エージェントに課されたタスクに適したアピアランス設計論に向けて
Towards a Designing Methodology of Appropriate Appearances of Artificial Agentsin Accordance with their Assigned Tasks
名取 俊*1

小松 孝徳*1

山田 誠二*2

Shun Natori, Takanori Komatsu, and Seiji Yamada
*1

1

*2

信州大学

Shinshu University2

国立情報学研究所/総合研究大学院大学/東京工業大学

National Institute of Informatics/ SOKENDAI/ Tokyo Institute of Tech.

Abstract: How to design appropriate appearance of artificial agents, e.g., conversational agents or roboticagents, is now quite important issue in research area of human-agent interaction (HAI). To tackle with thisissue, we are now trying to extract the specific elements of agents’ appearance that can uniquely evoke
specific functions of agents. In this paper, we report the results of two of our recent investigations, one iswhich kinds of tasks were assigned to artificial agents in published papers in ACM digital library and theother is which kinds of impressions about appearance of agents were related to the given tasks. We
expected that these results can contribute in proposing a design methodology of appropriate appearancesof artificial agents in accordance with their assigned tasks.

1.はじめに
現在，HAI (Human Agent Interaction) 研究分野において注目されている問題の一つが，エージェントの外見 (以下，アピアランス)をどのようにデザインするのかということである．なぜなら，エージェントのアピアランスは，エージェントとのインタラクション状態にあるユーザの態度および情報解釈などに大きな影響を与えていることが数々の先行研究にて報告されているからである．
例えば，森 [1]は「不気味の谷」という考えを提唱し，人型ロボットやエージェントのアピアランスは人に似せるにつれてそのエージェントへの親近感が高まっていくが，ある境界を越えて人に似せられると強い違和感を与えるようになると警鐘を鳴らしている．小松・山田 [2]は，異なるアピアランスを持つエージェントから同一の情報を表出させると，ユーザはそれらの情報に対して異なる解釈をすることを実験的に報告している．さらに，黒澤ら[3]は，「エージェントのアピアランスからユーザが予測した機能 (Fbefore)」と「実際にユーザがエージェントから 感 じ た 機 能 (Fafter) 」 の 差 異 を 「 適 応 ギ ャ ッ プ(Adaption Gap (AG); AG = Fbefore - Fafter)」として定義し，この正負の値がユーザとエージェントとのインタラクションにどのような影響を及ぼすのかに関する調査を行った．その結果，エージェントの持つ機能がユーザの期待を下回るという適応ギャップが負の場

合 (Fbefore > Fafter)，ユーザはエージェントに対して悪い印象を抱き，エージェントの機能がユーザの期待を上回るという適応ギャップが正の場合 (Fbefore <Fafter)，ユーザはエージェントに対して良い印象を抱くことが確認された．
これらの先行研究が明らかにしたように，エージ
ェントのアピアランスをどのように設定するのかという問題は非常に重要である一方，そのアピアランス自体をどのように設計すればよいのかという問題は現状では未解決であるといえる．そこで本研究では，ユーザがエージェントのどのようなアピアランスの特徴からどのような機能を想起しているのかという関係性を明らかにすることで，エージェントが持つ機能をユーザに一意に想起させるアピアランスを設計する方法論が構築できると考えた．
この研究は下記の三つのフェーズから構築される．
 フェーズ 1 ：エージェントに一般的に課されるタスクの種類を先行研究から抜粋し分類．
 フェーズ 2：分類されたタスクに対しそれらのタスクを得意とするエージェント，苦手とするエージェントの印象を形容詞対によって調査し，エージェントのイメージを構成するアピアランスの特徴を抽出．
 フェーズ 3：抽出された要素と具体的なデザイン要素との結び付きを提案．

本稿においては，上記の三つのフェーズのうちフェーズ 1 および 2 に相当する調査を紹介し，エージェントが持つべき機能をユーザに一意に想起させるア
ピアランスの設計論の構築に向けての現状と課題について報告する．

2.フェーズ 1：エージェントに課される一般的なタスクの調査
一般的にエージェントが従事するタスクにはどういったものがあるかを客観的に抽出するため，過去の研究論文からエージェントが従事していた具体的タスクを集め, 集計および分類を行った. 具体的な手順を以下に示す．
1. ACM Digital Library1の論文検索機能を用いて，human, agent, interaction, virtual, robot, onscreen,communication という 7 つのキーワードによって人とエージェントとのインタラクションに関する論文を検索. このとき，エージェントに関する研究であっても人間とのインタラクシ
ョンを対象とした論文以外は除外し，合計 152本の論文を抽出した．
2. 上記 152 本の論文の Abstract 部分を読み，各研究でのエージェントの用途や研究内でエージ
ェントに課されるタスクについての 115 個の用例を収集した（表 1 および 2）.
3. 上記のプロセスにて抽出された 115 個のタスクの用例を分類した結果, 意思決定，情報検索，個人秘書などに関するタスクを「ユーザ補助」,家庭教師，遠隔指導などを「教育」, おもちゃ，音楽などを「エンタテインメント」, 介護，リハビリなどを「医療」，道案内，展示会ガイドなどを「案内」, その他分類できないものについては「その他」と 6 つのカテゴリに分けられた．なお，タスクの分類およびその名称の付与は，著者三名の合議によって行われた．
よって，「ユーザ補助」，「教育」，「エンタテインメン
ト」，「医療」，「案内」という 5 種類のタスクを，エージェントが従事するべきタスクとみなすこととした．

3.フェーズ 2：タスクとエージェントのイメージに関する調査
3.1 調査概要
上述の調査によって抽出された 5 つのタスクについて，そのタスクから想起するエージェントのアピアランスのイメージをアンケートによって調査した．
具体的に実験参加者には，エージェントが従事する「ユーザ補助」，「教育」，「エンタテインメント」，「医療」，「案内」という 5 種類のタスクについて，エージェントがそれらのタスクに従事している描写例を提示し（図 1），それぞれのタスクを得意とするエージェント，苦手とするエージェントがどのようなアピアランスを持つかイメージしてもらい，その1

http://dl.acm.org/

イメージについて神田ら[4]が人型ロボットのアピアランスの印象を調査するのに用いた 36 種類の形
容詞対（最大値: 7，最小値: 1）に回答するように指示を出した(表 3)．
表 1：収集したタスクと分類（ユーザ補助，教育）表 2：収集したタスクと分類（エンタテインメント，医療，案内，その他）

表 3：形容詞対一覧

アンケートによって得られたデータから，エージェントのタスクとアピアランスを結びつける要素を抽出するために因子分析を行った．具体的には統計パッケージソフト PASW statistics17 を用いて，10 個の評価対象(タスク 5 種類×得意/苦手 2 種類)ごとに因子分析 (重み付けのない最小 2 乗法，スクリープロットにより因子数を決定，プロマックス回転)を行い，その際に，最も高い因子負荷量が 0.4 未満である項目および複数の因子に対して因子負荷量が 0.4以上である項目を除外しながら因子分析を繰り返すことで，上記の基準に対して不適切な項目が無くなるまで分析を繰り返した．分析の結果，以下に示すようなパタン行列が 10 個の各評価対象に対し作られた(表 4)．
表 4：パタン行列の一例（ユーザ補助が得意なエージェン
トの場合）

図 1：「ユーザ補助」タスクのストーリー例

3.2

調査結果

本調査には 19～25 歳の信州大学及び大学院の学生男女 65 人が参加した．各実験参加者にはそれぞれのタスクを得意とするエージェントおよび苦手とするエージェントに関しての 10 個におよぶ評価対象について 36 個の形容詞対に回答するように指示をした．また，それらの調査への平均的所要時間は 40分程度であった．よって，タスクとイメージに関するアンケートによって得られたデータは，タスク (5種類) × 得意/苦手 (2 パタン)からなる合計 10 個の各評価対象に対して評価項目 (形容詞対 36 種類)×人 (調査参加者 65 人)という形式のデータとなる．

表 5：各評価項目と主要な因子

合計 10 個の各評価対象におけるパタン行列から，因子負荷量が大きい値を示した形容詞対をまとめたものが上記の表 5 である．ここから，合計 10 個の各評価対象におけるパタン行列の結果を参照することで，「感じのよさ」「明るさ」「見かけの良い」「安心出来る」「俊敏さ」「力強い」「満ち足りた」「難しい」という 8 つの要素が，エージェントが従事するタスクに対して関連が深いアピアランスの特徴であるとみなすこととした．

4.おわりに本稿では，エージェントに課されたタスクをユーザに一意に想起させることができるエージェントのアピアランス設計論を確立するための基礎的調査について報告した．その結果，エージェントに課される一般的なタスク 5 種類，それらのタスクを実行するエージェントのアピアランスの特徴 8 種類を決定することができた．
今後は，フェーズ 3 に相当する，エージェントのアピアランスの特徴をどのようにしてデザインしていくのかという課題に取り組む予定である．現在その具体的方法として検討しているのが，各特徴についてデフォルメしてデザインしたエージェントの画像をユーザに提示し，ユーザがそのアピアランスから狙い通りの特徴を想起できたのかということを調査するものである．ロボットデザイナとして著名な
園山[5]は，ロボット独自のデザイン要素を「構成要素」，「表出要素」，「形態要素」の 3 つに分類している．そのうち「形態要素」は，ロボットのサイズ，色彩，シルエット等の本研究で扱うアピアランスの特徴に当たるものであるが，その種類自体が非常に多いために，それらの組合せを網羅的に調査することは非現実的であるといえる．そこで本研究ではエージェントの形態要素の範囲を「一般的にエージェントが持ち得る範囲」に限定することで，ある程度範囲を狭めて検討していく予定である．
また実際にデフォルメしたエージェントのアピアランスを作成する段階で予想される課題は，フェーズ 2 で抽出したアピアランスの特徴のうち「感じの良さ」，「明るさ」といったエージェントの内面的特徴をどのようにデザインするのかという点である．
エージェントの身体能力の程度に関連する「力強い」「見かけの良い」といった外面的特徴は身体の各部位の大きさや体格などがユーザが抱く印象に直結していると想像できるが，エージェントの性格や雰囲気に関連する内面的特徴の場合，頭部もしくは顔の表情や全体のシルエットによってその印象が決定されると考えられるため，今後慎重に検討していく予定である．
今後，上記の課題を踏まえながらフェーズ 3 に相当するアピアランスの特徴と具体的デザイン要素との対応を決定することで，ユーザに対してある特定のイメージを想起させるデザイン手法を構築できると考えられる．よって本研究によって得られる成果は，エージェントのアピアランスを生成する上で重要な指標となり得るものであり，プロダクトデザイ
ンの知識を持たない設計者，技術者もしくは一般ユーザであってもエージェントの機能に適したアピアランス設計を行うことが可能となると期待される．

参考文献[１] 森政弘：不気味の谷， Energy, vol.7 (4) pp. 33-35 (1970)[２] 小松孝徳，山田誠二：エージェントの外見がユーザの情報解釈にどのような影響を与えるのか？，信学
技報 HCS2006-52, pp. 19-24 (2006)[３] Komatsu, T., Kurosawa, R., and Yamada, S. How does theDifference between Users' Expectations and Perceptions
aboutaRobotic

Agent

AffectTheirBehavior?

International Journal of Social Robotics, vol. 4 (2),109-116 (2012).
[４] 神田崇行，宮下敬宏，長田拓，配川有二，石黒浩：
人ロボット相互作用における人型ロボットの外見の影響，日本ロボット学会誌，vol.24 (4), pp. 497-505(2006)[５] 園山隆輔：ロボットデザイン概論，株式会社毎日コミュニケーションズ (2007)