ディストラクション評価に基づく車内音声対話コンテンツの比較
The Evaluation of Driver Distraction Associated with In-Vehicle Spoken Dialog Contents
西本 卓也 †Takuya Nishimoto1.

荒木 雅弘 ‡
Masahiro Araki

はじめに

車載情報機器の多様化に伴って，運転時に運転以外の機器操作をドライバーが行う機会が増加し，それが原因となって安全な運転が妨げられる，いわゆるドライバー
ディストラクション問題が顕在化している．この点で音声対話による機器操作は，ドライバーの手と目を拘束しないことから，ドライバーディストラクションのない入出力手段として期待される．しかし，音声の利用は思考を拘束する可能性があり，利用法によっては安全な操作手段であるとは言えない．
車内での安全な入出力手段として音声を位置付けるた
めには，車内における安全な音声機器利用のガイドラインが必要である．つまり，どのような条件を満たせば音声の利用は運転に影響を与えないのか，といった指針が求められる．
ある対象にどれだけ注意をしていたかを測定するためには二重課題法が用いられる．人が一つの課題を行っている間に別の課題が加わると，心理的な折り合いをつける必要が生じる．人は心的作業負荷を複数の課題に配分することができても，費やすエネルギーを一定以上に増やすことができない，とされる．心的エネルギーの限界を超えた場合は，課題に対する応答が遅れたり誤りが増加したりする．
本稿では，車運転時を想定した音声利用の影響について，二重課題法を用いた比較評価を試みる（図 1）．第 2
章では，早稲田大学において行われた音声対話コンテンツの性質に注目した実験 [1] について，第 3 章では，京都工芸繊維大学・東京大学において行われた対話状態の遷移に注目した実験 [2] [3] について，それぞれ報告する．

2.

小林 哲則 §
Tetsunori Kobayashi

音声対話コンテンツの性質の比較

運転中に利用される音声対話コンテンツは，聴取内容の興味および重要度の違いによって分類できる．本章の実験では，このようなコンテンツの性質が運転に与える影響を比較する．
本実験では，運転を想定した課題と実環境との類似性を尊重して，ドライビングシミュレータを使用する．
本格的なシミュレータを利用した場合には，被験者のシミュレータ酔いが生じることや，実験条件の変更が難しいといった問題があるため，簡易シミュレータを実装した（図 2）．運転要素としてハンドル，アクセル，ブレーキなどの操作を含む．
課題は，白線を追従しながら定められたコースを走行する定常課題である．実走行位置と白線の誤差をフレーム毎に計測し，誤差の平均によって評価を行なう．
† 東京大学, University of Tokyo‡ 京都工芸繊維大学, Kyoto Institute of Technology§ 早稲田大学, Waseda University

図 1: 音声対話コンテンツの心的作業負荷測定．

図 2: ドライビングシミュレータの提示画像．

音声利用課題には次のものを採用する．

1. 聴取者の興味が高く，重要度が高い（メール）
2. 聴取者の興味が高いが，重要度が低い（音楽）3. 聴取者の興味が比較的低い （ニュース）
男性 6 名の被験者による実験の結果，運転者が興味を持って聞く必要があるコンテンツに関する対話（課題 1,2）において，運転負荷が無負荷の場合を上回り（図 3），これらが運転に悪影響を与えることが示唆された．

3.

対話状態遷移に関する比較

本章の実験では，ユーザが音声対話コンテンツを使用している間の心的作業負荷の変化を，対話状態の遷移に対応付けて評価する．音声対話の影響の測定しやすさ，結果の再現性の高さ，実験の簡便さ，などを重視して，早押しゲームを用いた実験を行なう．

図 3: 対話コンテンツごとの運転負荷．

して，Nuance Voice Web Server (VWS) の日本語版¶ を使用する．被験者はノート型コンピュータに接続されたヘッドセットを装着し，インターネット電話クライアン
ト Pingtel Instant Xpressa  によって VWS に接続して対話を行う．
音声対話コンテンツは VoiceXML 1.0 ∗∗ によって記述し，静的な状態遷移と変数管理のみによって対話を制御する．システムからの応答には全て合成音声を使用する．音声認識および音声合成は VWS が標準で備えるものを用いる．バージイン（システム発話中の割り込み）は全ての状態において可能とし，ボタン（数字）入力を併用せず音声入力のみを用いる．音声認識には主に孤立単語を用い，24 種類の音声認識文法（語彙サイズの平均8.3 個，最大 30 個）を対話状態に応じて切り替える．

3.3 対話の流れ
被験者には「現在地から 10 分以内で到着できるレストランを検索し，その中から一番予算の安い中華料理店を予約する」という課題を提示する．この課題を達成する
ための対話に含まれる状態 (S1〜S6) は次のようになる．
S1: メインメニュー いくつかのサービス項目の中から「周辺情報検索」を選ぶ．
S2: 周辺情報検索 ジャンルおよび所要時間から周辺情報の検索対象を絞り込む．ここではジャンルとして「レストラン情報」を，所要時間として「10 分」を
図 4: 早押しゲームの画面構成．
選ぶ．ジャンルと所要時間の入力は任意の順序で可能である（この箇所のみ「レストランで 10 分」のように，1 発話で同時に 2 つのスロットに値を埋め3.1 実験の概要ることを許可している）．
S3: レストラン絞込み 「レストラン情報」の中から，「中早押しゲームの画面構成を図 4 に示す．画面左には 2華料理」を選択する．
つの空欄および 2 つの矢印が並んでおり，ゲームが始まると 2 つの空欄の一方に左右いずれかの矢印（←，→） S4: 予算絞込み 一 人 あ た り の 予 算 を「1500 円 以 上 」「1500 円以下」から選択する．
がランダムに現れる．左の空欄に左向きの矢印が表示さ
S5: 候補選択と詳細情報 条件を満たすレストランの件れた場合と，右の空欄に右向きの矢印が表示された場合数と，レストラン名が提示される．ユーザがレストには，○に対応する上矢印（↑）キーを押すこととする．
ラン名を発話すると，選択されたレストランの予算それ以外の場合には，×に対応する下矢印（↓）キーをを含む詳細情報が提示され，最後に「このレストラ押すこととする．キーを押すと，正解不正解に関わらずンを予約しますか」という質問が行われる．ユーザ
1 秒後に次の矢印が現れる．ゲーム実行中は出題や応答「はい」が「いいえ」と答えると，S5 の最初に戻る．の内容および 1 ミリ秒単位でのユーザの応答時間を記録と答えると S6 に進む．
している．
S6: 予約とサービス終了 決定したレストランの予約を実験手順としては，まず，被験者が十分慣れるまで早行い，サービスを終了する．
押しゲームを練習させる．続いて，被験者に第二課題として早押しゲームをさせながら，同時に第一課題であ
3.4 実験方法
る音声課題を行わせる．被験者には事前に，二つの課題
被験者は 20〜25 歳の男性 4 名および女性 1 名の計 5 名を同時に行う場合には音声課題を優先すること，早押しである．全員，音声対話システムの使用経験はあるが，本ゲームについては正確さを優先しつつ，できるだけ速くコンテンツの使用経験はない．各被験者に，早押しゲー応答すること，を指示しておく．
ムを十分慣れさせておき，対話システムを用いて 1 回だ
被験者実験の後，同時に行われた音声課題の内容と対け課題を実行させる．被験者にはあらかじめ，音声課題応付けて各試行の結果を集計する．ある音声課題におけを最優先すること，早押しゲームについては正確さを重る早押しゲームの応答速度が，他の課題と比較して有意視しつつ，できるだけ早く応答することを教示する．に遅れていれば，その音声課題は有意に心的作業負荷が被験者実験の後，早押しゲームのログと対話の書き起大きいとみなすことができる．
こしの対応付けを行う．S1〜S6 の状態は，VoiceXML で
3.2 音声対話コンテンツの概要¶ オムロン（株）社製．
自動車運転中にレストランを検索することを想定した
 http://www.pingtel.com/∗∗ http://www.w3.org/Voice/コンテンツを作成する．音声対話システムの実行環境と図 5: 対話状態と応答時間 (msec) の関係（全被験者）．

記述された対話パターンと対応しており，各状態ごとの第二課題応答時間を集計する．

3.5

結果

被験者 5 名全員が与えられたタスクを達成した．平均
タスク達成時間は 343 秒，ユーザ発話数は 16〜22 回，ユーザ発話がリジェクトされた回数は平均 1.2 回，最大5 回である．個々の応答時間はばらつきの大きい値であるため，実測値 R に対して前後 5 点の移動平均値 R を取る．
対話状態ごとの応答時間の分布を全被験者について集計した結果を図 5 の箱ヒゲ図（中央値および 25%〜75%の領域を箱で示し，10%および 90%の位置に鬚を表示し，外れ値のみをプロットしたもの）に示す．特に外れ値に注目すると，S2 および S5 において応答時間が遅れる場合が目立つ．
各被験者・各対話状態ごとの応答時間の平均を図 6 に示す．各対話状態の応答時間に関する分散分析を行なった結果，被験者 C1, C2 は状態 S2 の応答時間の平均が，被験者 C4, C5 は状態 S5 の応答時間の平均が，他の状態より有意に大きいことが確認できた．

3.6

図 6: 被験者 C1〜C5 と対話状態 S1〜S6 における R
(msec) の平均．エラーバーは 95%信頼区間．

考察

図 5 の結果より，対話状態 S2 および S5 において応答遅れが生じやすいことが確認された．これは，関連研
究 [4] と同じ応答遅れに注目した分析が，提案手法では対話状態ないしは対話パターンの比較においても可能であることを示している．
対話状態 S2 では，「ジャンル」および「所要時間」の2 つのスロットに同時に値を埋めることができるが，他の状況と比べて「何を言うべきか迷う」という状況が起こりやすかった．また S5 においては，固有名詞を聞き取って予算と共に記憶し，比較を行なう必要があった．
このような性質を持つ作業が心的作業負荷を大きくしていたことが示唆された．
また，音声対話システムにおける実験結果には個人差があることが確認された．実際の音声対話システムにおいては，個人の知識や経験に依存して心的な行為のもたらす負荷が異なると考えられる．

4.

まとめと課題二重課題法を用いて音声利用の影響を評価する試みについて述べた．第 2 章の実験で得られる負荷尺度は，実際の運転に近い評価であることが期待される．一方，第 3章の実験で得られる負荷尺度は，コンテンツ中の特定の箇所の負荷の大小を比較し，構築された対話アプリケーションの評価改良に利用できる．
今後は，実車を用いた関連研究（[4][5] など）も踏まえて，さまざまな評価手法の結果の相互関係を明らかにし，車内音声利用のガイドラインを作っていきたい．
謝辞
本研究の遂行にあたっては，（財）自動車走行電子技術協会のネットワーク型音声利用システム研究委員会における活動から多くの示唆を得た．また，実験協力者の高山元希氏，櫻井晴章氏（京都工芸繊維大学），宗近純一氏（早稲田大学）に感謝する．

参考文献[1] 宗近純一, 小林哲則: “車運転時における音声利用の心的作業負荷,” FIT2003（講演予定）.
[2] 西本卓也, 高山元希, 荒木雅弘: “ 音声インタフェースにおける認知的負荷測定法とその評価, ” 情処研報, 2002-SLP45-5, pp.29-34, 2003.
[3] 西本卓也, 高山元希, 荒木雅弘: “ 音声インタフェースにおける認知的負荷測定法の検討, ” 2003 年春季日本音響学会
講演論文集, 2-4-13, pp.83-84 2003.
[4] 小島真一, 本郷武朗, 星野博之, 内山祐司: “ 音声対話の運転への影響評価法の開発, ” 自動車技術会学術講演会前刷
集, No. 91-99, pp. 17-20, 1999.
[5] 清水司, 小島真一, 脇田敏裕, 本郷武朗: “ 運転中における音声対話システムの評価, ” 情処研報, 2000-SLP-32-17,
pp.87-92, 2000.