HAI シンポジウム 2024
Human-Agent Interaction Symposium 2024

P-68

複数の家電エージェントと親密関係を築く
対話システムの開発
Develop a dialogue system that establishes a close relationship with multiple Home
Appliance Agents.
束野海紀 1

宮本友樹 2 片上大輔 1

Minori Tsukano1, Tomoki Miyamoto2, Daisuke Katagami1
1

東京工芸大学工学部
Faculty of Engineering, Tokyo Polytechnic University
2
電気通信大学大学院情報理工学研究科
2
Graduate School of Information Science and Technology, University of Electro-Communications
1

Abstract: In this study, we aim to realize a smart home that satisfies both liveliness and intimacy byallowing users to engage in non-task-oriented dialogues with multiple home appliance agents in a smart
home. For this purpose, we proposed a dialogue system that performs text dialogues with multiple home
appliance agents that generate utterances considering the intimacy process, and actually implemented a
GUI part, an utterance generation part, and a log management part. Experiments were then conducted toinvestigate the effects of increasing the number of agents on the dialogue and the agents' impressions.

１．はじめに択を行っている．対して，生成ベースで発話の生成を行っている対話システムとして，

近年，スマートホームにおいて対話システムがChatGPT[6]が挙げられる．OpenAI[7]が 2022 年

普 及 し て き て い る ． Amazon Echo[1] や Google

11 月 に公 開 し た AI チャ ッ トボ ット で ある

Nest[2]をはじめとしたスマートスピーカは，生活

ChatGPT は，幅広い分野の質問に詳細な回答を環境のスマート化には欠かせない存在となってい生成できることから注目を集めた．ChatGPT は，る．スマートスピーカは，対話による天気やニュー

OpenAI が提供する大規模言語モデルである

ス等の情報提供や，スマート家電の音声操作，単な

GPT-3.5[8]及び GPT-4[9]を用いて，発話生成を行るスピーカとして音楽の再生等，様々なタスクをっている．また，OpenAI が提供する API を用い実行することができる．スマートスピーカの対話ることで，GPT-3.5 や GPT-4 を用いて対話シス

能 力 を 実 現 し て い る の は ， Amazon Alexa[3] やテムの開発を行うことができる．現在普及してGoogle アシスタント[4]等の AI アシスタントであいる AI アシスタントの多くは，タスク指向型対る．また，スマートスピーカ以外にも，スマートフ

話システムであるのに対し，
GPT-3.5 や GPT-4 をォンにおいては Amazon Alexa，Google アシスタン

用いた対話システムは，非タスク指向型対話シ

トに加えて，Siri[5]等の AI アシスタントが利用さ

ステムの特徴を持っている．

れている．

GPT-4 モデルを用いた対話システムの研究がスマートホームで主に用いられている AI ア

存在する．中野ら[10]は，GPT-4 を用いて発話内

シスタントは，基本的にルールベースで発話選

容と感情・動作ラベルを生成し，その内容に基

づいて音声・表情・姿勢の制御を行う，マルチモ

数の家電エージェントと親密関係を築くことで，ーダル対話システムを提案している．松浦ら[11]

賑やかさと親密性を満たすスマートホームを実は，GPT-4 を用いて発話生成，感情分析，対話行

現できる可能性がある．

為分析を行い，特定のシチュエーションに応じ

本研究では，ユーザがスマートホーム内で複た応答を行う対話システムを提案している．い数の家電エージェントと非タスク指向型対話をずれの研究も，プロンプトエンジニアリングに行うことで，賑やかさと親密性を満たすスマー

よって目的に応じたプロンプトを設計すること

トホームの実現を目指す．そのために，親密化

で，大規模言語モデルによる生成を行っている．

過程を考慮した発話生成を行う複数の家電エー

しかし，対話の適切さの評価を主に行っており，

ジェントとテキスト対話を行う対話システムを

対話の賑やかさや楽しさといった印象の評価は提案する．

行っていない．
スマートホームにおいて，非タスク指向型対２．関連研究と関連技術

話システムを用いることで，家電との関係性を２．１構築する研究が存在する．杁山ら[12]は，家電の家電のエージェント化システム

エージェント化を行い，家電と非タスク指向型

スマートホームにおける対話システムの問題点対話を行うことで，家電との関係を構築する手の一つとして，家電を対話の対象として認知して法を提案している．しかし，非タスク指向対話

いないことにより，家電に話しかけることに不自の実装や，対話の印象評価は行っていない．

然さを覚えるという点が挙げられる．そのため，家

HAI 分野において，エージェントとの親密な電という物体をエージェント化し，対話の対象と関係を築く対話システムの研究が存在する．鈴して認知させる必要がある．家電をエージェント

木ら[13]は，社会心理学における親密化過程を用化することで，家電を対話の対象として認知させいた対話を複数のデバイスで行うマルチデバイることを試みている研究が存在する．大澤ら[14]は，

ス化対話システムを提案し，自己開示のみの場

物体にロボットの目と腕を取り付けることで，物合に比べて役割行動を行った場合の方が親密な体の擬人化を試みている．しかし，数多く用いられ関係を形成できることを示唆している．また，ている家電のすべてにこの仕組みを取り入れるこ

役割行動を行うためのマルチデバイス化の必要とは，現実的には困難である．杁山ら[12]は，対話性が低いことを示しており，テキストチャットのプラットフォームとして既存のメッセージアプ

のみでの役割行動の有無による比較実験の必要

リケーションを用いて，人同士のコミュニケーシ

性を示唆している．鈴木ら[13]の研究では，複数ョンに類似した方法で家電エージェントと対話をのデバイスを用いた単一のエージェントとの対行うことで，家電との関係を構築し，家電を対話の話と，単一のデバイスを用いた単一のエージェ

対象として認知させることを試みている．しかし，ントとの対話における役割行動の効果の調査をテキストでの家電操作のみの実装にとどまってお行っている．しかし，単一のデバイスを用いたり，非タスク指向対話の実装は行っていない．

複数のエージェントとの対話における役割行動

２．２の効果の調査は行っていない．

２．２．１

親密化過程
親密化過程とは

スマートホームにおいて，エージェントとの下斗米[15]によると，社会心理学において，対人対話を行うことによってスマートホーム環境の関係の形成から維持，進展あるいは崩壊に至るま

印象を向上させることを試みている研究は少なでの過程を，親密化過程と呼ぶ．山中[16]によると，

い．非タスク指向型対話システムを用いて，複親密化過程には大別して二つの考え方が存在して
2

自律性，娯楽性，類似性，力動性の 6 つの因子からなることを報告しており，期待される役割行動の種類は，親密段階によって変化することを示し
ている．

２．２．３

親密化過程を用いた対話システム

Lee ら[18]は，エージェントから自己開示を行うことで，ユーザが深い自己開示を行い，親密さや楽しさが向上することを示している．しかし，自己開示のみに着目しており，親密化過程の三位相説に
図1

親密化過程の三位相説の流れは着目していない．
鈴木ら[13]は，親密化過程の三位相説に着目し，いる．

人とエージェントが親密化過程の三位相を経るこ

一つは，対人関係の親密化過程を段階的なプロとで長期的な親密関係を築く対話システムを提案

セスとする考え方で，これを段階理論と呼ぶ．下斗している．しかし，発話生成部は人間がシステムを

米[15]は，段階理論において自己開示，類似・異質操作することによる疑似的な再現にとどまってお性認知，役割行動という 3 つの事象が共通的に重り，発話生成の実装は行っていない．

要視されていると示した．また，親密化過程はどの２．３段階においても三位相によって記述することがで

２．３．１

大規模言語モデル
大規模言語モデルとは

大規模言語モデル（LLM: Large Language Models）

きると述べ，親密化過程の三位相説を提唱している．

は，大規模なデータセットを学習した言語モデル

もう一つは，ある対人関係の親密化可能性はそのことである．代表的なものとして，OpenAI が開の形成期において決定されるとする考え方で，こ発した GPT-3.5 や GPT-4 がある．

れを初期分化と呼ぶ．山中[17]は，2 カ月半後の親２．３．２

密さは出会ってから 2 週間で決定されることを示

Chain-of-Thought Prompting

大規模言語モデルは，プロンプトと呼ばれる文

している．

章の入力から，出力となる文章の生成を行う．生成

２．２．２ 親密化過程の三位相説

AI から望ましい出力を得るために，生成 AI に入

下斗米[15]によると，親密化過程の三位相説とは，力するプロンプトを設計，最適化するスキルは，プ

親密化過程は自己開示，類似・異質性認知，役割行

ロンプトエンジニアリングと呼ばれる．プロンプ

動という 3 つの事象によって説明できるとするもトエンジニアリングにおいて， Chain-of-Thoughtのである．親密化過程の三位相説の流れを図 1 に

Prompting（思考の連鎖プロンプティング）と呼ば示す．まず，現在の親密化段階に応じた自己開示をれる技術が存在する．Wei ら[19]は，人が複雑な推行い，自己開示によって得られた情報から類似・異論問題を解くとき，問題を中間段階に分解し，それ質性認知と，それに基づいた役割行動の期待が図ぞれを解いてから最終的な答えを導くという一連

られ，実際に役割行動がの流れに着目した．この一連の流れに沿った生成遂行される．この時，相手が期待した役割行動が遂を行うプロンプトを言語モデルに与える手法を，行できれば，満足感が高まり，親密関係の継続につChain-of-Thought Prompting と呼ぶ．Wei ら[19]は，ながる．逆に，期待に見合った遂行ができなければ，

Chain-of-Thought Prompting を用いたプロンプトが，不満感が高まり，関係が崩れる可能性もある．また，計算，常識，連想を問われる問題において，標準的下斗米[15]は，役割行動の期待が，支援性，近接性，なプロンプトよりも優れていることを示している．
3

２．３．３

大規模言語モデルを用いた対話シ

プリの事前準備が必要ないため，クラウドソーシ

ステム

ングを用いたオンライン実験を円滑に行うことができる．また，3.3 節で説明する GUI での家電操作

中野ら[10]は，GPT-4 を用いて発話内容と感情・動作ラベルを生成し，その内容に基づいて音声・表を実装しやすくなる．

情・姿勢の制御を行う，マルチモーダル対話システ

３．２

複数エージェントとの親密化過程

ムを提案している．松浦ら[11]は，GPT-4 を用いて本研究では，親密化過程の三位相説を考慮し，自発話生成，感情分析，対話行為分析を行い，特定の己開示と役割行動をテキストチャット上で行うエシチュエーションに応じた応答を行う対話システージェントを設計する．発話生成には OpenAI が提ムを提案している．いずれの研究も，プロンプトエ

供する GPT-3.5 モデルを用い，自己開示と役割行

ンジニアリングによって目的に応じたプロンプト

動の両方を行うようにプロンプトを設計する．プを設計することで，大規模言語モデルによる生成

ロンプトに記述する，自己開示と役割行動の両方を行っている．しかし，Chain-of-Thought Promptingを行う対話手順の例を以下に示す．
手順 1. ユーザの趣味や特技を聞き出し，その深には着目していない．

堀質問を行う．
（ユーザの自己開示）
手順 2. エージェントの趣味や特技を伝える．

３．提案システム（エージェントの自己開示）
手順 3. エージェントの趣味や特技を実際に披

本研究では，賑やかさと親密性を満たすスマー
トホームを実現するために，親密化過程を考慮し露する．
（エージェントの役割行動）

３．３

た発話生成を行う複数の家電エージェントとテキ

スマートホーム環境との接続

スト対話を行う対話システムを提案する．

本研究では，エージェントが親密化過程の三位

３．１ 生成 AI とのテキスト対話相説を考慮し，ユーザの期待に応じた役割行動を

本研究では，家電エージェントとのテキストチ

行う．エージェントは基本的には，悩み相談やしりャットで対話を行う．人同士と似通った方法で会とり等，テキスト上で行うことができる役割行動

話を行うことで，エージェントを対話の対象としを行う．それに加えて，スマートホーム内の家電とて認知しやすくなる．

エージェントを結びつけることで，家電の動作に

大規模言語モデルを用いてユーザの発話に応じよる役割行動を行うことができ，役割行動の種類

た発話生成を行うと，ユーザの発話に共感的な応のひとつである近接性を満たすことができる．具

答を返すことができるようになりエージェントへ

体的には，テキストチャットの GUI に家電操作実の印象が向上する可能性がある．さらに，会話の破行ボタンを配置し，家電エージェントに対応する

綻が起こりにくくなり，エージェントへの印象がボタンを操作することで家電を動作させることが低下する要因を減らすことができる可能性がある．

できる．家電の動作には，SwitchBot[20]をはじめと大規模言語モデルを用いた発話生成には時間がかす る ス マ ー ト 家 電 と ， SwitchBot ア プ リ 及 び

かるという欠点があり，音声対話を行う場合はユ

SwitchBot API を用いる．

ーザの発話後に瞬時に発話することが困難である．

しかし，本研究では実験をクラウドソーシング

テキスト対話を行う場合，人同士でもメッセージ

で行っているため，家電操作の役割行動を行わなの入力に時間がかかることは自然であるため，エい．それに伴い，実験システムにおいてスマートホージェントの評価は音声対話に比べて高くなる可ーム環境との接続の実装は行っていない．

能性がある．本研究では，実行ファイルで GUI を呼び出すシステムを用いた．既存のメッセージア
4

図2

実験システムのシステム概要図

４．２

GUI 部

GUI の画面を図 3 に示す．GUI 部では，ユーザ入力の受け取りと，チャットログの更新と表示を行う．
実装には，Python 標準ライブラリの Tkinter を用いた．ユーザが入力した文章は一度ログ管理部に渡され，生成ログに記録が完了してからチャットログに表示される．

４．３
図3

発話生成部

発話生成部では，発話者決定，プロンプト組み立て，発話生成の順に処理を行う．
発話者決定処理は，会話に参加しているエージェ
ントの中から，次に発話するエージェントを決定する．ログに直前の発話が存在するかを確認する．直前の発話があれば，その発話者に応じて会話に参加しているエージェントそれぞれの発話優先度を決定する．発話優先度を決める条件の例を以下に示す．
条件 1．直前の発話者が自分の時，優先度を大きく下げる．
条件 2．2 つ前の発話者が自分の時，優先度を少し上げる．
条件 3．直前の発話に自分の名前が含まれる時，優先度を上げる．
プロンプト組み立て処理は，次に発話するエージ

テキストチャット GUI の画面

４．実験システム
４．１ システム概要
実験システムのシステム概要図を図 2 に示す．システムは GUI 部，ログ管理部，発話生成部で構成される．GUI 部と発話生成部は並行処理を行い，それぞれがログ管理部からログを読み込む．GUI 部ではログの表示を更新しつつ，ユーザ入力を受け取る．
発話生成部ではログの情報からプロンプトを組み立て，発話生成を行う．
5

図 4 プロンプト組み立て時に思考連鎖ログを読み込む流れェントのキャラクター設定と，ログの一部を読み込
み，決まったフォーマットに沿ってプロンプトを組み立てる．
発話生成処理は，OpenAI API の GPT-3.5 turbo モデ
ルを用いて，プロンプトを入力としてリクエストを送信し，レスポンスを受け取って生成文を取得する．
Chain-of-Thought Prompting を用いて，エージェント
が自分自身の理解，思考，発話，行動の 4 つの中間段階を生成することで，対話の流れやキャラクター
設定を含むプロンプトに沿った発話生成を行うことができる可能性がある．
本研究では，理解，思考，発話，行動の 4 つの要素からなる情報群を，思考連鎖情報と呼ぶ．また，思考連鎖情報を時系列順に記録したものを，思考連鎖ログと呼ぶ．プロンプト組み立て時に思考連鎖ログを読み込む流れを，図 4 に示す．プロンプト組み立て時に思考連鎖ログを読み込むとき，自分自身の思考連鎖情報は，そのまま思考連鎖情報として利用する．他者の思考連鎖情報は，発話・行動の 2 要素のみを抜き出し，観測情報として利用する．

図5
れエージェントの発話タイミング制御の流要なエージェントの理解，思考，発話，行動のそれぞれを含む思考連鎖ログを，辞書型データとしてメ
モリ上に保持する．また，思考連鎖ログを json ファ
イルに出力し，ローカルでのデータ保存を行う．発
話生成部で生成されたエージェント発話，GUI 部で入力されたユーザ発話は，一度ログ管理部に渡され，エージェントの発話タイミング制御，及び思考連鎖
ログへの記録を行う．エージェントの発話タイミン
グ制御の流れを図 5 に示す．ユーザ発話を受け取った時，思考連鎖ログへの記録を行ってから，GUI 部にユーザ発話を渡す．エージェント発話を受け取った時，もし発話生成部が思考連鎖ログを読み取ってから，ログ管理部がエージェント発話を受け取るまでの間に，ログ管理部がユーザ発話を受け取っており，思考連鎖ログが更新されていた場合，ログ管理部が受け取ったエージェント発話のログへの記録及び出力をキャンセルする．

４．４ ログ管理部
ログ管理部では，Chain-of-Thought Prompting に必6

５．印象評価実験
５．１ 実験概要
本実験の目的は，テキストチャットにおけるエー
ジェントの数が，対話の印象にどのような影響があるかを分析することである．実験条件は，エージェ
ントの数による影響を比較するために，2 条件を用意する．ひとつは提案条件として，家電の名前を持ったエージェント 3 体と対話を行う，エージェント
3 体条件である．もうひとつは統制条件として，一般的な AI アシスタントを想定したエージェント 1 体と対話を行う，エージェント 1 体条件である．
エージェントの数を増やすことで，賑やかな印象を与えることができると仮定し，以下の仮説を立てる．
仮説 1: 3 体条件は 1 体条件と比較して，対話は賑やかだったと感じる．
仮説 2: 3 体条件は 1 体条件と比較して，賑やかな空間が好きである実験参加者の対話満足度が高い．
仮説 3: 3 体条件は 1 体条件と比較して，親密さの評価が変わらない．
仮説検証のため，事前アンケートにて実験参加者の好みの評価を主観的に行う．また，事後アンケー
トにて対話の印象評価を主観的に行う．仮説検証に用いた事前アンケート項目は「賑やかな空間が好きだ」の 1 項目のみである．仮説検証に用いた事後ア
ンケート項目は以下の 8 項目である．
仮説 1 に関する事後アンケート
Q1: 対話は賑やかだった
仮説 2 に関する事後アンケート
Q2: 対話は楽しかった
Q3: エージェントとまた話したい
Q4: エージェントとの会話に満足している
Q5: エージェントといて心地よかった
仮説 3 に関する事後アンケート
Q6: エージェントと親しくなった
Q7: エージェントが魅力的に見えた
Q8: エージェントに興味を持った
事前アンケート「賑やかな空間が好きだ」，及び事
後アンケートの Q1～Q8 には，1（全くそう思わない）～7（非常にそう思う）の 7 段階のリッカート尺度を使用した．
本実験はクラウドソーシングサービスのCrowdWorks で行った．クラウドソーシングを行うことができる 18 歳以上を対象に，実験参加者 60 名を募集した．なお，本実験は東京工芸大学研究倫理審

図6

実験の流れ

査委員会の承認（承認番号: 倫 2023-19）を得て実施
された．

５．２

実験手順

実験の流れを図 6 に示す．実験は 3 日間にわたって行う．まず，1 日目に事前アンケートを行い，実験システムを用いて，3 体または 1 体のエージェントと対話を行う．対話終了後に事後アンケートを行い，1 日目は終了である．2 日目は 1 日目と同様に，実験システムを用いて，3 体または 1 体のエージェントと対話を行う．3 日目も同様に実験システムを用いて，3 体または 1 体のエージェントと対話を行う．2
日目と 3 日目の対話は，1 日目と同一のシステムを用いて行う．エージェントは，前日までの対話ログの一部を参照して，発話生成を行う．

５．３

実験結果

実験参加者 60 名のうち，対話に不備のあった者を除いた 45 名を対象に分析を行った．事前アンケート
及 び 事 後 ア ン ケ ー ト の 各 項 目 に 対 し て ， MannWhitney の U 検定を行い，3 体条件と 1 体条件の間で比較を行った．また，仮説 1 の検証項目である事
後アンケート「Q1: 対話は賑やかだった」と，仮説3 の検証項目である事後アンケート「Q6: エージェ
ントと親しくなった」「Q7: エージェントが魅力的に見えた」「Q8: エージェントに興味を持った」に対して，3 体条件と 1 体条件のそれぞれに Wilcoxon の符
号順位検定を行い，1 日目，2 日目，3 日目の間で比較を行った．

7

図7

事前アンケートの結果

事前アンケートを条件ごとに比較した結果を図 7に示す．3 体条件と 1 体条件を比較すると，「賑やかな空間が好きだ」の項目において有意差は見られな
かった．
1 日目，2 日目，3 日目それぞれの事後アンケート
を条件ごとに比較した結果を，図 8，図 9，図 10 に示す．3 体条件と 1 体条件を比較すると，1 日目の「Q1: 対話は賑やかだった」にのみ有意差（**p<0.01）が見られ，3 体条件の方が評価は高かった．1 日目の
Q2~Q8，2 日目，3 日目には有意差は見られなかった．
仮説 1 の検証結果を図 11 に示す．3 体条件と 1 体条件を比較すると，事後アンケート「Q1: 対話は賑やかだった」において，1 日目にのみ有意差（**p<0.01）が見られ，3 体条件の方が評価は高かった．2 日目，
3 日目には有意差が見られなかった．また，3 体条件
において，1 日目と 2 日目の間，1 日目と 3 日目の間にそれぞれ有意差（*p<0.05）が見られ，いずれも 1
日目の方が評価は高かった．
仮説 2 の検証結果について，3 体条件の結果を図12，図 13，図 14 に，1 体条件の結果を図 15，図 16，
図 17 に示す．事後アンケート「Q2: 対話は楽しかった」「Q3: エージェントとまた話したい」「Q4: エー
ジェントとの会話に満足している」「Q5: エージェン
トといて心地よかった」の 4 項目について，事前ア
ンケート「賑やかな空間が好きだ」の項目における高群と低群との間の有意差の有無を調べた．3 体条
件における事後アンケート「Q2: 対話は楽しかった」の項目において，1 日目，2 日目，3 日目のすべてに有意差（*p<0.05）が見られ，いずれも高群の方が評価は高かった．また，3 体条件における事後アンケー
ト「Q5: エージェントといて心地よかった」の項目において，1 日目と 3 日目に有意差（*p<0.05），2 日
目に有意傾向（†p<0.10）が見られ，いずれも高群の8

図8

事後アンケート 1 日目の結果

図9

事後アンケート 2 日目の結果

図 10

事後アンケート 3 日目の結果

方が評価は高かった．1 体条件における事後アンケ―ト「Q2: 対話は楽しかった」「Q3: エージェントとまた話したい」「Q4: エージェントとの会話に満足している」「Q5: エージェントといて心地よかった」について，事前アンケート「賑やかな空間が好きだ」の項目における高群と低群との間には，1 日目，2 日
目，3 日目のいずれにも，有意差は見られなかった．
仮説 3 の検証結果について，条件間の比較結果を
図 18，図 19，図 20 に，経過日数ごとの比較結果を
図 21，図 22 に示す．3 体条件と 1 体条件を比較すると，事後アンケート「Q3: エージェントと親しくなった」「Q4: エージェントが魅力的に見えた」「Q5: エージェントに興味を持った」のすべての項目において，1 日目，2 日目，3 日目のいずれにも，有意差は見られなかった．経過日数ごとに比較すると，3 体条
件の事後アンケート「Q3: エージェントと親しくなった」「Q4: エージェントが魅力的に見えた」の 2 項
目には，1 日目と 2 日目の間，1 日目と 3 日目の間にそれぞれ有意差（*p<0.05）が見られ，いずれも 1 日
目の方が評価は低かった．
「Q5: エージェントに興味を持った」の項目には，有意差は見られなかった．
また，1 体条件の事後アンケート「Q4: エージェントが魅力的に見えた」において，1 日目と 3 日目の間にのみ有意差（*p<0.05）が見られ，1 日目の方が評
価は低かった．「Q3: エージェントと親しくなった」「Q5: エージェントに興味を持った」の項目には，有意差は見られなかった．

図 11 事後アンケート「Q1: 対話は賑やかだ
った」の項目についての条件間および経過日
数ごとの比較
いて，1 日目，2 日目，3 日目のすべてに有意差（*p<0.05）が見られ，いずれも高群の方が評価は高かった．また，3 体条件における事後アンケート「Q5:エージェントといて心地よかった」の項目において，
1 日目と 3 日目に有意差（*p<0.05），2 日目に有意傾向（†p<0.10）が見られ，いずれも高群の方が評価は高かった．1 体条件における事後アンケート「Q2: 対
話は楽しかった」「Q3: エージェントとまた話したい」「Q4: エージェントとの会話に満足している」「Q5:
エージェントといて心地よかった」について，事前アンケート「賑やかな空間が好きだ」の項目における高群と低群との間には，1 日目，2 日目，3 日目のいずれにも，有意差は見られなかった．この結果か
ら，エージェント 3 体との対話によって賑やかな印
象を与えることができ，賑やかな空間が好きな実験
参加者の対話の楽しさや心地よさの評価が向上する
ことが示唆された．3 体条件と 1 体条件を比較する

５．４ 考察3 体条件と 1 体条件を比較すると，事後アンケー
ト「Q1: 対話は賑やかだった」において，1 日目にのみ有意差（**p<0.01）が見られ，3 体条件の方が評価は高かった．2 日目，3 日目には有意差が見られなかった．また，3 体条件において，1 日目と 2 日目の間，1 日目と 3 日目の間にそれぞれ有意差（*p<0.05）が見られ，いずれも 1 日目の方が評価は高かった．
この結果から，エージェント 3 体との対話において，初対面の段階では賑やかな印象を受けたが，2 日目，
3 日目には，エージェント 3 体との対話の状況に慣れが生じ，賑やかな印象を受けにくくなった可能性がある．
事後アンケート「Q2: 対話は楽しかった」「Q3: エージェントとまた話したい」「Q4: エージェントとの会話に満足している」「Q5: エージェントといて心地よかった」の 4 項目について，事前アンケート「賑やかな空間が好きだ」の項目における高群と低群との間の有意差の有無を調べた．3 体条件における事
後アンケート「Q2: 対話は楽しかった」の項目におと，事後アンケート「Q3: エージェントと親しくなった」「Q4: エージェントが魅力的に見えた」「Q5: エージェントに興味を持った」のすべての項目において，1 日目，2 日目，3 日目のいずれにも，有意差は見られなかった．経過日数ごとに比較すると，3 体条件の事後アンケート「Q3: エー
ジェントと親しくなった」「Q4: エージェントが魅力的に見えた」の 2 項目には，1 日目と 2 日目の間，1 日目と 3 日目の間にそれぞれ有意差（*p<0.05）が見られ，いずれも 1 日目の方が評価は低かった．
「Q5: エージェントに興味を持った」の項目には，有意差は見られなかった．また，1 体
条件の事後アンケート「Q4: エージェントが魅力
9

図 12 3 体条件の 1 日目の事後アンケート
Q2~Q5 について，事前アンケート「賑やかな空間が好きだ」の項目における高群・低群の間の比較

図 15 1 体条件の 1 日目の事後アンケート
Q2~Q5 について，事前アンケート「賑やかな空間が好きだ」の項目における高群・低群の間の比較

図 13 3 体条件の 2 日目の事後アンケート
Q2~Q5 について，事前アンケート「賑やかな空間が好きだ」の項目における高群・低群の間の比較

図 16 1 体条件の 2 日目の事後アンケート
Q2~Q5 について，事前アンケート「賑やかな空間が好きだ」の項目における高群・低群の間の比較

図 14 3 体条件の 3 日目の事後アンケート
Q2~Q5 について，事前アンケート「賑やかな空間が好きだ」の項目における高群・低群の間の比較

図 17 1 体条件の 3 日目の事後アンケート
Q2~Q5 について，事前アンケート「賑やかな空間が好きだ」の項目における高群・低群の
間の比較

10

図 18 1 日目の事後アンケート Q3，Q4，Q5の各項目についての条件間の比較

図 21 3 体条件の事後アンケート Q3，Q4，
Q5 の各項目についての経過日数ごとの比較

図 19 2 日目の事後アンケート Q3，Q4，Q5の各項目についての条件間の比較

図 22 3 体条件の事後アンケート Q3，Q4，Q5 の各項目についての経過日数ごとの比較的に見えた」において，1 日目と 3 日目の間にのみ有意差（*p<0.05）が見られ，1 日目の方が評価は低かった．
「Q3: エージェントと親しくなった」「Q5: エージェントに興味を持った」の項目には，有意差は見られなかった．この結果から，エージ
ェント数が増えても，親密化の阻害は起こらない
ことが示唆された．また，3 体条件において，エ図 20 3 日目の事後アンケート Q3，Q4，Q5の各項目についての条件間の比較

11しい振る舞いで自然な議論を行うマルチモーダルージェントとの親密さが増すことにより，エージ
対話システム, 第 99 回言語・音声理解と対話処理
ェントへの親しみや魅力についての評価は向上
研究会, pp.102-107, (2023)
するが，エージェントのことを知っていくことにより，興味が増すことはなくなった可能性がある． [１１] 松浦 直樹, 中山 朝陽, 大沼 飛宇多, 佐藤 明智,
南 泰浩: GPT-4 を活用した感情・対話行為分析を組み込んだシチュエーショントラック対話システム,

６．おわりに第 99 回言語・音声理解と対話処理研究会, pp.96-

本研究では，ユーザがスマートホーム内で複数の家電エージェントと対話を行うことで，賑やかさと親密性を満たすスマートホームの実現を目指した．
そのために，親密化過程を考慮した発話生成を行う
複数の家電エージェントとテキスト対話を行う対話システムを提案し，GUI 部，発話生成部，ログ管理部を実際に実装した．その後，エージェント数が増えることによる，対話及びエージェントの印象への影響を調査する実験を行った．結果として，エージ
ェント数を増やすことで，対話の賑やかさが向上し，賑やかな空間が好きなユーザの楽しさや心地よさの評価が向上することが示唆された．また，エージェ
ント数が増えても，親密化の阻害は起こらないことが示唆された．

101, (2023)[１２] 杁山 祐貴, 石井 誠也, 佐藤 理史, 小川 浩平: 人
工家族 ～ スマートホームからスイートホームへ～, HAI シンポジウム 2022, P-14, (2022)[１３] 鈴木 章弘, 宮本 友樹, 片上 大輔: 継続的な関係を築くための親密化過程を用いたマルチデバイス
化対話システムの開発, HAI シンポジウム 2023, D2, (2023)[１４] 大澤 博隆, 向井 淳, 今井 倫太: 身体イメージを想起させる擬人化ディスプレイロボット, HAI シン
ポジウム 2006, 2OS-A-1, (2006)[１５] 下斗米 淳: 友人関係の親密化過程における満足・
不満足感及び葛藤の顕在化に関する研究―役割期
待と遂行とのズレからの検討―, 実験社会心理学
研究, Vol.40, No.1, pp.1–15, (2000)[１６] 山中 一英: 大学生の友人関係の親密化過程に関す

参考文献
[１]

る事例分析的研究, 社会心理学研究, Vol.13, No.2,“Echo & Alexa( エ コー & ア レク サ ) で で き るこ と

pp.93–102, (1998)|Amazon”,[１７] 山中 一英: 対人関係の親密化過程における関係性

https://www.amazon.co.jp/b?ie=UTF8&node=5364343の初期分化現象に関する検討, 実験社会心理学研

051, (2023.1.14)[２]究, Vol.34, No.2, pp.105–115, (1994)“Google Nest のスマートスピーカーと Google Nest
Audio の 仕 様 を 比 較[３][１８] Y.-C. Lee, N. Yamashita, Y. Huang and W. Fu: "I Hear

- Google ス ト ア ”,

You, I Feel You": Encouraging Deep Self-disclosure

https://store.google.com/jp/magazine/compare_speakers

through a Chatbot, Proceedings of the 2020 CHI?hl=ja, (2023.1.14)

conference on human factors in computing systems,“Alexaと で き る こ と|Amazon”,

pp.1–12, (2020)

https://www.amazon.co.jp/meet[４][５][１９] Jason Wei, Xuezhi Wang, Dale Schuurmans, Maarten

alexa/b?ie=UTF8&node=5485773051, (2023.1.14)

Bosma, Brian Ichter, Fei Xia, Ed Chi, Quoc Le, Denny“Google アシスタント - あなただけの Google”,

Zhou: Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in

https://assistant.google.com/intl/ja_jp/, (2023.1.14)

Large Language Models, arXiv:2201.11903v6 [#cs.CL]“Siri-Apple( 日 本 )”, https://www.apple.com/jp/siri/,

10 Jan 2023, (2023)(2023.1.14)[２０] “SwitchBot（スイッチボット）公式サイト| 手軽に[６]“ChatGPT”,https://openai.com/chatgpt, (2023.1.14)

ス マ ー ト ホ ー ム を 実 現 ”, https://www.switchbot.jp,[７]“OpenAI”, https://openai.com/, (2023.1.14)(2023.1.14)[８]“Models-

OpenAI

API”,

https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3-5-turbo,(2024.2.18)[９]“GPT-4”, https://openai.com/gpt-4, (2024.2.18)[１０] 中野 雄斗, 野末 慎之介, 穀田 一真, 有山 知希,
佐藤 魁, 曾根 周作, 亀井 遼平, 謝 素春, 成田 風香, 守屋 彰二, 赤間 怜奈, 松林 優一郎, 坂口 慶
祐: Hagi bot：LLM を用いた対話状態追跡と人間ら

12