内省の風船型ふきだしを発する身体化エージェントがユーザに与える影響
鈴木 聡∗1∗2

武田 英明∗2∗3

Inﬂuence to a user from an embodied agent which emits thought balloons
Satoshi V. Suzuki∗1∗2

andHideaki Takeda∗2∗3

Abstract – This study attempted to examine whether interaction between a user andan embodied agent via thought balloon from the agent induces user’s perspective taking
from the agent. Perspective taking is often needed in daily social activities, but the perspective taking is accompanied with diﬃculty derived from human cognitive constraint.
An experiment was conducted to examine the inﬂuence of thought balloons from an embodied agent to a user. Participants (N = 32) watched the argument between two agents
one of which emitted either speech balloons or thought balloons to rebut another agent.
The result of the experiment suggested that the thought balloons from an embodied agent
can induce perspective taking by the user.

Keywords : Thought balloon, Embodied agents, Perspective taking, Persuasive Technology

1.

はじめに

本研究で注目しているふきだしは厳密にはエージェン
トの身体の一部ではないとみられるが，古くから絵画

他者の視点を受容することにより，問題解決を図ろや漫画の中の人物の発話，ないし内省を表す手法としうとする場面が日常生活の中で多く存在する．たとえて使われている [7] ．また，ふきだしには（特に日本のば 2 者間で争いが起こった場合，互いの視点を一度は漫画では）様々な形態があるものの，描かれた人物の受け容れることで「相手の利益・不利益は何か」を理発話を表すもの，そして内省を表すものに大きく二分解し，争いの解決手段が模索されるとみられる．具体できる [8] ．本論文では，前者を「発話の風船（speech

例を挙げると，インタフェースのデザイナがユーザのballoon）」，後者を「内省の風船（thought balloon）」

視点に立つためにユーザのパーソナルビューを構築すと呼ぶ．この 2 種類のふきだしによるエージェントのる [1] ，集団思考から脱却するため，集団で出した解に発話，ないし内省がユーザに与える影響について本研

ついて反対意見を述べる者の視点に立ち，想定される

究では実験を通じて考察する．

反対意見を考えることで解の洗練を試みたりする（Ja-nis [2] ，蜂屋 [3] など），といった場面で他者との視点の受容が求められる．しかし，他者との視点の共有に

1. 1

エージェントからの視点受容

ここで視点という語の意味を整理するため，Voge-

は認知的制約や態度の違いにより，問題解決に必要なley と Fink [9] の定義を踏まえて用語を導入する．まレベルの視点の受容が難しい場合がある．このため，ず，視点は 2 つのレベルで記述される．1 つは現象レ

他者との視点の受容を促す環境をいかにデザインする

ベルで，これは画面内に表された仮想空間における視かを模索する必要があると考えられる．

点を指し，もう 1 つは表象レベルで，これは観察可能

他者としての身体化エージェント（以下，「エージェ

なユーザの認知における視点を指すとする．次に現象ント」と略）との視点の受容を促すものとして，エー

レベルにおいて 2 つの視点が存在する．1 つは一人称

ジェントの発話，ないし内省を表すふきだしに本研究

視点で，これはユーザ自身の仮想空間内の立ち位置かでは注目する．エージェントの研究やアプリケーショ

らみた現象レベルの視点のことである．もう 1 つは三ンの例は近年増加している [4], [5] ．また，エージェン

人称視点で，これはユーザが仮想空間内のエージェン

トの身体表現はユーザに社会的な反応を誘発する [6] ．

トの立ち位置から取得した視点のことである．表象レ*1：東京工業大学 大学院総合理工学研究科 知能システム科学
専攻*2：国立情報学研究所*3：東京大学*1：DCISS, IGSSE, Tokyo Institute of Technology*2：National Institute of Informatics*3：The University of Tokyo

ベルにおいても同様に 2 つの視点が存在する．1 つは自己中心視点で，認知レベルでユーザ自身が捉えている視点のことを指す．もう 1 つは他者中心視点で，認知レベルで取得したエージェントの視点のことである．
視点受容とは，ユーザがエージェントから他者中心視点を取得し，その結果自身の態度や行動を変容させる

船型入力フォームについてはどのようにエージェント

ことを指す．

が思うか，と言語による教示の違いが存在していた点

そして，現象レベル，表象レベルそれぞれに視点受も注意したい．

容のトリガとなるものが存在する．現象レベルのトリ本研究ではこの結果を考慮し，ユーザとエージェン[10]

トとのインタラクションを行う機会が増えることでが挙げられる．これはユーザとエージェントの身体方

ユーザがエージェントの視点に関連する情報を入手す

向が揃う形になることで，ユーザがエージェントの三る可能性を考え，次節に示す内省の風船のもつ自己開

人称視点を取得した結果，他者中心視点を取得するも示の特性という面も踏まえて検証した．

ガとしてはユーザとエージェントの身体方向一致のである．しかし，ユーザとエージェントの身体方向

2. 3

一致による視点受容が起こるにはユーザがエージェン

自己開示とは，Altman と Taylor [14] によると以下

トの存在する仮想空間にいかに没入しているかにかの内容を含む他者へのメッセージであるとされる：

かっている．そこで，本研究では表象レベルのトリガ• 特定の場面の個々の行動より，性格などの普遍的な傾向をとりあげている．

として内省の風船に着目する．表象レベルのトリガが存在すれば，ユーザとエージェントが違う空間に存在するとユーザ自身に認知されていたとしても，視点受容は起こりうると考えられるためである．

2.

関連研究

身体化エージェントの発話・内省表現

自己開示と情報の希少性• 内容が独自である．
• 行動や実際の出来事より，動機・感情・空想のよ
うな目に見えない内容をとりあげている．

• 開示者自身の弱点に触れている．
• 社会的に望ましくない反応を起こしている．

エージェントが登場するアプリケーションのうち，• 強い感情を伴っている．
また，自己開示を受けた被開示者は開示者に対して自エージェントの発話を音声で表すものも多い [4], [5] が，己開示を返報するという相互性の存在も知られてい

ふきだしを伴うもの（Microsoft Agent など）やふきる [15] ．さらに，Moon [16] はコンピュータによる「自だしのみのもの（ComicDiary [11] など）も存在する．

己開示」に対してもユーザは自己開示を返報すること

ふきだしの形状などがもつ意味について鈴木ら [12] のを実験により示している．エージェントの内省には，研究があるが，エージェントの内省を表出することの自己開示の定義に合うようなメッセージが含まれてい意味を議論した研究は存在しない．このことから，発ると考えられており，エージェントが内省の風船を通話の風船と内省の風船との違いの考察は重要と考えらじてユーザにメッセージを表出した場合，ユーザはそれる．なお，本研究で行った実験では音声は用いず，の内容について自身も自己開示の返報，ないし態度のエージェントの発話はすべてふきだし中のテキストの変化を起こそうと考えるとみられる．

2. 1

みによってなされた．

2. 2

入力フォームとしての内省の風船

自己開示のもうひとつ注目すべき特性は，内容によって開示する相手を選ぶ点である [17] ．たとえば相エージェントから発せられた内省の風船をエージェ

手に自分の趣味について話す場合にも，当たり障りのントの内省を予測・入力するためのフォームとするこない趣味もあれば相手によっては話すのを憚られる趣とで，ユーザがエージェントの視点を受容できるかど味もあると思われる．特に後者のような深い内容の自うかを鈴木ら [12] が実験を通じて検証している．その己開示は，開示者と被開示者とが親密な関係になろう

結果，入力フォームを発話の風船型にしたものに入力としなければ現れにくい [17] ．説得研究の視点からこした場合と比べ，ユーザは内省の風船の内容の予測・の現象を捉え直すこともでき，情報の希少性 [18] によ入力によりエージェントの視点に対してより多く，かり被開示者が開示者に対する親密さを高めるとみるこ

つ深い想像をしたもののエージェントに対する態度はとも可能と考えられる．内省の風船によるエージェン

むしろ悪くなる傾向がみられた．このような現象が起トからのメッセージはユーザに「自身だけに伝わる情

こる要因はエージェントの役割設定の影響など，実験報」ということを無自覚に捉える可能性がある，とこ

設定にかかわる要因が考えられうる．だが，エージェ

れらの議論から予測される．

ントとのインタラクションがほとんどない状況下で，
すなわちエージェントに関する情報が足りない環境

3.

実験下でエージェントの視点の深読みを強いられたことが態度の悪化につながったという見方も可能と考えられ

以上の議論を踏まえ，内省の風船型ふきだしを発す

る [13] ．また，発話の風船型入力フォームへの入力にるエージェントがユーザに与える影響について，実験際してどのようにエージェントが答えるか，内省の風を通じて検証した．

実験計画

3. 1

内省の風船を発するエージェントとの比較対象として発話の風船を発するエージェントを選択した．同じ
ふきだしの中のテキストというメディアであることから，比較対象として妥当と考えられるためである．このことから，• 発話の風船を発するエージェントが現れる SB条件

図1

エージェント T• 内省の風船を発するエージェントが現れる TB
条件の段階ではエージェントは登場せず，正解の選択肢をの各実験条件を水準とする 1 要因 2 水準（被験者間要選んだところで初めて次の問題に進むことができる形

因）の実験計画とした．

とした．参加者がマナーに則った適切な行動とは何か

3. 2

仮説と予測

について意識できるよう，この段階が設定された．

内省の風船に含まれる内容の自己開示の側面，およ

次の段階で 2 体のエージェント T（図 1）と B （図 2，

び情報の希少性の側面からユーザは発話の風船を発す
トに影響されやすいという仮説が立てられる．この仮3）が登場した．2 体はそれぞれ違う企業に勤務する
初対面の新入社員という設定で，発話の風船の内容に当たるテキストはすべて「です・ます」体で記述され説に基づき，次のように結果を予測した：

た．まず前段階より適切な行動の判断が難しいと思わるエージェントより，内省の風船を発するエージェン

予測 1 ユーザはエージェントの発する発話の風船

れる，同じくビジネスマナーに関する二者択一の問題の内容より，内省の風船の内容の方に対してよりに参加者は取り組んだ．この際，まずエージェント T

大きく態度を変容させる．

が不適切な行動を発話の風船を通じて提案した．次に予測 2 ユーザは発話の風船を発するエージェント

エージェント B が適切な行動を提案するのだが，ここより，内省の風船を発するエージェントに対してで SB 条件は発話の風船を通じて（図 2），TB 条件の方が他者中心視点の受容が促されやすい．

（図 3）は内省の風船を通じて提案する形をとった．内予測 3 ユーザは発話の風船を発するエージェント

省の風船の内容については「です・ます」体では不自より，内省の風船を発するエージェントに対して然になるのでくだけた文体に変更したが，ふきだしをよい印象をもつ．

通じて参加者に伝えられる情報については両条件で同参加者一とした．また，ここでは単にどちらの行動が適切か

3. 3

32 名の就職活動未経験の大学生・大学院生（修士課程まで）を分析対象とした．本実験はビジネスマナー

を選ぶ形ではなく，「明らかに T の提案が適切（−3）」「T の提案が適切（−2）」「どちらかといえば T の提に関して将来的に関心をもたざるを得ないながらも，案が適切（−1）」「どちらかといえば B の提案が適切

これに関する知識をもたないユーザを対象とするため，（+1）」「B の提案が適切（+2）」「明らかに B の提案

実験参加対象を限定した．分析対象の参加者の平均年が適切（+3）」の 6 件法による回答形式とした．この齢は 21.1 歳（標準偏差 1.85 歳），男性 21 名，女性 11段階の問題も 5 問用意された．

名であり，PC 利用歴は最低 1.5 年，最低でも週 5 日

そして最後の段階では，エージェント T が不適切以上利用すると回答した．32 名の参加者は SB 条件な行動の提案をするところまでは前段階と同じである（n = 16），TB 条件（n = 16）にランダムに割り振が，その後エージェント B が中身のない内省の風船られた．

を発し，ユーザはその内容を予測し，入力するよう参

3. 4

手続き

まず参加者はこの実験が「ソーシャルスキル学習ソ
フトウェアの評価」であると告げられた．本実験に用加者は求められた．この形式の問題は 1 問のみであった．参加者は内省の風船の内容をキーボードにより入力し，入力後 PC 上での課題を終えた．

いられたのはビジネスマナーに関する二者択一の問題

参加者は質問紙による 2 体のエージェントの印象にで，ビジネスマナーに関する書籍において適切な行動・関する質問（各エージェントに対して 28 問ずつ）に

不適切な行動として明記されているものをそれぞれ選回答し，自由記述による内省報告などの質問に記入の択肢とした．参加者が取り組む課題は大きく 3 つの段

後，退室した．実験に要した時間は参加者 1 名あたり階に分かれた．
参加者は最初にビジネスマナーに関する適切な行動

30 分前後であった．
実験に用いたソフトウェアは Macromedia Flash（プが比較的明らかな 5 問の二者択一の問題に答えた．こロジェクタ書き出し，フルスクリーン）により実装さ図 2 発話の風船を発するエージェント B

図3

表 1 各エージェントの意見に対する支持の割合
エージェント T 支持

エージェント B 支持

25
19

7
13

SB 条件
TB 条件

内省の風船を発するエージェント B
表2

内省の風船への入力内容の文体
くだけた表現「です・ます」体

3
9

12
6

SB 条件（n = 15）
TB 条件（n = 15）

れ，Windows XP が動作するノート PC 上で実行された．PC 上での作業データは CGI のプログラムを用いのため，前者は当初の問題設定の目的から外れているて収集された．

ことから分析対象から除外し，後者のみを分析した．

4.

まず，回答の最頻値が負，すなわちエージェント T

結果の提案を適切とする参加者が多く存在した 2 問の回答

この節では，態度変容・内省の風船への入力内容．

の値を合計したものについて，SB 条件の中央値は −2

印象評定という 3 つの点から実験結果を報告する．

（四分位偏差 1.625），TB 条件の中央値は −1（四分

4. 1
測定値
実験により得られた測定値は大きく 3 つのカテゴリに分けられる：
態度変容 課題の第 2 段階で 2 体のエージェントの位偏差 1.625）となり TB 条件の方が高い値になった．

どちらの意見を適切としたかの回答の合計を測定

さらに，負の値の，すなわちエージェント T の提案

しかし，この値の 2 条件間の差について Wilcoxon の
順位和検定を行ったところ，W = 99（n.s.）となり有
意な差とはいえなかった．
を適切とする回答と正の値の，すなわちエージェント

値とした．
内省の風船への入力内容 内省の風船の入力内容のB の提案を適切とする回答とをそれぞれ集計したのが文体が「です・ます」体かくだけた文体かの分類，

表 1 である．この表をみて TB 条件の方がエージェ

および入力内容の語数を測定値とした．発話の風

ント B の回答を支持する傾向が強いことが読み取れ

船と内省の風船の機能の違いに気がついていれば，るものの，この表のセル間の値の偏りについて Fisher

参加者による入力内容の文体はくだけた表現になの直接確率検定を行ったところ p = .177 > .10 となりるからである．

有意ではなかった．

印象評定

質問紙によるエージェントの印象に関す[19], [20]4. 3

内省の風船への入力内容に基づき「親しこの内容については，実験プログラムの不具合によ

みやすさ」
「遊び心」
「自分とエージェントとの類り SB 条件，TB 条件各 1 名分の参加者のデータが取似度」「エージェントからの情報の有用性」「エー

得できなかったため，各条件 15 名分のデータのみをジェントからの情報の専門性」の 5 つのカテゴリ

分析対象とした．

る質問の回答を先行研究に分類し，Cronback の α を基準として内的整合

内省の風船への入力内容について，くだけた表現で性が保たれるようカテゴリごとに質問項目を選定

書かれたものと「です・ます」体で書かれたものとをそした．測定値はこのカテゴリごとに質問の回答のれぞれ集計した表が表 2 である．この表をみると TB

平均値をとったものとした．

条件の方が入力内容をくだけた表現で書く参加者が多

4. 2
態度変容
態度変容について課題の第 2 段階の回答の分析を行ったところ，条件を問わずエージェント B の提案

いことがわかる．実際，この表のセル間の値の偏りについて Fisher の直接確率検定を行うと，p = .060 < .10と有意な偏りの傾向がみられた．

を適切とした参加者がほとんどであった問題が 3 問，

さらに入力内容の語数について，SB 条件は平均

エージェント T の提案を適切とする参加者も多かった
ント B を適切とする回答であったのに対し，後者の最10.46 語（標準偏差 3.25 語），TB 条件は平均 13.00
語（標準偏差 4.64 語）となり TB 条件の方がより長く内省の風船の内容を入力していたとわかる．2 条件

頻値はエージェント T を適切とする回答であった．こ間に有意な分散の差はみられなかったため平均の差に問題が 2 問存在した．実際，前者の最頻値はエージェ

表 3 質問カテゴリごとの各エージェントの評定値の平均（括弧内は標準偏差）C\AT
B
SB 条件（n = 16） 4.83 (0.84) 3.80 (0.95)
A∗
TB 条件（n = 16） 4.66 (1.14) 4.19 (0.86)
遊び心
SB 条件（n = 16） 3.73 (1.08) 3.04 (0.56)
C∗ ，A∗
TB 条件（n = 16） 4.15 (1.04) 3.72 (0.98)
類似性
SB 条件（n = 16） 3.69 (1.26) 4.13 (0.94)
C† ，A†
TB 条件（n = 16） 3.56 (1.38) 4.62 (1.20)
情報の有用性 SB 条件（n = 16） 3.51 (0.60) 4.55 (0.62)
C∗ ，A∗∗∗ TB 条件（n = 16） 3.94 (1.07) 4.71 (0.77)
情報の専門性 SB 条件（n = 16） 3.03 (0.56) 4.50 (0.89)
C† ，A∗∗∗ TB 条件（n = 16） 3.66 (1.01) 4.59 (0.99)
C は実験条件の主効果，A はエージェントの主効果を示す∗∗∗∗†：p < .001， ：p < .05， ：p < .10

親しみやすさ

5.
5. 1

考察

内省の風船を発するエージェントの影響

本実験では，態度変容の指標においては数値的にはTB 条件の方が SB 条件より変容の度合いが大きくなったが，有意な差ではなかった．したがって，予測
1 は支持されなかった．今回の実験では「明らかにエー
ジェント B が正解」という本来の意図としては出してはならない問題の影響があった可能性もありうるが，
もともと態度変容という客観指標でははっきりとした差が現れないことも考えられる．
それでもなお，実験の最後の段階にある内省の風船への入力については予測 2 を支持する結果となった．

ついて t 検定を行うと，t(28) = 1.731（p < .10）と有SB 条件では TB 条件と比べ内容が短く，かつ「です・

意な差の傾向がみられた．

ます」体，つまりふきだしの形状が内省の風船であ

印象評定ることに気がつかなかった参加者が多かった．これが4. 4

実験条件の違いを被験者間要因，各エージェントのTB 条件になると内容が長くなり，かつくだけた文体違いを被験者内要因とする分割区画デザインによるになっているので内省の風船への入力を意識していた

2 × 2 の分散分析を各カテゴリごとに行った．

ことがわかる．以前の鈴木ら [12] の実験では言語によ「親しみやすさ」についてはエージェント T の方る教示により参加者が内省の風船への入力を意識する，が B より高い評価となっており，分散分析の結果エー

すなわち他者中心視点の取得を行う形になっていたが，ジェントの主効果が有意であった（F (1, 30) = 6.56，

言語による教示がなくとも，エージェントとのインタ

p < .05）．しかし実験条件の主効果（F (1, 30) < 1），

ラクションの中でエージェントのもつ他者中心視点を

および交互作用（F (1, 30) < 1）は有意でなかった．

取得できる可能性をこの結果は示している．

「遊び心」も同様にエージェント T の方が B より，さらに，印象評定の各条件間のエージェント B の評

TB 条件の方が SB 条件より高い評価になった．そして分散分析の結果エージェントの主効果が有意であっ定値をみると，「親しみやすさ」以外の各カテゴリで有た（F (1, 30) = 5.41，p < .05）．さらに実験条件の主効果も有意であった（F (1, 30) = 5.69，p < .05）．交

3 は部分的に支持される結果となった．エージェント
B がエージェント T に対して表立って反論しなかった

互作用は有意でなかった（F (1, 30) < 1）．

ことで参加者はエージェント B に対しよい印象をもつ「類似性」も TB 条件の方が SB 条件より高い評価

意に TB 条件が SB 条件を上回った．このため，予測ようになったと考えられる．

になったが，エージェントについては逆に B の方が T

ここで注目したいのは，エージェント T との評定より高い評価になった．分散分析の結果エージェント

値の比較である．
「類似性」「情報の有用性」「情報の専の主効果（F (1, 30) = 3.31，p < .10），実験条件の主門性」といった情報の質に関するカテゴリでは適切な効果（F (1, 30) = 2.97，p < .10）とも有意傾向であっ提案を繰り返したエージェント B の評価が高くなった

た．交互作用は有意でなかった（F (1, 30) < 1）．

が，「親しみやすさ」「遊び心」といった感情面でのカ「情報の有用性」もエージェント B の方が T より，

テゴリでは逆にエージェント T の評価が高いというTB 条件の方が SB 条件より高い評価になった．分散分析の結果エージェントの主効果（F (1, 30) = 14.07，

結果となった．その上，エージェント T の評価についp < .001），実験条件の主効果（F (1, 30) = 4.47，
p < .05）とも有意であった．交互作用は有意でなかった（F (1, 30) < 1）．

テゴリで TB 条件が SB 条件を上回った．エージェン「情報の専門性」についてもエージェント B の方

験後の内省報告では，どちらのエージェントがどのよ

が T より，TB 条件の方が SB 条件より高い評価にうな言動を示していたか記憶に残っていないと答えるなった．分散分析の結果エージェントの主効果は有意

参加者がどちらの条件にも多かった．それにもかかわ（F (1, 30) = 23.48，p < .001），実験条件の主効果

らず，同一の言動であっても，その言動の受け手の反（F (1, 30) = 3.62，p < .10）は有意傾向であった．交

応次第でエージェントへの印象が変わりうることをこ互作用は有意でなかった（F (1, 30) = 1.14）．

の結果は示唆している．

ても「遊び心」「情報の有用性」「情報の専門性」のカ
ト T は両条件で同一の言動を示しただけにもかかわらず，このような差が現れる点は興味深い．しかし実

5. 2

今後の課題

本研究は，内省の風船を介したユーザとエージェン[14]

トのインタラクションがユーザからみたエージェントのもつ視点の受容を誘発する可能性を示唆するものである．1. 節でとりあげたように，視点受容を必要とする場面は日常生活の中でも数多い．このような問題の

[15]
[16]

解決のために視点受容を促すインタフェースは貢献できるものと思われる．実際の問題解決場面への応用，[17]

そして長期的なユーザとエージェントのインタラク
ションの影響も踏まえこのような視点受容を促すイン[18]

タフェースの設計・評価を行うことが今後求められる．
[19]

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