宅内行動認識モデル最適化のためのナッジを用いた
アノテーション行動誘導方法の検討
佐藤 佑磨1

松井 智一1

中村 優吾2

諏訪 博彦1,3

安本 慶一1

概要：宅内行動認識の研究において行動ラベルを収集することは，居住者の行動分析をするために必要不可欠である．しかし行動ラベルを収集するためには，プライバシーの面などを考慮すると居住者に自ら行動を記録してもらう必要がある．そのため詳細な行動ラベルを収集するためには居住者が生活の中で逐一行動を記録しなければならず，大きな負担がかかってしまい，結果的に本来の生活とは違った不自然な行動が多く現れてしまう原因となる．そこで我々の研究グループではリアルタイムで居住者の行動認識を行い，その確信度が低い時だけ居住者に現在の行動を尋ねる質問を通知し，それに回答してもらうことで行動ラベルを収集するシステムを構築している．本稿では，居住者に行う質問への回答意欲を高めるために幾つかのナッジを考案し，通常の聞き方と比較してどれほど有効性があるのかを検証した．検証にはクラウド
ソーシングを用いてのべ 1800 人の一般人にアンケート調査を行った．その結果，考案したナッジを用いた
質問 8 種のうち 6 種についてナッジを用いない質問よりも回答意欲が高く，ナッジの有効性を確認した．

A Method for Guiding Annotation Behavior With Nudges to Optimize
Home Activity Recognition Model
YUMA SATO1TOMOKAZU MATSUI1 YUGO NAKAMURA2
KEIICHI YASUMOTO1

1. はじめに

HIROHIKO SUWA1,3

ンケートに答えたり，生活中に逐一行動を記録することが求められる．そのため，居住者の負担がとても大きい．結近年，住居内の利便性を追求するための宅内行動認識に

果的にラベルを記録する煩わしさから居住者が記録するこ関する研究 [1] が盛んに行われている。今後世界の高齢者とを放棄してしまったり，正確に記録しなくなる可能性が人口が増加していく中で，高齢者の見守りシステムや家電

高い．他のラベル付けの方法として，住居にカメラを設置の先回り制御などに繋がる宅内行動認識の研究は，より一して居住者の行動を撮影し，その映像に基づいてアノテー層重要になってくると思われる．宅内行動認識では，住居タがラベル付けを行う方法が考えられるが，その場合居住内に設置したセンサや家電から収集するデータと居住者が者のプライバシー侵害や，監視感により普段通りの行動を実際にどんな行動をしたのかというラベルデータを用いて，しなくなる問題がある．そのため，宅内行動認識研究にお居住者が行っている行動を推定する [2]．しかしながら，既いて，居住者になるべく負担をかけることなく，詳細なラ存の宅内行動認識の研究には，ラベルデータ収集について

ベルデータを収集するシステムが求められている [3]．

課題がある．ラベルデータの収集には，居住者に自らの行

我々の研究チームでは，それを満たすシステムとして動の記録をつけてもらう必要があるが，粒度の細かいラベ

ナッジを用いた質問によってラベルデータを収集するシス

ルデータを収集するためには，高い頻度で行動に関するア

テムを提案している [4]．このシステムは，リアルタイムで

1

2
3

奈良先端科学技術大学院大学, Nara Institute of Science andtechnology
九州大学，Kyushu 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)

行動認識を行い，常に行動推定結果を取得し，推定結果の確信度が低い時のみ住居に設置してあるタブレット端末やスマートスピーカーから実施している行動について居住者に回答してもらうことで効率的にラベルデータを収集する．

本稿では，提案システム上で居住者に回答を促すためのを 23 種類に分類し，その具体例や活用する方法について

ナッジを考案した上で，クラウドソーシングによって一般調査している．また，23 種類のナッジを幾つかの指標を用人にアンケートを行い，結果の評価，分析を行う．ナッジ

いてカテゴリ分けし，それぞれの特徴や有効性について示の考案には，Caraban ら [5] の提唱しているナッジ構築のしている．

方法を参考にしている．Caraban らは様々なシチュエー

中岡ら [7] は，食事行動に着目し，食事スピードの改善

ションにおいて有効なナッジを 23 種類に分類し，その中や栄養バランスの良い食事を摂るように促すシステムを構から適応するシチュエーションごとのカテゴリ分けや利用築している．このシステムでは小型カメラを搭載した箸をした人の性質ごとの領域分けを行っている．

用いて，食事中にリアルタイムで食べ物の色や種類を画像

本稿の章構成は，以下の通りである．2 章では関連研究

認識によって判別している．食べ物の種類によってデジタについて述べ，3 章で提案するナッジについて述べる．4

ルアートの色が塗られていくことで，様々な色を塗りたい

章ではクラウドソーシングの概要や評価方法について説明と言う動機から自発的な食事改善を促している．

する．5 章ではアンケート結果とその分析結果を述べる．6
章で考察を行い，7 章で本論文のまとめを述べる．

2. 関連研究
本章では，関連研究として，宅内における居住者のラベ
ルデータ収集に関する研究やナッジの効果検証を行った研究について述べる．

山崎 [8] は，SNS により生じるトラブルを防止するために，ナッジを利用して若者に倫理的配慮を促している．若者 1220 人を対象とし，情報に関するマナーの配慮をするか否かのアンケート調査を行い，日本の若年層はナッジの影響を強く受けることを示している．
金光ら [9] は，昨今深刻な社会問題となっている COVID-

19 の蔓延対策を目的に，接触確認アプリ COCOA のインストールを促進するため，ナッジを用いた手法を提案して

2.1 宅内行動認識におけるラベルデータ収集に関する研究いる．COCOA のインストールを行うことでデジタルアー

居住者の行動データ収集に関する研究として，Kasteren

トに色の付き方が変化したり，アンケートの投票，おみく

ら [6] や Vacher ら [5] の研究が挙げられる．これらの研究じを引くことができるなど，様々なメリットをユーザーにでは，スマートホーム環境における多種多様なセンサを利与えることで自発的なインストールを促進している．

用したセンシングシステムによってデータを収集するとStirapongsasuti ら [10] は COVID-19 の状況下で手指消ともに，居住者の行動ラベルデータを収集するインター

毒を多くの人に行わせるため，ナッジを用いてハンドサニ

フェースを使用している．このような行動ラベルデータ収

タイザーの使用を促している．ハンドサニタイザーの横に集の際，居住者のプライバシー問題などの観点から，居住

ディスプレイを設置し，ディスプレイ内の花の画像を変化

者自身がラベリングを行なっているが，詳細なラベルデー

させることで自主的な手指消毒を促している．

タ収集には大きな負担がかかってしまう．そのような状況

Misaki[11] らは青少年（高校生，大学生）に対してオンだと居住者はストレスを必要以上に感じ，行動分析においライン調査を行い，彼らが SNS におけるプライバシーやてノイズとなるデータが多く発生してしまう原因となる．

安全に関する様々な脅威に対して，リスクを回避させるの

Tonkin らは，行動ラベル収集に専用のスマートフォンアにナッジを使用することが有効かを明らかにした．彼らはプリケーションを使用し，テキストや音声を用いて行動をナッジは潜在的にリスクのある選択を回避するために有効記録するシステムを構築している．12 人の被験者を対象であるとしつつも，一部のナッジはネガティブな結果をもとして，スマートホームで生活してもらいながら専用アプ

たらす可能性があることを示唆している．

リケーションを利用してもらい，被験者自身が行動を記録

本研究では，質問への回答意欲を高めるため，このようすることの有効性を調査している．しかし，このシステム

なナッジを宅内行動認識の行動ラベルデータ収集に用いるは行動を逐一専用のアプリケーションで記録する必要があ

質問において応用する．

り，被験者に大きい負担がかかっている．
このように，宅内行動認識におけるラベルデータの収集

3. ナッジの整理に基づくナッジ質問の考案において，居住者への負荷が課題となっている．我々は，本研究では，宅内行動認識のラベル収集のために，どのこの問題を解決するために，居住者の負担が少ない効率的

ようなナッジが効果的かを明らかにすることを目的とすなラベリングを行う方法として，ナッジを用いた手法を提る．本章では，ナッジの種別や適用すべき場面を整理した

案する．

うえで，ナッジを適用した質問方法について述べる．

2.2 ナッジの効果検証に関する研究

3.1 適用場面によって分けたナッジの領域

ナッジの効果検証に関する研究として，Caraban ら [5]Caraban ら [5] は，ナッジには適用すべき場面によってはナッジを用いて行動促進を行った様々な研究からナッジ

3 つの領域，facilitator, spark, signal に分類している（図

1）．

図 1

ナ ッ ジ に お け る 3 つ の 領 域 ，Anna Caraban, 23 ways

to nudge: A review of technology-mediated nudging inhuman-computer interaction(2019) 1-15 [5] より引用

図 2 spark 内のカテゴリと質問に用いたナッジの質問に用いるナッジは，居住者には質問に回答する能力はあるが動機が存在しないという状況のため，spark の領域に分類されるものの中から採用した．また，spark の中

3.1.1 facilitator
facilitator ナッジは，与えられたタスクを単純化することで，解決を容易にするために利用されるナッジである．
例えば，選択肢が多すぎて何を選んだらいいかわからない
状況や，複数ある選択肢が似ていて見分ける能力がないというような状況で利用される．このナッジは，利用者に行動する動機があるが実行する能力が不足している時に有効なナッジである．

3.1.2 spark
spark ナッジは，利用者に行動する能力はあるが動機が不足している時に有効なナッジである．つまり，利用者に何らかの行動の動機を持たせることを目的としたナッジである．例えば，事前にその行動をするという公約を結んだ
り，他者と行動の達成度を比較したりすることによって利にも Confront，Deceive，Social Inﬂuence，Fear の 4 つのカテゴリが存在する．spark の中のカテゴリとその中で質問方法に用いたナッジをまとめた図を図 2 に示す．sparkの中の 4 つのカテゴリ内にはそれぞれ幾つかの手法が含まれていて，同じカテゴリ内の手法においても比較を行いた
いため，今回の質問方法に応用できそうなものを１つのカテゴリ内でそれぞれ 2 つずつ選定し，質問を作成した．

3.2.1 通常の聞き方
通常の聞き方は，単にタブレット端末上に「あなたは今，
どんな行動をしていますか？」という質問とともに，行動を入力する画面が表示されるだけのシンプルなものである．この通常の聞き方をベースとして様々なナッジを組み込んでいく．質問画面を図 3 に示す．

用者の動機付けを行う．

3.1.3 signal
signal ナッジは，行動を行う動機と能力が両方備わっているにもかかわらず，利用者の意思と行動の不一致が起きている時に利用されるナッジである．例えば，目標を設定
したにも関わらず忘れてしまい無意識で別の行動をしてしまいそうな状況や衝動的に意思と反した行動を行いそうな状況で有効なナッジである．

3.2 本研究で用いる質問方法

図 3 通常の質問画面

居住者の行動のラベル付けを行うため，居住者が生活中に住居に設置してあるタブレット端末またはスマートス

3.2.2 Confront

ピーカーから「今，どんな行動をしていますか？」というConfront ナッジは，意思決定の場面において得られる結ような質問を行う．タブレット端末の場合は通知音がな

果に後悔することを避けようとする心理を利用したナッジ

り，画面に質問と行動を入力するフィールドが表示されるである．質問の後に将来起こりうる結果を利用者に再確認ので，居住者には行動名を入力してもらうことで回答してさせるような文言を追加した質問を図 4 に示す．起こりう

もらう．音声の場合は，スマートスピーカーから質問音声

る結果として「利用者の行動認識精度の変化」と「質問のが流れるので，居住者には声で回答してもらう．居住者へ表示される回数の変化」の 2 つを採用した．前者のナッジ

を Confront1，後者を Confront2 とする．

他人が回答しているなら自分も回答しようとするバンドワ
ゴン効果という心理学的効果を利用している．

図 4 Confront の質問画面 (左が Confront1，右が Confront2)
図 6

3.2.3 Deceive

Social Inﬂuence の質問画面 (左が Social Inﬂuence1，右がSocial Inﬂuence2)

Deceive ナッジは，利用者に錯覚や虚偽の情報を与える
ことで行動を促すナッジである．まずピークエンド効果と呼ばれる心理学的効果を用いたナッジを採用する．ピーク
エンド効果は，経験の記憶はそのイベント内で感情が一番高まった時とそのイベントの最後に起こったことに大きく左右されるというものである．そこで，回答後に楽しみが待っているような文言を追加した質問を図 5 の左側に示す(Deceive1)．回答後に生活に役立つ雑学を表示されることを示すことによって，利用者は最終的に得をする，すなわ
ち良い経験であると錯覚できる．また，別の質問として虚偽の視覚情報を与えることで回答を促した．質問を図 5 の右側に示す (Deceive2)．認識精度が具体的に何％かは記載されていないが，大きく精度が上がることを虚偽のグラフによって示している．

3.2.5 Fear
Fear ナッジは，恐怖や喪失感などの利用者にとってマイナスとなる感情を呼び起こすことで行動を起こさせるナッジである．Fear ナッジの一つ目として，回答しなかった
場合のデメリットを表す文言を質問の後に追加した質問を
図 7 の左側に示す (Fear1)．このナッジは Confront ナッジの一つ目で採用したものと似ているが，マイナスな面だ
けを示すことで今現在あるものを失ってしまうかもしれないという利用者の不快感をより煽っている．また二つ目として，回答しなかった場合に，確実には起きないがもしかしたら起きるかもしれない不快なことを示す文言を追加した．質問を図 7 の右側に示す (Fear2)．家族や警察に間違った通知が届く可能性は低いが万が一その可能性があると示唆することで，その時の恐怖を想像させることを期待
している．

図 5

Deceive の質問画面 (左が Deceive1，右が Deceive2)

3.2.4 Social Inﬂuence
Social Inﬂuence ナッジとは，自分に期待をされていたり第三者が存在していたりすると行動を変えようとする性

図 7Fear の質問画面 (左が Fear1，右が Fear2)質を利用したナッジである．まず相手に実験の協力を感謝する文言を追加した後，質問をする．質問を図 6 の左側に示す (Social inﬂuence1)．これは一般的な公衆トイレなどにもよく使われている手法で，相手に感謝されると自分も4. クラウドソーシングを用いたナッジの効果
検証

返したくなるという返報性の原理を用いている．また別のナッジを用いた質問の有効性を検証するためクラウド

質問として，他人がどれくらい回答しているかを表す文言

ソーシングを用い，一般人を対象としてアンケート調査をを追加した．質問を図 6 の右側に示す (Social Inﬂuence2)．

行った．本章では，実験の目的及び概要を記す．

表 1

行動のグループ表

居住者の状況

行動の種類

リビングにいる

ノイズがある

動き回っている

A

○

○

○

掃除（リビング）

B

×

○

○

掃除（廊下），料理，食器洗い

C

○

×

○

運動，身支度D×

×○

トイレ，入浴，個人衛生，外出・帰宅

E

○

○

×

TV 視聴，ゲーム

F

×

○

×

該当なし

G

○

×

×

食事，服薬，洗濯，閲覧（スマホ，読書など）

H

×

×

×

睡眠

4.1 実験目的

要素を用いてグループ分けし，それぞれのグループごとに宅内行動認識において居住者への質問を用いて効率的にどのナッジが効果的かを調査した．生活行動は日常の生活ラベル収集を行うために，どのような質問方法を用いればをほぼ全て網羅するよう，以下の 17 種類定義し，その中より居住者の負担なく回答できるかを明らかにする実験をからグループ分けを行った．各グループに属している行動行った．クラウドソーシングの参加者（以下，被験者）にを表 1 に示す．

は，通常の生活をしている最中に質問が表示（あるいは再生）されたという想定で回答してもらった．なお，居住空

4.2 実験概要

間内の生活では食事や掃除を始めとした様々な行動があクラウドソーシングには，Yahoo!社のクラウドソーシン

り，各行動ごとに効果的なナッジとそうでないナッジを明グサービスを利用した．被験者にはまず状況設定を理解しらかにするため，居住空間内での生活行動を「リビングにてもらうため，シチュエーション動画を視聴してもらった．

いる」「ノイズがある（うるさい）」「動き回っている」の 3

シチュエーション動画の例とシチュエーション動画の流れをそれぞれ図 9，図 10 に示す．まず居住者が生活行動をしている様子が数秒間流れる．その後，生活行動中に家に設置してあるタブレット端末またはスマートスピーカーから通知が届き質問が現れるため，居住者がそれを確認する．
ここで質問とは，3.2 節で述べた 9 種類の質問のいずれかである．動画の最後にその質問内容が画面に映し出され，「このような聞き方をされた時，質問に回答する意欲はどれくらいありますか？」という字幕が表示されるという流れである．動画の時間は２０秒ほどである．
また，生活行動には，表 1 のように分けたそれぞれのグ
ループの中から代表的な行動を一つずつ選定した．グルー
プ A は掃除（リビング），グループ B は食器洗い，グループ

C は身支度，グループ D は個人衛生，グループ E は TV 視聴，グループ G は閲覧をそれぞれ代表的な行動とした．な

図 8 アンケート画面

図 9

シチュエーション動画の例

アンケートに回答している，すなわち信頼性の低い回答であるとわかるため，それらの回答は得られる結果から除外
する．今回のクラウドソーシングでは，のべ 1106 人の被験者の回答が信頼性の低い回答として除外され，結果，延べ 1800 人の被験者の回答が信頼性の高い回答として獲得できた．本稿の分析は，これらの信頼性が高い回答のみを対象にして行う．

図 10

シチュエーション動画の流れ

お，グループ F に属する行動はなく，グループ H に属する
行動は睡眠のみで睡眠中は質問を行わないため，これらの２グループは今回視聴してもらう動画からは除外した．動図 11

全体的なアンケート結果（全 5400 問の結果）画を視聴した後，表示された質問に対して回答をしても良いと思ったかを，4:とても思った，3:思った，2:思わなかった，1:全く思わなかったの４段階で回答してもらい，任意でその選択肢を選んだ理由を記入してもらった．なお，リ5. 実験結果
5.1 アンケート結果の全体的な外観

ビングで行う行動（掃除（リビング），身支度，TV 視聴，今回のクラウドソーシングでは，のべ 1800 人に各々 3

閲覧）はタブレット端末上で質問を表示し，タップするこ

種類のアンケートに回答してもらったため，計 5400 件のとで回答をしてもらい，リビング以外で行う行動（食器洗回答結果を収集できた．また，行動の種類は 6 種類あるのい，個人衛生）はスマートスピーカーから音声によって質で１行動につき 900 件，質問の種類は 9 種類あるので１

問を読み上げて，被験者の声によって回答をしてもらう設

質問につき 600 件，行動と質問を組み合わせたシチュエー

定である．タブレット端末を用いる場合，3.2 節で述べた

ションについては 54 種類あるので 1 シチュエーションに

9 種類の質問のいずれかを表示し，音声を用いる場合，3.2

つき 100 件の回答結果が得られた．5400 件全体の回答結節で述べた 9 種類の質問のいずれかを合成音声によって読果を図 11 に示す．この結果を見ると，「1:全く思わなかっみ上げることで質問をする．今回のクラウドソーシングでた」（以下，回答１）と「4:とても思った」（以下，回答４）は 1 人につき 5 回まで回答が可能にし，のべ 2906 人の一の回答数が少なく，「2:思わなかった」（以下，回答２）と般人に行ってもらった．被験者には，行動（掃除（リビン「3:思った」（以下，回答３）の回答数が多くなっているこグ），食器洗い，身支度，個人衛生，TV 視聴，閲覧）6 種類とがわかる．また，ネガティブな回答（回答１および回答と質問（通常の聞き方とナッジを用いた聞き方 8 種）9 種

２）は 2637 件，ポジティブな回答（回答３および回答４）

類の組み合わせた計 54 種類の中からランダムで 3 種類のは 2762 件となり，ポジティブな回答がやや多いものの，ほアンケートに回答してもらった．本実験で用いたアンケー

ぼ同じ回答数となった．

ト画面を図 8 に示す．

5.2 行動別のアンケート結果
4.3 回答の信頼性行っている行動ごとに質問への回答意欲の差異があるの

クラウドソーシングによる調査は，多くの人からの意見かを明らかにするため，行動ごとの回答結果を抽出した．

や回答を得られるという長所がある反面，匿名であるなど

結果を図 12 に示す．全体的な結果と同じく，全ての行動の理由から回答の信頼性がネックとなっている．そのためで回答１と回答４の回答数が少なく，回答２と回答３の回

本実験を行うにあたり，信頼性の高い回答結果だけを獲得

答数が多くなっている．しかし，基本的に回答４，回答１，

するため，3 種類のアンケートに加えて，信頼性を確認す

回答２，回答３の順で回答数が増えているが，身支度だけるダミーアンケートを配置した．このダミーアンケートの回答３よりも回答２の方が多いことが見てとれる．また，

動画には必ず「1:全く思わなかった」を選択するように字

行動ごとの回答をネガティブな回答とポジティブな回答に幕が表示される．そしてこのアンケートに「1:全く思わな分けて可視化した結果が図 13 である．この結果を見ても，かった」以外を選択した被験者の回答は動画を視聴せずに身支度が他の行動と比べて圧倒的にネガティブな回答が多図 12

各行動のアンケート結果

表 2 「忙しい」を含む回答理由の件数
行動
件数
身支度

70

掃除（リビング）

10

食器洗い

10

個人衛生

7

TV 視聴

2

閲覧

2
図 13 各行動のポジティブ回答およびネガティブ回答の数

いことがわかる．これについて被験者から任意で受け付け

5.3 質問（ナッジ）別のアンケート結果

た回答理由によると，「出かける所で時間が無いから」，「身

質問にナッジを用いることで質問への回答意欲が変化す

支度の途中で急いでいるので」，「忙しいし，答える必要がるのかを明らかにするため，質問ごとにポジティブな回答

ないと思うから．
」，「予定を優先する」，「忙しい時に画面打をした人数を可視化した．その結果を図 14 に示す．通常てない．
」など，忙しいから回答したくないという意見が多（ナッジを用いていない）の聞き方をベースラインとして見数見られた．そこで各行動ごとに「忙しい」ワードが含まると，ナッジを用いた質問 8 種類中 6 種類はそのベースラれている回答理由の数をまとめた結果を表 2 に示す．これ

インを超えていることがわかる．特に Confront ナッジとを見ると，身支度に対して「忙しい」と感じている被験者

Fear ナッジは２種類ともベースラインを超えているので，がかなり多いことがわかる．また，TV 視聴や閲覧は「忙これらのナッジの有効性を確認できた．次に，ベースライ

しい」と感じる被験者が最も少なくネガティブな回答よりンを下回った Deceive1 と Social Inﬂuence2 について被験もポジティブな回答が多いことから，娯楽などで好きなこ者が記入した回答理由を確認する．まず，Deceive １につとをしている時よりも準備などで忙しい時の方が回答意欲いて回答理由を見ると，「雑学に魅力を感じないから」，「雑が低いことがわかった．また図 13 を見ると，個人衛生と学いらない」，「押しつけの雑学は不要」など，今行ってい食器洗いが他の行動と比べて圧倒的にポジティブな回答がる行動を中断してまで雑学を知りたくはないという意見が多いことがわかる．これら 2 つの行動は共に音声で質問お多数見られた．このナッジは本来被験者に楽しみを期待さよび回答を行なっている．このことから行動ラベル収集のせるというメリットを必ず与えることで回答意欲を高める

際の質問には，タブレット端末上よりも音声の方が適してものであったにもかかわらず，そもそも被験者が雑学を知いることがわかった．

る行為を楽しみと認識していなかったので，このナッジについてはより被験者がメリットを感じる方法に置き換えていく必要がある．次に Social Inﬂuence2 の回答理由を見る

図 14

各質問のポジティブ回答の数と，「他の人は関係ない」，「他人の情報で左右されたくな

れる．

い」
，
「他の人がどうとか関係ない」など，他人と比べられることを嫌悪したり，どうでもいいという意見が多く見ら

6.2 ナッジを用いた質問をする上での注意点れた．また「信用できないから」などの意見もあり，被験8 種類中 6 種類のナッジはポジティブな意見の方が多く者にシステムの信頼性を確実に伝えていくことが課題とし有効性を確認できたが，それらにもネガティブな意見は少て残った．

なからず見受けられた．その中でもいくつかのナッジの回

6. 考察

答理由として「脅迫されてるみたい」や「脅されているよ
うでいや」など被験者が質問に対して恐怖を感じたような本章ではクラウドソーシングによるアンケート結果や被意見があった．Fear ナッジは被験者に何らかの恐怖を与え験者に任意で受け付けた質問への回答理由から，ラベル収ることで回答意欲を促進するものなのでナッジが有効であ集に質問を用いる上での改善点や課題について考察する．

る理由になるのだが，Confront ナッジや Deceive ナッジにもそのような回答理由がいくつか見られた．実際にスマー

6.1 質問および回答のインターフェース

トホームで運用していく際，質問に対して何度も恐怖を感

今回のアンケート結果からタブレット端末上で質問，回じることになると，そのシステムに対する不信感や嫌悪感

答するよりも音声で質問，回答する方が被験者の回答意欲を引き起こす可能性があるため，ナッジを用いる場合でもが高いことがわかった．さらに身支度をしている時の質問

質問のしすぎは避けるべきであると考えられる．また，例の回答理由には，音声だったら答えるという趣旨の意見もえば Social Inﬂuence1 ではベースラインを超えているが，いくつか見られ，音声の方がタブレット端末を用いるよりSocial Inﬂuence2 では超えていないなど，同じカテゴリ内優位であることを確認できた．しかし音声を用いる質問へでも有効なナッジとそうでないナッジが存在することがわの回答理由を見ると「音声認識してくれるなら作業しながかった．このことからナッジをカテゴリごとではなく，1

らでも回答できるから」や「声ならよい」などポジティブ

つ 1 つの種類ごとに有効性を確認することが必要である．

な意見が多い一方，「質問が早口」や「声が生理的に受けさらに，どのようなナッジを用いた質問をしても全てネガ付けられないから」などネガティブな意見も一部見受けら

ティブな回答をした被験者も一定数存在した．通常の聞きれた．今回用いた音声は音声合成ソフトで作成した機械音方に比べればナッジを用いた方が回答意欲は高まる傾向に声だったため，やや不自然な言い回しなどもあったのが原あるが，それでも回答しないという強い意志を持っている因の一つだと考えられる．そのため，実際のラベル収集の被験者が対象である場合だとナッジによる効果はほとんどために用いるためには，なるべく被験者が聞きやすい音声ないと考えられる．

を採用し，不快感をなくすことが課題の一つとして挙げら[5]7. おわりに
本稿では，宅内行動認識における行動ラベル収集を「今どんな行動をしていますか？」のような行動を尋ねる質問[6]で行う際，質問の回答意欲を高めるために様々なナッジを用いた質問方法を考案し，クラウドソーシングによるアンケート調査を行うことでその有効性を明らかにした．アン
ケート調査の結果，考案した 8 種類のナッジを用いた質問[7]のうち，6 種類が通常の聞き方よりも回答意欲が高く，ナッジを用いた質問の有効性を確認した．しかし，どのようなナッジを使っても回答しない意思が強い被験者の場合だと，ナッジの効果はほとんどないこともわかった．またイ[8]

ンターフェースについて，タブレット端末上から質問および回答を行うよりも，音声を介して質問および回答を行う[9]

方が回答意欲が高いことがわかった．タブレット端末上で質問および回答を行うシチュエーションでアンケートに回答した被験者の中には，音声であれば回答したいというよ[10]

うな意見を持つ人もおり，質問には音声が適していることが明らかになった．しかし，中には質問に用いる音声の質を気にする意見もあり，今後行動ラベル収集のために運用する際の課題となった．さらに，実際の行動認識に用いる
際は，被験者の滑舌や行動名の多様な表現方法（例えば個
人衛生は歯磨き，手洗いなど，様々な言い方がある）を考慮する必要があり，タブレット端末よりも実装することが難しいことも課題である．また，娯楽を楽しんでいる時よりも身支度などの忙しい時の方が回答意欲が下がることが確認でき，行っている行動ごとで回答意欲に差異があることが確認できた．今後の展望として実際に宅内行動認識の行動ラベル収集にナッジを用いた質問を用いる際，どの質問をどのような頻度で行えばよいかを明らかにし，スマー
トホームで実証実験を行う．
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