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IPSJ Interaction 2024

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語尾でボケて返す対話型エージェントの実装
渡貫 健太1呉 健朗2

新山 はるな1

大西 俊輝2

大串 旭2

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行われており，ユーモア発言を行う対話型エージェントの研究も数多く行われている．我々は 2 体のエージェントをボケ役とツッコミ役に役割分担し，ユーザと対話を行うシステムを提案してきた．このシステムでは，ユーザの発言を聞き間違えて聞き返すようなボケエージェントに対して，ツッコミエージェントがボケの発言を指摘するツッコミを行うことで，ユーザがエージェントらにユーモア・親しみ・対話継続意欲を感じさせることを狙っている．しかし，先行研
究ではボケの表現が限定的であり，ユーザがエージェントと短期間の対話を行うだけで対話継続意欲が低下する恐れがある．この問題を解決するために，我々はこのボケエージェントの新たなボケ手法として語尾ボケを提案してきた．本稿では，語尾ボケの実装と，ボケの種類を増やしたことによって，エージェン
トに対してユーザが対話継続意欲を保てるかどうかを検証する実験計画を立てたことについて報告する．

1. はじめにれがある．この問題を解決するために，我々は新たなボケの手法として，ユーザの発言中の単語の語尾でボケるエー

近年対話型エージェントの存在は，我々の日常生活に深ジェントを提案してきた [4]．これは，ユーザの発言中の単く浸透している．チャットボットを用いて会話を楽しんだ

語の末尾の文字を，単語の末尾の文字から始まり，意味がり，スマートスピーカーを用いて調べ物やショッピングを離れており，認知度が高い単語に置換するボケである．

したりするシーンは珍しくない．今後はより一層，対話型

本稿では，提案手法の実装方法，実装したプロトタイプ

エージェントが人と関わるシーンは拡大されていき，介護システムの有効性を検証するための実験計画について述や団欒などのユーザとのコミュニケーションが重要視されべる．

る場面においての活躍が期待されている．このような場面において，ユーザがエージェントを受け入れやすくするために，エージェントに親しみを感じられるようにする研究

2. 関連研究2.1 対話型エージェントに関する研究が数多く行われている．我々も，心理学的観点で “ユーモ

我々の生活空間における対話型エージェントの存在感はア” が互いの親和的な関係の形成に欠かせないとされてい増しており [5]，Apple の Siri[6] や，Google Assistant[7] とる [1] ことに着目し，ユーザとの対話中に 2 体のエージェンいった対話型エージェントが搭載された製品を家庭内に導ト（ボケエージェントとツッコミエージェント）が相補的入しているユーザも増えてきている中，Dybala らは，ユーにユーモア発言を行うインタラクションモデルを提案してザの発言中の語彙を異なる用法で使用した駄洒落文を生成

きた [2], [3]．このインタラクションモデルでは，ユーザのするエージェントを提案し [8]，関らは，ユーザ発言文の一発言を聞き間違えて聞き返すようなボケエージェントに対部をシステムが疑似的な聞き間違えて聞き返すようなユーして，ツッコミエージェントがボケの発言を指摘するツッモア発言を行うエージェントを提案している [9]．

コミを行うことで，ユーザがエージェントらにユーモア・親しみ・対話継続意欲を感じさせることを狙っている．実

2.2 ユーモアに関する研究

験の結果，エージェントに対してユーモアや親しみの感じ学術的にユーモアは，哲学，心理学，言語学など様々なやすさには一定の評価が得られた．しかし，ボケエージェ観点で研究が行われており [10]，ユーモアの生成と理解をントのボケの表現が限定的であり，ユーザがエージェントコンピュータ上でモデル化することは，人が言語や認知全と短期間の対話を行うだけで対話継続意欲が低下する恐般をどのように処理しているかどうかを解明するための重要な要素の一つであると考えられている [11]．現在，ユー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© 2024 Information Processing Society of Japan

モアの定義は，未だ明確なものが定められていない．本研
究ではユーモアを扱う研究で幅広く支持されている，上野855

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ら [12] の研究に基づき，ユーモアを “「おかしさ」「おもし我々の先行研究 [19] で行った計算方法と同じである．

ろさ」という心的現象を示すもの” と定義する．ユーモア

4.2.1 ss ：Semantic Score

を人に感じさせることにより様々な効果があると言われてw と語尾ボケ単語候補内のそれぞれの単語の概念の類似いる．丸山らや Holmes は，職場におけるユーモアが心身度 u を計算し，ss を算出する．ss は単語間の概念の類似の健康や職務遂行能力の自己評価に及ぼす効果を検証し，度が低いほど高いスコアとなる．すなわち，ss は下記のよユーモアがこれらの良い効果をもたらしたことを確認してうに計算される．

いる [13], [14]．また，親和的な関係をユーモアを交えることで形成しやすくなることが報告されている [1]．さらに，人同士だけでなく，人とエージェント間の関係でも同様の報告がされている [15], [16]．

ss =12+u(1)

単語間の概念の類似度が低いほど ss が高くなるように，similarity メソッドで導き出される単語間の概念の類似度

我々もエージェントが不適合解決モデル [17], [18] に基u を逆数にして ss を算出している．u の値域が-1.0 ≦ u ≦づ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1.0 であるため，分母の値が 0 にならないように，u の値にきた [19], [20]．

2 を加えてから逆数を取得している．

3. 研究課題

4.2.2 sf ：Frequency Score
語 尾 ボ ケ 単 語 候 補 の 認 知 度 を 表 す ス コ ア（sr ）は ，先行研究 [2], [3] で提案したインタラクションモデルで

Wikipedia コーパス内での単語の出現回数（f ）をもとは，エージェントに対してユーモアや親しみの感じやすさに算出する．単語の出現回数はべき分布に従うため，ごくには一定の評価が得られた．しかし，ボケエージェントの一部の単語の出現回数が極端に大きい．ごく一部の極端にボケの表現が限定的であり，ユーザがエージェントと短期出現回数の多い単語がボケ単語を決定する際に与える影響間の対話を行うだけで対話継続意欲が低下する恐れがあるが大きくなりすぎないように，出現回数の対数をとったもという問題が存在する．上記を踏まえ，本稿では先行研究のを sr とする．すなわち sr は下記のようになる．のボケ表現の種類を増やし，ユーザがエージェントに対して対話継続意欲を保てるようにすることを研究課題とする．

4. 実装
本章では，我々が先行研究で提案した新たなボケの手法の，ユーザの発言中の単語の語尾でボケるエージェントを

sr = logf(2)sr を算出する上で f の出現回数の対数を取る理由と同様に，出現回数の多い単語が語尾ボケ単語を決定する際に与える影響が大きくならないように，sr の最大値を 4.82 としている．

実装する方法について述べる．この手法は，ユーザ入力中の単語 w の末尾の文字から始まり，意味が離れており，認知度が高い単語を取得することによって語尾ボケを実装する．
本システムは，生成部・出力部に分けられる．

4.3 生成部
生成部に入る前に，先行研究との実装の差分を記載する．
先行研究の実装では，ボケ元の単語の末尾が “ん” や拗音，濁点，促音，漢字だった場合に出力できないという問題が生じた．これらのこの問題を解消するために以下の処理を4.1 事前準備追加する．

Wikipedia 日本語記事全文を MeCab[21] で形態素解析• 単語 w の末尾の文字が “ん” や拗音，濁点，促音の場し，語彙的意味を担わない助詞などの不要品詞を除去して合：単語 w の末尾の文字とその 1 つ前文字を含めた合分かち書きしたものをコーパスとする．コーパス内の単語

計 2 文字を取得し，その後通常の処理と同様の処理を全てを語尾ボケ単語候補とし，コーパスをもとに言語モデ行う

ルの作成を行う．本研究における言語モデルとは，単語間• 単語 w の末尾が漢字だった場合：単語 w の末尾の漢の概念の類似度 u を計算できるように自然言語の単語をベ

字 1 文字を取得し、ひらがなに変換し、変換したひらクトル表現したものであり，Word2Vec[22] を用いて作成すがなから始まり，意味が離れており，認知度が高い単る．概念の類似度 u の計算には，Word2Vec の similarity

語を取得し，その後通常の処理と同様の処理を行うメソッドを用いる．u の値域は −1.0 ≤ u ≤ 1.0 であり，値ユーザの入力を受付する．次に，4.1 節で作成した語尾が大きいほど単語間の概念が類似していることを意味する．

ボケ単語候補から語尾ボケ単語を選定する方法について述べる．生成部では，ユーザ入力中の単語 w の末尾の文字か

4.2 各 Score の計算

ら始まり，意味が離れており，認知度が高い単語（以降，語語尾ボケの出力候補単語それぞれの各 Score（ss ，sf ）の尾ボケ単語）を取得する．語尾ボケ単語候補内のすべての計算方法について述べる．ただし，これらの計算方法は単語について，w との意味の遠さを表すスコア ss と，単語

© 2024 Information Processing Society of Japan856

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2024/2/28の認知度を表すスコア sr を算出し，それぞれ正規化処理，M2: ユーザの発言中の単語を聞き間違えてボケるユーモア

重みづけを行ってから合算したものを，出力候補単語それ表現のみを行うエージェント

ぞれの st (Total Score) とする．すなわち st は下記のよう入出力例：になる．ws ，wf は重み係数である（本稿では，検討の初• 入力：「【田んぼ】について教えて」

期段階でいるため，それぞれの重みを 1．0 としている）．

• 出力：st = ws ss + wf sf(3)

すべての出力候補単語の st を算出し，st が最も大きくなる単語を語尾ボケ単語とする．

– 「え，【サンボ】？」– 「【サンボ】は，穀物を栽培するための農地．日本では主に稲栽培について使われる．」– 「【サンボ】ではなく，【田んぼ】でしたね」
M3:M1，M2 どちらか一方のユーモア発言をランダムで行4.4 出力部
出力部では，単語 w の語尾を生成部で選定された語尾ボケ単語に置換し出力する．

5. 実験計画

うエージェント• ただし，M3 のボケの出力は，M1 と M2 の出力の回数が均等になるようにコントロールする
ユーザの入力は次の入力テンプレートに沿ったものに限定している．

この章では，実験計画に関して記載する．
入力テンプレート：“【単語 w】について教えて”

5.1 実験の目的
本研究は，先行研究のボケ表現の種類を増やし，ユー

M1，M2 でボケを生成する際に用いる入力は，単語 w とザがエージェントに対して対話継続意欲を保つとともに，する．出力に関して，Wikipedia の API を用いて，単語 wユーモア・親しみを感じられるようにするという研究課題に関するページを検索し，その冒頭の説明文の 1 文目をに基づき，新たなボケ手法として，ユーザの発言中の単語出力する．以下に使用するメソッドに関して，単語 w がの語尾でボケるエージェントを提案するものである．提案「Python」の場合の例を示す．

方式の有効性を確認するには，実際にユーザに提案方式を• Wikipedia の API のメソッドは以下の２つを使用する．

取り入れたエージェントと複数回対話を行ってもらい，検– Wikipedia(’ja’)：日本語の Wikipedia のインスタ証を行うことが必要である．そこで本実験では，語尾ボケンスを作成するがエージェントにユーモア・親しみを感じられるかどうか，– page(’Python’)：「Python」の情報を取得する

エージェントのボケの種類を増やすことによってユーザのこれらは，検索する言語に応じて変更することが可能であ

対話継続意欲を保てるかどうかを検証する．

る．単語 w に関するページを検索し，その冒頭の説明文の1 文目を出力したのち，語尾ボケ単語を修正する文を以下5.2 実験条件のテンプレートに従って出力する．

実験では下記の，Baseline(BL) とエージェントが行う
ユーモア表現の種類，ユーモア表現の種類数がそれぞれ異訂正テンプレート：“【語尾ボケ単語】ではなく，【単語 w】

なる 3 つの提案方式 (M1， M2， M3) を用いた．

でしたね”

BL: ユーモア発言を行わないエージェント
入出力例：

5.3 実験の手順• 入力：「【田んぼ】について教えて」

本実験は，以下の手順で実施される．

• 出力：

Step 1: 実験参加者は，エージェントに聞く単語を 10– 「【田んぼ】は，穀物を栽培するための農地．日本では主に稲栽培について使われる．」

M1: ユーザの発言中の単語の語尾でボケるユーモア表現のみを行うエージェント
入出力例：• 入力：「【田んぼ】について教えて」• 出力：– 「【田ん防災】は，穀物を栽培するための農地．日本
では主に稲栽培について使われる．」– 「【田ん防災】ではなく，【田んぼ】でしたね」© 2024 Information Processing Society of Japan

個用意する

Step 2: 実験者が実験参加者に教示する内容を次に示す• 本実験では，4 種類のエージェントに対して事前に用意した単語をもとに会話を行ってもらいます• エージェントは，事前に用意した単語に関しての調べ物を手伝ってくれる友人です• エージェントのテキストは，前にいる PC から出力されます• エージェントとの会話が終了したらアンケートに回答
してください857

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表 1

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実験参加者への質問一覧

質問

回答方法

Q1 出力された返答にユーモアを感じたか

5: とても感じた〜1: 全く感じなかった

Q2 エージェントのボケに納得感は得られたか

5: とても感じた〜1: 全く感じなかった

Q3 エージェントに親しみを感じたか

5: とても感じた〜1: 全く感じなかった

Q4 エージェントと会話を続けたいと感じたか

5: とても感じた〜1: 全く感じなかった• 実験者は部屋に同席しますので、体調が悪いなどがあ

[6]
[7]

[8]

りましたらお声かけ下さい

Step 3: 実験者は，BL，M1，M2，M3 の合計 4 手法の中からランダムに手法を選ぶ

Step 4: 実験参加者はエージェントと事前に用意したエ[9]ピソードをもとに会話を行う

Step 5: 実験参加者は，Step 4 で選ばれた手法に対し[10]て，表 1 に示すアンケートに 5 段階のリッカート尺度で回答する[11]

Step 6: Step 3〜5 を手法を変えて行う

6. おわりに[12]

本稿では，先行研究で提案したボケエージェントの新たなボケ手法の語尾ボケに関して，システムの実装と実験計[13]画を行った．具体的には，ユーザの入力の単語 w の末尾の文字から始まり，意味が離れており，認知度が高い単語（語尾ボケ単語）を取得する実装を行った．さらに，ユーモ[14]

ア発言を行わないエージェントを BL とし，ユーザの発言中の単語の語尾でボケるユーモア表現のみを行うエージェ[15]ント（M1），ユーザの発言中の単語を聞き間違えてボケるユーモア表現のみを行うエージェント（M2），M1，M2 の両方のユーモア発言を行うエージェント（M3）の 3 手法

[16]を用いて，提案手法によりユーザがエージェントにユーモ
ア・親しみを感じれるかどうか明らかにするとともに，ボケの種類を増やすことによって対話継続意欲を保てるかどうか明らかにする実験計画を立てた．本稿で計画した実験[17]

設計に基づいた実験を行い，エージェントに新たに語尾ボケを行わせることで，ユーザのエージェントとの対話継続[18]

意欲が維持しやすくなるか検証を行っていく．
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