対話システムにおける共感と自己開示の効果
東中竜一郎

堂坂浩二

磯崎秀樹

日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所{rh,dohsaka,isozaki}@cslab.kecl.ntt.co.jp
用してもらい，どのような仕方の時に実際にユーザ身近な話題についての雑談や挨拶といった，対人関 が親近感を感じたかを分析することによって，高い係の確立・維持を主目的とする対話は「社会的対話」 親近感を導く共感と自己開示の仕方についての知見と呼ばれる．人間とシステムの対話において，システ を得ることにする．
共感と自己開示の仕方と言っても多くの可能性がムが社会的対話を行うことにより，システムとユーザとの親近感が高まり，システムとユーザが協調し 考えられるので，今回は共感と自己開示の「発話量」て行うべきタスクが効率的に遂行できたり，ユーザ に注目する．システムはパラメータにより共感と自にシステムを継続的に使用してもらえることが知ら 己開示の発話の量を変更できるように作成し，多くのユーザに，異なるパラメータを持った複数のシスれている．
例えば，文献 [1] では，不動産売買を行う対話シ テムと対話をしてもらう．
分析には，対話中の共感と自己開示の発話量と，対ステムがユーザに不動産を購入してもらう際，対話話後にアンケートで得られるユーザの親近感の主観の途中で天気の話題などを話すことによって，ユーザとシステムの親近感を高め，ユーザが，より不動 評価値との相関を計算し，共感または自己開示の量産を購入しやすい状況を作ることが可能であると報 がユーザの親近感に与える効果を調べる．相関の分告されている．また，文献 [2] では，体調管理を行う 析結果から，親近感を高めるためのシステムの対話
FitTrack というシステムにおいて，メニュー画面に， 戦略を考察する．なお，対話システム研究において，挨拶などの体調管理とは直接関係のない社会的対話 ユーザ満足度が評価尺度として用いられることが多の要素を盛り込むことが，ユーザとシステムの親近 いため，ユーザ満足度との相関についても分析する．
対話ドメインは「動物の好き嫌い」とした．これ感を高め，システムを長く使用してもらうために有は，多くのユーザにとって動物の好き嫌いは身近な効であると報告されている．
しかしながら，対話システムが社会的対話を行う 話題であり，共感しやすく，また，自己開示しやすいことの重要さは判明していても，実際にシステムが と考えたからである．対話参加者は「どの動物が好どのように社会的対話を行えばよいかは明らかになっ きか」と，その「理由」を自己開示するものとする．ておらず，開発者の作りこみによって行われている 今回は，実システムによる共感と自己開示のユーザのが現状である．対話システムにとって，いつどの に対する影響を調べたいため Wizard-of-Oz によるような社会的対話を行うべきかを知ることは，シス 対話データ収集は行わない．

1

はじめにテムへの親近感を低下させないために重要である．
本研究では，社会的対話を構成する発話のうち，共感と自己開示に関する発話に着目し，ユーザやシステムのこれらの発話が，ユーザの感じる親近感に対してどのような効果を持つかを対話実験により明らかにする．共感と自己開示に着目する理由は，文献[4] や 文献 [6] において，これらが社会的対話の中でも親近感に強い関連があると報告されていることによる．

3実験

動物の好き嫌いについての対話を行うシステムを実装し，実装システムを用いて，比較的大規模な対話データ収集を行った．その後，分析に必要な対話データのアノテーションを行った．

3.1 システム
実装システムは，チャットに似たインタフェースを持つテキストベースの対話システムであり，ユーザと動物の好き嫌いについて話すことができる．シス
2 アプローチ
テムは動物とその属性についての知識を持ち，自身本研究の目的は，どのような共感と自己開示の仕方の好き嫌い (嗜好) を持つ．図 1 は実際の対話例であが高いユーザの親近感に繋がるかを知ることである．
る．対話はシステムの挨拶から始まり，ユーザとシ本アプローチでは，共感と自己開示の仕方をさまざステムは交互に発話を行う．話題となる動物は随時まに変えた対話システムを作り，ユーザに実際に使－ 446 －S1
U1S2U2S3U3S4U4S5U5S6

どうもです (greeting)
どうもです (greeting)
好きな動物，嫌いな動物について話しましょう (open-dialogue)
コンチュウは好きですか (q-disc-p)
コンチュウは好きでしょうか (q-disc-p)
ホタルは好きです (disc-p)
ホタルが好きなんですね (repeat)
ホタルは光るから好きです (disc-p-r)
私もとても好きなんです (disc-agree-p)
ホタルのどんなところが好きですか(q-disr-r)
私も好きなんですよ (disc-agree-p)
ホタルは儚いから (disc-r)
ホタルはきれいだから好きです (disc-p-r)
なるほどそうなんですね (emp)

3.1.2 発話理解部
発話理解部は，ユーザの発話を対話行為に変換する．
変換には手作業で作成した文法を用いる．対話行為
は，ユーザ発話の大まかな意味内容を示す対話行為
タイプと，属性値対で表現される付随情報から構成される．本システムにおいて，対話行為タイプは全部で 22 種類あり，自己開示，共感，非共感，対話管理，質問，相槌の 6 つのカテゴリに分類される．この対話行為のセットはお互いの嗜好を話し合うようなドメインであれば適用できるように設計されている．以下に，各カテゴリに分類される対話行為タイプを説明する．

自己開示 disc-p は動物の好き嫌いに関する命題 Pの自己開示を表す対話行為タイプである．ここで，命U6
題とは，「話者が動物 X を好き」か「話者が動物 X をS7嫌い」かのどちらかである．例えば，「私は猫が好きdisc-pである．また，同様に「私はキリンです」は
図 1: ユーザとシステムの対話例．U はユーザ発話，「好き」も「嫌い」もS はシステム発話を表す．括弧内は対話行為タイプ が嫌いです」も disc-p である．
disc-pであるが，これらの違いは，付随情報ともに(3.1.2 節参照) である．
によって区別される．
disc-r は，P に対する理由 R の自己開示を表す対ユーザまたはシステムが導入する．対話は，ユーザ 話行為タイプである．例えば，「猫は可愛いからです」の「さようなら」などの合図で終了する．という発話は，disc-r となる．
システムは，発話理解部，対話管理部，発話生成
disc-p-r は，P と R を同時に発話することを表す部からなる．ユーザの発話はまず対話行為と呼ばれ 対話行為タイプである．例えば，「私は可愛いので猫る意味表現に変換され，対話管理部に送られる．対 が好きです」は disc-p-r である．
話管理部は，対話行為と対話状態の双方を考慮して， disc-r-other は，P について一度 disc-r を行っシステムの発話内容を決定する．対話状態とは，ユー た後，再度, 別の理由を述べる発話を表す対話行為タザとシステムの対話履歴など，システムが管理する イプである．
対話に関する雑多な情報を指す．発話生成部は，対res は，P に関する Yes-No 質問に対する「はい」
話行為を表層文字列に変換し，画面に表示する．
か「いいえ」の応答を表す対話行為タイプである．

3.1.1 動物の知識とシステムの嗜好
共感 disc-agree-p は，対話相手が自己開示した P
システムは 90 種類の動物についての知識を持ってい について，共感を表す発話に対応する．例えば，「私る．ここでの知識とは，それぞれの動物についての も好きです」や「私もです」である．
形容詞，形容動詞で表される属性である．例えば，「ホdisc-agree-r は，対話相手が自己開示した R にタル」であれば，「きれい」，「小さい」，「美しい」，「儚 ついて，共感を表す発話に対応する．例えば，「私もい」などが属性である．動物は慶應義塾大学石崎研 可愛いから猫が好きです」という発話である．
究室で配布されている連想概念辞書 [5] の見出し語のemp は，単純に共感を表す発話を表す対話行為タ中から動物を抽出したものであり，属性は各動物の イプである．例えば，「そうなんですね」や「よく分連想語から形容詞，形容動詞を抽出したものである． かります」などである．
システムは 90 種類の動物それぞれについて「好repeat は，相手の自己開示を繰り返す発話を表き」，「嫌い」，「どちらでもない」で表される嗜好を す対話行為タイプである．例えば，「私は猫が好きで持つ．どの嗜好を持つかはシステム起動時にランダ す」と言った対話相手に対して，「猫が好きなんです
ムに決定されるが，「どちらでもない」はあまり多い ね」と応答するような発話である．と対話にならないため，あまり選ばれないように出
非共感 disc-disagree-p は，対話相手が自己開示現確率を調節した．
嗜好が決定されたら，その嗜好の理由を属性の中 した P について，非共感を表す発話に対応する．例「私は猫が好きです」という発話に対して発せからランダムに選択する．一部の理由は，「きれい」 えば，のように，「好き」の理由にしかならないため，選ば られる「私は猫が嫌いです」である．
disc-disagree-r は，対話相手が自己開示した Rれる属性には一定の制約を設けた．
「どちらでもない」
について，非共感を表す発話に対応する．例えば，「私の場合システムは理由を持たない．

－ 447 －

Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q6
Q7

アンケート項目
システム発話の質システムの理解性能
対話の円滑さユーザがシステムに感じた親近感
システムがユーザに表出した親近感
対話のユーザ満足度
またシステムを使ってみたいかどうか

スコアの平均
3.73
2.71
2.70
2.58
2.67
2.52
2.46

スコアの標準偏差1.19 (0.65)
1.24 (0.89)
1.25 (0.83)
1.21 (0.83)
1.16 (0.79)
1.21 (0.79)
1.25 (0.72)

表 1: アンケートの結果のスコアの平均と標準偏差．括弧内は，被験者内での標準偏差の平均．
は可愛いから猫が好きです」という発話に対してなされる「私が可愛いから猫が好きなわけではありません」という発話である．

パラメータによって制御される．このパラメータにより，まず，自己開示をするか，共感をするか，非共感をするかが決定され，この制約の中で対話行為列が一つランダムに選択される．これにより，確率的にシステムの自己開示を多くしたり，システムの共感を多くしたりすることが可能となり，さまざまな共感と自己開示を行うシステムが実現できる．

対話管理 greeting は，対話の始まりの挨拶を表し，goodbye は，対話の終わりの挨拶を表す．
open-dialogue は，動物の好き嫌いについて対話を始める意図を示す発話を表す．例えば，「動物の好き嫌いについて話しましょう」である．
3.1.4 発話生成部
q-open-dialogue は，open-dialogue と同様 発話生成部は，対話行為列をシステムの発話としてに，動物の好き嫌いについて対話を始める意図を示 自然な文字列に変換し，画面上に表示する．この変す発話を表すが，それを質問形式で行うものを指す． 換にはあらかじめ手作業で作成されたされた発話生
例えば，「動物は何が好きですか?」である．
成テンプレートを用いる．
close-dialogue は，対話を終える意図を示す発3.2 データ収集
話を表す．
shift-topic は，対話中に，話している動物を変 実装システムを，50 人の被験者に使用してもらった．
自己開示，共感，非共感のパラメータセットを，自えることを意図する発話を表す．
己開示ばかりするものや共感をほとんどしないもの
質問 q-disc-p は，P について対話相手に Yes-No 質 など，18 種類用意し，各被験者は各パラメータが与問をする発話を表し，q-disc-p-open は，P につい えられたシステムとそれぞれ一回ずつ，全部で 18 回て，Yes-No 質問ではない形式で質問を行う発話を表 対話した．各対話の時間は約 4 分間である．収集しす．例えば，「猫はどうですか?」である．
た対話数は全部で 900 (50 × 18) である．
q-disc-r は，R を尋ねる質問を表し，q-disc-r各被験者には，各対話ごとに，主観評価を得るた
other は，相手が R を述べた後，さらに理由を尋ね めのアンケート調査を実施した．項目は 7 つあり，各る発話を表す．例えば，「他に理由はありますか?」で 項目は 5 段階評価によって評価された．どの項目にある．
おいても，1 が最も悪く，5 が最も良い．
アンケート結果を表 1 に示す．ドメインを動物の相槌 ack は，対話相手の発話に対して，発話を促好き嫌いに限っても，ユーザは動物についての広範す「ええ」や「はい」などの発話に対応する．
な内容 (飼っていた記憶など) を話すため，発話理解が難しく，それほど高い評価は得られなかったよう3.1.3 対話管理部
対話管理部は，ユーザの対話行為と対話状態から，次 である．以降の分析では，Q4 (ユーザがシステムにのシステムの発話内容を決定する．対話状態には，現 感じた満足感) と Q6 (対話のユーザ満足度) につい
在話題となっている動物やこれまでに話題となった て，共感と自己開示の発話の量との相関を見ていく．
動物のほか，ユーザおよびシステムが好き嫌いを自3.3 対話行為のアノテーション
己開示したかどうか，好き嫌いの理由を自己開示し対話中の正確な共感と自己開示の発話量を求めるたたかどうかのフラグを持っている．各フラグの状態
め，すべてのユーザ発話について対話行為のアノテーに応じて発話されるべきシステムの対話行為列はあションを行った．なお，動物の好き嫌いや理由以外らかじめ手作業で決められており，システムはこれの自己開示には disc-other (自己開示カテゴリに属らの対話行為列から一つ選択し，発話生成部に送る．
す)，ドメインと関係のない発話には other というこの対話行為列の選択の過程は，自己開示を行う新たな対話行為を導入し，アノテーションに用いた．
確率，共感を行う確率，非共感を行う確率の 3 つの－ 448 －

4

分析

説明変数
自己開示カテゴリの対話行為の回数
共感カテゴリの対話行為の回数
相槌カテゴリの対話行為の回数
質問カテゴリの対話行為の回数

回帰係数
0.393
0.245
0.189
−0.172

ユーザとシステムの共感と自己開示の発話量とアンケートの結果得られた親近感とユーザ満足度との相関を分析した．具体的には，収録した各対話について，ユーザとシステムそれぞれの共感カテゴリ，非共感カテゴリ，自己開示カテゴリに対応する対話行
表 2: 重回帰分析の結果 (R2 =0.245)
為の回数を数え上げ，親近感とユーザ満足度との相関係数 (スピアマンの順位相関係数) を算出した．
加えて，先行研究 [3] によれば，人間は嗜好が一致 た．この分析により，システムの各対話行為カテゴする対話相手に親近感を抱きやすい．また，自分の リの，ユーザの共感の回数に対する相対的な寄与を好む話題について話せた時に満足する可能性がある． 求めることができる．
表 2 に重回帰分析の結果を示す．なお，多重共線
そこで，対話中に現れた動物のうち，ユーザとシス性の問題から非共感カテゴリの対話行為の回数は分
テムの嗜好が一致した動物の数，一致しなかった動物の数，ユーザとシステムのそれぞれが好きだと発 析から除外されている．表から，自己開示カテゴリ話した動物の数，嫌いだと発話した動物の数，どち の対話行為の回数，次いで，共感カテゴリの対話行らでもないと発話した動物の数も数え上げ，上記対 為の回数がユーザの共感の回数に寄与していること
話行為の回数と併せて，親近感とユーザ満足度との が分かる．ここで，ユーザはシステムの自己開示がないことには共感できないため，自己開示カテゴリ相関係数を算出した．の対話行為の回数の寄与が高いのは自明である．し4.1 親近感とユーザ満足度との相関
かし，システムが共感することとユーザの共感には親近感について相関係数の高い順に挙げると，ユー 直接的な因果関係は無いが寄与は高い．このことか
ザの共感カテゴリの対話行為の回数 (0.196)，システ ら，システムは対話においてなるべく共感を行う方
ムの共感カテゴリの対話行為の回数 (0.146)，ユーザ が，ユーザの共感を誘引でき，親近感やユーザ満足の好きだと発話した動物の数 (0.144) であった (括弧 度を高めることができるのではないかと考えられる．
内は相関係数)．
また，ユーザ満足度と相関の高いものから挙げると， 5 まとめと今後の課題
ユーザの共感カテゴリの対話行為の回数 (0.202)，シ 本研究では，対話システムが社会的対話を行うためステムの自己開示カテゴリの対話行為の回数 (0.153)， の知見を得るために，対話における共感と自己開示システムの共感カテゴリの対話行為の回数 (0.152) で の表出とユーザが感じる親近感とユーザ満足度とのあった．このことから，ユーザの共感カテゴリの対 相関関係を分析した．その結果，ユーザの共感数を話行為の回数が，相関係数が低いながらも，他のも 増やすことが親近感やユーザ満足度の向上にとってのに比べて，親近感やユーザ満足度と関係がある可 重要であり，そのためにシステムはなるべく共感を能性があることが分かった．
表出する方がよいことが分かった．今後は，より詳
そこで，ユーザの共感カテゴリに属する対話行為 細なデータの分析をしていく予定である．の数が，0 回，1 回，2 回以上の時に，親近感に差があるかどうかの分析を行った．すると，2 回以上の時 参考文献
が，0 回，1 回の場合に比べ統計的に有意に親近感を [1] T. W. Bickmore and J. Cassell. Relational agents:a model and implementation of building user trust.
高く感じていることが分かった (p<0.001)．用いたIn Proc. CHI, pp. 396–403, 2001.
検定法は Steel-Dwass のノンパラメトリック多重比 [2] T. W. Bickmore and R. W. Picard. Establishing
較の手法である．
and maintaining long-term human-computer relationships. ACM Transactions on Computer-Human
このことから，ユーザが複数回共感カテゴリに属Interaction (TOCHI), 12(2):293–327, 2005.
する対話行為を行った場合，ユーザはシステムに親[3] R. B. Cialdini. Inﬂuence: Science and Practice. Al近感を寄せることが分かった．システム設計者は，なlyn & Bacon, 2000.
るべくユーザの共感発話を促すよう対話システムを [4] Y. Moon. Intimate exchanges: Using computers toelicit self-disclosure from consumers. The Journal of
設計するのがよい．
Consumer Research, 26(4):323–339, 2000.
[5]J.
Okamoto and S. Ishizaki. Associative concept dic4.2 ユーザの共感に対するシステム発話の寄与
tionary construction and its comparison with elecユーザの共感発話を増やすためにはどうすればよい
tronic concept dictionary. In Proc. PACLING, pp.
214–220, 2001.のだろうか．このことを調べるために，システムの各対話行為カテゴリそれぞれ (対話管理カテゴリは除 [6] H. T. Reis and P. Shaver. Intimacy as an interpersonal process. In S. Duck ed., Handbook of personalく) の回数を説明変数とし，ユーザの共感カテゴリのrelationships, pp. 367–398. John Wiley & Sons Ltd.,
対話行為の回数を目的変数として重回帰分析を行っ1998.

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