情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

161A08
2016/3/2

快活な動作を行うロボットに対する印象の予測モデルの開発
伊豆井 尊宗†ベンチャー ジェンチャン†

人間とのコミュニケーションを想定しているロボットには，相手に対し適切な印象を与えることが求められる．HRIに関する研究においてロボットが与える印象は動作によって異なることが分かってきた．これはロボットが目的の印象を与えるためには使用者がロボットの適切な振る舞いを試行錯誤的に見つけ出す必要があることを示している．本
研究では，ロボットの動作が相手に与える印象を定量的に予測するモデルを開発し，実験によってその有用性を評価する．実験では 2 種類のヒューマノイドロボットが 6 種類の全身動作を表現し，観察した被験者は印象について定量的に評価した．得られた評価点とモデルによって算出された予測結果を比較する．その結果，ロボットが与える印象を予測することは可能であることが分かった．

Predictive Models of Users’ Impression for Animated Robot
Takamune IZUI†Gentiane VENTURE†

The robot that is developed for communication with human needs to give appropriate impression for users. Some studies in thefield of HRI show that the impressions given by a robot depends on motions. So each robot motion gives different impression toobservers. This means that robot designers and programmers have to make trial and errors to generate behaviors conveying
appropriate impressions. This study shows the predictive models of users’ qualitative impression scores, and evaluates theeffectiveness of the model using experimental data. In the experiment, 2 kinds of humanoid robot presented 6 behaviors andparticipants rated the qualitative impression. We compared the obtained scores with predictive scores calculated by our model. As
a result, it is possible to predict users’ impression scores for robot behaviors.

1. 緒言るかが研究されている．ヒューマノイドロボット・Romeo
は人間とのコミュニケーションのために首と眼球の姿勢を人間の生活を支援する存在として，人間とのコミュニケ

細かく定義できる 6)．上出らはヒューマノイドロボットにーションを想定しているロボットが次々に開発されている．

よる聴衆へのプレゼンテーションを行った 7)．この中で，またこれらのロボットは既に実社会に適応できる水準に達聴衆が内容を正しく理解するためにはロボットのアイコンしており 1)，すでに世の中に進出している．日本電気株式

タクトとジェスチャーの両方が必要であると述べている．

会社の PaPeRo はチャイルドケアなどを目標に開発された

これらの研究結果によって，非言語におけるコミュニケーパーソナルロボットである．音声インタラクション機能やション 8)によってロボットが与える印象が変化することが人検出用のセンサを有しており，生活支援サービスなどを分かってきた．これは適切な印象を与えるためにはロボッ

行う 2)．産業技術総合研究所で開発されたアザラシ型ロボ

ト動作を試行錯誤的に生成しなくてはならないことを意味

ットのパロはふれあいにより安らぎを提供する目的で開発する．

されたセラピーロボットである 3)．パロは 2005 年に商品化

本研究では，適切な印象を与えるロボット動作を生成すされ既に 1500 体以上が販売されており，介護施設などで活るため，未生成のロボット動作が与える印象を定量的に予躍している．2016 年に発売が予定してされているシャープ

測するモデルを開発することを目的とする．これはロボッのモバイル型ロボット電話“RoBoHoN(ロボホン)” 4)に代ト使用者に対し，適切なロボット動作を生成するためのガ表されるように，一家に一台ロボットがある生活もそう遠イドラインを低コストで提供できる新たなビジネスモデル

くない将来のこととなるであろう．

開発につながる期待がある．実験では 2 種類のヒューマノ

ロボットが人間の生活を支援するために必要な能力とイドロボットが同様の 6 種類の全身動作を行い，それを見して，人間とのコミュニケーション能力が挙げられる．人た被験者が受け取った印象をアンケートによって定量的に間は他者のことを理解するためには Emotional Intelligence評価した．得られた結果を用いて本研究における予測モデと呼ばれる能力 5)が必要だと言われている．これは人間とルも有効性において評価した．

ロボットとのコミュニケーションにおいても重要であり，ロボットが適切な表現を行うことで円滑なコミュニケーシ

2. 印象評価予測

ョンが可能となる．円滑なコミュニケーションを行うため

本研究ではロボットの全身動作を観察した被験者の定量的に，ヒューマンロボットインタラクション（HRI）の分野な印象評価を予測するモデルを以下のように構築する．

ではロボットの表現によって人間に適切な印象を与えていFigure 1 は予測モデルの概念図である．

†東京農工大学
Tokyo University of Agriculture and Technology© 2016 Information Processing Society of Japan

1：あるロボット（Robot A）がある全身動作（Motion φ）を行った場合の観察者の印象評価の得点を X とおく．

187

情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

161A08
2016/3/2

2：Robot A が Motion 1 とは異なる動作（Motion θ）を行った場合，観察者の印象評価の得点はXとは異なるはずである（仮定Ⅰ）．このときの得点差をαとおく．
3：Robot A とは見かけの異なるロボット（Robot B）が Motion
φを行った場合についても，観察者の印象評価の得点は異なるはずである（仮定Ⅱ）．このときの得点差をβとおく．
4：Robot B が Motionθを行った場合の印象評価の得点は，仮定Ⅰと仮定Ⅱより Robot A が Motionθを行った場合ともRobot B が Motion φを行った場合とも異なるはずである．
動作による印象差がロボットの見かけに依存しないと仮定
すると（仮定Ⅲ），Robot B における Motionφを行った場合

Figure 1 Conceptual diagram of the predictive modelと Motionθを行った場合との印象評価の得点差はαとなる．

generated by this research.

5：したがって，Robot B が Motion θを行った場合の印象評することで基準となる全身動作（Motion 1）を生成した．

価の得点をYとおくと(1)

次に取得した全身の角度データから異なる動作を生成すとなる．これはYが他の 3 つの印象評価の得点から予測でる．取得された角度データを半分にすることで故意に全身きることを意味する．

を強張らせた動作（Motion 2）を生成した．また取得した

𝑌 = 𝑋 + (𝛼 + 𝛽)

予測モデルの構築に 3 つの仮定を用いている．仮定Ⅰは角度データの内，首の動きに関するデータを取り除き首が動作によって観察者に与える印象が異なることを意味する．

動かない動作（Motion 3）を生成した．同様に脚が動かな

32 種類のヒューマノイドロボット動作を生成し，怒り，悲い動作（Motion 4），首と脚が動かない動作（Motion 5）をしみ，喜びの 3 種類の感情を最もよく表すジェスチャーを生成した．

9)

調査した Erden の研究 にもあるように，人間は同じロボットを観察していても動作によって異なる印象を受け取る．
このことから仮説Ⅰは真であるといえる．仮説Ⅱは異なる
見かけのロボットは観察者に異なる印象を与えることを意味する．ロボットが与える印象の定量的評価手法作成のために行われた上出らの実験 10)で得られた結果は，ロボットによって観察者の評価が異なることを示している．仮説Ⅱについても真であるといえる．
仮説Ⅲは動作による印象差がロボットの見かけに依存しないことを意味する．複数のロボットの印象差を同時に評価する研究はまだ少ない．本研究では，あるロボット動作の印象評価の得点を他の 3 つの評価得点から予測できるかを評価することで，仮説Ⅲの真偽について検討を行う．

3. 動作生成
本研究では予測モデルの検証のために，2 種類のヒュー4. 実験
本実験の目的は，NAO と Pepper の全身動作を観察した被験者の印象評価を定量的に取得することである．全身動作には，前章で説明した 5 種類の動作（Motion 1 ~ Motion 5）に立位の静止動作（Motion 0）を加えた 6 種類の動作を用いる．生成した印象評価を定量的に取得する方法として，今回はヒューマノイドの心理的安心感評価尺度（CH-33）を用いる 11)．これは 33 個の質問から安心感の要素である 6つの因子（高性能 Performance，心理的受容 Acceptance，信頼性 Harmlessness， 統制 可 能性 Toughness，人 間ら しさ
Humanness，実体性 Agency）についての評価点を最小 1，最大 7 として算出するアンケートである．アンケートから得られた定量的な印象評価を用いて，本研究で提案する予測モデルを評価する．
4.1 実験概要

マノイドロボットを用いて動作による印象を定量的に評価

本研究における実験の流れを説明する．本実験は同時にする．ヒューマノイドロボットには Aldebaran 社の NAO と3 人まで行えるものとした．被験者はまず NAO の Motion 0

softbank 社の Pepper の 2 種類を用いる．この 2 種類のヒュを観察し，CH-33 に回答した．その後 NAO は Motion 1 かーマノイドロボットは共通のアプリケーションプログラミ

ら Motion 5 の 5 種類の中から無作為に選出された動作を行ングインタフェース（Application Programming Interface: API）

い，被験者はその動作を観察した．動作終了後 NAO の前によって動作生成を行うことが可能である．本実験では方に仕切りが立てられた．被験者は NAO が見えない状態

ALAnimatedSpeech という API を用いる．この API を用いで再び CH-33 に回答した．回答終了後，この過程を Pepper

ることで，入力された文字列から機械的に生成された音声について繰り返した．このとき Pepper が行う全身動作はをロボットが話し，同時に内容に合わせた全身動作をロボNAO が行ったものと同じであった．実験中の様子を Figureットが行うことができる．ALAnimatedSpeech API によって2 に示す．

約 1 分間の全身動作を生成し，角度の時系列データを取得© 2016 Information Processing Society of Japan188

情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

161A08
2016/3/2

Table 1 Average and two-side 95% confidence interval of theparticipants’ impression scores: performance (PER), acceptance(ACC), harmlessness (HAR), toughness (TOU), humanness(HUM), and agency (AGE).
MotionPER

ACC

HARTOU

HUM

AGE

Nao 0

3.98
±0.19

4.72
±0.22

4.87
±0.23

4.77
±0.25

2.75
±0.16

3.87±0.25

Nao 1

3.63
±0.58

4.36
±0.52

4.94±0.95

4.94
±0.51

2.56±0.62

3.00±0.67

Nao 2

3.35±0.44

3.72±0.66

5.21±0.74

4.79
±0.74

2.09±0.31

2.55±0.63

Nao 3

3.51±0.43

4.04
±0.68

4.69±0.68

5.31±0.59

2.52±0.42

2.71
±0.66

Nao 4

3.98
±0.55

4.68
±0.59

3.95
±0.64

5.12±0.62

2.57
±0.44

2.79
±0.71

Nao 5

3.67
±0.62

4.46
±0.62

4.72
±0.48

5.06
±0.59

2.67
±0.57

3.04±0.75

Pep 0

4.81
±0.20

4.89
±0.21

2.76
±0.18

4.53
±0.27

3.24
±0.21

4.10±0.32

Pep 1

4.80
±0.60

4.97
±0.71

2.89
±0.58

4.58
±0.95

3.35±0.79

4.00±0.58

Pep 2

4.42±0.52

4.40±0.72

3.76±0.66

4.48±0.79

2.95±0.55

3.68±0.87

Pep 3

5.03±0.42

4.85
±0.40

3.57±0.77

5.17±0.61

3.50±0.47

4.07±0.67

experiment.

Pep 4

4.76
±0.47

5.23±0.48

2.98±0.69

5.26±0.44

2.96±0.50

3.57±0.91

4.2 実験条件

Pep 54.90±0.59

5.24±0.61

3.17±0.54

4.97
±0.71

3.47
±0.61

4.54
±0.48

(a) Participants were answering for “Nao 0” motion.

(b) Participants were watching for “Pep 1” motion.
Figure 2 Captured pictures from movie recorded during the

被験者：20 歳から 26 歳まで（平均 22.3 歳）の 63 人
（男性 40 人，女性 23 人）



実験場所：東京農工大学工学部小金井キャンパス

実施期間：2015/10/16-2015/11/20

5. 実験結果および考察
実験によって得られた動作ごとの印象評価点の平均値と両側 95%信頼区間の範囲を表 1 に示す．これ以降，NAOが添え字 x の動作(Motion x)を行った場合を Nao x，Pepperが添え字 x の動作を行った場合を Pep x と表記する．
本研究では，予測された印象評価点が対象となる動作の実験で得られた評価点の両側 95%信頼区間内になったかによって予測モデルを評価する．立位の静止動作である Nao0 と Pep 0 における信頼区間が小さくなっており，その他の動作における信頼区間は比較的大きくなっている．これはサンプル数による影響だと考えられる．信頼区間はサンプル数が大きくなるほど小さくなるという特徴がある．本
実験において被験者はまず立位の静止動作について印象評価を行った後その他の 5 種類の動作から 1 種類のみを観察した．したがって Motion 1 から Motion 5 についての印象評
価のサンプル数は Motion 0 のサンプル数の 20%程度であり大きな差がある．そのため Motion 1 から Motion 5 に対する信頼区間は大きくなっている．しかしながら，信頼区間は全て±1.00 以下の範囲になっているため，予測可能性の評価に用いることができると考えられる．

© 2016 Information Processing Society of Japan

実験で得られた印象評価点を用いて本研究における予測モデルについて評価する．本研究では Motion 1 の結果を基準とした．Motion 2 から Motion 5 の 4 つの動作のうちいずれか１つと Motion 1 における結果を用いて評価点予測を行った．選択した２つの動作による結果のうち 3 種類の結果を用いて，残った 1 種類の結果を式(1)を用いて算出した．
予測された算出結果を Table 2 に示す．算出された結果が実験によって得られた両側 95%信頼区間に入っていた場合，算出結果を太字にしている．予測した 96 項目のうち 86 項目は実験値の両側 95%信頼区間内となった．このことから本研究による予測モデルがロボット動作の印象評価に利用できるといえる．印象因子ごとに評価すると，予測が十分に行えなかった 10 項目のうち 8 項目は信頼性に関するものであった．また信頼性以外の因子について予測が十分に行えなかった 2 項目について実験結果と比較すると Figure 3のようになり，信頼性以外の因子に関しては，印象予測が実験値の傾向を捉えていることが分かる．このことから，本研究における予測モデルは信頼性以外に関する印象因子の予測が可能であるといえる．
信頼性とは，ロボットが機械として信用できるかどうかの指標である．信頼性に対する印象には動作だけではなく，見かけや駆動時のモーター音などの影響も考えられる．結果より，信頼性に関しては他の印象に関する要因が大きく関係していると考えられる．

189

情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

161A08
2016/3/2

Performance

Table 2 Prediction results using formula (1). The scores written
in bold are successfully predicted impressions: performance(PER), acceptance (ACC), harmlessness (HAR), toughness

AcceptanceAgency(TOU), humanness (HUM), and agency (AGE).
Motion

PER

ACC

HAR

TOU

HUM

AGE

Nao 1

3.72

4.29

4.34

4.89

2.48

2.86

Nao 2

3.25

3.79

5.81

4.85

2.16

2.68

Toughness(a) “Pep 4”

Pep 1

4.70

5.05

3.49

4.64

3.42

4.14

Performance

Pep 2

4.51

4.32

3.16

4.43

2.88

3.55

Nao 1

3.28

4.16

4.01

4.73

2.37

2.64

Nao 3

3.86

4.24

5.63

5.53

2.71

3.07

Pep 1

5.15

5.18

3.83

4.80

3.53

4.36

Pep 3

4.67

4.64

2.63

4.95

3.32

3.71

Nao 1

4.02

4.42

3.87

4.44

2.95

3.21

Nao 4

3.59

4.63

5.03

5.62

2.17

2.57

Pep 1

4.41

4.92

3.97

5.09

2.95

3.79

Pep 4

5.15

5.28

1.90

4.76

3.36

3.79

参考文献

Nao 1

3.56

4.19

4.44

4.67

2.54

2.50

Nao 5

3.73

4.64

5.22

5.33

2.68

3.54

Pep 1

4.86

5.15

3.39

4.86

3.36

4.50

Pep 5

4.83

5.06

2.67

4.69

3.46

4.04

1) W. Burgard, A. Cremers, D. Fox, D. Hähnel, G. Lakemeyer, D.
Schulz, W. Steiner, and S. Thrun, “The interactive museum tour-guiderobot,” In AAAI/IAAI, pp. 11-18, 1998.
2) 大中慎一，安藤友人，岩沢透, “人とインタラクション機能を持つパーソナルロボット PaPeRo の紹介,”情報処理学会研究報告．
SPL，音声言語情報処理，vol. 2001, no. 68, pp. 37-42, 2001.
3) 柴田崇徳, “アザラシ型ロボット・パロと人との相互作用に関する研究,” 日本ロボット学会誌，vol. 29, no. 1, pp. 31-34, 2011.
4) シャープ株式会社，“ニュースリリース「モバイル型ロボット
電 話 “ RoBoHoN( ロ ボ ホ ン ) ” を 開 発 」 ” ，
http://www.sharp.co.jp/corporate/news/151006-c.html，2015（参照日2015 年 12 月 15 日）
5) P. Salovey and J. D. Mayer, “Emotional intelligence,” Imagination,Coggnition, and Personality, vol. 9, pp. 185-211, 1990..
6) N. Pateromichelakis, A. Mazel, M. A. Hache, T. Koumpogiannis, R.
Gelin, B. Maisonnier and A. Berthoz, “Head-eyes system and gaze
analysis of the humanoid robot Romeo, ” IEEE/RSJ International
Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 1374-1379, 2014.
7) H. Kamide, K. Kawabe, S. Shigemi, and T. Arai "Nonverbal
behaviors toward an audience and a screen for a presentation by ahumanoid robot", Artificial Intelligence Research, Vol. 3, No. 2, pp.
57-66, 2014.
8) M. F. Vargas, 石丸正 訳, 非言語コミュニケーション, 株式会社新潮社, 1987.
9) M. Erden, “Emotional Postures for the Humanoid-Robot Nao,”
International Journal of Social Robotics, vol. 5, issue 4, pp. 441-456,
2013.
10) H. Kamide, Y. Mae, K. Kawabe, S. Shigemi, M. Hirose, T. Arai,“New Measurement of Psychological Safety for Humanoid,” Session:
Attitudes and Responses to Social Robotics, March 5-8,2012, Boston,
Massachusetts, USA
11) 上出寛子, 前泰志, 川辺浩司, 重見聡史, 広瀬真人, 新井健生,"ヒューマノイドの安心感評価 - 心理的要素の解明と評価尺度の開発 -"，第 17 回ロボティクスシンポジア, 6B1, 2012.
12) T. Izui, I. Milleville, S. Sakka, G. Venture, “Expressing Emotions
using Gait of Humanoid Robot,” Symposium on Robot and Human
Interactive Communication, 2015.

Humanness

Harmlessness

AgencyHumanness

AcceptanceHarmlessness

Toughness(b) “Pep 5”
Figure 3 Radar graphs of prediction results. Blue hexagons
mean the obtained data in the experiment. Green hexagons

6. まとめ
本稿では，適切な印象を与えるロボット動作を生成するため，未生成のロボット動作が与える印象を定量的に予測するモデルを開発し有効性を検証した．その結果，開発したモデルによって印象の定量的な予測が可能であった．
信頼性については予測が適切に行えなかった．これは信頼性が動作だけではなく見かけや駆動時のモーター音などにも影響されるためであると考えられる．

7. 課題と今後の展望
実験では，被験者は主に理系大学の学生であり，20 代が多く年齢が限定的だった．また結果の両側 95%信頼区間が十分小さいとはいえない．このことから，得られた印象評価が一般的でない可能性が考えられる．また，先行研究において，非言語コミュニケーションには文化的な背景が影響することが分かってきた 12)．今後，被験者の年齢や国籍などの実験条件をより一般的にし，多くのサンプルを得る必要があると考えられる．
今回は被験者が実際にロボット動作を観察し印象の評価を行った．この印象評価がインターネットを通じての動画による評価と統計的に一致すれば，より多くのサンプルを得られる期待があり，現在準備を行っている．

© 2016 Information Processing Society of Japan

mean the prediction results using our model.

190情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

© 2016 Information Processing Society of Japan

161A08
2016/3/2191