情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

1B-18
2020/3/9

ユーモア提示エージェントプラットフォームの構築
武藤佑太1

呉 健朗2

富永 詩音2

山内 愛里沙1

宮田 章裕1,a)

概要：対話型エージェントの研究は多角的な視点で進められており，我々はエージェントがユーモアを提示することで親しみやすさを向上させるアプローチに取り組んできた．しかし先行研究では，エージェン
トの形態（例：ロボット，スマートスピーカー，PC）に合わせてシステムを開発し直す必要があるという問題がある．この問題を解決するために，エージェントの形態を限定しないプラットフォームを構築する．
これにより，ユーザとユーモア発話を行うエージェントを，エージェントの形態を考慮せずに開発することができるようになる．

1. はじめに

2.1 ユーモア表現を行うエージェントに関する事例
エージェントがユーザにユーモア表現を行う事例は数多

日常生活における対話型エージェントの存在感が増してく提案されており，これらはユーモアを一方的に披露するいる [1]．家庭内における事例としては，Apple の Siri[2]，事例とユーザとのコミュニケーション中にユーモア発話をGoogle Assistant[3] が有名である．対話型エージェント

行う事例に細分化できる．

は，団欒・介護などの人とのコミュニケーションが重要な[7]，[8] では単体のエージェントを利用して，一方的に場面での活躍も期待されており，ユーザが親しみを感じやユーモアを披露している．[7] は入力された文章内の語を他

すい対話型エージェントの研究は多角的な視点で進めらの語に置換して駄洒落を生成している．置換語の選定は，れている．我々も不適合解決モデル [14][15][16] を用いて被置換語と置換語の概念ベクトルを SVM で学習することエージェントにユーモアを提示させることで，エージェンで実現している．[8] は複合語と複合語を構成する各語のトの親しみやすさを向上させるアプローチに取り組んでき類音語を見出しとする辞書を用意し，複合語の前半部，もた [4][5][6]．

しくは後半部を類音語に置換して駄洒落を生成している．

しかし，先行研究のシステムアーキテクチャでは，エー[9]，[10]，[11]，[12] では，複数のエージェントを利用して，ジェントの形態（例：ロボット，スマートスピーカー，PC）

一方的にユーモア発話を披露している．[9]，[10] は漫才形に合わせてデータ送受信インタフェースを設計する必要式の対話文の自動生成システムである．入力文中の特定のがあり，新たな形態のエージェントをサポートするたびに単語を音の近い別の単語や，その単語が修飾している句に開発コストがかさむという問題があった．この問題を解決つながる別の単語に置換し，ボケを生成している．その後，するために我々は，大半のデバイスでサポートされているボケに対する否定や，ボケの内容を例えるツッコミを生成

HTTP メソッドでアクセスする形式の API を実装し，テキしている．[11] は Web ニュース記事の感情を表す単語とストチャット，スマートスピーカ，対話型ロボットなどのおかしみの構造図を考慮し，形式的なボケによる漫才台本各種形態から利用可能なユーモア提示エージェントプラッ自動生成手法を提案している．[12] はお笑い構成作家と筆トフォームを構築する．

者らによって得られたデータベースをもと作成した大喜利

2. 関連研究をエージェントに行わせている．
ユーモア発話をユーザとのコミュニケーション中に行っ本研究は，対話型エージェントに関するものである．本ている事例として，[2]，[3]，[4]，[5]，[13] が挙げられる．

章では，既存の対話型エージェントの研究事例をユーモア[2]，[3]，[13] は仕様が開示されていないが，ユーザの特定表現を行うものと，そうでないものに分けて紹介する．の発言に対応するユーモアを提示すると考えられる．例えば，ユーザがエージェントに対して “結婚して” と言うと，

12a)

日本大学文理学部
日本大学大学院総合基礎科学研究科
miyata.akihiro@acm.org© 2020 Information Processing Society of Japan

エージェントは “友達のままでいましょう” と返答する．これらはユーザからの特定の入力に対して，事前に設定され253

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たユーモアを含む応答文を返していると考えられる．我々えなければならないという問題がある．このままだとシスもエージェントが不適合解決モデル [14]，[15]，[16] に基づ

テムのメンテナンス性が低く，新たな形態のエージェントいて，ボケることでユーモアの生成を行う手法を提案してへの対応コストも無視できない．このことから，我々の提きた [4][5]．具体的には，エージェントがユーザの発言中案する対話型エージェントも様々な形態で利用できるようの特定位置の単語を，わざと間違えて聞き返すことでユーにする必要があると考えられる．

モアを生成している．また，ユーモア発話の内容を咀嚼し以上の問題をふまえて，ユーモア生成アルゴリズムを用て指摘する 2 体目のエージェントを導入することで，ユーいたシステム開発において，エージェントの形態を限定しザがエージェントのユーモア発話を指摘することから発生ないプラットフォームを構築することを研究課題とする．

する負担を解消する研究を行ってきた [6]．

4. プラットフォームのデザイン

2.2 ユーモア表現を行わないエージェントに関する事例

3 章の研究課題を達成するために，デバイスに依存しな[17] は一日の決まった時間にエージェントからユーザにいプラットフォームを構築する．デバイスに依存しない通対して対話をもちかけることで，ユーザのコミュニケー信方法として REST を採用する．REST には，次のようなション不足を解決しようとする試みを行っている．[18] は設計原則がある [22]．

エージェントとの対話シーンでのユーザの反応を分析することで，健康状態・認知状態の把握を試みている．[19] はユーザが 1 人の場合でも効果的な対話型鑑賞を行うための鑑賞支援システムを提案している．[20] は車速，運転時間• 全てのリソースは URI で表される識別子により参照できる• リソースにアクセスするよく定義された操作のメソッドを定義するに基づき，ドライバの退屈や眠気を低減させる対話型 CG

上記をふまえ，先行研究 [4]，[5]，[6] のユーモア生成シスエージェントを提案している．[21] はスケジュール帳を情テムに，REST に則った WebAPI の機能を追加する．こ報源として，ユーザに余暇の過ごし方を提案するエージェ

れにより，開発者は HTTP リクエストメッセージを送信ントを提案している．

し，レスポンスを処理するクライアントプログラムを書く

3. 研究課題
2 章で示したように，対話型エージェントは幅広いシーだけで，多様なインタフェースでユーモア生成システムを用いた対話型エージェントを実装することができるようになるため，3 章の課題を達成できると考えられる．

ンで利用されている．現在普及している対話型エージェン

提案システムはサーバとクライアントに分かれて構成さトの中には，様々な形態で利用できるものが増えてきていれている．サーバ側はボケ生成部とツッコミ生成部，返答る．例えば Siri[2] や，Google assistant[3] は，コンシェル部からなる．ボケ生成部は先行研究 [5] を参考にユーザのジュ機能を持った対話型エージェントであるが，スマート入力文中の特定の単語を，その単語から意味が遠く，音がフォンやスマートスピーカーなど，様々な形態で利用する近く，ユーザが理解できる別の単語（以降，ボケ単語）にことができる．対話型エージェントを様々な形態で利用す置換する．また，入力文中の特定の単語をボケ単語に置換ることができると，ユーザはエージェントを利用する場所した文章（以降，ボケ文）を生成する．ツッコミ生成部でや時間，場合に応じてエージェントの形態を選択することは，先行研究 [6] を参考にボケ生成部で生成したボケ単語ができる．

を用いて，ボケ単語の同義語を用いたツッコミ（以降，同

このような対話型エージェントに親しみを感じさせる研義ツッコミ）と，ボケ単語と意味が近い動詞を用いたツッ

究は多角的な視点で進められている．我々はエージェント

コミ（以降，動作ツッコミ）の 2 種類のツッコミを生成すにボケやツッコミといった漫才形式を参考にしたユーモアる．これらの 2 種類のツッコミを違和感がないように組みのある発話を行わせることで，ユーザが親しみやすい対話合わせた文（以降，ツッコミ文）を生成する．返答部は 4型エージェントの実現を目指してきた [4][5][6]．

つの処理で構成されている．

以下に先行研究 [6] の動作例を示す．

• Step1：クライアントからのリクエストを受け付ける．

• 入力：味噌を変えたら味噌汁が美味しくなった• Step2：クライアントから受け取った単語をボケ生成• ボケ出力：え？味噌を変えたらミサイルが美味しくなった？

• ツッコミ出力：誘導弾か！なんで撃ち落とさなきゃいけないんだよ！
我々のこの先行研究 [4]，[5]，[6] を用いて様々な形態で普及している対話型エージェントに導入するには，エージェントの入出力形態ごとにユーモア生成プログラムを書き換© 2020 Information Processing Society of Japan部に渡して，ボケ文を生成する．

• Step3：ボケ生成部で生成したボケ単語をツッコミ生成部に渡して，ツッコミ文を生成する．

• Step4：ボケ生成部とツッコミ生成部で生成したボケ文とツッコミ文を，クライアントに返す．
クライアントから受け取るリクエストは POST である．
レスポンスは JSONP 形式で返す．

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表 1
送信受信

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クライアントが送受信するデータ

名称

説明

クライアント ID

データを送信するクライアントの種類

エージェント ID

クライアント内のエージェント個体識別番号

入力文

ユーザが入力した文章

ボケ

ボケ生成部で生成したボケ

同義ツッコミツッコミ生成部で生成した同義ツッコミ

動作ツッコミツッコミ生成部で生成した動作ツッコミ

[3]
[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]
図 1 提案システムのモデル図[10]

クライアント側はどのデバイスを用いていたとしても，入出力の処理とサーバとの通信処理を行うのみである．表[11]

1 は，クライアントが送受信するデータの一覧である．
以下に処理の流れを示す．

[12]• Step1：クライアントがユーザから入力文を受け取り，サーバに送信する．

• Step2：サーバはクライアントから受け取った文からボケとツッコミを生成する．

• Step3：サーバは生成したボケとツッコミをクライアントに返す．

[13]
[14]

[15]

• Step4：クライアントは受け取ったボケとツッコミを出力する．
図 1 は構築するプラットフォームのモデル図である．

5. おわりに

[16]

[17]

本稿では先行研究 [4]，[5]，[6] のシステムにおける，エージェントの入出力形態ごとにユーモア生成プログラムを書き換えなければならないという問題を解決するために，[18]

デバイスに依存しないユーモア生成システムのプラットフォームを構築した．これにより，ユーザとユーモア発話[19]を行うエージェントを，エージェントの形態を考慮せずに開発することができるようになった．今後の課題として[20]

は，ボケとツッコミのアルゴリズム改良や，対話システムとしてのサービス全体を見据えた開発を行っていく予定である．

[21]

参考文献

[22]

[1]

[2]

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