一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
IEICE Technical Report
WIT2019-10 (2019-08)

在宅高齢者に向けた「こころ」センシングのためのルールベース問いかけ機構
前田晴久†

佐伯 幸郎†

中村 匡秀†

安田清††† 神戸大学 〒 657–8501 神戸市灘区六甲台町 1–1†† 大阪工業大学 〒 535–8585 大阪市旭区大宮 5–16–1
E-mail: †haruhisa@ws.cs.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
あらまし

我々の研究グループでは環境センシングによって推定されたコンテキストをトリガとし，チャットボット

が高齢者に問いかけて，その心の内を言葉に外化させ記録する「こころ」センシングの提案・開発を行っている．従来では特定のサービス同士で密結合になっており，問いかけの設定を簡単に追加・変更できないなど，拡張性に乏しかった．本研究では新たにルールに基づいた問いかけを行うサービスを提案する．問いかけルールは，いつ，どこで，どのようなイベントが発生したときに「こころ」センシングを行うかについての条件を定義した条件部と，どのユー
ザに対してどのようなメッセージを送信するかといった具体的な問いかけの内容について定義したアクション部の２つで構成されている．提案サービスによって，より体系的かつ柔軟な問いかけを行うことができるようになり，高齢者の様々な心の内を取得することが期待できる．現在，我々は試験的に提案サービスを様々な用途に使用している．
キーワード

スマートヘルスケア，スマートホーム，「こころ」センシング，ルールベースシステム

Rule-Based Talking Service to Elderly at Home for Eﬃcient Mind Sensing
Haruhisa MAEDA† , Sachio SAIKI† , Masahide NAKAMURA† , and Kiyoshi YASUDA††† Kobe University Rokkodai-cho 1–1，Nada-ku，Kobe，Hyogo，657–8501 Japan†† Osaka Institute of Technology 5–16–1, Omiya, Asahi-ku, Osaka, 535–8585 Japan
E-mail: †haruhisa@ws.cs.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
Abstract Our research group has been studying mind sensing, which is to externalize the inside of elderly’s heart
as a sentence using a chatbot. However, our previous research lacks expandability because it is tightly coupled between specific services, and we can not easily add or change the setting of questions from chatbot. In this research,
we propose a new service that asks questions based on rules. The rules consist of two parts, the condition partand the action part. The condition part defines the conditions on when, where, and what kind of event occurs to
perform mind sensing. The action part defines the contents of specific questions such as what message is sent towhich user. The proposed service makes it possible to ask more systematic and flexible questions, and it can be
expected to capture various minds of the user. Currently, we use the proposed service for various applications on a
trial basis.
Key words Smart health-care，Smart home, Mind sensing，Rule-based system
ぶと言われている．人口減少や高齢者人口の増加，それに伴う

1. は じ め に

介護現場での人手不足，社会保障費の増加，労働力の低下など，

近年，日本は超高齢化社会に瀕し，医療・介護に関する分野

様々な課題がある．介護分野においては，介護人材・介護施設

では，我が国が抱える問題は計り知れない現状にある．内閣府の不足が深刻であり，独居高齢者が増加している現状に対し，の発表によると，65 歳以上の高齢者の数は 2017 年には約 3515

政府は在宅介護の支援に力を入れている．しかしその一方で，万人に達し，総人口に占める割合は 27.7 ％に及ぶ [1]．平均寿在宅高齢者は身体機能と認知機能の低下によって日常生活への命が伸びたことや，総人口が減少傾向であることにより，高齢支障をきたすことがあり，家族の介護者の負担は増大する可能者の割合は増え続けており，2050 年には総人口の約 40 ％に及― 7 ―This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2019

by IEICE

性がある．こうした在宅高齢者の支援のため，近年は様々な機問いかけを定義したものである．各ルールはデータベースで管関でアシスティブテクノロジーの研究がされている．その一つ理され，必要に応じて GUI を通して追加，更新，削除などの操として，ICT を用いた見守りシステムがある．見守りシステ

作を行うことができる．提案サービスにより，自由度の高い問

ムでは，センサやウェアラブル機器、スマートホーム技術を利

いかけを行えるようになり，ユーザの様々な内的状態をより簡用して、在宅高齢者の日々の活動を認識している．例えば，環

単に取得することが期待できる．

境センサを用いた [2] [3]，携帯電話の加速度センサを用いた方法 [4]，ウェアラブルセンサを用いた方法 [5]，屋内測位と電力

2. 先行研究： Memory-Aid Service
2. 1 概計を用いた方法 [6] など，様々な研究がされている．

要

一方で，従来の見守りシステムでは，外部で観測可能なイベ

我々は [8] において，加齢による認知機能の低下に伴う物

ントしか検知できない限界点がある．より個人一人ひとりに即忘れに不安を抱える在宅高齢者の支援を行うためのサービス，したケアを行うためには，内的状態も併せて把握する必要があ

Memory-Aid Service を開発した．このサービスの狙いは，ユーる．内的状態とは気分、痛み、体調などの外部で観測できない

ザが日々の中で自身にとって重要な情報を簡単に記録し，記録

人間の状態を指す．こうした情報は人間の健康に直結しており，された情報をいつでも取り出すことができる機能を提供するこ

在宅でも取得することが重要である [7]．しかし，内的状態は一とによって，物忘れの防止を行うことである．開発にあたって

般的には専門家による問診やカウンセリングを通して得られるの課題は，どのようにユーザに内的状態などの重要な情報を記ものであるため，在宅で恒常的に取得することは困難であった．

録するように促すか，また，どのように記録された情報を活用

こうした課題に対し，我々の研究グループでは，仮想的なするかということであった．

エージェントやロボットとの対話を通して高齢者の心の内を言図 1 に先行研究のアーキテクチャ図を示す．上記の課題を解葉に外化させ記録する，「こころ」センシングの提案・開発を決するアプローチとして，A1:「こころ」センシングと A2:振行っている．先行研究においては，スマートフォンのチャット

り返りの機能を実装した．

ボットによる「こころ」センシングを利用した Memory-Aid

A1 は，スマートフォン上のチャットボットとの対話を通し

Service [8] を開発した．このサービスでは，時刻や行動認識て，ユーザの内的状態の外化・記録を行うシステムである．時サービス [2] による宅内のイベント検知をトリガとして，チャッ

刻や外部システムに由来するイベントをもとに，チャットボッ

トボットがスマートフォン上でその時の体調や気分について問

トが自動的にユーザに対して問いかける．[8] ではコンテキスト

いかける．ユーザがチャットボットからの問いかけに対してテ

アウェアな問いかけを行うために，センサボックス [9] や行動

キスト（または音声，画像）で返信すると，その内容が日時情認識システム [2] を活用し，ユーザとのインタラクションを行報とともにデータベースに保存される．その後，ユーザはいつうために LINE Messaging API [10] を用いたチャットボット

でも自分自身が記録した情報の振り返り、修正、分類、検索をを実装した．センサの値が変化し，行動認識が行われたタイミ行うことができる．

ングで，「今どんなことをしていますか？」，「今日はどんな気分

先行研究では状況に応じた問いかけを行うために，行動認識ですか？」，「今日はどんなことをしますか？」といった問いか

サービスが生成しているログを定期的にモニタリングし，特定

けがチャットボットからユーザに対して行われる．ユーザがスのユーザの特定の行動が検知された時にチャットボットがメッ

マートフォンを操作してチャットボットに返信すると，そのテセージを送るように設定している．しかしながら，行動認識

キストメッセージは Web-API を通してデータベースに保存さサービスはもともと心の内面を聞き出すためのものではないた

れる．さらに，ユーザは日々の生活の中で思いついた考え、そめ，「こころ」センシングに適したメッセージを送ることが困難の日の体調や予定などの情報を記録するためにチャットボットであった．また，ユーザに対して送信する問いかけの設定は行と自発的に話すことができる．

動認識サービスに特化したものとなっており，全てハードコー

A2 は，ユーザに記録された情報を振り返ってもらうことで，ディングされているため，非常に固定的なセンシングしかでき

物忘れの予防につなげるアプリケーションである．仮想エー

ない．このように先行研究では特定のサービス同士で密結合にジェント [11] との音声対話と直感的な GUI を活用して，ユーなっており，問いかけの設定を簡単に追加・変更できないなど

ザーは PC 上で 2 種類の振り返りを行うことができる．
短期的な振り返りでは，ユーザが直近に記録したメッセージの問題があった．
そこで本研究では，より体系的かつ柔軟に「こころ」センシの一覧が画面上に表示される．ユーザは１日の終わりにこれらングを行うための基盤サービスの提案・開発を行う．具体的にを確認することで，その日自分に起こったことや自分が感じたはルールに基づく問いかけの仕組みを導入し，ユーザ一人ひとことを思い返すことができる．また，表示されたメッセージにりに対する「こころ」センシングの仕様を規定する．各ルール

誤字や脱字があった場合，ユーザはそれを修正することができ，は条件部とアクション部に分かれる．条件部は外部サービスかさらに必要に応じてメッセージを加筆することもできる．また，

ら通知されたイベントに対して，「こころ」センシングを実施す

ユーザは一つ一つのメッセージについて，どういった内容を含るかどうかの条件を定義したものである．アクション部は条件

んでいるかを示すユーザ定義のカテゴリに分類する．

部が成立したときに行う問いかけの対象や内容など，具体的な長期的な振り返りでは，ユーザは全ての記録を検索すること― 8 ―ができる．ユーザはカテゴリ，キーワード，期間によってメッ

管理するイベントの情報をどのように取得し活用するかなどを

セージを検索し，いつでも確認できる．このようにして、ユー別に考えなければならない．このように，先行研究は他のサーザは必要なときに重要な情報を見つけることができ、物忘れにビスと連携しにくいという拡張性の問題もあった．

対する不安を軽減することが期待できる．

3. 1 全体アーキテクチャ

⾜ືㄆ㆑䝅䝇䝔䝮

䝉䞁䝃䝪䝑䜽䝇
Sensor
DB

⎔ቃ
䝉䞁䝅䞁䜾

3. 提 案 手 法
本稿では 2. 2 で挙げた課題を解決するために，より体系的に⾜ືㄆ㆑「こころ」センシングを行うためのルールベース問いかけサービ
䝖䝸䜺䞊

ၥ䛔䛛䛡

ෆⓗ≧ែ䛾
እ໬

API

䝏䝱䝑䝖䜶䞊䝆䜵䞁䝖on SMS䜰䝥䝸

ス MindSensingService の提案を行う．提案サービスは外部から通知されたイベントに対し，ユーザ問いかけルールに従っ

A1: 䛂䛣䛣䜝䛃䝉䞁䝅䞁䜾て，適切なメッセージを指定されたメッセージサービスでユー

グ㘓

䛣䛣䜝
DB

Ⓨヰ
㐣ཤ䛾グ᠈䜢
ၥ䛔ྜ䜟䛫᣺䜚㏉䜛௬᝿䜶䞊䝆䜵䞁䝖 on PC

API

ザに送信することで，「こころ」センシングの中核となる問い
かけの部分を担う．図 2 に提案サービスのアーキテクチャ図をA2:᣺䜚㏉䜚

示す．
MemoryAidServiceࢂল

図 1 先行研究のアーキテクチャ図 [8]ηϜʖφϙʖϞγʖϑη

2. 2 課΢ϗϱφ௪எ

ߨಊ೟ࣟ

題

A1 の「こころ」センシングでは，環境センサを利用した行

Ғ஖
‫ݗ‬எ

ϟριʖζγʖϑη໲͏͖͜

を行っている．具体的には，行動認識の結果はユーザに対して

ൕԢ

Ϥʖδ

LINE で通知されるようになっており，送信したメッセージは



໲͏͖͜
ϩʖϩ

ϩʖϩͶ‫͘Ͱخ‬໲͏͖͜Νࢨࣖ

ࢩԋ

動認識をトリガとして，内的状態を外化させるための問いかけ

以下のようにログとしてデータベースに保存されている．

DŝŶĚ^ĞŶƐŝŶŐ
^ĞƌǀŝĐĞ

ιϱγ
รԿ

>/E

ϟʖϩ

^ůĂĐŬ

Ϥʖδ͖Δ͹ศ৶‫ࡩݗ‬ɾνή෉಼͜దয়ସ

_id: "5d2abade3efbc011fb13f849"
図 2 提案サービスのアーキテクチャ図

timestamp: "2019-07-14T14:17:18+0900"
from: "LINE bot"

宅内ではユーザを支援するための様々なスマートホームサー

to: "U921012a7a9b4c86ec69782677ed2a3f3"
dataType: "text"

ビスが稼働している．これらのサービスではユーザの行動認識，

contents: "07 月 14 日 14 時 17 分 に テ レ ビ の 前 で ，

位置検知や宅内に設置したセンサの変化など，様々なイベント

食 事 を し て い ま し た か ？ [質 問 番 号:14005 番](確が生成される．提案サービスではこれらのサービスからのイベ率:71.4285714285714%)(humidity で検知)"

ント通知を受け付け，ルールに基づいた問いかけを行う．

 問いかけルールはデータベースに保存されており，「こころ」

ここで，to は各ユーザに紐づけられた一意の ID であり，

センシングを実施するかどうかの条件を定義した条件部と，ユー

contents に認識した行動（上の例では「食事」），確度，認識にザに対する具体的な問いかけを定義したアクション部に分かれ用いたセンサの種類などが記述されている．あるユーザに対している．通知されたイベントの情報と各ルールの条件部を比較て「こころ」センシングを行う際は，行動認識のログを定期的し，条件を満たしていれば，ユーザに対してアクション部で定に監視し，最新のログに対して to にそのユーザに該当する ID

義した問いかけが実行される．アクションの中で実際に問いかが含まれているか，contents や特定の行動が含まれているかど

けを送信し，その後ユーザが問いかけに対する返信を行うためうか確認し，含まれていた場合，設定した問いかけが LINE 上に，様々なメッセージサービスを活用する．スマートフォンやで行われるようになっている．

PC など，様々なデバイスでのインタラクションに対応するこ

一方で，どのユーザに対して，どんな行動が検知された時に，どんな内容の問いかけを行うかといった「こころ」センシングとで，ユーザ一人ひとりのライフスタイルに合わせた「こころ」
センシングを行うことができる．

のための個々の設定は全てハードコーディングされており，非ユーザへの問いかけとユーザからの反応は，それぞれ送信さ常に固定的である．これらの設定を追加または変更する場合はれたタイミングで時刻情報とともに自動的にデータベースに挿

ソースコード自体に直接手を加えなければならず，煩雑になっ入，記録される．蓄積されたユーザからの返信は，後に自分自てしまう．また，[8] での「こころ」センシングは行動認識サー身が記録した情報の振り返り、修正、分類、検索を行うことがビスに特化したシステムとなっている．よりユーザの状況を考できる Memory-Aid Service などのサービスで活用するほか，

慮した問いかけを行うために，他のスマートホームサービスが適切なアクセス制御を通して医師や介護者などのユーザの関係

検知したイベントを利用する場合には，それぞれのサービスが者からアクセスされ，介護・支援に役立てられる．

― 9 ―以降の小節では，アクション部と条件部の具体的な設計につuntil:"16:00", interval:60} とする．

3. 3. 2 EB ルール

いて説明する．

EB ルールは外部サービスから通知されるイベントをトリガ

3. 2 アクション部
条件部が成立したときに，どのユーザに対して，どんな問いとする Event-Based なルールであり，いつ，どこで，どんなイ

かけを，どんなメッセージサービスを使って問いかけるか，をベントが起こった時にアクションを実行するかを定義する．例

定義する．問いかけルール DB の action テーブルには以下のえば，「7 時から 8 時の間に寝室で行動認識システムがユーザの情報が記録される．

起床を検知すれば，今朝の体調を尋ねるメッセージを送る」ということができる．

aid: アクション ID

targets: 問いかけを送るユーザの ID

EB ルールでは通知されたイベントに対してアクションを実行するかどうか判定するために，通知されるイベントに対す

messagebody : メッセージ本文る条件を示す condition を利用する．問いかけルール DB の

: 問いかけを送るメッセージサービス

servicecondition テーブルには以下の情報が登録される．
targets には複数の ID を指定することが可能であり，特定の

cid

: ID

問いかけを複数のユーザに同時に送信することができる．アクfrom: 誰がイベントを行ったかションを実行する際には，ユーザ情報からメッセージサービス

to: 誰に対してイベントを行ったか毎に登録されているアカウント情報が参照される．例えば，問since: この時間以後にイベントが行われたかいかけを LINE で送る場合は LINE ID，メールで送る場合はuntil: この時間以前にイベントが行われたか

event: どんなイベントか

location: どこでイベントが行われたか

メールアドレスが該当する．その後，メッセージサービス毎に用意された Web-API を用いて messagebody に記述されたテキ

description : イベントの説明

ストを送信する．例えば，「maeda さんに『今の体調はどうですか？』という問いかけを LINE で送信する」場合，act1 ={targets:["maeda"], messagebody:

すか？ ", service:"今の体調はどうで"LINE"} というアクションを定義する．

3. 3 条 件 部
条件部ではイベントに対する条件，すなわち，いつ，どこで，どんなイベントが起こったときに，そのユーザに対する「こころ」センシングを実施するかを定義する．本研究では時刻に基づく TB ルール (Time-Based Rule) とイベントに基づく

EB ルール (Event-Based Rule) の２つの条件を設計する．
3. 3. 1 TB ルール
TB ルールは設定した期間内でインターバルごとにアクションを実行する Time-Based なルールであり，イベントに依存しない，時刻のみに基づく問いかけを行う．定期的に問いかけを行いたい場合や，決まった時刻にメッセージを送信したい場合

例えば，「行動認識サービスが６時から１０時の間に，寝室
で maeda さんの起床を検知した」ことに該当する condition
は con1 = {from:"行 動 認 識 サ ー ビ ス", to:"maeda",since:"06:00", until:"10:00", event:"起床", location:"
寝室", description:"maeda さんの起床を検知"} となる．

外部サービスからイベントを通知するために，REST APIの post メソッドを利用する．post されてきたイベントの情報と condition を比較し，アクションの実行可能性を判定するメ
ソッド postEvent(from, to, time, event, location) を用意する．

postEvent メソッドは判定の結果が返り値として boolean 型のtrue，false で返される．from，to，time，event，location とい
う 5 つのパラメータが付加されており，condition の各フィールドと比較する際の対応が以下の表の通りである．
表 1 post されたパラメータと condition の比較表に用いることができる．例えば，1 日 1 回 9 時に送る，13 時〜

15 時まで 30 分毎に送るといったことが可能である．問いかけ

番号post されるパラメータ condition との比較条件

ルール DB の tbrule テーブルには以下の情報が記録される．

1

from

from と一致するか2

toto と一致するか

tbrid: 時刻ベースルール ID

3

time

since と until の間にあるか

actions: 実行するアクションの ID

4

event

event と一致するか

since: 開始時刻5location

location と一致するか

until: 終了時刻interval : インターバル (分)

１〜５の条件を全て満たした場合のみ true を返し，それ以外であれば false を返す．例えば上記の con1 に対して，postEvent("

サービスが開始されると，全ての TB ルールに対して，開始

行動認識サービス", "maeda", "10:42:24", "起床", "寝室") が実

時刻からインターバル置きに実行されるタスクがスケジュー

行された場合，３番目の条件を満たさないので，false を返す．

リングされる．タスクでは，現在の時刻が実行期間内にあEB ルールは１個以上の condition を登録しておき，post さるかどうかをチェックし，あればアクションを実行する．例

れたイベントが全ての condition に対して表 1 の１〜５の条件

えば上記の act1 を 10 時から 16 時で１時間ごとに実行すを満たしたときにアクションを実行するルールとなっている．

る場合，tbrule1 = {actions:

問いかけルール DB の ebrule テーブルには以下の情報が記録["act1"], since:"10:00",― 10 ―

に，１回につき４つのメッセージを送るため，MorningAc-

される．

tion0〜3，EveningAction0〜3 と い う 合 計 ８ 個 の ア ク シ ョebrid: イベントベースルール ID

actions: 実行するアクションの ID

conditions: 条件 ID

ンを登録した．MorningAction0，EveningAction0 は質問を
始 め る 前 の 前 置 き と し ，MorningAction1〜3，EveningAc-

tion1〜3 は そ れ ぞ れ 心 理 状 態 を 尋 ね る た め の ア ク シ ョbreakTime : １度アクションを実行してから休憩時間 (分)ン と な っ て い る ．例 え ば ，ア ク シ ョ ン MorningAction1

postEvent メソッドが実行されると，登録されている全ての EB ルールに対して，post されたパラメータと EB ルールが持つ conditions との比較が行われ，全ての condition がtrue を返した EB ルールのアクションが実行される．また，短期間に乱発が起こる可能性があるため，一度アクションを実行してからしばらく時間を空けるために breakTime を設定している．例えば上記の条件 con1 が満たされた時にアクション act1 を実行し，１度実行されてから 30 分は再度実行されないようにするには，ebrule1 = {actions:conditions["con1"], breaktime:["act1"],30} とする．

["maeda", "yasuda",…, "nakamura"], messagebody:"【質問番号 1】毎日の生活に満足していると思いますか？

【答え方】 0（全く思わない） 1（あまり思わない） 2（やや思う） 3（とても思う）",

service:"LINE"} というような形で表され，targets に６名のユーザの ID を入れ，６人全員に同時にメッセージを送信す
るようにする．messagebody に質問の内容を記述し，service
は LINE で問いかけを行うため，LINE としている．
最 後 に TB ル ー ル の 登 録 を 行 う ．今 回 は 朝 の 6:30 に 送る MorningRule と夜の 21:30 に送る EveningRule の２つのTB ルールを設定する．例えば朝にアクションを行うため

4. ケーススタディ
4. 1 概は ，MorningAction1 = {targets:の TB ルール MorningRule は，MorningRule = {actions:["MorningAction0","MorningAction1","MorningAction2",

要

本節ではケーススタディとして，提案サービスを利用して質問を送ることにより，ユーザの心理状態を取得するための実験を行う．この実験は，心理状態の見守りと自発的なメンタルヘ
ルスケアを促すことを目的とし，精神疾患の質問票を参照して作成された 42 個の質問を，朝と晩の１日２回，それぞれ３個ずつ問いかける．ユーザには質問番号とともに，質問に対する回答を４段階の選択形式で答えてもらう．ユーザから送信された回答はデータベースに保存され，後の分析に利用する．７日間で 42 問の問いかけに答えてもらった後，最後に過去一週間の自己の振り返りと対象者の心理状態に介入するメッセージをフィードバックとして送信する．

"MorningAction3"], since:interval:1440}"06:30", until:

null,と い う よ う な 形 で 表 さ れ ，actions に はMorningAction0〜3 の４つのアクションを指定する．インターバルを 1440 分とすることで，１日１度，since に登録した６時
３０分に４つのアクションが実行されるようにした．

4. 3 結果と考察
図 3(b) に LINE を用いて実装したチャットボットが被験者とやりとりを行っている様子を示す．MorningRule により朝の６時３０分に，MorningAction0〜3 で定義した心理状態を尋ねるメッセージが送信されている．被験者はこれらの質問に対して，任意の時間に回答を返信している．このようにして，提案サービスを用いることで，「こころ」センシングの基盤サービス

4. 2 問いかけルールの登録実験を開始するに当たって，ユーザに質問を送信するための問いかけルールの登録を行う．本実験では質問を送るユーザ，
質問内容を表すアクション，時刻に基づく質問を行うためのTB ルールの３つを登録する．また，質問の内容は毎日手動で更新する必要があったため，質問者が簡単に問いかけルール
を確認・更新しやすいように，ブラウザ上で問いかけルールの設定を行うことができる GUI を実装した．図 3(a) に問いかけ
ルールの設定画面を示す．この画面ではユーザごとに登録した
問いかけルールの一覧が表示され，アクションや TB ルールの新規登録，更新，削除を行うことができる．
最初にユーザの登録を行う．今回は６名の被験者を対象にして実験を行い，６人分のユーザ ID と LINE のアカウント情報を登録した．質問の内容がやや専門的であるため，音声対話より，チャットによるテキストメッセージのほうが明瞭であるという理由から，質問を送るために利用するメッセージサービス
は LINE を採用した．
次にアクションの登録を行う．今回は朝と夜の特定の時刻として，ルールに基づく問いかけを行うことができた．
実験において心理状態を尋ねる質問の製作と，提案サービス
を用いて質問の問いかけルールの設定を行った質問者からは，
特定の時間に６人の被験者に対して手動で質問を送信するよりも，あらかじめ問いかけルールを登録しておいて，自動的に質問が送られる方が非常に効率的であり，労力を低減できたという意見が得られた．一方で，利用者向けの GUI を使いやすくしてほしいとの要望があった．アクションを登録するときのtargets や TB ルールを登録するときの actions などには，それぞれの ID を利用者が自分で参照してテキストで入力する必要がある．ボタンを押すだけで ID が自動的に入力されるようにすることでさらに利便性が高まると考えられる．また，実際に運用を開始する前に，アクションを実行できるテスト機能や，TB ルールに登録したアクションは全て実行されるようにしていたが，ランダムに実行する機能があれば利用の幅が広がるといった様々な意見があった．
システムの振る舞いに関しては，質問者がブラウザ上の GUI
を通して，手動でアクションで定義されている質問の内容を変― 11 ―

(a) 問いかけの設定画面(b) LINE bot による問いかけ

図 3 ケーススタディのスクリーンショット図

更した結果がサービス側に正しく反映されず，前日に送った質問が再度送られてしまう不具合があった．この問題については
実験中に修正し，翌日以降は正しく動作するようにした．また，実験終了後に GUI から TB ルールを削除したが，サーバ側にタスクが残ったままで，最後に登録していたアクションに含まれる質問が継続して送られてしまう不具合があった．この問題については現在原因を調査中である．

5. お わ り に
本稿では「こころ」センシングを行うための基盤となるルー
ルベースな問いかけサービス，MindSensingService の提案を行った．具体的には，いつ，どこで，どのようなイベントが発生したときに「こころ」センシングを行うかについての条件を定義した条件部と，どのユーザに対してどのようなメッセージを送信するかといった具体的な問いかけの内容について定義したアクション部の２つを組み合わせることで，スマートホームの中で発生する様々なイベントをトリガとしてユーザとインタ
ラクションを行うことができる．実際に提案サービスを用いて，被験者の心理状態を把握するための質問を尋ねるケースス
タディを行った．提案サービスによって，より体系的かつ柔軟な問いかけを行うことができるようになり，様々な心の内を取得することが期待できる．今後の研究としては，継続的な提案
サービスの運用を通した評価を行うことを考えている．
謝辞

この研究の一部は，科学技術研究費（基盤研究 B

16H02908，18H03242, 18H03342，基盤研究 A 17H00731），および，立石科学技術振興財団の研究助成を受けて行われている．
文

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[11] S. Nakatani, S. Saiki, M. Nakamura, and K. Yasuda, “Generating personalized virtual agent in speech dialogue system for people with dementia,” Digital Human Modeling2018 (DHM 2018), Held as Part of HCI International 2018,
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