情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

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2024/2/28

ロボットの視線回避が応答時間の知覚に与える影響
佐藤 巧馬1,a)

高橋 治輝1,b)

松村 耕平1,c)

概要：人どうしの対話において，視線は重要な非言語コミュニケーションとして用いられる．特に，視線を逸らす視線回避行動は発現が言い淀んだときや流暢でないときに頻繁に行われる．本研究では，人間とロボットのインタラクションにおいて，ロボットの視線回避行動がユーザの知覚にどのような影響を与えるかを調査した．予備実験では，より視線が逸らされていると感じる目の表現を探索するため，3 種類の目の表現を用意し比較した．本実験で実際にユーザとロボットを対話させた結果，ロボットの瞳の動きによる視線回避の表現では不十分で，頭部を動かすことでロボットのシステム遅延時間を短く感じさせる可能性が示唆された．

1. はじめに人材不足の解決のため，案内ロボットや介護ロボットな緩和させることを目的とした研究は少なく，具体的にどのようなジェスチャや会話戦略が応答遅延に対して有効であるかは明確ではない．

ど，人間とインタラクションを行うロボットが活用されつ

本研究では，長い SRT によって生じたフラストレーショつある．OpenAI 社が 2023 年に公開した GPT-4 をはじめンを緩和するための手法として，ロボットの視線行動に着とする大規模言語モデルの発展により，このようなソー目する．ソーシャルロボットの視線行動が，SRT によってシャルロボットはより広い場面で活用される可能性があ生じたユーザのフラストレーションにどのような影響を与る．また，人間とロボットがインタラクションを行うためえるかを検証する．には，より自然で人間らしく感じられるロボットのイン本研究による貢献は，ロボットの沈黙時における視線回タラクション手法を設計することが重要である．例えば，避がユーザに与える影響を明らかにすることで，ソーシャソーシャルロボットの適切なジェスチャや視線行動，会話ルロボットの設計に関して新たな知見を与えることである．

戦略などに関する研究が盛んに行われている [1–4]．
人間どうしの対話において，視線は重要な非言語コミュニケーションとして用いられる [5]．人間とロボットのインタラクションに関する分野においては，ロボットの視線

2. 関連研究2.1 システムの応答遅延が発生している際に表出するロ
ボットの行動が与える影響

行動はストーリーテリング [6]，会話ターンの管理 [7, 8] なロボットの長いシステム応答時間によって生じたフラス

どさまざまな場面で重要な役割を果たすことが知られてトレーションの緩和を目的とした研究は，ジェスチャや会いる．

話フィラーを用いたものがあげられる [14, 15]．会話フィ

人間とロボット間のコミュニケーションの円滑さはロ

ラーは，人間の会話においてメタ言語的な役割を果たす非ボットのシステム応答時間（SRT: System response time）

語彙的な発話 (「えーっと」，「ああ」など) であり [16]，話に大きく依存する [9, 10] 人間とコンピュータの対話においし言葉でよく見られる．て，コンピュータは瞬間的な応答よりも動的な遅延を含め

Boukaram らの実験 [17] では，ディスプレイに表示されることで人間らしさや説得力が増し [11, 12]，特にロボッた会話エージェントと人間の対話において，会話フィラー

トとの対話では 1 秒間の遅延で最も良い印象を与え，2 秒を利用することでシステムの応答遅延による影響を緩和さ以上の応答遅延はロボットの評価を下げる [13]．しかし，せた．Ohshima ら [15] は，システムの遅延が発生した際ロボットの応答遅延がユーザに与えるネガティブな印象をに，ロボットのジェスチャと会話フィラーが，会話を再開させる協力的な態度を表現するために効果的であることを

1a)b)c)立命館大学 情報理工学部
is0561iv@ed.ritsumei.ac.jp
haruki@fc.ritsumei.ac.jp
matsumur@fc.ritsumei.ac.jp© 2024 Information Processing Society of Japan

示した．また，Wigdor ら [14] は，人間の子どもとロボットのインタラクションにおいて，会話フィラーがロボット

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ンの軽減に効果的であることが報告された．
ロボットに会話フィラーを実装する際，人間の会話フィ3. 手法

ラーの種類が豊富であることが問題としてあげられる．上本研究では，フラストレーションを緩和させるロボット

田 [19] による調査では，日本人に見られる会話フィラーの行動戦略として，Andrist ら [20] が実装したロボットのはおよそ 600 種類であり，状況や世代によって出現する会

視線行動を基として以下の 2 つの行動を実装する．

話フィラーは大きく異なる．先行研究 [14, 15] では，会話

視線回避 ：発言中に 2 秒に 1 度の頻度で視線を大きく逸フィラーの文化的背景や状況による使い分けは考慮されていない．大規模言語モデルは大量に学習されたテキスト

らす
微小な呼吸動作 ：ロボットの顔が完全に静止すること避データから次の単語やフレーズを次々と生成する処理を行けるため，ロボットの顔に微小な上下の動きを加えるうため，応答内容の予測が難しい．そのため，大規模言語

2 つの視線行動のうち，視線回避は SRT 中のロボットのモデルを搭載したロボットとの対話を想定した場合，状況動作として実装する．視線回避は，人間どうしの対話におに応じた適切な会話フィラーの選択が困難である．

いては，対話中の沈黙が発生したときや発話権の保持を示すために使用されることが多く [5]，ロボットが行う視線回

2.2 ロボットの視線行動

避は発話の生成に時間を費やしていると認識される [20]．

Kendon [5] は，人間どうしの対話の様子を観察し，目線また，ロボットの発言が終了したときにユーザを注視するを合わせて会話をする時間は全体の半分ほどであり，視線と，ロボットの発話が終了し，次の発言者がユーザであるをそらす視線回避行動が頻繁に行われることを明らかにしと認識される [8]．そこで，本研究では，ロボットの沈黙た．また，Kendon は流暢に話しているときやフレーズのが発生した際に，ロボット側の発言が既に終了していると終わりには聴衆に視線を送るが、流暢でないときや言い淀きには顔の注視を行い，ロボットの応答が生成されているむときには視線回避を行う傾向があると主張した．

SRT の際には 2 秒ごとに視線回避を行う．

Mutlu らによる実験 [8] では，ロボットの発言が終了した際に視線を送った相手が 97%の確率で次の発言者となる

4. システムことが示されている．Andrist ら [20] はロボットに視線回本研究で使用するロボットについて説明する．実験では避行動を実装し，ロボットが視線回避行動を行うことで，robo8080 氏が開発した「AI StackChan2」[21] を本研究のロボットが会話の主導権を握っていると人間が知覚するために改変したロボットを用いる．

時間が長くなることを明らかにした．これらの結果は，ロ

本研究で使用したロボットは，M5Stack CoreS3 と 3D プ

ボットが視線回避を行うことでロボットの発言が終了してリンターによって印刷された胴体，二つのサーボモータにいないことを示し，視線注視行動をすることで発言が終了

よって構成されている．胴体は Bamboo Lab X1-Carbonしたことを示すことが可能であることを示唆している．

を用いて 3D プリントし，サーボモータには FS90MG を用いた．ロボットは，前方をまっすぐ見つめる状態と，視線2.3 本研究の位置づけ回避のために 2 秒ごとに周囲に視線を逸らす状態を持つ．

本研究は，ロボットの視線回避に着目し，ロボットの長これを実験者のスマートフォンからリアルタイムで操作

い応答遅延が発生した際にユーザの知覚に対してどのよし，2 状態を変化させながらユーザと対話する．ロボット

うな影響を与えるかを調査する．§2.1 で示したように，ロの下には，実験者のパーソナルコンピュータ（PC）と接続

ボットの SRT 中に表出するロボットの行動戦略として，されたとスピーカを設置し，ロボットの発話内容とタイミジェスチャや会話フィラーが検討されている．視線行動はングは実験者の PC から制御する．

言語によって違いが大きい会話フィラーに比べ，文化的背景を考慮する必要性が低く，腕や足などの複雑な部位を有しないロボットにも実装が可能である．

5. 予備実験
5.1 実験概要
予備実験では，使用するロボットの目の大きさの比率を§2.2 で示したように，ロボットの視線は人間とのコミュニケーションにおいて様々な効果をもたらすが，SRT の決定するため，12 人の大学生，大学院生（男性 10 名，女性際に表出する行動戦略として視線に着目した研究は少な

2 名，平均年齢 22.4 歳）に対し予備実験を行った．Onuki

い．人間同士のコミュニケーションでは，発言に言い淀んら [22] は，親しみやすさと視線読み取り精度の 2 点においだ際に視線回避が頻繁に行われることから，ロボットの視て，丸い形状で大きい虹彩を持つ目が優れていることを示

線回避は SRT が発生した際の行動戦略として有効であるした．しかし，Onuki らの研究ではロボットの親しみやす© 2024 Information Processing Society of Japan1156

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図 1

予備実験で使用した目の表現
左から C1，C2，C3

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要因

表 1 分散分析の結果
分散自由度
不偏分散

F 値

p値

刺激45.7222.931.9<.001*

刺激×被験者

42.3

221.922.68.047*

組み合わせ0.111

10.111

0.15.701

誤差7.89

110.717

全体9636*: p < .05

表 2
比較条件

下位検定の結果
平均嗜好度の差の絶対値

C1-C2

0.13

C1-C3

1.44*

C2-C3

1.30*

Y (0.01) = 0.7263*: p < .001

5.3 結果
予備実験の参加者 12 名から 36 件の回答を得た．
図 2

予備実験で提示した動画の様子（左：C1，右：C2）

得られた回答を条件ごとに平均値をとり，分散分析した結果を表 1 に示す．
「刺激」，「刺激×被験者」では 5%の水準で有意差が認められた．そのため，ヤードスティック法さと視線の読み取り精度にのみ焦点が当てられており，どによる下位検定を行った．ヤードスティックを利用した下のような目の表現がより視線を外されていると感じられる

位検定の結果を表 2 に示す．条件間の平均嗜好度の差の絶かは定かではない．

対値がヤードスティック値 Y よりも大きいとき，有意差がそこで，より視線が外れていると感じる強膜と虹彩の比あることを意味する．

率を明らかにするため，3 種類の虹彩の大きさを比較した

下位検定の結果，C1 と C3，C2 と C3 の間には 1%の水アンケートを Google Form で実施した．比較した 3 種類準で有意差があった．C1 と C2 の間には有意差が見られなの目を図 1 に示す．条件は以下の通りである．

かったが，平均嗜好度が最も高い C1 条件を本実験で使用

C1 ：目と瞳の直径の比が 1:0.25する．

C2 ：目と瞳の直径の比が 1:0.5
C3 ：目と瞳の直径の比が 1:0.75

6. 本実験
6.1 実験概要

5.2 評価方法
実験の際，被験者に以下のような教示を与えた．
これから「ロボットがディスプレイで提示する視本実験では，ロボットがシステム遅延中に行う視線回避行動がユーザとのコミュニケーションにどのような印象を与えるかを調査する．

線回避に適した目の表現」に関する実験を行いま

本研究では，ディスプレイに表示された瞳の動きによるす．添付された動画に 2 種類の目の表現を提示し視線提示が，頭部の動作による視線提示手法と比べてユーます．あなたはどちらの表現が，より視線をそらザからどのように認識されるかを明らかにするため，以下されていると感じますか？左側のロボットを基準の 3 つの条件を用意した．

として，右側のロボットがどれだけ逸らされてい視線回避なしると感じるか，または逸らされていないと感じる

瞳の動きによる視線回避 SRT 中にロボットが瞳を動かしかを 0 を含む+2 から-2 までの整数で答えてください．
アンケートでは，3 条件のうち 2 条件のロボットを動画

SRT 中にロボットが視線回避を行わないて視線回避を行う
頭部の動きによる視線回避 SRT 中にロボットは頭部を動かして視線回避を行うで提示し，比較させた．質問はすべての条件のペアの 3 問

視線回避なし条件においても顔を上下に微小に動かすこで構成され，被験者間でバランスをとるように質問の順序とで，ユーザがロボットの動作状態を知覚できるようにすを変更して表示した．実験で提示した動画の様子を図 2 にる．瞳の動きによる視線回避条件では，予備実験で用意し示す．得られた回答を Scheﬀe の一対比較法（中屋の変法）た瞳の動きによって視線回避を行い，ロボットの頭部は動を利用して解析を行った．

かさない．頭部の動きによる視線回避条件では，ロボット© 2024 Information Processing Society of Japan1157

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表 3
質問番号

質問項目

質問内容

Q1

提示した音の長さと比較して，ロボットの応答時間はどのように感じましたか？（短い-長い）Q2

このロボットの応答時間はどのように感じましたか？（短い-長い）Q3

このロボットの好感度が高いと感じた（あてはまらない-あてはまる）

Q4

このロボットと多くの時間を過ごしたいと思う（あてはまらない-あてはまる）

Q5ロボットの応答時間を考慮して，将来このロボットを使いたいと思う（あてはまらない-あてはまる）

表 4 Kruskal-Wallis 検定の結果
質問番号
H 値 漸近有意確率 pQ17.25.027*

Q2

4.10.128

Q30.34.846

Q43.85.146

Q56.83.033**: p < .05

らう．Q2 から Q5 は，先行研究 [17] を参考として，ロボットの応答時間に関する印象を 5 段階のリッカート尺度で問う質問である．Q1-Q5 の質問項目は表 3 に示すとおりである．得られた回答に対し，Kruskal-Wallis 検定を行う．有
図 3

実験の様子

意水準 5%で条件間に有意差が認められた場合，Bonferroni法による多重比較を実施する．に搭載されたサーボモータよってロボットの頭部を動か

1 人の被験者につき 2 つの条件をバランスをとるようにして視線回避を行い，ディスプレイに表示される目は固定

割り当て，各条件の実験は 1 日以上の期間を開けて行う．

する．
実験では，被験者はロボット前面から 50 cm の位置に座6.3 結果り，ロボットと視線が合うように椅子の高さを調整する．

12 名の大学生，大学院生（男性 8 名，女性 4 名，平次に，被験者は 5 分以内にロボットと会話しながらクロス

均年齢 21.3 名）に対し実験を行い，60 件の回答が得ら

ワードパズルを解く．その際，被験者はロボットに対し，れた．Kruskal-Wallis 検定の結果は表 4 のとおりである．

クロスワードを解くためのヒントを請う．被験者がロボッ

Kruskal-Wallis 検定の結果，Q1 と Q5 において有意差が認トに対して質問したことを確認すると，実験者は速やかにめられた．Q1-5 の印象評価で得られた回答の条件ごとのロボットが発話するための音声ファイルを再生する．また，平均値と標準誤差を図 4 に示す．

視線回避を行う条件では，このとき実験者のスマートフォ

Q1 では視線回避なし条件（m = 3.88）と瞳の動きによンからロボットの視線回避を実行する．被験者が解く問る視線回避条件（m = 3.75）に比べ，頭部による視線回

題は，幼児・小学生向けの学習サイトであるぷりんときっ

避条件では標準刺激と比べてロボットの応答遅延が短い感ず [23] で配布されているクロスワードパズルを使用した．

じられた（m = 2.13）．Bonferroni 法による多重比較の結音声ファイルでは，はじめにロボットが被験者の声を認果，視線回避なし条件と頭部の動きによる視線回避条件の識したことを表す 0.5 秒のビープ音が再生される．ビープ間に有意差が認められた（p = .013）．視線回避なし条件

音の再生が終了した 10 秒後に被験者の質問に対する答えと瞳の動きによる視線回避条件（p = .031），および瞳のの音声が再生される．ロボットが発話する音声は，事前に動きによる視線回避条件と頭部の動きによる視線回避条件

音声合成ソフトウェアの VOICEVOX [24] を使用して作成（p = .757）には有意差が認められなかった．

した音声を使用する．実験の様子は図 3 のとおりである．

Q2 では視線回避なし条件（m = 3.83），瞳による視線回避条件（m = 3.75），頭部による視線回避条件（m = 3.13）

6.2 評価方法
12 名の被験者を対象に実験を行う．被験者がクロスワーの順で応答時間が短いという評価が得られたが，有意差はなかった．

ドパズルを解き終わったら，アンケートを実施する．Q1

Q3 の 結 果 よ り ，視 線 な し 条 件 の 評 価 が 最 も 低 く ，では，被験者に標準刺激（10 秒間の 500 Hz の単音）を与（m = 3.13），2 種類の視線回避あり条件が同じ評価の平均えたあと，ロボットの遅延時間が標準刺激と比べてどのく値（m = 3.38）を得たが，条件間で大きな差はなかった．

らいの長さに感じたかを 7 段階（短い-長い）で回答してもQ4 では視線回避なし条件（m = 2.50），瞳による視線回© 2024 Information Processing Society of Japan1158

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図 4

各質問で得られた回答の平均値と標準誤差( *: p < .05 )避条件（m = 2.00），頭部による視線回避条件（m = 2.75）が可能であると考える．この結果は，システム遅延時間にの順で高い評価が得られたが，有意差は認められなかった．

よって生じるユーザのフラストレーションをジェスチャをQ5 では，視線回避なし条件（m = 1.83）と瞳の動きによ用いて緩和させた先行研究 [15, 18] の結果と一致する．瞳る視線回避条件（m = 2）に比べ，頭部の動きによる視線回の動きによる視線回避と違った結果が得られた理由とし避条件では高い評価を得られた（m = 2.75）．Bonferroni 法て，ロボットの視線回避というよりも，ロボットのサーボによる多重比較の結果，視線回避なし条件と瞳の動きによモータを動かすことが SRT 中に行うロボットの戦略としる視線回避条件の間に有意差が認められた（p = .016）．視て有効であることが考えられる．

線回避なし条件と瞳の動きによる視線回避条件（p = .735），瞳の動きによる視線回避条件と頭部の動きによる視線回避条件（p = .038）では有意差は認められなかった．
また，2 回の実験のうち，はじめに視線回避なし条件のロボットと対話した被験者は，4 人のうち 3 人がロボットの SRT 中に何度も質問を投げかける様子が観察された．

7. 考察
7.1 瞳の動きによる視線回避
実験結果とインタビューの内容から瞳による視線回避の8. おわりに本研究では，ロボットのシステム遅延時間によってユーザが感じるネガティブな印象を視線回避によって低減させるシステムを提案・実装した．
予備実験では，本実験で用いるロボットの目の表現を決定するため，より視線が逸らされていると感じるロボットの目の強膜と虹彩の比率を調査した．Scheﬀe の一対比較（中屋の変法）の結果，小さい虹彩の目がより視線が逸らされていると感じられるという結果を得た．

効果を考察する．アンケートの結果より，ロボットの SRT

本実験では，予備実験で決定した目の表現をロボットに中に瞳の動きによって視線回避を行ったとき，ロボットが実装し，ユーザと対話させることで提案ロボットを評価し視線回避をしない場合と比べて大きな差がないと推察された．ロボットがユーザの問いかけに対し応答するのに長いる．したがって，ロボットの瞳の動きによる視線回避は，時間を要した場合，ロボットの視線回避が長い応答時間をユーザにロボットのシステム遅延時間が通常よりも短く感許容させるのに有効かを検証した．ロボットの視線は，瞳じさせる効果はないと考える．

を動かさずに頭部の動きによって視線を表現するものが多一方，視線回避なし条件ではロボットに何度も質問を問く見受けられたため，瞳の動きによる視線提示と頭部の動いかける被験者がいたのに対して，瞳による視線回避条きによる視線提示を比較した．その結果，瞳の動きによる件ではそのような被験者は観察されなかった．これは，ロ視線提示はシステム遅延時間によるネガティブな印象を緩ボットが瞳を動かすことによってユーザに対し，ロボット和させる効果はなく，頭部の動きによる視線の提示が必要が発言を生成している最中であることを示すことを示唆しであった．しかし，好感度という観点においては 2 種類のている．この結果は，ロボットの頭部の動きによって視線視線提示方法に差はなかった．

回避を実装した Andrist ら [20] の結果とも一致する．

また，視線回避なし条件では被験者がロボットに対し何度も問いかける場面が何度も観察された．2 種類の視線回

7.2 頭部の動きによる視線回避

避あり条件ではそのような場面は観察されなかったことか

Q1 の結果から，頭部の動きによる視線回避を行うこと

ら，ロボットの視線回避行動はユーザの問いかけに対し，で，ユーザはシステムの遅延時間を短いと感じさせること応答を生成していることを示す可能性があり，新たな調査© 2024 Information Processing Society of Japan1159

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IPSJ Interaction 2024が必要である．

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