常時稼動情報提供アナウンサーエージェント
における表出モデル設計と印象評価～文章朗読におけるうなずきとまばたきについて～
Design of nonverbal expression model in an announcer agent for all day
and night ～Analysis of the nod and blink in text reading～
荒堀拓哉 1 片上大輔 1 角所考 2
Takuya Arabori1, Daisuke Katagami1, Koh Kakusho2
1

1

東京工芸大学工学部
Tokyo Polytechnic University , Faculty of technology
22

関西学院大学工学部
Kwansei Gakuin University , Faculty of technology

Abstract:

In this research, we develop an full-time information service agent "smart caster 24 (TWENTY FOUR)"
for the design of the expressional model as a life-like agent which enables to watch for a long time. The
smart caster 24 is a life-like agent who presents news information on the Internet in the form of humannewscaster. We analyzed total of 90 news reading motions of 18 human active newscaster and designed
the nonverbal expression model for the smart caster. Expressional model is designed about the nod andthe blink in the agent. As a result of the experiments, it was validated to give the impression like humannewscaster.

1. はじめに
近年，ロボットと人間，エージェントと人間がインタラクションをする機会が格段に増ても商用の手段としての目的が強く[1][2]，
一般ユーザの生活に密着する形でのエージェ
ントを取り入れる研究はまだまだ発展途上である．

えており，また研究も盛んに行われている．

そこで，本研究では人間と擬人化エージェ

特にエージェントと人間とのインタラクショ

ントが長時間インタラクションを行うにあた

ンは一般ユーザにとって非常に身近なものとり，擬人化情報提供エージェントとしての表なりつつある．しかし，実際にロボットやエ出モデルの要素を調査設計し，擬人化エージージェントを日常生活に取り入れて，お互い

ェントへの実装を目的とする．常時稼動を想のコミュニケーションについて研究した報告

定した擬人化情報提供エージェントを設計す

は，先に上げた研究に比べ多くない．例としるにあたり実在のニュースキャスターのうなずきとまばたきの 2 つの動作に焦点を置き，擬人化エージェントに動作を実装する．ユー
ザが擬人化エージェント動作から受ける印象

3. スマートキャスター24 の提案
3.1. 常時稼動の情報提供

を評価・分析し，日常的にユーザと関わるこ

本論文で開発する常時稼働アナウンサーエとを想定したエージェントを設計する際の指ージェントは，長時間ニュースなどの情報提標を示す．

供を違和感なく人間に提供することを目的としたエージェントなので，人間が活動してい2. 情報提供メディア
2.1. ニュースキャスター
ニュースキャスターは，基礎的な特性とし
て「読む」
「聞く」
「実況する」という技能をる時間，場所において稼働させることが重要である．そこで本研究では長時間稼働させる，
前述の目的を持つ情報提供エージェントシス
テムのことを，スマートキャスター(図 1)と定義する．

持つ，本論文で定義するニュースキャスター
として，一般ユーザに様々な情報を提供するにあたり，話し言葉の標準の使い手であること，ニュースキャスター自身の主観を交えず，淡々として，しかも上品に情報を伝達することであるとする[3].

2.2. 常時稼動情報提供エージェント
エージェントを開発するにあたり，人間とインタラクションを行うエージェントに自然

図 1 スマートキャスターの概要

な動作を実装すれば，エージェントとユーザとの円滑なコミュニケーションを実現することができると考えられる[4][5][6][7].擬人化エージェントが情報提供を行う事で，新聞
紙等文字媒体を読むのが困難になった高齢者
や，デジタルデバイド緩和を目的として，高齢者とエージェントがインタラクションを自然と行えるようになり，また情報を受け入れることができると考える．上記のような情報提供を行う擬人化エージェントは，人間の多様なライフスタイルに合わせ，24 時間稼働させる事が重要である．そのために常時稼働という前提で情報提供を行わせる擬人化エージ
ェントを開発する．

図2

スマートキャスター24 の画面

3.2. アナウンサーエージェントの設計

追加し，VOICEROID[12]を使用し発話させる．

アナウンサーエージェントを設計するにあ理由として，MMDAgent にデフォルトで実装さたり，本研究では一般ユーザに情報を提供すれている OpenJTalk[13]では機械的な発話のるプロゲッショナルであるニュースキャスタ

印象が拭えなく，実験の際に印象評価に大きーの動作を参考にし，ニュースキャスターのな影響をもたらすと予想したためである．

動作をエージェントに実装することを前提とする．動作を載せるエージェントを作るプラットホームとして，本研究では MMDAgent[8]を用いる．MMDAgent とは，名古屋工業大学国4. アナウンサー表出モデル設計
4.1 アナウンサーの動作要素

際音声技術研究所によって開発された，オー本実験でのエージェントに実装する動作とプンソースの音声インタラクションシステム

して，注目したのが実際のニュースキャスタ

構成ツールキットであり，音声に合わせて唇ーの「うなずき」のタイミングと「まばたき」の形状を変化させるリップシンクロナイゼーの回数である．この 2 つの動作に注目した理ションシステムを搭載している．また，Miku

由として，一つ目に先行研究[14]としてエー

MikuDance[9]と互換性があり，モデルデータ

ジェント同士で会話させ，ユーザに情報提供

や，作成したモーションデータを MMDAgent にを行うというコンセプトで，片方のエージェ

使用することが可能である．この拡張性の高

ントニニュースの朗読を，もう片方のエージ

さから MMDAgent を採用し，仮想空間の中からェントに相槌という形で「うなずく」動作を人間に対し，長期間に渡って違和感なく，ニいれた実験が行われた．その結果，会話内にュースなどの情報提供を行う擬人化エージェ

おけるエージェントの身体動作が，ユーザのントを開発した．これをスマートキャスター2

会話内容の解釈や印象付けに大きく影響する4 と呼ぶこととする．

ことが判明している．そのため，本研究では相槌以外にも様々な場面で日常的に行われて3.3. エージェントの容姿設定

いるうなずきという動作に注目する．そして本研究のスマートキャスターに使用するモ

2 つ目にまばたきというプリミティブな動作

デルとして，自然にインタラクションができをエージェントに実装した際，人間への印象るように配慮し，自然な格好であり，スムーが大きく残るという調査報告があるため[15]ズに情報提供を行うにふさわしい容姿のエーである．まばたきという動作はプリミティブ

ジェントを選択した結果，司会進行などを務な動作でありながら，自分でコントロールがめるキャラクターのモデル[10]を使用するこ可能な動作でもあるという背反した動作であととした．

る．卓球のプロプレイヤーはラリーの最中に意図的にまばたきを行わない，という報告が3.4. エージェントの発話音声設定
エージェントがユーザに情報提供を行う際，ある．本研究では，ニュースキャスターも同様に，ニュース内容を報道する上で無意識的発話の音声は一般的に重要な要素である．今ににまばたきという動作を制御しているので回の実験では MMDAgent にプラグイン[11]をはないか，と考えまばたきもニュースキャス

ターを特徴付ける要素の一つとした．

4.2. アナウンサーのニュース読み上
げ動作調査
事前調査として，実際のニュースキャスタ
ーの動作の確認があげられるニュースキャス
ターの動作の様子を確認するために，男性 9名，女性 9 名，計 18 人の ANN 系列番組のニュースキャスター[16]がそれぞれ約 10 秒のニュースを 5 本，計 90 本を読み上げているシー
ンを動画形式で保存し，比較したところ，ニュースキャスターを演出するのに必要な動作は上記の「うなずき」(図 3)「まばたき」(図図3

各ニュースキャスターのうなずく確率

図4

各ニュースキャスターの一分毎のまば

4)の 2 動作であると判断した．上記 2 動作の計測にあたり，「眉毛の動き」も判断材料に加え，同じく調査を行ったが，後述するクラス
ター分析結果に影響を与えなかったので，今回は除外した．また，まばたきの回数については，平常状態の成人が一分間につき約 20 回と言われており，調査データ内のニュースキ
ャスターの一分あたりのまばたきの回数と大きくことなる場合が大多数出会った．読み上げているニュースを文章にテキスト形式で書き起こし調査した結果，うなずいているタイ
ミングには法則性があり，文の読点前後三文字以内でうなずく場合が多いと判明した．そこから，ニュースキャスターごとに一つのニ

たきの回数

ュースでうなずく回数から読点の前後三文字以内でうなずく確率を算出した．図 4,5 の表数(m)をクラスター分析にかけ，4 グループにの縦列は調査したニュースキャスターをイニ分け，各クラスターの標準偏差を表記した(表シャルで表し，入社年次順にソートしたもの

1).また，クラスター分析結果のデンドログラ

である．まばたきの回数については，ニュームを図 5 として記載する．Y 軸がアナウンサ

スキャスターやニュースの時間によってばらーの ID 番号を表す．その結果から近似値の女つきがあるが，平均して 6.4 回/1 ニュースと性ニュースキャスターを選出し，ニュースキいう結果が出た．ニュースキャスターの読点

ャスターと比較実験を行うために，スマートでうなずく確率(u)と一分毎のまばたきの回

キャスターに読ませるニュースを選定する．

表1

m𝑚𝑎𝑥 は 18 人のニュースキャスターの中で，クラスター分析結果

うなずく確率，まばたきの回数が一番高い人，

クラスター分析の結果

規模・平均値表

うなずく確率

標準

まばたきの

標準

多い人の数値を表す．スマートキャスターに動作を実装するにあたり，うなずくタイミン

クラスターNo.

規模

(u̅)

偏差

回数(m
̅)

偏差

クラスター1

5

23.0909.6

48.5748.8

クラスター2

4

18.723

5.8

15.862

9.1

クラスター3

4

55.32911.5

18.165

7.8

クラスター4

556.8894.947.735

9.2

グについては，読み上げさせるニュースの各読点で，上記の確率でうなずかせる．次に瞬かせるタイミングについては，表 1 の結果か
ら，何秒に何回まばたきをしているのかを導
き出し，まばたかせるモーションを作成，ス
マートキャスター実装した．

クラスタ 1

5. 実験
クラスタ 25.1. 実験目的
クラスタ 3

ニュースキャスターの動作を分析した結果をスマートキャスターに実装し，比較を行う．

クラスタ 4

比較対象は，スマートキャスターに動作を実装するのが有意なことかを証明するために動図5

クラスター分析結果のデンドログラム作を実装せず，読ませるだけのエージェントとスマートキャスターである．次に，動作を女性ニュースキャスターに限定した理由としては，今回の実験で用意できる 3DCG モデルに情報提供を数にふさわしい形の男性モデルが尐ないことと，VOICEROID は現在リリースされているソフトの中に成人男性をモデルとした発話ソフトがないためである．スマートキ
ャスターに読ませるニュースを読んでいるニュースキャスター選出方法としては，(1)式でスターとを比較させる．なお，実験では情報提供エージェントを常時稼動させる前段階として，情報を提供するエージェントがどのような動作をすれば人間により近い印象を人間に与え，情報提供をスムーズに行えるのかを調べる実験のため，常時稼動を前提としつつ，
エージェントの動作面を重視した実験を目的
とする．

求める．

f=

実装したスマートキャスターとニュースキャ

̅|
|𝑢−𝑢
𝑢𝑚𝑎𝑥

+

̅|
|𝑚−𝑚
𝑚𝑚𝑎𝑥

…(1)

u は実際のニュースキャスター一人の読点でうなずく確率を示しており，m はニュースキャスター一人の一分毎のまばたきの回数を示す． u̅,m̅ は各クラスター毎のうなずく確率，まばたきの回数の平均値を示す．u 𝑚𝑎𝑥 ，

5.2. 実験設定
はじめに被験者にスマートキャスターがニュースを読み上げている様子を録画した動画を見せる．次に動作を実装していないエージ
ェントを録画した動画を見せ，アンケートに回答してもらう．最後に，ニュースキャスタ

ーが報道している様子をまとめた動画を見せ，同じくアンケートに回答してもらう．アンケート内容については，特性形容詞尺度[17]にオリジナルの印象評価を追加したものと CMCにおける印象評定尺度[17]に回答してもらう．
特性形容詞尺度は，個人が他者と接した時，その他者が「個人的親しみやすさ」
「社会的望
ましさ」
「活動性」のどのパーソナリティ特性を感じているかを測定する 7 件法尺度である．
オリジナルの印象評定は，北出氏の論文[3]から「正確な・不正確な」「没個性的な・個性的な」「読んでいる・話している」の三つの項

図6

特性形容詞尺度結果

目を使用した．ここでは，「正確な」「没個性的な」「読んでいる」が「ニュースキャスター

をとっており，大体の被験者において好印象

らしさ」を表す項目となる．CMC における印を与える結果となったが「読んでいる，話し

象評定尺度は，インターネットによる電子メている」項目においては，圧倒的に話していールやチャットを用いたコミュニケーション

る印象を受けている被験者が多かった．これを通して形成される印象を測定するための尺は近年のニュースキャススターの個性化によ度である．順序効果を考慮し，半分の者にはるものと推測される．次にスマートキャスタ

逆の順序で動画を提示する．

ーについてだが，ニュースキャスターに比べ，「責任感がない」「不親切である」という印象

5.3. 特性形容詞尺度アンケート結果を受けている．
「責任感がない」の項目につい被験者の数は男性 20 名，女性 8 名の計 28ては，「あくまでもプログラムに従って動いて人（平均年齢 20.9 歳）に対し，5.2 節の形でいる物」と認識されており，ニュースキャス

実験を行った．うち 2 名の回答は不備のもの

ターに比べ責任感を感じることができなかっであった．両グループを合わせた結果を図 6たためと思われる．
「不親切」の項目についてに示す．

は，動作未実装のエージェントとスマートキ

5.3.1. 特性形容詞尺度結果についての考察

ャスターは，ほぼ同じ数値を出しており，人全体的にスマートキャスターは，動作を実間とエージェントとの間に壁があることが伺

装していないエージェントよりもニュースキ

える．

ャスターにより近いという結果が出た．動作
未実装エージェントについては「近づきがた

5.3.2. CMC における印象評定尺度アンケート

い」「非社交的な」「沈んだ」「無気力な」「没

結果

個性的な」
「読んでいる」の項目において特に特性形容詞尺度と同じく，被験者の数は男大きな値をとっている．次にニュースキャス

性 20 名，女性 8 名の計 28 人（平均年齢 20.9

ターについて，どの数値も基本的に小さい値歳）に対し，5.2 節の形で実験を行った．うち 2 名の回答は不備のものであった．両グルといった形容詞項目の因子負荷量が高かったープを合わせた結果を図 7 に示す．

ため，親和性因子とする．以下同様に，第二因子は「責任感のある」
「慎重な」
「重厚な」
から責任性因子，第三因子は「自信のある」「堂々とした」「積極的な」から社交性因子とした．
表2

因子分析結果
因子 1

因子 2

因子 3

因子 4

積極的な-消極的な

0.68760.14830.4999-0.031

人の好い-人の悪い

0.7896

0.25760.252

0.0748

なまいきでない-なまいきな

0.53660.413-0.126-0.059

ひとなつっこい-近づきがたい

0.7901-0.0910.26810.01675.3.3. CMC における印象評定尺度結果についかわいらしい-にくらしい

0.83180.1072-0.07

0.0707ての考察

心の広い-心の狭い

0.732

0.1288

0.108

0.239

社交的な-非社交的な

0.75140.12470.45010.0156

ャスター，動作未実装エージェント，実際の責任感のある-責任感のない

0.29220.86840.1163

0.196

ニュースキャスターに大きな差は見られなか

慎重な-軽率な0.02710.83510.0386-0.038った．しかし「社交的タイプ」「気さくに話せ恥知らずの-恥ずかしがりの-0.171-0.44

0.3321-0.294るタイプ」「親しみやすいタイプ」の項目にお重厚な-軽薄な

0.06270.7513

0.201

-0.06

いては，動作未実装エージェントの数値が明

うきうきした-沈んだ

0.7571-0.1210.29570.1567

確に高くなっている．原因として，動作を実堂々とした-卑屈な0.4266

0.16520.61220.0642

装しないことにより，一般的に言われる「近感じの良い-感じの悪い

0.73830.382

0.3651

0.0621寄りがたい」という印象を持ったためと思わ

分別のある-無分別な0.45980.7222

0.21810.1294れる．また，この 3 項目の数値が高いほど「近親しみやすい-親しみにくい

0.88830.09140.16290.0187

寄りがたい」という印象を持つことが伺える．

意欲的な-無気力な

0.76190.24

0.42850.0157

更に，エージェントに動作を実装することに自信のある-自信のない

0.28020.28570.68480.2443

よって「社交的な」「気さくに話せる」「親し気長な-短気な0.1006

0.105

0.085

0.6669

みやすい」印象を受けることが伺えた．

親切な-不親切な

0.78560.341

0.17270.0037

正確な-不正確な-0.1540.56170.10060.3601

没個性的な-個性的な-0.468-0.015-0.4620.0201

読んでいる-話している-0.641-0.084-0.509-0.033

図7

CMC における印象評定尺度アンケート結果

全体的にどの項目についても，スマートキ

5.4. 特性形容詞尺度結果の因子分析
結果
評価実験結果から主因子法を用い，因子分析を行い，バリマックス回転後の結果の因子

5.4.1.

因子分析結果考察

負荷量を表 2 に示す．表 2 より 4 つの因子が因子分析の結果より，親和性因子，責任性抽出された事がわかる．第一因子は「親しみ因子，社交性因子の 3 つの因子が大きく影響やすい」「かわいらしい」「ひとなつっこい」

していることが分かった．人型エージェント

を用いて情報提供をさせる際，親和性因子を5.4.2. CMC における印象評定尺度の因子分析特徴づけるものとして「親しみやすさ」
「かわ

結果

いらしさ」
「ひとなつっこさ」「人の好さ」「親同じく評価実験結果から主因子法を用い，

切さ」
「意欲的」
「うきうきしている」「社交的」因子分析を行い，バリマックス回転後の結果「感じの良さ」「心の広さ」「積極性」があげの因子負荷量を表 3 に表す．表 3 より 3 つのられる．これらは形容詞尺度のアンケート結因子が抽出された事がわかる．第一因子は「責果においてニュースキャスターを特徴づける

任感が強いタイプ」「豊富な知識を持っている」

項目とほぼ一致している．責任性因子を特徴「専門的な知識をもっている」といった項目

づけるものとして「責任感」「慎重さ」「重厚の負荷因子量が高かったため，責任性因子と感」「分別の付く」はスマートキャスターを特する．以下同様に，第二因子は「気さくに話徴づける項目とほぼ一致している．社交性因せるタイプ」「親しみやすいタイプ」「社交的子を特徴づけるものとして「自信のある」

タイプ」から有効性因子，第三因子は「興奮「堂々とした」は動作未実装エージェントをしやすいタイプ」「好奇心が強いタイプ」「気特徴づける項目と一致している．図 8 に因子が短いタイプ」から興奮性因子とした．

負荷量の散布図を示す．この図は，縦軸がス
マートキャスターを特徴づける因子 2，横軸

表3がニュースキャスターを特徴づける因子 1 を因子分析結果
因子 1

因子 2

因子 3

表し，その関係性を示している．図 8 から，社交的タイプ0.22370.7451

0.3428スマートキャスターの特徴が強く出た項目と気さくに話せるタイプ-0.01930.908

0.1481

して「慎重さ」「重厚さ」があげられる．ニュ

親しみやすいタイプ

0.01010.837

0.2289ースキャスターの特徴が強く出た項目として優しいタイプ

0.28290.6236

0.3625「親しみやすさ」「かわいらしさ」があげられ真面目なタイプ

0.699

0.0252-0.2607る．また，スマートキャスターがよりニュー

責任感が強いタイプ

0.83640.1184-0.0861

スキャスターに近づけた項目として「責任感」

興奮しやすいタイプ-0.16220.32120.6548「分別の付く」「なまいきでない」があげられ

気が短いタイプ-0.2752

0.07370.5061

好奇心が強いタイプ-0.1082

0.64580.5281

独創的に考えるタイプ

0.18670.36610.4801

専門的な知識を持っている

0.79770.167-0.0177

豊富な知識を持っている

0.83210.0093-0.0139

公平にものをいう

0.661-0.1407-0.2976

客観的にものをいう

0.2156-0.1543-0.438

有効的なタイプ

0.51940.52250.0139信頼性が感じられる

0.71440.4546-0.1281た．

図8

因子負荷量の散布図

5.4.3.

因子分析結果考察

図 9 から，スマートキャスターの特徴が強く

因子分析の結果より，責任制因子，有効性出た項目として「専門的な知識を持っている」

因子，興奮性因子の 3 つの因子が大きく影響「豊富な知識を持っている」「有効的なタイプ」

していることが分かった．人型エージェントがあげられる．ニュースキャスターの特徴がを用いて情報提供をさせる際，責任性因子を強く出た項目として「興奮しやすいタイプ」

特徴づけるものとして「責任感が強いタイプ」「好奇心が強いタイプ」があげられる．また，「豊富な知識を持っている」「専門的な知識を

スマートキャスターがよりニュースキャスタ

持っている」「信頼性が感じられる」「真面目ーに近づけた項目として「独創的に考えるタなタイプ」「公平にものをいう」があげられる．

イプ」があげられるが，有意な結果は得られこれらは CMC における印象評定尺度のアンケなかった．原因として，ニュースキャスター，ート結果においてニュースキャスターを特徴

スマートキャスター共々CMC における印象評

づける項目と類似している．有効性因子を特定尺度の結果に大きな違いがなかったためと徴づけるものとして「気さくに話せるタイプ」

思われる．

「親しみやすいタイプ」「社交的タイプ」「好
奇心が強いタイプ」「優しいタイプ」は動作未
実装エージェントを特徴づける項目と類似し

6. おわりにている．興奮性因子は「興奮しやすいタイプ」

本研究では，人間に対し恒常的に情報提供「好奇心が強いタイプ」「気が短いタイプ」「独を行うエージェント，スマートキャスターの創的に考えるタイプ」はスマートキャスター開発を行った．その前段階として，情報提供を特徴づける項目と類似している．

をするに相応しいエージェントの動作として，
何が必要かを調べるため，先行研究及び実際のニュースキャスター18 人を参考にし，「まばたき」と「うなずき」の 2 動作に着目して動作を作成した．作成した動作をスマートキ
ャスターに実装し，被験者に対し情報提供の動画を見せる実験を行った．また，実験においてスマートキャスターに動作を実装するのが有意義かどうかを確かめるため，実際のニュースキャスターの動画と動作を実装していないエージェントの動画も被験者に見てもら

図9

因子負荷量の散布図った．各々の動画について特性形容詞尺度とCMC における印象評定尺度のアンケートに回図 9 に因子負荷量の散布図を示す．この図答してもらい，その結果を因子分析した．両は，縦軸がニュースキャスターを特徴づける結果から，スマートキャスターに動作を実装

因子 1，横軸がスマートキャスターを特徴づすることで，動作を実装していないエージェ

ける因子 3 を表し，その関係性を示している．

ントに比べ，実際のニュースキャスターにより近い印象を受けることが判明した．アンケ

http://www.geocities.jp/higuchuu4/

ート結果から，より自然なインタラクション[10] くらうち氏作成：アイドルマスターを行うスマートキャスターの開発が可能であ

小鳥 765 事務朋 var1.3

り，一層人間が着目するであろう，エージェ[11] CUBE370 氏作成プラグイン：

ントのより自然な動作の開発が可能になるであろうと考えられる．

愛升式

http://cube370.blog87.fc2.com/[12] AH-Software 社 VOICEROID+結月ゆかり：
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