雑コミュニケーションの未来を描く基礎研究談

対話ロボット

対話破綻回避

気軽に雑談できるシステムの実現をめざして

ここ数年で大きく進歩し，一気に身近な存在となってきた雑談システムですが，音声認識誤りや扱える話題の範囲の狭さなど，まだまだ課題も多く残されています．本稿では，雑談システムの発話内容の改善および実ロボットへの搭載に関する取り組みと，ロボットを複数体としたときの対話破綻回避効果について紹介します．

すぎやま

ひろあき

め ぐ ろと よ み

杉山 弘晃

ひがしなか りゅういちろう/東中 竜一郎

目黒 豊美
NTTコミュニケーション科学基礎研究所

するルールを人手で大量に記述するこしいことがあげられます．雑談に現れとでつくられています．音声認識と応る話題は極めて多様であり，かつ日々ここ最近，さまざまなところで，人答ルールを切り分けて考えることで，増えていくという特徴があります．こと雑談することを志向したアプリケー

ルールを記述するコストを低減できまのようなユーザ発話に対して，適切なションやロボットを目にするようになすし，人がルールを書くことで，よくシステム発話を出力するルールを人手りました．ほんの ２ ，３ 年前までは，話されるユーザ発話に対して面白い発で作成 ・ 維持し続けるには，莫大なコしゃべってコンシェルやSiriなどの，話を仕込むこともできます．しかしこストが必要となります．

スマートフォン上のアプリケーションの方法では，音声認識が失敗したとき雑談システムが対応可能な話題を自が 雑 談 シ ス テ ム の 主 流 で し た が，に不適切な発話をしてしまいますし，動的に拡充する試みとして，マイクロPepperやOHaNASの 登 場 を 皮 切 り

ユーザが話し得るすべての話題についブログやWebの文章からユーザ発話に，実ロボットとの雑談が一気に身近てルールを書ききるのは現実的ではあに類似した文を検索し，システム発話なものになってきています．気軽に雑りません．本稿では，これらの問題にとして出力する，検索ベースのアプ談できるロボットは，人と情報をつな対する，私たちの最新の研究成果を紹ローチが提案されています．Webではぐ自然なインタフェースとしてだけで介します．

利用者が多くの文を定期的に投稿して雑談システムの普及なく，人自身のコミュニケーションスキルの向上にも役立つと期待されています．

さまざまな話題に対する応答発話の自動生成いますので，多様かつ新しい話題を持つユーザ発話に対しても，ユーザ発話に関連した内容をシステムが発話する

ところで，こうした雑談システムは，これまで，雑談システムを構築することができます．また，検索によって実際はどのくらい上手におしゃべりで場合，ユーザ発話に含まれ得る単語に得られる文は，実際に人が記述したもきているのでしょうか？ 実際に彼らついて，対応するシステム発話をあらのですので，文法的な誤りが入り込みと雑談したことのある人は，正しくこかじめ人手で記述しておく，ルールにくく，かつ発話のバリエーションがちらの声を聞き取ってもらえず意味のベースのアプローチが多く用いられて豊富という利点があります．こうして分からないことを言われたり，少し細きました．代表的なルールベース対話みると，これらの検索ベースのアプかい話題について話そうとしてもこたシステムとしてA.L.I.C.E.などが知らローチが持つ特徴は，雑談対話システえてもらえなかったりして，がっかりれており，雑談システムの国際的なコムを構築するうえで有用にみえます．

した経験があると思います．
現在の（特ンテストであるローブナー賞においてしかし，検索によって得られる文は，に商用の）雑談システムは，音声認識も，優秀な成績を収めています．しか書かれた状況に応じた固有の文脈を持によって正しいテキストが得られるこし，ルールベースの対話システムの欠ちますので，内容の理解に必要な情報とを前提として，そのテキストに応答点として，対応可能な話題の拡充が難が省略されていたり，不要な情報が含

16NTT技術ジャーナル 2016.9

特 集

まれていたりする場合があります．こか？ 実は，雑談対話におけるユーザから世代 ・ 性別のみを定義した特定のれらをそのままシステム発話として出発話の特徴として，話題の広さに加えキャラクター（ペルソナ）に対する質問力してしまうと，ユーザにとって理解て，対話相手の好みや経験といった，を大量に集め，このペルソナと同じ世できない発話になってしまいます．

話者の詳細なパーソナリティに関する代 ・ 性別の １ 人の回答作成者からそれこの問題に対して，私たちは，Web質問（「どんな映画が好き？」など）らに対する回答を一貫して集めること

コーパスの持つ話題の豊富さを活かしがしばしば発話されることが知られてで，一貫性のある質問 ・ 応答のペアをて話題を広げつつ，不要な情報が入りいます ．このようなパーソナリティ大量に収集する方法を考えました（4）．

込むのを抑える，新しい発話生成方法

質問は，商用のタスク達成機能を持つ

世代 ・ 性別によって収集できる質問はを提案しています （図 １ ）．この方法

システムに対しても同じように発話さ異なりますので，私たちは，20代 ・（1）

（2）

（3）

ではまず，話題（単語や文節のペア）れるため ，雑談対話システムを実現

50代の男女（ ４ 種類）＋ロボット ２ 種と話題の関係性の強さを，コーパス内するためには，こうした質問に対して類の計 ６ 種類のペルソナについて，質での係り受け関係の出現数に基づいて適切に応答できる必要があります．し問 ・ 応 答 の ペ ア を 収 集 し，Person自動的に計算し，データベースに保存

かし，先ほどの関連発話の生成だけでDataBase（PDB）を構築しました（図しておきます．ユーザ発話が入力されは，こうした質問に適切に答えること２）．得られた質問 ・ 応答のペアは，ると，その中の重要な話題（例：「お腹 ・ができません．また，Web上の知識を対話開始時のパーソナリティ質問の空いた」）を抜き出し，その話題に関基にして質問応答システムをつくる

80%以上をカバーし，対話がしばらく係の深い話題（例：「ご飯 ・ 食べる」）と，質問応答の一貫性を保てないとい進んだ後に出現する細分化された話題を先ほどのデータベースから取得しまう問題があります．

を含めても，およそ半数の質問をカす．こうして得られた ２ つの話題を，そこでNTTコミュニケーション科バーしています．収集した質問応答ペ

コーパス内での実際の使われ方を参考

学基礎研究所では，多数の実験参加者

アを用いて質問応答システムを構築しに助詞などを補って組み合わせて，「お腹が空いたらご飯を食べましょうか」のように，システムの発話を合成します．こうすることで，文法的に妥当，かつユーザ発話に関連する話題を含・Webから幅広い発話知識を構築・質の低い発話を抑制する

む，新しい発話を得ることができます．
ユーザ発話文「何も食べてなくてお腹空いたなー」

お腹・空いた→ご飯・食べる⁝

来の検索ベースおよびルールベースの関連話題データベース

発話の重要部分（IDFで抽出）⁝

応答の適切さを測る実験を通して，従1.5億文のWebテキストから係り受けに基づいて構築方法よりも，応答文として自然な発話を生成できることが示されています．

システムパーソナリティの設計
前述の方法によって，ユーザ発話に関連する発話を，自動的に得ることができるようになりました．では，これ関連する話題「お腹が空いたらご飯食べましょうか」
システム発話文

テキスト中の用例に基づいて文を合成

お腹・空いた ＋ ご飯・食べる

高品質な応答発話を生成

・重要な部分のみを用いて検索する→無関係な文を抑制する
・関連する話題を探して合成する→オウム返しを抑制する

図1

新しい発話生成方法

で雑談システムは完成するでしょう

NTT技術ジャーナル 2016.917

コミュニケーションの未来を描く基礎研究

・パーソナリティに関する質問文・応答文の組を大規模に収集
6 キャラクタに対する10082種類の質問を収集（計26595質問文・応答文）

20代男性 20代女性

50代男性

50代女性

ロボット
ロボット
（身体あり）（身体なし）

・質問文を質問カテゴリ・話題へ分類しPDBを構築
質問文

質問カテゴリ

何色が好きですか？

話題好きな色好きな色は？
旅行に行きたい場所は？
どこに旅行したいですか
国内旅行に行くとしたらどこに行きたいですか

キャラクタ 回答

好きな色

どこに旅行/旅したいか行きたい場所は国内旅行するなら あるか/どこかどこへ行きたいか

図2

20代女性

ピンク

50代男性

緑

50代女性

ブータン

50代男性

フランス

20代女性

安曇野

PDBの構築たところ，およそ ６ 割の質問に適切に応答し，発話の主観評価も有意に向上することが分かりました．

実ロボットへの雑談システムの搭載
私たちはこれまで，テキストチャットを対象とした発話内容の改善に取り組んできましたが，実際の利用シーン
では，実体を持ったロボットと音声で会話する状況も多く見られます．こうした状況でどのくらい自然に話せるかを調べるため，私たちは，大阪大学の石黒浩教授と連携して，非常にリアル

http://mashable.com/2016/03/13/geminoid-robot-conversation/?utm̲source=feedburner&utm̲medium=feed&utm̲campaign=Feed%3A+Mashable+%28Mashable%29#nwn9Y3cBCSqN

図3

石黒教授そっくりのHI-4なアンドロイドに私たちの雑談システムを載せてみることにしました．マイクから入力されたユーザの声をテキスの声として出力する，という流れです．

そっくりのHI- 4 へ搭載し，それぞれトに変換し，私たちの雑談システムを

これまで，TV番組『マツコとマツコ』TV放映やSXSW（サウス ・ バイ ・ サ

通してロボットの発話テキストをつくに出演する，マツコ ・ デラックスさんウスウエスト）でのデモを行っていまり，それを音声合成にかけてシステムそっくりのマツコロイドや，石黒教授す（図 ３ ）．

18

NTT技術ジャーナル 2016.9

特 集

実際にロボットに載せて音声のみでのモチベーションが下がっていました

け合いながら話すことで，単純に １ 体

対話してみると，当初の想定どおり，が，実際のロボットを相手にすると，が話し続けるよりも，スムーズに対話

音声認識誤りによって，しばしば 不ロボットがそうした発話をしたときでが進むことが知られています（5）．私た

適切な発話が出力されていました．まも，ユーザは対話を続けようとする傾

ちはこの効果に着目し，複数の雑談ロた，ユーザが人に話しかける調子でど向がありました．人は対話相手との関ボットを適切に協調させて対話を進めんどん話しかけると，処理速度が追い係を維持しようとしますが，リアルなることで，発話生成誤りや音声認識誤つかず，発話のタイミングがずれてしアンドロイドであれば，ロボット相手りが生じた場合でも，対話そのもののまうことも分かりました．これらの困でもこうした効果が現れるようです．

破綻を回避する技術を開発しました

難は予想どおりのものでしたが，一方これらの利点は，いくつかのデモを通（図 ４ ）．

で，音声のみで対話することで予想外して私たちが得ている感触レベルのも（1） 発話生成誤りに簡単になりそうな問題もありましのではありますが，これから精査 ・ 検

例えば，ユーザ発話の一部（ここでた．例えば，テキスト対話では違和感証し，「使える」技術へとつなげていは「コート」）しか理解できず，多少を覚えるような話題やロジックのずれきたいと考えています．

ずれた話題の発話（「今年のコートのに対しても，音声のみで（テキストを見ずに）対話をすると，ユーザが違和流行はチェスターコートだよ」）しか複数ロボットとの対話生成できない場合を考えます（図 ４

感を持ちにくくなる，という効果があ

これまでの研究で，ロボットやCG（a））．ユーザと対話しているロボット

りました．また，テキスト対話では，エージェントが主となって話す対話には，ユーザの発話内容に正しく応答システムが意味のつながらない発話を（美術館の紹介など）において，ロボッする義務が発生しますが，ロボットがしてしまうと，途端にユーザの対話へ

トを複数体にしてロボットどうしが掛

従来どおり １ 体しかいない状況では，明日は寒くなるみたいだからコート着なきゃ

明日は寒くなるみたいだからコート着なきゃ

ふむふむ
今年のコートの流行はチェスターコートだよ

今年のコートの流行はチェスターコートだよ
ロボットAロボット 1 体（従来）ⓒ 2015 Vstone

ロボットB

ロボット 2 体（a） 発話生成誤りの回避

食べ物だったら何が好き？
食べ物だったら何が好き？

蘭がスキー（ラーメンが好きを誤認識）

蘭がスキー（ラーメンが好きを誤認識）ふむふむ（誤認識を検知）
僕は焼き肉が好きだよ！
（ロボットどうしの対話に移行）

スキーに行ったことはありますか？

ロボット 2 体ロボット 1 体（従来）（b） 音声認識誤りの回避

図4

複数ロボットとの対話

NTT技術ジャーナル 2016.919コミュニケーションの未来を描く基礎研究

そのロボットに応答義務が発生しまと，自分の発話が無視されたように感す．しかし，ずれた話題の発話しか生じられますが，話題はユーザ発話直前成できませんので，この発話を聞いたのロボット発話とはつながっています

ユーザはロボットに違和感を持ってしし，ロボットどうしでは対話が成りまいます．一方，ロボットが ２ 体いる立っていますので，認識誤りに基づく

場合で，ユーザ発話をロボットAが相理解不能な発話に比べれば，違和感は槌で受けると，ロボットAにユーザ発大きく軽減されます．
この方法により，話の話題に対する応答義務が発生しま

誤った認識結果を基に話が進む場合

す．このとき，別のロボットBが先ほや，ロボット １ 体で話を進める場合よどの発話を生成すると，この場合は「ロりも，ユーザのロボットに対する印象ボットAに受け止められた話題についを有意に改善することができました．て，新しい情報を提供している」という判断が成立しますので，同じ発話で（3） 大西 ・ 吉村：“コンピュータとの自然な会話を実現する雑談対話技術,” NTT DOCOMO
テ ク ニ カ ル ・ ジ ャ ー ナ ル，Vol.21，No.4，
pp.17-21，2014.
（4） 杉山 ・ 目黒 ・ 東中：“対話システムのパーソ
ナリティを問う質問の大規模な収集と分
析，” 人 工 知 能 学 会 論 文 誌，Vol.31，No.1，
p.DSF-D1-9，2015.
（5） A. Baylor and S. J. Ebbers: “Evidence thatmultiple agents facilitate greater learning,”
Artificial intelligence in education: Shaping
the future of learning through intelligent
technologies, pp.377-379, 2003.

今後の展開

もユーザは違和感なく対話を進めるこ

本稿では，これまで私たちが取り組とができます．加えて，対話の話題がんできたテキストチャット上の雑談シ新しい話題に移るため，ロボットAにステムの改善と，それをロボットへ搭発生していたユーザ発話の話題に対す載したときの効果について紹介しましる応答義務は自然に解消されます．こた．私たちは，ここで紹介した以外にのように，同じ発話を使っていても，も，発話の意図を表す音声合成や，雑ロボットを複数体に分けて提示するこ談システムの自動評価，話者交代タイとで，ユーザがロボットに違和感を持ミングの改善など，さまざまな問題へたないように対話を進めることができの取り組みを通して，気軽に雑談できます．

るロボットの実現をめざしています．

（2） 音声認識誤り
致命的な音声認識誤りが起きた場合

本稿は，大阪大学の石黒浩教授とのは，システムの発話とユーザの発話は，共同研究成果，およびNTTメディア全く意味がつながらない，不適切な発インテリジェンス研究所音声言語メ話になっていると予想されます（図 4ディアプロジェクトとの技術協力によ（b））．私たちは，つながりの悪い発話る成果を含んでいます．

を自動的に検出する対話破綻検出技術を用いて，音声認識誤りを検出する技術を開発しました．また，音声認識誤りを検出した場合は，ユーザの発話を利用せず，それまでの対話の履歴に含まれる話題を利用して，ロボットどうしで対話を進めます．ユーザからする

20

NTT技術ジャーナル 2016.9■参考文献（1） 杉山 ・ 目黒 ・ 東中 ・ 南：“任意の話題を持つユーザ発話に対する係り受けと用例を利用した 応 答 文 の 生 成,” 人 工 知 能 学 会 論 文 誌，
Vol.30，No.1，pp.183-194，2015.
（2） L. C. Tidwell and J. B. Walther: “ComputerMediated Communication Effects onDisclosure, Impressions, and InterpersonalEvaluations: Getting to Know One Another aBit at a Time,” Human Communication
Research, Vol.28, No.3, pp.317-348, 2002.

（左から）杉山 弘晃/ 東中 竜一郎/
目黒 豊美
人は雑談を通して，対話相手と社会的な信頼関係を構築しています．人と自然に雑談し，信頼関係を構築できるようなロボットの実現をめざして，研究を進めています．

◆問い合わせ先

NTTコミュニケーション科学基礎研究所
協創情報研究部 インタラクション対話研究グループ
TEL 0774-93-5243
FAX 0774-93-5245
E-mail sugiyama.hiroaki lab.ntt.co.jp