協調的身体動作に基づく人-ロボット対話の実現
坂本 大介 1,2 神田 崇行 2 小野 哲雄 1,2
今井 倫太 2,3 鎌島 正幸 2,3 石黒 浩 2,41

公立はこだて未来大学，2ATR 知能ロボティクス研究所，3 慶応大学，4 大阪大学

概要： 人型ロボットに関する研究はコミュニケーションにおける様々な身体の重要性を見出した．特に人のような協調的な身体動作をするロボットが引き起こす，人-ロボット間の関係について注目されている． 我々は，モーションキャプチャシステムを用いて人の身体動作をセンシングし，半自律的に人と協調的な身体動作を行い，人と自然に対話することのできるロボットシステムを開発した．本稿では，開発した人-ロボット対話システムについて報告
し，道案内における聞き手（ロボット）の身体動作が，話し手（人）の印象におよぼす効果を心理学的な実験を通して検証する．

Cooperative embodied behaviors for interactive humanoid robots
Daisuke Sakamoto1,2, Takayuki Kanda2, Tetsuo Ono1,2,Michita Imai2,3, Masayuki Kamashima2,3, and Hiroshi Ishiguro2,4
1

Future University-HAKODATE, 2ATR Intelligent Robotics and Communication Laboratories,
3
Keio University and 4Osaka University
Abstract: Research on humanoid robots has discovered various usage of their body property incommunication. In particular, mutual relationships of body movements between a robot and human are
considered to be important for smooth and natural communication like humans’. We developed asemi-autonomous humanoid robot system that is capable of cooperative body movements with humans
using an environment-based sensor. Using this robot system, we verified the importance of cooperative
behaviors in a route-guide situation where a human gives direction to the robot. We believe this result
allows us to develop interactive humanoid robots that sociably communicate with humans.

1

はじめに

人はコミュニケーションの際に音声のみでなく視線を交え，身振り手振りをかわす．これまでに近年，様々なヒューマノイドロボットが開発されも人同士の身体を用いたコミュニケーションにつる中で，人とコンピュータとの間のインタフェースとしてのロボットの役割が注目されてきている．
例えば，ロボットの身体を活用したコミュニケー

いては，ゼスチャと発話を統合的に分析するなど[1]，多くの研究が行われてきている．このような研究のなかから，単にシンボルを身体で表すサイションにより，コンピュータを使うのが苦手な人

ンランゲッジ以上に，会話の際の双方の身体の動も容易に情報ネットワークにアクセスする事ができの関わり合い(mutual relationship)の重要性が徐々きる．我々は，ロボットが人と同様の身体を持つに明らかになってきている．

ことの意味は特にコミュニケーションにあると考

たとえば，遠くのものを指し示すとき，人は視線える．つまり，このような人型のロボットは将来と指さしの双方を使い相手の注意を引きつける．

的に人の物理的なサポートをするのみでなくコミ結果として，聞き手の視線も無意識のうちに話しュニケーションの側面のサポートも行うことがで手と同じ対象に向けられる．このようなメカニズきる．
1

ムは共同注意機構として主に発達心理学の分野で研究が進められ[2]，近年は共同注意を行うロボットの研究も進んでいる[3]．
また，対話の際の互いの身体動作の同期に関して，古くは Condon の乳幼児研究に始まり[4]，近年は人型ロボットを用いた研究が行われている．小野らは道案内をするロボットに適切なゼスチャを行わせると聞き手が無意識に引き込まれて，同調的な
図 1: モーションキャプチャシステムを用いて協調的な身体動作をするロボット身体動作を行い，さらに言語情報の理解も促進されることを見いだした[5]．このように無意識に生じる身体動作の引き込み現象はエントレインメン

センサ情報のみに基づいてリアクティブに自らのト(entrainment)と呼ばれる．

身体を動かす．

このエントレインメントをロボットへ応用する

2

アプローチは 2 つある．一つ目は，ヒューマンイ協調的身体動作をするロボット

ンタフェースへの利用である．渡辺らの開発した本章では、人とアイコンタクトや同調的な腕の動ロボットはうなずきなどの身体動作の同期によっきといった協調的身体動作をすることのできるロて，エントレインメントを引き起こし，遠隔地間ボットのシステム構成について述べる．本システの人同士のコミュニケーションを支援する[6]．こムはモーションキャプチャシステムを用い，人のれに対して，2 つ目のアプローチとして自律ロボッ身体動作を実時間で取得し，そのデータを基にロトへの応用も試みられている．我々の開発していボットが人と同じ身体動作を実現する．これによるロボット Robovie は後者に該当し，人に似た体をり，完全なセンサ情報に基づき人と協調的な身体活用することで，まるで人同士が対話しているよ動作を行うロボットができる．本システムの目標

うに，ロボットと対話する人が自然で円滑な対話は人と自然に対話することができるロボットを実を行えるようにすることを目指している．このよ現することである．

うな研究アプローチの中で，神田らは自律型の人

2.1型インタラクティブロボットと人との相互作用のコミュニケーションロボット Robovie

本システムで用いるロボット Robovie[8]のハード中で視線や腕の動きの同調が主観的な評価と相関ウエア構成について簡潔に述べる．

関係にあることを見いだした[7]．これらの従来研究から見いだされるように，我々は互いの身体動

図 1 左に，Robovie の外観を示す．本ロボットは，作の関わり合いの中に，身体性コミュニケーショ

人とコミュニケーションするために人に類似したン(embodied communication)の本質があると考える．

上半身を持つヒューマノイドロボットである．3 自

本稿では，モーションキャプチャシステムと人型

由度の首，片側 4 自由度の腕と，人が視覚・触覚・ロボットを用いて，このような身体性コミュニケ

聴覚をもつようにカメラ，マイク，接触センサなーションにおける互いの身体動作の関わり合いのどの様々なセンサを持つ．このような人に類似し影響について検証する．この結果は同時に，身体た身体とセンサを用いて，Robovie は人とのコミュ性コミュニケーションを行うロボットの開発に役

ニケーションに必要な様々な音声とゼスチャを交立つ知見を得ることにつながる．具体的な方法とえた人と同様の対話的行動を生成することができ

しては，ロボットは多数の協調的な身体動作（たる．また，本体上部に搭載された無線 LAN により，とえば，アイコンタクト）を実現するソフトウェ

他のコンピュータやインターネット等にアクセスアモジュールを WOZ(Wizard of O’z)法により逐次することができる．本来 Robovie は自律的に行動す切り替えながら実行する．特に，実験のタスクがることが可能であるが，本システムでは無線 LAN話を聞く，ということから，ロボットからはサイにより外部からコントロールされる．

ンランゲッジのようなシンボルを表すゼスチャは行わず，むしろ話し手の人の身体動作にたいして，
2表 1: 実装した Communicative unit
頭部

腕（右，左）

体の向き（台車の移動） 発話
道を教えてねうん，うんうん，はい
ごめん，もう一回
ゆっくりお願い
ありがとう，わかったよ

アイコンタクト
腕の同調（右，左）
正面を向く
指先方向を見る（右，左） 胸像の腕の同調（右，左） 並ぶ位置関係
うなずき
動きなし
首をかしげる
腕を下ろす

2.2

モーションキャプチャシステムを用いた協調動作の実現

我々はモーションキャプチャシステムを環境型センサとして利用することで，人型ロボットにアイコンタクトや腕の動きの同調といった協調的動作をさせるロボットシステムを実現した(図 1 右)．
このような環境センサに基づくロボットシステムのソフトウエア構成を図 2 に示す．本ソフトウエ
アは以下の 3 コンポーネントから構成される．
(a) Position calculator
Position calculator はモーションキャプチャシステ
ムを利用して人とロボットの身体位置を計測する．
このために Vicon Motion Systems 社製モーションキ

図 2: ソフトウエア構成ャプチャシステムを使用した．本システムは赤外線照射機能つき赤外線カメラ 12 台と赤外線を反射重要であるため，うなずきや，首をふるといったするマーカーから構成される．本システムは，時動作も実装した．表 1 に実装した全ての間分解能 120 ヘルツ，空間分解能約 1mm（本実験Communicative unit を示す．また，以下におもな環境における値）で計測可能である．ここでは上Communicative unit の内容を示す．
アイコンタクト

半身のみの身体動作を行うため，人とロボットの相手の顔位置（具体的には前頭上半身にそれぞれ 23 点のマーカーを取り付けた．

部のマーカーと両肩のマーカーから計算さPosition calculator はこのモーションキャプチャシれる）のほうにロボットの頭部を向ける．

ステムを利用し，3 次元の座標データとマーカーの腕の同調

相手の両肩，ひじ，手先のマーカーか名前とを同時に実時間で取得する．また，取得しら腕の角度を計算し，ロボットで再現する．

た 3 次元座標データを TCP/IP 通信を用いて他の計左右逆の腕を再現する振る舞いも存在する．
並ぶ位置関係算機へ渡すことができる．そのため，人の身体動作に実時間で反応するロボットが実現可能である．
(b) Communicative unit

相手とロボットの肩のマーカー位置から，相手との体の向きを計算し，相手に対して体を真横に向ける．

Communicative unit は頭部，右腕，左腕，体の向また，Communicative unit によりロボットの発話きそれぞれに関して，人との対話的な身体動作を内容も同時に制御する．発話内容は，「うん」「う実現するモジュールである．各 Communicative unit

んうん」「えっと」「それで」といったあいづち的

では Position calculator から送られる身体位置に基なもの及び，次章で述べる実験に用いる「わかっづき，アイコンタクトや腕の同調といった人の身たよ」である．

体動作に協調した動きをロボットの各部位で実現(c) Robot controller

する．つまり，これらのモジュールが人と協調的Robot controller は Communicative unit からのモーな身体動作を実現する．人と対話する際には，単タ制御命令を受取り，それを基に実際のハードウ純な同調動作のみでなくあいづちのような動作もエアを制御する．また，現在の関節角といったロ3

図 3: WOZ 法による実験環境の概要

ボットの内部情報を Communicative unit に送る．

2.3

WOZ 法による Communicative unit 切替え

図 3 に WOZ 法を用いた本ソフトウエアの動作の
図 4: 実験環境様子を示す．現在のところ，ロボットは半自律的に動作する．ロボットの身体は，Communicative unit

被験者が環境センサの情報に基づき自律的に人の動作に男女の大学生 50 名が実験に参加した（男性 23 名，応じた協調的な動き(たとえば，アイコンタクト)

女性 27 名）．各被験者は H 条件と R 条件(Rr 条件まを行う．そして，オペレータは Communicative unit

たは Rn 条件)に 1 回ずつ参加した．H 条件では，被の切替えのみを行う． また，将来的にこの切替え

験者は話し手または聞き手のどちらかを担当した．

操作を自動化するために，オペレータの操作ログ

実験順に関してはカウンターバランスをとった(つを記録している．

3

まり，実験は H 条件-R 条件の順，あるいは R 条件-H 条件の順のいずれかで行われた)．被験者は，実評価実験

験環境を訪れたことがなく，部屋の配置，順路に開発した協調的身体動作を行うロボットを評価

ついてはまったく知らない．また，被験者の各条するために実験を行った．

3.1

件への配分はランダムに行った．
実験環境

実験方法

図 4 に実験環境の概要を示す．本実験は，ATR 知

本実験では，順路案内の場面における人とロボッ

能ロボティクス研究所内の実験室，廊下，ロビー，トの協調動作の重要性について調べる．具体的な休憩所において行われた．実験を行うのは位置 A

タスクとしては，話し手(被験者)が聞き手(ロボッである．実験には B と C の順路を用意し，B の順

ト，あるいは人)に目的地までの順路を教える．ロ路は S1 から S4 のキーポイントがあり，S3,S4 に関ボットは WOZ 法のもとで協調的身体動作を行う．

しては大きな部屋の中のデスクに囲まれている．

この際の聞き手(特に，開発したロボット)の身体動

また，C の順路は T1 から T6 まですべて廊下であ作の話し手への影響を評価した．

り，いくつかの T 字路や十字路がある．

実験条件

実験手順

聞き手に関して以下の 3 条件を設けた．話し手は順路を教える被験者を A とし，順路を教わる被験いずれの場合も被験者である．
H:

他の人（被験者）Rr (reactivemovement):

協調動作をするロボットRn (nomovement):動作しないロボット

者を B とする．
(1)

A は人とロボットに教える順路を実験者から教示を受ける．

(2)

A が B，またはロボットがいる部屋に案内される．

4

表 2: 質問項目
Question #

(3)

(4)

質問項目(略称)1

あなたは，順路を思い出すのに時間がかかりましたか？(Recall ability)2

あなたは，相手に順路を教えやすかったですか？(Easiness)3

相手の方は話を聞いていたように思いますか？(Hearing)4

相手の方は順路を理解したと思いますか？(Understanding)5

順路を教えているときに，相手の方と情報を共有しているように感じましたか？(Shared ness)

6

順路を教えているときに，相手の方の気持ちがわかった気がしたか？(Sympathy)

B が「道を教えてください．」，ロボットが実験が終了すると，腕を下ろし，被験者と正面で「道を教えてね．」と発話すると A が道を向き合う．このときアイコンタクト・ユニットは教え始める．

選択されたままとする．

なにも身体動作をしないロボットの場合，(b) Communicative unit の発話規則

最初に発話を行ってからは，A が最後までオペレータが Communicative unit の発話操作を行説明し終えるまで何も発話も身体動作も行う上での各発話ユニットを選択する規則を示す．
実験が始まるときに「道を教えてね」と発話し，わない．協調的な身体動作を行うロボット(5)(6)の場合，A が話しやすいと思うような場所

その後，被験者の道順説明に合わせて選択されるまで移動し，相手と同じような身振りをし首のうなずく・ユニットに合わせて「うん」またながら，「うん」「うんうん」とあいづちをは「うんうん」と発話する．被験者が「わかる？」

打ち，説明が分かりにくい場合には「もうなどと確認を求めてきた場合，「はい」と発話する．

一度お願い」と発話し，より人らしく振舞

また，道の説明がわかりにくかったり，説明が早うようにする．

すぎたりした場合「もう一回」「ゆっくりお願い」

B が「わかりました．」，ロボットが「わかと発話し，再度説明を求める．このとき，話のわったよ．」と発話すると実験を終了し，B がかりにくさはオペレータ（実験者）が判断するこ

実験室から退出する．ととする．
被験者の説明が終わると「わかったよ」と発話す

実験終了後，A は質問票に答える．

る．

ロボットの操作(a) Communicative unit の切替え規則

3.2

オペレータが Communicative unit の切替え操作を行う上での各ユニットを選択する規則を示す．

評価方法

評価は，被験者の質問票への回答の結果により行

オペレータはまず初めにアイコンタクト・ユニッ

う．質問票での質問項目を表 2 に示す．質問番号(以トを選択する．次に，体の位置合わせユニットを下 Question または Q)1,2,4 が情報伝達に関する質問選択し，体の向きを合わせる．被験者が腕をあげ，項目であり，Question3,5,6 が感情的な側面に関する道を指し示すと，ロボットの腕を被験者の腕に合質問項目である．被験者はこれらの質問に 7 段階

わせる腕の同調，または鏡像の腕の同調・ユニッ

尺度で回答する．最も低い評価を 1，最も高い評価トを選択する．つまり，本システムでは，オペレを 7 とする．

ータがロボットの腕を操作するのではなく，人と3.3同じ動作をするユニットが準備されていることを示す．また，適宜，被験者の説明に合わせてうな

実験の仮説と予測

本実験では，以下の仮説に基づき予測の検証を行

ずき・ユニットを選択し、また，被験者が道を指う．

し示した指の先を見る指先方向を見る・ユニット

仮説を選択する．

聞き手(開発したロボット)の協調的な動作によっ5表 3: 主観評価の結果
Condition

Question: 1

Question: 2

Question: 3

Question: 4

Question: 5

Question: 6

質問項目(略称)

Recall ability

Easiness

Hearing

Understanding

Shared ness

SympathyH

3.84(1.6657)

4.28(1.6129)

5.96(0.9156)

4.68(1.2238)

5.16(1.2225)

4.80(1.0954)

Rr

3.41(1.7231)

4.05(1.6645)

5.45(1.4687)

4.41(1.6695)

4.77(1.4750)

4.09(1.5048)

Rn

2.65(1.7110)

3.30(1.5199)

4.10(1.5133)

3.70(1.6763)

3.25(1.4098)

3.20(1.4000)

分散分析の結果(F(2,64))

F=2.63
p=.080 (+)

F=2.09p=.132 (n.s.)

F=11.20p<.001 (***)

F=2.29p=.109 (n.s.)

F=11.19p<.001 (***)

F=7.65p=.001(***)

多重比較の結果(H > Rn)

H,Rr > Rn

H,Rr > Rn

H,Rr > Rnて，話し手はより自然で円滑に道を教えることができる．
予測
被験者が全く動作しないロボット(Rn 条件)より協調的動作をするロボット(Rr 条件)に順路を教える場合の方が，被験者の主観評価が高い．

4

実験結果
本章では実験結果に基づき，3.3 節で立てた仮説と予測を検証する．
本実験では，道を教えた被験者の聞き手に対する

図 5: 主観評価の比較

主観評価を測定するために実験終了後，質問票にボットに順路を教える場合のほうが「話を聞いてよる回答を求めた．表 3 に質問票の 6 評定項目のいるように思う」「相手と情報を共有しているよう条件ごとの平均，標準偏差，および分散分析の結に感じる」「相手の気持ちが分かった気がする」と果を示す．また，図 5 に各条件の主観評価の平均いった，相手と気持ちが通じているように感じる値のグラフを示す．実験器具の障害により実験が傾向があることが分かった．これは，身体動作ができなかった被験者のデータは分析から除いた．

相手の感情的な評価に関係することを示している．

そのため，各実験項目の有効な被験者数は H 条件

しかし，教えやすさに関して身体動作は大きな影が 25 名,Rr 条件が 22 名，Rn 条件が 20 名である（H響を与えないという結果を得た．以上の分析によ

条件は，本実験のタスクである道を教える側のみり，主観評価に H > Rn, Rr > Rn の傾向があることを対象としているため，3 章の実験条件で示した Hを確認した．つまり，協調的身体動作をするロボ

条件のみを対象としており，道を教わる側は除い

ットや人は停止しているロボットよりも有意に良てある）．

い印象を話し手に与えた．これにより予測は検証

Q:1 から 6 の各項目について分散分析を行った結された．

果，Q:3,5,6 において有意差があり，Q:1 においてさらに，H(人)条件の平均値を 1，Rn(動かないロ有意傾向が見られた．さらに，LSD 法による多重ボット)条件の平均値を 0 と正規化したときの比較の結果，Q:3,5,6 において H と Rn，Rr と Rn にRr(本稿で開発したロボット)条件の平均値は 0.73

有意な差が確認された(Q:3(MSe = 1.7708, pとなった．これは半自律制御である本システムの< .05),Q:5(MSe = 1.9231, p < .05), Q:6(MSe = 1.8316,

パフォーマンスとオペレータの操作の妥当性を表p < .05))．また，Q:1 において H, Rn に有意な差がしている．この結果からロボットの振る舞いはかあることが示唆された(MSe = 3.0192, p < .10)．

なり人に近い評価が得られたと考える．また，オ

これらの結果から，全く動かないロボットに順路ペレータの操作に関しても妥当であったと考える．

を教えた場合より，人や協調的身体動作をするロ6

(a) H 条件(b) Rr 条件(c) Rn 条件

図 6: 実験の様子

5るという，共創対話の中で情報伝達が起こること考察が示唆された．実験の様子(図 6(b))から Rr 条件に分析の結果，人がロボットと話をする場合，協調おいて共創対話が実現されていると推察できる．

的な身体動作をすることで，より人らしく，人にこのような共創対話が，聞き手のロボットからの対して話を聞いているように思わせることができ，同調的な動作によって実現可能であるか，またそまた，気持ちが伝わったような感じさせることがれが情報伝達に影響するか，といった互いの身体できるという結果が得られた．これは，静止した動作の影響の検証は，より効果的に協調動作を行

ロボットよりも協調的な身体動作を行うロボット

うロボットを開発することによって今後検証を行の方が感情が伝わりやすく，感情が理解できたよって行きたい．

うに感じるということであり，これにより，身体また，本実験で得られたソフトウエアの操作ログ動作が感情的な側面に大きく影響することが示さからロボットの操作を自動化する予定である．実れた．一方で，開発したロボットに関する主観的験では，特別なケースがない限りほぼ規則通りの評価は人に比べるとまだ低い可能性が大きい．今操作を行った．そのため，本実験で得られた操作後，さらに効果的に協調動作を行うために，よりログの情報を解析することによって，体の振る舞

多くの Communicative unit 実装と，切替えの自動化いを自動化することはそれほど難しくはないと予による効率化が必要である．

想する．しかし，相手にあいづちを打つ場合，そ一方，身体動作が情報伝達の側面に与える影響にのタイミングも自動化しなくてはいけないため，ついては本実験からは有意な影響が見出されなか相手の発話のタイミングを把握し，答える機能をった．しかし，Q:2,4 の「教えやすかったか？」「理開発する必要がある．

解したと思うか？」という質問項目の評価に有意6差はなかったものの，有意な傾向が見られた．こ

結論のことから Q:2(p=.132),Q:4(p=.109)の値からは無関

我々は，モーションキャプチャシステムを環境型係であるとの判断もできない．つまり，意思疎通センサとして利用することで，人型ロボットに精の側面において協調的な身体動作が関係ある可能密な協調的動作を行わせるシステムを実現した．

性が残されている．先行研究[5]においては，協調

本稿では，このロボットを用いて，身体性コミュ的な身体動作が情報伝達に影響することが見出さ

ニケーションにおける互いの身体動作の関わり合れている．

いの影響を見いだすことを試みた．その結果，身先行研究では，廊下で出会った聞き手(被験者)が体動作が話者の感情的側面に大きな影響を与える話し手(ロボット)から道案内をされる方法をとっことが示された．しかし，意思疎通の側面には影た．この実験で，ロボットが効率的な身体動作を響を与えるかについてはいまだ明らかではない．

した場合に，人とロボットに協調的な身体動作が一方，本稿で得られた知見は次世代インタラクシ起こることが確認された．また，この協調的な身ョン技術の開発につながると考える．つまり，身体動作によって人とロボット間に関係が構築され体動作が相手の感情的側面に訴えかけることがで7

きるため，今後のロボットシステム，インタフェースシステムにおいて身体動作を利用することで，ユーザの感情を制御できる可能性がある．

謝辞
本研究は通信・放送機構の研究委託により実施したものです．

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8