論

クラウドネットワークロボット論文特集

文

対話ロボットの複数台化とジェスチャ表出による対話意欲変動の分析
丸山 洸太† a)

大和 淳司† b)

杉山 弘晃†† c)Analysis of How Motivation to Conversation Varies Depending on
the Number of Dialogue Robots and Presence/Absence of Gestures
Kota MARUYAMA† a) , Junji YAMATO† b) , and Hiroaki SUGIYAMA†† c)

あらまし 本論文では，ユーザと対話ロボットの対話に際して，ロボットの複数台化とジェスチャ表出がユー
ザの対話意欲に与える影響について分析する．ロボットを複数台化することで，対話が成立していると感じやす
くなることや，対話が破綻していないと感じやすくなることが分かっている．そのため，対話ロボットの複数台化がユーザの対話意欲向上にも有効であると仮定し，対話実験を行った．実験の結果，ジェスチャ表出をする対話ロボットを複数台化するとユーザの対話意欲が高くなった．また，複数台ロボットとの対話では，ジェスチャ
表出をするロボットと対話したユーザの方が，ジェスチャ表出をしないロボットと対話したユーザよりも対話意
欲が高くなった．この結果の原因として，ロボットの複数台化に伴いユーザが扱わねばならない情報も増えるという点があげられる．扱う情報が増えることで，それらの情報を適切かつ分かりやすくユーザに提示する必要が生じる．しかし，対話ロボットの台数増加に伴いジェスチャ表出などを適切に提示できれば，対話意欲が向上することを示唆している．そのため，対話ロボットの複数台化に応じた，適切な環境の構築が重要であると考えられる．
キーワード 対話意欲，2 台対話，音声対話，対話ロボット，ジェスチャ表出「反応（情報提供）」という関係であると述べている．

1. ま え が き

その上で，「言葉の文脈ではなく、話している相手の文

近年は様々な対話システムが登場し，人と対話を行

脈（経験、感情）を考慮すると、私たちの会話はよりえるシステムやサービス，ロボットに注目が集まって親密なものになる」と指摘している．そのため，文脈いる．例えば，高齢者の認知症予防や，一人暮らしのを理解できる対話システムが登場してきてはいるが，話し相手として非タスク志向型の雑談対話システムに感情などを考慮した文脈の理解においては未だ十分と期待が集まる．しかしこれらの対話システムは注目度

は言い切れない．

に比して未だ課題は多く，実際に人同士で行われるような対話は実現できていないのが現状である．

文脈を無視した不自然な発話や，ユーザが返答しづらいような発話を行い続けると，ユーザに「もう話し例えば，長谷川 [1] は Siri や Google Home，Amazon

たくない」という感情を抱かせる可能性がある．このEcho を例に出し，ボットとの会話は「刺激（命令）」とような感情を引き起こすと対話システムを使用してもらえなくなる恐れがある．
そこで本研究では，ユーザの「対話したい・対話を† 工学院大学大学院，東京都

Graduate School of Kogakuin University, 1–24–2 Nishishinjuku, Shinjuku,

続けたい」という対話意欲を変動させる要因について

Tokyo, 163–8677 Japan

調べる．特に，対話ロボットの複数台化やジェスチャ†† 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，

京都府

表出に着目し，分析を行う．また，対話意欲はユーザ

NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation, Hikaridai, 2–4の主観的な評価であるため，客観的な議論が行いづら

Seika-cho, Souraku-gun, Kyoto-fu, 619–0237 Japana) E-mail: em19021@ns.kogakuin.ac.jp

い．そこで，客観的な分析を行うため，生理指標の利b) E-mail: yamato@cc.kogakuin.ac.jp

用についても検討を行う．

c) E-mail: h.sugi@ieee.org
DOI:10.14923/transinfj.2020CNP0004

30

電子情報通信学会論文誌 D Vol. J104–D

No. 1 pp. 30–41 © 一般社団法人電子情報通信学会 2021

論文／対話ロボットの複数台化とジェスチャ表出による対話意欲変動の分析

2. 関 連 研 究

ジェスチャなどの身体表現は，ロボットがユーザと対話する上で欠かせない要素である．小野ら [6] は人同

対話が破綻していたり対話が成立していないと感じ士が対話を行う際に同調的な身体表現が見られることている中で対話を続けることは困難であり，話者にを利用し，人とロボットが対話するときにロボットのとって大きな負担となる．そのため，対話を行うには，身体表現が人の身体表現に近づくほど，被験者の同調

話者相手に「対話が成立していない」あるいは「対話的な身体表現が多くなり，被験者のロボットに対する破綻が発生している」と感じさせないようにする必要

評価が高くなることを明らかにした．この実験は道案がある．このことから，対話ロボットを構築する際に内を行う状況を想定したものであり，指さしを行うな

は，「対話が成立している」という対話感を向上させ

ど同調的な身体動作が取りやすい環境であるといえる．

たり，対話破綻感を低下させるよう意識しなければな

本研究では，ロボットがユーザに顔を向けるといったらない．飯尾ら [2] や Sugiyama ら [3] の研究から，対身体表現を取り入れることにより，ユーザが話者交代

話ロボットの複数台化が対話感の向上や対話破綻感のをスムーズに行えるようになり，対話意欲が高くなる軽減に資することが分かっている．本研究では，対話要因となるか分析を行う．神田ら [7] は，ロボット同ロボットの複数台化が対話意欲に及ぼす影響について

士の指差し会話を被験者にあらかじめ観察させるこ

分析することで，どのような条件であればユーザがよとが，ロボットの発話理解を容易にさせることを示し

りロボットと対話し続けたいと感じるかについて考察

た．本研究ではユーザが対話ロボットと対話を行う際する．

に事前に対話を見る機会がない状況を想定し，ロボッ

一方，対話ロボットを複数台化することにより，次ト同士の対話を事前に提示することなく，対話の最中に誰が話すかという話者交代が複雑になる．話者交代にユーザに提示することで，対話意欲の向上につながが適切に行えないと発言が重なってしまったり，話しることを分析する．

たいのに話させてもらえないなどの状況が発生し，対また，渡辺 [8] は，「ウンウン」という頷きの動作を話意欲が低下する要因になる．そのため対話ロボット

ロボットに行わせることによって，ユーザは話を聞いを複数台化した場合，話者交代を適切に行う必要性がてもらえていると認識しやすくなった事例を紹介し増す．徳永ら [4] は，対話参与者らが表出する態度とそている．松原ら [9] は愚痴を聞くロボットに着目し，の解釈から，話者が次々と交代する順番交代の仕組み

ユーザが発する愚痴に対して頷きの回数を変えることを明らかにした．本研究で扱うロボットは，発話時にで，ユーザの愚痴満足度が向上し，愚痴をこぼしやす

ジェスチャ表出を行い，話者交代時には質問する相手くなったと報告している．頷きを取り入れることで話へ体の向きを変えるなど，話者交代が容易に認識できを聞いてもらえると認識しやすくなるという事例や，るよう設計している．そのため，ユーザはロボットの愚痴満足度が向上するという研究は，対話中の頷きがジェスチャ表出に対する解釈によって次話者を予測す

ユーザの対話意欲を高めているということを示唆してると考えられる．そのためロボットの複数台化に際し，いる．本研究ではユーザとロボットを対話させる際にジェスチャ表出の有無を比較することでジェスチャ表

頷きを含めたロボットのジェスチャ表出の有無を比較

出が対話意欲に及ぼす影響について分析を行う．湯浅することで，ユーザの対話意欲がどのように変動する

ら [5] は発話交代モデルを提案し，擬人化エージェン

か分析を行う．

トのノンバーバル行動によって発話マインドの読み取ユーザの対話意欲減退には複数の原因が挙げられ，りと，伝わったマインドによって人が発話行動をしよ

そのうちの一つにストレスがある．そのため，対話ロ

うとするかを確かめる評価実験を行った．この実験でボットを構築する上で対話中のユーザにストレスをか用いた音声は無意味音声であるため，発話内容の影響

けないことも考慮する必要がある．ストレス評価にはを取り除いた実験だといえる．本研究では実際に行わ萩野谷ら [10] が唾液アミラーゼ (salivary α-amylase:

れる対話環境を想定し，発話内容も考慮した上でジェsAA) の有効性を示しており，本研究でも sAA をスト

スチャが対話意欲に影響を及ぼすか分析を行う．

レス指標として用いた．対話意欲は主観評価であるた

人同士の対話は言語情報だけでなく，非言語情報のめ，生理指標を取り入れることで客観性を示す目的が共有も行われる．非言語情報が話者交代において重要ある．また，sAA は他のストレス指標に比べて測定がな役割を果たしていることが示唆されているように，容易であり，対話の合間に計測ができるため，sAA を
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電子情報通信学会論文誌 2021/1 Vol. J104–D No. 1

評価指標として選択した．しかしこれまでのロボットの方が，ジェスチャ表出を行わないロボットと対話し対話において，ストレス指標として sAA が用いられたユーザよりも対話意欲が高くなることを検証する．

た例はない．そのため，本研究では sAA を用いることで対話意欲とストレスの関係についても分析を行うが，その妥当性についても検討していく．
これらの研究から，ユーザが対話ロボットと対話す3. 2 評 価 指 標
本実験で用いる評価指標を表 1 にまとめた．本実験は本学に在学する 24 名（20–23 歳）の男女に，実験協力者として対話実験を行った．実験協力者は対話ロる際に対話意欲が変動する要因として，

ボットと複数回対話を行い，各対話中手元に設置した•

対話ロボットの台数を増やす

スイッチで「もっと対話したい」か「もう対話したく•頷きを含むジェスチャ表出を行うない」かを入力させた．対話実験中に実験協力者が入などが挙げられる．そこで本研究では，1 台のロボット

力した「もっと対話したい」と「もう対話したくない」と対話したユーザと 2 台のロボットと対話したユーザの評価数のうち，「もっと対話したい」の評価数の割合の対話意欲の比較，及び複数台化に際してジェスチャ

を意欲率とし，対話意欲の評価指標とした．実際の対表出の有無を比較することで，それぞれの要因が対話話で対話意欲の評価は行われないため，なるべくユー意欲に及ぼす影響について分析を行った．

ザに負担がかからないよう配慮する必要がある．一方

先行研究に対する本研究の新規性は以下の三点にあで，対話意欲はユーザの主観による評価が最も信頼でる．一つ目は完全に独立した雑談対話システムを使用きるため，ユーザが直接対話意欲を評価する手法が望した点である．本実験で用いた対話システムは音声入

ましい．そのため本研究では，簡単に評価ができるよ

力から発話文生成，音声合成までを自動で行うことがうボタンを押下することで対話意欲を評価させた．よ

でき，WoZ 実験のように人の手を借りることなく対り負担の少ない，ペダルを足で踏むことで評価させる話を行うことができる．そのため，完結した一つのシ手法や，対話実験後に撮影した動画を見せることで，ステムを評価することが可能となっている．また，多発話時点での対話意欲を評価させる手法も考えられる

様な話題に対応可能で，更にシステムとして独立してが，現在検討中である．足での評価は，足でペダルをいるため，雑談対話ロボットが応用される状況に即し操作するため，少ないミスで確実に評価が行えるか，た状況で実験を行った．二つ目はジェスチャ表出の有

そして本当に負担が軽減するのか，という点を考慮す

効性が示されたことである．対話ロボットの複数台化る必要がある．また，対話実験終了後に動画を見せる

が，対話感の向上や対話破綻感の軽減に資することがことで評価する手法は，過去の気持ちを思い出しなが先行研究で明らかになっている．一方で，話者交代のら評価するため，正しく評価が行われているかを考慮

複雑化といったデメリットについては調査されていなする必要がある．徳永ら [4] は，話したい，話したくい．本研究ではそのような点に着目した．ジェスチャないの評価を第三者評価で行っていたが，これは第三表出がユーザの発話ロボットの識別を容易にし，複雑者が表情やジェスチャなどから推定しているため，必化する話者交代において有効であることが示された．

ずしもその評価が正しいとは限らない．例えば，対話

これは 3 台以上のロボットにも有効であると考えられ者が感情をあまり表情に出さない人だとしたら，「対る．三つ目は，sAA という客観的な指標を取り入れた

話したい」と評価される回数が減る可能性が高い．逆点である．これまで多くの研究は被験者に対して 5 件に，普段から笑顔な人が対話者だった場合，「対話した法といった主観評価がなされてきた．本研究では，そい」と評価される回数が増える．発話者自信が評価をのような主観評価に加え，より客観性をもたせるため

行えばより正確な対話意欲の評価が行えるものと考えに客観的な指標である sAA を取り入れた．

たため，本実験では対話者自身に対話意欲の評価を行

3. 対 話 実 験
表 1 評価指標一覧

3. 1 実 験 目 的
ユーザと対話ロボットを対話させたとき，1 台のロボットと対話するよりも 2 台のロボットと対話する方がユーザの対話意欲が向上することを検証する．また，ジェスチャ表出を行うロボットと対話したユーザ
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評価指標
意欲率

説明
「もっと対話したい」「もう対話したくない」の評価数のうち「もっと対話したい」の評価数の割合
sAA
1 対話ごとに計測した唾液アミラーゼ活性の値
sAA 比 対話終了後 sAA/対話開始前 sAA を 1 対話ごとに計測
発話長
1 対話中に発した 1 発話当りの平均文字数

論文／対話ロボットの複数台化とジェスチャ表出による対話意欲変動の分析

わせた．
また，ストレス指標として有効性が示されている

sAA を対話前後のストレス変化の指標として用いた．
sAA とは，唾液中に含まれるアミラーゼの触媒能力の尺度のことで，単位は主に気温や湿度を考慮した Unitが用いられる．文献 [10] によれば，暗算後に計測した sAA と心拍・スキンコンダクタンス・緊張に対する主観評価 (VAS; Visual Analogue Scale) のいずれの

図 1 実験室の概観図

項目も有意に上昇し，sAA とそれぞれの評価項目間に有意に相関が見られたとの報告があり，ストレス増大
が sAA の上昇につながることが分かっている．しかのタイミングはロボットが発話を終えた直後に行い，し sAA の値そのものは個人差が大きいため，対話前

その後レバー操作を行わせた．このときの詳細な手順

後の sAA 比を測ることとした．sAA の差を比較するについては，3.6 実験手順を参照されたい．評価 Box

手法も考えられたが，sAA の個人ごとの標準偏差が各の上に音源分離機能を有する指向性マイクをユーザに人の平均値とおおむね比例傾向にあることから，sAA

向けて設置した．実験協力者側から見て評価 Box の奥比を用いた．sAA 比から，各対話でどれだけ sAA が側に対話ロボット 2 台を設置し，更に各対話ロボット変化したかが分かる．文献 [10] によると，暗算開始前の奥にそれぞれスピーカを設置した．

から暗算終了後において sAA が 18kU/L から 39kU/L

実験者用の机には，対話システムを構成する PC をになったため，約 2.17 倍になったことが分かる．その設置した．また，コントローラを制御するためのキー

ため，ストレス上昇時の sAA 比として 2 倍程度が目

ボード，マウスと，コントローラからの出力を表示す

安になるものと考えられる．

るためのモニタを設置した．

また，ユーザが発した 1 発話の平均文字数を発話長

本実験は実際にユーザが自然に対話する状況を想定とした．このときの発話長には漢字仮名交じり文を使しているため，通常の対話シーンではユーザが見るは用した．発話長が長ければその対話で多くの言葉を発ずのない配線や PC などを見せないよう，実験者用のしたものとする．

机と実験協力者用の机の間にパーティションを設置

3. 3 実 験 環 境
本実験では以下の器具を用いて対話実験を行った．

した．
対話ロボットのジェスチャには，腕を上下に振る，•

対話ロボット Sota · · · 2 台

体の向きを発話者の方に合わせる，質問するときに首•PC (Windows10)を横に傾ける，ユーザの発話に対して「ウンウン」と•モニタ

頷く，がある．その中でも，ユーザ発話直後に見られ•指向性マイクる「ウンウン」という頷きは，対話が成立していると•スピーカ · · · 2 台

ユーザに感じさせやすくするため，単純な質問応答で•USB オーディオインタフェース

あってもユーザの対話意欲が高くなったと考えられる．

•

評価 Box（ボタン ×2，レバー ×1）（文献 [8]）体の向きは約 1 秒かけて 30 度ほどもう一•唾液アミラーゼモニタ

台のロボットの方へ傾ける．腕のジェスチャも約 1 秒

対話実験を行った実験室の概観図を図 1 に示す．残
響の少ない防音室で対話実験を行った．実験者用の机と実験協力者用の机を用意し，実験協力者用の机にコントローラ（Raspbery Pi に Python で実装）を入れた

かけて腕を 45 度近く上下に動かす．これを 3 回ほど繰り返す．
対話システムについては，Sugiyama ら [3] の対話シ
ステムを使用した．

評価 Box を設置した．評価 Box には対話意欲を評価

対話内容については，自由な対話を想定して行ったするためのボタン 2 個（
「もっと対話したい」ボタンと実験であったため，ユーザには自由に発話させた．制「もう対話したくない」ボタン）と，直前に質問した

約のない対話を実現するために，システム側はユーザ

ロボットは左右のどちらだったかを回答するためのレの多岐にわたる発話内容に対応できるよう，様々なト

バーを評価 Box 中央に取り付けた．なお，ボタン押下

ピックを用意した．そのため，実験協力者ごとに対話
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電子情報通信学会論文誌 2021/1 Vol. J104–D No. 1

内容はばらついている．対話破綻をきたしたり，対話表2 実 験 条 件

感が著しく低い状態であると判断するような対話があれば評価から取り除く予定であったが，全ての対話を通して明確に対話破綻を起こすような事例は発生しなかったため，評価から取り除いた対話はなかった．
以上の手法を用いることで，対話がある程度の長さであっても，文脈を考慮した自然な対話が実現できていることを確認した．

3. 4 実 験 条 件
本実験では対話ロボットの台数とジェスチャ表出の有無を変化させて対話意欲を比較する．表 2 のように，実験協力者を 1 台のロボットと対話させる条件（以降条件 1（1 台対話）），2 台のロボットと対話させる条件（以降条件 2（2 台対話 G 有）），ジェスチャ表出を行わない 2 台のロボットと対話させる条件（以降条件

3（2 台対話 G 無））に分けて対話実験を行った．

表 3 実験協力者詳細
項目
人数

詳細
条件 1（1 台対話）
：5 人
条件 2（2 台対話 G 有）
：12 人
条件 3（2 台対話 G 無）: 7 人
合計：24 人（男性 18 人，女性 6 人）
年齢
20–23 歳その他
口腔内に異常が見られない
備考
実験開始 1 時間前から食事禁止

実験協力者として日本語話者 24 名（男 18 人，女 6
人，20–23 歳，口腔内疾患が認められない人）に協力

3. 5 仮していただいた．各条件における実験協力者数は，条分析を行うにあたり，各対話を意欲率の平均値を基

件 1（1 台対話）が 5 人，条件 2（2 台対話 G 有）が準として対話意欲が高いセッションと低いセッショ

12 人，条件 3（2 台対話 G 無）が 7 人であった（表 3）．

ンに分けた．また，発話長の平均値を基準として発話

実験開始前の食事制限を満たせなかった者や，被験者長が長いグループと短いグループに分けた．ユーザが都合により実験が行えなかった者がいたため，条件 1

行った全ての対話を，対話意欲の高低と発話長の長短及び条件 3 の人数は当初の予定よりも少なくなった．

の 4 通りに分けることで分析を行った．以下に本実験

本実験は一人の実験協力者に対して 5 対話（1 対話にの仮説についてまとめる．

説つき 10 発話）・計 50 発話させるため，1 条件でも実験の所要時間が 1 時間程度に及ぶことになった．そのため，過度の疲労を避けるため被験者間実験とし，各条件ごとに被験者を集めることにした．

2 台の対話ロボットの音声はそれぞれ別の音声を使用したため，ユーザは音声を聞くことで話者交代を認識することができる．音声の発話モデルは NTT 製の合成器（注 1）を使用した．子供の声をベースに話速とピッチを調整した．結果として，2 台のロボット間でピッチは平均すると 1 割程度異なっている．
また，条件 1（1 台対話）や条件 2（2 台対話 G 有）
ではジェスチャ表出を行う．そのため，条件 2（2 台対話 G 有）は音声とは別に対話ロボットのジェスチャ

仮説 1: 条件 1（1 台対話）よりも条件 2（2 台対話 G有）の方が対話意欲が高い
仮説 2: 条件 3（2 台対話 G 無）よりも条件 2（2 台対話 G 有）の方が対話意欲が高い
仮説 3: 対話意欲が高いセッションよりも対話意欲が低いセッションの方が sAA 比が大きい
仮説 4: 対話意欲が高いセッションでは，発話長が短いグループ（以降グループ 2（高短））よりも発話長が長いグループ（以降グループ 1（高長））の方が sAA 比が小さいから話者交代を認識することができる．しかし条件 3

仮説 5: 対話意欲が低いセッションでは，発話長が長（2 台対話 G 無）ではジェスチャ表出を行わないため，

いグループ（以降グループ 3（低長））よりも条件 2（2 台対話 G 有）と比べると話者交代を認識す

発話長が短いグループ（以降グループ 4（低るための情報が少ない条件であるといえる．

短））の方が sAA 比が小さい（注 1）：https://www.futurevoice.jp/34

条件 1（1 台対話）では 1 台のロボットと対話する

論文／対話ロボットの複数台化とジェスチャ表出による対話意欲変動の分析

が，条件 2（2 台対話 G 有）では 2 台のロボットと対

表 4 発話長と sAA 比の関係（仮説）話を行う．そのため，ユーザは条件 2（2 台対話 G 有）

発話長が長い発話長が短い意欲率が大きい グループ 1（高長） グループ 2（高短）sAA 比 小sAA 比 大
意欲率が小さい グループ 3（低長） グループ 4（低短）sAA 比 大sAA 比 小の場合はロボット同士の対話を見聞きすることができる．ロボット同士の会話はユーザの発話理解を容易にする効果が見込まれる [7] ため，条件 2（2 台対話 G有）の方が条件 1（1 台対話）よりも対話が行いやす
く，対話意欲も高まると仮説を立てた（仮説 1）．
条件 3（2 台対話 G 無）では 2 台のロボットがジェ
スチャ表出を行わないため，条件 2（2 台対話 G 有）に比べてロボットがユーザに提示する情報が少ない．
そのため，条件 2（2 台対話 G 有）は条件 3（2 台対話

G 無）に比べて次話者予測が容易になると考え，対話
意欲が高まると仮説を立てた（仮説 2）．
対話実験では少なからず何らかの発言を要求される

図 2 実験手順フローチャート

ため，平均値よりも高い意欲率となった対話はストレスを感じにくく，平均値よりも低い意欲率となった対話はストレスを感じやすくなると考えた．そのため，対話意欲が低いセッションの方が対話意欲が高いセッションよりも，sAA 比が大きくなると仮説を立てた（仮説 3）．
また，対話意欲が高いセッションでは，ユーザが発言したがっていると考えられるため，よりたくさん話すことで欲求が満たされると考えた．そのため，発話長が長いグループ（たくさん発話したグループ）の方

図 3 対話中の様子が，発話長が短いグループ（あまり発話できなかったグループ）よりも sAA 比が小さくなると仮説を立て

3. 6 実 験 手 順

た（仮説 4）．仮説 4 は，対話意欲が高いセッション内

実験手順のフローチャートを図 2 に，実験中の様子

で比較を行う．発話長が長いグループは対話意欲が満を図 3 に示す．

たされたため，発話長の短い対話意欲が満たされづら

まず，実験協力者に対話ロボットと対話することをかったグループよりも sAA 比が小さくなるとの考え教示した．教示後に口腔内に異常がないか，実験開始に基づく仮説である．

1 時間前から食事を摂取していないか確認した．その同様に，対話意欲が低いセッションでは，ユーザが後 sAA を計測し，計測が終わってから実験協力者を発言をしたがらない状態と考えられるため，よりたく

5 分間安静にさせた．その後に再び sAA を計測した．

さん話すとストレスの増加につながると考えた．その計測が終わったら，対話中の対話意欲の評価と，質問ため，発話長が短いグループの方が，発話長が長いグしたロボットの推定に使うレバー操作に慣れさせるたループよりも sAA 比が小さくなると仮説を立てた（仮め，1 対話を通して本実験と同じように評価させた．

説 5）．仮説 5 は対話意欲が低いセッション内で比較訓練で取得した評価データは結果に含まない．訓練がを行う．仮説 4 とは逆に，対話意欲が低いセッション終了したら対話実験を開始する．

内では，発話長が長いグループは短いグループに比べ対話はロボットが実験協力者に質問する形式で進行て sAA 比が大きくなるとの考えに基づく仮説である．

するため，実験協力者は質問に返答していく．このと

sAA 比を比較するため，各対話で得られた意欲率とき，実験協力者の発話（以降ユーザ発話と呼ぶ）前に，発話長の平均値を境界値としてグループ分けし，対応

毎回対話意欲評価のため「もっと対話したい」か「もする sAA 比の大小関係をまとめると，仮説 4 と仮説 5う対話したくない」かの評価を手元のボタンで入力さは表 4 のような関係になると考えた．

せた．「もっと対話したい」場合は左手側にある青い35電子情報通信学会論文誌 2021/1 Vol. J104–D No. 1

ボタンを，「もう対話したくない」場合は右手側にあるの低い対話から高い対話まで広く分散していることが赤いボタンを入力させた．その後，条件 2（2 台対話

分かる．

G 有）と条件 3（2 台対話 G 無）の場合は，最後に質

次に，sAA 比の結果について述べる．対話意欲が低問したロボットが実験協力者から見て右側のロボット

いユーザはあまり話したがらないと考えられるため，

か，左側のロボットかを手元のレバーを傾けることで長い発話を行うことはストレスとなって，短い発話を入力させた．条件 1（1 台対話）の場合はそのまま次行ったユーザに比べて sAA 比が高くなると仮説を立の発話に移る．次の発話に移ると，再びロボットが発てていたが不成立となった．本実験の結果が得られた話を始め，実験協力者へ質問を行う．実験で行った対原因として，ユーザが感じる「長く話した」という基話例を付録に記載した．

準がユーザ個人ごとに異なることが挙げられる．本実

4. 結果と各条件間の比較

験では全ユーザの発話長の平均より大きいか小さいかで発話長の大小関係を論じてきた．しかし発話長が長

4. 1 実 験 結 果

いかどうかはユーザ個人ごとに異なるため，ユーザに対話実験で得た意欲率の結果を図 4 に示す．条件 1

合わせた基準を設ける必要がある．更に，sAA に関し（1 台対話），条件 2（2 台対話 G 有），条件 3（2 台対ても個人差があり，sAA の平均値が大きい人ほど標準話 G 無）の意欲率の平均と標準偏差はそれぞれ表 5

偏差も大きくなる傾向が見られた．そのため sAA 比のようになり，条件 2（2 台対話 G 有）は平均値が最を用いたが，それでもなお個人差が大きく影響していも高く，標準偏差が最も小さいことが分かる．条件 1

た．例えば，sAA 値の平均が 45 となったユーザは 45，（1 台対話），条件 2（2 台対話 G 有），条件 3（2 台対92，40，3 と推移し，sAA 比は 0.49，2.3，13.3 となっ話 G 無）でクラスカル=ウォリス検定を行った結果，た．一方で，sAA 値の平均が 5 となったユーザは 5，

p < 0.01 となり有意差が認められた．そのため，被験7，5，3 と推移したため，sAA 比は 0.71，1.4，1.7 と者数の偏りによる多少の影響は考えられるが，3 条件なった．

の関係性が変わる可能性は低いと考えられる．
以上のことから，条件 2（2 台対話 G 有）は他の条

4. 2 条件 1（1 台対話）と条件 2（2 台対話 G 有）の比較

件と比べて意欲率が有意に高いことが分かり，意欲率

対話実験の結果，条件 1（1 台対話）の意欲率の平均が比較的高い範囲に集中していることが分かる．一方

値が 0.77 だったのに対して，条件 2（2 台対話 G 有）

条件 3（2 台対話 G 無）は意欲率が最も低く，意欲率の意欲率の平均値は 0.89 となり，条件 2（2 台対話 G有）の方が意欲率の平均値が高いという結果が得られた．条件 1（1 台対話）での対話のうち，79.9%（発話数）の評価が「もっと対話したい」だったのに対して，
条件 2（2 台対話 G 有）での対話では 88.3% の評価が「もっと対話したい」であった．条件 1（1 台対話）と条件 2（2 台対話 G 有）間で χ 2 検定を行ったところ，

p < 0.01 となり有意差が認められた．
4. 3 条件 2（2 台対話 G 有）と条件 3（2 台対話 G無）の比較結果
対話実験の結果，条件 3（2 台対話 G 無）の意欲率の
図 4 各条件における意欲率のヒストグラム．横軸は意欲率，縦軸はその対話が発生した回数．

平均値が 0.58 であったのに対して，条件 2（2 台対話

G 有）の意欲率の平均値は 0.89 となり，条件 2（2 台対話 G 有）の方が意欲率が高くなるという結果が得ら

表 5 条件 1（1 台対話）
，条件 2（2 台対話 G 有）
，条件 3
（2 台対話 G 無）の意欲率の平均と標準偏差条件 1（1 台対話）
条件 2（2 台対話 G 有）
条件 3（2 台対話 G 無）

36

平均値 標準偏差
0.80
0.22
0.90
0.11
0.61
0.23

れた．条件 3（2 台対話 G 無）での対話のうち，59.8%（発話数）の評価が「もっと対話したい」だったのに対して，条件 2（2 台対話 G 有）での対話では 88.3% の評価が「もっと対話したい」であった．条件 3（2 台対話 G 無）と条件 2（2 台対話 G 有）の間で χ 2 検定を

論文／対話ロボットの複数台化とジェスチャ表出による対話意欲変動の分析
表 6 発話長と sAA 比の関係（結果）付録 2. に条件 2（2 台対話 G 有）におけるロボット同

発話長が長い 発話長が短い
意欲率が高い1.17
1.21
意欲率が低い0.92
1.03

5 発話目から 8 発話目などから，Sota1 と Sota2 が対士の対話例を示した．付録 2. の 1 発話目と 2 発話目，話していることが分かる．そのためユーザは発話後に時間的余裕が生まれ，質問責めされていると感じにく行ったところ， p < 0.01 となり有意差が認められた．

かったと考えられる．

また，2 台あるロボットのうち，ユーザへ質問を投

また，2 台対話では，ロボットがユーザへ質問する

げかけたロボットがどちらだったかを推定させたとき前から質問の返答を考えることができたことも，2 台の正解率は，条件 2 が 100% であったのに対し，条件対話の方が対話意欲が高い要因としてあげられる．ロ

3 は 84.4% となった．この結果から，条件 2（2 台対ボット同士の対話はユーザへの質問の直前に行われる

話 G 有）では全ての質問でどちらのロボットが質問をため，この対話に関係する質問をユーザに投げかける投げかけたかを正しく認識できていたのに対して，条ことが多い．そのため，条件 2（2 台対話 G 有）の実

件 3（2 台対話 G 無）では全対話中約 16% の質問で発験協力者は次に尋ねられる質問を前もって予測するこ

話ロボットを誤って認識していたことが分かった．

とができ，その質問に対する返答にロボット同士の対

4. 4 発話長と sAA 比の関係

話を参考にすることができた．例えば，付録 2. の 7 発

sAA 比と発話長の関係を表 6 に示した．この結果か話目以降は，Sota1 が Sota2 に向かって好きな食べ物

ら，対話意欲が高い場合では，発話長が短かった対話について質問している．このやりとりを聞いたユーザよりも発話長が長い対話の方が sAA の変化が小さいは好きな食べ物について考えるだろう．その後，Sota1

ことが分かった．また，対話意欲が低い場合では，発がユーザに「あなたはどうですか？」と質問している．

話長が短くなるような対話よりも発話長が長くなるよ

ロボット同士の一連の対話を見ていたユーザは心理

うな対話の方が sAA の変化が小さいことが分かった．

的余裕が生まれ，対話を続けたいと思う要因になった

そのため，グループ 1（高長）よりもグループ 2（高と考えられる．もし心理的余裕がない状態であれば，

短）の方が，また，グループ 3（低長）よりもグルー

ユーザは他のことについて考えようと思わなくなり，プ 4（低短）の方がストレスが高い結果となった．

対話意欲が低下すると考えられる．そのため，心理的

5. 考

察

余裕を与えることで対話意欲の低下が避けられると考えられる．

5. 1 ロボットの台数増加に伴う対話意欲の変動要因

他の要因として，ロボット同士の対話が面白いと感

条件 1（1 台対話）と条件 2（2 台対話 G 有）を比較じたことも挙げられる．実験協力者の中にはユーザ発

すると，条件 2（2 台対話 G 有）の方が条件 1（1 台対話を正しく聞き取れていることに感心する者や，対話

話）よりも意欲率の平均値が高くなる結果となった．

ロボット同士の対話を聞いて楽しんでいる者がいた．

これは，1 台対話に比べて 2 台対話の方がユーザへの特に，ロボット同士の対話を聞いて楽しむという感情

負担が小さく，対話意欲を減ずる要因が少なかったたは，「今発話した内容がロボット達の対話にどのようめだと考えられる．条件 1（1 台対話）では 1 対話中に影響を及ぼすか」というようなワクワク感につながに占めるユーザ発話の割合が大きく，条件 2（2 台対話

りやすく，このような感情がポジティブにはたらくこG 有）に比べてユーザへの負担が大きい．また，条件とで，もっと対話したいと思わせる要因になったと考2（2 台対話 G 有）ではユーザ発話の直前にロボットえられる．

同士の対話が行われるが，条件 1（1 台対話）では対話

以上をまとめると，対話ロボットの台数を 1 台からロボットが 1 台しかなくロボット同士の対話がないた

2 台に増やすことで，ユーザは質問されるまでに時間

め，ユーザ発話後にロボットが一言話し，すぐユーザ的余裕が生まれ，その時間にロボット同士の対話が見への質問に移る．そのためユーザは休む間もなく質問られるため，心理的な余裕も生まれると考察できる．

責めされていると感じやすい．条件 1（1 台対話）の

5. 2 ジェスチャ表出に伴う対話意欲の変動要因

ロボットが 1〜2 発話した後ユーザに質問している例

条件 2（2 台対話 G 有）と条件 3（2 台対話 G 無）をを付録 1. に示す．一方で条件 2（2 台対話 G 有）は，比較すると，条件 2（2 台対話 G 有）の方が条件 3（2

ユーザ発話の直後にロボット同士が対話をしている．

台対話 G 無）よりも意欲率の平均値が高い結果となっ37

電子情報通信学会論文誌 2021/1 Vol. J104–D No. 1

た．理由の一つとして，実験協力者が発話ロボットがていると解釈するため，ロボットが自問自答しているどちらかを特定する際にジェスチャを判断材料としてように聞こえる．そのような状態になってしまうと，いることが関係していると考えられる．ジェスチャがユーザはどのタイミングで発話をすれば良いか分からない条件 3（2 台対話 G 無）では，実験協力者は音声がなくなり，対話が始まらなくなってしまう．実際に条どちらから聞こえてくるかを判断する必要があるが，件 3（2 台対話 G 無）で対話した 7 人のユーザ全てに

約 16% の発話で判断を誤っている．一方で条件 2（2

おいて，1 対話中少なくとも 1 回はロボットの質問→

台対話 G 有）の場合はジェスチャがあるため，ロボッ

ユーザ発話の間に 5 秒以上の沈黙があったことを確認

トを一目見ればどちらが発話しているか判断できるのした．ユーザは自分自身に質問されていることにすぐで，特定が容易である．実際，条件 3（2 台対話 G 無）に気づかなかったため，沈黙状況から現在の発言権がで対話を行った実験協力者が，実験終了後に「どちらユーザ自身にあると解釈し，慌てて喋り出していた．

のロボットが話しているのか分からなかった」という

そのため，ユーザは「いつ発言権が自分に移るのか」感想を述べており，発話ロボットの特定が困難であっと常に意識しなければならず，ユーザの負担が増えたた可能性がある．発話者の特定は，ターンテイキング

ものと推察できる．一方，条件 2（2 台対話 G 有）でを円滑に行うためには欠かせない要素であるため，話は，ジェスチャ表出を行うことで視覚的に非言語情報

者特定のしづらい条件 3（2 台対話 G 無）より話者特定の共有が行えたといえる．ロボットが質問者に向けてのしやすい条件 2（2 台対話 G 有）の方が対話意欲が体や手の方向を変えるなど話者交代が把握しやすい状高くなったと考えられる．ロボットからユーザへター

態であり，対話意欲が高いという結果が得られた．しンテイキングを行うとき，ユーザはロボットの質問がたがって，ロボットは誰に質問をして，いつ話し終え自分に向けられたものなのか，もう一台のロボットにたのか，という非言語情報をユーザと共有する必要が向けられたものなのかを判断しなければならない．こあるといえる．

こで，もう一台のロボットに向けられた質問にもかか以上のとおり，対話しているときに今誰が話していわらず，ユーザに向けられた質問だと誤認識してしまるのか，誰に向けて話しているのかという非言語情報

うと，ユーザ発話とシステム発話が重なってしまい，の共有がおろそかになると，対話意欲が低減すること

ユーザに不快な感情を与えてしまう．特に，条件 3（2につながる可能性が考えられる．

台対話 G 無）では 4 人のユーザで発話がシステム発話

5. 3 対話意欲と sAA 比の関係と衝突したことを確認した．このような状況がユーザ

仮説 3 が不成立であった原因として次の 2 点が考えの対話意欲低下につながったと考えられる．一方条件られる．一つ目は，対話意欲の低いセッションの対話

2（2 台対話 G 有）はジェスチャがあるため，ターンテ

前 sAA 値が既に高かったため，sAA 比が小さくなっ

イキングがうまく行われ，条件 3（2 台対話 G 無）にたという点．二つ目は，対話意欲が低く気楽に実験に比べて不快な感情を与えづらかったと考えられる．

臨んだため，実験を通してユーザへの負担が少なかっ

ジェスチャ表出を行わないと発話が重なるだけでなたという点である．実際に，対話前の sAA 値を計測

く，話者交代が行われないために誰も発話しなくなるしたところ，対話意欲が高いセッションは平均 16.8，

状況も発生する．条件 2（2 台対話 G 有）では発話ロ

標準偏差 14.0 だったのに対して，対話意欲が低いセッ

ボットを視覚的に判断できるが，条件 3（2 台対話 G

ションは平均 36.4，標準偏差 19.6 となった．そのた無）だと視覚的に判断できる材料がない．2 台の対話

め，対話前の sAA 値は対話意欲が低いセッションのロボットの音声は異なるため，音声から発話ロボット方が高いことが分かり，仮説 3 が不成立となった原因を識別することは可能であるが，2 台とも声域が比較でもあると考えられる．

的高く，同一個体の変化の範囲内として誤認される可

5. 4 発話長と sAA 比の関係

能性もあった．そのため，ロボットが 2 台で発話して発話意欲が高いとたくさん話したいという欲求があいても 1 台のロボットが発話しているように感じる可るため，対話意欲が高く発話長が長いグループ 1（高能性がある．ロボット A →ロボット B →ロボット A長）は欲求が満たされた状態といえる．逆に，対話意という順番でターンテイキングが行われたとする．こ

欲は高いが発話長が短いグループ 2（高短）は欲求が満のときにロボット B の発話をユーザが誤ってロボット

たされきれなかったといえる．そのため，グループ 1

A の発話だと誤認識すると，ロボット A が話し続け（高長）はグループ 2（高短）に比べて sAA 比が小さく

38

論文／対話ロボットの複数台化とジェスチャ表出による対話意欲変動の分析なったと考えられる．これはグループ 1（高長）の方りの条件が最も対話意欲が高くなった．これはユーザがストレスを溜めにくいグループだといえる．そのたが「対話できていない」と感じるような発話をロボッ

め，対話意欲が高いユーザに対しては Yes/No question

トがしても，もう 1 台のロボットがフォローすることのような簡単な質問ではなく，理由を尋ねるような，でユーザが対話を続けられたと感じたためだと考えら

回答が長文になると期待できる質問を投げかける方がれる．また，ロボットが頷く場面をユーザが見ること

ユーザのストレスが増加しにくい可能性がある．

で，発話を理解しているとユーザが感じたためだとも

しかし本実験では，仮説とは異なった結果が得られ考えられる．話者交代を行う際にロボットが体の向きた．対話意欲が低いユーザはあまり話したがらないとを変えたり，身振り手振りすることで発話者であるこ考えられるため，長い発話を行うことはストレスとなっとを視覚的に伝えたことも，対話意欲が高まった要因て sAA 比が短い発話を行ったユーザに比べて sAA 比となった．ジェスチャ表出を行わない条件では，ユーが高くなると仮説を立てていた．本実験の結果が得ら

ザ発話とロボットの発話が重なり，話者交代が適切にれた原因として，ユーザが感じる「長く話した」とい行われない場面が見られた．更に，ロボット同士の対う基準がユーザ個人ごとに異なることが挙げられる．

話をユーザに見せることで，ユーザは次の発話までの本実験では全ユーザの発話長の平均より大きいか小さ

時間に心理的余裕をもつことができたことも挙げら

いかで発話長の大小関係を論じてきた．そのため，どれる．

のユーザも同一の基準で「発話長が長いグループ」と本実験を通して対話意欲と sAA の間に明確な関係「発話長が短いグループ」に分けられた．しかし発話性は示されなかった．しかし，sAA の正規化や発話長

長を長いと感じるかどうかはユーザ個人ごとに異なるのグループ分けに不十分な点があることから，今後のため，ユーザに合わせた基準を設ける必要がある．比

実験次第で対話意欲との関係を示せる可能性がある．

較的長く話したユーザであっても，その人が「話しすsAA はストレス指標の中でも計測時間が短いという特ぎた」や「全然話せなかった」と感じなければ，sAA

徴がある．対話中での計測こそできないものの，対話

値の増減として現れない可能性が高い．同様に，本実実験での利用は妥当であると考える．

験の手法では，相対的に長く発話したため，「発話長がこれまではある特定環境下での実験を行うことで，長いグループ」に割り振られたにもかかわらず，「あま

非言語情報などの有効性が示されてきた．しかし本研り発話したと感じなかった」というユーザや，その逆究から，雑談対話というユーザにとって自由度の高いとなるユーザが含まれてしまう可能性がある．また，発話が行える環境下においても先行研究と同様の結果

sAA は個人差が大きく，各人の平均を比較すると 4 かが得られることが明らかとなった．また，対話ロボッら 78 と最大で 18 倍の差が見られた．そこで sAA 比トの複数台化についてポジティブな要因について議論を用いたが，それでもなお個人差の正規化が不十分でされることが多かったが，非言語情報を適切に扱えな発話長と sAA 比との関係が適切に示せなかった可能ければ，1 台の対話ロボットよりも対話意欲が低くな性がある．今後の課題として，発話長の長短となる基るという新たな結果が得られた．対話システムの面で準をユーザごとに設けるといった点や，sAA の個人差

見ても，WoZ 実験など人の手を介することなくロボッによる影響をより小さなものにするため，個人ごとのトが独立して対話を行う実験であった．そのため，今適切な正規化を行うことが挙げられる．

後対話システムが導入される実環境に近い条件下での6. む す び
本論文ではユーザと対話ロボットに雑談対話を行わせることで，ユーザの対話意欲の変動要因について知見を得ることができた．
謝辞 本研究を行うにあたり，ご協力して下さった
ヒューマンインタラクション研究室の皆様，実験協力者の皆様に御礼申し上げます．

分析を行った．1 台対話と 2 台対話ジェスチャ表出有り，2 台対話ジェスチャ表出なしという 3 条件間での文[1]

題，” https://yasuhisa.com/could/article/ai-and-conversational-ui/

意欲率を比較することで，ユーザが自由に発話できる
雑談対話という環境においても，ジェスチャや頷き，献

長 谷 川 恭 久 ，“AI の 進 化 か ら 学 ぶ 会 話 型 UI の 課（2020 年 3 月 13 日）[2]飯尾尊優，吉川雄一郎，石黒浩，“ロボットの複数体化

対話ロボットの複数台化が対話意欲向上に寄与していが対話感に及ぼす影響：展示会におけるボタン入力対話体

ることを確認した．特に，2 台対話ジェスチャ表出有

験の評価，” The 30th Annual Conference of the Japanese Society

39電子情報通信学会論文誌 2021/1 Vol. J104–D No. 1[3]

for Artificial Intelligence, 2016.

user:サンドイッチです

H. Sugiyama, T. Meguro, Y. Yoshikawa, and J. Yamato, “Improv-

Sota2: サンドイッチなんですね

ing dialogue continuity using inter-robot interaction,” Proc. 27th

Sota2: サンドイッチはチーズが入りますIEEE Int. Symp. Robot and Human Interactive Communication,[4]

MoBT3.4, 2018.

Sota1: 好きな食べ物は？

徳永弘子，武川直樹，寺井 仁，湯浅将英，大和淳司，“会Sota2: 蕎麦です。

話における参与役割志向態度に基づく順番交代分析，” 知Sota1: あなたはどうですか？

能情報ファジィ学会誌，vol.25, no.5, pp.889–900, 2013.
[5]

[6]

湯浅将英，徳永弘子，武川直樹，“発話マインドに基づく発話交代モデル，” 情処学シンポジウム論文集，vol.2008, no.4,

Sota2: ハンバーグですかー

pp.1–8, 2008.

Sota1: 好きな果物は

小野哲雄，今井倫太，石黒 浩，中津良平，“身体表現を用

Sota2: みかんです。

いた人とロボットの共創対話，” 情処学論，vol.42, no.6, pp.
[7]

1348–1358, 2001.

Sota1: 肉と魚のどちらが好きですか。

神田崇行，石黒 浩，小野哲雄，今井倫太，中津良平，“人-user:肉です

ロボットの対話におけるロボット同士の対話観察の効果，”

Sota2: 肉ですかー

信学論（D-I），vol.J85-D-I, no.7, pp.691–700, July 2002.
[8]

渡辺富夫，“うなずきロボット InterRobot，” 日本ロボット学
会誌，vol.24, no.6, pp.692–695, 2006.

[9]

松原 大，上田博唯，“愚痴を聞くロボットの提案，” 信学
技報，MVE2011-5，2011.

[10]

user:ハンバーグ好きです萩野谷浩美，佐伯由香，“ストレス指標における唾液 α ア
ミラーゼ活用の有用性，” 日本看護技術学会誌，vol.10, no.3,
pp.19–28, 2012.

付

録

Sota1: お肉とお魚はどちらが好きですか？
Sota2: 肉の方が好きです。
3. 条件 3（2 台対話 G 無） 対話ログ例
user:こんにちは
Sota1&2: こんにちは
Sota1: テレビはよく観ますか？
user:よく見ません
Sota2: よくなんですね

1. 条件 1（1 台対話） 対話ログ例

Sota2: テレビは録画が出来るのです

Sota1: テレビはよく観ますか？

Sota1: お見舞いに持っていく花のコーディネイトと注

user:あまり見ません

文をやれませんか？

Sota1: そうなんですねー。うんうん。

Sota2: やれます。

Sota1: テレビは録画がたまるのです
Sota1: 好きなお笑い番組は何ですか？

（2020 年 3 月 25 日受付，7 月 22 日再受付，
9 月 8 日早期公開）

user:わかりません
Sota1: あー、なるほど
Sota1: 家事は好きですか？
user:好きな方です
Sota1: そうなんですかー。
Sota1: 家事は女性がやらないんですってSota1: 育児をどう考えますか？
user:大事なことです
Sota1: そうなんですかー。うんうん。
Sota1: 育児は体力が大事ですね
Sota1: ペットを飼ってらっしゃいますか？
user:飼っていません
2. 条件 2（2 台対話 G 有） 対話ログ例
Sota1: ランチでよく食べるのは何？
Sota2: パスタ料理です。
Sota2: ランチでよく食べるものは何ですか？

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丸山 洸太

（学生員）

2019 年工学院大学情報学部コンピュータ

科学科卒業．現在，同大学院情報学専攻修士課程 2 年に在籍中．ロボットを用いたイ
ンタラクションの研究に従事．

論文／対話ロボットの複数台化とジェスチャ表出による対話意欲変動の分析

大和 淳司（正員：フェロー）1988 年東京大学工学部精密機械工学科卒業．1990 年同大学院工学系研究科精密機械工学専攻修士課程了．同年日本電信電話（株）入社．1998 年 MIT 電気工学及びコン
ピュータ科学科修士課程了．NTT ヒュー
マンインタフェース研究所，NTT コミュニケーション科学基礎研究所等を経て，2016 年工学院大学情報学部教授．博士（工学）．画像認識，HRI などの研究に従事．2010
年本会論文賞，喜安善市賞受賞．IEEE，ACM，情報処理学会，
人工知能学会各会員．

杉山 弘晃
2007 年東京大学工学部機械情報工学科卒

業．2009 年同大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻修士課程了．同年日本電信電話（株）入社．人と自然な対話を行う
雑談対話システムの研究に従事．博士（工学）．IEEE，情報処理学会，人工知能学会，
言語処理学会各会員．

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