情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

Big-Five パーソナリティ特性に応じた家電自動制御手法の評価
三嶋 祐輝1,a)

松井 智一1

諏訪 博彦1,3 谷 伊織2
安本 慶一1,3

佐々木渉4木村 亜紀4道籏 聡4

概要：エアコンや洗濯機などの家電は，ネットワークに接続しスマホや音声を介して操作することが可能であり，生活に合わせて自動制御を行うことが可能となっている．家電の自動制御は，居住者の快適性向上に貢献しているが，その制御方法の好みは個人のパーソナリティによって様々である．我々は，クラウ
ドソーシング上であるシナリオを想定し，家電自動制御の好みとパーソナリティ（BIG5）との関係についてアンケート調査を実施した．その結果，開放性，外向性，神経症傾向の高低によって家電自動制御の好みの差が見られた．具体的には，「寒さを感じないようにエアコンが自動制御する機能」に関して，開放性が高い人は好む傾向があり，神経症傾向が低い人は好まない傾向があることが分かった．これを踏まえて本研究では，クラウドソーシングで得られた結果が現実的な設定おいても同じであるかを確認することを目的に，スマートホームにおいて家電自動制御の好みとパーソナリティとの関係について被験者実験を行った．実験の結果，パーソナリティ特性に応じて「帰宅」「睡眠」「外出」等の日常生活行動中における家電自動制御の好みに違いがあることを確認した．中でも最も多くの好みの差が見られたパーソナリティ
特性は神経症傾向であり，帰宅や睡眠行動に関しては「神経症傾向が高い人物は，自動制御に好意的ではない」というクラウドソーシング実験と同様の結果が得られた．
キーワード：Big-Five パーソナリティ特性，家電自動制御

1. はじめに家電の操作を自動化することは，居住者が日々を快適に過ごすために重要である．居住者の行動を認識し，家電のことが重要である．そこで我々は，居住者の各個人に対して最適な家電制御方法を選択するために，好みの家電制御方法に関するアンケート調査を昨年度から継続して実施している．

先回り制御を行うことで生活自体の満足度を向上させるこ

先行研究である三崎ら [1] の研究ではクラウドソーシンとが期待できる．しかし，一般に家電の制御方法には居住グを用いた大規模アンケート調査によって，パーソナリ

者ごとの好みが存在する．例えば，一般的に高い気温と計

ティ特性に紐づいた家電の制御方法の好みを明らかにし測された場合でも，「暑ければすぐにエアコンをつけたい」

た．その結果，主に「寒さを感じないように，エアコンがと考える居住者と「暑くても極力エアコンはつけたくない」

自動的に制御されると嬉しい」という質問項目において，と考える居住者に対して同様の制御を行うことは好ましく

いくつかのパーソナリティ特性と相関の大きい回答が見らない．以上のことから，各種家電による高機能なサービスれた．一方でオンラインでのアンケートに基づく家電の制提供のために各居住者が「そもそも家電の自動制御を好む

御方法の好みの調査は，実際に家電制御を行う体験が伴わかどうか」という点と，「どのような自動制御を好むのか」ないことから，実サービスへの応用を前提としたデータ収を明らかにし，居住者に適した家電の制御方法を選択する集が難しいという懸念があった．そこで本研究では，三崎らが実施したオンラインでのアンケート結果で得られた示

1

2

3

4
a)

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
愛知学院大学
Aichi Gakuin University
理化学研究所革新知能統合研究センター（AIP）
RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP)
三菱電気株式会社
mishima.yuki.mu6@is.naist.jp

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唆を検証するために，BIG5 のパーソナリティ特性のうち，開放性が高いまたは低い，神経症傾向が高いまたは低い人
物を被験者としてリクルーティングし，スマートホーム内
でエアコンの自動・手動制御に関する実験を実施した．実験後には家電自動制御方法の好みに関するアンケート調査

1

情報処理学会研究報告
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を行い，調査結果を分析した結果，パーソナリティ特性に

表 1: BIG5 特性表

応じて「帰宅」「睡眠」「外出」等の日常生活行動中におけ特性説明る家電自動制御の好みに違いがあることが分かった．中で外向性

人とのコミュニケーションの積極性も最も多くの好みの差が見られたパーソナリティ特性は神神経症傾向

他者とのやり取りによる傷つきやすさ，気持ちの安定性

経症傾向であり，帰宅や睡眠行動に関しては「神経症傾向が高い人物は，自動制御に好意的ではない」というクラウ

開放性

新しいことに対して抵抗がないか

誠実性

周囲の人や，物事に対する責任感が強い

協調性

周囲に同調する，従いやすい

ドソーシング実験と同様の結果が得られた．

2. 関連研究2.1 パーソナリティ特性
心理学の分野においてパーソナリティ特性を表す指標としを集めている [11–14]．日高ら [15] は，観光客のパーソナ
リティと行動との関係性をアンケート調査に基づいた分析を行い，分析結果をもとに外交性が低い観光客に合わせた観光推薦についての考察を行っている．

て，BIG5 [2] や Big Three モデル [3]，気質モデル（TCI）[4]

これらのことから，パーソナリティ特性は様々な人間行などがある．BIG5 は人々の性格を外向性（Extraversion），

動と関係があることが示唆されている．しかし，パーソナ協調性（Agreeableness），誠実性（Conscientiousness），神

リティ特性と新しい家電制御方法の関係について分析した経症傾向（Neuroticism），開放性（Openness）の 5 つの性研究は見当たらない．

質からスコア化することが可能である．BIG5 を計測するための質問紙は複数存在しており，回答者の負担を減ら

2.3 新規技術の需要すことを目的としている小塩ら [5] が作成した 10 問の質

新規技術を利用した製品を有効活用し世の中に普及させ

問紙（TIPI―J）などもある．Big Three モデル [3] は，ネるためには，ユーザにその技術が受け入れられることが重ガティブ気質 (Negative Temperament)，ポジティブ気質要である．企業内における情報システムの利用促進や購(Positive Temperament)，脱抑制 (Disinhibition) の 3 因子

買促進を目的とした技術受容モデル（TAM：Technologyで構成される．気質モデル [4] は，新奇性追求，損害回避，

Acceptance Model）が議論されている [16]．TAM は，新

報酬依存の 3 因子からなるモデルであり，Big Three モデ

技術採択時の社会的な便益を代表する属性である「有用性」

ルの一種と位置づけられることもある．

と「使用容易性」の二つを個人の新規技術における需要行

これらのように，パーソナリティ特性に関する指標は動を説明する規定要因として導入したモデルである [17]．

様々提案されており，パーソナリティ特性と行動との関係

このモデルを用いて，スマートフォンの購買決定 [17] や，性についての研究も多くなされている．

モバイル TV の需要に関する国際比較 [18] などが行われている．Qiantori ら [19] は，インドネシアと日本において，2.2 パーソナリティ特性と行動との関係性

モバイル TV サービスを受容するユーザの重要な要因を明

近年，広告・マーケティングの分野では，パーソナリティ

らかにするため，モバイル TV サービスの比較研究を行っ

特性（BIG5）と推薦の関係が調査されている．Matz ら [6]ている．その結果，モバイル TV に対する考え方と利用可

は，ユーザ個人の性格に合わせた広告配信により，広告のク能性の認知の効果が有意に異なることを指摘している．

リック数並びに購入数の向上に成功している．これはユー

このように新規技術の受容には，新たな技術に対するもザの心理的ニーズに合わせた説得力のある訴求を行うことのだけでなく，既存技術に対する考え方や認知が影響する

で，ユーザの行動に影響を与えることが可能になることをことが指摘されている．他方で新規技術の受容には，BIG5

示唆している．Hu ら [7]，Tsao ら [8]，Bologna ら [9] は，のようなパーソナリティ特性が関連すると考えられるもの

それぞれユーザの BIG5 に合わせて商品を推薦するシステの，既存研究ではパーソナリティ特性と紐付けた分析は行ムを提案し，パーソナリティ特性を考慮した推薦によってわれていない．

購買率やユーザレビューを向上させられることを示してい

家電の自動制御は未だ十分に普及していると言えないこる．小林ら [10] は，広告配信におけるユーザのパーソナリとから，その受容性に関する検討も必要である．本研究でティを用いたターゲティング手法をより広範なユーザに対は，パーソナリティ特性と新たな家電制御手法の関係につして適用することを目的として，Web 閲覧履歴から特徴量

いて明らかにする過程で，性格と自動制御という新規技術を抽出しパーソナリティを推定する手法を提案している．

の受容性を検討する．

実際の広告配信実績データを用いた実験により，提案手法
によって推定されたパーソナリティを説明変数に加えることで，1 回の広告閲覧に対するユーザの購買行動の予測精度向上を示した．
パーソナリティ特性は，広告・推薦以外の分野でも注目

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

3. クラウドソーシングでの調査結果の概要
本章では，次章で述べる「スマートホームでの実験」の位置づけを明確にするため，前年度に実施した「クラウドソーシングでの事前調査結果」の概要を述べる．本研究で2情報処理学会研究報告
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見を得るためには，実際の生活行動を伴う実験に基づいたアンケートが重要である．以上のことから，クラウドソー
シングによる実験でパーソナリティ特性ごとの有意差が多く見られた，動画 3「寒さを感じないようにエアコンが自動制御する機能」に関して，実際の生活実験を通した家電
制御の好みのアンケートを実施して結果を分析することが必要だと言える．オンラインアンケートで物理的な実験と同様の結果が得られるかを比較し，クラウドソーシングのオンラインアンケートが実際の生活実験に近いデータを収
図 1: クラウドソーシングでの教示動画例

集できるかどうか，また，オンラインアンケートと生活実
験の結果はどう異なるのかを確かめることが必要である．

は，表 1 にある BIG5 を構成する 5 つの性格特性から好まれると考えられる家電制御手法の仮説を立て，仮説の検証および家電制御の好みと性格の関係を明らかにすること

4. スマートホームでの実験
4.1 実験概要を目的としている．目的達成のためには，多様な性格特性

本実験の目的は，オンラインで実施するクラウドソーシを網羅した被験者群に対して，各種家電の物理的な制御を

ングのアンケートでは得られない，実体験を伴ったアン

伴う実生活実験を実施する必要がある．そこで，我々の先ケートにより家電制御方法の好みデータを収集することで行研究 [1] では，まず実証実験に向けた示唆を得るため，ある．より実生活に近い環境でアンケートを実施すること

クラウドソーシングによるアンケート調査を実施し分析をで，実サービスへの応用可能性の高い知見を得ることを目

行った．

指す．

クラウドソーシングによる事前調査では，実際の実験に向けた示唆を獲得するために，動画による場面説明ととも

4.2 予備実験に各質問を問いかけた．図 1 に，クラウドソーシング教示

生活実験はクラウドソーシングによる実験と異なり，時動画の例を示す．動画では，いくつかの家電が自動・手動

間的・物理的に様々なコストがかかる．したがって，事前で制御される映像が音声とともに再生され，実際に家電制に予備実験を行うことで，本実験に向けた実験システムや御が行われる場合と行われない場合の状況を確認できる．

実験要件に関する課題の洗い出しを行う．

それぞれの動画は，自動制御や高度なサポートが有る場

4.2.1 実験条件

合と無い場合を想定して作られており，「高度な機能など

実験システム改善までの期間確保のため，冬季の本実験が有る場合」を好む場合は 1 を，どちらでもない場合は 3実施を目指して，予備実験は夏季に実施した．予備実験でを，「高度な機能などが無い場合」を好む場合は 5 を選択す

は，被験者に，様々な生活行動を実際に実施してもらい，る，5 段階のリッカート尺度にて好みを回答する．調査は実験の終了後に家電制御の好みに関するアンケートに回答「Yahoo!クラウドソーシング」サイト上で実施され，合計してもらう．3 章のクラウドソーシング実験の結果を基に477 名に対してアンケートを実施した．

実験対象として決めた自動制御の好みを調査するアンケー

なお，質問を行う制御手法・アンケート内容は以下の 5

ト内容は，「寒さを感じないようにエアコンが自動制御する項目とした．

機能」であった．しかしながら，実験は夏に実施したこと( 1 ) 新しい家電の高度な機能を教えてくれる機能から，被験者は何もしなくてもそもそも寒さを感じない．

( 2 ) 暑さを感じないようにエアコンが自動制御する機能

したがって，予備実験においては質問の対象項目を「暑さ( 3 ) 寒さを感じないようにエアコンが自動制御する機能を感じないようにエアコンが自動制御する機能」としてい( 4 ) 新しい家電に変えたらどんなメリットがあるか教えてる．なお実験では，被験者は予め定義したシナリオに沿っくれる機能( 5 ) 部屋の空気をいつもきれいにしてくれる機能て生活行動を実施する．また，各行動中にエアコンを自動的に制御する場合と手動で制御する場合の 2 度実施する．

クラウドソーシングによる実験では開放性，外向性，神予備実験のシナリオを表 2 に示す．シナリオは実際の生経症傾向の高低によって家電制御の好みの差が見られた．

活上のシーンを想定して検討した．具体的には，ある夏のしかしながら，クラウドソーシングによる実験では，ワー日において，日中働いていたサラリーマンが帰宅してからカーは家電制御が行われる状況を想像で回答する必要があ

次の朝出社するまでのシーンを想定している．シナリオ上る．想像を基に回答した結果は，真に得たい実際の家電制では，被験者は暑い野外から家の中に入り（帰宅行動），睡

御の好みに対して異なる可能性があるため，実サービス提眠を取る（睡眠行動）．その後起床して，ラジオ体操などの供のためには十分ではない．実サービス提供につながる知

簡単な運動（運動行動）を行った後に小時間の休憩を取る

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝3

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表 2: 予備実験シナリオ

表 3: 本実験シナリオ

想定される被験者の状態

エアコンの制御内容

所要時間想定される被験者の状態

帰宅

暑い

冷房をつける

7分

エアコンの制御内容

所要時間

帰宅

寒い

暖房をつける

睡眠

寒い

温度を上げる

7分

5分

睡眠

暑い

温度を下げる運動

暑い5分

温度を下げる6 分 30 秒

洗濯

寒い

温度を上げる

休憩5分

寒い

温度を上げる

4分

料理・食事

暑い

温度を下げる

12 分

料理・食事

暑い

温度を下げる11 分 40 秒

食器洗い

寒い

温度を上げる

5分

外出

-

電源を切る

1分

外出

-

電源を切る

1分

（休憩行動）．さらに朝食を作り食事をした後に（料理・食表 4: リクルーティング用閾値

事行動），出社する（外出行動）．なお，予備実験において

外向性

神経症傾向

開放性

誠実性

実施した生活行動は，被験者が「暑くなる」か「寒くなる

平均値

54.62

55.70

51.07

42.70

協調性

57.78

（暑く感じなくなる）」ように設計している．具体的には，標準偏差 (σ)

13.60

13.02

11.34

11.15

11.24

シナリオ上では夏に外出しているため，帰宅時には被験者
は暑いと感じ，その際のエアコンは冷房をつけて涼しくなるように自動制御される．ただし手動制御のシナリオにお表 5: リクルーティングした各特性群の人数
外向性

神経症傾向

開放性

誠実性

協調性

高特性群

3

5

5

8

9

低特性群

5

5

5

8

4

いては，エアコンの利用を強制せずに各行動を実施してもらう．
被験者は 23-24 歳の男性 6 名とした．予備実験の目的は，実験システム改善に向けた課題の洗い出しであったため，各被験者のパーソナリティ特性は，リクルーティングの都き，エアコンを制御して温度を快適に保つためのモチベー

合上考慮しないこととした．

ションを向上させられる．その他の細かい要件として，自これらの予備実験により，食事の後に運動を行うといっ動制御と手動制御の両方において，帰宅の行動でスマートたシナリオは人によっては負担となりうることや，自動制

ホームに帰宅した際に，被験者には無理のない範囲で上着御と手動制御に関する実験を立て続けに行うことから，食を脱ぎ，その後の行動を進めてもらうように依頼をした．

事における料理の量を見直しする必要があることが知見とまた，手動制御の中で必ずエアコンを使用しないといけな

して得られた．それらの知見からシナリオ順や食事内容をいという強要はないものとした．

見直し，本実験に反映した．

アンケートは Google Form にて作成し，自動制御を行う
シナリオと手動制御を行うシナリオ両方の終了後に被験者

4.3 本実験に提示し回答してもらった．設問は表 6 に示すとおりであ奈良先端科学技術大学院大学の承認を得て本実験を行いり，各行動ごとに制御の好みと面倒さ，快適さについて 5（倫理審査番号：2019-I-9-2）スマートホーム内において家段階の尺度で質問している．回答に対するスコアは「自動電の自動制御がある場合とない場合のそれぞれについて被制御」と回答したものを 5，「手動制御」と回答したものを験者に行動を実施してもらい, その後にアンケートに答え1 としたリッカート尺度である．

ていただく．また，本実験では予備実験の結果を基に，よ

本実験の被験者をリクルーティングするために，奈良

り多くの被験者に対して生活行動中の家電制御の好みに関

先端大学内の学生を対象とした BIG5 アンケートを行なっするアンケートを実施することを目的とする．

た．BIG5 アンケート回答者 80 人の中から，表 4 にある斉4.3.1 実験条件

藤ら [20] の統計量から算出される閾値をもとに被験者の本実験は弊大学内にあるスマートホームにて 2023 年 2 月

リクルーティングを行った．+0.5σ 以上のスコアを持つ人

21 日から 3 月 1 日の間にかけて，時間帯は 10 時から 17 時

物をそのスコアにおけるパーソナリティ特性が高い人物との間で実施した．大まかな実験の流れは予備実験と同様でし，−0.5σ 以下のスコアを持つ人物をそのスコアにおけるある．予備実験からの主な変更点は，質問項目を「寒さをパーソナリティ特性が低い人物とした．リクルーティング

感じないようにエアコンが自動制御する機能」としている

は「開放性：高い」,「開放性：低い」,「神経症傾向：高点と，それに伴いシナリオで実施する行動を変更しているい」,「神経症傾向：低い」をそれぞれ 5 名ずつとし合計 20点である．表 3 に，本実験のシナリオを示す．本実験のシ名とした．また，リクルーティングを行う際にはそれぞれ

ナリオは予備実験と同様に，被験者に寒さを感じてもらっのパーソナリティ特性が独立している人物を選別した．表

た上で家電制御の好みについて質問する必要がある．した

5 にそれぞれの特性の高特性スコア群と低特性スコア群にがって，新たに洗濯・食器洗い行動をシナリオ内に追加し属する人数を示す．

ている．これにより，寒さを感じた上で生活行動を実施で

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝4

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表 6: 質問一覧と分析結果
質問内容

外向性

神経症傾向

開放性

誠実性

協調性

0.60840.40280.2482

0.95420.92860.23200.3661

0.95340.8474-, 0.0200 *0.1447

0.9530-, 0.0273 *

0.91330.7802

0.79110.3126+, 0.0708 †0.28480.18870.90600.95470.57400.63600.32740.82661.00001.0000

洗濯における制御手法の質問 [どちらの制御の方が面倒だと感じましたか？]

0.8746

0.51100.9056

0.95570.4944Q9

洗濯における制御手法の質問 [どちらの制御の方が温度・湿度的に快適でしたか？]

0.62910.66440.8266

0.95650.6754

Q10

料理・食事における制御手法の質問 [どちらの制御方法が好みですか？]

0.84370.79720.20400.44370.9326

Q11

料理・食事における制御手法の質問 [どちらの制御の方が面倒だと感じましたか？]

0.87210.23200.18870.64980.3102

Q12

料理・食事における制御手法の質問 [どちらの制御の方が温度・湿度的に快適でしたか？]

0.87030.72200.65130.53450.5634

Q13

食器洗いにおける制御手法の質問 [どちらの制御方法が好みですか？]

0.87210.28770.65130.77691.0000

Q14

食器洗いにおける制御手法の質問 [どちらの制御の方が面倒だと感じましたか？]

0.87210.4407

0.3321

0.69840.6822

Q15

食器洗いにおける制御手法の質問 [どちらの制御の方が温度・湿度的に快適でしたか？]

0.87460.91100.74240.95600.29220.3400

Q1

帰宅における制御手法の質問 [どちらの制御方法が好みですか？]Q2

帰宅における制御手法の質問 [どちらの制御の方が面倒だと感じましたか？]

0.8437Q3

帰宅における制御手法の質問 [どちらの制御の方が温度・湿度的に快適でしたか？]

0.8746Q4睡眠における制御手法の質問 [どちらの制御方法が好みですか？]+, 0.0724 †

0.9049Q5睡眠における制御手法の質問 [どちらの制御の方が面倒だと感じましたか？]

0.4142+, 0.0668 †Q6

睡眠における制御手法の質問 [どちらの制御の方が温度・湿度的に快適でしたか？]

1.0000Q7

洗濯における制御手法の質問 [どちらの制御方法が好みですか？]

Q8

Q16

外出における制御手法の質問 [どちらの制御方法が好みですか？]

1.00000.1921+, 0.0668 †

0.7001

Q17

外出における制御手法の質問 [どちらの制御の方が面倒だと感じましたか？]

1.0000-, 0.0565 †

0.69850.95170.7226Q18

外出における制御手法の質問 [どちらの制御の方が温度・湿度的に快適でしたか？]

0.52801.00000.11371.00000.2046が温度・湿度的に快適でしたか？]

5. 分析結果と考察
5.1 分析結果
質問項目の回答が，その回答者の持つ各パーソナリティに応じて変化することを確かめるため，特定のパーソナリティが高い・低い人々とそうでない人の回答の間に優位な差があるかを調べる検定を行った．具体的には，まず各パーソナリティのスコアの標準偏差（以下 σ とする）を算
出し，+0.5σ 以上のスコアを持つ回答者を「そのパーソナ
リティスコアが高い回答者」，−0.5σ 以下のスコアを持つ回答者を「そのパーソナリティスコアが低い回答者」としてサンプリングした．次に，パーソナリティスコアが高い
回答者と，パーソナリティスコアが低い回答者の回答間に差があるかを比較するために，母集団分布の同一性を検定した．各質問項目に対して，データに正規性がなく群のサンプルが異なることから，有意差を求める検定にはマン・ホイットニーの U 検定を利用する．
表 6 に分析結果を示す．表中には，各質問項目に対するパーソナリティ特性が高い群と低い群のスコアが有意に異なるかどうかの検定結果 (p 値) を示している．なお，各結果の符号は質問に対するネガポジを示しており，パーソナリティ特性が高い群が低い群よりも回答スコアの平均が高い場合に符号が+となり，逆の場合には符号が-となるように付与している．例えば，Q16 において，開放性の高い群の回答スコア平均が 5 で低い群の平均値が 4.4 であった．
これは開放性が高いほど質問に対して「自動制御」と回答しており，低いほど「手動制御」と回答しているといえる．
この場合に，高い群が低い群よりも回答スコアの平均値が高いため表中の符号は+とする．
以上の条件を基に，以下に表から読み取れる結果を列挙
する．

• Q3：帰宅における制御手法の質問 [どちらの制御の方

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝– 帰宅において，協調性が高いほど，手動制御の方が温度・湿度的に快適だと感じる– 帰宅において，神経症傾向が高いほど，手動制御の方が温度・湿度的に快適だと感じる• Q4：睡眠における制御手法の質問 [どちらの制御方法が好みですか？]– 睡眠において，外向性が高いほど，自動制御の方が好みだと感じる• Q5：睡眠における制御手法の質問 [どちらの制御の方が面倒だと感じましたか？]– 睡眠において，誠実性が高いほど，自動制御の方が面倒だと感じる– 睡眠において，神経症傾向が高いほど，自動制御の方が面倒だと感じる• Q16：外出における制御手法の質問 [どちらの制御方法が好みですか？]– 外出において，開放性が高いほど，自動制御の方が好みだと感じる• Q17：外出における制御手法の質問 [どちらの制御の方が面倒だと感じましたか？]– 外出において，神経症傾向が高いほど，手動制御の方が面倒だと感じる

5.2 考察結果に対して考察する．有意差が出た質問項目の行動は
「帰宅」
「睡眠」
「外出」の 3 行動であり，一般的な家事行動
である「洗濯」「料理・食事」「食器洗い」に対してはパーソ
ナリティによる好みの差が見られなかった．帰宅・睡眠・外出行動中は家事などとは異なり，制御対象が自分の意識
外・物理的な範囲外であるという特徴があると考えられる．
したがって，自分が能動的に家電制御しやすい状況にある5

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場合と，意識的・物理的に遠く能動的な家電制御が難しい
場合に好みの差が出やすいことが示唆された．

本結果のリミテーションとして，有意差検定の結果として 5%以下の確率で有意となった項目は Q3 への回答のみ

最も多くの好みの差が見られたパーソナリティ特性は神であり，上記で考察した項目はすべて 10%以下の確率で有経症傾向である．すなわち，神経症傾向が高い，または低意となる項目であることが挙げられる．このような結果とい人物はその他の人物よりも家電制御の好みの差が激しいなった要因としてデータ点数の少なさが挙げられる．一般といえる．特に，クラウドソーシング実験における仮説の的にデータ点数が多くなるほどデータの信頼性が増し，小一つとして「神経症傾向が高い人物は，寒さを感じないよ

さな差でも有意差があると判断されやすくなる．したがっうにエアコンが自動制御する機能を好まない」がある．今て，より本実験の成果を一般化するためには，より多くの回の実験結果においても，帰宅や睡眠行動に関しては「神データをもとに分析を実施する必要がある．

経症傾向が高い人物は，自動制御に好意的ではない」という結果になり，クラウドソーシング実験の結果との一致が

6. まとめ見て取れる．なお，クラウドソーシング実験におけるアン

本研究では，著者らが過去に実施したクラウドソーシン

ケートでは，ある居住者が生活中のあるシーンを演じた動グでの事前調査結果を検証するために，スマートホームで画を視聴してもらった上で，その状況に自分が置かれた場

実際の生活行動を伴う「家電制御方法の好み」に関する実合の家電の好みを質問したが，その際の生活行動のシーン験を実施した．具体的には，BIG5 のパーソナリティ特性

として帰宅行動を選んでいた．以上のことから，少なくとのうち，開放性が高いまたは低い，神経症傾向高いまたはも帰宅行動においては，クラウドソーシング実験と実生低い人物を被験者としてリクルーティングし，エアコンの活実験において一貫して同様の結果が得られたことがわ

自動・手動制御に関する実験を実施した．実験では被験者かった．

に，「帰宅」「睡眠」「洗濯」等の 6 つの生活行動をしてい

また，神経症傾向が高い人物は帰宅と睡眠に関しては手

ただき，実験後には家電自動制御方法の好みデータを収集

動制御を好むものの，外出においては自動制御を好む結果することを目的としたアンケートを行なった．実験後のアを示した．帰宅・睡眠と外出行動の違いとして，その行動

ンケートによって得られたデータを分析した結果，「帰宅」

を行うことで，自分が物理的に離れていくかどうかという「睡眠」「外出」の 3 つの行動で好みの差が確認され，一般点が挙げられる．また，家電の制御内容も，帰宅・睡眠に的な家事行動である「洗濯」「料理・食事」「食器洗い」に対おいては「居住者の快適な環境を整える」ことに主眼が置してはパーソナリティ特性による好みの差は見られなかっ

かれる一方で，外出においては「忘れずに電気を消す」「留た．中でも最も多くの好みの差が見られたパーソナリティ

守中の安全を確保する」ことなどに主眼が置かれることが特性は神経症傾向であり，帰宅や睡眠行動に関しては「神多い．実際に生活実験においても，帰宅・睡眠は「エアコ経症傾向が高い人物は，自動制御に好意的ではない」といンを適切な温度に制御する」ことを音声で通知し，外出時

う著者らが実施した過去のクラウドソーシング実験と同様には「エアコンの電源を切っておく」ことを音声で通知しの結果が得られた．

ている．したがって，このような具体的な家電制御内容の本研究の実験では，主に開放性と神経症傾向の特性を違いが神経症傾向が高い人物に与える印象を変えた結果，

ターゲットとして被験者のリクルーティング・実験を実施

帰宅・睡眠と外出の家電制御の好みに違いが出たという可した．また，自動制御の好みについて質問した内容も，暑能性が示唆された．

さ・寒さを制御するエアコンの制御方法に対するもので神経症傾向以外のパーソナリティでは，着目すべき特性あった．したがって，網羅的にパーソナリティ特性と家電として開放性が挙げられる．クラウドソーシング実験のア制御の好みを明らかにするためには，実験対象および制御

ンケート調査では開放性の高い人物は自動制御を好む，と対象となる家電種類の拡充が必要であると考えられる．まいう結果が得られている．なお，本実験の結果においても，た，クラウドソーシングの結果と実生活実験の結果に関連

外出行動において開放性の高い人物は自動制御を好むとい性が見られたため，必要に応じてクラウドソーシングの活う結果が得られた．したがって，開放性に関しても神経症用も検討するべきである．いずれの場合においても，著者傾向と同様にクラウドソーシング実験の結果と一貫した家らが実施した過去の結果から，その他のパーソナリティ特電制御の好みが得られている．その他，協調性や誠実性の性の高低よりも神経症傾向の高低が家電制御の好みに影響高い群においては，自動制御にネガティブな結果が得られする可能性が示唆されていることから，将来的に家電制御ており，外向性の高い群においては自動制御にポジティブ

手法から神経症傾向の高低を推論する機械学習モデルなどな結果が得られている．ただし，リクルーティング対象がを構築することによって，より居住者の好みにあった家電

制限されている都合上，協調性・誠実性・外向性の高低を制御手法の提案ができると考えられる．

区別する群には，各パーソナリティ特性との交互作用が存在しうる点に注意が必要である．

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情報処理学会研究報告
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