を聞く，言葉を話すとい発したシステムでは，テキストデータを解析し，文章中のうコミュニケーションをとることや，自分の行動を記録し，評価表現の評価対象を抽出し，気持ちの判定を行っている．

書くことをし，連合野を活性化させることに注目されて「楽しい」「悔しい」といった直接感情が読み取れる語句がいる．

入っていない文章からも評価表現と評価対象を基に気持ちまた，ロボットの分野では，様々なコミュニケーションの推定を行っている 2)．しかしながら，認知機能に何らかロボットが作られている．人とロボットとコミュニケーシの障がいをもっている場合，自分の気持ちを言語情報にうョンをとるためには，ロボットがいかに人の感情や気持ちまく反映できる保証はなく，非言語情報を含めて評価を行を理解して，会話を生成するかが重要である．マインド推う必要がある．

定により，人が言葉に出さない気持ちを汲み取りコミュニ

非言語情報である表情を介して，擬人化エージェントとケーションをとっていけるようになれば，人とロボットと人間とのインタラクションの中で，相互読心ゲームと呼ばのより円滑なコミュニケーションがとれるようになる．

れるゲームを行うことにより，マインド推定を行う研究も本研究では，生活行動認知リハビリテーションの支援を行われている 3)．エージェントと人間とのマインドの相互行うコミュニケーションロボットとして，使用者のマイン適応を実現する興味深い方式であるが，ユーザへの負荷もド推定をすることを目的とする．マインド推定には，使用大きく，認知障がい者のマインドの遷移も一律ではなく，者のメモリーノートから抽出した行動履歴の単語ごとから，認知負荷が少なく，認知障がい者のマインドの変化を読みロボットとのコミュニケーションを取ることで取得した対取ることができるマインド推定方式が求められる．

話履歴の単語と組み合わせることによって引き出していく．

2. 関連研究3. 提案方式
3.1 コンセプト

言語処理を用いたマインド推定に関する研究は様々行わ

本コミュニケーションロボットは，認知症の生活行動リれており，現在では Twitter などを使用したマインド推定のハビリテーションを目的としている．認知症のリハビリテーションとして使われている電子版メモリーノートの記録†1 大阪工業大学 情報科学部
Osaka Institute of Technology Faculty of Information Science and Technology© 2014 Information Processing Society of Japanとロボットとの会話から使用者のマインドをメモリーノー

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トに書き込んでいくことで，メモリーノートを用いる慰謝時間を変化さ感情や意志を表出,d)応答音声の韻律情報をやリハビリ担当者にその時のマインドを伝えることができ変化させ感情を表出など，を想定する．

る．しかしながら，十分に表現できないことも想定してお3.3 マインド推定方式

く必要がある．そこで，本研究では，リハビリテーション

図 3 にマインド推定システムの構成図を示す．の振り返り時に，メモリーノートによる，個人の行動記録からだけでなく，コミュニケーションロボットとのインタラクションの中で，その時の表情と会話の履歴を合わせ，会話より正確なマインドを引き出せる方式を提案する．図 1 に，振り返りにおけるマインド推定のフローを示す．このフロ

音声認識ーの中で，コミュニケーションロボットが振り返り内容に対話履歴

対して，共感や理解を示すコミュニケーション行動が，マインドを引き出す重要な因子であると仮定する．

評価表現抽出

感情履歴

マインド推定メモリーノート

図３.マインド推定の構成図
ロボットとの会話で得た音声を音声認識部で処理し，対話履歴に記録する．その後対話履歴，感情履歴，メモリーノートの行動履歴から評価表現を抽出し，マインド推定部にてマインドの判定を行う．対話履歴，感情履歴からマインドの推定は，ベイジアンネットワークを用いて行う．

4. 評価
図 1. 振り返りにおけるコミュニケーションロボットとのインタラクションによるマインド推定・課題抽出
3.2 共感・理解を示すコミュニケーション行動

図 2 に示したコミュニケーションロボットを介して，認
知リハビリテーションの振り返り時に，共感・理解を示すコミュニケーション行動がある場合とない場合とを比較し本研究では，コミュニケーションロボットの身体機能とて，どちらのほうがマインドを引き出せるかを検証する．

しては，できるだけ簡単なものに限定し，どのようなコミまた，マインドを引き出すコミュニケーションロボットのュニケーション行動が，共感・理解に対して影響を及ぼす要因についても考察を行う．現在，検証中である．のかを検証する．図 2 に，今回検証するコミュニケーショ

5. まとめンロボットの外観と機能を示す．
共感・理解を示すコミュニケーション行動として，a)近づく, b)LED の色を変化させ感情表出を行う,c)LED の点滅

認知リハビリテーションの振り返りにおいて，行動履歴データとコミュニケーションロボットとの対話履歴を合わせてマインド推定を行うことによって，より確実なマインドを推定する方式を提案した．現在，実装・検証中であり，検証結果は発表時に報告したい．本研究の一部は，文部科学省研究費補助金（基盤 C 21500192）の支援を受けた．

参考文献
1) Yahoo! JAPAN 広報
http://blogs.yahoo.co.jp/yj_pr_blog/24820017.html
2) NEC Empowered by innovation
http://www.nec.co.jp/press/ja/0904/0602.html
3) 山田誠二,山口智浩: 人間と擬人化エージェントによるマインドマッピングの相互適応, 知識と情報(日本知識情報ファジィ学会誌), Vol.17, No.3, pp.289-297 (2005)

図 2. コミュニケーションロボットの外観・機能© 2014 Information Processing Society of Japan231