情報処理学会 インタラクション 2023
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ユーザテストにおけるエージェント化プロトタイプとの対話を利用したユーザ体験調査手法の提案
吉松駿平†1高島健太郎†1西本一志†1

概要：デザイン思考をはじめとしたユーザ中心の設計手法において，ユーザテストの段階では，ユーザ体験の品質を高めて付加価値を向上させるために，プロトタイプをユーザが試用した際の利用体験を得ることが必要となる．そこ
で，ユーザの内観をその場で得るために用いられるのが Think aloud 法である．しかし，この手法には，認知的負荷の高さから十分な量の発話が得られない可能性がある．また，発話を支援するべく開発者が介入することで，却って率直な発話が阻害される恐れがある．本研究では，ユーザの率直な発話を促し，ユーザビリティ改善のヒントをより多く引き出すため，プロトタイプそのものに身体的特徴を付与しエージェント化する手法を提案し，人間の開発者が介入した場合との比較実験を行った．

1. はじめにーザに介入する場合，プロトタイプではなくエージェントに関心が集まってしまうことが考えられる．したがって，ユー

近年，アプリケーションやプロダクト等の開発現場では，ザが抱くエージェントへの関心をプロトタイプへの関心に結デザイン思考をはじめとしたユーザ中心の設計手法が多く用びつけるため，プロトタイプそのものに身体的特徴を付与しいられている．これらの手法では，ユーザの行動を観察するエージェント化する．質問や相槌は音声で行い，アプリが直ことで課題を定義しアイデアを創出する．その後，作成した接語りかけてくるように感じさせることで，通常の TA 法やプロトタイプでユーザテストを行い，フィードバックを得る

開発者の介入と比較してよりユーザに話しやすい印象を与え，ことで完成度を高めていく．この一連の流れにおけるユーザ多くの発話を促す．その結果として，より率直な反応をユー

テストの段階では，ユーザ体験の品質を高めて付加価値を向ザから引出すと同時に，ユーザビリティ改善のヒントとなる上させるために，プロトタイプをユーザが試用した際の利用問題点への言及を得られる手法を目指す．

体験を得ることが必要となる[1]．特に観察のみでは記録できないユーザの内観を取得するために，発話によって認知プロ

2. 関連研究

セスを分析する最も基本的な手法として，インタビューが多

2.1 ユーザテストにおける TA 法の実施方法と介入の影響にく用いられている[2]．これは質問に対して，ユーザにテスト関する研究時の状況を振り返ってもらい，各行動時に何を考えていたかタスク中のユーザへの開発者の介入について，Boren et発話させる手法である．しかし，記憶によるバイアスや，状al.[4]は，連続的かつ控えめな肯定があると，タスクに集中し況を回顧する際に理由を後付けする等，課題も存在する．

たまま発話できるため，相槌やフォローアップクエスチョン

そのため，ユーザの内観をその場で得ることのできる調査が有効であると述べている．それに加え，予想外の応答で発手法が求められる．そこで利用されるのが，逐一考えている話が止まった場合に質問することで，ユーザの説明を促せることを発話してもらう Think Aloud 法（以下 TA 法）である．としている．一方で開発者の介入によって，ユーザは誤認識・Priede et al. [3]は，TA 法がインタビューに比べ，回答者の理誤操作の責任を自らに感じてしまう恐れがあることも指摘し解を調べることにより適していると述べている．しかし，ユている．ユーザテストで発生する問題の多くは，テストされーザは操作と並行して発話することになり，認知的負荷は高る製品に原因があり，ユーザの責任ではない．したがって，まる．よって，操作に真剣になるあまり発話を忘れてしまう

開発者はユーザと関係構築する上で，バグ等の問題発生はユ恐れがある．これに対して，ユーザテスト中に他者の介入（質ーザの貢献であり，責任の所在は製品にあると強調するべき問や相槌）によって発話を促す事例も存在する [1][2]．しかだと Boren et al.は結論づけている．

し多くの場合，それらの介入は開発者やモデレータと呼ばれまた，Olmsted-Hawala et al.[5]の実験では，TA 法を用いたるユーザリサーチの専門家によって行われるため，ユーザのweb サイトのユーザテスト中にユーザに質問することで，タ率直な発話が得られにくくなる．

スクの成功率と web サイトへの満足度が上がることが指摘さ

そこで，本研究ではエージェントが介入する TA 法に着目れている．この結果より，TA 法への開発者の介入によって，し，ユーザテストへの応用の可能性を模索した．人間の代わ

ユーザが抱くプロダクトへの印象は向上し，正当な評価でなりにエージェントが質問や相槌を行うことで，開発者には話くなることが考えられる．Krahmer et al. [6]は，厳密に定義さしにくいと思われるプロトタイプへの不満や，インターフェれた対話のない TA 法と確認応答のある TA 法とでユーザテース上の問題点を聞き出せるようになることが期待できる．

ストを実施し，被験者の評価や検出できた問題点の数に差がただし，プロトタイプとは独立にエージェントが存在してユないことを示している．これらの研究から，TA 法に開発者が†1 北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科
Graduate School of Advanced Science and Technology, Japan Advanced
Institute of Science and Technology© 2023 Information Processing Society of Japan

介入することで，タスクの成功率や満足度など，印象は本来の評価より高く評価され，責任の所在についても課題は残る

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が，ユーザビリティ上の問題点の検出精度への影響はないと

表 1 実験に用いた定型文の内容考えられる．

場面

しかし，これらはいずれも開発者による介入が TA 法に及セリフ
私はペイントアプリの（アプリ名）です。よろしくぼす影響についての研究である．すなわち，人間がユーザに教示・対して質問や相槌する形式であり，その役割をエージェント自己紹介が担った場合については分析や議論は行われてない．

お願いします！
この目であなたの操作を見ています。
私を使ってみて、あなたの感想を教えてください。

2.2 プロダクトやアプリケーションのエージェント化に関はい。

する研究

相槌なるほど。

DiSalvo et al. [7]の研究が示しているように，人間に似た特そうですね。

徴を持つ物体に対して，ユーザはよりインタラクションを行う傾向がある．そこで，プロダクトやアプリケーションに，目や手などの身体的特徴を付与することでエージェント化す

今、何をしているところですか。
発話を促す

何か悩んでいますか？

質問

どこで迷っていますか？

る先行研究が多く存在する．これらの手法は直接擬人化手法

何かお探しですか？とも呼ばれ，大澤ら[8]は家電製品を題材として説明対象をエージェント化することで，ユーザが説明対象により注視しや意図を問う

それって何のことですか？

質問

それは何のために使うものですか？

すくなり，関心が対象に集まると述べている．Iwamoto et al.[9]は，店頭の商品紹介において，ヒューマノイドロボットが商また，プロトタイプに関心を持たせるため，身体的特徴を品説明する条件と擬人化された商品が自己紹介する条件を比付与する．今回は WinEyes[11]を採用し，目をプロトタイプ上較した結果，商品説明をユーザが記憶しやすくなると結論づの画面上に配置した．ユーザが操作するマウスカーソルの動けている．さらに，自己紹介条件がヒューマノイドロボット作に，WinEyes の視線が追従するようになっている．実験で条件と比べて，質問に対し否定する被験者の割合が多かった

テストの対象とするアプリケーションに，実際に WinEyes を点から，被験者の率直な感想が得られる可能性が示唆される．

配置したスクリーンショットを図 1 に示す．

しかし，これらのエージェント化の事例の多くは店頭でのなお，これらの手法は，将来的にシステムとして自動化す商品説明などを想定しており，擬人化されたエージェントがることを見据えたものである．そのため発話のタイミングは，自己紹介する，いわば情報伝達に特化した研究である．その秒数で決められている．具体的には，ユーザが 2 秒沈黙したため，ユーザテストのように人間の発話から情報を引き出す

場合，発話完了したとみなして相槌を打ち，10 秒沈黙した場目的には対応していない．本研究はユーザの発話を支援する

合には現在の状況や悩んでいることを尋ねる．

ために擬人化を用いる点が特徴的である．

3. 提案手法
本研究では，プロトタイプのエージェント化によって，ユーザテストにおける TA 法の最中にユーザが抱く心理的障壁

4. 実験
プロトタイプのエージェント化による発話内容や参加態度の変化を検証するために行った実験について説明する．
4.1 実験計画を軽減させることで，ユーザの発話を増加させ，正直な感想今回の実験は各条件での印象の違いをユーザ役を担う被験を得られるようにすることを目的とする．また，分かりやす者からインタビューで聞き出すために，被験者内実験としてさや使いやすさといった，ユーザビリティへの言及に関して実施した．また順序効果を避けるため，被験者ごとに各条件も同様に増加させることを第二の目的とした．の実施する順番を入れ替え，それぞれの順番ごとに同じ人数

そこで，ユーザにプロトタイプそのものが発話しているとになるように調整した．

感じさせることを念頭に手法を設計した．まず，エージェン

また，ユーザテストの対象として web ブラウザ上で動作すト化したプロトタイプが話すセリフを用意するため，定型文るペイントソフトを用いた．同じ操作感に慣れてしまうと，を Coefont[10]で音声合成した．定型文の内容は表 1 に示すよ
うに，Boren et al.[4]の議論に基づき，ユーザへの教示から始まり，TA 法によるユーザの発話に対する相槌や，発話が止まった際に促す意図の内容に絞って生成した．音声はシステムらしさを考慮し，Amazon Alexa を参考に女性ナレーターの声を選択した．ユーザの発話内容に応じた定型文を再生し，ユーザとプロトタイプ間の対話を擬似的に実現する．実験中はWizard of Oz 法（以下 WOZ 法）に基づいて実験者がシステム眼球を装い，ユーザからは見えない PC の裏面に Bluetooth スピー
カを配置し，ユーザの背後にいる実験者が，被験者に気づかれないように発話に合わせて，音声を選択・再生した．

© 2023 Information Processing Society of Japan図 1 提案手法の画面イメージ399

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被験者が使い難い点やわかり難い点に直面しても言及せずに発話を行いながら操作する．Agent 条件は，提案手法に基づタスクを続ける恐れがあると考え，2 種類の異なるアプリケ

き，被験者の発話に合わせて実験者が WOZ 法で反応するこーションを用意した．今回の実験では，図 2 に示す通り，とで対話する．

muro[12]と 8bit paint[13]の 2 種類を選定し，被験者に使用して被験者は著者らの大学の大学院生 2 名であり，対象とするもらった．この 2 つのソフトを利用することで，被験者は同ペイントソフトを利用した経験がないことを確認した上で，等の難易度の 2 つのタスクに，それぞれ異なるインタフェー実験に参加してもらった．なお，予備的実験に参加した 2 名スを使用して取り組むことになる．

は後述する本実験には参加していない．

被験者にはペイントソフトのユーザテストを行うと説明し，この予備的実験の結果，得られた被験者別の発話数を表 220 分間を目安に，図 3 の 2 種類のイラストを条件別に用意に示す．この予備的実験を通して，発話数が増加し，エージし，できるだけ正確に真似て書くよう教示した．また，被験ェント化したプロトタイプが被験者の発話を阻害しないこと者には，被験者の描く絵を評価するのではなく，ペイントソを確認した．また，実験後のインタビューでは，「相槌を打っフトを評価することが目的であることを実験前に伝えている．てくれる分だけ多く話したと思う（被験者 A）」といった被験4.2 測定内容者からの感想も得られた．

今回の実験では，タスク中の被験者の操作画面を録画すると同時に発話内容を録音し，実験後に録音データを CLOVA
Note[14]でテキスト化した．発話を定量的に扱うために，海保ら[15]の見解を参考に，文末を発話単位の終了と定め，言葉の4.4 本実験
本実験では，開発者が横につく Human 条件を統制条件とし，提案手法である Agent 条件との比較実験を行った．
Human 条件では，開発者と名乗る人間が被験者の隣に座り，途切れや言い淀みで切れ目が不明瞭な場合は 2 秒以上の間隔被験者の発話に反応することで対話する．その際の開発者のを発話単位の終了とみなし，1 分あたりの発話数（以下発話発話内容やタイミングは提案手法と同じ条件に揃えている．

数）を集計した．

開発者役は著者らの大学の大学院生 1 名が行い，全被験者に4.3 予備的実験対して同一の人間がついて実験した．Agent 条件では，予備プロトタイプのエージェント化による TA 法中の発話に及ぼす影響を分析するために，開発者が同席しない一般的な TA的実験同様，被験者の発話に合わせて実験者が WOZ 法で反応することで対話した．実験室内の状況を図 4 に示す．

法条件と提案手法を用いた Agent 条件の比較実験を行った．

被験者は著者らの大学の大学院生 4 名であり，予備的実験

TA 法条件はこの予備的実験の統制条件であり，実験中におと同様，対象とするペイントソフトを利用した経験がないこいて，被験者は何の反応も返ってこない状態で，TA 法によるとを確認した上で，実験に参加してもらった．実験風景を図5 に示す．
予備的実験から本実験へ移行するにあたり，発話数に加えて，画面上のどこを操作すれば良いかわからない場合や，予想外の出力結果が生じた場合など，Norman et al.[16]の提唱する行為の 7 段階に問題が生じていそうな場面を被験者の発話から集計し，1 分あたりのユーザビリティ上の問題点への言及数（以下言及数）として記録している．また，Human / Agentの各条件のタスク後に，アンケートによる印象評価を行った．
表 2 予備的実験の 1 分あたりの発話数
被験者 A

被験者 B

TA 法条件

1.39

2.60

Agent 条件

2.96

3.22

図 2 実験で用いたペイントソフト（上：muro，下：8bit paint）

図 4 実験室内の状況
図 3 課題にしたイラスト© 2023 Information Processing Society of Japan（被：被験者，実：実験者，開：開発者）

400

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Agent 条件を Human 条件と比べて，高く評価した．インタビ
ューでは，Human 条件については「悪いところを考えないようにしていた（被験者 C）」，「人間の方が具体的な返答をしてくれるのではと思っていた（被験者 A）」，「こうしたら伝わるかなと考えていた（被験者 B）」という感想が得られた．これより，Human 条件では，どのような内容を発話するかをより考えながら作業していたことが示唆される．その一方で
図 5 実験風景（左：Human 条件，右：Agent 条件）

Agent 条件では，「同じことしか返さないのでわからないだろアンケートでは，「話しやすさ」と「関係性」の二つの観点でうなと思って話していた（被験者 B）」，「色んな意味で何を言調査した．
「話しやすさ」は，率直な発言ができたかどうか（以ってもいいと思った（被験者 C）」との発言があった．この反下率直性）を表す「考えたことや感じたことを素直に話せた」

応より，定型文を再生するのみの Agent 条件に対して被験者をはじめ，「開発者の機嫌が悪くなりそうなことも話した」なは，何を言ってもいいと感じていたと考えられる．しかし，どの 5 項目からなる．
「関係性」はユーザビリティ上の問題発

それは心理的障壁が軽減されたことによるものというより，生時における責任の所在を問う「うまく操作できないときで反応の種類の少なさが影響しているとも考えられる．

もアプリ側の問題だと思えた」などの 5 項目を用意した．い

実験中の被験者との「関係性」を 2 条件で比較すると，「話ずれの質問項目でも，被験者には 7 段階評価（1:全くそう思しやすさ」同様に，被験者によって各項目の評価は分かれる

わない〜7:非常にそう思う）で回答してもらった．加えて，実結果となった．しかし，「うまく操作できないときでもアプリ験終了後に各条件後のアンケートを見返しながらインタビュ側の問題だと思えた」の項目では図 8 に示す通り，4 人中 3ーを行い，それぞれの印象と 2 条件の回答の差の理由につい人の被験者が Agent 条件を Human 条件と比べて高く評価して尋ねた．

た．これより，被験者がイメージ通りに操作できなかった際

5. 実験結果と考察に， Agent 条件では Human 条件に比べて，ペイントソフト側にその責任があるとより感じていたことがわかった．イン

実験では，図 6 に示すような被験者の操作を記録した画面タビューでも，使用したペイントソフトの種類に関わらず，録画や，録音データをテキスト化して取得した発話内容，印Agent 条件で扱った方のソフトを「アプリの表記に問題があ

象評価用アンケート，実験後のインタビューなどのデータがった（被験者 B）」「必要なものが大体なく，能力の問題でな得られた．そこで我々は，これらの発話数・言及数やアンケい（被験者 C）」と評価していた．実際に，被験者 B と C はート結果等の，定量的な結果の分析を行い，その後，発話内Agent 条件下で異なるソフトを操作している．以上により，容やインタビュー内容に基づいてケーススタディ的に分析を行った．
5.1 アンケート項目に基づく分析
印象評価用のアンケート結果に基づいて分析を行う．前述の通りアンケート項目は，被験者が開発者または，エージェ
ント化されたプロトタイプに対して抱く印象を，「話しやすさ」「関係性」の二つの観点から評価するよう作成した．そこで，本節ではそれぞれの観点について分析・考察する．
まず，「話しやすさ」の評価は多くの項目で一貫した傾向が見られず，個人差が大きかった．ただし，「話しやすさ」の中でも，率直性を表す「考えたことや感じたことを素直に話せ

図 7 「考えたことや感じたことを素直に話せた」の被験者別評価

た」の項目では，以下の図 7 のように 4 人中 2 人の被験者がカーソル視線で追う

図 8 「うまく操作できないときでもアプリ側の問題だと
図 6 録画された実験中の操作状況（Agent 条件）© 2023 Information Processing Society of Japan

思えた」の被験者別評価401情報処理学会 インタラクション 2023
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プロトタイプをエージェント化することで，ユーザの予想のなったと推測できる．

範疇にない出力結果になった場合，その原因を自らの操作でまた，ユーザテストでは，ユーザの初見の感想を得るためはなく，アプリケーションのユーザインタフェースに求めるに，なるべく被験者には独力で操作することを促す [17]．すようになることが考えられる．

なわち長時間考えてもエラーから脱出できないなど，よほど

5.2 実験中の発話数・言及数に基づく分析の場合でない限り，正解を教えたり助けたりすることはない

テキスト化した発話データを元に集計し，定量的に分析す(本実験においても，答えを教えることはできないと教示してる．発話数と言及数の算出過程は，予備実験同様に 4.2 節にいる)．それにも関わらず，Human 条件では，「とりあえずこ示した基準に基づいて行った．その結果，表 3 に示すように，れでいいのか（被験者 A）」，
「これはなんでしょう（被験者 C）」

全体の発話数が全ての被験者で増え，表 4 に示す通り，言及等，開発者に答えを求めるかのような口調が散見された．加数についても全ての被験者に増加がみられた．

えて，「普通に範囲を決めてあげて、そこをベタ塗りすればい

この結果より，プロトタイプのエージェント化によって，いんですね（被験者 B）」のように，自らの考えを開発者に確

ユーザテスト中における被験者の TA 法の発話が増加し，そ認しているように思われる場面もあった．

れに伴い，ユーザビリティ上の問題点に対する言及も増加しその一方で Agent 条件では，開発者不在のため，自分の考えたことが考えられる．ただし，Agent 条件は Human 条件に比を相手に説明するというより，操作時の印象を直感のままにべて相槌の頻度が増えたため，発話が増加した可能性がある．

発話するようになると考えられる．実際，本実験においても，また，相槌増加の原因として，Agent 条件で WOZ 法を利用し対話相手であるプロトタイプ側に答えを求めたり，確認したたことが挙げられる．教示があるとはいえ，どうしても開発りする様子は見られなかった．人間の開発者と比べると，エ者役が被験者の様子を伺ってしまう Human 条件に比べて，ージェントは対話の相手とはみなされていないと思われる．

Agent 条件では直接話しかけない点から，被験者の機嫌を比よって，Agent 条件では，被験者は開発者の影響を一切受け較的伺うことなく相槌（音声再生）できるという性質を持つておらず，その結果，被験者の率直な意図が口調に現れていため，その影響を受けて相槌が増加したと推察できる．ただる．しかし，操作に対する説明については，「全体像を決めた

し，この特性は裏を返せば，被験者の機嫌に関係なく反応すので，葉を描いて花を描いていきます（被験者 B）」のように，るエージェントの相槌が発話数を増加させうると考えること

Human 条件の方が，被験者はより丁寧に説明していた．これもできる．この知見は将来的に本手法を自動化した際に有用は，開発者に対して伝えることを意識していたことが原因だ性が期待できる．と考えられる．

5.3 発話データなどに基づく分析

5.3.2 責任の所在に関する表現の違い

実験で得られた発話データや画面録画の観察に基づき，ケ

被験者 B は「色の重なりがやっぱり 1 番難しいですかね」

ーススタディ的に分析・考察を行う．

等，「難しい」という表現を Human 条件では 7 回用いていた

5.3.1 被験者の口調の違いが，Agent 条件では 1 回も出てこなかった．
「難しい」という被験者 A の口調が Agent 条件のみ徐々に友達口調になってフレーズから，思い通りに操作できない原因をインタフェーいる．例えば，Agent の「何か悩んでいますか」という問いかスだけでなく，自分の操作にも同程度求めていると筆者は推けに対して，被験者 A は「いや，悩んではない」と返してお察した．また，Boren et al.[4]は，ユーザテスト中の開発者のり，返答がおざなりになっている．インタビューでは，被験介入によって，ユーザが誤操作を隠す恐れがあると指摘して者 A は「開発者の方（Human 条件）が、会話ができて，普通いる．そのため，Human 条件においても，被験者は予想外のに喋れた感じがする」，「機械的な方（Agent 条件）が，話して応答を誤操作であると感じ，「難しい」と言うことでそれを誤も具体的な返答は見込めないかなと思った」と回答している．

魔化していた可能性も考えられる．

開発者が隣で返答する Human 条件に対し，Agent 条件では定5.3.3 ユーザビリティに関する言及・指摘時の違い型文しか返ってこないため，被験者は発話時にどう返答され使いにくい点や分かりにくい点に直面したときの言及・指るかを考える必要はない．そのため，言い放つような口調に摘において，Human 条件では「そのまま円という形状が出せるツールがないっていうのは，ちょっと不便かな（被験者 C）」

表 3 各被験者の 1 分あたりの発話数
被験者 A

被験者 B

被験者 C

被験者 D

Human 条件

2.40

3.09

3.89

0.20

Agent 条件

4.75

4.56

4.76

1.48

それに対し，Agent 条件では「違う，こういうのじゃない（被験者 A）」，「これはどうするの（被験者 B）」，「アイコンが多すぎる、何が何なのかわからん（被験者 C）」等，印象や感覚をそのまま言葉にしている．

表 4 各被験者の 1 分あたりの言及数
被験者 A

被験者 B

被験者 C

被験者 D

Human 条件

0.590.39

0.890.10

Agent 条件

1.05

1.07

1.350.14© 2023 Information Processing Society of Japanのように頭の中ではっきりと言語化させてから発話している．

筆者の推測ではあるが，これは 5.3.1 でも触れた通り，
Human 条件では自分の考えを隣に座る開発者に伝えることを意識しており，一方 Agent 条件では考えを伝える対象として見做されていなかったためではないだろうか．Agent 条件402

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では，ユーザの言及から問題の箇所を特定するのが難しい一れていない．今後は自動化の可能性を模索しつつ，よりユー方で，言語化できない課題に直面した場合でも，その課題のザの意見を引き出すためにどのような印象をユーザに与える存在をユーザの直感的な言及から発見できるメリットもあるとよいか明らかにする必要がある．そこで有用と考えられるかもしれない．ただし，課題のある機能を特定できるよう，手法の例として，蔵田らの Talking-Ally に代表される弱いロ

具体的な状況把握が求められる．提案手法を実際の現場で応ボット[18]のように，プロトタイプ及びエージェントを，ユー用する際には，発話データだけでなく，画面録画や視線情報ザにとってより親近感を抱くことができる存在に改良した上などの記録を取る必要がある．

で，同様の実験を進めることが必要である．

5.3.4 Human 条件特有のアプリを褒める発言
Human 条件では「ブラシの種類が多いのは面白い（被験者B）」，「これは超面白いな（被験者 C）」等，Agent 条件では見謝辞 実験にご協力いただいた協力者の皆さんに厚くお礼申し上げます．

られなかったペイントソフトを褒める発言があった．また被験者 B は Human 条件で，「結構用途が特定されそうな筆の形

参考文献

ばっかりなので、あの、もうちょっとポピュラーのやつ増や[1] 松薗美帆，草野孔希：はじめての UX リサーチ ユーザーとともに価値あるサービスを作り続けるために，翔泳社，2021[2] 木浦幹雄：デザインリサーチの教科書，ビー・エヌ・エヌ新社，2020．
[3] Priede, Camilla., and Stephen, Farrall.: Comparing results fromdifferent styles of cognitive interviewing:‘verbal probing’vs.‘thinkingaloud’, International Journal of Social Research Methodology 14.4,
pp. 271-287, 2011[4] Boren, Ted, and Judith, Ramey.: Thinking aloud: Reconciling theory
and practice, IEEE transactions on professional communication 43.3,pp. 261-278, 2000.
[5] Olmsted-Hawala, Erica, L. et al.: Think-aloud protocols: a comparisonof three think-aloud protocols for use in testing data-dissemination
web sites for usability, Proceedings of the SIGCHI conference onhuman factors in computing systems, pp. 2381-2390, 2010.
[6] Krahmer, Emiel, and Nicole, Ummelen.: Thinking about thinking
aloud: A comparison of two verbal protocols for usability
testing, IEEE transactions on professional communication 47.2, pp.
105-117, 2004.
[7] DiSalvo, Carl, and Francine, Gemperle.: From seduction tofulfillment: the use of anthropomorphic form in design, Proceedings ofthe 2003 international conference on Designing pleasurable products
and interfaces. pp. 67-72, 2003.
[8] 大澤博隆，大村廉，今井倫太：直接擬人化手法を用いた機器からの情報提示の評価，ヒューマンインターフェース学会論文
誌，Vol.10, No.3, pp.305-314, 2008.
[9] Iwamoto, Takuya, et al.: The Effectiveness of Self-Recommending
Agents in Advancing Purchase Behavior Steps in RetailMarketing, Proceedings of the 9th International Conference on
Human-Agent Interaction, pp. 209-217, 2021.
[10] Coefont.: https://coefont.cloud[11] WinEyes.: https://ja.osdn.net/projects/sfnet_wineyes/[12] muro.: https://www.deviantart.com/muro/[13] 8bit paint.: https://minordaimyo.net/8bitpaintweb/[14] CLOVA Note.: https://clovanote.line.me[15] 海保博之，原田悦子：プロトコル分析入門―発話データから何を読むか，新曜社，1993．
[16] D.A.Norman.: The Psychology of Everyday Things, Basic Books,1988.
[17] 安藤昌也：UX デザインの教科書，丸善出版，2016．
[18] 蔵田洋平，松下仁美，小田原雄紀，大島直樹，P. Ravindra De
Silva, 岡田美智男：Talking-Ally:聞き手性をリソースとする発話生成システムの実現にむけて，ヒューマンインターフェース学
会論文誌，Vol.17, No.2, pp.159-170, 2015.

してもいいかもしれない」と指摘した後で，「使い勝手より面白みを追求してるような筆が多いです」とポジティブな発言をしていた．筆者の推察に過ぎないが，これは開発者が隣にいるためフォローを行った可能性がある．
これらの結果から，直感的な反応や印象を得たい場合はAgent 条件を用い，ユーザの見解やアドバイスを引き出す場合に Human 条件を用いるなど，それぞれの特徴を活かし，目的に応じて使い分けることが望ましいと考えられる．

6. おわりに本研究ではユーザテストを題材として，プロトタイプをエージェント化し，ユーザに直接話しかけることでユーザテスト中の TA 法を支援する手法を提案し，印象評価や発話集計，発話データの定性分析を通してその有用性を検証した．
「話しやすさ」や「関係性」などエージェント化されたプロトタイプに対する，被験者の主観的な印象評価はユーザによって異なる結果となった．しかし，Agent 条件では開発者が隣に座る Human 条件に比べて，相槌の影響はあるものの，ユーザの発言が促され，改善のための知見がより得られやすいことが示唆される結果となった．また，操作方法がわからない場合や予想外の出力があった場合等，問題発生時の責任の所在についても，Agent 条件ではユーザは自らの操作よりインタフェース側に原因があると考えることがわかった．発
話内容からも，Agent 条件の方がより友達口調で抽象的な内容の発話が多く，筋道を立てたり含みを持たせたりせずに，その場ですぐに率直な反応を話す様子が伺えた．ただし，
Human 条件にも，操作の説明をより丁寧に行う場面や，アプリケーションの良い点を褒めながら，見解やアドバイスを話す様子が見られたため，今後，実際の開発現場に応用する際はそれぞれを使い分けることが肝要である．
しかし，本研究はまだ初期段階にあり，ユーザの率直な意見や改良につながるユーザビリティに対する指摘を最も得ることのできるエージェント化手法については十分に検討しき© 2023 Information Processing Society of Japan403